평균 상승도, 상승도 한계 및 신뢰 구간

보고서에는 다음과 관련된 상승도 한계 및 신뢰 수준을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 데이터 포인트 및 시각화 표현이 포함되어 있습니다 Adobe Target 활동을 통해 보다 정확하게 승자를 결정할 수 있습니다.

노트

이 기능은 보고서를 볼 때만 사용할 수 있습니다 표 보기. 이 기능은 Analytics를 보고 소스로 사용(A4T)하는 활동에는 사용할 수 없습니다.

데이터 해석

다음 그림은 상승도 한계 및 신뢰 수준 정보:

평균 리프트 및 신뢰 수준 보고서

의 상승도 및 신뢰도 정보 Target 보고 UI에는 다음이 포함됩니다.

상승도

큰 숫자와 화살표는 상승도의 예상 값을 반영합니다. 이 숫자는 상승도 한계 범위의 중간점입니다. 예상 상승도 화살표는 신뢰도가 95%를 넘을 때까지 회색으로 표시됩니다. 이 임계값 이후에는 상승도가 음수인지 또는 양수인지에 따라 화살표가 빨간색 또는 녹색으로 표시됩니다.

상승도 한계

상승도의 95% 신뢰 구간입니다. 평균 상승도 이하 범위로 표시됩니다. 자세한 내용은 계산 예 이러한 상승도 한계 계산 방식의 예를 보려면 아래에 나와 있습니다.

상자그림 그래프

의 상자그림 그래프 Target 인터페이스는 해당 성공 지표의 예상 값과 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. 상승도 및 상승도 한계 정보를 보는 그래픽 방식이라고 보면 됩니다.

몇 가지 주요 방법이 있습니다 Target 은 신뢰 정보를 해석하는 데 도움이 되며 그중 하나가 색상입니다. 그래프에서 특정 경험의 신뢰 구간에 통제되는 신뢰 구간과 겹치는 부분이 있으면 회색으로 표시되고, 특정 경험의 신뢰 구간에서 통제 신뢰 구간의 위 또한 아래에 있는 범위는 각각 녹색 또는 빨간색으로 표시됩니다.

상자그림 막대의 길이는 신뢰 구간의 크기를 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 표현합니다. 활동에서 더 많은 데이터를 수집하면 막대가 이동하고 변경됩니다. 신뢰 구간은 분산과 샘플 크기(방문자 수)를 통해 얻게 됩니다. 분산이 작을수록, 샘플 크기가 클수록 신뢰 구간은 좁아집니다.

신뢰도

표시되는 경험 또는 오퍼의 신뢰도는 결과를 얻을 확률(백분율로 표현됨)입니다 덜 극단적인 실제로 관찰된 것보다 null 가설이 true이면, 즉 해당 경험이나 오퍼와 제어 경험/오퍼 간에 전환율에 차이가 없는 경우. p 값 측면에서 볼 때 표시되는 신뢰도는 1 - p-value. 즉, 더 단순하게, 더 높은 신뢰도는 제어 및 비제어 오퍼/경험이 동일한 전환율을 가지고 있다는 가정과 데이터가 일치하지 않음을 나타냅니다.

상승도에 대한 신뢰 구간이 어떻게 결정되는지 이해합니다

다운로드 향상도 pdf 파일에 대한 신뢰 구간 을 참조하십시오 추가 정보.

상승도 한계는 어떻게 계산됩니까?

상승도 한계는 통제 경험 또는 통제 오퍼에 비해 증가한 특정 경험 또는 특정 오퍼의 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. 대략적으로 말해, 이는 실제 상승도가 이러한 한계 사이에 있을 확률이 약 95%임을 의미합니다.

상승도 한계는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

상승도 한계에 대한 입력에 도달하는 몇 가지 추가 계산이 있습니다.

  • t 값: 95% 신뢰 수준에 대한 중요 통계는 1.96.입니다. 여기서 t 값에 대해 자세히 알 수 있습니다.

  • 상승도 분산:​상승도 분산을 결정하려면 경험 N의 성공 지표에 대한 표준 오차와 통제 경험의 성공 지표에 대한 표준 오차가 있어야 합니다. 상승도 분산은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다(성공 지표가 전환인 경우가 설명됨).

  • 전환율 / 성공 지표 표준 오차:​다음 공식을 사용하여 경험 N 및 통제 경험에 대해 동일한 방식으로 표준 오차가 계산됩니다(성공 지표가 전환인 경우가 설명됨). 여기서 표준 오차에 대해 자세히 알 수 있습니다.

    노트

    수입 성공 지표 활동에 대한 표준 오차는 수입의 샘플 분산을 기반으로 합니다.

계산 예

두 개의 경험과 다음 결과가 있는 활동 예를 살펴보겠습니다.

경험 방문자 수 변환 전환율
경험 A(통제) 219, 328 2,466 1.12%
경험 B 218, 362 3,040 1.39%

공식에 따라 상승도 한계에 필요한 입력을 계산할 수 있습니다.

경험 A(통제)에 대한 표준 오차

경험 B에 대한 표준 오차

경험 B에 대한 상승도 분산

경험 B에 대한 상승도 한계

경험 B에 대한 예상 상승도:

따라서 경험 B의 상승도 한계는 다음과 같습니다.

노트

위의 공식을 사용한 수동 계산과 보고서에 표시된 숫자 간에 사소한 차이가 있습니다. 이 차이는 수동 계산에 사용되는 페이지 보기 횟수가 반올림되어 있기 때문에 발생할 수 있습니다. 에 표시된 상승도 Target 보고서는 총 참여 수와 참여 수에서 얻은 정확한 숫자를 기반으로 합니다. 참여도 숫자는 실적 보고서 API를 통해 확보할 수 있습니다.

상승도 한계는 언제 표시되지 않습니까?

어떤 경우에는 Target 상승도 한계는 표시되지 않습니다.

  • 어떤 활동에 대해서든 방문 또는 방문자의 총 수가 30 미만일 때 표시되지 않습니다.
  • 대상 자동 할당 활동: 한 경험이 60% 신뢰도에 도달할 때까지 상승도 한계는 표시되지 않습니다.

이 페이지에서는