شکاف بین ابزارهای تست A/B و نتایج واقعی

شما خود را با موفقیت اجرا کردید آزمون A / B، داده ها را به دقت تجزیه و تحلیل کرد و ساخت تصمیمات استراتژیک بر اساس نتایج. با این حال، با نتایج مشاهده شده در افراد پیچیده، یک وضعیت گیج کننده ظاهر می شود ابزار آزمایش A / B نمی تواند با مشاهدات دنیای واقعی هماهنگ شود.

چه چیزی می دهد؟ به دنیای از اختلاف بین ابزارهای تست A/B و مشاهدات زندگی واقعی. این یک سواری وحشی است که در آن عوامل مانند واریانس آماری, تعصب نمونه برداری, تفاوت های زمینه ای, نقص فنی, ناهماهنگی چارچوب زمانیو حتی رگرسیون به طور متوسط ​​می تواند نتایج به دقت محاسبه شده شما را دور بزند.

در حالی که به دلیل این موضوع غوطه ور می شویم، دست و پنجه نرم کنید اختلافات اتفاق می افتد و آنچه می توانید در مورد آنها انجام دهید.

Iمنبع Mage

مسائل فنی

ابزارهای تست A/B متکی هستند کد جاوا اسکریپت یا سایر پیاده سازی های فنی برای اختصاص دادن کاربران به تغییرات مختلف. با این حال، علیرغم اینکه چقدر قوی هستند، این ابزارها هستند از مسائل فنی مصون نیست که می تواند بر دقت نتایج آنها تأثیر بگذارد. برای مثال، خطاهای اسکریپت در پیاده سازی می تواند رخ دهد، جلوگیری می کند ردیابی مناسب از تعاملات کاربر یا منجر به تخصیص اشتباه می شود از کاربران به تغییرات. اینها خطاها می توانند داده ها را مختل کنند فرآیند جمع آوری و ناسازگاری ها را معرفی کنید در نتایج به دست آمده علاوه بر این، مشکلات سازگاری با مرورگرهای مختلف وب or تغییرات در مکانیسم های کش به طور بالقوه می تواند بر عملکرد ابزار تأثیر بگذارد منجر به مغایرت می شود بین مشاهده شده نتایج و تجربه کاربر واقعی

علاوه بر این، تاثیر مسائل فنی بسته به پیچیدگی وب سایت or برنامه در حال آزمایش. وب سایت های دارای مجتمع مسیرهای کاربر or محتوای پویا به ویژه در معرض چالش های فنی هستند که می توانند آزمایش A/B را مختل کند روند. حضور اسکریپت های شخص ثالث or یکپارچگی می تواند مسائل را پیچیده تر کند، زیرا درگیری or خطا در این اجزا می تواند با ردیابی دقیق رفتار کاربر این پیچیدگی‌های فنی بر اهمیت آزمایش کامل و تضمین کیفیت برای اطمینان از عملکرد مناسب تأکید می‌کند ابزار آزمایش A / B و احتمال اختلاف را به حداقل برسانید بین نتایج ابزار و عملکرد واقعی تغییرات در سناریوهای دنیای واقعی.

تصویر منبع

سوگیری نمونه گیری

ابزارهای تست A/B اغلب کاربران را به تغییرات مختلف به صورت تصادفی. با این حال، به دلیل ماهیت تصادفی تخصیص، ممکن است مواردی وجود داشته باشد که در آن بخش های خاص کاربر به صورت نامتناسب هستند در یک تغییر در مقایسه با دیگری نشان داده شده است. این می تواند معرفی کند تعصب و بر نتایج تاثیر بگذارد در ابزار مشاهده شده است. به عنوان مثال، اگر یک تنوع خاص بیشتر به کاربران نشان داده شود قبلاً تمایل به خرید دارد، ممکن است به طور مصنوعی باد کند نرخ تبدیل برای آن تغییر.

به همین ترتیب، اگر الف بخش کاربر خاصی کمتر ارائه شده است در یک تغییر، ابزار ممکن است تصرف نکند رفتار آنها به اندازه کافی منجر به نتیجه گیری های نادرست در مورد اثربخشی تغییرات این تعصب نمونه برداری می تواند ایجاد کند اختلاف بین نتایج به دست آمده از ابزارهای تست AB و رفتار واقعی از پایگاه کاربر گسترده تر

ناهماهنگی بازه زمانی

ابزارهای تست A/B معمولا جمع آوری داده ها در یک دوره مشخص برای تجزیه و تحلیل نتایج. با این حال زمان جمع آوری داده ها در ارتباط با اجرای زنده از تنوع می تواند مغایرت ها را معرفی کنیداست. یک مسئله مشترک زمانی است که ابزار داده‌ها را برای مدت طولانی‌تری نسبت به دوره‌ای که تغییرات واقعی بوده جمع‌آوری می‌کند. در چنین مواردی، ابزار ممکن است ناخواسته شامل دوره های زمانی اضافی که در آن عملکرد تغییرات با نسخه مورد نظر متفاوت بود، بنابراین تحلیل کلی را منحرف می کند. این می تواند منجر شود نتیجه گیری های گمراه کننده و قطع ارتباط بین نتایج ابزار و تأثیر واقعی تغییرات در بازه زمانی مورد نظر

برعکس، می‌تواند مواردی نیز وجود داشته باشد که دوره جمع‌آوری داده‌های ابزار تست A/B باشد از گرفتن اثر کامل کوتاهی می کند از تنوع اگر بازه زمانی ابزار is کوتاه تر نسبت به دوره ای که طول می کشد تا کاربران به طور کامل درگیر شوند با و پاسخ به تغییرات، نتایج ممکن است درست منعکس نمی کند کارایی. این می تواند زمانی رخ دهد که تغییر نیاز داشته باشد یک دوره سازگاری طولانی تر برای کاربران برای تنظیم رفتار خود یا زمانی که تأثیر تغییرات به تدریج آشکار می شود در طول زمان. در چنین مواردی، ابزار ممکن است در مورد اثربخشی تغییرات پیش از موعد نتیجه گیری کند که منجر به الف اختلاف بین یافته های ابزار و عملکرد طولانی مدت واقعی در شرایط دنیای واقعی.

به تاثیر را کاهش دهد در مورد ناهماهنگی چارچوب زمانی، بسیار مهم است با دقت برنامه ریزی کنید و همگام دوره جمع آوری داده های ابزارهای تست A/B با استقرار زنده تغییرات. این شامل تراز کردن است تاریخ شروع و پایان مرحله آزمایش با بازه زمانی واقعی زمانی که تغییرات فعال هستند علاوه بر این، با توجه به زمان تاخیر بالقوه برای سازگاری و واکنش کاربران به تغییرات می توان الف درک جامع تر تاثیر واقعی این تنوع با حصول اطمینان از همسویی مناسب بازه های زمانی، کسب و کارها می توانند ریسک را کاهش دهید از اختلافات و ایجاد بیشتر داده محور دقیق تصمیم گیری بر اساس نتایج به دست آمده از تست A/B.

تصویر منبع

تفاوت متنی

ابزارهای تست A/B اغلب در داخل a عمل می کنند محیط تست کنترل شده، جایی که کاربران هستند از آزمایش بی اطلاع و ممکن است در مقایسه با زمانی که تغییر وجود دارد، رفتار متفاوتی داشته باشد تنظیم زنده در دنیای واقعی. یکی از عوامل مهم در ایجاد اختلاف بین نتایج ابزار تست و اجرای زنده است اثر تازگی. زمانی که کاربران با یک تنوع جدید روبرو می شود در یک محیط آزمایش، آنها ممکن است کنجکاوی شدید نشان می دهد or نامزدی به سادگی زیرا با آنچه آنها عادت کرده اند متفاوت است. این می تواند مصنوعی باد کردن معیارهای عملکرد ثبت شده توسط ابزار تست، زیرا کاربران ممکن است با شور و شوق بیشتری نسبت به عادات خرید یا مرور معمول خود با این تنوع تعامل داشته باشند.

علاوه بر این، آگاهی از بخشی از یک آزمایش بودن می تواند بر رفتار کاربر تأثیر بگذارد. زمانی که کاربران بدانند که بخشی از فرآیند تست هستند، ممکن است آگاهانه به نمایش بگذارند or تعصبات ناخودآگاه که می تواند بر پاسخ آنها تأثیر بگذارد. این پدیده که به نام اثر هوتورن، اشاره به تغییر رفتار به دلیل آگاهی از مشاهده یا آزمایش. کاربران ممکن است توجه، خودآگاه تر یا تمایل بیشتری به رفتار به گونه ای داشته باشند که آنها آن را مطلوب می دانند، که به طور بالقوه نتایج به دست آمده از ابزار تست را تحریف می کند. این اختلاف بین تست کنترل شده محیط زیست و جهان واقعی هنگامی که این تغییر در خارج از محیط آزمایش اجرا می شود، می تواند منجر به تفاوت در تعامل کاربر و نرخ تبدیل شود. فردی با یک چشم تیزبین به طور معمول می تواند متوجه شود که نشانه های ظریف مشخص می کند که آنها در حال ورود به یک تست A/B هستند.

علاوه بر این، عدم وجود دنیای واقعی زمینه در محیط تست نیز می تواند بر رفتار کاربر و متعاقباً بر نتایج تأثیر می گذارد. در دنیای واقعی، کاربران با تغییراتی در زمینه زندگی روزمره خود مواجه می شوند که شامل طیف وسیعی از عوامل خارجی مانند محدودیت های زمانی, حواس پرتی رقابتی، یا شرایط شخصی. این عناصر زمینه ای می توانند به طور قابل توجهی بر تصمیم کاربر تأثیر بگذارند.ساخت و اقداماتاست. با این حال، ابزار آزمایش A / B غالبا کاربران را ایزوله کنید از این تأثیرات دنیای واقعی، تمرکز کردن فقط بر اساس خود تنوع. در نتیجه، نتایج ابزار ممکن است نحوه عملکرد کاربران را به دقت نشان ندهد پاسخ خواهد داد به تغییرات زمانی که با پیچیدگی تجارب روزمره خود مواجه می شوند. این اختلاف در عوامل زمینه ای می تواند منجر به تفاوت در رفتار کاربر می شود و نتایج بین ابزار تست و عملکرد زنده تغییرات.

تصویر منبع

رگرسیون به میانگین

در تست A/B اینطور است مشاهده غیر معمول نیست نتایج شدید برای یک تغییر در طول مرحله آزمایش. این می تواند به دلیل شانس تصادفی، بخش خاصی از کاربران هستند پاسخگو تر به تغییرات یا عوامل دیگر که ممکن است درست نباشد زمانی که این تنوع در یک دوره طولانی در معرض مخاطبان بزرگتر و متنوع تری قرار می گیرد. این پدیده به عنوان شناخته شده است رگرسیون به میانگین

رگرسیون به میانگین رخ می دهد که مفرط or نتایج پرت مشاهده شده در طول آزمایش هستند پایدار نیست در دراز مدت به عنوان مثال، اگر یک تغییر a را نشان دهد افزایش قابل توجه in نرخ تبدیل در مرحله آزمایش، ممکن است که این افزایش به دلیل یک گروه خاص از کاربرانی که به ویژه از تغییرات استقبال کردند. با این حال، زمانی که تنوع است تنظیم زنده و قرار گرفتن در معرض برای مخاطبان بزرگتر و متنوع تر، این احتمال وجود دارد که اوج اولیه افزایش یابد کاهش خواهد یافت، و عملکرد همگرا خواهد شد به سمت سطح متوسط ​​یا پایه. این می تواند منجر شود نتایج مختلف در مقایسه با آنچه که ابزار آزمایش در ابتدا نشان داد، زیرا نتایج شدید مشاهده شده در طول آزمایش ممکن است نشان دهنده تأثیر طولانی مدت این تغییرات نباشد.

درک مفهوم رگرسیون هنگام تفسیر نتایج تست A/B به میانگین ضروری است. این اهمیت عدم تکیه صرفاً به آن را برجسته می کند مرحله آزمایش اولیه یافته ها اما با در نظر گرفتن عملکرد کلی تغییرات بیش از بیشتر دوره طولانی. با در نظر گرفتن پتانسیل رگرسیون به میانگین، کسب و کارها می تواند از نتیجه گیری اشتباه جلوگیری کند or اجرای تغییرات بر اساس سنبله های موقت or شیب مشاهده شده در مرحله آزمایش این نیاز به تفسیر محتاطانه نتایج تست A/B و داشتن دیدی جامع از عملکرد تغییرات در دنیای واقعی را نشان می‌دهد.

نتیجه

خب! حالا شما مالک آن هستید. واقعیت ابزارهای تست A/B همیشه با دنیای واقعی همخوانی ندارد نتایجی که تجربه می کنید این یک نقص در مهارت های تجزیه و تحلیل شما یا نشانه ای نیست که تست A/B قابل اعتماد نیست. این فقط طبیعت جانور

چه زمانی تفسیر نتایج تست A/B، بسیار مهم است که صرفاً به آن تکیه نکنید یافته های اولیه اما در نظر بگیرید عملکرد کلی تغییرات در یک دوره طولانی با انجام این کار، کسب و کارها می توانند از نتیجه گیری اشتباه خودداری کنید or اجرای تغییرات بر اساس سنبله ها یا شیب های موقت مشاهده شده در مرحله آزمایش.

برای عبور از شکاف واقعیت، مهم است که نزدیک شوید تست / B با نگاه انتقادی نتیجه می دهد. آگاه باشید محدودیت های ابزار و برای زمینه های دنیای واقعی حساب کنید. یافته های خود را با سایر روش های تحقیق تکمیل کنید تا درک جامعی از عملکرد تغییرات به دست آورید. با در نظر گرفتن یک رویکرد جامع، به خوبی مجهز خواهید شد تا تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرید که با واقعیت کاربران خود هماهنگ باشد.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://blog.2checkout.com/gap-between-ab-testing-tools-and-real-outcomes/