Jornadas do experimento
As Jornadas do experimento permitem testar múltiplas jornadas do Canvas entre si e contra um grupo de controle em qualquer ponto da jornada do usuário. Com esse componente, você pode acompanhar a performance de cada jornada para tomar decisões informadas sobre sua jornada no Canvas.
Quando você inclui uma etapa de Jornadas do experimento na jornada do usuário, ela atribui aleatoriamente os usuários a diferentes jornadas (ou a um grupo de controle opcional) que você criar. Partes do público serão atribuídas a diferentes jornadas de acordo com as porcentagens que você selecionar, permitindo testar diferentes mensagens ou jornadas entre si e determinar qual é a mais eficaz.
Pré-requisitos
Para usar as Jornadas do experimento, seu Canvas deve incluir eventos de conversão. Embora não seja possível adicionar eventos de conversão após o lançamento de um Canvas, você pode clonar o Canvas lançado e adicionar eventos de conversão para incluir Jornadas do experimento.
Casos de uso
As Jornadas do experimento são mais adequadas para testar entrega, cadência, texto da mensagem e combinações de canais.
- Entrega: Compare os resultados entre mensagens enviadas com diferentes postergações, com base em ações do usuário (Jornadas de ação) e usando Intelligent Timing.
- Cadência: Teste múltiplos fluxos de envio de mensagens durante um período específico. Por exemplo, você pode testar duas cadências de integração diferentes:
- Cadência 1: Enviar 2 mensagens nas primeiras 2 semanas do usuário
- Cadência 2: Enviar 3 mensagens nas primeiras 2 semanas do usuário
Ao direcionar usuários inativos, você pode testar a eficácia de enviar duas mensagens de recuperação em uma semana em comparação com enviar apenas uma.
- Texto da mensagem: Semelhante a um teste A/B padrão, você pode testar diferentes textos de mensagem para ver qual redação resulta em uma taxa de conversão mais alta.
- Combinações de canais: Teste a eficácia de diferentes combinações de canais de mensagem. Por exemplo, você pode comparar o impacto de usar apenas um e-mail versus um e-mail combinado com um push.
Criando uma jornada experimental
Para criar um componente de Jornadas do experimento, primeiro adicione uma etapa ao seu Canvas. Arraste e solte o componente da barra lateral, ou clique no botão de mais na parte inferior de uma etapa e selecione Experiment Paths.
Na configuração padrão desse componente, existem duas jornadas padrão, Path 1 e Path 2, com 50% do público sendo enviado por cada jornada. Clique no componente para expandir o painel Experiment Settings e você verá as opções de configuração do componente.
Etapa 1: Escolha o número de jornadas e a distribuição do público
Você pode adicionar até quatro jornadas clicando em Add Path e um grupo de controle opcional marcando Add a Control Group. Usando as caixas de porcentagem para cada jornada, você pode especificar a porcentagem do público que deve seguir por cada jornada e pelo grupo de controle. As porcentagens fornecidas devem somar 100% para prosseguir. Se quiser definir rapidamente todas as jornadas disponíveis (e o controle) com a mesma porcentagem, clique em Distribute Paths Evenly.
Você também pode escolher se os usuários no grupo de controle devem continuar no Canvas ou sair após a janela de rastreamento de conversão em Control Group Behavior. Opcionalmente, você pode adicionar uma descrição para explicar a outros o que essa jornada experimental pretende testar ou incluir informações adicionais que possam ser úteis.
Se a reelegibilidade do Canvas estiver ativada, os usuários que entrarem no Canvas e seguirem por uma jornada escolhida aleatoriamente seguirão pela mesma jornada novamente se se tornarem reelegíveis e reentrarem no Canvas. Isso mantém a validade do experimento e da análise de dados associada. Se você quiser que a etapa sempre randomize a atribuição de jornada, selecione Randomized Paths in Experiment Paths. Essa opção não está disponível ao usar Winning Path ou Personalized Paths.
Etapa 2: Ative Winning Path ou Personalized Paths (opcional)
Você pode otimizar seu experimento ativando Winning Path ou Personalized Paths. Ambas as opções funcionam testando inicialmente suas jornadas com uma parte do seu público. Após o término do experimento, os usuários restantes e subsequentes são enviados pela jornada com melhor performance geral (Winning Path) ou pela jornada com melhor performance para cada usuário (Personalized Paths).
Etapa 3: Crie as jornadas
Por fim, você deve construir suas jornadas subsequentes. Selecione Done e retorne ao construtor do Canvas. Clique no botão de mais abaixo de cada jornada para começar a criar jornadas usando as ferramentas habituais do Canvas como preferir, e lance o Canvas quando estiver pronto.
Tenha em mente que as jornadas e suas etapas subsequentes não podem ser removidas de um Canvas após serem criadas. No entanto, após o lançamento, você pode modificar a distribuição do público entre as jornadas como preferir. Por exemplo, se um dia após o lançamento de um Canvas você concluir que uma jornada é superior às demais com base na análise de dados, pode definir essa jornada como 100% e as outras como 0%. Ou, dependendo das suas necessidades, pode continuar enviando usuários por múltiplas jornadas.
Para evitar contaminação do experimento, se o seu Canvas tiver um experimento ativo ou em andamento de Winning Path ou Personalized Path e você atualizar o Canvas ativo, independentemente de atualizar a própria etapa da Jornada do experimento, o experimento em andamento será encerrado e a etapa do experimento não determinará uma jornada vencedora ou jornadas personalizadas. Para reiniciar o experimento, você pode desconectar a Jornada do experimento existente e lançar uma nova, ou duplicar o Canvas e lançar um novo Canvas. Caso contrário, os usuários fluirão pela jornada experimental como se nenhum método de otimização tivesse sido selecionado. Você também não pode ativar Personalized Paths ou Winning Paths para um Canvas já ativo com uma etapa de Jornada do experimento.
Para saber mais, consulte Editando Canvas após o lançamento.
Acompanhando a performance
Na página Canvas Analytics, selecione a Jornada do experimento para abrir uma tabela detalhada idêntica à guia Analyze Variants para comparar estatísticas detalhadas de performance e conversão entre as jornadas. Você também pode exportar a tabela via CSV e comparar as variações percentuais para métricas de interesse em relação à jornada ou ao controle que você selecionar.
Cada etapa em cada jornada exibe estatísticas na visualização de Canvas Analytics, assim como qualquer etapa do Canvas. No entanto, tenha em mente que a análise de dados de etapas individuais e a análise de dados da Jornada do experimento medem conversões de forma diferente:
- Análise de dados da Jornada do experimento rastreia conversões a partir do momento em que o usuário entra na etapa da Jornada do experimento. Essa é a visualização recomendada para comparar a performance entre jornadas, pois todas as jornadas compartilham o mesmo ponto de partida.
- Análise de dados de etapas individuais (como análise de dados da etapa de Mensagem) rastreia conversões a partir do momento em que o usuário recebe aquela etapa específica (por exemplo, quando a mensagem é enviada).
Como essas janelas de conversão têm pontos de partida diferentes, elas podem mostrar taxas de conversão diferentes para a mesma jornada — especialmente quando há postergações entre a etapa do experimento e uma mensagem subsequente. Para a comparação mais confiável entre jornadas, use a análise de dados da Jornada do experimento.
Performance de Winning Path e Personalized Paths
Aproveite o Winning Paths para acompanhar a performance ao longo de um período e, em seguida, enviar automaticamente os usuários subsequentes pela jornada com melhor performance. Para saber mais sobre a análise de dados quando Winning Path ou Personalized Paths estão ativados para seu experimento, consulte:
A métrica vencedora e a análise de dados exibida nas Jornadas do experimento podem diferir:
- O evento de conversão que você configura para Winning Path ou Personalized Paths determina como a Braze compara as jornadas e seleciona uma vencedora durante a janela do experimento.
- A análise de dados da Jornada do experimento ainda segue o mesmo framework de eventos de conversão do Canvas como o restante do Canvas, incluindo seu evento de conversão primária. Como resultado, as métricas destacadas no dashboard podem não corresponder à métrica vencedora.
- Para push, Aberturas diretas e Total de aberturas diferem. Para saber mais, consulte Aberturas por influência.
Configurações adicionais
As Jornadas do experimento registram os usuários que entram em cada etapa e convertem enquanto estão na jornada atribuída. Isso rastreia todos os eventos de conversão especificados na configuração do Canvas. Na guia Additional Settings, insira quantos dias (entre 1 e 30) você deseja que este experimento rastreie conversões. A janela de tempo que você especificar aqui determina por quanto tempo os eventos de conversão (escolhidos na configuração do Canvas) são rastreados para o experimento. As janelas de conversão por evento especificadas na configuração do Canvas não se aplicam ao rastreamento desta etapa e são substituídas por esta janela de conversão.
A janela de conversão começa quando o usuário entra na etapa da Jornada do experimento, não quando uma mensagem subsequente é enviada. Se uma jornada incluir postergações — como uma etapa de postergação ou Intelligent Timing — essas postergações consomem parte da janela de conversão.
Se você estiver usando Intelligent Timing em uma etapa de Mensagem dentro de uma jornada experimental, o tempo entre a entrada no experimento e o envio real da mensagem reduz a janela de conversão efetiva para essa jornada. Por exemplo, se seu experimento tem uma janela de conversão de 5 dias e o Intelligent Timing atrasa a mensagem em 2 dias, os usuários nessa jornada têm apenas 3 dias após receber a mensagem para converter dentro da janela do experimento — mesmo que a análise de dados da própria etapa de Mensagem rastreie conversões a partir do momento do envio da mensagem.
Para uma análise de dados do experimento mais limpa, coloque quaisquer postergações (como etapas de postergação) antes da etapa da Jornada do experimento, em vez de dentro de uma jornada experimental. Dessa forma, todas as jornadas começam do mesmo ponto e as postergações não consomem nenhuma parte da janela de conversão.