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Adobe Target 기능
실험 및 최적화
사용자 친화적인 시각적 인터페이스와 광범위한 AI 기반 기능을 갖춘 Adobe Target을 사용하여 웹 사이트, 모바일 앱, 단일 페이지 앱 등을 손쉽게 테스트해 보세요. 주요 동향과 고객 행동을 파악하여 고객 상호 작용을 최적화할 수 있습니다.
A/B/n 테스트
특정 고객 세그먼트를 대상으로 하나 이상의 경험 버전을 테스트하여 성과가 가장 좋은 경험을 찾으세요.
- 직관적인 워크플로우. 3단계 안내형 워크플로우를 통해 고객에게 가장 효과적인 메시지를 식별하는 테스트를 설정하고 실행할 수 있습니다.
- 단일 플랫폼. 모바일 SDK(소프트웨어 개발 키트), 서버 측 API, Node.js 환경에 대한 지원을 통해 클라이언트 측, 서버 측 또는 두 가지 모두에서 테스트할 수 있습니다.


다변량 테스트(MVT)
웹 또는 모바일 경험 내의 요소를 테스트하여 성과가 가장 좋은 조합을 찾고 각 요소가 특정 고객에게 어떤 영향을 미치는지 확인해 보세요.
- 트래픽 견적 툴. 페이지 통계와 테스트 중인 경험의 수를 고려해 성공적인 테스트에 필요한 트래픽을 확인할 수 있습니다.
- 요소 기여도 분석 보고서. 테스트한 요소 중 가장 영향력이 큰 요소를 파악할 수 있습니다.
- 사실 기반 테스트. 사실 기반의 다변량 테스트를 통해 모든 요소의 조합을 동일한 확률로 실험하여 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다.
MAB(Multi-Armed Bandit) 테스트
실험 중에 성과가 가장 좋은 버전을 테스트 모집단 또는 고객 세그먼트에 자동으로 제공하여 전환율을 높이고 테스트 시간을 단축하세요.
- 트래픽 자동 조정. 성과가 저조한 경험에 트래픽이 늘어나지 않도록 자동으로 조정하고, 성과가 우수한 경험과의 차이를 빠르게 파악할 수 있습니다.
- 트래픽 확인. 2시간 간격으로 업데이트하여 블랙 프라이데이 등 짧은 기간에 발생한 트래픽 상승을 확인할 수 있습니다.


모바일 최적화
고객 행동과 모바일 컨텍스트를 기반으로 모바일 웹 및 앱 경험을 테스트하고 개인화하여 참여도와 전환율을 높이는 상호 작용을 제공하세요.
- 크로스채널 프로파일. 고객 접점에서 상호 작용 데이터를 지속적으로 수집하는 프로파일을 사용하여 상호 작용을 맞춤화할 수 있습니다.
- 향상된 분석. Adobe Target과 Adobe Analytics 간의 양방향 서버 측 통합을 활용하여 테스트 및 개인화 활동을 심층적으로 분석할 수 있습니다.
- 다수의 애플리케이션 실험. 사람이 실행한 실험 및 개인화와 AI 기반의 실험 및 개인화를 다양한 경험에 반영할 수 있습니다. 모바일 경험 내에서만 테스트 및 개인화하거나 웹 제안, 개인화된 홈페이지 등 더 많은 경험을 테스트하고 개인화할 수도 있습니다.
실험 및 최적화에 대해 알아보기
Content as a Service v3 - experimentation optimization - Wednesday, December 11, 2024 at 13:36
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