最小の検出可能な影響を計算し、0の履歴コンバージョン
コンバージョン率の最適化は初めてですが、現在、努力と影響に基づいてテストのアイデアに優先順位を付けています。
MDEは、データに自信を持つためのベースラインからの最小の上昇であると私は考えていますか？
例：
- 現在の月間コンバージョン数= 23
- 月間トラフィック= 1000
- A/Bテストの期間= 4週間
- MDE = 54.78％（CXLツール）
これは、コントロールがテスト中に16のコンバージョンを取得した場合、バリエーションAが統計的に有意であるためには少なくとも24のコンバージョンを取得する必要があることを意味しますか？
これが正しい場合、トラッキングが不足しているため、現在の平均コンバージョン数が0の状態でこれをどのように測定しますか？
テストの実行中はA（コントロール）とB（バリアント）の両方からコンバージョンデータを取得する必要があるため、事前に問題があるために履歴データがなくても問題はありません。
テスト中にトラッキングが設定されている限り、どのバリアントがお気に入りであるかを確認できます