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Casos de uso de Audience Lab

Audience Lab permite utilizar varios casos de uso, ya que permite utilizar segmentos de línea de base para crear grupos de prueba. Puede dividir los grupos de prueba en varios segmentos de prueba mutuamente excluyentes, asignarlos a diferentes destinos y luego determinar cuáles de los segmentos son más eficaces para generar conversiones.

Comparar modelos en Audience Lab

Puede utilizar varios tipos y fuentes de modelos diferentes en Audience Manager. Audience Lab ofrece una manera sencilla de comparar las tasas de conversión de sus clientes en todos sus modelos activos.
En este caso de uso, está comparando distintos modelos. Puede utilizar modelos creados a través de un almacén de datos interno e importarlos Audience Manager como características integradas o puede utilizar la función Modelos Acerca de los modelos algorítmicos algorítmicos de Audience Manager.
  1. Cree dos modelos, ya sea en el Generador de modelos o mediante una plataforma externa.
  2. Cree características algorítmicas a partir del modelo algorítmico o importe sus propios modelos como características integradas.
  3. Cree segmentos mutuamente excluyentes para que los usuarios de ambos modelos no se superpongan:
    • Cree un segmento de modelo 1 y un segmento de modelo 2.
    • Haga que la regla de segmento para el segmento modelo 1 sea la característica modelo 1 AND NOT modelo 2 y viceversa para el segmento ** modelo 2.
  4. Cree dos grupos de prueba de segmentos en Audience Lab, uno con el segmento del modelo 1 como línea de base y otro con el segmento del modelo 2 como línea de base.
    • Mantenga las variables iguales para ambos grupos de prueba: los mismos destinos, características creativas y de conversión.
    • Asegúrese de que los segmentos de prueba tengan un número similar de usuarios (por ejemplo, 1,6 millones y 1,8 millones están bien, 1,6 millones y 16 millones no lo están).
    • Reserve un segmento de control en cada grupo de prueba de segmento de prueba. De este modo, puede apartar una pequeña parte de cada segmento y no segmentarlos explícitamente en la prueba.
  5. Examine los resultados:
    • La vista de informes Audience Lab mostrará el número de conversiones que cada modelo genera. Para las campañas basadas en la conversión, el segmento de prueba que genera la mayor cantidad de conversiones significará el modelo con mejor rendimiento.
    • Dado que tiene segmentos de control, también puede evaluar cómo se comparó el modelo con la "segmentación estándar". No sólo está probando un modelo contra el otro, sino también probando la pregunta de "¿este modelo tuvo mejores resultados que las prácticas normales?"

Prueba de elementos creativos en varios destinos

Utilícelo Audience Lab para medir el número de conversiones que un elemento creativo genera en diferentes destinos. Este caso de uso también le permite medir las conversiones del elemento creativo frente a las conversiones naturales.
  1. Cree un grupo de prueba de segmentos, seleccionando el segmento con el que desea probar el elemento creativo como segmento de línea de base.
  2. Dividir el segmento de línea de base en segmentos de prueba y segmentos de control.
  3. Asigne los segmentos de prueba a los diferentes destinos que desee probar.
  4. El segmento de control se puede retener y no asignar a ningún destino. El elemento creativo de la prueba no debe establecer como objetivo el segmento de control para establecer una línea de base de resultados para las conversiones naturales.
  5. Especifique una fecha de inicio y una fecha de finalización para la prueba.
  6. Configure el segmento y el elemento creativo en los destinos.
  7. La vista de informes Audience Lab mostrará el número de conversiones que el creativo está generando en los destinos.
  8. Dado que ha creado un segmento de control, también puede evaluar cómo lo hizo el elemento creativo frente a las conversiones que se producen de forma natural. Está probando la pregunta: "¿Generó este elemento creativo una tasa de conversión mayor que las prácticas normales?"