Gapet mellom A/B-testverktøy og resultater i den virkelige verden

Publisert av Platon

Følgere: 0

Du har fullført din A / B-tester, analyserte dataene omhyggelig og laget strategiske beslutninger basert på resultatene. Imidlertid dukker det opp en forvirrende situasjon ettersom resultatene observert hos de sofistikerte A / B-testverktøy mislykkes i å samsvare med observasjoner fra den virkelige verden.

Hva gir? Velkommen til verden av avvik mellom A/B-testverktøy og virkelige observasjoner. Det er en vill tur hvor faktorer som statistisk varians, samplingsskjevhet, kontekstuelle forskjeller, tekniske feil, tidsramme feiljustering, Og selv regresjon til gjennomsnittet kan kaste av deg nøye beregnede resultater.

Spenn deg fast mens vi dykker ned i det sarte hvorfor disse avvik oppstår og hva du kan gjøre med dem.

detalj-sannheten-ab-testing-teknisk

Image kilde

Tekniske problemer

A/B-testverktøy er avhengige av JavaScript-kode eller andre tekniske implementeringer for å tilordne brukere til forskjellige varianter. Men til tross for hvor robuste de er, er disse verktøyene ikke immun mot tekniske problemer som kan påvirke nøyaktigheten av resultatene deres. For eksempel, skriptfeil innenfor gjennomføringen kan oppstå, forebyggende riktig sporing av brukerinteraksjoner eller fører til feil tildeling av brukere til varianter. Disse feil kan forstyrre dataene innsamlingsprosess og innføre inkonsekvenser i de oppnådde resultatene. I tillegg kompatibilitetsproblemer med forskjellige nettlesere or variasjoner i hurtigbuffermekanismer kan potensielt påvirke verktøyets funksjonalitet fører til uoverensstemmelser mellom de observerte resultater og faktisk brukeropplevelse.

Dessuten er virkningen av tekniske problemer kan variere avhengig av kompleksiteten til nettstedet or applikasjon som testes. Nettsteder med komplekse brukerveier or dynamisk innhold er spesielt utsatt for tekniske utfordringer som kan forstyrre A/B-testingen prosess. Nærværet av tredjeparts skript or integrasjoner kan komplisere saken ytterligere, som konflikter or feil i disse komponentene kan forstyrre nøyaktig sporing av brukeratferd. Disse tekniske kompleksitetene understreker viktigheten av grundig testing og kvalitetssikring for å sikre riktig funksjon av A / B-testverktøy og minimere potensialet for avvik mellom verktøyenes resultater og den faktiske ytelsen til variasjonene i virkelige scenarier.

detalj-sannheten-ab-testing-sampling-bias

Bilde kilde

Sampling Bias

A/B-testverktøy tildeler ofte brukere til forskjellige variasjoner tilfeldig. På grunn av oppgavens tilfeldige natur kan det imidlertid være tilfeller der visse brukersegmenter er uforholdsmessige representert i en variant sammenlignet med en annen. Dette kan introdusere Bias og påvirke resultatene observert i verktøyet. For eksempel hvis en bestemt variant vises oftere til brukere som er det allerede tilbøyelig til å foreta et kjøp, kan den blåses opp kunstig konverteringsfrekvensen for den varianten.

På samme måte, hvis en enkelte brukersegmenter er underrepresentert i en variant, verktøyet kan ikke fange deres oppførsel tilstrekkelig, noe som fører til unøyaktige konklusjoner om variasjonens effektivitet. Dette samplingsskjevhet kan lage en avvik mellom oppnådde resultater fra AB testverktøy og faktisk oppførsel av den bredere brukerbasen.

Tidsramme Feiljustering

A/B-testverktøy vanligvis samle data over en spesifisert periode for å analysere resultatene. Imidlertid tidspunkt for datainnsamling i forhold til live performance av variasjonen kan innføre avvik. En vanlig problem er når verktøyet samler inn data for en lengre varighet enn perioden da variasjonen faktisk var aktiv. I slike tilfeller kan verktøyet uforvarende inkludere ekstra tidsperioder hvor variasjonens ytelse skilte seg fra den tiltenkte versjonen, og dermed skjev den overordnede analysen. Dette kan føre til misvisende konklusjoner og en frakobling mellom verktøyets resultater og faktisk innvirkning av variasjonen i løpet av den tiltenkte tidsrammen.

Motsatt kan det også være tilfeller der datainnsamlingsperioden for A/B-testverktøyet ikke klarer å fange den fulle effekten av variasjonen. Hvis verktøyets tidsramme is kortere enn perioden det tar for brukerne å engasjere seg fullt ut med og svare på variasjonen, kan resultatene ikke nøyaktig gjenspeiler sant opptreden. Dette kan skje når variasjonen krever det lengre tilpasningstid for brukere å justere atferden sin eller når effekten av variasjonen utspiller seg gradvis over tid. I slike tilfeller kan verktøyet trekke konklusjoner for tidlig om effektiviteten av variasjonen, noe som fører til en avvik mellom verktøyets funn og den faktiske langsiktige ytelsen under virkelige forhold.

Til dempe virkningen av tidsrammefeil, er det avgjørende å planlegge nøye og synkronisere datainnsamlingsperioden for A/B-testverktøy med live distribusjon av varianter. Dette innebærer justering start- og sluttdatoene av testfasen med faktisk tidsramme når variantene er aktive. I tillegg med tanke på potensiell forsinkelsestid for brukere å tilpasse seg og reagere på endringene kan gi en mer omfattende forståelse av variasjonens sanne innvirkning. Ved å sikre en riktig justering av tidsrammer kan bedrifter redusere risikoen av avvik og få flere nøyaktig datadrevet beslutninger basert på resultatene fra A/B-testing.

detail-the-truth-ab-testing-shiny_new_object

Bilde kilde

Kontekstuell forskjell

A/B-testverktøy opererer ofte innenfor en kontrollert testmiljø, hvor brukerne er uvitende om testen og kan oppføre seg annerledes sammenlignet med når variasjonen er satt live i den virkelige verden. En viktig faktor som bidrar til avvik mellom testverktøyresultatene og liveopptreden er den nyhetseffekt. Når brukere møte en ny variant i et testmiljø, kan de viser økt nysgjerrighet or engasjement rett og slett fordi det er annerledes enn det de er vant til. Dette kan blåses opp kunstig ytelsesmålene registrert av testverktøyet, ettersom brukere kan samhandle med variasjonen mer entusiastisk enn de ville gjort i sine vanlige surfe- eller kjøpsvaner.

I tillegg bevisstheten om være en del av et eksperiment kan påvirke brukeratferd. Når brukere er klar over at de er en del av en testprosess, kan de evt vise bevisst or underbevisste skjevheter som kan påvirke svarene deres. Dette fenomenet, kjent som Hawthorne effekt, refererer til endring av atferd på grunn av bevisstheten om å bli observert eller testet. Brukere kan bli mer oppmerksomme, selvbevisste eller tilbøyelige til å oppføre seg på måter de oppfatter som ønskelige, og potensielt forvrenge resultatene fra testverktøyet. Dette avviket mellom den kontrollerte testingen miljø og den virkelige verden kan føre til forskjeller i brukerengasjement og konverteringsrater når variasjonen implementeres utenfor testmiljøet. En person med en skarpt øye kan typisk legge merke til de subtile signalene avgjøre at de går inn i en A/B-test.

Videre er det fravær av den virkelige verden kontekst i testmiljøet kan også påvirke brukeratferd og senere påvirke resultatene. I den virkelige verden møter brukere variasjoner innenfor konteksten av deres daglige liv, som inkluderer et bredt spekter av eksterne faktorer som f.eks. tidsbegrensninger, konkurrerende distraksjonereller personlige forhold. Disse kontekstuelle elementene kan i betydelig grad påvirke brukerbeslutninger-gjør og handlinger. Imidlertid A / B-testverktøy ofte isolere brukere fra disse virkelige påvirkningene, med fokus utelukkende på selve variasjonen. Som et resultat kan det hende at verktøyets resultater ikke fanger nøyaktig hvordan brukere ville svare til variasjonen når de konfronteres med kompleksiteten i deres hverdagserfaringer. Dette avviket i kontekstuelle faktorer kan føre til forskjeller i brukeratferd og utfall mellom testverktøyet og liveopptredenen til varianten.

detalj-sannheten-ab-testing-kontekstuell-forskjell

Bilde kilde

Regresjon til gjennomsnittet

I A/B-testing er det det ikke uvanlig å observere ekstreme resultater for en variasjon under testfasen. Dette kan skje pga tilfeldig sjanse, et spesifikt segment av brukere mer responsiv til variasjonen eller andre faktorer som kanskje ikke stemmer når variasjonen eksponeres for et større, mer mangfoldig publikum over en lengre periode. Dette fenomenet er kjent som regresjon til gjennomsnittet.

Regresjon til gjennomsnittet oppstår når ekstrem or avvikende resultater observert under testing er ikke bærekraftig i det lange løp. For eksempel, hvis en variant viser en markant økning in konverteringsfrekvenser under testfasen er det mulig at denne piggen skyldtes en bestemt gruppe av brukere som var spesielt mottakelige for endringene. Men når variasjonen er satt live og utsatt til et større og mer mangfoldig publikum, er det sannsynlig at den første toppen vil avta, og ytelsen vil konvergere mot gjennomsnitts- eller basisnivå. Dette kan føre til forskjellige resultater sammenlignet med hva testverktøyet i utgangspunktet indikerte, ettersom de ekstreme resultatene som ble observert under testingen kanskje ikke er en indikasjon på variasjonens langsiktige virkning.

Forståelse av begrepet regresjon til gjennomsnittet er avgjørende når man tolker A/B-testresultater. Det fremhever viktigheten av å ikke bare stole på innledende testfase funn men vurderer den generelle ytelsen til variasjonen over en mer utvidet periode. Ved å vurdere potensialet for regresjon til gjennomsnittet, virksomheter kan unngå å trekke feilaktige konklusjoner or implementere endringer basert på midlertidige pigger or fall observert under testfasen. Det understreker behovet for forsiktig tolkning av A/B-testresultater og å ta et helhetlig syn på variasjonens ytelse i den virkelige verden.

konklusjonen

Så der har du det. Realiteten til A/B-testverktøy stemmer ikke alltid med den virkelige verden resultater du opplever. Det er ikke en feil i dine analyseferdigheter eller et tegn på at A/B-testing er upålitelig. Det er bare dyrets natur.

Når tolke A/B-testresultater, er det avgjørende å ikke bare stole på første funn men tenk på samlet ytelse av variasjonen over en lengre periode. Ved å gjøre det kan bedrifter unngå å trekke feilaktige konklusjoner or implementere endringer basert på midlertidige topper eller fall observert under testfasen.

For å navigere i virkelighetsgapet er det viktig å nærme seg A / B-testing resultater med et kritisk blikk. Vær oppmerksom på begrensninger for verktøyene og redegjøre for virkelige kontekster. Suppler funnene dine med andre forskningsmetoder for å få en helhetlig forståelse av variasjonens ytelse. Ved å ta en helhetlig tilnærming vil du være godt rustet til å ta datadrevne beslutninger som stemmer overens med brukernes virkelighet.

0.00 gj.sn. vurdering (0% poengsum) - 0 stemmer