O que esperar após o lançamento
Seu agente aprende antes de performar. Este guia explica o período de treinamento, como saber em qual etapa seu agente está e como interpretar os primeiros resultados sem tirar conclusões erradas.
Quando você lança um agente do Decisioning Studio Go, ele aprende primeiro. Os e-mails são enviados desde o primeiro dia, e o agente ainda está explorando durante o período inicial de treinamento. Saber o que é normal nesse período faz toda a diferença: você dá ao agente uma chance justa em vez de desativá-lo antes que ele mostre do que é capaz.
As etapas de treinamento
Seu agente passa por cinco etapas, e os relatórios sempre mostram em qual delas ele está.
| Etapa | O que está acontecendo | O que você deve fazer |
|---|---|---|
| Lançado, ainda sem envios | O agente está ativo, mas ainda não fez o primeiro envio. | Aguarde o primeiro envio. |
| Aguardando sinal | O agente está enviando, mas ainda não reuniu cliques genuínos suficientes para começar o treinamento. | Confira se o programa está gerando engajamento. Se ele ficar nessa etapa por muito tempo, o público pode ser pequeno demais ou ter engajamento muito baixo. Consulte Os dois fatores que fazem seu agente avançar. |
| Em treinamento | O agente tem sinal suficiente e está explorando ativamente as combinações. Nessa etapa, a performance pode parecer próxima da aleatória. Isso é esperado. | Ainda não interprete os resultados. Deixe o agente rodar. |
| Parcialmente treinado | O agente já está personalizando, mas os resultados ainda não são robustos o bastante para serem considerados definitivos. | Você pode começar a acompanhar a tendência, mas ainda não tome decisões com base nela. |
| Totalmente treinado | O agente está totalmente treinado, e os resultados são robustos. | Esta é a etapa para interpretar o aumento, reportá-lo e tomar decisões. |
Os dois fatores que fazem seu agente avançar
Você precisa de duas condições para ter um resultado confiável. As duas precisam ser atendidas:
- Cliques genuínos suficientes. O agente treina com cliques, mas apenas com os genuínos. Cliques automatizados e relacionados a opt-out são filtrados antes. O treinamento começa quando há cliques genuínos suficientes, e os resultados ficam robustos a partir de um limite mais alto. Um público pequeno ou com engajamento baixo atinge esses limites mais devagar.
- Tempo suficiente. Mesmo com um sinal forte, a personalização só se torna significativa depois que o agente tem cerca de uma semana e meia de treinamento. Normalmente, você consegue avaliar os resultados depois de algumas semanas.
Um agente que ainda está em Aguardando sinal precisa de mais cliques genuínos. Se o seu agente continua em Aguardando sinal bem depois do início (por exemplo, após 10 dias), ele ainda não coletou cliques genuínos suficientes. Isso costuma acontecer porque o público é menor do que o tamanho recomendado ou não clica muito. Aumentar o público ou o engajamento faz o agente avançar mais rápido do que simplesmente esperar.
Como interpretar os primeiros resultados sem tirar conclusões erradas
O erro mais comum é avaliar o agente durante o treinamento com a referência errada:
- Os primeiros números subestimam o agente. Enquanto explora, o agente testa de propósito opções sobre as quais ainda não aprendeu, então a performance dele parece próxima da aleatória. Esse é o custo do aprendizado, e ele compensa depois que o agente é treinado.
- Um agente ainda em treinamento costuma ficar atrás de um programa maduro. Se você comparar um agente recém-lançado com um programa que já otimizou ao longo de meses ou anos, o agente geralmente parece pior no início. A diferença diminui quando o agente termina o treinamento. Espere o agente chegar a Totalmente treinado antes de fazer comparações.
Não avalie os resultados, não redimensione o público e não altere a divisão do grupo de controle enquanto o agente ainda estiver em treinamento. Cada uma dessas ações confunde ruído com sinal ou atrapalha o aprendizado em andamento. Alterar a divisão do grupo de controle ou trocar o Segment também redistribui os usuários entre os grupos. Para saber mais, consulte Configurar seu agente do Decisioning Studio Go.
O que verificar se o seu agente parecer estar perdendo
Antes de concluir que o agente não está funcionando, confirme:
- Ele está Totalmente treinado? Se não estiver, você está olhando para o período de treinamento. Espere.
- Com o que você está comparando? A comparação limpa e integrada é a do agente com o próprio grupo de controle aleatório. Se você estiver comparando com um programa maduro do dia a dia, espere uma diferença no início. Consulte Medindo o Decisioning Studio Go.
- O público está gerando cliques genuínos suficientes? Se o agente estiver preso em Aguardando sinal ou demorando para sair de Em treinamento, o público pode ser pequeno demais ou ter engajamento muito baixo.
- Seus criativos são realmente diferentes entre si? Se todas as opções parecerem iguais para o agente, ele tem pouco a otimizar. Consulte Configuração e gerenciamento de criativos.
Por quanto tempo executar
Planeje executar o agente por pelo menos 30 dias e, de preferência, mantenha-o sempre ativo. Trinta dias dão à maioria dos programas tempo suficiente para concluir o treinamento e gerar uma leitura confiável. A execução contínua permite que o agente continue melhorando. Você pode apoiar Campaigns sazonais trocando os criativos por novos.
Depois que seu agente estiver Totalmente treinado, consulte Medindo o Decisioning Studio Go para saber como interpretar o aumento e comparar com seu programa atual.