اقرأ رؤى جمهورك قبل الاختبار

قبل أن تسحب عيّنة، انظر إلى من يستهدفه مرشِّحك. تقسّم لوحة رؤى الجمهور الجمهورَ حسب أي حقل في القائمة، أو حسب سجل الشراء، أو حسب التفاعل، مع صف للقيم المفقودة. دقيقة واحدة هنا تكشف القيم المبعثرة والفجوات التي كانت ستُخِل بالاختبار لولا ذلك.

هذا هو الجزء 2 من سلسلة من ثلاثة أجزاء. بنى الجزء 1 المرشِّح. ويقرأ هذا الجزء الجمهورَ الذي يستهدفه، ويحفظ الجزء 3 الجماهير لإعادة استخدامها.

تتّبع الأمثلة متجر ملابس عتيقة خياليًا اسمه Retro Revival، بأرقام مختلَقة.

أين توجد اللوحة

افتح خطوة الجمهور والعيّنة في تجربة. تقع رؤى الجمهور بجوار المرشِّح. وهي تُظهر من يستهدفه المرشِّح الآن، بعد التأهل، فتصف جهات الاتصال نفسها التي يعدّها مستهدفون. وإن غيّرت المرشِّح، تتبعه اللوحة.

اختر ما تريد رؤيته من التقسيم حسب:

• حقول القائمة: أي عمود في قائمة جهات الاتصال، مثل customer_type أو genre.
• من النشاط: سجل الشراء من المشتريات التي سجّلها MailInApp ومتجرك المتصل، ودرجة التفاعل في فئات من "أقل من 1" إلى "20 أو أكثر".

تُظهر كل قيمة عدد جهات الاتصال المستهدفة التي تحملها ونسبتها. وتُدرج أكثر 12 قيمة شيوعًا، ويُحسب الباقي معًا. ولجهات الاتصال التي بلا قيمة صف خاص، بلا قيمة، أو لم يُسجَّل أي نشاط في التفاعل. وفي قائمة كبيرة جدًا، قد تقسّم اللوحة عيّنةً منها وتذكر ذلك.

تركيبة Retro Revival

يستهدف مرشِّح Retro Revival ‏6,420 مشتركًا. وعند تقسيمهم حسب customer_type:

يشكّل العملاء نحو ثلث الجمهور. ويشتري العملاء والعملاء المحتملون بمعدلات مختلفة جدًا، فلو نالت مجموعةٌ مصادفةً عملاءَ أكثر، لربما فازت بسبب تركيبتها لا بسبب مكافأتها. وهذا ما تمنعه عيّنة عشوائية متوازنة: فهي تسحب بشكل منفصل داخل كل قيمة، فتحصل المجموعتان على التركيبة نفسها.

ما يجب التحقق منه قبل السحب

قيم ينبغي أن تكون واحدة. تتجاهل المرشِّحات حالة الأحرف، لكن التقسيم والعيّنة المتوازنة لا يتجاهلانها. فتظهر "Customer" و"customer" في صفّين وتصبحان مجموعتين. إن رأيت قيمًا شبه مكررة، فصحّحها في القائمة أولًا.

حجم صف "بلا قيمة". تشكّل جهات الاتصال الـ128 لدى Retro Revival التي بلا customer_type ‏2% من الجمهور. وتعامل العيّنة المتوازنة هؤلاء بوصفهم مجموعة مستقلة وتقسمهم بالتساوي، وهذا مقبول بهذا الحجم. أما إن كان ثلث الجمهور بلا قيمة، فاملأ العمود قبل الموازنة عليه، أو وازِن على حقل آخر.

مجموعات صغيرة جدًا. القيمة التي لا تحملها إلا بضع جهات اتصال لا تضيف إلى الموازنة إلا القليل، ولا تقول شيئًا وحدها. وإن كان للحقل قيم نادرة كثيرة، فاجمعها في قيمة أوسع، مثل "other".

من النشط فعلًا. يُظهر عرض درجة التفاعل كم من الجمهور تفاعل معك مؤخرًا. وحصة كبيرة من لم يُسجَّل أي نشاط تعني معدلات أدنى مما يوحي به سجلّك، فتحقّق من المعدّل الأساسي في المخطِّط قبل أن تثق بحجم العيّنة الذي يقترحه.

ما ليست عليه. تصف اللوحة الجمهور فقط. فهي لا تقارن شيئًا، ولا تتنبأ نسبها بالنتائج.

ثم اختر العيّنة

في العيّنة، اختر عيّنة عشوائية متوازنة واضبط الموازنة حسب على الحقل الذي تحققت منه. والسحب المتوازن متاح من باقة Pro فما فوق. وفي الباقات الأخرى، تظل عيّنة عشوائية توزّع المجموعات عشوائيًا، ومع بضعة آلاف من جهات الاتصال تخرج التركيبة عادةً متقاربة.

وازن Retro Revival حسب customer_type وسحب 4,000 جهة اتصال: 1,440 عميلًا، و2,480 عميلًا محتملًا، و80 بلا قيمة، مقسّمين بالتساوي بين المجموعتين.

البدء

في خطوة الجمهور والعيّنة من تجربة مسوَّدة، افتح رؤى الجمهور وقسّم الجمهور حسب الحقل الذي تنوي الموازنة عليه. صحّح في القائمة القيم المكررة والفجوات الكبيرة، ثم اختر عيّنة عشوائية متوازنة. ولإعادة استخدام هذا الجمهور في إرسالات واختبارات أخرى، اقرأ الجزء 3.