Sample Size Genie

Optimaliser eksperimentene dine: Introduksjon av Optimizely Opal Sample Size Genie

Lås opp raskere, mer nøyaktig eksperimentplanlegging direkte i Optimizely.

Beregning av utvalgsstørrelser og basislinjer for A/B-tester er en kritisk, hyppig oppgave som ofte utføres utenfor Optimizely, noe som fører til manuelt arbeid, forsinkelser og avhengighet av spesialistanalytikere. Sample Size Genie eliminerer disse flaskehalsene og gjør eksperimentplanlegging tilgjengelig og effektiv for alle.

Hvorfor Sample Size Genie?

• Avslutt manuelt dataarbeid: Ikke mer henting av trafikk- og konverteringsdata fra GA4 og manuell innskriving i kalkulatorer.
• Integrer planlegging med Optimizely: Posisjonér Optimizely som din ende-til-ende-plattform, fra planlegging til gjennomføring.
• Gi alle team muligheter: Gjør eksperimentplanlegging raskere og mer tilgjengelig, selv for team uten dedikerte analytikere.
• Si farvel til regneark: Bruk Opal for presise beregninger i stedet for tungvinte Excel-ark.

Slik fungerer Sample Size Genie:

Sample Size Genie forenkler komplekse beregninger og gir øyeblikkelig innsikt for A/B-testene dine.

1. Beregn utvalgsstørrelse for en hypotese

   Skriv inn hypotesen din, ønsket Minimum Detectable Effect (MDE) og statistisk signifikans, og Genie vil beregne nødvendig utvalgsstørrelse og estimert varighet.

2. Optimaliser for begrensede trafikksegmenter

   Tilpass beregningene for spesifikke brukersegmenter eller sider, og sikre nøyaktige resultater selv med lavere trafikk.

3. Benytt bransjebaserte referanseverdier

   Har du ikke basisdata? Genie kan bruke bransjebaserte referanseverdier til å hjelpe deg med å estimere utvalgsstørrelser for nye funksjoner eller produkter.

4. Manuell inndata som reserve

   Hvis GA4-tilkoblingsproblemer oppstår, kan du enkelt oppgi basiskonverteringsrater og ukentlig trafikk manuelt for å fortsette beregningene uten avbrudd.

Samhandling med Genie:

Her er noen eksempler på hvordan du kan bruke Sample Size Genie:

• Beregn utvalgsstørrelse for en generell hypotese:
  Jeg planlegger å teste denne hypotesen: «Hvis vi aktiverer bildesnipe-funksjonen i Hurtigvisning, vil vi øke ATC i Hurtigvisning med 5 % fordi brukerne har flere ressurser til raskt å ta kjøpsbeslutningen.» Kan du hjelpe meg med å beregne nødvendig utvalgsstørrelse basert på gjeldende nettstedsdata?

• Spesifiser målretting for eksperimentet ditt:
  Jeg retter meg mot alle besøkende fra USA på stasjonære og mobile enheter. Ja, jeg vil oppdage en 5 % økning med 95 % statistisk signifikans.

• Beregn for et begrenset trafikksegment:
  Jeg planlegger et eksperiment for å endre navn på «Complete This Look»-blokken på PDPene, men retter meg kun mot mobilbrukere i USA. Kan du hjelpe med å beregne utvalgsstørrelsen?

• Bruk bransjereferanser:
  Jeg skal snart lansere et eksperiment for å muliggjøre Legg i handlekurv direkte fra PLPer på mobil for å øke handlekurv-raten nettstedbredt. Siden dette er en ny funksjon, har jeg imidlertid ikke statistikk for konverteringsraten ennå. Kan du henvise til bransjereferansen? (Opal vil deretter be om din bransje, f.eks.: Vennligst oppgi motebransjen)

• Oppgi manuelle data hvis GA4-tilkobling feiler: Jeg vil kjøre et eksperiment på bildesnipe-funksjonen og Legg i handlekurv-knappen på produktlistesider. Kan du beregne nødvendig utvalgsstørrelse basert på mobilbrukernes data? (Opal vil deretter be om manuelle data, f.eks.: Jeg skriver inn data manuelt: 1. Baseline-konverteringsrate for Legg i handlekurv: 4,5 % 2. Gjennomsnittlig ukentlig trafikk: 10 000)

Teknisk grunnlag:

Sample Size Genie er bygget som en komponerbar flerlags-agent som bruker Opal Tool SDK, REST Tool-innpakninger og eksterne agent-adaptere. Denne robuste arkitekturen sikrer enkle verktøykall for vanlige oppgaver og pålitelige arbeidsflyter for komplekse beregninger.

---

Slutt å gjette. Begynn å optimalisere. Få presise eksperimentinnsikter med Optimizely Opal Sample Size Genie.