Math derrière les tests multivariés pour l'optimisation de site Web

8

Je suis à la recherche de ressources théoriques (livres, tutoriels, etc.) pour apprendre à faire de solides inférences statistiques à partir de (nombreuses) données de conversion de site Web multivariées.

Je suis après le calcul et je ne trouve aucun bon contenu non marketing sur le Web. Le genre de questions auxquelles je veux répondre: quel est l'impact d'une seule variable (par exemple la couleur du texte)? quelle est la corrélation entre les variables? quel type de distribution est utilisé pour la modélisation (gaussienne, binomiale, etc.)? Lorsque vous utilisez des statistiques pour analyser les résultats - qu'est-ce qui doit être considéré comme une variable aléatoire - l'élément de page Web qui obtient différentes variations ou le résultat de conversion binaire ou pas de conversion d'une impression?

Il y a beaucoup d'informations sur les différentes méthodes de test d'optimisation de site Web et leurs avantages \ pièges, beaucoup d'informations sur les statistiques multivariées en général, connaissez-vous des ressources qui discutent des statistiques techniques dans ce contexte spécifique d'optimisation de site Web ?

Merci pour toute info!

— cellule sanguine
source

Je fais face à des problèmes à peu près similaires dans mon travail quotidien en direct. Même pousser des tests ab simples au-delà de ces métriques binaires faciles à utiliser et les rendre utilisables dans un environnement commercial n'a été possible qu'en étudiant d'abord des méthodes statistiques indépendantes du domaine d'application et ALORS, maintenant armé de la bonne mentalité, appliquez ces méthodes au web . À ma connaissance, il n'y a pas un tel livre, mais je suppose que ce serait un best-seller. Bonne chance !

— steffen

5

Cette page Microsoft contient pas mal de ressources.

Je vous suggère de lire au moins cet article de la page: " Expériences contrôlées sur le Web: Enquête et guide pratique. " Il vous donnera un point de départ sur les mesures à mesurer et à transmettre, les éléments à considérer pour les expériences en ligne (y compris la conception éléments des pages Web) et les statistiques connexes.

Prendre plaisir! -Al

— Al R.
source

(+1) bonnes ressources. Kohavi a particulièrement bien écrit sur l'optimisation qu'il a effectuée chez amazon.

— steffen

Super truc! Merci beaucoup, certainement une ressource précieuse.

— bloodcell

0

Ces notes de cours portent davantage sur l'optimisation de la publicité en ligne que sur l'optimisation d'un site Web, mais les références qui y figurent (en particulier le cours 6) pourraient vous mettre dans la bonne direction.

http://www.stanford.edu/class/msande239/

J'espère que ça aide.

— user765195
source