دليل المسوق لفهم الدلالة الإحصائية

هل سبق لك أن قدمت نتائج من حملة تسويقية وسُئل "لكن هل هذه النتائج مهمة من الناحية الإحصائية ؟" إذا كنت تشعر بالغبطة ، فقد تكون قد أجبت "حسنًا ، النتائج مختلفة عما رأيناه من قبل. أليس هذا كبير؟ "

جميع المزاح جانباً ، بوصفنا مسوقين يعتمدون على البيانات ، لا نطلب منك فقط قياس نتائج حملاتنا التسويقية ، ولكن أيضًا لإثبات صحة البيانات.

في الآونة الأخيرة ، أجريت مكالمة مع عميل يطلب ذلك الشيء بالضبط. قام كل من المسوقين بإنشاء نسخة من الصفحة المقصودة واستخدم وظيفة اختبار A / B الخاصة بـ SeoAnuaire لجمع النتائج. كان لديهم رهان ودي يفوز فيه المرء. بعد بضعة أيام ، كانت لديهم النتائج ؛ كان لدى أحدهم معدل تحويل أعلى قليلاً ، لكنهم تركوا يتساءلون عما إذا كانت النتائج ذات دلالة إحصائية. (سأخمن أنه كان الشخص الذي لديه معدل تحويل أقل هو الذي طرح هذا السؤال.) أحب منافسة ودية صغيرة - ما زالت عائلتي تحكي القصة عن كيفية تحدي أخي في مسابقة تقشير التفاح فقط إلى "جعل الأمور مثيرة للاهتمام" واحد الشكر. وغني عن القول ، كنت سعيدًا للمساعدة في تسوية هذا الرهان.

على الرغم من وجود عدد من الأدوات المجانية لحساب الأهمية الإحصائية لك (لدى SeoAnnuaire واحدة هنا) ، من أجل فهم حقيقة ما تخبرك به هذه الأدوات ، فمن المفيد أن نفهم ما الذي تقوم بحسابه وما الذي تعنيه. سنتعرف على الأرقام باستخدام مثال محدد أدناه لمساعدتك في فهم الأهمية الإحصائية.

كيفية حساب الدلالة الإحصائية

1. حدد ما تريد اختباره

أولاً ، قرر ما تريد اختباره. يمكن أن يكون هذا مقارنة بين معدلات التحويل في صفحتين مقصورتين وصور مختلفة ، ومعدلات النقر إلى الظهور في رسائل البريد الإلكتروني مع خطوط مواضيعية مختلفة ، أو معدلات التحويل في أزرار مختلفة من الحث على الشراء في نهاية منشور المدونة. عدد الخيارات لا حصر لها. نصيحتي هي أن أبقيه بسيطًا. اختر جزءًا من المحتوى الذي تريد إنشاء صيغتين مختلفتين له ، وحدد هدفك - معدل تحويل أفضل أو عدد أكبر من المشاهدات هي أماكن جيدة للبدء.

يمكنك بالتأكيد اختبار أشكال إضافية أو حتى إنشاء اختبار متعدد المتغيرات ، ولكن لأغراض هذا المثال ، سنلتزم بنوعين مختلفين من الصفحة المقصودة بهدف زيادة معدلات التحويل. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن اختبارات A / B والاختبارات متعددة المتغيرات ، فتحقق من "الفرق الحرج بين اختبارات A / B والاختبارات متعددة المتغيرات".

2. البدء في جمع البيانات الخاصة بك

الآن وقد حددت ما تريد اختباره ، فقد حان الوقت للبدء في جمع بياناتك. نظرًا لأنك ستجري هذا الاختبار على الأرجح لتحديد المحتوى الأفضل استخدامًا في المستقبل ، فستحتاج إلى سحب حجم العينة. بالنسبة إلى الصفحة المقصودة ، قد يعني ذلك اختيار فترة محددة من الوقت لتشغيل الاختبار (على سبيل المثال ، اجعل صفحتك حية لمدة 3 أيام). بالنسبة إلى شيء مثل البريد الإلكتروني ، يمكنك اختيار عينة عشوائية من قائمتك لإرسال أشكال مختلفة من رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك عشوائيًا إلى. قد يكون تحديد الحجم المناسب للعينة أمرًا صعبًا ، وسيختلف حجم العينة الصحيح بين كل اختبار. كقاعدة عامة ، يجب أن تكون القيمة المتوقعة لكل صيغة أكبر من 5. (سنقوم بتغطية القيم المتوقعة أكثر.)

3. حساب نتائج تشي تربيع

هناك عدد من الاختبارات الإحصائية المختلفة التي يمكنك إجراؤها لقياس الأهمية استنادًا إلى بياناتك. يعتمد تحديد أيهما أفضل على ما تحاول اختباره ونوع البيانات التي تجمعها. في معظم الحالات ، ستستخدم اختبار Chi-Squared لأن البيانات منفصلة. المنفصلة هي وسيلة خيالية للقول إن هناك عددًا محدودًا من النتائج التي يمكن إنتاجها. على سبيل المثال ، سوف يقوم الزائر بتحويل أو عدم التحويل ؛ لا توجد درجات متفاوتة من التحويل لزائر واحد.

قبل أن أبدأ في جمع البيانات ، أجد أنه من المفيد تحديد فرضيتي في بداية الاختبار وتحديد درجة الثقة التي أريد اختبارها. نظرًا لأنني أختبر صفحة مقصودة وأرغب في معرفة ما إذا كان أداء الصفحة أفضل ، فإن فرضيتي هي أن هناك علاقة بين الصفحة المقصودة التي يتلقاها الزوار ومعدل تحويلهم . يمكنك الاختبار بناءً على درجات متفاوتة من الثقة (يشار إليها أحيانًا باسم ألفا الاختبار). إذا كنت تريد أن تكون متطلبات الوصول إلى الدلالة الإحصائية عالية ، فكلما قلت ألفا. ربما تكون قد رأيت أهمية إحصائية تم الإبلاغ عنها من حيث الثقة. على سبيل المثال ، "النتائج ذات دلالة إحصائية مع ثقة 95 ٪." في هذا السيناريو ، كان alpha هو .05 (يتم حساب الثقة كـ 1 ناقصًا alpha) ، مما يعني أن هناك فرصة واحدة من كل 20 لإحداث خطأ في العلاقة المذكورة.

بعد أن قمت بجمع البيانات ، قمت بوضعها في مخطط لتسهيل التنظيم. نظرًا لأنني أختبر نوعين مختلفين (A و B) وهناك نتيجتان محتملتان (تم تحويلهما ، لم يتم تحويلهما) ، سيكون لدي مخطط 2x2. سأجمع كل عمود وصف حتى أتمكن من رؤية النتائج بشكل إجمالي.

الآن ، سأحسب القيم المتوقعة. في المثال أعلاه ، إذا لم تكن هناك علاقة بين ما شاهده زائرو الصفحة المقصودة ومعدل التحويل الخاص بهم ، فإننا نتوقع أن نرى نفس معدلات التحويل مع كل من الإصدار A والإصدار B. من الإجماليات ، يمكننا أن نرى أنه تم تحويل 1945 شخصًا من إجمالي 4935 زائر ، أو ما يقرب من 39 ٪ من الزوار. لحساب الترددات المتوقعة لكل إصدار من الصفحة المقصودة على افتراض أنه لا يوجد فرق ، يمكننا مضاعفة إجمالي الصف لهذه الخلية على إجمالي العمود لتلك الخلية ، وقسمها على إجمالي عدد الزوار. في هذا المثال ، لإيجاد القيمة المتوقعة للتحويل على الإصدار A ، أود استخدام المعادلة التالية: (1945 * 2401) / 4935 = 946

لحساب Chi-Square ، أقارن الترددات المرصودة بالترددات المتوقعة. تتم هذه المقارنة بطرح الملاحظة المرصودة من المتوقع ، وتربيع النتيجة ، ثم قسمتها على قيمة التردد المتوقع. في الأساس ، أحاول أن أرى مدى اختلاف نتائجي الفعلية عما نتوقعه. يؤدي ضبط الفرق إلى تضخيم آثار الاختلاف ، وتقسيم النتائج المتوقعة بشكل طبيعي. تبدو المعادلة كما يلي: (متوقع - ملاحظ) ^ 2) / متوقع

ثم ألخص النتائج الأربعة للحصول على رقم تشي-سكوير الخاص بي. في هذه الحالة ، إنه .95. لمعرفة ما إذا كانت معدلات التحويل لصفحاتي المقصودة مختلفة عن الأهمية الإحصائية أم لا ، أقارن هذا بالقيمة من جدول توزيع Chi-Squared استنادًا إلى ألفا (في هذه الحالة ، .05) ودرجات الحرية. تعتمد درجات الحرية على عدد المتغيرات التي لديك. مع جدول 2x2 كما في هذا المثال ، تكون درجات الحرية 1.

في هذه الحالة ، يجب أن تكون قيمة Chi-Square مساوية أو تتجاوز 3.84 لتكون النتائج ذات دلالة إحصائية. نظرًا لأن .95 أقل من 3.84 ، فإن نتائجي لا تختلف إحصائيًا. وهذا يعني أنه لا توجد علاقة بين إصدار الصفحة المقصودة التي يتلقاها الزائر ومعدل التحويل ذي الأهمية الإحصائية.

لماذا الدلالة الإحصائية مهمة

قد تسأل نفسك عن سبب أهمية ذلك إذا كان يمكنك فقط استخدام أداة مجانية لتشغيل الحساب. إن فهم كيفية حساب الأهمية الإحصائية يمكن أن يساعدك في تحديد أفضل طريقة لاختبار النتائج من تجاربك الخاصة. تستخدم العديد من الأدوات معدل ثقة بنسبة 95٪ ، ولكن من أجل تجاربك ، قد يكون من المنطقي استخدام معدل ثقة أقل إذا كنت لا تحتاج إلى أن يكون الاختبار صارمًا. يساعدك فهم الحسابات الأساسية أيضًا في توضيح سبب أهمية نتائجك للأشخاص الذين ليسوا على دراية بالإحصائيات.

إذا كنت ترغب في تنزيل جدول البيانات الذي استخدمته في هذا المثال حتى تتمكن من رؤية الحسابات بنفسك ، فانقر هنا.

الصورة الائتمان: Caitlinator

المقال السابق «
المقالة القادمة