Outil Tendance A/B

L'outil de tendance AB crée des mesures des tendances et des tendances saisonnières (une valeur par unité de test, comme un magasin ou un client) qui peuvent être utilisées pour aider à adapter le traitement aux unités de contrôle pour les tests 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. 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.

Un flux de données Designer qui contient...

• Un identifiant d'unité (par exemple, un code d'identification de client ou de magasin).
• Un champ Date ou Date-heure avec des informations de date pour les périodes de rapport.
• Mesure du rendement (comme les ventes ou le trafic des visiteurs) qui servira de base aux mesures de la tendance et de la saisonnalité.

Données d'entrée : utilisez les listes déroulantes pour spécifier...

• Sélectionnez l'identificateur de l'unité: le champ avec l'identificateur de l'unité de test. Pour de meilleurs résultats, ce champ doit être un type de type basé sur des caractères, comme String ou V-String.
• Sélectionnez le champ avec les dates de période de rapport: le champ avec l'identificateur de période de rapport (type Date ou Date-heure).
• Sélectionnez la mesure de performance à utiliser: le champ numérique avec la mesure de performance (par exemple, ventes ou trafic).

Valeurs de date: utilisez les listes déroulantes pour spécifier...

• Type de période de rapport: fréquence à laquelle les données de performance sont rapportées. L'un des suivants : quotidien, hebdomadaire, mensuelou trimestriel.
• Nombre de périodes pour calculer la tendance.: la mesure de tendance pour la variation en pourcentage d'une période à l'autre de la moyenne mobile est calculée comme la moyenne de périodes multiples. 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).
  • Dans le cas des mesures de rendement qui sont rapportées sur une base hebdomadaire, notre recommandation est d'utiliser 12 semaines
  • Pour une période de déclaration mensuelle, nous suggérons trois mois.
  • Pour les données déclarées quotidiennement, nous suggérons 60 jours.
• Date de début du test: date de début du test, sélectionnée à l'aide d'une interface de calendrier.

La sortie est un flux de données qui contient les colonnes suivantes :

• Identifiant: le code d'identification de l'unité.
• Tendance: valeur de tendance calculée.
• Saisonnalité: valeur de modèle saisonnier relatif calculée.