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El análisis entre campañas le permite filtrar o desglosar los datos de un experimento en función de los visitantes que también estuvieron expuestos a otros experimentos, features o personalizaciones. El análisis entre campañas le ayuda a comprender cómo interactúan los distintos elementos de su sitio y cómo afectan al comportamiento general del usuario, proporcionando una forma potente de interpretar resultados complejos.

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Filtrar los resultados del experimento

  1. En la página de resultados de su experimento, abra el desplegable Filter audience en la pestaña Audience (situada en el panel lateral derecho).
  2. Haga clic en Add filter.
  3. Seleccione una opción para filtrar sus resultados:
    • Exposed experiments
    • Exposed personalizations
    • Exposed features
  4. Elija si desea Include (mostrar solo los visitantes expuestos a estos) o Exclude (mostrar solo los visitantes no expuestos a estos).
  5. Seleccione los elementos específicos que desea incluir o excluir:
    • Experiments: haga clic en la casilla junto al nombre del experimento para incluir el experimento y todas sus variaciones. Como alternativa, haga clic en las casillas de variaciones específicas si solo desea incluir un subconjunto.
    • Personalizations: seleccione las personalizaciones específicas.
    • Features: seleccione las features específicas.

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Desglosar los resultados del experimento

Los desgloses segmentan los resultados de su experimento actual en grupos según la exposición a otras campañas, lo que le permite comparar el rendimiento dentro de su experimento actual en función de la exposición externa.
  1. En la página de resultados de su experimento, abra el desplegable Breakdown audience en la pestaña Audience (situada en el panel lateral derecho).
  2. Haga clic en Add breakdown.
  3. Seleccione una opción para desglosar sus resultados:
    • Cross experiments
    • Cross features
    • Cross personalizations
  4. Seleccione qué experimentos, features o personalizaciones desea utilizar para segmentar los resultados.

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Interpretación y beneficios

Utilice el análisis entre campañas para responder a preguntas críticas sobre el rendimiento holístico de su plataforma:
  • Identificar interferencias: determine si un experimento de alto rendimiento se está viendo afectado negativamente al ejecutarse simultáneamente con una personalización de bajo rendimiento.
  • Validar interacciones de features: vea cómo un nuevo feature flag afecta a la tasa de conversión de un experimento no relacionado, garantizando que sus lanzamientos sean estables.
  • Medir sinergias: confirme si dos variaciones o campañas específicas ofrecen un mayor incremento al combinarse que al ejecutarse por separado.