Tipos de atividade do Target

Tipo de atividade

Detalhes

Manual A/B Test

Compara duas ou mais experiências para ver qual melhora mais as conversões durante um período de teste pré-especificado.

Para obter mais informações, consulte Teste A/B.

Auto-Allocate

Identifica um vencedor entre duas ou mais experiências e redireciona tráfego para a experiência vencedora, aumentando a conversão à medida que o teste aprende enquanto é executado.

Para obter mais informações, consulte Alocação automática.

Auto-Target

Usa aprendizagem de máquina avançada para personalizar conteúdo e impulsionar as conversões, identificando várias experiências de alta performance definidas por profissionais de marketing e depois apresentando a experiência mais adequada para visitantes com base no perfil individual do cliente e no comportamento anterior de visitantes com perfis similares.

Para obter mais informações, consulte Direcionamento automático para experiências personalizadas.

Automated Personalization (AP)

Usa aprendizagem de máquina avançada para personalizar conteúdo e impulsionar as conversões, combinando ofertas e mensagens específicas e então correspondendo diferentes variações de ofertas com visitantes, com base nos perfis individuais de clientes.

Para obter mais informações, consulte Automated Personalization.

Multivariate Test (MVT)

Compara combinações de ofertas entre elementos em uma página para determinar qual combinação tem o melhor desempenho para um público-alvo específico. Também identifica qual elemento da página melhora mais conversões durante um período de teste pré-especificado.

Para obter mais informações, consulte Teste multivariado.

Direcionamento de experiência (XT)

Fornece conteúdo para um público-alvo específico baseado em um conjunto de regras e critérios definidos por um profissional de marketing.

Para obter mais informações, consulte Direcionamento de experiência.

Tipo de atividade

Motivo

Manual A/B Test

Um experimento altamente controlado com medições de tráfego, dividido em porcentagens em vez de uma regra, permitindo analisar os dados do teste, obter insights sobre seu público-alvo e determinar qual experiência tem o melhor desempenho.

Auto-Allocate

Um meio de identificar uma experiência vencedora e ajustando a alocação de tráfego para entregá-la aos visitantes o mais rápido possível, oferecendo uma probabilidade maior e mais rápida de conversão.

Auto-Target

Um meio de identificar vencedores entre várias experiências e então entregar a experiência mais apropriada para visitantes específicos. O direcionamento se adapta com o tempo conforme os interesses dos visitantes mudam, pois o algoritmo prevê a tendência de conversão de um visitante em uma determinada experiência em um determinado tempo.

Automated Personalization (AP)

Um meio de personalizar um conjunto e ofertas (criadas ou pré-definidas, em elemento em uma única página ou em várias páginas) e entregar combinações de ofertas que funcionam melhor para atrair visitantes específicos.

Multivariate Testing (MVT)

Uma maneira de exibir várias ofertas em vários elementos e, em seguida, testar as experiências exclusivas resultantes simultaneamente em relação a uma meta específica, o que ajuda a determinar qual variação de elemento é a mais bem-sucedida. Uma atividade de MVT também pode revelar quais elementos têm mais impacto positivo ou negativo na interação de visitantes.

Experience Targeting (XT)

Um meio de direcionar conteúdo específico para um público-alvo específico com base em um conjunto de regras de alocação definidas.

Tipo de atividade

O profissional de marketing

Manual A/B Test

Possui conhecimento de estatísticas.

Tem tempo para aguardar até o fim do período de teste para analisar resultados.

Auto-Allocate

Tem um prazo curto.

Deve identificar a melhor experiência e entregá-la rapidamente.

Quer ser capaz de “espiar” os resultados conforme o teste é executado.

Auto-Target

Possui várias experiências elegíveis.

Quer corresponder experiências com visitantes específicos em épocas ideais com base em seus perfis dinâmicos e em alteração.

Automated Personalization (AP)

Possui uma ou mais ofertas.

Deseja criar combinações de ofertas que proporcionem experiências personalizadas ideais para visitantes específicos em vários perfis e comportamentos únicos.

Multivariate Testing (MVT)

Possui conhecimento de estatísticas.

Possui uma ou mais ofertas.

Quer analisar tendências de conversão relacionadas às interações com elementos da página.

Experience Targeting (XT)

Deve entregar uma experiência específica ou um pedaço de conteúdo para um público-alvo específico.

Tipo de atividade

Detalhes

Manual A/B Test

O teste compara cada experiência proposta com uma experiência de controle e depois classifica o desempenho de todas elas, identificando tanto uma experiência vencedora quanto uma experiência perdedora quando comparada ao controle.

Auto-Allocate

O teste produz uma garantia estatística no vencedor verdadeiro imediatamente e então direciona mais tráfego para públicos-alvo que possuem uma probabilidade de conversão maior com a experiência vencedora.

Auto-Target

O mecanismo de otimização identifica o público-alvo relevante para cada experiência, mostrando aumentos e diminuições ao longo do tempo e antes de determinar qual experiência será entregue a qual visitante. O mecanismo de otimização é informado por conversões, segmentos, parâmetros e scripts de perfil. A partir daí, o mecanismo escolhe automaticamente qual algoritmo usar para gerar uma elevação e uma taxa de conversão mais altas.

Automated Personalization (AP)

O mecanismo de otimização constantemente ajusta quais experiências são entregues para quais visitantes com base no comportamento de um novo visitante e em comportamentos anteriores de visitantes semelhantes, com o desempenho de uma oferta sendo medida contra grupos de controle simultaneamente.

Multivariate Testing (MVT)

O teste ajuda a descobrir a influência relativa que elementos específicos possuem em uma conversão.

Experience Targeting (XT)

O método define regras que direcionam ou uma experiência específica ou uma pedaço de conteúdo específico para um determinado público-alvo. Os clientes podem fazer atualizações no nível da experiência.

Tipo de atividade

Benefícios

Considerações

Manual A/B Test

Os testes A/B ajudam a obter uma compreensão completa do desempenho de cada experiência, além de apenas qual experiência tem o melhor desempenho.

Em uma A/B Test, se você observar os resultados do teste antes de atingir o tamanho da amostra, corre o risco de confiar em resultados imprecisos (não é possível "espiar"mais cedo!).

Ao contrário do Auto-Allocate, em um teste A/B, a distribuição de tráfego permanece fixa mesmo após você reconhecer que algumas experiências estejam com desempenho melhor que outras.

Para obter informações sobre as práticas recomendadas para atividades do A/B Test, consulte Por quanto tempo você deve executar um Teste A/B e Dez erros comuns em testes A/B e como evitá-los.

Auto-Allocate

O Auto-Allocate reduz o custo de um teste A/B típico porque ele tem uma taxa de conversão geral maior do que um teste A/B manual. A taxa de conversão é maior porque Auto-Allocate envia mais tráfego para a experiência de maior desempenho, o que significa que você pode obter os benefícios dessa experiência vencedora antes do final do período de teste (você pode espiar!).

Auto-Allocate identifica o vencedor, mas não diferencia os perdedores. Se você precisar saber o desempenho de cada experiência, o teste A/B é preferível.

O recurso Auto-Allocate funciona somente com uma configuração de métrica avançada, que é "Aumentar contagem e manter o usuário na atividade". Se não quiser contar as conversões repetidas, é melhor usar o teste A/B.

Auto-Target

Com o Auto-Target, o aprendizado de máquina é aplicado a qualquer tipo de experiência, incluindo experiências de várias páginas. Uma atividade Auto-Target também permite que você ganhe o valor de Automated Personalization ao usar o fluxo de trabalho familiar do teste A/B.

Com o Auto-Target, se você quiser alterar o conteúdo das suas ofertas com frequência, o algoritmo precisará de tempo suficiente após cada alteração para explorar o que aprende e entregar esse conteúdo aos visitantes certos.

Automated Personalization (AP)

Com o Automated Personalization, você pode coletar todas as suas ofertas em um único local e o algoritmo determina a melhor combinação de ofertas. Você não precisa especificar ou construir experiências individuais. Automated Personalization usa os mesmos algoritmos de aprendizado de máquina que Auto-Target.

Ao combinar várias ofertas, uma explosão de combinações ocorre, resultando na necessidade de uma quantidade significativa de tráfego. O algoritmo Automated Personalization leva em conta muitos fatores; portanto, requer a maior quantidade de tráfego.

Automated Personalization não pode consumir relatórios no Analytics for Target (A4T).

Multivariate Testing (MVT)

Com Multivariate Testing, você pode testar vários elementos simultaneamente.

Um Multivariate Test é demorado e, devido às várias variáveis em jogo, ele não produz necessariamente uma experiência vencedora com confiança.

Geralmente é difícil alcançar a quantidade de tráfego necessária para completar o teste. Como todos os experimentos de Multivariate Test são totalmente fatoriais, muitos elementos em alteração ao mesmo tempo podem adicionar rapidamente a muitas combinações possíveis que devem ser testadas.

Mesmo um site com tráfego relativamente alto pode ter problemas em completar um teste com mais de 25 combinações em um tempo razoável.

Experience Targeting (XT)

Com o Experience Targeting, você pode agir rapidamente com base em insights deduzidos de qualquer resultado de atividade.

Por exemplo, se você realizar um teste A/B no qual o desafiante não obteve desempenho melhor que o controle, mas os resultados indicam que um segmento específico de visitantes converteu quatro vezes mais com desafiante do que com o controle, você pode usar Experience Targeting para direcionar a experiência desafiante para aquele segmento em particular.

Experience Targeting não permite que você controle a divisão de porcentagem de uma experiência entre vários públicos.