Outil Traitements A/B

L'outil de traitement AB vous aide à déterminer quel groupe est le mieux adapté aux tests AB. Il est très utile lorsque le test doit être réalisé sur un jeu d’unités du même groupe à partir de mesures de sélection spécifiées par l’utilisateur (entre 2 et 5 mesures sélectionnables). Pour un certain nombre de situations de test courantes (en particulier celles faisant appel à des médias tels que la radio ou la télévision), un « groupe », par exemple une zone de marché désignée (DMA), doit être sélectionné pour le test. Les unités (par exemple, magasins, clients) du groupe sont alors employées comme unités de traitement dans le test. L’outil génère un rapport avec une liste de groupes classés d’après la concordance entre l’unité moyenne du groupe et les critères sélectionnés sur la base d’une mesure de distance euclidienne.

Cet outil utilise l’outil R. Allez dans Options > Télécharger les outils prédictifs et connectez-vous à la Portail Téléchargements et licences Alteryx pour installer l’outil R et les packages utilisés par ce dernier. Reportez-vous à la page Outil R. Voir Télécharger et utiliser les outils prédictifs.

Connecter une entrée

Un flux de données avec un identificateur d'unité, un identificateur de groupe et deux mesures ou plus pour comparer différents groupes à la moyenne globale de ces mesures.Designer

Configurer l’outil

Utilisez l' onglet Configuration pour définir les contrôles de traitement.

Nombre minimal d'unités de traitement pour un groupe: le nombre minimal d'unités qui doivent être dans un groupe afin d'avoir ce groupe considéré (un filtre). En règle générale, il est recommandé qu’au moins dix unités reçoivent le même traitement afin que le test possède un niveau de pertinence raisonnable.

Utilisez l' onglet entrée de données pour configurer le flux de données entrants pour le traitement.

1. Choisissez champ: ID d'objet (chaîne): champ avec l'identificateur d'unité (par exemple, magasin, client). Ce champ doit être défini sur un type basé sur des caractères (String ou V_String, par exemple).
2. Choisissez champ: groupe (chaîne): champ avec l'identificateur de groupe (par exemple, région géographique, segment). Ce champ doit être défini sur un type basé sur des caractères (String ou V_String, par exemple).
3. Choisissez champ: variable 1 (double): premier champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités.
4. Choisissez champ: variable 2 (double): le deuxième champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités.
5. Choisissez champ: variable 3 (optionnel) (double): troisième champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités. Ce champ est facultatif.
6. Choisissez champ: variable 4 (optionnel) (double): quatrième champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités. Ce champ est facultatif.
7. Choisissez champ: variable 5 (optionnel) (double): cinquième champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités. Ce champ est facultatif.

Afficher la sortie

• D ancre: un flux de données qui contient toutes les informations contenues dans le rapport pour tous les groupes éligibles (ceux qui satisfont au nombre minimum de critères d'unités), ainsi que la valeur moyenne, minimale et maximale de l'indice pour chaque mesure utilisée pour évaluer un groupe par rapport à la moyenne globale. Ces mesures supplémentaires sont des numéros d’index. De cette manière, un groupe dont la valeur est 1 sur une mesure possède une moyenne qui concorde exactement avec la moyenne générale de cette mesure. Si la valeur d’index est inférieure à 1, en moyenne ce groupe possède des unités dont la valeur moyenne sur cette mesure se situe en-dessous de la moyenne générale. En revanche, un index supérieur à 1 indique que l’inverse est vrai. La valeur minimale et maximale pour le numéro d'index de chaque mesure est fournie pour chaque groupe, de sorte que vous pouvez comprendre la variabilité de chaque mesure pour les membres de chaque groupe.
• R ancre: ensemble d'extraits de rapport qui inclut l'identificateur de groupe, le nombre d'objets (unités) dans le groupe et un score pour chaque groupe qui va de 1 (le plus proche de la moyenne globale) à 0 (le plus éloigné de la moyenne globale) pour les dix meilleurs groupes bas Ed sur la mesure de score.