Da ich mich Mitarbeiter der Firma Adobe nennen darf, soll auch ein gewisser Teil dieses Blog darauf verwendet werden, unsere Tools vorzustellen. Als Online Optimization Consultant arbeite ich viel mit Adobe Target. Target ist ein Testing- und Targetingtool mit außerordentlich weitreichenden Funktionalitäten. Viele unserer Kunden haben dabei Probleme bei der Verwendung der Tools und ich möchte diesen Blog auch als Plattform für „Anleitungen“ nutzen und neue Features vorstellen. Aus diesem Grund werde ich immer mal wieder „How To“s schreiben und die grundlegenden Funktionen unserer Tools vorstellen. In diesem Beitrag werde ich vorstellen, welche Möglichkeiten Adobe Target bietet.
Adobe Target ist ein Tool mit dem ich Content an bestimmte Usergruppen bzw. Segmente ausspielen kann. Target ist jedoch kein Content Delivery System, sondern liefert lediglich das Werkzeug zum Ausspielen von definiertem Content. Ich kann also mit etwas JavaScript-Zauberei Texte, Images, Seitenstrukturen oder Funktionalitäten im Frontend d.h. im Browser des Users verändern. Dabei wird eine Webseite wie gewohnt an den Browser durch den Server ausgeliefert und dieser Content im Browser mittels JavaScript-Injection manipuliert. Wie die Technik bzw. Architektur dahinter aussieht werde ich in einem anderen Artikel erläutern. Dies soll nicht Gegenstand dieses Beitrags sein.
In Adobe Target lassen sich verschiedene sogenannte Activities anlegen. Da das Tool in unterschiedlichen Varianten (Standard, Premium) zu erwerben ist, unterscheidet sich die Anzahl der erstellbaren Activities je nach Variante. Die einzelnen Activities möchte ich kurz vorstellen. Eine vertiefende Vorstellung werde ich dann in späteren Artikeln vornehmen. Dies soll nur ein Überblick sein:
- A/B-Tests (Standard und Premium)
- Automated Personalization (Premium)
- Multivariate Tests (Standard und Premium)
- Experience Targeting (Standard und Premium)
- Recommendations (Premium)
A/B-Tests:
A/B-Tests stellen die klassische Art von Webseitentests dar. Dabei werden zwei oder mehr Varianten einer Webseite gegeneinander laufen gelassen. Es wird ein Hauptziel (auch Macro-Conversion oder Main Goal) definiert, nach dem der Test bewertet wird. Wenn bspw. ein Formular in zwei verschiedenen Varianten getestet wird, bietet sich an, den erfolgreichen Submit des Formulars als Conversion zu definieren und danach die Varianten zu bewerten. Es ist hierbei natürlich auch möglich, sog. Micro-Conversion bzw. Zwischenziele zu definieren. In dem Formularbeispiel könnte dies das Erreichen von einzelnen Formularschritten sein.
Automated Personalization (kurz AP):
AP ist ein Premium-Feature und damit (derzeit) nur für Target Premium-Kunden nutzbar. Das Feature in Kürze zu erklären, ist nicht ganz einfach, da die Technik dahinter schon recht komplex ist. Im Grunde nutzt Target dabei alle über den User verfügbaren Informationen wie Browser, Wochentag, Referrer, Previous Pages, Betriebssystem, Geo-Location usw. um Content personalisiert auszuspielen. Dies erfolgt automatisch. Es werden also lediglich verschiedene Varianten angelegt und Target entscheidet selbst, welche der Varianten ausgespielt wird, um die bestmögliche Performance zu erzielen. Dabei wird ein Ziel definiert, auf das der dahinter liegende Algorithmus optimiert. Es können keine Zwischenziele definiert werden. Wenn also bspw. fünf verschiedene Variationen bzw. Images für die MainStage auf einer Homepage personalisiert ausgespielt werden sollen und man lediglich die beste Performance erzielen möchte, bietet sich dieses Feature dafür an. Die Ausspielung erfolgt auf Basis von Trainingsdaten, die der Algorithmus zu Beginn jeder AP-Activity sammelt. Sobald genug Daten vorhanden sind, entscheidet der Algorithmus auf Basis der verfügbaren Informationen über einen User selbstständig, welche Variante dem User angezeigt wird. Auch hier werde ich einen gesonderten Artikel schreiben, um das Feature in aller Tiefe zu vorzustellen.
Multivariate Tests
Nehmen wir an, sie haben bereits eine gute Seitenstruktur ihrer Webseite gefunden und wollen nun verschiedene Headlines, Images, Wordings und Call To Action Buttons testen. Wenn sie außerdem auch über genügend Traffic auf der zu testenden Seite verfügen, dann – aber auch nur dann – kommt ein multivariater Test in Frage. Warum benötigen Sie viel Traffic? Die möglichen Kombinationen ergeben sich aus der Multiplikation ihrer Ausprägungen der Testelemente. Wenn sie also zwei Headlines, drei Images und zwei verschiedene CTAs testen wollen, besteht ihre Activity aus 2x3x2 = 12 Varianten. Dementsprechend viel Traffic werden Sie benötigen, bis die Ergebnis statistisch gesichert bzw. konfident sind. Sie können entweder lange warten oder eben mit viel Traffic arbeiten, bis die Daten stimmen. Mit zunehmender Testdauer nimmt allerdings der Einfluss möglicher saisonaler Schwankungen zu, wodurch ihre Tests weniger Aussagekraft haben. Dies ist einer der Gründe, warum ich immer wieder empfehle, iterativ und kleinschrittig zu testen, anstatt multivariate Tests durchzuführen. Die Frage, ob mit A/B- oder Multivariattests gearbeitet, löst immer wieder Diskussionen aus. Es gibt kein richtig oder falsch und jede der Testvariationen hat seine Vorteile. Eventuell widme ich mal einem Beitrag diesem heißen Eisen.
Experience Targeting
Über diese Activities werden Targetings durchgeführt. Es ist also ein Feature, worüber Personalisierung realisiert wird. Es wird pro Segment eine Experience definiert und dann ausgespielt. In Target sind sie dabei nicht gezwungen, dies seitengebunden durchzuführen, sondern können Experiences für einen kompletten Conversion-Funnel definieren und targeten. Wie Sie Segmente in Target definieren oder ein solches Targeting aufsetzen, werde ich später erläutern. Wichtig ist im Augenblick lediglich, dass Sie wissen, dass Sie mit dem Experience Targeting kein Testing machen, sondern im Idealfall bereits geteste Varianten für die Segmente ausspielen, die auf diese Varianten in den Tests gut reagiert haben. Und das ist auch das Kernstück der Conversion Optimierung: Eine segmentbasierte Auswertung ihrer Tests durchführen, um die Segmente anschließend mit der bestmöglichen Experience zu targeten. Also zuerst testen, dann targeten. Ganz einfach, aber viele meinen zu wissen, welche Experience für welche Segmente in Frage kommen. Auch wenn es noch so offensichtlich ist, möchte ich immer empfehlen, Ihre Hypothesen zu testen, bevor Sie über Targeting nachdenken – immer, wirklich immer! Wir sprechen ja nicht umsonst von Hypothesen.
Recommendations
Auch Recommendations ist ein Premium-Feature und somit nur über Target Premium nutzbar. Die Funktion von Recommendations kennt jeder Internetnutzer. Es geht um Produktempfehlungen, die auf Basis von mathematischen Modellen ausgespielt werden. Die wohl bekanntesten Recommendations sind bei Amazon zu finden. Ich weiß gar nicht, ob Amazon der erste Anbieter war, der dieses Feature nutzte, aber es ist wohl der bekannteste. Es geht im Grunde genommen um die Empfehlungen, die man vorwiegend auf Start- und Produktdetailseiten findet und die mit Headlines wie „andere Kunden kauften auch“, „Kunden, die dieses Produkt gesehen haben, haben auch..“ oder „Ähnliche Artikel wie die, die Sie bereits angesehen haben“ deklariert sind. Die Implementierung von Recommendations ist ein wenig aufwendiger, weil Sie für eine erfolgreiche Ausspielung eine Adobe Datenbank füttern müssen. Diese Datenbank muss neben Produktinformationen auch entsprechende Verkaufsdaten zu diesen Produkten enthalten. Wie eine Implementierung vonstatten geht und welche Möglichkeiten sie dabei für das Setup der sog. Recos haben, werde ich noch einmal genauer beleuchten.
Sie kennen nun die grundlegenden Funktionen innerhalb von Adobe Target. Ich werde Ihnen nun nach und nach die einzelnen Activities vorstellen und im Detail erklären. Dabei werde ich allerdings einige technische Details erklären müssen, auf die ich auch gesondert eingehen werde. Alles der Reihe nach! Für einen groben Überblick sollte dieser Beitrag aber ausreichen.
