تقرير اختبار A/B – تحليل تأثير التحويل للصفحة الرئيسية الجديدة

نظرة عامة يقدم هذا المشروع تحليل اختبار A/B متعمقاً لقياس تأثير التحويل للصفحة الرئيسية الجديدة مقارنةً بالإصدار الحالي. الهدف هو تحديد ما إذا كانت الصفحة الرئيسية الجديدة تحقق تحسناً ذو دلالة إحصائية في معدلات التحويل. يحتوي التقرير على تفاصيل تصميم التجربة، واختبار الفرضيات، والمؤشرات الرئيسية للأداء المستخدمة لتحديد نجاح التصميم الجديد. مكونات المشروع جمع البيانات تم جمع البيانات من تجربة الصفحة الرئيسية. تم إنشاء مجموعتين: المجموعة الضابطة (الصفحة الرئيسية الحالية) والمجموعة التجريبية (الصفحة الرئيسية الجديدة). المنهجية تضمن التحليل: - حساب معدلات التحويل: تقدير نسب التحويل لكل مجموعة. - الاختبارات الإحصائية: إجراء اختبارات مثل اختبار Z باستخدام مستوى دلالة محدد مسبقاً (α) للتحقق مما إذا كانت التغييرات في معدلات التحويل ذات دلالة إحصائية. - حساب فترات الثقة: إنشاء فترات ثقة حول المؤشرات المحسوبة لتوفير تقديرات إضافية حول دقة النتائج. التصور والتقرير يتم تقديم النتائج عبر: - رسوم بيانية توضيحية لتوزيع التحويلات. - جداول مقارنة بين المؤشرات الرئيسية للمجموعتين. - توضيح التأثير العام على أداء التحويل. الأفكار والتوصيات ينتهي التقرير بتقديم توصيات قابلة للتنفيذ تستند إلى النتائج الإحصائية وتحليل التأثير التجاري، مما يساعد على توجيه قرارات التصميم والتسويق المستقبلية. الأدوات والتقنيات - لغة البرمجة: Python - المكتبات: pandas، numpy، matplotlib، seaborn - البيئة: Jupyter Notebook (للتحليل وإعداد التقرير) كيفية الاستخدام - الإعداد: تأكد من تثبيت الاعتمادات اللازمة. على سبيل المثال: pip install pandas numpy matplotlib seaborn scipy - مراجعة البيانات: افتح مجموعات البيانات المقدمة وتحقق من تفاصيل تصميم التجربة. - تشغيل التحليل: نفّذ دفتر الملاحظات التحليلي لإعادة إنتاج الاختبارات الإحصائية والرسوم البيانية.