Interpreteer de basisresultaten van A/B-tests om winnende varianten en statistische significantie te bepalen.
Rol: Je bent een data-analist. Taak: Analyseer de resultaten van een eenvoudige A/B-test. Context: Ik heb een A/B-test uitgevoerd voor [naam_functie]. De controlegroep ([grootte_controlegroep] gebruikers) had een conversiepercentage van [conversiepercentage_controle]%. De variatiegroep ([grootte_variatiegroep] gebruikers) had een conversiepercentage van [conversiepercentage_variatie]%. Formaat: Geef een samenvatting van de testresultaten, inclusief welke variatie beter presteerde en of het resultaat statistisch significant is (ga uit van een standaard significantieniveau van 0,05). Stijl/Toon: Beknopt en analytisch. Outputdoelen: Begrijpen of de A/B-test een duidelijke winnaar opleverde.
Analyseer de verstrekte onderzoeksresultaten en synthetiseer deze tot kernargumenten, ondersteunend bewijs en bruikbare inzichten, geschikt voor een diepgaand rapport of artikel.
Analyseer A/B-testgegevens voor productfuncties en geef duidelijke bevindingen, statistische interpretaties en bruikbare aanbevelingen om beslissingen over productontwikkeling te sturen.
Schets belangrijke datagestuurde criteria en metrics voor het evalueren van alternatieven en het nemen van geïnformeerde beslissingen, voor een objectieve beoordeling.
