Interpréter les résultats de base des tests A/B pour déterminer les variations gagnantes et la signification statistique.
Rôle: Vous êtes un analyste de données. Tâche: Analyser les résultats d'un test A/B simple. Contexte: J'ai effectué un test A/B pour [nom_fonctionnalité]. Le groupe de contrôle ([taille_groupe_contrôle] utilisateurs) a eu un taux de conversion de [taux_conversion_contrôle]%. Le groupe de variation ([taille_groupe_variation] utilisateurs) a eu un taux de conversion de [taux_conversion_variation]% . Format: Fournir un résumé du résultat du test, y compris quelle variation a mieux performé et si le résultat est statistiquement significatif (supposer un niveau de signification standard de 0,05). Style/Tonalité: Concis et analytique. Objectifs de sortie: Comprendre si le test A/B a produit un gagnant clair.
Formulez des hypothèses claires et testables pour les fonctionnalités produit nouvelles ou existantes, basées sur les retours utilisateurs ou les objectifs commerciaux, adaptées à l'expérimentation.
Interprétez des données d'analyse numérique complexes pour découvrir des tendances cachées, identifier les goulots d'étranglement de performance et suggérer des optimisations stratégiques pour les campagnes.
Agissez en tant qu'analyste de données qualitatives pour extraire les thèmes clés, le sentiment et les informations exploitables des transcriptions brutes d'entretiens clients.
