FAQ sur l’effet élévateur et le degré de confiance - A4T

Réponse

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, voir Calculs statistiques dans les tests A/B.

Réponse

L’effet élévateur correspond à la différence de pourcentage entre les résultats de la page de contrôle et la variante d’un test réussi.

Réponse

Le niveau de confiance est une probabilité, exprimée en pourcentage, qui est égale à 1 - p-value, où la p-value est calculée à partir d’un test t. Voir Calculs statistiques dans les tests A/B.

Réponse

Les mesures calculées ne sont actuellement pas prises en charge dans les fonctions d’effet élévateur et de confiance. Analytics calcule les mesures au niveau des agrégats, plutôt qu’au niveau des visiteurs. Le degré de 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 dans la fonction d’effet élévateur ; le numérateur ne peut pas être un calcul lui-même. Le dénominateur est la mesure de normalisation (impressions, visites ou visiteurs). Parmi les exemples d’événements standard, citons les commandes, le chiffre d’affaires, les conversions d’activité, les événements personnalisés 1 à 1 000, etc. Les mesures d’optimisation courantes, telles que le taux de conversation (Commandes/Visiteur) et la valeur prédictive positive (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 :

• Valeur de commande moyenne (chiffre d’affaires/commande, par visiteur). AOV n’est pas pris en charge, car le numérateur est une mesure calculée. Il est plutôt recommandé de prendre en compte les deux mesures d’influence d’AOV : le chiffre d’affaires par visiteur et le taux de conversion.
• Mesures calculées qui sont la somme des événements standard. Par exemple, vous pouvez effectuer le suivi de dix formulaires de prospect différents en dix événements distincts, puis les ajouter ensemble pour obtenir le nombre total d’envois de prospects. Une méthode recommandée pour suivre ces événements consiste à implémenter un événement d’envoi de prospect unique dans Analytics, puis à utiliser une eVar pour collecter le type de formulaire de prospect. L’utilisation de cette méthode nécessite moins de variables et garantit que vous pouvez utiliser la mesure d’envoi de prospect unique dans les fonctions d’effet élévateur et de confiance.

Réponse

Adobe Analytics traite toutes les mesures comme non binaires et calcule donc les valeurs de confiance/p différemment de l’utilisation de mesures binaires dans un test t standard. Plus précisément, les calculs utilisés par A4T permettent à chaque utilisateur d’avoir un résultat de mesure continu (pas seulement 1 ou 0 pour chaque utilisateur), de sorte que la variance (ou, de manière associée, l’écart type) pour chaque expérience doit être calculée correctement. Les ordres extrêmes ne sont pas pris en compte. En outre, le calcul de confiance n’applique pas de correction Bonferroni pour les offres multiples.

Réponse

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.