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Relatório de Resumo do direcionamento automático

Informações sobre como interpretar os relatórios de Resumo de Segmentação Automática.
Para exibir os relatórios de Resumo de Segmentação Automática:
  1. Na página Atividades , clique na atividade de Segmentação automática desejada.
    Se você tiver muitas atividades, poderá filtrar a lista selecionando opções nas listas suspensas Tipo, Status, Propriedade, Fonte de relatórios, Criador de experiências, Tipo de métricas e Fonte de atividade.
  2. Clique na guia Relatórios.

Exibição em tabela

A ilustração a seguir mostra a aparência de um relatório resumido típico em "exibição de tabela" ao usar o AutoTarget:
Algumas dicas e considerações ao interpretar seus relatórios de Direcionamento automático:
  • As várias linhas na tabela ajudam a entender o desempenho da atividade.
    • As duas primeiras linhas na tabela na página de relatórios mostram os resultados de um teste A/B entre os visitantes que foram atribuídos ao controle (ou seja, experiências apresentadas aleatoriamente) e os visitantes que foram atribuídos ao algoritmo de personalização. Essas informações podem ser usadas para medir o desempenho do algoritmo de personalização em comparação com o controle apresentado aleatoriamente.
    • As linhas restantes mostram resultados em nível de experiência. Para cada experiência, há uma comparação entre a resposta média dos visitantes que mostraram essa experiência como um controle apresentado aleatoriamente e a resposta média dos visitantes que mostraram a experiência usando o algoritmo de personalização.
  • O ícone de verificação verde ao lado de cada experiência no relatório indica que um modelo personalizado de aprendizagem de máquina foi gerado para essa experiência. O ícone do relógio indica que não foi fornecido tráfego suficiente para construir o modelo.
    • Como o modelo é construído por experiência, é possível ver um modelo para algumas experiências com uma marca verde e outras com um ícone de relógio.
    • Neste caso, para aumentar a velocidade da atividade com modelos construídos para todas as experiências, o tráfego adicional é enviado para experiências com modelos não construídos.
    • Deve haver pelo menos duas experiências com modelos construídos (marca de seleção verde) para que a personalização comece.
  • Comparar a taxa de conversão da experiência A com a experiência B não é a comparação correta no Direcionamento automático. A questão é se a experiência A tem um desempenho melhor quando é apresentada de maneira inteligente versus uma maneira aleatória (em outras palavras, versus o controle). Os profissionais de marketing também devem ter cautela ao interpretar os aumentos de experiências individuais, porque o algoritmo de personalização está tentando otimizar a métrica de sucesso em toda a atividade, não em cada experiência individual.
  • Experiências com o aumento mais alto podem ser entendidas como tendo a maior diferenciação dentro da população. Esse é o algoritmo que encontrou um segmento que gosta mais dessa experiência em particular.
  • As várias colunas da tabela mostram o número de visitas, a taxa de conversão, o aumento médio e o nível de confiança e a confiança. Para obter mais informações, consulte Incentivo médio, Limites de incentivo e Intervalo de confiança .

Exibição em gráfico

A ilustração a seguir mostra a aparência de um relatório resumido típico em "exibição de gráfico" ao usar o AutoTarget:
Como mostrado abaixo, você pode usar as duas listas suspensas para escolher as métricas desejadas, a metodologia de contagem e muito mais. Consulte Visão geral das configurações do relatório para obter mais informações:

Segmentos automatizados

Clique no ícone Segmentos automatizados. Este relatório mostra como os diferentes visitantes respondem de forma diferente às ofertas/experiências em sua atividade de AP/AT. Este relatório mostra como diferentes segmentos automatizados, definidos pelos modelos de personalização do Target, responderam às ofertas/experiências na atividade.
Para obter mais informações, consulte Relatório de segmentos automatizados.

Atributos importantes

Clique no ícone Atributos importantes. Este relatório mostra como, em diferentes atividades, os diferentes atributos são mais (ou menos) importantes para como o modelo decide personalizar. Este relatório mostra os principais atributos que influenciaram o modelo e sua importância relativa.
Para obter mais informações, consulte Relatório de atributos importantes.