Este tópico contém respostas para as perguntas mais frequentes sobre aumento e confiança ao usar o Adobe Analytics como fonte de relatórios para Adobe Target (A4T).
+++Resposta Você pode realizar cálculos offline para o A4T, mas isso requer uma etapa com as exportações de dados no Analytics. Para obter mais informações, consulte Cálculos estatísticos em testes A/Bn.
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+++Aumento de resposta é a diferença percentual entre os resultados da página de controle e uma variante de teste bem-sucedida.
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+++Resposta O nível de confiança é uma probabilidade, expressa como uma porcentagem, que é igual a 1 - p-value
, em que o p-value
é calculado a partir de um teste t. Consulte Cálculos estatísticos em testes A/Bn.
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Eventos não calculados (padrão) são aceitos em incentivo e confiança. Eles se tornam o numerador na função lift; o numerador não pode ser um cálculo em si. O denominador são as métricas de normalização (impressões, visitas ou visitantes). Alguns exemplos de eventos padrão incluem pedidos, receita, conversões de atividade, eventos personalizados 1-1000 e assim por diante. Métricas de otimização comuns, como taxa de conversa (Pedidos/Visitante) e RPV (Receita/Visitante) são compatíveis com aumento e confiança.
Exemplos de métricas ou casos de uso não compatíveis incluem:
Adobe Analytics O trata todas as métricas como não binárias e, portanto, calcula os valores de confiança/p de uma maneira diferente do uso de métricas binárias em um teste t regular. Especificamente, os cálculos usados pelo A4T permitem que cada usuário tenha um resultado de métrica contínua (não apenas 1 ou 0 para cada usuário), de modo que a variação (ou, de forma relativa, o desvio padrão) para cada experiência deve ser calculada adequadamente. Pedidos extremos não são considerados. Além disso, o cálculo de confiança não aplica uma correção Bonferroni para várias ofertas.
+++O aumento de resposta e a confiança não funcionam na Ad Hoc ou no Report Builder e não podem ser calculados por conta própria para variáveis contínuas. É possível calcular manualmente para métricas binárias.
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