Acerca del método bayesiano
A diferencia del enfoque frecuentista, que trata los parámetros que desea estimar como constantes desconocidas, el enfoque bayesiano modela cada parámetro como una variable aleatoria. El método toma su nombre de la regla de Bayes, que le permite calcular cantidades que el marco frecuentista no puede ofrecer. La regla de Bayes combina los resultados de su experimento con cualquier información previa disponible. Sin embargo, las pruebas A/B de Kameleoon utilizan priores no informativos por defecto. Al elegir la distribución a priori, puede aprovechar la distribución posterior resultante para calcular valores, como la probabilidad de que una variación mejore al original.Habilitar el método bayesiano
Cuando hace clic en Results en el panel, Kameleoon muestra la página de resultados clásica por defecto. Para habilitar el método estadístico bayesiano en un experimento:- Abra el experimento y haga clic en la pestaña Data en la barra lateral.
- En Statistical methods, haga clic en Bayesian.
- Haga clic en Apply.
No puede acceder a la página de resultados bayesianos si desvía el 100 % del tráfico al original o si el experimento no tiene visitantes.
La página de resultados bayesianos
La página de informes bayesianos sigue la misma estructura que la página de resultados clásica, pero algunos elementos son diferentes:- Aparecen nuevos indicadores, como la probabilidad de superar a la variación original y la fiabilidad del resultado según Bayes.
- Varios gráficos no aparecen en la página y solo se muestra la tasa de conversión.
Definiciones
Probabilidad de superar al original
Este valor representa la probabilidad de que una variación supere a la página original con una tasa de conversión más alta para un objetivo determinado. Si asigna el 0 % del tráfico al original, las variaciones reciben el 100 % del tráfico y no compiten con el original. En ese caso, el indicador se convierte en la Probabilidad de ser la variación ganadora.Métricas continuas bayesianas
Cuando pasa el cursor sobre métricas no binomiales (como Revenue per visit/visitor o Average cart value), aparece una superposición.
- Improvement rate: este valor indica la tasa de mejora para la métrica. Aparece en verde si es positivo y en rojo si es negativo, junto con un intervalo creíble.
- Probability to win over reference: este valor muestra la probabilidad de que la variación supere a la variación de control. Aparece en verde si es superior al umbral de fiabilidad establecido en la configuración; de lo contrario, aparece en rojo.
- Credible interval table: los valores mínimo y máximo definen los límites del intervalo creíble alrededor de la tasa de mejora. Hay un 95 % de probabilidad de que la tasa de mejora se encuentre entre esos valores. Los valores aparecen en verde si son positivos y en rojo si son negativos.