离群值是转换率优化的一个关注点,因为转换率是平均值。

定义:

在统计学中,离群值是指从总体中随机抽取的任意样本中,与其他数据值在数字上或异常距离的任何数据项。您可以通过创建整个数据集的图形来发现异常值。有时,离群值被定义为一个数据点,该数据点在第三个四分位以上或第一个四分位以下的四分位范围的1.5倍以上。

识别异常值需要两项活动。首先,使用图形来识别特征,查看数据集的整体形状,包括对称性和与假设的偏差。其次,检查数据是否存在明显偏离数据质量的异常变化。这些数据点通常被称为异常值。

离群值是转换率优化的一个关注点,因为转换率是平均值。

离群值来自哪里?

异常值产生的主要原因是测量误差。例如,Web分析没有正确配置,它在数据中包含已知的僵尸程序,这会导致不反映真实用户的访问者数量激增。

另一个问题可能是A/B测试脚本没有与AA测试完全集成和测试。这可能导致某些类型的用户(例如子公司)没有被测量,因此我们可能会看到此类用户的转换率非常低。

异常值的其他原因包括:

  • 机会——在测试中,总是有可能观察到异常行为。
  • 人为错误-数据分析可能会出现错误,尤其是当过程中涉及到任何手动传输或数据输入时。
  • 采样错误-现有的访问者可能错误地包括在测试中,这可能会导致结果倾斜,因为其中一些用户已经经历了默认设计。这也可能是因为收集的数据不足。这就是为什么在报告结果之前确保有足够大的样本量是很重要的。
  • 报告不准确——A/B测试软件不在测试中包含某些浏览器并不常见,因此一些用户将被排除在实验之外。

如何处理转换率优化中的异常值?

离群点,例如批量订单或其他异常高的事务值会扭曲转换率优化测试结果,因为报告基于平均值。离群值可能会影响结果,因为相对少数的用户会对测试结果产生不成比例的影响,并且他们会隐藏转换率中可能有价值理解的其他差异。因此,从测试结果中删除异常值是很重要的。

即使在游戏等行业,如果少数用户产生了大部分收入,不删除异常值是错误的。正如我在一篇关于是否为您最好的客户优化您的网站,这样的球员经历了一个改变他们特点的过程。如果你专注于你最有价值的客户,你会受到生存偏差.

结论

必须注意并调查异常值,因为它们可能是优化工具集出现问题的症状。在可能的情况下,应删除异常值,因为它们会导致报告偏差,并且会隐藏单个客户群体中的重要变化。

资源:

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