Sensibilité
En poursuivant avec l’indicateur de taux de conversion, vous allez maintenant utiliser les résultats de l’exercice précédent pour évaluer quelques sensibilités potentielles dont nous pourrions nous servir pour planifier notre expérience. Le conversion_rate de référence a été chargé pour vous, calculé de la même manière que dans le chapitre 1. De plus, les valeurs daily_paywall_views et daily_purchases que vous avez calculées précédemment ont été chargées.
Cet exercice fait partie du cours
Analytics client et A/B Testing en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
small_sensitivity = 0.1
# Find the conversion rate when increased by the percentage of the sensitivity above
small_conversion_rate = conversion_rate * (1 + ____)
# Apply the new conversion rate to find how many more users per day that translates to
small_purchasers = daily_paywall_views * small_conversion_rate
# Subtract the initial daily_purcahsers number from this new value to see the lift
purchaser_lift = small_purchasers - daily_purchases
print(small_conversion_rate)
print(small_purchasers)
print(purchaser_lift)