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MAB(Multi-Armed Bandit) 테스트

가장 효과적인 경험에 트래픽을 자동으로 할당하여 전환율과 매출을 높일 수 있습니다.

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강력한 테스트로 경험 인사이트 확보

A/B 테스트에는 단점이 하나 있습니다. 바로 성과가 높은 경험이 발견될 때까지 그보다 덜 효과적인 경험으로 트래픽을 유도하게 된다는 점입니다. 그러나 속도가 무엇보다 중요한 요즘 시대에 프로모션을 하려고 하거나 최근 불고 있는 팝 문화 열풍을 활용하려고 하거나, 혹은 그저 빠르게 결과를 확인하고 싶은 경우 사람들에게 잘못된 경험을 제공하느라 시간을 낭비하고 싶지는 않을 것입니다.

Adobe Target의 MAB(Multi-Armed Bandit) 테스트를 사용하면 강력한 자동 할당 기능을 통해 테스트 단계에 있는 여러 경험 가운데 더욱 효과적인 경험을 정확하게 파악한 다음, 성과가 높은 경험으로 트래픽을 자동으로 유도할 수 있습니다. 효과적인 요소를 최대한 많이 선택하고 효과적이지 않은 요소를 제거함으로써 위험을 최소화하고 높은 ROI를 달성할 수 있습니다.

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주요 기능

신속하고 지능적인 테스트
최적의 경험을 자동으로 발견하고, 이를 신속하게 전달하여 전환율과 매출을 높일 수 있습니다.

보장된 테스트 중단 기준
특정 경험이 큰 성과를 달성하면 테스트 중단 기준을 통해 바로 알 수 있으므로, 테스트를 중단하고 경험을 향상시킬 수 있습니다. Adobe는 테스트 중단 기준을 통해 95% 신뢰도를 보장합니다.

지능적인 로직
표준 A/B 테스트와 달리, 이 방식은 지능적인 로직을 사용하여 방문자의 80%를 할당하고, 20%는 무작위로 할당하여 계속해서 변화하는 방문자 행동에 맞게 조정할 수 있습니다.

Adobe Target의 MAB(Multi-Armed Bandit) 테스트에 대해 자세히 살펴보십시오.

성과가 높은 경험 선택 자동화

자동 할당 기능 덕분에 이제 더 이상 수동으로 제어하지 않아도 됩니다. 모든 경험을 명확하게 비교하여 성과가 높은 경험을 발견하는 방법은 Adobe 설명서를 참조하십시오.

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동시 자동화 및 테스트

학습 및 최적화를 동시에 실행하면서 최적의 경험을 찾는 데 따르는 비용 및 간접 비용을 줄이는 방법은 Adobe 백서를 참조하십시오.

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추천

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