интерактивное многофакторное тестирование лендингов с большим числом вариантов | raise@konvr.ru контакты |
|
Для всех:
|
Кейсы увеличения конверсии на модели посетителяПочему "наивное" предположение в MVT о независимости факторов не работает Роботный трафик, очень слабая зависимость CR (*1.2), 1 тест на 3^15 лендингах Роботный трафик, слабая зависимость CR (*1.333), 10 тестов на 3^12 лендингах Роботный трафик, средняя зависимость CR (*1.5), 100 тестов на 9^4 лендингах Роботный трафик, средняя зависимость CR (*1.5), 100 тестов на 3^9 лендингах Роботный трафик, очень слабая зависимость CR (*1.2), 100 тестов на 6^6 лендингах Роботный трафик, слабая зависимость CR (*1.333), 100 тестов на 6^6 лендингах Роботный трафик, средняя зависимость CR (*1.5), 100 тестов на 6^6 лендингах Роботный трафик, сильная зависимость CR (*2), 100 тестов на 6^6 лендингах Роботный трафик, сильная зависимость CR (*2), 10 тестов на 6^9 лендингах Описание работы с роботным трафиком и моделями поведения Роботный трафик, очень слабая зависимость CR (*1.2), 1 тест на 3^15 лендингахОтличие этого эксперимента в еще бОльшем числе параметров - 15 изменяемых факторов против 12 ранее, число значений то же - 3. Большее число факторов. Проведен только один эксперимент, т.к. работа с 15 факторами еще сильнее нагружала систему. Параметры модели пользователя:
Варианты конверсии для разных частичных совпадений выглядят так: 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 CR=50.00% - одна из набора "лучших" комбинаций 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,* CR=41.67% - один не угадали - в 1.2 раза хуже предыдущей 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,*,* CR=34.72% - два не угадали - еще в 1.2 раза хуже предыдущей, т.д. 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,*,*,* CR=28.94% 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,*,*,*,* CR=24.11% 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,*,*,*,*,* CR=20.09% 0,0,0,0,0,0,0,0,0,*,*,*,*,*,* CR=16.74% 0,0,0,0,0,0,0,0,*,*,*,*,*,*,* CR=13.95% 0,0,0,0,0,0,0,*,*,*,*,*,*,*,* CR=11.63% 0,0,0,0,0,0,*,*,*,*,*,*,*,*,* CR=9.69% 0,0,0,0,0,*,*,*,*,*,*,*,*,*,* CR=8.08% 0,0,0,0,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,* CR=6.73% 0,0,0,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,* CR=5.61% 0,0,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,* CR=4.67% 0,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,*,* CR=3.89% Т.к. мы иcпользуем не очень большое число значений, при случайном розыгрыше значений средняя конверсия будет 13% за счет случайного выпадения комбинаций более высокого ранга. Наша цель - угадать одну из самых лучших комбинаций. Задача с одной лучшей комбинацией может быть решена и наивным методом в предположении о независимости факторов - при случайном розыгрыше значений совпадения с нулем будут давать плюс в конверсию, если не совпало - конверсия ниже. Такая задача слишком проста. Поэтому для усложения модели возьмем 3 старших комбинации, которые не пересекаются (три раза одинаковые значения: 0,1,2), вероятность берется максимальной по всем сравнениям со всеми старшими комбинациями - эту задачу не решить наивным методом. Запускается одни эксперимент. Конверсия, которая соответствует предложенным системой лендингам, в ходе тестирования увеличивается так: Однако, все показанные системой лендинги включают в себя и обучение, которое обязано пробовать не только самые лучшие варианты, но захватывать и плохие. Конверсия же самого лучшего варианта, без обучения, показана здесь: Задача решена за ~ 7700 просмотров. |
|
интерактивное многофакторное тестирование лендингов с большим числом вариантов | raise@konvr.ru контакты |