Cette rubrique contient des réponses aux questions fréquentes sur l’effet élévateur et le degré de confiance lors de l’utilisation de Adobe Analytics comme source de création de rapports pour Adobe Target (A4T).
Vous pouvez effectuer des calculs hors ligne pour A4T, mais cela nécessite une étape relative aux exportations de données dans Analytics. Pour plus d’informations, consultez les « Performances des calculs hors ligne pour Analytics pour Target (A4T) » dans niveau de confiance et intervalle de fiabilité.
L’effet élévateur correspond à la différence de pourcentage entre les résultats de la page de contrôle et la variante d’un test réussi.
Le degré de confiance est une probabilité, exprimée en pourcentage, qui est égale à 1 - p-value
, où la variable p-value
est calculé à partir d’un test en t. Voir Taux de conversion.
Les mesures calculées ne sont actuellement pas prises en charge dans les fonctions d’effet élévateur et de degré de confiance. Analytics calcule les mesures à un niveau agrégé, plutôt qu’au niveau du visiteur. La confiance, en particulier, est un calcul au niveau du visiteur.
Les événements non calculés (standard) sont pris en charge dans l’effet élévateur et le degré de confiance. Ils deviennent le numérateur de la fonction d’effet élévateur ; le numérateur ne peut pas être un calcul lui-même. Le dénominateur correspond aux mesures de normalisation (impressions, visites ou visiteurs). Parmi les exemples d’événements standard, citons les commandes, les recettes, les conversions d’activités, les événements personnalisés 1-1000, etc. Les mesures d’optimisation courantes, telles que le taux de conversation (commandes/visiteurs) et le RPV (recettes/visiteur) sont prises en charge dans l’effet élévateur et le degré de confiance.
Voici quelques exemples de mesures ou de cas d’utilisation non pris en charge :
Adobe Analytics traite toutes les mesures comme non binaires et, par conséquent, calcule la confiance/les valeurs-p d’une manière différente de l’utilisation de mesures binaires dans un test en t standard. En particulier, les calculs utilisés par A4T permettent à chaque utilisateur d’obtenir un résultat de mesure continue (et non pas seulement 1 ou 0 pour chaque utilisateur), de sorte que la variance (ou l’écart type relatif) de chaque expérience doit être calculé de manière appropriée. Les commandes extrêmes ne sont pas prises en compte. En outre, le calcul du degré de confiance n’applique pas de correction Bonferroni pour plusieurs offres.
L’effet élévateur et le degré de confiance ne sont pas compatibles avec le Report Builder ou ad hoc et vous ne pouvez pas les calculer vous-même pour des variables continues. Il est possible de les calculer manuellement pour les mesures binaires.