Vì sao Pulse
Ba điều mà một người mua cẩn thận thường phải tự đào bới: phép đo hoạt động ra sao, nó khác gì thứ bạn đang chạy, và nó ngừng đáng tin ở đâu. Cả ba nằm trên một trang vì bạn không nên phải hỏi.
1
Một lệnh tái tạo lại mọi con số
từ chính kho mã của chúng tôi, không phải bảng tính
12/12
Lần chạy thống nhất hạng mục sửa đầu bảng
trên mọi seed và cách trọng số đã thử
0
Số liệu chuyển đổi trên website này
vì chưa đo được cái nào trên lưu lượng nhà bán
Con số thứ ba mới là con số đáng đọc. Nếu một con số không tái tạo được thì nó không được in ra, và đó là lý do ở đây không có tuyên bố tăng trưởng nào.
Phương pháp
Bắt đầu từ một kệ sản phẩm và một tập câu hỏi mà người mua đang cố trả lời. Với từng thuộc tính, chúng tôi tính xem việc ghi nó ở mọi sản phẩm sẽ cải thiện bao nhiêu khả năng phân biệt các sản phẩm đó của người mua, rồi trừ đi phần nó đã đóng góp hôm nay. Chênh lệch chính là khoảng trống, đo bằng bit.
Bit là đơn vị đúng vì câu hỏi ở đây thực sự là về thông tin: biết trường này thì loại bỏ được bao nhiêu độ bất định? Một trường được ghi ở mọi sản phẩm với cùng một giá trị thì không loại bỏ được gì. Một trường không được ghi ở đâu cả thì hôm nay không loại bỏ được gì nhưng có thể loại bỏ rất nhiều khi đã điền xong. Đó là lý do chỉ nhìn vào sự vắng mặt là một chỉ dẫn kém, và vì sao một tỷ lệ hoàn thiện không trả lời được câu hỏi này.
Nửa còn lại là nhu cầu. Một thuộc tính chỉ có ý nghĩa trong chừng mực người mua đang cố quyết định điều gì đó liên quan tới nó. Chúng tôi chấm từng thuộc tính đối chiếu với các yêu cầu đã nêu cho ngành hàng đó, nên một trường không quyết định nào của ai dựa vào sẽ có điểm gần bằng không, dù nó trống đến đâu.
So sánh với chúng tôi
Phần lớn công cụ ưu tiên hoá công việc trên danh mục đều xếp hạng theo mức tương tác. Điều đó hợp lý và có đúng một điểm mù mang tính cấu trúc, tình cờ lại là điểm tốn kém.
| Engagement-ranked tooling | Pulse | |
|---|---|---|
| Xếp hạng theo | Những gì người mua đã tương tác: bộ lọc được dùng, lượt nhấp, hiệu quả theo kênh | Mức mỗi thuộc tính làm thay đổi những quyết định người mua đang cố đưa ra |
| Một trường được ghi ở không sản phẩm nào | Không sinh ra tương tác, nên không bao giờ nổi lên | Có thể về nhất. Kích thước màn hình đã về nhất, trên kệ hàng chúng tôi đo |
| Đơn vị | Số đếm và tỷ lệ phần trăm | Bit thông tin quyết định |
| Cần lưu lượng | Có, để học từ đó | Không. Đây là một thuộc tính của danh mục |
| Cho biết chi phí của việc sửa | Hiếm khi | Có: trích xuất được từ văn bản của bạn, ánh xạ được từ một nguồn dữ liệu, hay thực sự chưa có |
| Công bố giới hạn của mình | Ít khi | Ngay trên trang này, ở mục kế tiếp |
Đây không phải khẳng định rằng xếp hạng theo tương tác là sai. Nếu bạn đang chạy một công cụ như vậy, hãy giữ nó. Chúng đọc đúng những trường danh mục mà chúng tôi đọc, và đó là lý do bản kiểm tra cũng giúp ích cho chúng.
Những gì chúng tôi chưa thể khẳng định
Chúng tôi chưa chạy thử nghiệm trực tiếp nào trên lưu lượng của nhà bán, nên không có con số chuyển đổi hay doanh thu nào và sẽ không đưa ra. Điều chúng tôi sẽ làm là cho bạn xem thiết kế thử nghiệm, với nhóm đối chứng được giữ lại, và báo cáo kết quả kể cả khi nó không kết luận được.
Trên kệ hàng chúng tôi đo, kích thước màn hình về nhất ở 12 trên 12 lần chạy, qua mọi seed, mọi cách đặt trọng số và mọi phạm vi ước lượng đã thử. Các vị trí từ hai đến bốn xê dịch giữa các lần chạy. Chúng tôi công bố toàn bộ thứ hạng nhưng chỉ bảo vệ phần đầu của nó.
Phần mô phỏng một danh mục hoàn chỉnh chỉ dùng được những giá trị mà kệ hàng đã ghi. Ở nơi các giá trị đã ghi của một thuộc tính không đại diện cho dải giá trị thật của nó, phần mô phỏng ấy sai theo một cách chúng tôi gọi tên được nhưng chưa sửa được. Nó cần một phân phối giá trị lấy từ bên ngoài danh mục đang được sửa.
Về nguyên tắc, phương pháp không phụ thuộc ngành hàng. Trên thực tế chúng tôi mới đo một số ít kệ hàng. Liệu các hiệu ứng ấy có đúng với kệ hàng của bạn hay không thì chính bản kiểm tra sẽ trả lời, và đó là lý do chính đáng để bắt đầu bằng một ngành hàng thay vì một hợp đồng.