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Andiamo a vedere quindi nella pratica come svolgere una randomizzato azione utilizzando lo script che abbiamo strutturato in buste box.
Basandoci sul sintetico contro il mito, ovviamente dobbiamo partire da una base dati di almeno tre mesi.
Il dataset deve essere giornaliero e ovviamente dobbiamo avere cura di inserire la metrica, per cui vogliamo che i due gruppi trite dai controlli siano bilanciati.
In questo caso abbiamo usato in modo dimostrativo Conversations.
Una volta appurato che i dati siano informato gestibile dal nostro codice, lasciamo che la macchina sviluppi per noi lo spirit migliore tra trattati e controlli.
In che modo svolgiamo questo processo? Il gruppo dei controlli per questo specifico tipo di test sarà quello che meglio approssima era il comportamento dei trattati nel caso in cui questi ultimi non avessero ricevuto il trattamento.
Un bel giro di parole per dire che dovremmo creare un gemello del nostro gruppo trattato basandoci sui dati storici.
Ecco quindi il risultato dello Spirit.
Possiamo ritenere il nostro aspetto soddisfacente perché, come vediamo qui, il gruppo dei controlli crea un controfattuale che segue in modo ottimale l'andamento delle geografie trattate.
Un altro tema importante per questa verifica è la mediana delle differenze e il loro intervallo di credibilità che deve essere nell'intorno dello zero.
Una volta ottenuti i risultati dello Spirit, quindi i due gruppi possiamo usare le geografie ottenute per indirizzare il targeting delle campagne che vogliamo testare.
Mediamente ci si basa su una finestra minima di quattro settimane per il grande test, durante il quale chiediamo ai clienti di investire un budget che studiamo in base a con verso il RAT e anche stima delle conversioni minime necessarie per ottenere significatività.
Passate le quattro settimane, dobbiamo dare impasto nuovi dati di input allo script, ovvero ciò che è contenuto nel periodo di test per valutare se le campagne abbiano avuto un effetto incrementale o meno.
Ovviamente abbiamo quindi appeso, diciamo al database iniziale tutti i dati riguardanti il periodo di test.
Chiaramente la riga arancione che avete appena visto è puramente dimostrativa.
Per far capire che dobbiamo appunto aggiungere una parte dei dati, controlliamo di nuovo che sia possibile dargli in pasto al nostro script e poi partiamo con la seconda fase.
Questa procedura andrà a definire se abbiamo ottenuto meno un risultato sulla performance complessiva del business.
Ecco quindi che notiamo come in effetti ci sia stato un effetto incrementale delle operazioni che abbiamo intrapreso su tutto il business.
La linea azzurra è quella relativa a ciò che abbiamo osservato nel trattato, mentre la linea tratteggiata rossa è il famoso controfattuale, quindi l'universo parallelo in cui le geografie trattate non hanno ricevuto il trattamento.
È chiaro quindi notare la differenza tra queste due rilevazioni.
Questa differenza è proprio l'effetto incrementale, ma ci chiederemo quindi anche come quantificare in modo preciso questo effetto.
Per quantificare l'effetto ci viene in aiuto ancora il nostro script.
Vediamo qui che le conversioni incrementali cumulate si distaccano notevolmente dallo zero fino ad arrivare a fine test al valore che possiamo definire effetto incrementale accumulato.
È importante controllare anche il livello di credibilità, quindi le due linee rosse che delimitano l'area intorno al risultato.
Al di fuori di questo intervallo il risultato non sarebbe significativo.
È molto importante anche che nessuna delle linee rosse includa allo zero se rapportato poi questo risultato complessivo con il costo quindi calcolato un CPI avremo il cosiddetto city è incrementale é fondamentale per il cliente, per prendere poi decisioni di business sull'apertura di un nuovo canale oppure, in questo caso, sul test di una campagna.
Ecco quindi che con pochi passi.
Sembra semplice, ma non lo è.
Abbiamo aiutato un cliente a prendere una decisione basata su dati statisticamente rilevanti, dando supporto quindi a decisioni di business.
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