Расшифровка статистической мощности ключ к точности в маркетинговых исследованиях

Расшифровка статистической мощности - ключ к точности в маркетинговых исследованиях

Измерение маркетинга-4: Понятное руководство по статистической мощности и её взаимодействии с другими факторами при измерении эффективности маркетинга.

Фото от Томаса Келли на Unsplash

Эта статья является продолжением серии о “Измерении эффективности маркетинга”. Если вы пропустили предыдущие части, вот краткое напоминание:

  • Часть 1 подчеркивала превосходство экспериментального дизайна, AB-тестирования или анализа тест-контроль как методологии лучшего класса для измерения маркетинговых вмешательств.
  • Часть 2 подробно описывала “Маркетинг постепенно” с помощью тест-контрольной схемы и акцентировала внимание на важности формулирования гипотез (нулевых и альтернативных) в Части 2.
  • Часть 3 касалась вопроса о том, почему “значимость” важна для увеличения маркетинга, что она представляет собой и как к ней можно прийти.

Краткий обзор:

Нулевая гипотеза (H0) определяется как гипотеза об отсутствии различий между двумя группами → любое наблюдаемое различие случайно или обусловлено случайностью. → Другими словами, в данном случае H0 представляет собой распределение “случайных различий”.

… Рассмотрим пример, который мы использовали в Части 2: Apple запускают маркетинговое вмешательство (рекламу), чтобы продвигать свой новый iPhone среди небольшой группы людей. Мы разработали эксперимент для измерения влияния и случайным образом разделили наших испытуемых на две равные группы: Группа A, подвергающаяся рекламе (тестовая группа), и Группа B, не показывающая рекламы (контрольная группа).

Для понимания “маркетингового влияния” через количественное поведение пользователей мы решили посмотреть на продажи iPhone в двух группах во время кампании и сформулировать нашу гипотезу:

Нулевая гипотеза, H0: Отсутствие влияния маркетинга: Продажи тестовой группы = Продажи контрольной группыАльтернативная гипотеза H1: Влияние маркетинга: Продажи тестовой группы != Продажи контрольной группы

Ошибки первого и второго рода

На самом деле существует всего две возможности для гипотезы H0 – она может быть либо верной, либо ложной. Аналогично на основе наблюдаемых данных существует только два возможных вывода – мы либо отвергаем H0, либо не отвергаем H0.