Az A/B tesztelési eszközök és a valós eredmények közötti szakadék

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Sikeresen végrehajtottad A / B tesztek, aprólékosan elemezte az adatokat, és elkészítette stratégiai döntések az eredmények alapján. Azonban egy rejtélyes helyzet alakul ki a kifinomultabbaknál megfigyelt eredményekből A / B tesztelő eszközök nem igazodnak a valós megfigyelésekhez.

Mi ad? Üdvözöljük a világában eltérés az A/B tesztelési eszközök között és a valós megfigyelések. Ez egy vad utazás, ahol olyan tényezők, mint statisztikai variancia, mintavételi torzítás, kontextuális különbségek, műszaki hibák, időkeret eltérés, És még regresszió átlagosan megdobhatja gondosan kiszámított eredményeit.

Kapcsold be, miközben belemerülünk annak titkába, hogy miért ezek eltérések történnek és mit tehetsz ellenük.

részletesen-az-igazság-ab-tesztelés-technikai

Imágus Forrás

Technikai problémák

Az A/B tesztelési eszközök támaszkodnak JavaScript kód vagy más technikai megvalósítások a felhasználók különböző változatokhoz való hozzárendeléséhez. Azonban annak ellenére, hogy milyen robusztusak, ezek az eszközök nem mentes a technikai problémáktól amelyek befolyásolhatják eredményeik pontosságát. Például, script hibák a megvalósításon belül előfordulhat, megelőzve megfelelő követés a felhasználói interakciók ill hibás hozzárendeléshez vezet a felhasználók változataira. Ezek hibák megzavarhatják az adatokat gyűjtési folyamat és következetlenségeket vezet be a kapott eredményekben. Ezenkívül kompatibilitási problémák a következővel: különböző webböngészők or variációk a gyorsítótárazási mechanizmusokban potenciálisan befolyásolhatja az eszköz működését eltérésekhez vezet a megfigyeltek között eredmények és a tényleges felhasználói élmény.

Ráadásul a hatása technikai problémák függően változhat a webhely összetettsége or tesztelés alatt álló alkalmazás. Komplexet bemutató webhelyek felhasználói útvonalak or dinamikus tartalom különösen hajlamosak olyan technikai kihívásokra, amelyek képesek megzavarja az A/B tesztelést folyamat. Jelenléte harmadik féltől származó szkriptek or integrációk tovább bonyolíthatja a dolgokat, mint pl Konfliktusok or hibákat ezekben az alkatrészekben zavarhatja a pontos követés a felhasználói viselkedésről. Ezek a technikai bonyolultságok hangsúlyozzák az alapos tesztelés és a minőségbiztosítás fontosságát a megfelelő működés érdekében A / B tesztelő eszközök és a minimalizálja az eltérések lehetőségét az eszközök eredményei és a valós forgatókönyvek variációinak tényleges teljesítménye között.

Detail-the-truth-ab-testing-sampling-bias

Kép forrás

Mintavételi torzítás

Az A/B tesztelési eszközök gyakran hozzárendelik a felhasználókat különböző variációk véletlenszerűen. A hozzárendelés véletlenszerűsége miatt azonban előfordulhatnak olyan esetek, amikor bizonyos felhasználói szegmensek aránytalanok egyik variációban képviselve a másikhoz képest. Ez bevezetheti előítélet és befolyásolja az eredményeket az eszközben megfigyelhető. Például, ha egy adott változat gyakrabban jelenik meg azoknak a felhasználóknak, akik már hajlamos a vásárlásra, mesterségesen felfújhatja az adott változat konverziós aránya.

Hasonlóképpen, ha a bizonyos felhasználói szegmens alulreprezentált egy változatban az eszköz nem rögzítheti viselkedésüket megfelelően, ami ahhoz vezet pontatlan következtetések a variáció hatékonyságáról. Ez mintavételi torzítás létrehozhat a eltérés között kapott eredményeket AB vizsgálóeszközökből és a tényleges viselkedés a szélesebb felhasználói bázisból.

Időkeret eltérés

A/B tesztelési eszközök jellemzően adatokat halmoz fel meghatározott időszakon keresztül az eredmények elemzéséhez. Azonban a az adatgyűjtés időzítése a élő előadás a variáció lehet eltéréseket bevezetni. Egy gyakori probléma az, amikor az eszköz hosszabb ideig gyűjt adatokat, mint az az időszak, amikor a variáció ténylegesen élt. Ilyen esetekben az eszköz lehet véletlenül tartalmaz további időszakok ahol a variáció teljesítménye eltért a tervezett verziótól, így torzítja az általános elemzést. Ez oda vezethet félrevezető következtetéseket és a a kapcsolat megszakítása között eszköz eredményeit és a tényleges hatása a tervezett időtartam alatt.

Fordítva is előfordulhatnak olyan esetek, amikor az A/B tesztelőeszköz adatgyűjtési időszaka nem éri el a teljes hatást a variációról. Ha a az eszköz időkerete is rövidebb mint az az időtartam, amely alatt a felhasználók teljes mértékben elköteleződnek a variációval és reagálni az eredményekre nem tükrözi pontosan az igazat teljesítmény. Ez akkor fordulhat elő, ha a variáció megköveteli hosszabb alkalmazkodási időszak hogy a felhasználók módosíthassák viselkedésüket, vagy mikor a a variáció hatása fokozatosan bontakozik ki túlóra. Ilyen esetekben az eszköz idő előtt következtetéseket vonhat le a variáció hatékonyságáról, ami a eltérés az eszköz eredményei és a valós körülmények között nyújtott tényleges hosszú távú teljesítmény között.

Nak nek mérsékelje a hatást az időkeret eltérései miatt döntő fontosságú gondosan tervezni és a szinkronizálása az A/B tesztelő eszközök adatgyűjtési időszaka variációk élő telepítésével. Ez magában foglalja az igazítást a kezdő és befejező dátumokat a tesztelési szakaszban a tényleges időkeret amikor a variációk aktívak. Ezenkívül figyelembe véve a lehetséges késleltetési idő a felhasználók számára a változásokhoz való alkalmazkodás és az azokra való reagálás biztosíthatja a átfogóbb megértés a variáció valódi hatásáról. Az időkeretek megfelelő összehangolásával a vállalkozások megtehetik csökkenti a kockázatot eltéréseket, és még többet pontos adatvezérelt döntéseket az A/B tesztelés eredményei alapján.

Detail-the-truth-ab-testing-shiny_new_object

Kép forrás

Kontextuális különbség

Az A/B tesztelő eszközök gyakran a ellenőrzött tesztelési környezet, ahol a felhasználók vannak nem tudott a tesztről és másként viselkedhet, mint amikor a változat élőbe állítva a való világban. Az egyik fontos tényező, amely hozzájárul a ellentmondás a vizsgálóeszköz eredményei között élő előadás pedig az újdonság hatás. Amikor a felhasználók új variációval találkozik tesztelési környezetben előfordulhatnak fokozott kíváncsiságot mutatnak or eljegyzés egyszerűen mert más, mint amit megszoktak. Ez lehet mesterségesen felfújni a tesztelőeszköz által rögzített teljesítménymutatók, mivel a felhasználók lelkesebben léphetnek kapcsolatba a variációval, mint a szokásos böngészési vagy vásárlási szokásaik során.

Ezen kívül a tudatosság egy kísérlet részeként befolyásolhatja a felhasználói viselkedést. Ha a felhasználók tudatában vannak annak, hogy egy tesztelési folyamat részesei, megtehetik kiállítanak tudatos or tudatalatti elfogultságok amelyek befolyásolhatják a válaszaikat. Ez a jelenség, az úgynevezett Hawthorne hatás, utal a a viselkedés megváltozása a megfigyelés vagy tesztelés tudata miatt. A felhasználók figyelmesebbé, öntudatosabbá válhatnak, vagy hajlamosak lehetnek az általuk kívánatosnak tartott viselkedésre, ami torzíthatja a tesztelőeszközzel kapott eredményeket. Ez az eltérés között az ellenőrzött tesztelés környezet és a való Világ különbségekhez vezethet a felhasználói elköteleződésben és a konverziós arányban, ha a változatot a tesztelési környezeten kívül alkalmazzák. Egy személy a éles szem jellemzően észreveheti, hogy a finom jelzések jelzik, hogy A/B tesztbe lépnek.

Továbbá, a a való világ hiánya kontextus a tesztelési környezetben is befolyásolhatja a felhasználói viselkedést és később befolyásolja az eredményeket. A valós világban a felhasználók mindennapi életük összefüggésében változatossággal találkoznak, amely számos külső tényezőt foglal magában, mint pl időkorlátok, versengő zavaró tényezőkvagy személyes körülmények. Ezek a kontextuális elemek jelentősen befolyásolhatják a felhasználói döntéseket,gyártás és a cselekvések. Azonban, A / B tesztelő eszközök gyakran elszigetelni a felhasználókat ezektől a valós hatásoktól, összpontosítva kizárólag magán a variáción. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy az eszköz eredményei nem rögzítik pontosan a felhasználókat válaszolna a változatosságra, amikor szembesülnek mindennapi tapasztalataik összetettségével. Ez a kontextuális tényezők eltérése lehet különbségekhez vezet a felhasználói viselkedésben és a eredmények a tesztelőeszköz és a variáció élő előadása között.

részletesen-az-igazság-ab-tesztelés-kontextuális-különbség

Kép forrás

Regresszió az átlaghoz

Az A/B tesztelésnél igen nem ritka megfigyelni szélsőséges eredmények a tesztelési fázis során bekövetkező eltérésekre. Ennek oka lehet véletlenszerű esély, a felhasználók egy meghatározott szegmense érzékenyebb eltérésre vagy más tényezőkre ami nem biztos, hogy igaz amikor a variációt hosszabb időn keresztül nagyobb, változatosabb közönség elé tárják. Ezt a jelenséget ún regresszió az átlaghoz.

Regresszió az átlaghoz akkor fordul elő, amikor szélső or kiugró eredmények a tesztelés során megfigyelhető nem fenntartható hosszútávon. Például, ha egy variáció a jelentős növekedés in konverziós arányokat a tesztelési szakaszban lehetséges, hogy ezt a kiugrást az okozta egy meghatározott csoport azon felhasználók körében, akik különösen fogékonyak voltak a változásokra. Amikor azonban a variáció az élőbe állítva és a kitett nagyobb és változatosabb közönség számára valószínű, hogy a kezdeti tüske csökkenni fog, És a a teljesítmény konvergálni fog az átlagos vagy az alapszint felé. Ez oda vezethet különböző eredményeket ahhoz képest, amit a tesztelő eszköz eredetileg jelzett, mivel a tesztelés során megfigyelt szélsőséges eredmények nem feltétlenül jelzik a variáció hosszú távú hatását.

Megértése regresszió fogalma Az A/B tesztek eredményeinek értelmezéséhez elengedhetetlen. Kiemeli annak fontosságát, hogy ne csak a kezdeti tesztelési szakasz megállapítások de figyelembe véve a variáció általános teljesítményét egy több kiterjesztett időszak. Figyelembe véve az átlaghoz való visszalépés lehetőségét, a vállalkozások elkerülheti a téves következtetések levonását or változtatások végrehajtása alapján átmeneti tüskék or süllyedés figyelhető meg a tesztelési szakaszban. Hangsúlyozza az A/B tesztelési eredmények óvatos értelmezésének szükségességét, és átfogó képet ad a variáció valós teljesítményéről.

Következtetés

Szóval, megvan. Az A/B tesztelési eszközök valósága nem mindig igazodik a való világhoz tapasztalt eredményeket. Ez nem az elemzési készség hibája, vagy annak a jele, hogy az A/B tesztelés megbízhatatlan. Ez csak a a fenevad természete.

Amikor A/B tesztelési eredmények értelmezése, döntő fontosságú, hogy ne kizárólag a kezdeti megállapítások hanem fontolja meg a összteljesítményét a változás hosszabb időszakon keresztül. Ezzel a vállalkozások megtehetik kerülje a téves következtetések levonását or változtatások végrehajtása a tesztelési szakaszban megfigyelt átmeneti kiugrások vagy zuhanások alapján.

Ahhoz, hogy eligazodjunk a valóság közötti szakadékban, fontos közelíteni A / B tesztelés kritikus szemmel eredményeket. Legyen tisztában a az eszközök korlátai és a figyelembe veszi a valós kontextusokat. Egészítse ki eredményeit más kutatási módszerekkel, hogy átfogó képet kapjon a variáció teljesítményéről. A holisztikus megközelítéssel jól felkészült lesz arra, hogy olyan adatvezérelt döntéseket hozzon, amelyek összhangban vannak a felhasználók valóságával.

0.00 átl. értékelés (0% pontszám) - 0 szavazat