Incremento e affidabilità - Domande frequenti su A4T

Risposta

È possibile eseguire calcoli offline per A4T, ma è necessario un passaggio con esportazioni di dati in Analytics. Per ulteriori informazioni, vedere Calcoli statistici nei test A/Bn.

Risposta

Incremento è la differenza percentuale tra i risultati della pagina di controllo e una variante di test riuscita.

Risposta

Il livello di affidabilità è una probabilità, espressa in percentuale, che è uguale a 1 - p-value, dove p-value viene calcolato da un test t. Vedi Calcoli statistici nei test A/Bn.

Risposta

Le metriche calcolate non sono attualmente supportate nelle funzioni Incremento e Affidabilità. Analytics calcola le metriche a livello aggregato, anziché a livello di visitatore. Confidence, in particolare, è un calcolo a livello di visitatore.

Gli eventi non calcolati (standard) sono supportati in incremento e affidabilità. Essi diventano il numeratore nella funzione lift; il numeratore non può essere un calcolo di per sé. Il denominatore è la metrica di normalizzazione (impression, visite o visitatori). Alcuni esempi di eventi standard includono ordini, ricavi, conversioni di attività, eventi personalizzati da 1 a 1000 e così via. Le metriche di ottimizzazione comuni, come il tasso di conversazione (Ordini/Visitatore) e RPV (Ricavo/Visitatore), sono supportate in incremento e affidabilità.

Esempi di metriche o casi d’uso non supportati includono:

• Valore medio ordine (ricavi/ordine, per visitatore). AOV non è supportato perché il numeratore è una metrica calcolata. Al contrario, si consiglia di considerare le due metriche che influenzano l’AOV: Ricavo per visitatore e Tasso di conversione.
• Metriche calcolate che corrispondono alla somma degli eventi standard. Ad esempio, puoi tenere traccia di dieci diversi moduli lead in dieci eventi separati, quindi aggiungerli per ottenere l’invio totale di lead. Un metodo consigliato per tenere traccia di questi eventi consiste nell’implementare un singolo evento di invio di lead in Analytics, quindi utilizzare un eVar per raccogliere il tipo di modulo del lead. L’utilizzo di questo metodo richiede meno variabili e garantisce che sia possibile utilizzare la metrica di invio del singolo lead nelle funzioni di incremento e affidabilità.

Risposta

Adobe Analytics tratta tutte le metriche come non binarie e pertanto calcola i valori di affidabilità/p in modo diverso rispetto all'utilizzo delle metriche binarie in un normale test t. In particolare, i calcoli utilizzati da A4T consentono a ogni utente di avere un risultato metrico continuo (non solo 1 o 0 per ogni utente), in modo che la varianza (o, in relazione, la deviazione standard) per ogni esperienza debba essere calcolata in modo appropriato. Gli ordini estremi non vengono considerati. Inoltre, il calcolo dell’affidabilità non applica una correzione Bonferroni per offerte multiple.

Risposta

Incremento e affidabilità non funzionano in Ad Hoc o Report Builder e non possono essere calcolati da soli per variabili continue. È possibile calcolarli manualmente per metriche binarie.