الفجوة بين أدوات اختبار أ/ب والنتائج الواقعية

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

لقد قمت بتنفيذ ملف A B / اختبارات، حلل البيانات بدقة ، وقدم قرارات استراتيجية بناء على النتائج. ومع ذلك ، يظهر موقف محير مثل النتائج التي لوحظت في تلك المعقدة أدوات اختبار A / B فشل في التوافق مع ملاحظات العالم الحقيقي.

ما يعطي؟ مرحبًا بك في عالم التناقض بين أدوات اختبار A / B و ملاحظات من واقع الحياة. إنها رحلة برية حيث العوامل مثل التباين الإحصائي, أخذ العينات التحيز, الاختلافات السياقية, مواطن الخلل الفنية, اختلال الإطار الزمني، وحتى تراجع إلى المتوسط يمكن أن تتخلص من نتائجك المحسوبة بعناية.

اربط حزام الأمان بينما نغوص في التفاصيل الجوهرية لسبب ذلك التناقضات تحدث وما يمكنك فعله حيالها.

التفاصيل-الحقيقة-أب-اختبار-التقنية

Iالمصدر بركه

مشكلة تقنية

تعتمد أدوات اختبار A / B على كود جافا سكريبت أو غيرها من التطبيقات الفنية لتعيين المستخدمين لأشكال مختلفة. ومع ذلك ، على الرغم من مدى قوتها ، فإن هذه الأدوات هي ليست محصنة ضد القضايا التقنية يمكن أن تؤثر على دقة نتائجها. على سبيل المثال، أخطاء البرنامج النصي داخل التنفيذ يمكن أن يحدث ، منع التتبع الصحيح من تفاعلات المستخدم أو مما يؤدي إلى تعيين خاطئ من المستخدمين إلى الاختلافات. هؤلاء يمكن أن تؤدي الأخطاء إلى تعطيل البيانات عملية الجمع و إدخال التناقضات في النتائج التي تم الحصول عليها. بالإضافة إلى ذلك ، مشاكل التوافق مع متصفحات الويب المختلفة or الاختلافات في آليات التخزين المؤقت قد تؤثر على وظائف الأداة مما يؤدي إلى تناقضات بين الملاحظ النتائج و تجربة المستخدم الفعلية.

علاوة على ذلك ، فإن تأثير مشكلة تقنية يمكن أن تختلف اعتمادًا على تعقيد الموقع or التطبيق قيد الاختبار. تتميز مواقع الويب المعقدة مسارات المستخدم or محتوى ديناميكي معرضة بشكل خاص للتحديات التقنية التي يمكن تعطيل اختبار A / B عملية. حضور ال نصوص الطرف الثالث or التكاملات يمكن أن يزيد من تعقيد الأمور ، مثل الصراعات or أخطاء في هذه المكونات يمكن أن تتداخل مع تتبع دقيق لسلوك المستخدم. تؤكد هذه التعقيدات الفنية على أهمية الاختبار الشامل وضمان الجودة لضمان حسن سير العمل أدوات اختبار A / B و تقليل احتمالات التناقضات بين نتائج الأدوات والأداء الفعلي للتغيرات في سيناريوهات العالم الحقيقي.

تفصيل-الحقيقة-أب-اختبار-أخذ العينات-التحيز

صورة مصدر

أخذ العينات التحيز

غالبًا ما تخصص أدوات اختبار A / B المستخدمين لـ اختلافات مختلفة بشكل عشوائي. ومع ذلك ، نظرًا للطبيعة العشوائية للمهمة ، يمكن أن تكون هناك حالات حيث شرائح مستخدم معينة بشكل غير متناسب ممثلة في شكل واحد مقارنة بأخرى. هذا يمكن أن يعرض انحياز وتؤثر على النتائج لوحظ في الأداة. على سبيل المثال ، إذا تم عرض شكل معين بشكل متكرر أكثر للمستخدمين يميل بالفعل إلى إجراء عملية شراء، قد يتضخم بشكل مصطنع معدل التحويل لهذا الشكل.

وبالمثل ، إذا كان أ شريحة معينة من المستخدمين ممثلة تمثيلا ناقصا في شكل ، الأداة قد لا تلتقط سلوكهم بشكل مناسب ، مما يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة حول فعالية التباين. هذا أخذ العينات التحيز يمكن أن تخلق تناقض بين النتائج التي تم الحصول عليها من أدوات اختبار AB و السلوك الفعلي لقاعدة المستخدمين الأوسع.

اختلال الإطار الزمني

أدوات اختبار A / B نموذجيًا تتراكم البيانات خلال فترة محددة لتحليل النتائج. ومع ذلك ، فإن توقيت جمع البيانات في ما يتعلق الأداء الحي يمكن للاختلاف إدخال تناقضات. واحد قضية شائعة هي عندما تجمع الأداة البيانات لمدة أطول من الفترة التي كان فيها التباين نشطًا بالفعل. في مثل هذه الحالات ، يمكن للأداة دون قصد تتضمن فترات زمنية إضافية حيث أداء التباين يختلف عن الإصدار المقصود، وبالتالي تحريف التحليل العام. هذا يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات مضللة و قطع الاتصال بين نتائج الأداة و التأثير الفعلي من التغيير خلال الإطار الزمني المقصود.

على العكس من ذلك ، يمكن أن تكون هناك أيضًا حالات تكون فيها فترة جمع البيانات لأداة اختبار A / B يقصر عن التقاط التأثير الكامل من الاختلاف. إذا كان الإطار الزمني للأداة is أقصر من الفترة التي يستغرقها المستخدمون للمشاركة الكاملة مع الاختلاف والاستجابة له ، قد تكون النتائج لا تعكس الحقيقة بدقة أداء. يمكن أن يحدث هذا عندما يتطلب الاختلاف فترة تكيف أطول للمستخدمين لتعديل سلوكهم أو عندما يكون تأثير الاختلاف يتكشف تدريجيًا متأخر , بعد فوات الوقت. في مثل هذه الحالات ، قد تقوم الأداة قبل الأوان باستخلاص استنتاجات حول فعالية التباين ، مما يؤدي إلى أ تناقض بين نتائج الأداة والأداء الفعلي طويل المدى في ظروف العالم الحقيقي.

إلى التخفيف من التأثير من اختلال الإطار الزمني ، فمن الأهمية بمكان التخطيط بعناية و تزامن فترة جمع البيانات لأدوات اختبار A / B مع النشر المباشر للاختلافات. هذا ينطوي على المحاذاة تواريخ البدء والانتهاء من مرحلة الاختبار مع الإطار الزمني الفعلي عندما تكون الاختلافات نشطة. بالإضافة إلى ذلك ، مع الأخذ في الاعتبار وقت التأخر المحتمل للمستخدمين للتكيف والاستجابة للتغييرات يمكن أن توفر أ فهم أكثر شمولاً للتأثير الحقيقي للاختلاف. من خلال ضمان التوافق الصحيح للأطر الزمنية ، يمكن للشركات القيام بذلك والحد من المخاطر من التناقضات وتحقيق المزيد دقيقة تعتمد على البيانات القرارات بناءً على النتائج التي تم الحصول عليها من اختبار A / B.

تفصيل-الحقيقة-ab-test-shiny_new_object

صورة مصدر

الاختلاف السياقي

غالبًا ما تعمل أدوات اختبار A / B في نطاق بيئة الاختبار الخاضعة للرقابةحيث يوجد المستخدمون غير مدرك للاختبار وقد تتصرف بشكل مختلف مقارنةً بوقت الاختلاف يعيش في العالم الحقيقي. عامل مهم يساهم في التناقض بين نتائج أداة الاختبار والأداء الحي هو تأثير الجدة. عندما المستخدمين تواجه تباينًا جديدًا في بيئة الاختبار ، قد يفعلون ذلك تظهر فضول متزايد or المشاركة ببساطة لأنه يختلف عما اعتادوا عليه. هذا يمكن تضخم بشكل مصطنع مقاييس الأداء التي سجلتها أداة الاختبار ، حيث قد يتفاعل المستخدمون مع التباين بحماس أكبر مما يفعلون في عاداتهم العادية في التصفح أو الشراء.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن الوعي كونها جزءًا من التجربة يمكن أن تؤثر على سلوك المستخدم. عندما يدرك المستخدمون أنهم جزء من عملية اختبار ، يمكنهم ذلك تظهر واعية or التحيزات اللاواعية التي يمكن أن تؤثر على ردودهم. هذه الظاهرة المعروفة باسم تأثير هاوثورن، بالعودة الى تغيير السلوك بسبب الوعي بالملاحظة أو الاختبار. قد يصبح المستخدمون أكثر انتباهاً ، أو وعيًا ذاتيًا ، أو يميلون إلى التصرف بطرق يرون أنها مرغوبة ، مما قد يؤدي إلى تشويه النتائج التي تم الحصول عليها من أداة الاختبار. هذا التناقض بين الاختبار الخاضع للرقابة البيئة و العالم الحقيقي يمكن أن يؤدي إلى اختلافات في تفاعل المستخدم ومعدلات التحويل عند تنفيذ التباين خارج بيئة الاختبار. شخص لديه حرص العين يمكن أن تلاحظ عادةً الإشارات الدقيقة التي تحدد دخولهم في اختبار A / B.

وعلاوة على ذلك، فإن غياب العالم الحقيقي يمكن أن يؤثر السياق في بيئة الاختبار أيضًا على سلوك المستخدم و بعد ذلك تؤثر على النتائج. في العالم الحقيقي ، يواجه المستخدمون اختلافات في سياق حياتهم اليومية ، والتي تتضمن مجموعة واسعة من العوامل الخارجية مثل ضيق الوقت, المشتتات المتنافسةالطرق أو الظروف الشخصية. يمكن أن تؤثر هذه العناصر السياقية بشكل كبير على قرار المستخدم-يصنعون و الإجراءات. ومع ذلك، أدوات اختبار A / B غالبا عزل المستخدمين من هذه التأثيرات الواقعية ، بالتركيز فقط على التباين نفسه. نتيجة لذلك ، قد لا تلتقط نتائج الأداة بدقة كيف يمكن للمستخدمين سوف تستجيب إلى الاختلاف عند مواجهة تعقيد تجاربهم اليومية. هذا التناقض في العوامل السياقية يمكن يؤدي إلى اختلافات في سلوك المستخدم و النتائج بين أداة الاختبار والأداء المباشر للتباين.

تفصيل-الحقيقة-أب-اختبار-الاختلاف السياقي

صورة مصدر

الانحدار إلى الوسط

في اختبار A / B ، هو ليس من غير المألوف أن تلاحظ نتائج متطرفة للتباين أثناء مرحلة الاختبار. يمكن أن يحدث هذا بسبب فرصة عشوائية، شريحة محددة من المستخدمين أكثر استجابة إلى الاختلاف أو عوامل أخرى قد لا يكون هذا صحيحًا عندما يتم عرض الشكل على جمهور أكبر وأكثر تنوعًا على مدار فترة ممتدة. تُعرف هذه الظاهرة باسم تراجع إلى المتوسط.

الانحدار إلى الوسط يحدث عندما أقصى or نتائج خارجية لوحظ أثناء الاختبار غير مستدام على المدى البعيد. على سبيل المثال ، إذا أظهر الشكل ملف زيادة كبيرة in أسعار التحويل خلال مرحلة الاختبار ، من الممكن أن يكون هذا الارتفاع بسبب مجموعة محددة من المستخدمين الذين تقبلوا التغييرات بشكل خاص. ومع ذلك ، عندما يكون الاختلاف يعيش و مكشوف إلى جمهور أكبر وأكثر تنوعًا ، فمن المحتمل أن يكون الارتفاع الأولي سوف يتضاءل، و سوف يتقارب الأداء نحو المستوى المتوسط أو الأساسي. هذا يمكن أن يؤدي إلى نتائج مختلفة مقارنةً بما أشارت إليه أداة الاختبار في البداية ، حيث إن النتائج القصوى التي لوحظت أثناء الاختبار قد لا تكون مؤشراً على تأثير التباين على المدى الطويل.

فهم مفهوم الانحدار إلى المتوسط ضروري عند تفسير نتائج اختبار A / B. يسلط الضوء على أهمية عدم الاعتماد فقط على مرحلة الاختبار الأولي النتائج ولكن مع الأخذ في الاعتبار الأداء العام للتباين على مدى أكثر فترة ممتدة. من خلال النظر في إمكانية الانحدار إلى المتوسط ، والأعمال التجارية يمكن تجنب تقديم استنتاجات خاطئة or تنفيذ التغييرات مرتكز على طفرات مؤقتة or لوحظ الانخفاضات خلال مرحلة الاختبار. ويؤكد على الحاجة إلى تفسير حذر لنتائج اختبار A / B وأخذ نظرة شاملة لأداء التباين في العالم الحقيقي.

وفي الختام

لذا ، ها أنت ذا. حقيقة أدوات اختبار A / B لا يتوافق دائمًا مع العالم الحقيقي النتائج التي تواجهها. إنه ليس عيبًا في مهاراتك التحليلية أو علامة على أن اختبار A / B غير موثوق به. إنه فقط طبيعة الوحش.

متى تفسير نتائج اختبار A / B، فمن الضروري عدم الاعتماد فقط على النتائج الأولية لكن ضع في اعتبارك الأداء العام من الاختلاف على مدى فترة ممتدة. من خلال القيام بذلك ، يمكن للشركات تجنب تقديم استنتاجات خاطئة or تنفيذ التغييرات بناءً على الارتفاعات أو الانخفاضات المؤقتة التي لوحظت أثناء مرحلة الاختبار.

للتغلب على فجوة الواقع ، من المهم الاقتراب إختبار أ / ب النتائج بعين ناقدة. احذر من قيود الأدوات و حساب سياقات العالم الحقيقي. استكمل نتائجك بأساليب بحث أخرى لاكتساب فهم شامل لأداء التباين. من خلال اتباع نهج شامل ، ستكون مجهزًا جيدًا لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات تتوافق مع واقع المستخدمين لديك.

0.00 متوسط تقييم (0٪ نتيجة) - 0 الأصوات