Why you should use Ecommerce Analytics Test?

The eコマース分析テスト makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects: eコマース分析原則の理解 eコマース分析ツールからのデータを分析および解釈する能力 Googleアナリティクスとその機能に関する知識デジタルマーケティング戦略と概念の習熟度 eコマース分析のためのデータ分析技術の専門知識 eコマース分析におけるキーパフォーマンスインジケーター（KPI）の理解 eCommerce分析のためのA/Bテスト方法に精通している eコマース分析データから実用的な洞察を生成する機能変換率の最適化（CRO）分析の実施経験高度なeコマース分析ツールとプラットフォームの知識

Ecommerce Analytics Test

Q: What topics are covered in the Ecommerce Analytics Test?

eコマース分析 グーグルアナリティクス デジタルマーケティング データ分析

About the test:

eコマース分析テストは、eコマース分析、データ分析、ビジネスインテリジェンスにおける候補者の知識とスキルを評価します。 eコマースデータを分析し、マーケティング戦略を最適化する候補者の能力を評価します。このテストには、シナリオベースの複数選択の質問が含まれています。

Covered skills:

eコマース分析
デジタルマーケティング

グーグルアナリティクス
データ分析

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9 reasons why

Adaface Ecommerce Analytics Assessment Test is the most accurate way to shortlist eコマースアナリストs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Ecommerce Analytics Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

eコマースデータを分析し、洞察を導き出す能力
Googleアナリティクスとeコマースでのアプリケーションの知識
デジタルマーケティング戦略の理解とeコマースへの影響
データ分析技術とツールの習熟度
eコマースのためにキーパフォーマンスインジケーター（KPI）を測定および最適化する能力
eコマースの目標と漏斗の実装と追跡の経験
eコマースのA/Bテスト方法に精通しています
eコマース分析の問題をトラブルシューティングする能力を備えた強力な問題解決スキル

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface

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Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

これらは、10,000以上の質問のライブラリからのわずかなサンプルです。これに関する実際の質問 eコマース分析テストグーグルできません.

🧐 Question
Medium Hiring Developer Skewed Data Graph	Solve
Two companies A and B hired developers from the year 2001 to 2005. The given bar graph shows the hiring details. Now select the statements that are true based on the given details. A: The data given for Company A is skewed to the left. B: The data given for Company B is skewed to the right. C: The data given for Company A is skewed to the right. D: For Company B, mean and mode are equal. E: For Company B, mean is equal to median but less than mode. F: For Company A, median is less than mode but greater than mean.
Medium Negative correlation	Solve
Saffi, one of the popular schools in San Francisco did a school wide study of the students in middle school. The study found that there is a negative correlation between the time spent on Facebook per day by students and their academic achievement. How can we understand the results of this study? A: An increase in time spent on Facebook per day causes a drop in the academic achievement of students at the middle school level. B: There is an association between an increase in time spent on Facebook per day and the drop in the academic achievement of students at Saffi. C: An increase in the time spent on Facebook per day causes a drop in the academic achievement of students at Saffi. D: There is an association between an increase in time spent on Facebook per day and the drop in the academic achievement of students at the middle school level.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Hiring Developer Skewed Data Graph	3 mins Data Analysis	Solve
Two companies A and B hired developers from the year 2001 to 2005. The given bar graph shows the hiring details. Now select the statements that are true based on the given details. A: The data given for Company A is skewed to the left. B: The data given for Company B is skewed to the right. C: The data given for Company A is skewed to the right. D: For Company B, mean and mode are equal. E: For Company B, mean is equal to median but less than mode. F: For Company A, median is less than mode but greater than mean.
	Medium Negative correlation	2 mins Data Analysis	Solve
Saffi, one of the popular schools in San Francisco did a school wide study of the students in middle school. The study found that there is a negative correlation between the time spent on Facebook per day by students and their academic achievement. How can we understand the results of this study? A: An increase in time spent on Facebook per day causes a drop in the academic achievement of students at the middle school level. B: There is an association between an increase in time spent on Facebook per day and the drop in the academic achievement of students at Saffi. C: An increase in the time spent on Facebook per day causes a drop in the academic achievement of students at Saffi. D: There is an association between an increase in time spent on Facebook per day and the drop in the academic achievement of students at the middle school level.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Hiring Developer Skewed Data Graph	Data Analysis	Medium	3 mins	Solve
Two companies A and B hired developers from the year 2001 to 2005. The given bar graph shows the hiring details. Now select the statements that are true based on the given details. A: The data given for Company A is skewed to the left. B: The data given for Company B is skewed to the right. C: The data given for Company A is skewed to the right. D: For Company B, mean and mode are equal. E: For Company B, mean is equal to median but less than mode. F: For Company A, median is less than mode but greater than mean.
	Negative correlation	Data Analysis	Medium	2 mins	Solve
Saffi, one of the popular schools in San Francisco did a school wide study of the students in middle school. The study found that there is a negative correlation between the time spent on Facebook per day by students and their academic achievement. How can we understand the results of this study? A: An increase in time spent on Facebook per day causes a drop in the academic achievement of students at the middle school level. B: There is an association between an increase in time spent on Facebook per day and the drop in the academic achievement of students at Saffi. C: An increase in the time spent on Facebook per day causes a drop in the academic achievement of students at Saffi. D: There is an association between an increase in time spent on Facebook per day and the drop in the academic achievement of students at the middle school level.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Adaface を使用することで、最初の選考プロセスを 75% 以上最適化することができ、採用担当マネージャーと人材獲得チームの両方にとって貴重な時間を同様に解放することができました。

Brandon Lee, 人々の責任者, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment eコマース分析テスト in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the eコマース分析テスト from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

Reason #9

Advanced Proctoring

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About the Ecommerce Analytics Online Test

Why you should use Pre-employment Ecommerce Analytics Test?

The eコマース分析テスト makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

eコマース分析原則の理解
eコマース分析ツールからのデータを分析および解釈する能力
Googleアナリティクスとその機能に関する知識
デジタルマーケティング戦略と概念の習熟度
eコマース分析のためのデータ分析技術の専門知識
eコマース分析におけるキーパフォーマンスインジケーター（KPI）の理解
eCommerce分析のためのA/Bテスト方法に精通している
eコマース分析データから実用的な洞察を生成する機能
変換率の最適化（CRO）分析の実施経験
高度なeコマース分析ツールとプラットフォームの知識

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Ecommerce Analytics Test?

eコマース分析
ecommerce分析には、データの収集、解釈、および利用が含まれ、オンラインビジネスパフォーマンスを最適化します。ウェブサイトのトラフィック、顧客行動、変換率、およびeコマースの成長を促進するその他の主要なメトリックの追跡と分析が含まれます。ユーザーがWebサイトトラフィックを追跡し、ユーザーの動作を分析できるGoogle。ウェブサイトのパフォーマンス、視聴者の人口統計、ユーザーの獲得、その他のメトリックに関する貴重な洞察を提供し、企業がオンラインプレゼンスを改善するためのデータ駆動型の決定を支援します。
Full list of covered topics
The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for eコマース分析テスト to be based on.
eコマースパフォーマンスメトリック
変換率の最適化
顧客のセグメンテーション
オンライン広告キャンペーン
eコマース追跡の実装
製品カテゴリ分析
ユーザーの動作分析
カート放棄分析
ランディングページの最適化
モバイルeコマーストレンド
eコマースのためのソーシャルメディアマーケティング
クロスセリングとアップセリング戦略
eコマース分析レポート
Google Analyticsの目標と目標
eコマースデータの視覚化
パフォーマンス測定フレームワーク
eコマースSEOテクニック
eコマースのGoogleタグマネージャー
顧客の生涯価値分析
eコマースのメールマーケティング分析
カスタマージャーニーマッピング
顧客維持戦略
eコマースデータクレンジング
eコマースデータモデリング
eコマースの帰属モデリング
eコマースの競合分析
eコマースデータウェアハウジング
eコマースのパーソナライズ
eコマースの予測分析
eコマースのRFM分析
eコマースのセグメンテーション分析
ウェブサイトのユーザビリティ分析
漏斗の最適化
販売指標分析
eコマースデータガバナンス
eコマースデータ視覚化ツール
顧客満足度分析
eコマースのための効果的なキーワード研究
eコマース市場調査
カスタマーレビュー分析
eコマースデータセキュリティ
eコマースデータプライバシー
eコマースの電子メールキャンペーン分析
eコマース価格設定の最適化
ユーザーエクスペリエンス分析
eコマースにおける季節の傾向分析
eコマースにおけるデータ駆動型の意思決定
ウェブサイトの負荷速度最適化
顧客フィードバック分析
eコマースパフォーマンスベンチマーク
eコマースのマルチチャネル属性
eコマースのWeb分析
eコマースデータ統合
eコマースのCRM分析
eコマース詐欺検出

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What roles can I use the Ecommerce Analytics Test for?

eコマースアナリスト
マーケティングアナリスト
データアナリスト
ビジネスインテリジェンスアナリスト
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データベース管理者

How is the Ecommerce Analytics Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Googleアナリティクスの追跡とタグ付けの詳細な理解
eコマース分析における視聴者のセグメント化とターゲットに関する専門知識
eコマース分析ダッシュボードを作成および管理する機能
eコマース分析のためにファンネル分析を実施する習熟度
eコマース分析におけるカスタマージャーニーマッピングの理解
帰属モデルとマルチチャネル分析の知識
eコマース分析データを他のシステムと統合した経験
eコマース分析でコホート分析を実行する能力
eコマース分析の予測モデリングと予測に関する専門知識
eコマース分析のためのデータ視覚化手法の理解

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採用担当者は、パネル面接中に尋ねる専門的な質問を通じて、どの候補者がより良いスコアを持っているかを判断し、スコアがそれほど高くない候補者と区別できると感じました。彼らです非常に満足 Adaface のスクリーニングで最終候補者リストに選ばれた候補者の質を重視します。

85%

スクリーニング時間の短縮

完全なケーススタディを表示します

Ecommerce Analytics Hiring Test よくある質問

複数のスキルを1つのカスタム評価に組み合わせることはできますか？

そのとおり。カスタム評価は、職務内容に基づいて設定され、指定したすべての必須スキルに関する質問が含まれます。

アンチチートまたは監督の機能はありますか？

次のアンチチート機能があります。

グーグル不可能な質問
IP監督
Webの提案
ウェブカメラの監督
盗作の検出
安全なブラウザ

[プロクチャリング機能]（https://www.adaface.com/proctoring）の詳細をご覧ください。

テストスコアを解釈するにはどうすればよいですか？

留意すべき主なことは、評価が選択ツールではなく排除ツールであることです。スキル評価が最適化され、技術的にその役割の資格がない候補者を排除するのに役立ちます。これは、役割の最良の候補者を見つけるのに役立つために最適化されていません。したがって、評価を使用する理想的な方法は、しきい値スコア（通常は55％、ベンチマークを支援します）を決定し、インタビューの次のラウンドのしきい値を超えてスコアを上回るすべての候補者を招待することです。