A/B testi, farklı reklam varyantlarının performansını karşılaştırarak en etkili reklamı belirlemeyi amaçlar. Bu analiz, reklam içeriğinin ve tasarımının optimizasyonu için kullanılır. A/B testleri, kullanıcıların nasıl tepki verdiğini anlamamıza ve bu verilere dayanarak daha etkili reklam stratejileri geliştirmemize olanak tanır. İstatistiksel metodlar kullanarak A/B testi sonuçlarını değerlendirmek, bulguların güvenilirliğini artırır.
Veri Seti Açıklaması
Bu proje için oluşturduğumuz veri seti, A/B testlerinde kullanılan farklı reklam varyantlarının performansını analiz etmek için gerekli olan metrikleri içermektedir:
TestID: Her bir testin benzersiz kimliği
Variant: A/B testi varyantı
Impressions: Reklamın kaç kez görüntülendiği
Clicks: Reklama kaç kez tıklanıldığı
Conversions: Reklamdan elde edilen dönüşüm sayısı
Revenue: Reklamdan elde edilen gelir
Cost: Reklamın maliyeti
Proje Adımları
Veri Yükleme ve İlk Bakış: Veri setini yükleyerek genel bir bakış atacağız. Verinin yapısını inceleyip eksik veya hatalı verileri tespit edeceğiz.
Eksik ve Hatalı Verilerin Temizlenmesi: Eksik değerleri doldurup hatalı verileri düzelteceğiz.
A/B Testi Sonuçlarının Analizi: Farklı varyantların performansını karşılaştıracağız.
Veri Analizi ve Görselleştirme: A/B testi sonuçlarını analiz ederek sonuçları görselleştireceğiz.
İstatistiksel Testler ve P-Value Hesaplama: A/B testi sonuçlarının anlamlılığını değerlendirmek için istatistiksel testler yapacağız.
Reklam İçeriği Optimizasyonu: En yüksek performans gösteren varyantı belirleyerek reklam içeriğini optimize edeceğiz.
Yorumlar