Outil Tendance A/B
L’outil Tendance A/B crée des mesures de tendance et des schémas saisonniers (une valeur par unité de test, par exemple un magasin ou un client) facilitant la comparaison entre les unités de traitement et de contrôle pour le test A/B. Même prise isolément, la mesure de tendance peut s’avérer digne d’intérêt. La mesure de tendance est basée sur les changements en pourcentage d’une période sur l’autre dans la moyenne glissante (sur une année pour contrôler les effets saisonniers) dans une mesure de performances d’intérêt. La même mesure de performances est utilisée pour évaluer les effets saisonniers. En particulier, le pourcentage du niveau total de la mesure de performances d’intérêt dans chaque période de génération de rapports est utilisé comme mesure pour évaluer les schémas saisonniers. Par exemple, si la mesure de performances est « ventes » et si la période de génération de rapports est « semaines », le pourcentage des ventes totales (sur une période de 52 semaines) pour chacune des 52 semaines est utilisé. Les mesures du pourcentage par période des ventes annuelles sont réduites dimensionnellement par une analyse des composants principaux.
Puisque les mesures impliquent le recours à des données d’historique couvrant plus d’une année, il est important de vérifier que vous possédez suffisamment de données d’historique avant de lancer le test. Une erreur est générée si cette condition n’est pas respectée.
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 qui contient:Designer
- Un identificateur d'unité (par exemple, un code d'identification de client ou de magasin)
- Un champ date ou DateTime avec des informations de date pour les périodes de rapport
- Une mesure du rendement (comme les ventes ou le trafic des visiteurs) qui sera à la base des mesures de tendance et de saisonnalité
Configurer l’outil
Données d'entrée: Utilisez les déroulants pour spécifier:
- Sélectionnez l'identificateur de l'unité: le champ avec l'identificateur de l'unité de test. Pour optimiser les résultats, définissez ce champ sur un type basé sur des caractères (String ou V_String, par exemple).
- Sélectionnez le champ avec les dates de période de rapport: champ avec l'identificateur de période de rapport (type date ou DateTime).
- Sélectionnez la mesure de performance à utiliser: le champ numérique avec les performances (par exemple, ventes, trafic) mesure d'intérêt.
Valeursde date: utilisez les déroulants pour spécifier:
- Type de périodede rapport: la fréquence avec laquelle les données de performance sont signalées. L'un des quotidiens, hebdomadaires, mensuels ou trimestriels .
- Nombre de périodes pour calculer la tendance. : la mesure de tendance pour la période à la période de variation en pourcentage de la moyenne de roulement est calculée comme la moyenne de plusieurs périodes. Le nombre de périodes à utiliser dépend de la fréquence de génération de rapports (plus la fréquence est rapprochée, plus le nombre de périodes à utiliser est élevé) et de la volatilité sous-jacente de la mesure de performances (plus la volatilité est forte, plus le nombre de périodes à utiliser est élevé). Si les mesures de performances sont rapportées chaque semaine, en règle générale la base est de 12 semaines. Pour une génération de rapports mensuelle, nous suggérons trois mois et, pour une génération de rapports quotidienne, nous suggérons 60 jours.
- Date de débutdu test: date à laquelle le test a commencé, sélectionné à l'aide d'une interface de calendrier.
Afficher la sortie
La sortie est un flux de données contenant les colonnes suivantes:
- Identificateur: code d'identification de l'unité
- Tendance: la valeur de tendance calculée
- Saisonnalité: valeur calculée relative du motif saisonnier