.Anda boleh mengetahui apakah persamaan Lain Kling, filem seram dan telur kejutan, dan cara rasa ingin tahu pelanggan anda boleh membantu meningkatkan kadar penukaran anda, dalam episod kuasa persuasif semasa kami tentang topik “Curiosity”. Kali ini sekali lagi dengan contoh aplikasi yang sangat praktikal – dan dari pejabat rumah.
Masalah dengan ramalan jualan yang tepat
Apabila anda bermain loteri, anda membuat Senarai E-mel Industri pertaruhan bahawa dengan kebarangkalian 1:15 juta anda akan menjadi jutawan esok dengan enam nombor yang betul. Ujian juga adalah sejenis “pertaruhan”. Anda bertaruh untuk meningkatkan lagi. Memandangkan cadangan majoriti adalah untuk menjalankan ujian A/B sehingga keyakinan statistik yang dicapai tertentu (95% sering digunakan), itu adalah pertaruhan yang sangat baik. Jadi setiap kali anda menjalankan ujian A/B, anda memastikan kebolehramalan dalam output. Sebagai tambahan kepada pelaburan, keputusan dan penemuan daripada ujian A/B yang lengkap juga memastikan kebarangkalian sumbangan nilai yang sangat tinggi dan oleh itu sentiasa merupakan pelaburan yang baik. Selepas melengkapkan setiap percubaan, anda mempunyai peratusan yang.
Peningkatan sentiasa merupakan julat kebarangkalian kejadian
Anda boleh melihat julat peningkatan positif dan negatif sedemikian bagi setiap percubaan dalam lengkung contoh yang disenaraikan di bawah. Perwakilan ini adalah berdasarkan metodologi penilaian Bayesian di mana kebarangkalian berlakunya senario peningkatan tertentu boleh dikira dan ditafsirkan secara langsung. Berbeza dengan pendekatan frequentist, di mana tumpuan sangat tertumpu pada min, pendekatan Bayesian memfokuskan pada menentukan kebarangkalian untuk berlakunya peningkatan minimum tertentu. Ini menjadikan prosedur Sou wéi pindu legao buerg blockéng ini lebih berharga dan bermakna dalam mentafsir keputusan ujian. Walaupun anda “hanya” mengekalkan jualan pada akhirnya, ini bermakna: Jika anda tidak membawa eksperimen ini secara langsung, anda akan menjadi 95% lebih teruk berbanding tahun lepas.
Faktor pengecilan dalam ujian A/B
Semasa ujian anda, adakah terdapat promosi bgb directory jualan bersaing atau pesaing yang boleh mempengaruhi idea pengoptimuman anda? Katakan anda menghasilkan baju-t dan menjualnya pada platform e-dagang anda. Dalam ujian A/B, anda menggunakan harga mogok pada 50% daripada trafik untuk baju – bukan pada 50% yang lain. Harga mogok berfungsi dengan baik dan anda sedang melaksanakan ujian. Sekarang anda harus memasukkan perkara berikut dalam analisis anda. Oleh itu, apabila A/B menguji dan melaporkan, sentiasa pertimbangkan persekitaran ujian anda dan keadaan pasaran yang anda terdedah. Sentiasa pertimbangkan berbilang pembolehubah ini semasa menjalankan eksperimen dan menyampaikan anggaran kejayaan atau secara retro.
Leave a Reply