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Telemetry
제품 분석 SQL 레시피

실험 전환과 수익 상승도 비교

반복되는 이벤트를 이중으로 계산하지 않고 실험 변형별로 전환, 참가자당 수익 및 상대적 상승도를 측정합니다.

고급experiment_events검토됨 2026-07-28테스트됨 아파치 DataFusion 45.2.0

검토자 Telemetry 제품 팀 . SQL 문법, 필수 이벤트 필드, 예제 결과, 쿼리 사용 시 제한 사항을 확인했습니다. 이 페이지의 검토 담당자

질문에 답변됨

실험을 통해 할당된 참가자당 전환율과 수익이 향상되었습니까?

실험 결과에는 참가자당 하나의 할당, 고정된 결과 창, 전환과 가치가 모두 필요합니다. 이 패턴은 각 변형을 대조군과 비교하기 전에 반복되는 이벤트를 참가자 수준 기록으로 축소합니다.

이벤트 스키마

쿼리가 예상하는 필드

필드유형그것이 존재하는 이유
timestamp_utcTimestamp할당 또는 결과 이벤트 시간(UTC)입니다.
experiment_nameUtf8안정적인 실험 식별자입니다.
variantUtf8통제 또는 명명된 치료법.
user_idUtf8안정적인 참가자 식별자.
event_nameUtf8experiment_assigned 또는 purchase_completed.
revenue_usdFloat64완료된 구매에 대한 정규화된 수익입니다.
DataFusion SQL

쿼리 복사

sql
WITH participant_outcomes AS (
  SELECT
    experiment_name,
    variant,
    user_id,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'experiment_assigned' THEN 1 ELSE 0 END)
      AS was_assigned,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'purchase_completed' THEN 1 ELSE 0 END)
      AS converted,
    SUM(CASE
      WHEN event_name = 'purchase_completed' THEN revenue_usd
      ELSE 0.0
    END) AS revenue_usd
  FROM experiment_events
  WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '60 days'
  GROUP BY experiment_name, variant, user_id
),
variant_summary AS (
  SELECT
    experiment_name,
    variant,
    COUNT(*) AS participants,
    SUM(converted) AS converted_participants,
    100.0 * SUM(converted) / NULLIF(COUNT(*), 0) AS conversion_rate_pct,
    SUM(revenue_usd) / NULLIF(COUNT(*), 0) AS revenue_per_participant_usd
  FROM participant_outcomes
  WHERE was_assigned = 1
  GROUP BY experiment_name, variant
),
control AS (
  SELECT
    experiment_name,
    conversion_rate_pct AS control_conversion_rate_pct
  FROM variant_summary
  WHERE variant = 'control'
)
SELECT
  summary.experiment_name,
  summary.variant,
  summary.participants,
  summary.converted_participants,
  summary.conversion_rate_pct,
  summary.revenue_per_participant_usd,
  100.0 * (
    summary.conversion_rate_pct - control.control_conversion_rate_pct
  ) / NULLIF(control.control_conversion_rate_pct, 0) AS relative_lift_pct
FROM variant_summary AS summary
JOIN control
  ON control.experiment_name = summary.experiment_name
ORDER BY summary.experiment_name, summary.variant;

이 읽기 전용 쿼리는 빈 유형의 테이블에 대해 계획되고 실행됩니다. 아파치 DataFusion 45.2.0. 결정론적 샘플 출력은 합성되어 별도로 검토됩니다. 자신의 데이터에 대해 필드 유형, 임계값 및 비즈니스 정의를 검증합니다. 테스트 방법론을 읽어보세요.

쿼리 결과

실험 대안별 전환 상승도

이 치료법은 참가자당 전환율과 수익이 더 높습니다. 통계적 불확실성은 출시 전에 여전히 검토가 필요합니다.

experiment_namevariantparticipantsconverted_participantsconversion_rate_pctrevenue_per_participant_usdrelative_lift_pct
annual_plan_checkoutcontrol2,14027812.9918.420
annual_plan_checkoutproof_near_cta2,18732614.9121.7614.78

합성 예제 출력. 운영 결정에 사용하기 전에 자체 이벤트 스키마 및 임계값에 대해 쿼리를 실행하세요.

Conversion lift by experiment variant: Compare experiment conversion and revenue lift 예제 결과의 합성 conversion_rate_pct 값에 대한 정적 차트
결정론적 예제 출력의 색인 생성 가능한 SVG입니다. 기사, 런북 또는 저작자가 포함된 디자인 검토를 위해 다운로드하세요.

예제 재현

샘플 데이터 다운로드

JSON 번들은 타입이 지정된 이벤트 계약을 포함합니다. illustrative 입력 행, 정확한 SQL, 예상 출력, 검토 참고 사항 및 엔진 버전. CSV에는 표시된 결과가 포함됩니다.

SQL 작동 방식

  1. 1첫 번째 CTE는 할당된 참가자당 하나의 결과 레코드를 생성하여 반복 구매 또는 추적 이벤트가 분모를 부풀리는 것을 방지합니다.
  2. 2변형 요약은 참여자 수, 전환 및 수익을 보존하므로 상업적 가치 없이는 더 높은 전환율이 평가되지 않습니다.
  3. 3최종 조인은 모든 변형을 제어율과 비교하고 백분율 상승이 아닌 상대적인 결과를 보고합니다.

확인할 경계 사례

  • 여러 변종에 노출된 참가자를 제외하거나 문서화된 치료 의도 규칙에 따라 참가자를 할당합니다.
  • 각 참여자의 관찰 기간이 모두 지난 뒤에 전환하지 않은 참여자로 집계합니다.
  • 승자를 선언하기 전에 신뢰 구간이나 사전 합의된 통계 테스트를 계산하세요.

추천 대시보드

  • 바: 변형별 conversion_rate_pct
  • 표: 참가자, 참가자당 수익 및 상대적 상승도
  • 추세: 관찰 기간 종료 후 배정 주별 코호트 전환율

알림 안내

일반적인 실험 변형 페이지를 페이지로 이동하지 마세요. 할당 잔액, 이벤트 전달 또는 가드레일 지표가 중단된 경우에만 알림합니다.

알림 설정 읽기

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관련 계측 및 가이드

분석 계속하기

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