실험에 변형을 추가하십시오

실험에는 적어도 하나의 변형이 필요합니다. 실험은 변형 경험을 대조 경험과 비교하며, 대조 경험은 일반적으로 제품의 현재 사용자 경험(UX)입니다. 실험은 알려진 수치(현재 앱의 성능)에 비해 변형의 성능을 측정합니다.

변형 추가 및 관리

실험은 초기 변형을 자동으로 생성합니다. 기본적으로 이 변형은 treatment이라는 이름을 사용합니다. 실행 중인 실험을 설명하기 위해 변형의 이름을 변경할 수 있습니다.

코드에서 변형 값을 사용하십시오

코드베이스에서 실험을 구현할 때 변형의 값을 사용하여 해당 변형을 참조하십시오. 실험 SDK는 스페이스 없이 소문자로 변형 값을 반환합니다.

변형에 대한 설명을 추가합니다. 다른 사람들이 당신의 실험이 무엇을 하는지 이해할 수 있도록 구체적으로 작성하십시오.
선택적 페이로드를 추가합니다. 페이로드는 추가 코드를 필요로 하지 않고 변형의 경험을 동적으로 변경하는 JSON 객체입니다.
예를 들어 마케팅 웹 페이지에서 새로운 시작 화면을 테스트하고 있다면 초기 결과에 따르면 다른 콘텐츠가 성능을 향상시킬 수 있습니다. 코드베이스를 편집하는 대신 페이로드에 변경 사항을 포함하면 실험에서 자동으로 변경 사항을 적용합니다.
코드를 창에 붙여넣거나 입력합니다.
적용을 클릭합니다.

실험에 변형을 원하는 만큼 추가할 수 있지만, 변형을 너무 많이 추가하면 실험이 통계적 유의성에 도달하기가 더 어려워질 수 있습니다. 실험을 필요한 최소한의 변형 수로 유지하십시오.

변형을 순서 무관하게 끌어다 놓을 수 있습니다.control 레이블이 있는 변형은 리스트에서의 위치에 관계없이 항상 대조 변형입니다.

달리 지정하지 않는 한 실험에서는 변형 대상 구간에 트래픽을 균등하게 분할합니다. 특정 변형에 더 많은 트래픽을 전송하려면 변형 분포를 사용자 정의하십시오. 실험에서 타겟팅 > 배포로 이동하여 배포 비율을 변경합니다.

포함한 각 사용자 세그먼트에 대해 트래픽을 다르게 분산하려면 다음을 수행하십시오.

이 접근법은 실험 결과에 편향을 유발할 수 있습니다. 일반적으로 실험에서 모든 사용자 세그먼트에 걸쳐 균일한 할당 비율을 사용하십시오.

비균일한 할당 비율은 실험이 실행되는 동안 사용자가 롤아웃과 변형을 변경할 때 실수로 발생하는 경우가 많습니다.

Amplitude 실험은 필요한 경우 계층화된 샘플링(비균일 할당 비율)을 제공합니다. 세그먼트별 롤아웃 컨트롤 허용 토글을 켜기로 전환합니다. 이 옵션은 타겟 사용자를 선택한 경우에만 나타납니다.

이 스위치는 실험용으로만 나타나며 기능 플래그용으로는 나타나지 않습니다. Amplitude는 실험이 활성 상태일 때 스위치를 비활성화합니다.

계속을 클릭하여 배포 단계로 이동합니다.

다음 단계에서는 이 실험의 롤아웃 비율을 설정합니다. 배포 비율은 실험에 참여한 실험 사용자 세그먼트의 사용자 비율입니다. 실험 설계 패널의 배포 섹션에서 배포 비율을 찾습니다.

실험에 버킷팅할 수 있는 사용자 비율을 입력하십시오. 사용자 중 100% 미만에게 실험을 배포할 경우 나머지 사용자는 기본 제품 경험을 보게 되며 전체 실험 계산에 포함되지 않습니다.

실험에서는 사용자 세그먼트에 포함되지 않는 사용자보다 먼저 규칙 기반 사용자 세그먼트의 사용자를 평가합니다. 실험에서는 개별 사용자 또는 장치 ID를 먼저 평가한 후 두 가지 모두를 평가합니다.

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