Lõhe A/B testimistööriistade ja tegelike tulemuste vahel

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Olete oma ülesande edukalt täitnud A / B testid, analüüsis andmeid hoolikalt ja tegi strateegilised otsused tulemuste põhjal. Kuid keerukate tulemustena ilmneb mõistatuslik olukord A / B testimisriistad ei ühti reaalse maailma vaatlustega.

Mis annab? Tere tulemast maailma lahknevus A/B testimisvahendite vahel ja päriselu tähelepanekud. See on metsik sõit, kus tegurid nagu statistiline dispersioon, valimi kallutatus, kontekstuaalsed erinevused, tehnilisi tõrkeid, ajakava vale joondamineJa isegi regressioon võib teie hoolikalt arvutatud tulemused ära visata.

Kinnitage pandlad, kui sukeldume sellesse, miks need on tekivad lahknevused ja mida saate nendega teha.

detail-the-truth-ab-testing-tehniline

Imaag Allikas

Tehnilised probleemid

A/B testimise tööriistad toetuvad JavaScripti kood või muud tehnilised teostused, et määrata kasutajad erinevatele variatsioonidele. Vaatamata nende vastupidavusele on need tööriistad siiski olemas ei ole tehniliste probleemide suhtes immuunne mis võib mõjutada nende tulemuste täpsust. Näiteks, skriptivead rakendamise sees võib tekkida, vältides korralik jälgimine kasutaja interaktsioonidest või mis viib vigase ülesandeni kasutajatest variatsioonidele. Need vead võivad andmeid häirida kogumisprotsess ja tuua sisse ebakõlasid saadud tulemustes. Lisaks on ühilduvusprobleemid erinevad veebibrauserid or vahemällu salvestamise mehhanismide erinevused võib mõjutada tööriista funktsionaalsust mis viib lahknevusteni vaadeldavate vahel tulemused ja tegelik kasutajakogemus.

Lisaks mõju tehnilised probleemid võib varieeruda sõltuvalt veebisaidi keerukus or rakendust testitakse. Veebisaidid, mis sisaldavad kompleksi kasutajateed or dünaamiline sisu on eriti altid tehnilistele väljakutsetele, mis võivad häirida A/B testimist protsessi. Juuresolekul kolmanda osapoole skriptid or integratsioon võib asja veelgi keerulisemaks muuta, nagu Konfliktid or vigu need komponendid võivad häirida täpne jälgimine kasutaja käitumisest. Need tehnilised keerukused rõhutavad põhjaliku testimise ja kvaliteedi tagamise tähtsust, et tagada seadme nõuetekohane toimimine A / B testimisriistad ja minimeerida võimalikke lahknevusi tööriistade tulemuste ja tegelike stsenaariumide variatsioonide tegeliku toimivuse vahel.

detail-the-truth-ab-testing-sampling-bias

pilt allikas

Proovivõtu eelarvamus

A/B-testimise tööriistad määravad kasutajad sageli erinevaid variatsioone juhuslikult. Kuid ülesande juhuslikkuse tõttu võib esineda juhtumeid, kus teatud kasutajasegmendid on ebaproportsionaalsed esindatud ühes variatsioonis võrreldes teisega. See võib tutvustada erapoolikus ja mõjutada tulemusi tööriistas täheldatud. Näiteks kui teatud variatsiooni näidatakse sagedamini kasutajatele, kes on on juba valmis ostma, võib see kunstlikult paisuda selle variatsiooni konversioonimäär.

Samamoodi, kui a teatud kasutajasegment on alaesindatud variatsioonis tööriist ei pruugi jäädvustada nende käitumine adekvaatselt, mis viib ebatäpsed järeldused variatsiooni tõhususe kohta. See valimi kallutatus saab luua a lahknevus vahel saadud tulemusi AB testimisvahenditest ja tegelik käitumine laiemast kasutajaskonnast.

Ajakava vale joondamine

A/B-testimise tööriistad tavaliselt koguda andmeid tulemuste analüüsimiseks. Siiski, andmete kogumise ajastus seoses elav esitus variatsioonist saab tuua sisse lahknevusi. Üks ühine probleem on see, kui tööriist kogub andmeid pikema aja jooksul, kui variatsiooni tegelik ajavahemik. Sellistel juhtudel võib tööriist kogemata sisaldama täiendavaid ajaperioode kus variatsiooni jõudlus erines kavandatud versioonist, moonutades seega üldist analüüsi. See võib kaasa tuua eksitavad järeldused ja lahtiühendamine vahel tööriista tulemused ja tegelik mõju muudatusest ettenähtud aja jooksul.

Vastupidi, võib esineda ka juhtumeid, kus A/B-testimise tööriista andmete kogumise periood ei suuda kogu efekti tabada variatsioonist. Kui tööriista ajakava is Lühem kui ajavahemik, mis kulub kasutajate täielikuks kaasamiseks variatsiooniga ja sellele reageerides võivad tulemused olla ei kajasta täpselt tõde esitus. See võib juhtuda, kui variatsioon seda nõuab pikem kohanemisperiood et kasutajad saaksid oma käitumist kohandada või millal variatsiooni mõju avaldub järk-järgult üle aja. Sellistel juhtudel võib tööriist teha enneaegselt järeldusi variatsiooni tõhususe kohta, mis viib a lahknevus tööriista leidude ja tegeliku pikaajalise jõudluse vahel reaalsetes tingimustes.

Et leevendada mõju ajakava ebaühtluse tõttu on see ülioluline hoolikalt planeerida ja sünkroniseerima A/B testimisvahendite andmekogumise periood variatsioonide reaalajas juurutamisega. See hõlmab joondamist algus- ja lõppkuupäevad testimisfaasist koos tegelik ajakava kui variatsioonid on aktiivsed. Lisaks, võttes arvesse potentsiaalne viivitusaeg kasutajatele muudatustega kohanemiseks ja neile reageerimiseks võib pakkuda a terviklikum arusaam variatsiooni tegelikust mõjust. Kui tagatakse ajakavade õige ühtlustamine, saavad ettevõtted seda teha vähendada riski lahknevusi ja teha rohkem täpne andmepõhine otsuseid, mis põhinevad A/B testimisel saadud tulemustel.

detail-the-truth-ab-testing-shiny_new_object

pilt allikas

Kontekstuaalne erinevus

A/B-testimise tööriistad töötavad sageli a kontrollitud testimiskeskkond, kus on kasutajad pole testist teadlik ja võib käituda teisiti kui variatsiooni korral määra otse pärismaailmas. Üks oluline tegur, mis aitab kaasa lahknevus testimisvahendite tulemuste vahel ja elav esitus on uudsuse efekt. Kui kasutajad kogeda uut variatsiooni testimiskeskkonnas võivad nad ilmutada kõrgendatud uudishimu or kihlus lihtsalt sest see erineb sellest, millega nad on harjunud. See võib kunstlikult täis puhuda testimistööriista salvestatud toimivusmõõdikud, kuna kasutajad võivad variatsiooniga suhelda entusiastlikumalt kui tavaliste sirvimis- või ostuharjumuste puhul.

Lisaks teadlikkus olles osa eksperimendist võib mõjutada kasutaja käitumist. Kui kasutajad on teadlikud, et nad on osa testimisprotsessist, võivad nad seda teha eksponeerida teadlik or alateadlikud eelarvamused mis võib mõjutada nende reaktsioone. See nähtus, tuntud kui Hawthorne'i efekt, viitab käitumise muutmine teadlikkuse tõttu, et teda vaadeldakse või testitakse. Kasutajad võivad muutuda tähelepanelikumaks, eneseteadlikumaks või kalduda käituma viisil, mida nad peavad soovitavaks, mis võib testimisvahendiga saadud tulemusi moonutada. See lahknevus kontrollitud testimine keskkond ja reaalses maailmas võib põhjustada erinevusi kasutaja seotuses ja konversioonimäärades, kui variatsiooni rakendatakse väljaspool testimiskeskkonda. Isik, kellel on a terav silm võib tavaliselt märgata peeneid vihjeid, mis määravad, et nad sisenevad A/B testi.

Lisaks sellele reaalse maailma puudumine testimiskeskkonna kontekst võib samuti mõjutada kasutaja käitumist ja seejärel mõjutada tulemusi. Reaalses maailmas puutuvad kasutajad oma igapäevaelus kokku variatsioonidega, mis hõlmavad paljusid väliseid tegureid, nagu ajapiirangud, võistlevad segajadvõi isiklikud asjaolud. Need kontekstuaalsed elemendid võivad oluliselt mõjutada kasutaja otsuseidtegemine ja meetmete. Kuid A / B testimisriistad sageli kasutajaid isoleerida nendest pärismaailma mõjudest, keskendudes ainult variatsioonist endast. Selle tulemusena ei pruugi tööriista tulemused kasutajate käitumist täpselt tabada vastaks variatsioonile, kui nad puutuvad kokku oma igapäevaste kogemuste keerukusega. See kontekstuaalsete tegurite lahknevus võib põhjustada erinevusi kasutaja käitumises ja tulemusi testimistööriista ja variatsiooni reaalajas esituse vahel.

detail-the-truth-ab-testing-contextual-difference

pilt allikas

Regressioon keskmisele

A/B testimisel on see nii ei ole haruldane jälgida äärmuslikud tulemused testimisetapi variatsiooni korral. See võib juhtuda tänu juhuslik juhus, on konkreetne kasutajate segment reageerivam variatsioonile või muudele teguritele mis ei pruugi tõele vastata kui variatsioon on pikema aja jooksul avatud suuremale ja mitmekesisemale vaatajaskonnale. Seda nähtust tuntakse kui regressioon keskmisele.

Regressioon keskmisele tekib siis, kui äärmuslik or kõrvalised tulemused on testimise käigus täheldatud pole jätkusuutlik pikas perspektiivis. Näiteks kui variatsioon näitab a oluline kasv in ümberarvestuskursid katsefaasis on võimalik, et see hüpe oli tingitud konkreetne rühm kasutajatest, kes olid muutustele eriti vastuvõtlikud. Kui aga variatsioon on määra otse ja avatud suuremale ja mitmekesisemale publikule, on tõenäoline, et esialgne hüpe vähenebJa jõudlus ühtlustub keskmise või algtaseme suunas. See võib kaasa tuua erinevad tulemused võrreldes sellega, mida testimistööriist algselt näitas, kuna testimise ajal täheldatud äärmuslikud tulemused ei pruugi näidata variatsiooni pikaajalist mõju.

Mõistmise regressiooni mõiste keskmine on A/B-testimise tulemuste tõlgendamisel hädavajalik. See rõhutab, kui oluline on mitte ainult loota esialgne testimise etapp järeldused kuid arvestades variatsiooni üldist toimivust rohkem pikendatud periood. Arvestades potentsiaali taanduda keskmisele, ettevõtted suudab vältida valede järelduste tegemist or muudatuste elluviimine põhineb ajutised naelu or täheldatud langusi testimise etapis. See rõhutab vajadust A/B-testimise tulemuste ettevaatliku tõlgendamise järele ja kõikehõlmava ülevaate võtmisest variatsiooni toimivusest reaalses maailmas.

Järeldus

Niisiis, see on käes. A/B testimise tööriistade tegelikkus ei ühti alati reaalse maailmaga tulemusi, mida kogete. See ei ole teie analüüsioskuse viga ega märk sellest, et A/B testimine on ebausaldusväärne. See on lihtsalt metsalise olemus.

Kui A/B testimise tulemuste tõlgendamine, on oluline mitte ainult loota esialgsed leiud kuid arvestage Üldine jõudlus variatsioonist pikema perioodi jooksul. Seda tehes saavad ettevõtted vältige valede järelduste tegemist or muudatuste elluviimine katsefaasis täheldatud ajutiste hüpete või languste põhjal.

Reaalsuse lõhe ületamiseks on oluline läheneda A / B testimise tulemusi kriitilise pilguga. Olge teadlik sellest, tööriistade piirangud ja võtta arvesse reaalseid kontekste. Täiendage oma tulemusi muude uurimismeetoditega, et saada põhjalik arusaam variatsiooni toimivusest. Tervikliku lähenemisviisi kasutamisel on teil hea võimalus teha andmepõhiseid otsuseid, mis vastavad teie kasutajate tegelikkusele.

0.00 keskm. hinnang (0hinde %) – 0 Hääli