Uw experimenten bijhouden monitor
Het tabblad Experiments centraliseert het bijhouden en analyseren van tests vanuit Adobe Journey Optimizer en Adobe Target. U kunt alle experimenten bekijken, KPIs herzien, en filter of onderzoek om van specifieke tests de plaats te bepalen.
Dashboard dashboard
Wanneer u het tabblad Experimenten opent, worden alle beschikbare experimenten van Journey Optimizer en Adobe Target weergegeven in een geconsolideerde weergave. Hierdoor kunt u experimenten op beide platforms snel op één locatie bekijken en vergelijken.
De lijst met experimenten bevat:
-
Journey Optimizer-experimenten die zijn gemaakt in Campaigns of Reizen.
-
Adobe Target-experimenten beschikbaar in de standaard Journey Optimizer-sandbox voor productie die aan dezelfde IMS-organisatie zijn gekoppeld.
De KPI-sectie biedt belangrijke meetgegevens, zoals het totale aantal gemaakte experimenten en het aantal experimenten dat momenteel wordt uitgevoerd en biedt een momentopname van de algemene experimenteringsactiviteit
U kunt filters openen door op
U kunt uw experiment ook snel vinden door de naam ervan in de zoekbalk te typen.
Uw experimenten controleren monitor-page
Als u uw experimenten wilt openen en volgen, selecteert u het eerder geconfigureerde experiment in de lijst met experimenten op het tabblad Experiments of gebruikt u het menu Geavanceerd van View details of Open in source .
De detailpagina van het experiment wordt gesplitst in de volgende sectie:
Experimentele uitkomst experiment-outcome
De Experiment outcome geeft u een snel overzicht van de winnende variatie in uw experiment.
Instellen set-up
In Hypothesis worden de geplande wijzigingen vastgelegd die moeten worden getest en wordt het verwachte effect op de primaire metrische waarde beschreven. Als u een duidelijke Hypothesis definitie opgeeft, weet u zeker dat elk experiment een meetbaar doel heeft, waardoor het gemakkelijker wordt om resultaten te evalueren en te bepalen of de wijzigingen tot betekenisvolle verbeteringen leiden.
Merk op dat voor Experimenteerde inzichten worden geproduceerd, u hypothese en behandelingsdetails en statistische betekenis moet bevestigen om worden bereikt.
-
Klik op Add om een Hypothesis -object voor uw experiment te maken.
-
Typ uw Hypothesis in door de aangebrachte wijzigingen en de invloed van deze wijzigingen op de primaire metrische waarde in te vullen.
Klik op Save.
-
Klik op Review om de afbeelding voor elke bewerking toe te voegen of te vervangen.
-
Behandelingsafbeeldingen worden automatisch gegenereerd, maar u kunt Add image of Replace image selecteren om een voorkeursschermafbeelding van uw lokale bestanden te uploaden voor uw Treatments .
Houd er rekening mee dat in de schermafbeelding de volledige pagina moet worden vastgelegd.
-
Klik op het pictogram
Zodra u klaar was met het vormen van uw Hypothesis, zult u waardevolle Inzichten en Kansen krijgen.
Details details
De Experiment Effect -widget geeft een gedetailleerde weergave van hoe uw experiment de doelsegmenten beïnvloedde. Het bevat belangrijke prestatie-indicatoren die u helpen uw betrokkenheid en gedrag te beoordelen, zoals:
-
Success metric vanuit Journey Optimizer of de Primary metric vanuit Adobe Target, afhankelijk van wat tijdens het maken van het experiment is geconfigureerd.
-
Visitors: Het totale aantal unieke bezoekers dat aan het experiment is blootgesteld.
U kunt ook een momentopname in real time bekijken van hoe de belangrijke behandeling door de volgende metriek uitvoert:
-
Current Leader: identificeert de behandeling die momenteel de beste prestaties levert.
-
Lift Over Baseline: meet de procentuele verbetering van de eerstelijnsbehandeling in vergelijking met de controle of basislijn.
-
Success metric vanuit Journey Optimizer of de Primary metric vanuit Adobe Target, afhankelijk van wat tijdens het maken van het experiment is geconfigureerd.
Onder aan de widget vindt u een beknopte samenvatting van de configuratie van uw experiment, zoals:
-
Success metric vanuit Journey Optimizer of de Primary metric vanuit Adobe Target, afhankelijk van wat tijdens het maken van het experiment is geconfigureerd.
-
Number of Treatments: Het totale aantal geteste variaties.
-
Audience: Het (de) gedefinieerde gebruikerssegment(en) dat (die) tijdens het experiment als doel heeft (hebben).
Kansen opportunities
In het deelvenster Opportunities worden door AI gegenereerde aanbevelingen weergegeven die zijn ontworpen om de testprestaties te verbeteren en die zijn afgestemd op bredere bedrijfsdoelstellingen en KPI's.
Merk op dat voor de Te produceren kansen van de Experimenteer, u eerst hypothese en behandelingsdetails moet bevestigen.
-
Blader door de voorgestelde mogelijkheid en klik op View Opportunity .
-
Het selecteren van een kans opent het venster van de Details van de Kans, dat een specifieke behandeling of een variatie schetst die door Journey Optimizer Experimentation Accelerator wordt voorgesteld. Deze weergave omvat:
-
Hypothesis: Een door AI gegenereerde hypothese die het verwachte resultaat van de voorgestelde behandeling toelicht.
-
Rationale: Een uitleg van waarom de Journey Optimizer Experimentation Accelerator deze mogelijkheid heeft voorgesteld.
-
Opportunity evaluation: Een dubbele beoordeling van de aanbeveling op basis van:
-
Learning potential: Een schatting van hoeveel nieuwe insight de kans kan bieden, op basis van hoe anders deze is dan wat eerder is getest.
-
Conversion potential: Een schatting van hoe waarschijnlijk de kans is om huidige behandelingen te overtreffen, gebaseerd op overeenkomsten met strategieën die historisch goed hebben gewerkt.
-
-
-
Vervolgens kunt u het rechtstreeks aan het experiment toevoegen door Open Experiment te selecteren.
-
Als het oorspronkelijke experiment in Adobe Journey Optimizer is gemaakt en beheerd, wordt met deze actie de Content Experimentation Panel in die campagne geopend.
Voor experimenten die afkomstig zijn uit Adobe Target , worden de voorgestelde wijzigingen geladen in de testworkflow van Adobe Target .
-
In de experimentele weergave zijn dezelfde AI Experimentation Opportunities die de Journey Optimizer Experimentation Accelerator heeft aangetroffen, toegankelijk.
Selecteer View om de opportuniteitsdetails te openen.
-
Als u de voorgestelde wijzigingen wilt toepassen en Modify Experiment selecteert, kunt u het bestaande experiment rechtstreeks bewerken.
Resultaten results
De tabel Results bevat een gedetailleerde prestatie-indeling van elke behandeling binnen een experiment. Deze indicatoren helpen doeltreffendheid, gebruikersbetrokkenheid, en algemene invloed op belangrijkste bedrijfsresultaten evalueren:
-
Place: de positie van de behandeling wordt bepaald op basis van prestaties die aangeven hoe de behandeling wordt vergeleken met andere behandelingen.
-
Success metric vanuit Journey Optimizer of de Primary metric vanuit Adobe Target, afhankelijk van wat tijdens het maken van het experiment is geconfigureerd.
-
People: Aantal gebruikersprofielen dat als doelprofielen voor uw berichten in aanmerking komt.
-
Lift: maat voor de procentuele verbetering van de conversiesnelheid van een bepaalde behandeling ten opzichte van de basislijn.
-
Confidence: Bewijs dat een bepaalde behandeling gelijk is aan de basisbehandeling. Meer informatie
-
Conversion rate: percentage profielen dat de gewenste actie heeft uitgevoerd (bijv. aankoop, aanmelden) na het zien van de behandeling.
Experimentele inzichten insights
Experiment Insights zijn door AI gegenereerde lessen die zijn afgeleid van dit experiment. Deze inzichten komen beschikbaar zodra het experiment statistisch significant is geworden en een contextueel inzicht verschaft in wat heeft bijgedragen tot het succes ervan. Zij benadrukken de belangrijkste kenmerken die aanwezig zijn in de winnende behandeling, los van de controle, die waarschijnlijk het resultaat beïnvloedden.
Merk op dat voor de Inzichten van de Experimenten die moeten worden geproduceerd, u eerst hypothese en behandelingsdetails en statistische betekenis moet bevestigen om worden bereikt.
Klik op View details voor meer informatie over alle inzichten.
