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실험 결과

실험 결과는 실험이 종료될 때까지 주 1회 업데이트됩니다. 실험 결과에는 고객에게 각 콘텐츠 버전이 얼마나 효과적이었는지와 우위 버전의 콘텐츠가 더 나을 확률이 자세히 나와 있습니다. 실험 대시보드에서 실험 이름을 클릭하여 결과에 액세스할 수 있습니다.

팁: 실험이 끝나면 우위 버전의 콘텐츠를 게시하십시오. 기존 콘텐츠를 유지하려면 조치를 취하지 마십시오. 실험용 콘텐츠를 게시하려면 표준 리스팅 도구("상품 개별 등록", "업로드를 통한 상품 개별 등록" 등)를 사용합니다. 실험용 A+ 콘텐츠를 게시하려면 A+ 콘텐츠 관리자를 사용하십시오.

결과 해석

아마존은 실험 중 수집된 데이터를 기반으로 각 콘텐츠를 게시하여 어떤 영향을 미칠 수 있는지 다양하게 계산합니다. 실험에 등록된 모든 ASIN에 대한 결과가 집계됩니다. 아마존에서는 다음과 같은 몇 가지 결과를 제공합니다.


  1. 어느 한 버전의 콘텐츠가 더 나을 확률입니다. 예를 들어, 버전 A가 더 나을 확률이 75%라면 버전 A를 게시했을 때 긍정적인 상품/판매 촉진이 있을 가능성이 아마존에서 계산한 가능한 영향 중 75%라는 의미입니다.
  2. 아마존에서는 콘텐츠 버전마다 다음을 표시합니다. 해당 버전에 할당된 수량, 판매, 전환율, 순방문자당 판매량 및 샘플 크기가 표시됩니다. 전환율은 실험에서 A+ 콘텐츠를 보고 구매한 순방문자 비율입니다. 샘플 크기는 각 콘텐츠 버전을 본 순방문자 수입니다. 순방문자당 수량은 샘플 크기로 나눈 수량입니다.
  3. 1년간의 영향 예측이 표시됩니다. 이 섹션은 완료된 실험의 경우에만 정보가 표시됩니다. 우위 버전의 콘텐츠를 게시함으로써 향후 1년간 가능한 수량 및 판매량 증가 예상치가 표시됩니다. 신뢰도가 높은 우위 버전의 경우 영향 예측이 대부분 긍정적으로 표시됩니다. 신뢰도가 낮은 우위 버전의 경우 '최악의 경우' 영향이 부정적으로 표시될 수 있습니다. 실험 중 효과가 나빴던 콘텐츠가 시간이 지남에 따라 실제로 더 나아질 가능성이 남아 있기 때문입니다. 예측은 실험 결과만을 기준으로 한 추정치이며, 그 밖의 요인은 참조용으로만 제공되며 향후 판매 퍼포먼스를 보장하는 것은 아닙니다.

1년간의 영향 예측

1년간의 영향을 예측하기 위해 아마존은 우위 콘텐츠의 평균 일일 판매 증가를 계산하고 여기에 365를 곱합니다. 이 예상치는 계절성, 가격 변동 또는 현실에서 귀하의 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 기타 요인을 고려하지 않은 것으로, 정보 제공 목적으로만 제공되며 추가 혜택은 보장할 수 없습니다.

가능성 열에는 계산을 수행한 가능한 결과 범위의 중위수(50번째 백분위수)가 표시됩니다. 최선의 경우 열과 최악의 경우 열에는 해당 결과의 95% 신뢰 구간이 표시됩니다.

결정적이지 않은 결과

실험은 결정적이지 않은 결과나 한 버전의 콘텐츠가 다른 버전보다 낫다는 확신이 낮은 결과를 내며 끝날 수 있습니다. 하지만 이러한 결과는 여전히 중요합니다.

다음은 실험에서 결정적이지 않은 결과를 나타낼 수 있는 몇 가지 이유입니다.

  • 콘텐츠에 대한 변경 내역이 너무 미미해 고객 행동이 크게 변할 수 없음
  • 높은 확신을 가지고 우위 콘텐츠를 결정할 트래픽이 충분하지 않음
  • 테스트한 두 가지 버전의 콘텐츠가 판매 촉진에 미치는 효과가 비슷함
  • 콘텐츠에 대한 해당 변경 내역이 대부분의 고객이 구매 결정을 할 때 중요하게 여기는 요소가 아님

포괄적인 결과를 이해하려고 할 때는 실험 가설을 참조하십시오. 예를 들어, 콘텐츠의 변경 내용에 따라 결정적이지 않은 결과는 특정 유형의 콘텐츠가 고객 행동에 영향을 미치지 않으므로 투자할 가치가 없다는 것을 나타낼 수 있습니다. 또는 상품을 판매하는 두 가지 방법이 비슷한 효과를 보인다는 것을 알 수 있습니다. 추가 실험을 실행하여 이전 테스트에서 학습한 내용을 확인할 수 있습니다.

실험 방법

실험 방법에 대한 본 정보는 아마존이 실험 우위 콘텐츠를 선정하는 방법과 프로젝트 영향력을 이해하는 데 도움이 될 수 있지만, 이는 실험에 반드시 필요한 것은 아닙니다.

실험은 개별 고객 계정을 기반으로 합니다. 실험 중에 콘텐츠를 보는 각 고객 계정은 실험의 일부로 간주됩니다. 고객이 식별될 수 있는 한, 한 개 버전의 콘텐츠를 볼 수 있도록 무작위로 할당된 후 해당 고객은 장치 유형이나 기타 요인에 관계없이 실험 기간 동안 해당 콘텐츠를 계속 확인할 수 있습니다. 고객을 식별할 수 없는 페이지에 대한 방문은 샘플 크기에 포함되지 않습니다. 아마존은 결과의 정확도를 높이기 위해 통계 이상값 등 특정 유형의 데이터를 샘플에서 자동으로 제거할 수 있습니다.

아마존은 베이지안 방식을 사용하여 실험 결과를 분석합니다. 즉, 모델뿐만 아니라 실제 실험 결과를 기반으로 확률 분포를 생성합니다. 아마존은 사후 확률 분포의 95% 신뢰 구간(믿을 수 있는 구간이라고도 함)과 함께 평균 효과 크기(단위 변경)를 보고하며, 이는 실험 시작 이후 수집된 모든 실험 데이터를 기반으로 실험 중에 주 1회씩 업데이트됩니다. 우위 처리에 대한 신뢰도는 확률 분포에서 긍정적으로 상품 판매에 영향을 미치는 결과의 비율입니다.

아마존은 1년 동안의 영향을 예측하기 위해 현재까지 실험이 진행되는 동안 나타난 일별 성공적인 처리와 효과가 없는 처리 사이의 평균 매출 차이를 계산하고 365를 곱합니다. 아마존은 사후 확률 분포를 기반으로 영향에 대해 95% 신뢰 구간을 제공합니다.

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