Winning Path in Experimentpfaden
Winning Path testet automatisch Canvas-Pfade und leitet nachfolgende Nutzer:innen über den Pfad mit der besten Performance.
Winning Path ermittelt einen Gewinner für Ihre Canvas-Zielgruppe. Informationen zu Tests mit Kampagnenvarianten finden Sie unter Mit BrazeAI optimieren. Informationen zum Generieren und Mischen von Inhaltsvarianten finden Sie unter Content Optimizer. Informationen zur Personalisierung pro Empfänger:in finden Sie unter Decisioning Studio Go. Einen vollständigen Vergleich der BrazeAI-Features finden Sie unter BrazeAI.
Wenn Winning Path in einem Experimentpfad-Schritt aktiviert ist, werden nach einem festgelegten Zeitraum alle nachfolgenden Nutzer:innen über den Pfad mit der höchsten Konversionsrate geleitet.
Gewinnerpfad verwenden
Schritt 1: Einen Experimentpfad-Schritt hinzufügen
Fügen Sie Ihrem Canvas einen Experimentpfad hinzu und aktivieren Sie dann Gewinnerpfad.
Schritt 2: Gewinnerpfad-Einstellungen konfigurieren
Legen Sie das Konversions-Event fest, das den Gewinner bestimmen soll. Wenn keine Konversions-Events verfügbar sind, kehren Sie zum ersten Schritt der Canvas-Einrichtung zurück und weisen Sie Konversions-Events zu.
Wenn Sie Öffnungen oder Klicks als Konversions-Event auswählen, achten Sie darauf, dass der erste Schritt im Pfad ein Nachrichtenschritt ist. Braze zählt nur das Engagement aus dem ersten Nachrichtenschritt im jeweiligen Pfad. Beginnt der Pfad mit einem anderen Schritt (etwa einem Verzögerungs- oder Zielgruppenpfad-Schritt) und folgt die Nachricht erst später, wird diese Nachricht bei der Bewertung der Performance nicht berücksichtigt.
Legen Sie als Nächstes das Experimentfenster fest. Das Experimentfenster bestimmt, wie lange das Experiment läuft, bevor der Gewinnerpfad ermittelt wird und alle nachfolgenden Nutzer:innen diesen Pfad durchlaufen. Das Fenster beginnt, sobald der oder die erste Nutzer:in den Schritt betritt.
Schritt 3: Fallback festlegen
Reichen die Testergebnisse nicht aus, um einen statistisch signifikanten Gewinner zu ermitteln, werden standardmäßig alle zukünftigen Nutzer:innen auf den Pfad mit der besten Performance geleitet. Alternativ können Sie Allen zukünftigen Nutzer:innen weiterhin den Mix aus Pfaden senden auswählen. Bei dieser Option werden zukünftige Nutzer:innen gemäß den Prozentsätzen, die in der Verteilung der Experimentpfade festgelegt sind, auf die verschiedenen Pfade verteilt.
Bei einem Gleichstand wählt Braze den Pfad aus, der zuerst angezeigt wird.
Eine Verzögerungsgruppe erscheint in Ihrer Pfadverteilung nur, wenn Ihr Canvas für einmaligen Entry eingerichtet ist und Ihr Experimentschritt höchstens drei Pfade hat. Wiederkehrende und getriggerte Canvases haben keine Verzögerungsgruppe, wenn der Gewinnerpfad aktiviert ist.
Schritt 4: Pfade hinzufügen und Canvas starten
Eine einzelne Experimentpfad-Komponente kann bis zu vier Pfade enthalten. Ist Ihr Canvas jedoch für einmaligen Entry eingerichtet, muss ein Pfad für die Verzögerungsgruppe reserviert werden, die Braze automatisch hinzufügt, wenn der Gewinnerpfad aktiviert ist. Bei Canvases mit einmaligem Entry können Sie Ihrem Experiment also bis zu drei Pfade hinzufügen.
Schließen Sie die Einrichtung Ihres Canvas nach Bedarf ab und starten Sie es anschließend. Während das Experiment läuft, zeigt der Experimentpfad-Schritt in den Canvas-Analytics Experiment läuft an. Nachdem das Experimentfenster abgelaufen ist und Braze den Gewinnerpfad ausgewählt hat, können Sie die Gewinnerpfad-Analytics aufrufen, um die Performance Ihres Experiments zu verfolgen.
Sobald ein Gewinnerpfad feststeht, durchlaufen alle nachfolgenden Nutzer:innen, die das Canvas betreten, den Gewinnerpfad – einschließlich der Nutzer:innen, die erneut eingetreten sind und sich zuvor in der Kontrollgruppe des Experimentpfad-Schritts befanden.
Analytics
Wenn Winning Path aktiviert ist, stehen die Analytics für den Experimentpfad erst nach Abschluss des Experiments zur Verfügung. Solange das Experiment-Fenster geöffnet ist, wird beim Auswählen des Experimentpfad-Schritts in den Canvas-Analytics Experiment läuft angezeigt.
Nach Abschluss des Experiments wird Ihre Analytics-Ansicht in zwei Tabs unterteilt: Initiales Experiment und Winning Path.
- Initiales Experiment: Zeigt die Metriken für jeden Pfad während des Experiment-Fensters, welcher Pfad als Gewinner ausgewählt wurde, und die Canvas-Konversions-Metriken. Das Konversions-Event, das zur Bestimmung des Gewinners verwendet wird und in den Winning-Path-Einstellungen konfiguriert ist, muss nicht mit der in den Canvas-Analytics hervorgehobenen Konversions-Metrik übereinstimmen. Weitere Informationen darüber, wie Experimentpfad-Analytics mit Canvas-Konversions-Events und der Gewinner-Metrik zusammenhängen, finden Sie unter Experimentpfade.
- Winning Path: Zeigt nur die Metriken für den Winning Path ab dem Zeitpunkt, an dem das initiale Experiment abgeschlossen wurde.
Wissenswertes
Einmaliger Entry
Wenn Sie Gewinnerpfade in einem Canvas verwenden, in das Nutzer:innen nur einmal eintreten dürfen, wird automatisch eine Verzögerungsgruppe hinzugefügt. Während der Laufzeit des Experiments wird ein Prozentsatz der Nutzer:innen in der Verzögerungsgruppe gehalten, während die übrigen Nutzer:innen Ihre Experimentpfade betreten.
Wenn der Test abgeschlossen und ein Gewinnerpfad ermittelt ist, werden die Nutzer:innen aus der Verzögerungsgruppe auf den ausgewählten Pfad geleitet und setzen das Canvas fort.
Zustellung zur Ortszeit
Wir empfehlen, in Canvases mit Gewinnerpfaden keine Zustellung zur Ortszeit zu verwenden. Der Grund dafür ist, dass das Experimentfenster beginnt, sobald die ersten Nutzer:innen den Schritt durchlaufen. Nutzer:innen in sehr frühen Zeitzonen können den Schritt betreten und den Start des Experimentfensters viel früher auslösen als erwartet. Das kann dazu führen, dass das Experiment endet, bevor die Mehrheit Ihrer Nutzer:innen in typischeren Zeitzonen genug Zeit hatte, das Canvas zu betreten, zu konvertieren oder beides.
Wenn Sie dennoch die Zustellung zur Ortszeit verwenden möchten, wählen Sie ein Experimentfenster von 24–48 Stunden oder mehr. So betreten Nutzer:innen in frühen Zeitzonen das Canvas und triggern den Start des Experiments, aber im Experimentfenster bleibt noch ausreichend Zeit. Nutzer:innen in späteren Zeitzonen haben dann immer noch genug Zeit, das Canvas und den Experiment-Schritt mit Gewinnerpfaden zu betreten und möglicherweise zu konvertieren, bevor das Experimentfenster abläuft.
Varianten auf Basis von Klicks
Wenn Sie eine Gewinnerpfad-Variante auf Basis von Klicks einrichten, beachten Sie, dass sich die Definitionen für Öffnungen und Klicks je nach Kanal unterscheiden. Spezifische Metriken und Definitionen nach Kanal finden Sie im Glossar der Berichtsmetriken und im Glossar der E-Mail-Berichtsmetriken.