A/B 테스트
A/B 테스트는 이미지, 문구, UI 등을 포함한 전반적인 경험을 테스트하여 탁월한 경험을 제공할 수 있도록 도와줍니다. Adobe Target의 엄격한 테스트 방식을 통해 클라이언트측과 서버측 모두에서 웹, 모바일 앱, IoT 등 다양한 버전을 테스트할 수 있습니다.
이미지, 레이아웃, 배경색, 문구 등 여러 요소를 동시에 테스트하여 가장 효과적인 조합을 찾을 뿐만 아니라 성공적인 고객 경험에 가장 크게 기여하는 요소를 파악할 수 있습니다.
고객이 사이트에 방문하는 순간 모든 것이 결정됩니다. 개별 요소를 테스트하는 것도 중요하지만 모든 요소가 어떻게 결합되어 매력적인 경험을 만들어내는지 테스트하는 것이 더욱 중요합니다. 이를 통해 항상 최상의 경험을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가 테스트와 인사이트를 위한 새로운 시사점도 얻게 됩니다.
Adobe Target의 다변량 테스트를 통해 이미지, 레이아웃 등 모든 요소를 전반적으로 검토할 수 있습니다. A/B 테스트와 마찬가지로 간편하게 각 요소의 조합을 테스트할 수 있습니다. 또한 즉시 사용 가능한 보고 기능을 사용하면 최상의 조합과 최악의 조합을 신속하게 확인할 수 있으므로, 빠르게 반복하거나 대응할 수 있습니다. 이와 동시에 각 요소가 결합되어 고객 경험 전반에 어떠한 영향을 주는지 파악할 수 있으므로, 어디에 주력해야 할지 알 수 있습니다.
3단계 가이드 워크플로우
시각적인 경험 컴포저와 A/B 테스트와 같이 간편한 워크플로우를 통해 여러 고객을 위한 다양한 테스트를 자동으로 생성할 수 있습니다.
사실 기반 테스트
사실 기반의 다변량 테스트를 통해 불합리한 조합을 간편하게 제외시킬 수 있습니다.
동인 파악
요소 기여도 보고서는 테스트를 통해 가장 큰 영향을 미치는 요소에 대한 구체적인 인사이트를 제공하므로, 테스트를 세부적으로 설계하고 실행함으로써 경험을 명확하게 정의할 수 있도록 도와줍니다.
A/B 테스트는 이미지, 문구, UI 등을 포함한 전반적인 경험을 테스트하여 탁월한 경험을 제공할 수 있도록 도와줍니다. Adobe Target의 엄격한 테스트 방식을 통해 클라이언트측과 서버측 모두에서 웹, 모바일 앱, IoT 등 다양한 버전을 테스트할 수 있습니다.
사용자 행동과 모바일 컨텍스트를 기반으로 모바일 웹과 앱 경험을 테스트하고 개인화할 수 있습니다. 인터랙티브한 테스트뿐만 아니라 규칙 기반의 테스트와 AI 기반의 테스트를 통해 참여도 및 전환율을 높이는 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
Adobe Sensei 기반의 다양한 머신 러닝 방법을 통해 대규모 테스트와 실험을 자동화하여 방문자마다 성과가 높은 제안을 판단할 수 있습니다.