Qué esperar después del lanzamiento
Tu agente aprende antes de rendir. Esta guía explica el periodo de entrenamiento, cómo saber en qué etapa está tu agente y cómo interpretar los primeros resultados sin sacar conclusiones equivocadas.
Cuando lanzas un agente de Decisioning Studio Go, primero aprende. Los correos electrónicos se envían desde el primer día y, durante el periodo inicial de entrenamiento, el agente todavía está explorando. Saber qué es normal durante este periodo marca la diferencia entre darle al agente una oportunidad justa y desactivarlo antes de que haya demostrado lo que puede hacer.
Las etapas de entrenamiento
Tu agente pasa por cinco etapas, y los informes siempre muestran en cuál se encuentra.
| Etapa | Qué está pasando | Qué deberías hacer |
|---|---|---|
| Lanzado, aún sin enviar | El agente está activo, pero aún no ha hecho su primer envío. | Espera al primer envío. |
| Esperando señal | El agente está enviando, pero todavía no ha reunido suficientes clics genuinos para empezar a entrenar. | Asegúrate de que el programa está generando participación. Si permanece aquí mucho tiempo, puede que la audiencia sea demasiado pequeña o tenga una participación demasiado baja. Consulta Los dos factores que hacen avanzar a tu agente. |
| En entrenamiento | El agente tiene suficiente señal y está explorando combinaciones activamente. Aquí el rendimiento puede parecer casi aleatorio. Es lo esperado. | No interpretes los resultados todavía. Deja que el agente siga funcionando. |
| Parcialmente entrenado | El agente está personalizando, pero los resultados aún no son lo bastante sólidos como para considerarlos definitivos. | Puedes empezar a observar la tendencia, pero no tomes decisiones basadas en ella todavía. |
| Totalmente entrenado | El agente está totalmente entrenado y los resultados son sólidos. | Esta es la etapa para interpretar la mejora, informar de ella y tomar decisiones. |
Los dos factores que hacen avanzar a tu agente
Necesitas dos condiciones para obtener un resultado fiable. Ambas deben cumplirse:
- Suficientes clics genuinos. El agente se entrena con clics, pero solo con los genuinos. Primero se filtran los clics automatizados y los relacionados con bajas. El entrenamiento empieza cuando se acumulan suficientes clics genuinos, y los resultados se vuelven sólidos al alcanzar un umbral más alto. Una audiencia pequeña o con poca participación alcanza estos umbrales lentamente.
- Suficiente tiempo. Incluso con una señal fuerte, la personalización solo resulta significativa después de que el agente haya tenido aproximadamente la primera semana y media de entrenamiento. Normalmente puedes evaluar los resultados al cabo de unas semanas.
Un agente que sigue en Esperando señal necesita más clics genuinos. Si tu agente sigue en Esperando señal bien avanzada la ejecución (por ejemplo, después de 10 días), aún no ha reunido suficientes clics genuinos, a menudo porque la audiencia es más pequeña que el tamaño recomendado o no hace muchos clics. Ampliar la audiencia o aumentar la participación lo hace avanzar más rápido que esperar.
Cómo interpretar los primeros resultados sin sacar conclusiones equivocadas
El error más común es juzgar al agente durante el entrenamiento con una referencia equivocada:
- Las primeras cifras subestiman al agente. Mientras explora, el agente prueba deliberadamente opciones sobre las que aún no ha aprendido, por lo que su rendimiento parece casi aleatorio. Ese es el coste de aprender, y compensa una vez que el agente está entrenado.
- Un agente que aún se está entrenando suele quedarse por detrás de un programa maduro. Si comparas un agente totalmente nuevo con un programa que ya has optimizado durante meses o años, el agente suele parecer peor al principio. La diferencia se reduce cuando el agente termina de entrenarse. Espera a que el agente esté Totalmente entrenado antes de comparar.
No juzgues los resultados, cambies el tamaño de la audiencia ni modifiques la división del grupo de control mientras el agente siga entrenándose. Cada una de estas acciones o bien interpreta ruido como señal, o bien interrumpe el aprendizaje en curso. Cambiar la división del grupo de control o sustituir el segmento también redistribuye a los usuarios entre los grupos. Para más información, consulta Configurar tu agente de Decisioning Studio Go.
Qué comprobar si parece que tu agente está perdiendo
Antes de concluir que el agente no funciona, confirma lo siguiente:
- ¿Está Totalmente entrenado? Si no, estás interpretando el periodo de entrenamiento. Espera.
- ¿Con qué lo estás comparando? La comparación limpia e integrada es la del agente frente a su control aleatorio. Si lo comparas con un programa maduro de actividad habitual, espera una diferencia al principio. Consulta Medir Decisioning Studio Go.
- ¿La audiencia está generando suficientes clics genuinos? Si está atascado en Esperando señal o tarda en salir de En entrenamiento, puede que la audiencia sea demasiado pequeña o tenga una participación demasiado baja.
- ¿Tus creatividades son realmente diferentes? Si todas las opciones le parecen iguales al agente, tiene poco que optimizar. Consulta Configuración y gestión de creatividades.
Cuánto tiempo ejecutarlo
Planea ejecutar un agente durante al menos 30 días y, idealmente, mantenlo siempre activo. Treinta días dan a la mayoría de los programas tiempo suficiente para completar el entrenamiento y obtener una lectura creíble. Ejecutarlo de forma continua permite que el agente siga mejorando. Puedes dar soporte a campañas estacionales incorporando nuevas creatividades.
Cuando tu agente esté Totalmente entrenado, consulta Medir Decisioning Studio Go para saber cómo interpretar la mejora y compararla con tu programa actual.