Ratiomålinger

Hva er ratiomålinger?

Ratiomålinger er beregnede målinger som måler forholdet mellom to forskjellige hendelser i én enkelt metrikk. I motsetning til enkle målinger, som automatisk normaliserer etter antall brukere i en variant, lar ratiomålinger deg definere en egendefinert nevner. Dette gir deg fleksibilitet til å konstruere målinger som direkte gjenspeiler hvordan virksomheten din evaluerer ytelse.

Ved å dividere én hendelses totale antall, unike antall, totale omsetning eller totalverdi med en annen hendelses tilsvarende aggregering, gjør ratiomålinger det mulig å lage avanserte målinger som «omsetning per legg-i-handlekurv-klikk», «funksjonsadopsjon per konto» eller «gjennomsnittlig ordreverdi».

Ratiomålinger gir fleksibilitet til å konstruere målinger som bedre gjenspeiler hvordan virksomheten din evaluerer ytelse. De lar deg opprette egendefinerte målinger som er tilpasset etablerte KPI-er, og bringer forretningslogikk direkte inn i eksperimenteringsplattformen din.

Denne tilpasningen bygger bro over gapet mellom eksperimenteringsdata og de målingene som interessenter bryr seg mest om, og gjør eksperimentresultatene dine mer handlingsorienterte og relevante for forretningsmessige beslutninger.

Merk: Ratiomålinger er tilgjengelige i Web Experimentation (WX), Feature Experimentation (FX) og Optimizely Analytics.

Bildekilde: Optimizely

Men er det noen forskjell mellom ratiomålinger og enkle målinger?

Enkle målinger er mer rett frem å analysere og tolke, noe som gjør dem ideelle når de i tilstrekkelig grad fanger opp det du måler. Ratiomålinger tilbyr verdifull fleksibilitet når du trenger å tilpasse eksperimentering til etablerte forretnings-KPI-er som allerede er uttrykt som ratioer.”

Slik fungerer ratiomålinger

Ratiomålinger gir verdifull fleksibilitet når du trenger målinger som gjenspeiler de etablerte forretnings-KPI-ene dine. Mange organisasjoner bruker allerede ratiobaserte målinger i den daglige driften, og ratiomålinger lar deg ta med de samme målingene inn i eksperimenteringsprogrammet ditt.

Beregningsprosessen følger en bestemt metodikk. Først sjekker systemet om en bruker fullfører nevner-hendelsen. Hvis nevner-hendelsen inntraff, leter det etter teller-hendelser for samme bruker innenfor et 48-timersvindu. Det teller på brukernivå og aggregerer deretter ratioen fra et per-bruker-ratio. Systemet aggregerer verdier for teller-hendelsene, summerer verdier for numerisk baserte hendelser eller teller forekomster for tellebaserte hendelser. Deretter beregner det ratioen per enhet og tar gjennomsnittet på tvers av alle kvalifiserende enheter.

Ratiomålinger kan også fungere som primære, sekundære eller overvåkningsmålinger i eksperimentene dine, avhengig av hvor godt de samsvarer med forretningsmålene og eksperimentmålene dine.

Når du bør bruke ratiomålinger

Ratiomålinger er særlig kraftfulle i flere scenarier. Bruk dem når du trenger å måle effektivitet eller verdi per hendelse i stedet for per bruker, når din viktigste ytelsesindikator allerede er uttrykt som en ratio (som omsetning per økt eller kjøp per konto), eller når du vil opprette trakt-lignende målinger for å analysere sekvensielle hendelsesrelasjoner.

Disse målingene er utmerkede til å bygge bro over gapet mellom eksperimenteringsdata og etablerte forretnings-KPI-er. I stedet for å spore enkel omsetning per bruker kan du for eksempel måle omsetning per legg-i-handlekurv-klikk for å forstå effektiviteten av handlekurvtilleggene dine i å generere omsetning.

Bildekilde: Optimizely

Eksempler på ratiomålinger

1. E-handelsoptimalisering: Spor «omsetning per legg-i-handlekurv-klikk» i stedet for omsetning per bruker. Dette hjelper deg å forstå om forbedringer på produktsider driver mer verdifulle kjøp når brukerne engasjerer seg, selv om klikkfrekvensene forblir stabile.

2. B2B SaaS-plattformer: For bedriftsprogramvare med flere brukere per selskap, mål «funksjonsadopsjon per konto» heller enn per bruker. Dette avdekker organisatoriske adopsjonsmønstre i stedet for individuell bruk.

3. Strømmetjenester: I stedet for å måle seertid per bruker, spor «total seertid per husholdningskonto». Dette gir innsikt i innholdsengasjement på abonnementsnivå og påvirker direkte beslutninger om kundelojalitet.

4. Markedsføringstrakter: Opprett målinger som «skjemainnsendinger per bannerklikk» for å vurdere konverteringseffektivitet ved spesifikke berøringspunkter og forstå den betingede relasjonen mellom tilkoblede hendelser.

Statistiske hensyn for ratiomålinger

Ratiomålinger krever nøye statistisk behandling på grunn av sin komplekse natur. Siden de involverer to hendelser, krever fastsettelsen av statistisk signifikans estimering av metrikkvariansen ved hjelp av en Taylor-rekke-tilnærming av første orden (Delta-metoden).

Den statistiske metodikken tar hensyn til det faktum at de to hendelsene i en ratiomåling kanskje ikke er uavhengige – verdiene deres kan være statistisk avhengige, noe som betyr at endringer i én hendelse kan korrelere med endringer i den andre. Denne avhengigheten fanges opp i variansberegningen for å sikre nøyaktige statistiske slutninger.

Beste praksis for implementering av ratiomålinger

1. Inkluder alltid komponentmålinger: Legg til teller og nevner som separate enkle målinger i det samme eksperimentet. Dette gir viktig kontekst for å tolke ratioendringer og hjelper til med å identifisere når ratioer skjevstilles på grunn av dramatiske endringer i bare én komponent.

2. Se opp for villedende signaler: Du kan forbedre ratioen ved å redusere nevneren mens telleren forblir uendret. For eksempel kan «omsetning per besøk» vise forbedring fordi besøkene gikk ned, ikke fordi omsetningen økte.

3. Velg riktig målingstype: Start med enkle målinger når de i tilstrekkelig grad fanger opp målet ditt. Bruk ratiomålinger når en egendefinert nevner er avgjørende for å tilpasse seg forretnings-KPI-er.

4. Analyser i kontekst: Bruk analysedashbordet ditt til å forstå hvordan både teller og nevner oppfører seg for å forstå hva som driver endringene i ratiomålingen din.

Oppsummering...

Ratiomålinger bygger bro over gapet mellom eksperimenteringsdata og reell forretningsytelse ved å la deg måle det som betyr mest for organisasjonen din.

Når de implementeres gjennomtenkt, med nøye oppmerksomhet på komponentmålinger og tilpasning til etablerte KPI-er, omdanner de eksperimentelle innsikter til handlingsorientert forretningsintelligens.

Nøkkelen ligger i å velge riktig målingstype for dine spesifikke mål og tolke resultatene i den bredere konteksten av forretningsmålene dine.