커뮤니티2
페이스북
트위터
카카오톡
카카오스토리
네이버밴드
URL복사
어도비타겟[Adobe Target] 어도비타겟 커뮤니티입니다.
Adobe Target Visual 생성기로 A/B테스트 셋팅해보기
이번 글에서는 간단하게 Adobe Target의 Visual Composer를 이용해 A/B테스트를 구성해보겠습니다.
간단하게 A/B테스트는 PLUS ZERO 공식 홈페이지의 GNB위치 및 글자색을 변경해보도록 하겠습니다.
1 - 우측 상단의 [Create Acitivity -> A/B Test] 를 클릭합니다.
2 - 다음과 같이 Visual을 선택하고 URL을 실험을 진행할 페이지 URL로 입력한 뒤 [Create]를 클릭합니다.
3 - 우측 상단의 '상품소개'와 '소개서 보기'의 위치를 변경한 뒤 '상품소개'의 텍스트 색상을 붉은색으로 바꿔보겠습니다.
4 - 상품소개를 클릭하면 다음과같이 HTML에서 '상품소개'영역만 클릭되는 것을 확인할 수 있습니다. 우리는 상품소개와 소개서 보기를 바꿔야하기 때문에 상품소개뿐만 아니라 소개서 보기까지 함께 선택되는 영역을 찾아야합니다. [Expand Selection]을 클릭하면 묶여있는 영역을 넓혀줍니다.
5 - '상품소개'와 '소개서 보기'가 모두 선택됐을 때 [Edit -> Text/HTML]을 클릭합니다.
6 - 다음과 같은 화면이 나오면 좌측 상단의 [HTML]을 클릭합니다.
7 - 그럼 다음과 같이 다소 복잡한 화면이 출력되는데요 첫번째 네모의 '상품소개'와 두번째 네모의 '소개서 보기'의 위치만 변경하면 됩니다.
8 - 완료 후 우측 상단의 [Save]버튼을 클릭하고 [Close]를 클릭하면 다음과 같이 변경된 것을 확인할 수 있습니다.
9 - 다시 상품소개를 클릭한 뒤 [Edit -> Styles]를 클릭합니다.
10 - 그리고 Typography를 클릭합니다.
11 - Color을 붉은색으로 변경하면 셋팅이 완료됩니다.
12 - 셋팅이 모두 완료되었다면 우측 상단의 [Next]를 클릭해 다음 화면으로 넘어갑니다.
다음 화면은 A/B테스트의 타겟팅 전략을 세우는 화면입니다. 기본적으로는 All Visitors의 100%에게 실험을 진행하며 50:50으로 나누는 것으로 설정돼있습니다.
변경할 내용은 없으니 [Next]를 클릭합니다.
13 - 그 다음페이지에서는 Activity의 Priority, Duration, Reporting setting등을 진행하게 됩니다. 여기서 가장 중요한게 Reporting settings인데요 기본적으로 Adobe Target으로 Goal을 설정할 수 있고 A4T를 통해 Adobe Analytics와 연동하면 다음과 같이 Analytics를 통한 Reporting 및 Goal설정도 가능합니다. 적절한 값을 설정한 뒤 우측 상단의 [Save & Close]를 클릭하면 실험 셋팅이 완료됩니다.
14 - 실험 설정이 완료되면 우측 상단에 Inactive를 확인할 수 있습니다. 해당 값을 클릭해 [Active]로 변경하면 실험이 시작됩니다.
-
Adobe Target Visual 생성기로 A/B테스트 셋팅해보기
이번 글에서는 간단하게 Adobe Target의 Visual Composer를 이용해 A/B테스트를 구성해보겠습니다. 간단하게 A/B테스트는 PLUS ZERO 공식 홈페이지의 GNB위치 및 글자색을 변경해보도록 하겠습니다. 1 - 우측 상단의 [Create Acitivity -> A/B Test] 를 클릭합니다. 2 - 다음과 같이 Visual을 선택하고 URL을 실험을 진행할 페이지 URL로 입력한 뒤 [Create]를 클릭합니다. 3 - 우측 상단의 '상품소개'와 '소개서 보기'의 위치를 변경한 뒤 '상품소개'의 텍스트 색상을 붉은색으로 바꿔보겠습니다. 4 - 상품소개를 클릭하면 다음과같이 HTML에서 '상품소개'영역만 클릭되는 것을 확인할 수 있습니다. 우리는 상품소개와 소개서 보기를 바꿔야하기 때문에 상품소개뿐만 아니라 소개서 보기까지 함께 선택되는 영역을 찾아야합니다. [Expand Selection]을 클릭하면 묶여있는 영역을 넓혀줍니다. 5 - '상품소개'와 '소개서 보기'가 모두 선택됐을 때 [Edit -> Text/HTML]을 클릭합니다. 6 - 다음과 같은 화면이 나오면 좌측 상단의 [HTML]을 클릭합니다. 7 - 그럼 다음과 같이 다소 복잡한 화면이 출력되는데요 첫번째 네모의 '상품소개'와 두번째 네모의 '소개서 보기'의 위치만 변경하면 됩니다. 8 - 완료 후 우측 상단의 [Save]버튼을 클릭하고 [Close]를 클릭하면 다음과 같이 변경된 것을 확인할 수 있습니다. 9 - 다시 상품소개를 클릭한 뒤 [Edit -> Styles]를 클릭합니다. 10 - 그리고 Typography를 클릭합니다. 11 - Color을 붉은색으로 변경하면 셋팅이 완료됩니다. 12 - 셋팅이 모두 완료되었다면 우측 상단의 [Next]를 클릭해 다음 화면으로 넘어갑니다. 다음 화면은 A/B테스트의 타겟팅 전략을 세우는 화면입니다. 기본적으로는 All Visitors의 100%에게 실험을 진행하며 50:50으로 나누는 것으로 설정돼있습니다. 변경할 내용은 없으니 [Next]를 클릭합니다. 13 - 그 다음페이지에서는 Activity의 Priority, Duration, Reporting setting등을 진행하게 됩니다. 여기서 가장 중요한게 Reporting settings인데요 기본적으로 Adobe Target으로 Goal을 설정할 수 있고 A4T를 통해 Adobe Analytics와 연동하면 다음과 같이 Analytics를 통한 Reporting 및 Goal설정도 가능합니다. 적절한 값을 설정한 뒤 우측 상단의 [Save & Close]를 클릭하면 실험 셋팅이 완료됩니다. 14 - 실험 설정이 완료되면 우측 상단에 Inactive를 확인할 수 있습니다. 해당 값을 클릭해 [Active]로 변경하면 실험이 시작됩니다.
-
Adobe Target - A/B 테스트 구축 및 전환율 최적화 전략 (CRO)
A/B 테스트는 웹사이트나 앱에서 사용자 경험을 분석하고 성과를 향상시키는 매우 중요한 도구입니다. Adobe Target은 이러한 테스트를 손쉽게 구현할 수 있는 도구로, 여러 버전을 실험해 최적의 결과를 도출할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 A/B 테스트를 구축하는 방법과 더불어, 이를 활용해 전환율 최적화(CRO, Conversion Rate Optimization) 전략을 어떻게 실행할 수 있는지 살펴보겠습니다. 1. A/B 테스트란? A/B 테스트는 웹 페이지나 앱의 두 가지 이상의 버전을 비교해 더 나은 성과를 내는 버전을 선택하는 실험입니다. 다양한 변화를 적용한 후, 사용자의 반응을 통해 최적의 변화를 결정하는 중요한 과정입니다. 이 과정은 특히 전환율 최적화(CRO) 전략의 핵심입니다. 2. 전환율 최적화 전략 (CRO)란? 전환율 최적화(CRO)는 웹사이트나 앱 방문자의 행동을 분석하여, 그들이 목표한 행동(구매, 등록, 클릭 등)을 더 많이 수행하도록 만드는 전략입니다. CRO 전략에서는 사용자 경험을 개선해 이탈률을 줄이고, 더 많은 전환을 이루는 것을 목표로 합니다. 즉, 웹사이트 방문자를 실제 고객으로 전환하기 위한 전략을 구축하는 것으로 이해할 수 있습니다. A/B 테스트는 CRO의 중요한 도구로, 테스트 결과를 바탕으로 어떤 요소가 전환율을 높이는지 파악할 수 있습니다. Adobe Target은 A/B 테스트를 통해 이러한 최적화 과정을 보다 효과적으로 수행할 수 있게 도와줍니다. 3. Adobe Target으로 A/B 테스트 구축하기 3.1 활동 생성 Adobe Target에 로그인한 후, Activities 메뉴에서 Create Activity를 선택합니다. A/B TEST를 선택하여 실험을 시작합니다. 3.2 경험 작성 도구 선택 Choose Experience Composer 단계에서 Form을 선택해 코드를 활용한 실험을 설정합니다. 3.3 속성 선택 및 mbox 설정 실험이 적용될 속성을 선택하고 Create 버튼을 클릭합니다. 실험을 적용할 mbox(위치)를 설정합니다. 3.4 Audience 설정 및 트래픽 분배 실험 대상 그룹(Audience)을 설정하고, 실험을 진행할 사용자 그룹을 정의합니다. 테스트 버전들 간의 트래픽 분배율을 설정합니다. 보통 50:50으로 설정하지만, 특정 조건에 따라 다르게 설정할 수 있습니다. 3.5 목표 설정 및 실험 저장 실험 목표를 설정합니다. 예를 들어, 페이지 방문 시 클릭률 증가나 구매 완료율을 목표로 설정할 수 있습니다. 설정이 완료되면 저장을 눌러 실험을 저장합니다. 4. Adobe DataCollection (ADC)에서 추가 설정 4.1 신규 Rule 생성 및 이벤트 설정 A/B 테스트가 제대로 실행되도록 Adobe DataCollection(ADC)에서 신규 Rule을 생성합니다. Rule을 통해 테스트 발동 조건을 설정하고, 이벤트 트리거를 설정하여 특정 행동 시 테스트가 시작되도록 합니다. 4.2 Custom Code 작성 및 배포 Custom Code를 작성해 mbox와의 연결을 완료한 후, 모든 설정이 완료되면 Adobe Target 실험을 Active 상태로 배포합니다. 5. 전환율 최적화(CRO)와 A/B 테스트 활용 5.1 테스트할 요소 선택 전환율을 최적화하기 위해서는 테스트할 요소를 신중히 선택해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 부분에서 변화를 주어 테스트합니다: 페이지 레이아웃: 콘텐츠 위치나 배치를 변경해 방문자의 행동을 유도합니다. CTA(Call to Action) 버튼: 색상, 크기, 문구 등을 조정해 클릭률을 높입니다. 텍스트 및 카피: 제품 설명이나 혜택을 강조하여 더 많은 전환을 유도합니다. 5.2 사용자 행동 데이터 분석 Adobe Target의 A/B 테스트를 통해 수집된 데이터를 바탕으로, 사용자가 어떤 요소에 가장 긍정적인 반응을 보였는지 분석합니다. 이 데이터는 전환율 최적화 전략을 강화하는 데 매우 중요합니다. 결론: Adobe Target과 CRO의 통합 Adobe Target을 활용한 A/B 테스트는 전환율 최적화 전략(CRO)의 필수적인 도구입니다. 사용자 데이터를 기반으로 웹사이트나 앱에서 효과적인 변화를 적용해 전환율을 높일 수 있습니다. 지속적인 실험과 최적화를 통해 방문자들의 행동을 분석하고, 그들이 원하는 방향으로 행동을 유도함으로써 성과를 극대화할 수 있습니다. A/B 테스트와 CRO의 결합은 단순히 테스트하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사 결정을 통해 지속적인 성장을 도모할 수 있는 전략입니다.
-
Adobe Target 실험 작성기(Experience Composers) 타입 알아보기
Adobe Target 실험 작성기(Experience Composer) 타입에 대해 알아보겠습니다. 우선 Adobe Target의 실험 작성기 타입은 2개가 존재합니다. 1. Visual Experience Composer (VEC) 2. Form-Based Experience Composer 각 타입을 통해 Adobe Taregt에서 실험을 생성할 수 있습니다. 각 타입의 특징에 대해 알아보겠습니다. 1. Visual Experience Composer Visual Experience Composer은 우리에게 아주 익숙한 방식입니다. 이름 그대로 시각적으로 작성하는 방법인데요 PPT처럼 페이지를 Adobe Target상에 띄워두고 직접 클릭하여 수정하는 방식입니다. 실험에따라 다소 HTML이나 Javascript, CSS지식이 필요할 수도 있지만(수정이 가능합니다.) 간단한 컨텐츠에 대한 실험은 개발지식 없이도 직접 구성해볼 수 있습니다. 2. Form-Based Experience Composer 양식 기반 방식은 이름과 같이 시각적이 아닌 코딩을 통한 경험 생성 방식입니다. 해당 기능을 활용하면 VEC로 구성이 어려운 곳에서도 실험을 구성하고 실행할 수 있는 환경을 만들 수 있습니다. 다만 코드를 이용해 화면을 구성해야 하기 때문에 VEC보다 많은 개발적 지식을 필요로 합니다.
-
Adobe Analytics와 Adobe Target 연동하기 (A4T, Shared Audiences)
Adobe Analytics와 Adobe Target을 연동하려면 A4T와 Shared Audiences를 사용해야합니다. 여기서 각 기능(A4T, Shared Audiences)를 통한 연동의 개념은 다음과 같습니다. A4T - Adobe Target의 실험 내용을 Adobe Ananlytics에서 리포팅 가능하며 Adobe Target의 실험을 설정할 때 Goal Metric또한 Adobe Analytics에서 가져와 사용할 수 있습니다. Shared Audiences - Adobe Analytics데이터를 통해 생성한 세그먼트를 Adobe Target의 오디언스로 사용할 수 있습니다. 이 두 가지 기능을 모두 사용해야 Adobe Analytics와 Adobe Target의 주요 연동이 이루어진다고 볼 수 있습니다. 연동 방법은 그렇게 아주 어렵지는 않습니다. 1. 다음 URL에서 form을 작성합니다. 작성할 때 A4T와 Shared Audiences 두 기능 모두 신청합니다. https://survey.adobe.com/jfe/form/SV_ekBHTLSoP5Zki2y 2. 각 솔루션에 대한 Permission을 얻습니다. 3. Form을 입력한 뒤 기능이 모두 오픈되면 Adobe Target의 Administration > Reporting의 Visual Experience Composer을 Select per activity나 Adobe Analytics로 변경합니다. 4. Adobe Launch(Data Collection)에서 Experience Cloud ID Service를 설치하고 배포합니다. 여기까지 완료되면 Adobe Analytics와 Target의 연동이 완료됩니다. 폼 입력 후 적용까지 시간이 다소 소요되기 때문에 신청 후 일주일 정도는 시간이 걸릴 수 있습니다.
-
Adobe Target Activity 종류 알아보기
Adobe Target Activity 종류는 크게 5가지가 있습니다. 1. A/B Test 2. Multivariate Testing(MVT) 3. Automated Personalization(AP) 4. Experience Targeting(XT) 5. Recommendations 또한 각Activity 안에 세부 기능까지 합치면 실험 방식이 더 많아지게 됩니다. 이번 게시글에서는 해당 Activity들에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1 - A/B Test 이미 너무 유명한 A/B Test입니다. A/B안을 나눠 동일 기간 내 더 높은 전환율을 기록하는 콘텐츠 등을 발굴하는 Activity입니다. A/B뿐만 아니라 더 많은 실험을 설정할 수 있으며 실험 대상 Audience도 설정할 수 있습니다. 또한 트래픽 분배 방식에 기본, Auto-allocate to best experience, Auto-target for personalized experiences 이렇게 세 가지 종류가 존재합니다. 기본의 경우 50:50으로 실험을 구성하면 마지막까지 50:50을 유지하고 Auto-allocate는 승자를 식별하고 테스트가 진행되는 동안 승자에게 더 많은 트래픽을 할당합니다. 또한 Auto-target은 기계학습을 사용하여 유사한 프로필을 가진 이전 방문자의 행동 기반으로 컨텐츠를 개인화하여 전환을 유도해주는 방식입니다. 좋은 기능들이지만 아무래도 활발하게 사용되지는 않는 것 같습니다만 개인적으로는 Auto-allocate정도는 사용해 나쁠게 없을 것 같습니다. 2 - Multivariate Testing(MVT) MVT또한 너무 유명한 Test방법 입니다. A/B안이 아닌 컨텐츠 단위로 2개 이상의 컨텐츠를 페이지에서 변경한 뒤 만들 수 있는 모든 조합을 사용자에게 보여줘 어떤 조합이 가장 큰 효과를 거두는지 확인하는 테스트입니다. 간단히 예를 들자면 2개 이상의 컨텐츠를 화면에서 변경하면 총 4개의 화면이 나올 수 있는데 [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]이 모든 조합 중 가장 좋은 조합을 확인하는 방법입니다. 3 - Automated Personalization(AP) MVT와 비슷한 개념으로 기계 학습을 사용합니다. 방문자의 개별 프로필을 기반으로 다양한 변형을 방문자와 연결합니다. 랜덤 포레스트나 멀티 암드 밴딧과 같은 앙상블, 강화학습 기법을 사용하여 사용자에게 더 효과가 좋은 컨텐츠를 제공합니다. 4 - Experience Targeting(XT) 경험 타겟팅은 간단히 이야기하자면 개인화 기법입니다. 각 오디언스 혹은 규칙에 따라 콘텐츠를 특정 대상에게 전달하는 단순한 기법입니다. 5 - Recommendations 우리나라 말로는 권장 사항으로 번역돼있는데 그냥 말 그대로 추천입니다. 추천 알고리즘을 통해 특정 사용자에게 컨텐츠 혹은 상품에 대한 추천 목록을 만들고 이를 화면에 디자인하여 노출할 수 있습니다. 다섯가지 Activity에 대해 알아봤는데요 가장 많이 사용하게 되는건 역시 A/B Test 혹은 Experience Targeting(XT)입니다. 또한 상품을 판매하거나 컨텐츠 추천이 필요한 경우 설정이 다소 복잡할수는 있지만 Recommendation기능도 활발하게 활용해 볼 수 있습니다.
-
Adobe Target - Custom Parameter & Visitor Profile 이해하기
Adobe Target에서 Analytics 연동 없이 Audience를 제작할 때 Custom하게 사용할 수 있는 변수는 크게 Custom Parameter와 Visitor Profile 두 개가 존재합니다. Custom Parameter는 실험이 발동하는 시점에 Adobe Target이 조회하는 변수입니다. 즉 Adobe Target에 수집되는 값이 아닌 현재 페이지에 있는 값을 실험이 실행되는 시점에 Adobe Target의 Audience로 이용하는 것 이라고 이해하면 됩니다. Visitor Profile의 경우 Target이 수집하는 변수로 말 그래도 Visitor profile정보입니다. 현재 페이지에 존재하는 값이 아니더라도 이전 접속에서 수집된 값도 Audience생성에 활용할 수 있습니다. 하지만 수집 시점으로부터 최대 90일까지 유지할 수 있다는 제한이 있습니다. 정리하자면 아래와 같습니다. Custom Parameter - 실험이 실행되는 시점에 변수를 Target으로 전달하여 Audience로 사용함 Visitor Profile - 원하는 시점에 Target에 저장해둔 데이터를 Audience로 사용함 하지만 이것만 보고서는 정확히 이해가 가지 않죠? 예시를 들어보겠습니다. 만약 해당 페이지에 존재하는 상품을 가지고 Audience를 구성한다고 생각해보겠습니다. [B상품이 페이지에 존재한다면 실험을 노출한다]라는 구성을 진행한다면 Custom Parameter를 통해 현재 페이지에 B상품이 존재할 경우 True를 Target으로 보내 구성할 수 있습니다. 이번엔 Visitor Profile입니다. Target에서 Audience를 구성할 때 30세 이상에게 실험을 진행한다고 생각해보겠습니다. 이 경우 사용자가 로그인을 할 때 Visitor Profile에 30살 이라는 정보를 미리 수집해놓고 Audience를 구성하면 됩니다. 두 값을 적재적소에 사용하면 왠만한 오디언스는 대부분 구성을 할 수 있습니다만 역시 Adobe Analytics와 함께 사용하는 것이 좋습니다. 둘다 한계치가 있지만 꼭 기억해야 하는 내용은 아래와 같습니다. Custom Parameter - 한번에 최대 50개까지 수집 가능 Visitor profile - 한번에 최대 50개까지 수집 가능 + 최소 14일에서 최대 90일까지 유지됨
-
[Adobe Target] (03) getOffer의 오퍼(Offer) 이해하기
이번 글에서는 Adobe Target에서 Offer가 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 설정하고 활용할 수 있는지에 대해 설명드리겠습니다. 앞서 설명드린 바와 같이, getOffer 메서드는 mbox를 호출하여 Target의 Offer를 받기 위한 요청을 실행합니다. 우리는 Offer를 통해 사용자의 행동이나 속성에 따라 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키게 됩니다. 1. Offer란? Offer는 Adobe Target에서 특정 mbox를 통해 사용자에게 제공되는 콘텐츠를 의미합니다. 이는 텍스트, 이미지, HTML 코드 등 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 사용자의 특성이나 행동에 따라 동적으로 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 사용자에게는 웰컴 메시지를, 기존 사용자에게는 특별 할인 코드를 제공하는 것이 가능합니다. 2. Offer의 종류 Adobe Target에서는 여러 종류의 Offer를 제공할 수 있습니다. 주요 Offer의 종류는 다음과 같습니다. HTML Offer : HTML 코드를 통해 제공되는 콘텐츠로, 웹 페이지의 특정 부분을 동적으로 변경할 수 있습니다. JSON Offer: JSON 형식으로 데이터를 제공하여 클라이언트 측에서 이를 처리하고 렌더링할 수 있습니다. Redirect Offer: 사용자를 특정 URL로 리디렉션하는 Offer입니다. Experience Fragment(XF) Offer: Adobe Experience Manager(AEM)과 통합하여 AEM에서 관리되는 콘텐츠 조각을 제공할 수 있습니다. 3. Offer 설정 방법 Adobe Target에서 Offer를 설정하는 과정은 다음과 같습니다. 예시에서는 경험 타켓팅(Experience Targeting, XT) 활동을 생성하여 JSON Offer를 설정하는 과정을 보여줍니다. (1) Adobe Target 로그인 : Adobe Target에 로그인합니다. (2) Activity 생성 및 선택 : 새로운 활동을 생성하거나 기존 활동을 선택합니다. (3) Offer 생성 : 활동 내에서 새로운 Offer를 생성합니다. (4) Offer 내용 정의 : Offer의 내용을 정의합니다. HTML, 이미지, 텍스트 등을 입력할 수 있습니다. (5) 타겟팅 규칙 설정 : 특정 사용자 그룹이나 조건에 따라 Offer가 제공되도록 타겟팅 규칙을 설정합니다. (6) 저장 및 활성화 : 설정을 저장하고 활동을 활성화합니다. 4. Offer 활용 예제 다음은 Adobe Target에서 설정한 JSON Offer를 ADC(Adobe Data Collection)에서 활용하는 간단한 예제입니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"example", params: {}, success:function(offer) { console.log("example", offer[0]?.content?.[0]?.example); }, error:function(status, error) { console.log("Error fetching offer:", status, error); }, }); 위 예제에서는 "example"이라는 mbox를 호출하여 성공적으로 오퍼를 가져오면 콘텐츠를 콘솔에 출력합니다. 5. 정리 이번 글에서는 Adobe Target에서 Offer가 무엇인지, 그리고 이를 설정하고 활용하는 방법에 대해 설명드렸습니다. Adobe Target에서는 AB 실험, 개인화 경험 타겟팅, 다변량 실험 등의 다양한 활동에서 Offer를 활용합니다. 앞으로 구체적인 활동 세팅을 통해 getOffer 메서드로 offer와 params를 어떻게 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있을지 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.
-
[Adobe Target] (02) getOffer로 mbox 활용하기
지난 글에서 Adobe Target의 getOffer 메서드를 사용하여 mbox를 가져오는 기본적인 코드를 설명했습니다. 이번 글에서는 이 코드를 더욱 상세히 설명하고, 각 부분이 어떻게 동작하는지, 그리고 이를 활용하는 방법에 대해 다루겠습니다. 1. 기본 구조 먼저, 코드를 다시 한 번 살펴보겠습니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"your_mbox_name", params: { a:1, b:2 }, success:function(offer) { // 원하는 어떤 코드라도 작성해주세요 }, error:function(status, error) { console.log("Error", status, error);}, }); 이 코드는 Adobe Target에서 특정 mbox의 오퍼를 가져오는 기본적인 구조입니다. 이제 각 부분을 하나씩 설명하겠습니다. 2. mbox mbox는 Adobe Target에서 오퍼를 제공받기 위해 사용합니다. mbox 속성에는 타겟팅할 mbox의 이름을 지정합니다. 예를 들어, 특정 페이지나 위치에서 다른 콘텐츠를 제공하고자 할 때 사용됩니다. mbox:"your_mbox_name"위 예제에서는 "your_mbox_name"이라는 이름의 mbox를 지정했습니다. 실제 구현 시에는 여러분이 설정한 mbox 이름을 사용해야 합니다. 3. params params는 mbox 호출 시 함께 전달할 추가 매개변수입니다. 이는 타겟팅 규칙을 세부적으로 설정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사용자 속성이나 페이지 정보를 Adobe Target으로 전달할 수 있습니다.params: { a:1, b:2 }위 예제에서는 a와 b라는 두 개의 매개변수를 전달하고 있습니다. 실제 구현 시에는 필요에 따라 다양한 매개변수를 추가할 수 있습니다. 4. success 콜백 함수 success 콜백 함수는 오퍼를 성공적으로 가져왔을 때 실행되는 함수입니다. 이 함수 내에서 원하는 동작을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 가져온 오퍼를 페이지에 적용하는 코드를 작성할 수 있습니다.success:function(offer) { // 원하는 어떤 코드라도 작성해주세요 }여기서 offer는 Adobe Target 가져온 오퍼 데이터를 담고 있는 객체입니다. 이를 활용하여 페이지의 콘텐츠를 동적으로 변경할 수 있습니다. 이에 대해선 다음 글에서 자세히 다루도록 하겠습니다. 5. error 콜백 함수 error 콜백 함수는 오퍼를 가져오는 데 실패했을 때 실행되는 함수입니다. 이 함수 내에서 오류 처리 코드를 작성할 수 있습니다. error:function(status, error) { console.log("Error", status, error);}여기서 status는 오류 상태 코드이고, error는 오류 메시지입니다. 이를 활용하여 오류 로그를 남기거나 사용자에게 오류 메시지를 표시할 수 있습니다. 6. 활용 예제 이제 위의 코드를 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 예제를 통해 살펴보겠습니다. 예를 들어, 특정 페이지에서 사용자에게 맞춤형 메시지를 보여주고자 할 때 다음과 같이 구현할 수 있습니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"welcome_message", params: { userType:"new", }, success:function(offer) { document.getElementById("welcome-banner").innerHTML = offer.content; }, error:function(status, error) { console.log("Error fetching offer:", status, error); }, }); 위 예제에서는 "welcome_message"라는 mbox를 호출하여 새로운 사용자(userType: "new")에게 맞춤형 환영 메시지를 제공하고 있습니다. 성공적으로 오퍼를 가져오면 welcome-banner 요소의 내용을 offer의 콘텐츠로 변경합니다.7. 정리이번 글에서는 Adobe Target의 getOffer 메서드를 활용하여 mbox 오퍼를 가져오는 방법과 각 부분의 동작 원리에 대해 자세히 설명했습니다. 이를 통해 여러분은 보다 효과적으로 Adobe Target을 활용하여 사용자에게 맞춤형 경험을 제공할 수 있을 것입니다. 다음 글에서는 Adobe Target에서 Offer란 무엇인지, 어떻게 설정하고 활용하는지에 대해 설명드리겠습니다.
-
[Adobe Target] (01) getOffer로 mbox 가져오기
어도비 타겟(Adobe Target)으로 각종 Activity를 구축할 때 mbox 라는 낯선 용어를 접하게 됩니다. AB TEST나 개인화 경험(Experience Targeting)을 생성하려면 필수적으로 mbox 이름을 지정해야 하기 때문인데요. 이때 글로벌 mbox인 target-global-mbox가 기본 설정되어 있지만, 일반적으로 커스텀 mbox를 별도로 지정하고 사용해야 합니다. 1. mbox는 웹사이트에서 타겟 Activity를 발동시키는 트리거 역할을 한다. 타겟 Activity는 웹페이지 내 특정 경로나 위치, 조건에서 발동해야겠죠? 바로 이때 mbox가 트리거로서 웹사이트에서 해당 활동의 작동 여부를 제어하는 역할을 한다고 볼 수 있습니다. Activity 설정 화면이 있는데요. 해당 화면에서 위치1에는 우리가 사용할 커스텀 mbox 명을 작성해야 합니다. 2. ADC의 Rules에서 getOffer 메소드는 mbox를 활성화한다. 앞서 mbox가 타겟 Activity를 트리거하는 역할을 한다고 설명했는데요. 이를 위해서 ADC의 Rules에서 getOffer를 이용해 mbox를 실행시켜야 합니다. ADC의 Rules 설정 화면입니다. Adobe 외 Google Marketing Platform 등의 솔루션을 사용해본 분들이면 어딘가 익숙하게 느껴질 수 있는 인터페이스입니다. 각각의 요소를 간단히 정리하면 (1) Events는 ADC(Rules)에서 발생하는 트리거 또는 이벤트를 나타냅니다. 이벤트는 Rules가 실행되는 시점을 결정하며, 예를 들어 페이지로드, 클릭, 스크롤 등의 사용자 행동이 이벤트가 될 수 있습니다. (2) Conditions은 Rules가 실행되기 위한 조건을 정의하는 부분입니다. 조건은 사용자의 행동, 속성, 이벤트 발생 여부 등을 기반으로 설정되며, 조건이 충족되어야만 해당 Rule이 실행됩니다. (3) Actions은 Conditions이 충족되었을 때 실행되는 작업을 나타냅니다. Actions에는 getOffer와 같은 mbox를 실행시키거나 특정 이벤트를 트리거하는 등의 작업이 포함될 수 있습니다. 바로 우리는 Custom Code에서 자바스크립트 함수를 작성하여 mbox를 웹페이지의 특정 위치, 조건에서 발동하도록 제어할 수 있습니다. 이때 타겟 Activity의 위치와 getOffer의 mbox 이름이 동일해야 올바르게 트리거하여 mbox를 활성화할 수 있습니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"your_mbox_name", params: { a:1, b:2, }, success:function(offer) { // 원하는 어떤 코드라도 작성해주세요 }, error:function(status, error) { console.log("Error", status, error); }, }); Adobe Target에서 mbox를 가져오고, 성공 또는 오류에 따라 각각의 동작을 수행하는 JavaScript 코드입니다. 각 부분의 동작과 활용해 대해선 다음 글에서 설명하도록 하겠습니다.
전체댓글0