インテリジェントパスオプティマイザーは、最大5つのブランチでA/Bテストを行うことができ、Sherpaが自動的に最もパフォーマンスの良いパスにユーザー分布を調整し続けます。どのチャネルを使用するか、各支店でのメッセージの頻度は何であるべきかを試すことに集中し、Sherpaにユーザーの配分を最適化させることができます。
ユーザー分配を最適化するためにシェルパを任命する際には、フローで最大化することを期待している指標も設定する必要があります。これはエンゲージメント、コンバージョン、またはその両方のいずれかである可能性があります。
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価値のある代替 ユーザー分配を手動で処理したい場合は、A/Bスプリットを選択できます。詳細については こちら をご覧ください。 |
Setup
フローの任意の部分にインテリジェントパス最適化ツールを追加して、価値のある代替オプションを試すことができます。フローのステージのコントロールセクションにこれを追加するオプションがあります。
キャンバス上でそれぞれのブランチを識別できるように、明確に名前を付けてください。各ステージで、最大5つのフローパスを試すことができ、各フローではそのようなステージを5つ追加します。
最大化されたメトリック選択
MoEngageフローは、さまざまなユースケースを解決するために使用され、主に2つの主要なカテゴリに一般化できます。
- ユーザーエンゲージメントを高めるために
- ユーザーのコンバージョンを増やすために
フローを最適化する際には、フローの目標に最適化を合わせるために最大化するメトリックの選択に依存します。
これはどのように作動しますか？
最初は、ユーザーは均等に分布しており、パフォーマンス結果が増えていくにつれて、シェルパは最もパフォーマンスの良いブランチに向けてユーザーの分布を調整し続けます。実験に関与する各ブランチの異なるパフォーマンス統計を追跡するために、最大化されるように設定されたメトリックに基づいています。
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コンバージョンの最大化
各支店において、支店の変換された旅行数/合計旅行数の比率を最大化することを目指しています。これは緩やかに 支店CVR とも呼ばれます。
warning 注意すべき点
私たちは、支店の合計変換数を最大化された指標として使用することを控えています。なぜなら それは、支店で複数の変換を行うユーザーを優遇し、アクションキャンペーンが多い支店をも優遇することになるからです。どちらも、最終的に勝つ支店が最も最適化されたものであるとは限りません。
私たちは、変換につながる最も一般的なユーザー行動に基づいて最適化された支店を見つけることに依存していると考えています。 -
エンゲージメントの最大化
コンバージョン計算と同様に、各支店について、総エンゲージメントではなく、総エンゲージトリップを最適化することを目指します。 そのために、各支店にエンゲージメントスコアを付与し、支店の総クリック数やメールオープン数ではなく、そのスコアを最大化しようとします。
支店のエンゲージメントスコアは、少なくとも1つのアクションキャンペーン（BTC）からクリックを得た支店のトリップ数に100を掛け、メールオープン（BTO）からのみクリックを得た支店のトリップ数の10分の1を足し、それを総支店トリップ数で割ったものです。
エンゲージメントスコア = ((BTC + 1/10(BTO)) / 総支店トリップ数) * 100
info 私たちを助けてください
エンゲージメントスコアは、最もクリック数やメールオープン数が多い支店ではなく、最もパフォーマンスの良い支店を最適化することを可能にします。
このアプローチがあなたのユースケースや期待に合わない場合は、 product@moengage.com までご連絡ください。 -
エンゲージメントとコンバージョンの組み合わせを最大化する
各ブランチについて、ブランチCVRとエンゲージメントスコアを組み合わせ、ブランチCVRに重点を置きます。なぜなら、コンバージョンを得ることはエンゲージメントを生成することよりも重要だと考えているからです。したがって、この場合、最大化されたメトリックは ブランチCVR + 1/10(エンゲージメントスコア) になります。
Sherpaは、ユーザーがパス最適化ステージに到達した時点で、最大のユーザーを最もパフォーマンスの良いブランチに配分します。
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実験を続けてください Sherpaは、支店がより良いパフォーマンスを発揮していると特定されても、ユーザーを低パフォーマンスの支店に配布し続けます。なぜなら、最高のパフォーマンスを発揮する支店は、より多くのユーザーがフローを通過するにつれて、時々変わる可能性があるからです。 |
パフォーマンスの分析
各フローブランチのパフォーマンスは、より多くのユーザーがそれを通過するにつれてフローキャンバス上で更新され続けます。
- ブランチはそのブランチ名によって識別できます。 メール は上記の例における ブランチ名 です。
- 4 done は上記の例における支店の旅行の数であり、これらの4回の旅行は、インテリジェントパス最適化ステージに到達する総旅行の 66.67% を構成しています。
- 変換された旅行 のカウントは、支店内のアクションキャンペーンのいずれかからの少なくとも1つの変換につながる支店旅行の数です。
- 支店の エンゲージメントスコア も、支店ごとに表示されます。どの指標が支店のために最大化されているかに関係なく。
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枝には何がありますか？
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すべての支店のパフォーマンスを分析し比較するには、スプリットノードのレポートを確認できます。キャンバス上のステージにマウスを合わせると表示されるレポートオプションをクリックするか、フローの詳細統計ページのスプリットノード統計セクションに移動し、ドロップダウンから特定のスプリットノードでフィルタリングします。