전환율

각 경험에 대한 전환율, 상승도, 신뢰도(통계적 중요도) 및 신뢰 구간이 보고됩니다.

다음 그림은 전환율, 상승도 및 신뢰도 헤더가 강조 표시된 샘플 활동의 차트 헤더를 보여줍니다.

NOTE

orderID 가 전달된 경우 모든 데이터에서 중복 주문은 무시됩니다. 감사 보고서에 무시된 중복 주문이 표시됩니다.

전환율

중간 전환율, 신뢰도, 간격 및 전환 개수를 표시합니다.

예를 들어, 다음 전환율 보고서 열을 살펴보십시오.

첫 번째 줄은 통제 경험으로서, 세 개의 전환과 함께, 15% 전환율을 표시합니다. 두 번째 줄인 경험 B는 + 또는 - 15.65% 신뢰 구간 및 세 개의 전환과 함께, 15% 전환율을 표시합니다.

NOTE

현재, 신뢰 구간은 이진 지표에 대해서만 계산됩니다.

상승도

통제 경험을 기준으로 각 경험의 전환율을 비교합니다.

상승도 = (경험 CR - 제어 CR) / 제어 CR

제어가 0이면 상승도 비율이 없습니다.

신뢰도(통계적 중요도)

이 숫자는 테스트를 다시 실행할 경우 결과가 중복될 가능성을 나타냅니다. 신뢰도가 99.995% 이상이면 신뢰도는 100.00%로 반올림됩니다.

신뢰 수준 및 신뢰 구간을 참조하십시오.

소매 데이터

주문(orderConfirmPage) mbox를 삽입하여 전환 mbox로 선택한 경우 각 경험에 대해 AOV, RPV 및 판매 데이터가 표시됩니다.

신뢰 수준 및 신뢰 구간의 "Analytics for Target (A4T)에 사용할 오프라인 계산 수행"을 참조하십시오

각 경험에 대한 신뢰 수준 및 신뢰 구간이 표시됩니다.

수입 및 참여 지표와 같은 Target 기반 지표용의 전환 및 연속 변수는 다음과 같이 계산됩니다.

  • 전환: 예 또는 아니요 중 하나
  • 기타 모든 변수: 범위의 값

for Target(A4T)에 사용할 오프라인 계산을 수행할 수 있지만 AnalyticsAnalytics의 데이터 내보내기 단계가 필요합니다. 자세한 내용은 아래의 "Analytics for Target (A4T)에 사용할 오프라인 계산 수행"을 참조하십시오.

신뢰도 수준

신뢰 수준​은 각 경험에 대한 전환율 열에 짙은 비율로 표시됩니다.

신뢰 수준 또는 통계적 중요도는 경험의 성공이 우연의 영향을 받지 않는 정도를 나타냅니다. 신뢰 수준이 높다는 것은 다음을 의미합니다.

  • 경험이 제어와 매우 다르게 수행되고 있습니다.
  • 경험 성능에 영향을 주는 요소가 노이즈만이 아닙니다.
  • 이 테스트를 다시 실행하면 동일한 결과가 나올 가능성이 큽니다.

신뢰 수준이 90% 또는 95% 이상이면 결과가 통계적으로 중요하다고 간주될 수 있습니다. 비즈니스 결정을 내리기 전에 안정적인 결과를 얻기 위해 샘플 크기가 충분히 크고 하나 이상의 경험에 대한 신뢰도 막대 4개가 지속적으로 일관되게 유지될 때까지 기다리십시오.

NOTE

신뢰도가 99.995% 이상이면 신뢰도는 100.00%로 반올림됩니다.

신뢰도 구간

NOTE

현재, 신뢰 구간은 이진 지표에 대해서만 계산됩니다.

신뢰 구간​은 지정된 신뢰 수준에서 실제 값을 찾을 수 있는 범위입니다. 신뢰 구간은 전환율 열에 밝은 회색 +/- 백분율로 표시됩니다. 아래 예에서 경험 B의 상승도에 대한 신뢰 구간은 + 또는 - 15.65%입니다.

예: 경험의 RPV는 $10이고 신뢰 수준은 95%이며 신뢰 구간​은 $5~$15입니다. 이 테스트를 여러 번 실행한 경우 95%의 시간에 RPV가 $5~$15였습니다.

신뢰도 구간은 어떤 영향을 미칩니까? 관련 공식은 신뢰 구간을 계산하는 표준 통계 방법을 따릅니다.

  • 샘플 크기: 샘플이 성장하면 구간이 축소되거나 좁아집니다. 보고서가 성공 지표의 실제 값에 더 가까워지고 있음을 의미하므로 이것은 바람직합니다.
  • 표준 편차 감소: 매일 전환되는 방문자 수 또는 숫자가 유사하거나 AOV가 유사한 경우 등 결과가 더 유사하면 표준 편차가 감소합니다.

신뢰도 계산 및 오프라인 수행 방법

다운로드한 CSV 보고서는 원시 데이터만 포함하며 A/B 테스트에 사용되는 방문자당 수입, 상승도 또는 신뢰도와 같이 계산된 지표는 포함하지 않습니다.

To calculate these calculated metrics, download the Target's Complete Confidence Calculator Excel file to input the activity's value, or review the statistical calculations used by Target.

NOTE

이 계산기는 Target 기반 보고용이며 A4T 보고에 사용되지 않습니다.

Analytics for Target (A4T)에 사용할 오프라인 계산 수행

A4T에 사용할 오프라인 계산을 수행할 수 있지만 Analytics의 데이터 내보내기 단계가 필요합니다.

A4T의 경우 연속 변수(2진 지표가 아님)를 위한 학생 t 검증(t-test) 계산을 사용합니다. Analytics에서 방문자는 항상 추적되며 수행된 모든 작업이 카운트됩니다. 따라서 방문자가 여러 번 구입하거나 성공 지표를 여러 번 방문하면 해당 추가 히트가 카운트됩니다. 이 작업으로 지표는 연속 변수가 됩니다. 학생 t 검증(t-test) 계산을 수행하려면 "제곱합"이 필요합니다. 제곱합은 Analytics에서 검색할 수 있습니다. 제곱합 데이터를 얻으려면, 최적화할 지표에 대한 방문자 수준 내보내기를 샘플 기간 동안 수행해야 합니다.

예를 들어, 방문자별 페이지 보기 횟수로 최적화하는 경우, 지정된 기간(예: 2일) 동안 방문자별로 총 페이지 보기 횟수의 샘플을 내보냅니다(수천 데이터 포인트만 있으면 됩니다.). 그런 다음 각 값을 제곱하고 이 제곱들의 총합을 구합니다(여기서 연산 순서가 매우 중요합니다.). 그런 다음 이 "제곱합" 값은 Complete Confidence Calculator에서 사용됩니다. 이 값에 해당 스프레드시트의 "수입" 섹션을 사용하십시오.

Analytics 데이터 내보내기 기능을 사용하여 다음을 수행하십시오.

  1. Adobe Analytics에 로그인합니다.

  2. 도구 > Data Warehouse​를 클릭합니다.

  3. 데이터 웨어하우스 요청 탭에서 필드를 채웁니다.

    각 필드에 대한 자세한 내용은 Data Warehouse의 "데이터 웨어하우스 설명"을 참조하십시오.

    필드 지침
    요청 이름 요청에 사용할 이름을 지정하십시오.
    보고 날짜 기간 및 세부기간을 지정하십시오.
    가장 좋은 방법은 첫 번째 요청에 대해 1시간 또는 하루 이하의 데이터를 선택하는 것입니다. Data Warehouse 파일은 요청된 시간이 길수록 처리하는 데 걸리는 시간도 더 걸리므로, 항상 파일이 예상한 결과를 반환하도록 작은 기간 데이터를 먼저 요청하는 것이 좋습니다. 그런 다음 요청 관리자로 이동하여 요청을 복제하고 두 번째는 더 많은 데이터를 요청하십시오. 또한 세부기간을 "없음" 이외의 값으로 전환하면 파일 크기가 크게 증가합니다.
    Data Warehouse
    사용 가능한 세그먼트 필요에 따라 세그먼트를 적용하십시오.
    분류 원하는 차원을 선택하십시오. 표준은 즉시 사용할 수 있는(OOTB) 반면, 사용자 지정에는 eVar 및 prop이 포함되어 있습니다. 방문자 ID 수준 정보가 필요한 경우 "Experience Cloud 방문자 ID"가 아닌 "방문자 ID"를 사용하는 것이 좋습니다.
    • 방문자 ID는 Analytics에서 사용되는 최종 ID로서, AID(이전부터 있었던 고객인 경우) 또는 MID(MC 방문자 ID 서비스가 시작된 이후 신규 고객이거나 쿠키가 지워진 고객인 경우)입니다.
    • Experience Cloud 방문자 ID는 MC 방문자 ID 서비스가 시작된 이후 새 쿠키 또는 지워진 쿠키인 고객에 대해서만 설정됩니다.
    지표 원하는 지표를 선택하십시오. 표준은 OOTB인 반면, 사용자 지정에는 사용자 지정 이벤트가 포함됩니다.
    보고서 미리 보기 보고서를 예약하기 전에 설정을 검토하십시오.
    Data Warehouse 2
    배달 예약 파일을 전달할 이메일 주소를 입력하고 파일 이름을 지정한 다음, 즉시 전송을 선택하십시오.
    참고: 고급 배달 선택 사항
     아래에서 FTP를 통해 파일을 제공할 수 있습니다.배달 예약
  4. 이 보고서 요청​을 클릭합니다.

    파일 배달은 요청된 데이터의 양에 따라 최대 72시간이 걸릴 수 있습니다. 도구 > Data Warehouse > 요청 관리자를 클릭하여 언제든지 요청의 진행 상태를 확인할 수 있습니다.

    과거에 요청한 데이터를 다시 요청하려는 경우 필요에 따라 요청 관리자에서 이전 요청을 복제할 수 있습니다.

Data Warehouse에 대한 자세한 내용은 Analytics 도움말 설명서에서 다음 링크를 참조하십시오.

계산 방법론을 참조하십시오

서로 다른 계산 방법으로 보고서를 표시하도록 선택하여 활동의 수명 전체나 단일 세션 동안 활동이 사용자에게 영향을 주는 방식을 이해할 수 있습니다.

다음 활동 유형에 대한 계산 방법론이 지원됩니다.

  • A/B 테스트

    예외로서, 자동 타겟 A/B 활동은 기본 "방문" 계산 방법론만 지원합니다.

  • 경험 타깃팅(XT)

  • 다변량 테스트(MVT)

    MVT 요소 기여도 보고서에 대해서는, Target이 수입 지표 유형에 대한 활동 노출 횟수를 지원하지 않습니다.

  • 권장 사항

자동화된 개인화(AP) 활동에 대해서는 현재 기본 계산 방법론(방문)만 지원됩니다.

다음 계산 방법론을 사용하여 보고서를 볼 수 있습니다.

  • 방문자: 활동 라이프타임 중 활동의 고유 참가자입니다.

    새 컴퓨터 또는 새 브라우저에서 사이트를 방문하거나, 쿠키를 삭제하거나, 전환하고 동일한 쿠키를 사용하여 활동으로 돌아가면 새 참여자로 카운트됩니다. 참여자는 방문자 mbox 쿠키의 PCID로 식별됩니다. PCID가 변경되면 새 방문자로 간주됩니다.

  • 방문:​단일 30분 브라우저 세션 중 경험의 고유 참가자입니다.

    전환에 성공하거나 방문자가 30분 이상 사이트를 나갔다가 돌아오는 경우 돌아온 방문자가 새 방문으로 카운트됩니다. 방문은 방문자 mbox 쿠키의 sessionID로 식별됩니다. sessionID가 변경되면 새 방문으로 간주됩니다.

  • 노출/페이지 보기: 방문자가 활동의 임의 페이지를 로드할 때마다 카운트됩니다.

    단일 방문에 홈 페이지 등의 임프레션이 여러 개 포함될 수 있습니다.

NOTE

일반적으로 계수는 쿠키 및 세션 활동에 의해 결정됩니다. 하지만 활동의 최종 전환 지점에 도달한 후 활동을 다시 시작하는 경우에는 활동에 대한 새 방문 및 새 참여자로 간주됩니다. PCID 및 sessionID 값이 변경되지 않는 경우에도 마찬가지입니다.

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