Outil Traitements A/B

Utilisez les traitements AB pour vous aider à déterminer le groupe qui convient le mieux aux tests AB. Ceci est approprié dans les cas où le test sera effectué sur un ensemble d'unités de test du même groupe, sur la base de mesures de sélection spécifiées par l'utilisateur (entre 2 et 5 mesures peuvent être sélectionnées). Pour un certain nombre de situations de test courantes (en particulier celles qui utilisent des médias de diffusion comme la radio ou la télévision), un « groupe », comme une zone de marché désignée (DMA), doit être sélectionné pour mettre en œuvre le test, avec les unités (par exemple, les magasins ou les clients)dans le groupe étant les machines de traitement du test. L'outil renvoie un rapport avec une liste de groupes par ordre de classement en fonction de la manière dont l'unité moyenne du groupe répond aux critères sélectionnés sur la base d'une mesure de distance euclidienne.

Cet outil utilise l'outil R. Accédez à Options>Télécharger les outils prédictifs et connectez-vous au portail Téléchargements et licences Alteryx pour installer R et les packages utilisés par Outil R. Voir Téléchargement et utilisation des outils prédictifs.

Connectez un flux de données Designer 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.

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

Nombre minimal d'unités de traitement pour un groupe:nombre minimal d'unités devant être dans un groupe pour que ce groupe soit pris en compte (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 entrant pour le traitement.

1. Choose Field: Object ID (String): champ avec l'identifiant de l'unité (par exemple, magasin ou client). Ce champ doit être un type de type basé sur des caractères comme chaîne ou chaîne V.
2. Choose Field: Group (String): champ avec l'identificateur de groupe (par exemple, région géographique ou segment). Ce champ doit être un type de type basé sur des caractères, tel que chaîne ou V-chaîne.
3. Choose Field: Variable 1 (Double): le premier champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités.
4. Choose Field: 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. Choose Field: Variable 3 (Facultatif) (Double): le 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. Choose Field: Variable 4 (Facultatif) (Double): le 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. Choose Field: Variable 5 (Facultatif) (Double):le cinquième champ numérique utilisé pour comparer l'unité moyenne d'un groupe à la moyenne globale de toutes les unités. Ce champ est facultatif.

• Ancrage D :Un flux de données qui contient toutes les informations contenues dans le rapport pour tous les groupes admissibles (ceux qui répondent aux critères du nombre minimal d'unités), ainsi que la valeur d'indice moyenne, minimale et maximale 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 de l'indice est inférieure à 1, alors, en moyenne, ce groupe a des unités qui ont une valeur moyenne sur cette mesure qui est inférieure à la moyenne globale, alors qu'un indice supérieur à 1 indique que l'inverse est vrai. Les valeurs minimale et maximale pour le numéro d'index de chaque mesure sont fournies pour chaque groupe, afin que vous puissiez comprendre la variabilité de chaque mesure pour les membres de chaque groupe.
• R anchor : ensemble de segments de rapport comprenant l'identificateur de groupe, le nombre d'objets (unités) dans le groupe,et une note pour chaque groupe qui va de 1 (la plus proche de la moyenne globale) à 0 (la plus éloignée de la moyenne globale) pour les dix meilleurs groupes selon la mesure de la note.