Praktyczne testy A/B: od hipotezy do analizy statystycznej

Wprowadzanie zmian w witrynie internetowej w oparciu o przypuszczenia może zaszkodzić współczynnikom konwersji i doświadczeniu użytkownika. Aby skutecznie rozwijać swoją firmę, musisz polegać na jasnych, statystycznie wiarygodnych danych poprzez uporządkowane testy A / B. W tym kursie tekstowym przejdziesz od zgadywania do podejmowania pewnych, opartych na danych decyzji. Poznasz cały cykl życia testu A / B, zaczynając od podstawowych pojęć statystycznych i przechodząc przez cały proces analizy wyników eksperymentów w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Sformułuj jasne, sprawdzalne hipotezy oparte na danych zachowań użytkowników i celach biznesowych. - Oblicz wymaganą wielkość próbki i czas trwania testu, aby zapewnić statystycznie istotne wyniki. - Zrozum podstawowe pojęcia statystyczne, w tym wartości p, przedziały ufności i moc statystyczną. - Wykryj i unikaj typowych pułapek eksperymentalnych, takich jak niedopasowanie współczynnika próbkowania (SRM) i wczesne podglądanie. - Analizuj dane testowe za pomocą standardowych metod statystycznych, aby podejmować pewne, oparte na danych decyzje dotyczące produktu. Następnie przejdziesz krok po kroku przez przewodniki dotyczące obliczania próbek, wykonywania testów i analizy statystycznej, korzystając z jasnych wyjaśnień i praktycznych scenariuszy pisemnych. Zaprojektowany dla początkujących menedżerów produktów, marketerów i analityków danych, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w zaawansowanych statystykach.Zacznij czytać już dziś, aby opanować naukę optymalizacji stron internetowych opartych na danych.