Erstellen von Holdback Groups in einer Experience Targeting Aktivität in Adobe Target

Dieser Artikel richtet sich an experimentierfreudige Entwickler

Moment mal – Holdback Groups im Adobe Target Experience Targeting…?   
Wir sprechen über Personalisierung, nicht über A/B-Tests.   
Ist da nicht etwas durcheinandergeraten?  

Wenn Sie Personalisierungsmaßnahmen einrichten, liegt es auf der Hand, dass diese besser abschneiden als generischer Content, oder? Aber wäre es nicht toll, wenn man nachverfolgen könnte, wie stark dieser Leistungsunterschied ist?  

Während andere Experimentierwerkzeuge standardmäßig einen Holdback für Personalisierungskampagnen anbieten, ist diese Option für Aktivitäten im Adobe Target Experience Targeting (im Deutschen auch Erlebnis-Targeting genannt) nicht verfügbar. Natürlich könnten Sie einen A/B-Test für eine bestimmte Zielgruppe einrichten – aber was ist, wenn Sie mehrere Zielgruppen ansprechen wollen?   

Inhalt

Warum Sie Holdback-Groups im Experience Targeting (XT) haben sollten

Nehmen wir an, Sie besitzen ein Unternehmen und bieten auf Ihrer Website Buchungen für Kreuzfahrten an. Während alle Ihre Kreuzfahrten Unterhaltungsprogramme für jeden Typ von Reisenden bieten, gelangen die Leute mit einer bestimmten Vorstellung von ihrem idealen Kreuzfahrterlebnis auf Ihre Website.  Sie möchten diese Persona sowohl in den Bildern auf der Beschreibungsseite der Kreuzfahrt als auch in den angebotenen Annehmlichkeiten an Bord widerspiegeln. 

Überlegen Sie, für welche Arten von Reisenden Sie Ihre Inhalte anpassen müssen: Paare, Familien mit kleinen Kindern, Familien mit Teenagern, Singles, Senioren, alleinstehende Senioren, Freundesgruppen, Freundinnen-Gruppen, Gruppen von ausschließlich männlichen Freunden, Hochzeitsreisende

 … und da hört die Liste noch längst nicht auf.

Wenn Sie also die Wirkung Ihrer personalisierten Inhalte für jede dieser Zielgruppen messen wollten, kämen Sie auf mindestens 10 A/B-Tests. Und das für nur eine Personalisierungskampagne.  Puh…!

Und da haben wir noch nicht einmal darüber gesprochen, die Effektivität der Personalisierung zwischen diesen Zielgruppen zu vergleichen. Zum Beispiel: Wie reagieren alleinstehende Senioren auf personalisierte Inhalte, verglichen mit Familien mit Teenagern?

Für diese Ausgangssituation mehrere A/B-Tests einzurichten, klingt nicht sehr praktikabel, oder?

Erstellen von Holdback-Groups für mehrere Zielgruppen in einer einzigen Experience-Targeting-Aktivität

Wie lässt sich diese Anforderung also in Adobe Target erfüllen? Mit Profilskripten. 

Wenn Sie mit Profilskripten und Benutzerprofilen noch nicht vertraut sind, empfehle ich Ihnen, die Adobe Target Dokumentation hier zu nachzulesen:

https://experienceleague.adobe.com/docs/target/using/audiences/visitor-profiles/profile-parameters.html?lang=en

Mithilfe eines kurzen und einfachen Skripts können Sie Ihre Besucher in Holdback- und Experience-Groups einteilen – ein Profilattribut, das Sie dann verwenden können, um Ihre Experience-Zielgruppenbedingungen zu verbessern.

Hier ist ein Beispiel für ein Skript, das genau das tut: 

Schauen wir uns an, was das Skript macht:

  1. Überprüfen Sie, ob der Besucher bereits das Attribut „campaign123_control“ in seinem Benutzerprofil gespeichert hat. Wenn ja, wird das Skript nicht fortfahren, da es bereits einen Wert gibt, mit dem der Besucher angesprochen werden kann.
  2. Generieren Sie eine Zufallszahl zwischen 0 und 99. Stellen Sie sich diesen Bereich als 100 % der Nutzer vor, die Ihre Website besuchen.
  3. Wenn die generierte Zahl kleiner oder gleich 4 ist, geben Sie den Wert „holdback“ für das Benutzerprofilattribut „campain123_control“ für diesen Besucher zurück.

Andernfalls wird für dieses Attribut der Wert „experience“ zurückgegeben.

Da Ihr Zahlenbereich mit 0 beginnt, müssen Sie nur Zahlen bis 4 einbeziehen, um einen 5%igen Holdback zu erhalten (0, 1, 2, 3, 4).

Das bedeutet, dass 5 % aller Besucher Ihrer Website für „campaign123_control“ als „holdback“ und 95 % als „experience“ markiert werden. Die Verteilung dieses Attributs ist zufällig (Zufallsgenerierung), genau wie die Holdback-Zuweisung bei einer A/B-Aktivität.

Holdbacks ist beständig. Sobald einem Besucher der „Holdback“-Wert zugewiesen wurde, wird dieses spezielle Skript nicht mehr für ihn ausgeführt (die erste „Wenn“-Bedingung). Wenn das Attribut vorhanden ist, kann sein Wert nicht überschrieben werden.

Moment mal – bedeutet das etwa, dass der Benutzer für immer in der Warteschleife gehalten wird? 😮

Ja und nein: Die Entscheidung liegt bei Ihnen.

Es gibt einen Grund, warum ich das Skript ‘campaign123_control’ genannt habe und nicht ‘experimentation_control’ oder etwas ähnlich Universelles.

Wenn Sie nur dieses Profilattribut zum Erstellen von Holdback-Audiences in all Ihren Aktivitäten verwenden würden, würden Benutzer, die der Holdback-Group zugeordnet sind, niemals personalisierte Inhalte sehen – niemals. Und zwar in keiner Kampagne. 

Global Holdback - Was ist der Sinn einer „hold out“-Gruppe?

Der Ausschluss einer bestimmten Gruppe von Nutzern von jeglichen Experimenten kann ein erwünschter Effekt sein. Es gibt durchaus Argumente, die für die Einrichtung einer solchen globalen Holdback- oder besser Hold-out-Group sprechen. 

Zum einen möchten Sie die Auswirkungen Ihrer einzelnen Tests messen, zum anderen möchten Sie vielleicht auch den Wert Ihres gesamten Versuchsprogramms kennen, der über eine relative Verbesserung hinausgeht.

Um es ganz offen zu sagen: Was ist Ihr Versuchsprogramm in seiner Gesamtheit tatsächlich wert? 🧐

Einmal Gewinner - immer Gewinner?

Darüber hinaus kann Ihnen eine globale Hold-out-Gruppe Aufschluss über den langfristigen Erfolg einzelner Optimierungsmaßnahmen geben. Zum Beispiel über Verbesserungen, die Sie vor einiger Zeit vorgenommen haben und die auf erfolgreichen Erfahrungen aus früheren Experimentierkampagnen beruhen.

Angenommen, Variante B eines Tests war im Frühjahr ein Gewinner und Sie haben diese Variante für 100 % Ihrer Besucher eingeführt. Aber ist Variante B ein halbes Jahr später immer noch ein Erfolgserlebnis? Könnte sich dieser einstige Aufschwung eventuell verändert haben (aufgrund saisonaler Effekte oder anderer Verbesserungen, die Sie im Anschluss daran vorgenommen haben)? 

Das ist eine interessante Thematik. Wenn Sie die Gelegenheit haben, lohnt es sich auf jeden Fall, sie zu untersuchen.

 😎Allerdings ist „Gelegenheit“ hier das Schlüsselwort: Der „Luxus“ einer globalen Holdback- (oder Hold-out-) Group ist nur dann sinnvoll, wenn Sie den entsprechenden Traffic haben.

Aktivitätsbasierte Holdback-Groups

Wenn Sie also auf eine weniger anspruchsvolle Kampagnenebene zurückgehen, sollten Sie Ihre Holdback-Groups so heterogen wie möglich halten. Nur weil ein Nutzer von diesem speziellen Test ausgeschlossen ist, heißt das nicht, dass er nicht auch anderen Personalisierungs- oder Testerfahrungen ausgesetzt sein sollte. Der Pool von Besuchern, die Sie trennen, sollte das gleiche Optimierungsniveau haben. Man könnte sagen, dass sie mit ungefähr demselben Grad an Verzerrung beginnen sollten.

Wie erreichen Sie das? Ganz einfach: Sie erstellen ein Profilskript für jede Personalisierungskampagne, für die Sie eine Holdback-Group erstellen möchten. 

Das obige Skript liefert Ihnen eine Holdback-Gruppe für die Kampagne 123

Für die Kampagne 456 müssen Sie ein neues Skript erstellen, um dieses neue Attribut zu setzen: 

if (!user.get(‘campaign456_control’)) {
var ran_number = Math.floor(Math.random() * 99);
wenn (ran_number <= 4) {
            return ‘holdback’;
 } else {
return ‘Erfahrung’;
}
}

Wenn Sie eine andere Aufteilung als 5/95 wünschen, ändern Sie einfach die zweite if-Bedingung auf den gewünschten Wert. Für eine Aufteilung von 10/90 würden Sie also schreiben: 

if (ran_number <= 9) …

Sie können zudem mehrere Skripte für mehrere Aktivitäten einrichten. Einem Besucher könnten für alle diese Aktivitäten unterschiedliche Werte zugewiesen werden. Ein Beispiel: Ein Benutzer könnte für die Kampagne 123 in der Warteschleife landen, aber die Variation für die Kampagnen 456 und 789 sehen. Ein anderer Nutzer könnte das personalisierte Erlebnis für die Kampagne 456 sehen, aber in die Holdback-Group für die Kampagnen 123 und 789 fallen.

Wie auch immer – sobald einem Benutzer einer der beiden Werte für eines der Kampagnenattribute zugewiesen wurde, bleibt dieser Wert bestehen. Ein Benutzer, der für die Kampagne 123 in die Holdback-Group fällt, wird dies auch in jeder folgenden Sitzung tun.

So verwenden Sie das Attribut campaign_control in einer Zielgruppe

Ihr Benutzer wurde also von einem Skript in eine zufällige Gruppe eingeordnet – aber wie funktioniert das eigentlich, wenn Sie eine Erlebniszielaktivität mit mehreren Zielgruppen einrichten? Erstellen Sie zunächst 2 separate Zielgruppen – eine für jeden der Attributwerte: 

Sie können diese beiden Zielgruppen dann mit einer beliebigen Basis-Persona kombinieren, die Sie mit Ihrer Aktivität ansprechen. Zum Beispiel Ihre Familienreisenden. 

Fügen Sie sie als Bedingung zu einer der Zielgruppen hinzu, die Sie in Ihrer Erlebniszielaktivität eingerichtet haben. 

Wenn Sie einen der beiden Werte verwenden, teilen Sie eine Gruppe von Nutzern mit einer gemeinsamen Persona (Ihre Familienreisenden) in zwei zufällige Gruppen auf. Diese beiden Gruppen werden als separate Zielgruppen verwendet, denen entweder Standard- oder personalisierte Inhalte angezeigt werden. 

Wenn Sie die Ergebnisse für diese beiden Zielgruppen vergleichen, können Sie sehen, wie effektiv die personalisierten Inhalte für diese spezielle Zielgruppe sind.

Ok… das sieht so aus, als hätte hier auch die Einrichtung eines A/B-Test ausreichen können. 🤔

Wären Familienreisende die einzige Gruppe, die Sie ansprechen wollen, würde das zutreffen.  Aber bitte bedenken Sie, dass Sie die Kreuzfahrt-Detailseite für Paare, Senioren, Hochzeitsreisende, weibliche Gruppenreisende, … personalisieren wollten 🤯.

Mit dieser Lösung können Sie einzigartige Erlebnisse für alle diese Personen einrichten – und eine Standardversion für die jeweilige Gruppe hinterlassen – in einer einzigen Aktion! Befolgen Sie einfach die oben beschriebenen Schritte für jede einzelne Gruppe. Sie werden die zusätzliche Informationsebene in Ihrem Ergebnisbericht sicher zu schätzen wissen. 👌

❤️Probieren Sie diese benutzerdefinierte Lösung bei Ihrer nächsten Targeting-Aktivität aus – Sie werden es nicht bereuen!

Wie Sie mit Adobe Target und KI-unterstützten UX-Tests und Personalisierung starten

Denise Paché

Denise Paché ist Senior Experimentation Entwicklerin bei Up Reply und hat sich auf datengesteuerte Personalisierung und Experimente mit Adobe Target spezialisiert. Sie hat Kunden dabei unterstützt, ihre CRO-Strategien und Zielgruppenanforderungen in sinnvolle Kampagnen umzusetzen. In diesem Blog wird sie Einblicke in die Arbeit mit Adobe Target und praktische Lösungen für Personalisierungsanwendungen geben. 

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