# Статистика персонализации

Окно статистики персонализации позволяет оценить качество персонализации. Сравнить отношение конверсий в контрольной и персонализируемой группах относительно заданной конверсии.

Ниже мы рассмотрим основные возможности и особенности статистики.

# Фильтры

Фильтры

Фильтры персонализации - это настройки, которые позволяют точно задать параметры статистики, которую необходимо подсчитать.

Фильтры в списке применяются через логическую операцию И (opens new window) (не ИЛИ).

Например, если в фильтре указаны даты от 24.06.2022 до 28.06.2022 и 3 версия модели, то в статистике будут учитываться только те события персонализации, которые одновременно находятся в рамках заданного промежутка и принадлежат 3 версии модели персонализации.

# Период (по UTC)

Это временный интервал (от и до какой-то даты), в рамках которого отбираются события персонализации и конверсии.

Время учитывается по UTC (opens new window), а не по локальному времени пользователя.

Дата "от" применяется начиная с 0 часов, 0 минут и 0 секунд. Дата "до" применяется до 23 часов, 59 минут и 59 секунд.

Поэтому, если задан временной промежуток от 24.06.2022 до 28.06.2022, то учитывается время от 24.06.2022 00:00:00 до 28.06.2022 23:59:59.

# Группировка

Параметр "Группировка" отвечает за то, как следует группировать данные на графиках.

Существует три варианта:

  • День
  • Неделя
  • Месяц

Некоторые типы группировок могут быть недоступны, если выбран слишком маленький период отображения.

Пример отображения одних и тех же данных с группировкой по дням:

Группировка дни

И неделям:

Группировка недели

Как можете видеть - динамика успешности нашей персонализации в разрезе по дням была разнонаправленной и визуально оценить результат было сложно.

А при использовании группировки по неделям результат выглядит куда более интуитивно понятным.

# Список целей

Список целей позволяет выбрать вам одну или несколько целей, достижение которых будет трактоваться как конверсия.

Вы можете смотреть статистику не только по тем целям, которые указанны в персонализации, но и по любым другим, которые заданны в вашем проекте.

# Учитывать только первую конверсию для каждого пользователя

Если данная опция включена, то мы будем учитывать только первую конверсию для каждого пользователя в статистике.

Так же см соответствующее поле при создании персонализации.

# Фильтры по-умолчанию

При открытии страницы статистики какой-то персонализации мы для удобства самостоятельно вычисляем для вас оптимальные фильтры.

Как вычисляются выбранные по-умолчанию версии моделей:

  1. Если персонализации находится в процессе проверки (еще не статистически доказана), то мы выбираем те версии моделей с конца, совокупность которых ближе всего к статистической значимости.

  2. Если персонализация уже статистически доказана, то мы выбираем те версии моделей с конца, совокупность которых была использована при последнем обновлении процента прироста конверсии

  3. Если персонализация пока только копит данные, то будут выбраны все версии модели

После вычисления версий моделей, выбранных по-умолчанию мы устанавливаем дату начала периода как дату создания самой ранней версии модели.

Параметр "Учитывать только первую конверсию для каждого пользователя" по-умолчанию проставляется в случае, если аналогичный параметр включен для самой персонализации.

# Таблица статистики

Таблица

В понимании таблицы статистики помогут следующие статьи:

# Информация о текущей модели

Внизу окна статистики можно посмотреть краткую информацию о текущей (последней) модели, которая используется для персонализации:

Текущая модель

Указанные данные - это интерпретация работы модели над небольшой частью оценочных данных контрольной группы, которые не участвовали в обучении.

Эти данные не являются точным предсказанием (как минимум потому что структура трафика постоянно меняется) - рост конверсии может меняться со временем, так же как и оптимальное распределение вариантов персонализации.

Однако это позволяет в определенной степени интерпретировать модель (не говоря о том, что это просто интересно 😀).

Например, на картинке выше показана реальная модель в интернет-магазине. Для товаров, которые остались в одном экземпляре персонализация заменяет (или нет) подпись "Одна штука" на "Несколько".

Изначальная гипотеза была в том, что какие-то люди быстрее решаться на покупку, зная что осталась только 1 штука. А другие могут испугаться, что последний экземпляр - это выставочный образец.

Смотря на получившиеся цифры, мы можем предположить следующее:

  1. Подавляющее большинство людей не рискует заказывать последний образец. Им немного выгоднее показывать, что осталось еще несколько штук (получили небольшой прирост конверсии с 0.15% до 0.16%)

  2. Но для небольшой части людей "Одна штука" - это действительно хороший сигнал, чтобы спровоцировать покупку (конверсия выросла с 0.15% до 0.54%)

# Распространенные вопросы

# Как учитываются конверсии, у которых не было предварительной персонализации?

Предположим, у нас есть персонализация "Текст кнопки добавить в корзину". Мы оптимизируем её относительно цели "Оформленный заказ".

Но что если пользователь достиг цели "Оформленный заказ", но у него не было персонализации "Текст кнопки добавить в корзину" (или персонализация не подошла под указанный фильтр)?

В этом случае конверсия просто не учитывается.

# Перед конверсией было несколько персонализаций. Какая будет учтена при конверсии?

Предположим, пользователь заходил на наш веб-сайт много раз прежде чем совершить конверсию. За все время мы показали ему персонализацию несколько раз:

  1. Персонализация (вариант 1, контрольная группа)
  2. Персонализация (вариант 2, контрольная группа)
  3. Персонализация (вариант 2, персонализируемая группа)
  4. Конверсия
  5. Персонализация (вариант 2, контрольная группа)

Персонализация (вариант 2, персонализируемая группа) - шаг под номером 3 - будет учтена как персонализация, которая привела к конверсии.