محمود عبدالنبي
تحسين التحويل · قالب وإطار عمل · 1

دليل المستودع: بطاقة ترتيب أولويات تجارب CRO والقوة الإحصائية

صفحة تعريفية مستقلة بمستودع بطاقة ترتيب أولويات تجارب CRO والقوة الإحصائية. توضّح ما الذي يحاول حله، ولمن يناسب، وما الملفات التي ستجدها قبل الانتقال إلى المصدر.

المشكلة التي يعالجها

يوضح التوثيق الأصلي نطاق المشكلة بهذا الوصف:

Develop a professional CRO experiment prioritization system: 1) Extended ICE/PIE scoring framework incorporating Traffic Feasibility and Technical Effort, 2) Python sample size calculator (calc_power.py) computing required sample sizes and test duration (days) given baseline conversion rate and desired MDE, 3) Complete Markdown experiment planning template.

لمن صُمم؟

الجمهور المحدد في README: PRO operating in high-growth e-commerce, digital publishing, and direct-response marketing across Saudi Arabia, UAE, and Egypt.

محتويات المستودع

الملفات الأساسية التي يسردها قسم بنية المستودع في README:

  • examples/ecommerce-experiment-roadmap.md
  • examples/sample_cro_backlog.csv
  • framework/prioritization-rubric.md
  • LICENSE
  • models/cro-experiment-backlog.xlsx
  • playbooks/sample-size-calculator.py
  • README.md
  • src/calc_power.py
  • templates/experiment-design-document.md
  • templates/ice-pie-scoring-model.md
  • tests/test_calculator.py
  • tests/test_power.py

طريقة مراجعته واستخدامه

  1. ابدأ بقراءة README وتأكد أن المشكلة المذكورة تطابق احتياجك الفعلي.
  2. افحص الملفات المذكورة أعلاه؛ أسماء الملفات توضح مكان البيانات والأدوات والقوالب والاختبارات.
  3. اتبع Quick Start الموجود في README، وتحقق من المتطلبات قبل تشغيل أي أمر.
  4. قارن المخرجات بعينة موثقة، وراجع القيود قبل استخدامها في قرار أو عمل عميل.

أمثلة أوامر البدء من README: python -m unittest discover -s tests · python src/calc_power.py --help

النطاق والقيود

  • Statistical Power Requirements: Enforces minimum sample size calculation before launching split tests, preventing tests with insufficient statistical power.
  • ICE vs P.I.E. Hybrid Scoring: Combines Potential, Importance, and Ease with regional implementation risk multipliers.
  • Guardrail Metric Tracking: Prioritization models require explicit guardrail metrics (e.g. Return Rate, Unsubscribe Rate) to prevent destructive short-term conversion gains.

هذه الصفحة تلخص التوثيق المتاح ولا تثبت أداءً أو نتيجة تجارية. تحقق من صلاحية البيانات والمتطلبات قبل الاستخدام.

مستودعات مرتبطة