¡¡Feliz jueves!! Terminamos ya casi la semana con un overview de dos herramientas que nos encantan de cara a trabajar en optimización CRO: las soluciones Adobe Target y Adobe Analytics.

En los últimos meses hemos estado especialmente pendientes de todos los releases de Adobe, y es que están preparándose para su SUMMIT de Las Vegas, que tendrá lugar próximamente, durante el mes de Marzo.

Uno de los últimos releases precisamente tiene que ver con la integración de estas dos herramientas, de tal manera que ahora podremos crear hipótesis de A/B Testing directamente en Analytics Workspace, basadas en el análisis de la data correspondiente y, una vez generadas las hipótesis, crear el A/B Testing en Target para dos audiencias diferentes, activarlo y elegir como fuente de reporting para ver los resultados del testing Workspace de Analytics de nuevo.

Pero, ¿para qué sirven ambas herramientas?

• Adobe Target: es un software en la nube que ayuda a las marcas a personalizar y optimizar, no solo el contenido, sino también, los funnels de conversión del sitio web mediante «experimentos» o Test A/B de botones, piezas creativas, colores y otros elementos de nuestras páginas. Cuenta además con un sistema algorítmico para elegir la mejor opción, mostrando porcentajes de completitud y mejora de las versiones de experimento sobre la versiön original
• Adobe Analytics: es la herramienta de analítica web o Customer Analytics de Adobe. Nos permite analizar el tráfico a nuestros canales digitales propios, reportando en términos de tráfico, engagement de los ususarios y conversiones.

¿Cómo se hablan estos dos productos entre sí?

Adobe «Analytics for Target» (A4T) es la integración de soluciones cruzadas que permitirá crear actividades basadas en las métricas de conversión y los segmentos de audiencia de Analytics.

Para poder utilizar A4T, es necesario cumplir con los siguientes requisitos:

• Acceso de usuario a ambas herramientas.
• Actualización de la última versión de las libreríaas de Target y de Analytics en los canales propios donde se llevarán a cabo las optimizaciones.
• Tenencia de un ID único común para ambas soluciones, conocido como Supplemental Data ID (podemos comprobar su existencia a través del debugger de Adobe en Chrome, por ejemplo. El supplemental ID es = a la combinación del Analytics SDID y Target SDID. [Cada plataforma de Adobe tiene su propio ID; sin este ID común a todos los productos de Adobe, sería imposible que hablaran entre sí]

Y ahora, ¿qué?

Rescato una gráfica de Adobe que me ha parecido muy interesante acerca de cómo abordar un proyecto CRO:

El proceso para poner en marcha la maquinaria de A/B Testing gracias a esta nueva solución integrada sería el siguiente:

1. Planteamiento de las hipótesis usando Analytics Workspace (por ejemplo: Si sabemos que los elementos en posiciones 1 y 2 del menú de navegación lateral se clican con mayor frecuencia. H1: si colocamos en posición 1 del menú, la opción que está en posición 3, aumentaremos su clicabilidad en 25%)
2. A continuación, haremos los cambios en el menú para el experimento, manteniendo la versión original y creando la versión B con el elemento en posición 3, ahora en posición 1. En Target, podremos visualizar (testar visualmente) los experimentos sin tener que pasar por desarrollo.
3. Una vez comprobado el visual, lanzaremos el test y seleccionaremos como herramienta de reporting: Analytics (identificando la Report Suite de Analytics donde queramos medir los resultados del Test A/B)

1. Ejecutado el test, comprobaremos los resultados en Workspace de Analytics, contando con TODAS las dimensiones y métricas disponibles en esta herramienta (por ejemplo: ¿ha funcionado mejor el experiemento para usuarios nuevos o para usuarios recurrentes?) para segmentar y jugar con los resultados del Test. Además, tendremos también disponibles en Workspace las métricas de Target: confidence y lift.

NOTA: Con la integración de las herramientas, aparecerá automáticamente en Analytics una dimensión A4T, que nos permitirá visualizar los tests en Workspace para el grupo de control y para el expuesto al experimento.

Y hasta aquí, mi granito de arena de esta semana.