Caminhos de experimentos
Os caminhos de experiência permitem testar vários caminhos do Canvas entre si e com um grupo de controle em qualquer ponto da jornada do usuário. Usando esse componente, você pode acompanhar o desempenho do caminho para tomar decisões informadas sobre sua jornada no Canvas.
Quando você inclui uma etapa Experiment Paths na jornada do usuário, ela atribui aleatoriamente os usuários a diferentes caminhos (ou a um grupo de controle opcional) criados por você. Partes do público-alvo serão atribuídas a diferentes caminhos de acordo com as porcentagens selecionadas, permitindo que você teste diferentes mensagens ou caminhos entre si e determine qual é o mais eficaz.
!Uma etapa do Caminho de Experimento que se divide em Caminho 1, Caminho 2 e Controle.
Casos de uso
Os caminhos de experimento são mais adequados para testar a entrega, a cadência, o texto da mensagem e as combinações de canais.
- Entrega: Compare os resultados entre as mensagens enviadas com diferentes atrasos de tempo, com base nas ações do usuário(caminhos de ação) e usando o Intelligent Timing.
- Cadência: Teste vários fluxos de mensagens em um período específico. Por exemplo, você pode testar duas cadências de integração diferentes:
- Cadência 1: Enviar 2 mensagens nas primeiras 2 semanas do usuário
- Cadência 2: Envie 3 mensagens nas primeiras 2 semanas do usuário
Ao segmentar usuários inativos, você pode testar a eficácia do envio de duas mensagens de recuperação em uma semana em comparação com o envio de apenas uma.
- Cópia da mensagem: Semelhante a um teste A/B padrão, você pode testar diferentes textos de mensagens para ver qual texto resulta em uma taxa de conversão mais alta.
- Combinações de canais: Teste a eficácia de diferentes combinações de canais de mensagens. Por exemplo, você pode comparar o impacto do uso de apenas um e-mail versus um e-mail combinado com um push.
Pré-requisito
Para usar os caminhos de experiência, seu Canvas deve incluir eventos de conversão. Embora não seja possível adicionar eventos de conversão após o lançamento de um Canvas, você pode clonar o Canvas lançado e adicionar eventos de conversão para adicionar Caminhos de Experimentos.
Criação de um caminho de experimento
Para criar um componente Experiment Paths, primeiro adicione uma etapa ao seu Canvas. Arraste e solte o componente da barra lateral ou clique no botão de adição na parte inferior de uma etapa e selecione Experiment Paths (Caminhos de experimentos).
Na configuração padrão desse componente, há dois caminhos padrão, Path 1 e Path 2, com 50% do público sendo enviado por cada caminho. Clique no componente para expandir o painel Experiment Settings e você verá as opções de configuração do componente.
Etapa 1: Escolha o número de caminhos e a distribuição do público
Você pode adicionar até quatro caminhos clicando em Add Path (Adicionar caminho ) e um grupo de controle opcional marcando Add a Control Group (Adicionar grupo de controle). Usando as caixas de porcentagem para cada caminho, você pode especificar a porcentagem do público que deve ir para cada caminho e para o grupo de controle. As porcentagens fornecidas devem somar 100% para prosseguir. Se quiser definir rapidamente todos os caminhos disponíveis (e o controle) com a mesma porcentagem, clique em Distribute Paths Evenly (Distribuir caminhos uniformemente).
Também é possível escolher se os usuários do grupo de controle devem continuar no Canvas ou sair após a janela de rastreamento de conversão para o Comportamento do grupo de controle. Opcionalmente, você pode adicionar uma descrição para explicar aos outros o que esse caminho de experimento pretende testar ou incluir informações adicionais que possam ser úteis.
Se a reelegibilidade do Canvas estiver ativada, os usuários que entrarem no Canvas e percorrerem um caminho escolhido aleatoriamente percorrerão o mesmo caminho novamente se se tornarem reelegíveis e entrarem novamente no Canvas. Isso mantém a validade do experimento e das análises associadas. Se você quiser que a etapa sempre randomize a atribuição de caminhos, selecione Randomized Paths (Caminhos aleatórios) em Experiment Paths (Caminhos de experimentos). Essa opção não está disponível ao usar Caminhos vencedores ou personalizados.
Etapa 2: Ativar o Winning Path ou o Personalized Paths (opcional)
Você pode optar por otimizar seu experimento ativando Winning Path (Caminho vencedor ) ou Personalized Paths (Caminhos personalizados). Ambas as opções funcionam testando inicialmente seus caminhos com uma parte do seu público. Após o término do experimento, os usuários restantes e subsequentes são enviados para o caminho com melhor desempenho geral (Caminho vencedor) ou para o caminho com melhor desempenho para cada usuário (Caminhos personalizados).
Etapa 3: Criar caminhos
Por fim, você deve criar seus caminhos downstream. Selecione Concluído e retorne ao construtor do Canvas. Clique no botão de adição abaixo de cada caminho para começar a criar jornadas usando as ferramentas usuais do Canvas, conforme sua preferência, e inicie o Canvas quando estiver pronto.
!Adição de etapas a cada caminho que se divide de um componente de Caminho de Experimento.
Lembre-se de que os caminhos e suas etapas posteriores não podem ser removidos de um Canvas depois de criados. No entanto, quando iniciada, você pode modificar a distribuição do público-alvo entre os caminhos conforme achar adequado. Por exemplo, se um dia depois de lançar um Canvas, você concluir que um caminho é superior aos demais com base na análise, poderá definir esse caminho como 100% e os outros como 0%. Ou, dependendo das suas necessidades, você pode continuar enviando os usuários por vários caminhos.
Para evitar a contaminação do experimento, se o seu Canvas tiver um experimento de Caminho vencedor ou Caminho personalizado ativo ou em andamento e você atualizar o Canvas ativo, independentemente de atualizar a própria etapa do Caminho do experimento, o experimento em andamento será encerrado e a etapa do experimento não determinará um caminho vencedor ou caminhos personalizados. Para reiniciar o experimento, você pode desconectar o Caminho do Experimento existente e iniciar um novo, ou duplicar o Canvas e iniciar um novo Canvas. Caso contrário, os usuários percorrerão o caminho do experimento como se nenhum método de otimização tivesse sido selecionado. Também não é possível ativar Caminhos personalizados ou Caminhos vencedores para um Canvas já ativo com uma etapa de Caminho de experimento.
Para obter mais informações, consulte Edição de telas após o lançamento.
Rastreamento de desempenho
Na página do Canvas Analytics, selecione o Caminho do experimento para abrir uma tabela detalhada idêntica à guia Analisar variantes para comparar o desempenho detalhado e as estatísticas de conversão entre os caminhos. Também é possível exportar a tabela via CSV e comparar as alterações percentuais das métricas de interesse em relação ao caminho ou controle selecionado.
Cada etapa em cada caminho exibirá estatísticas na visualização do Canvas Analytics, assim como qualquer etapa do Canvas. No entanto, lembre-se de que as análises de etapas individuais não levam em conta a estrutura do experimento. A análise na etapa de experimento deve ser usada para comparar os caminhos.
Desempenho do Winning Path e do Personalized Paths
Aproveite os Caminhos Vencedores para acompanhar o desempenho durante um período de tempo e, em seguida, envie automaticamente os usuários subsequentes para o caminho com o melhor desempenho. Para obter mais informações sobre análises quando o Winning Path ou os Personalized Paths estão ativados para seu experimento, consulte:
Configurações adicionais
Os caminhos de experiência registrarão os usuários que entrarem em cada etapa e converterem enquanto estiverem no caminho atribuído. Isso rastreará todos os eventos de conversão especificados na configuração do Canvas. Na guia Additional Settings (Configurações adicionais ), insira quantos dias (entre 1 e 30) você gostaria que esse experimento rastreasse as conversões. A janela de tempo que você especificar aqui determinará por quanto tempo os eventos de conversão (escolhidos na configuração do Canvas) serão rastreados para o experimento. As janelas de conversão por evento especificadas na configuração do Canvas não se aplicarão ao rastreamento dessa etapa e serão substituídas por essa janela de conversão.
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