The Gap Between A/B Testing Tools And Real-World Outcomes

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

คุณดำเนินการสำเร็จแล้ว การทดสอบ A / Bวิเคราะห์ข้อมูลอย่างพิถีพิถันและจัดทำขึ้น การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ อย่างไรก็ตาม สถานการณ์ที่น่าฉงนเกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์ที่สังเกตได้ในผู้ที่มีความซับซ้อน เครื่องมือทดสอบ A / B ไม่สอดคล้องกับการสังเกตในโลกแห่งความเป็นจริง

สิ่งที่ช่วยให้? ยินดีต้อนรับสู่โลกของ ความแตกต่างระหว่างเครื่องมือทดสอบ A/B และ การสังเกตในชีวิตจริง. มันเป็นการขี่ที่ดุร้ายซึ่งมีปัจจัยเช่น ความแปรปรวนทางสถิติ, อคติสุ่มตัวอย่าง, ความแตกต่างทางบริบท, ความผิดพลาดทางเทคนิค, การปรับแนวเวลาไม่ตรงกันและแม้กระทั่ง ถดถอย ค่าเฉลี่ยอาจทำให้ผลลัพธ์ที่คำนวณอย่างรอบคอบของคุณหลุดออกไปได้

คาดเข็มขัดนิรภัยในขณะที่เราดำดิ่งลงไปในรายละเอียดว่าทำไมสิ่งเหล่านี้ ความคลาดเคลื่อนเกิดขึ้น และสิ่งที่คุณสามารถทำได้เกี่ยวกับพวกเขา

รายละเอียด-ความจริง-ab-testing-technical

Iที่มาของนักเวทย์

ปัญหาทางเทคนิค

เครื่องมือทดสอบ A/B พึ่งพา รหัสจาวาสคริปต์ หรือการนำไปใช้ทางเทคนิคอื่นๆ เพื่อกำหนดผู้ใช้ให้กับรูปแบบต่างๆ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะแข็งแกร่งเพียงใด ไม่รอดพ้นจากปัญหาทางเทคนิค ที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำของผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น ข้อผิดพลาดของสคริปต์ ภายในการดำเนินการสามารถเกิดขึ้นได้ การป้องกัน การติดตามที่เหมาะสม ของการโต้ตอบของผู้ใช้หรือ นำไปสู่การมอบหมายงานผิดพลาด ของผู้ใช้ไปสู่รูปแบบต่างๆ เหล่านี้ ข้อผิดพลาดอาจทำให้ข้อมูลเสียหายได้ ขั้นตอนการรวบรวมและ แนะนำความไม่สอดคล้องกัน ในผลลัพธ์ที่ได้ นอกจากนี้ ปัญหาความเข้ากันได้กับ เว็บเบราว์เซอร์ต่างๆ or การเปลี่ยนแปลงในกลไกการแคช อาจส่งผลต่อการทำงานของเครื่องมือได้ นำไปสู่ความคลาดเคลื่อน ระหว่างที่สังเกต ผล และ ประสบการณ์การใช้งานจริง

นอกจากนี้ผลกระทบของ ปัญหาทางเทคนิค อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับไฟล์ ความซับซ้อนของเว็บไซต์ or แอปพลิเคชันที่กำลังทดสอบ. เว็บไซต์ที่มีความซับซ้อน เส้นทางผู้ใช้ or เนื้อหาแบบไดนามิก มีแนวโน้มที่จะเผชิญกับความท้าทายทางเทคนิคที่สามารถทำได้ รบกวนการทดสอบ A/B กระบวนการ. การปรากฏตัวของ สคริปต์ของบุคคลที่สาม or การผสานรวม สามารถทำให้เรื่องซับซ้อนขึ้นได้ เช่น ความขัดแย้ง or ข้อผิดพลาด ในส่วนประกอบเหล่านี้สามารถรบกวนการ การติดตามที่แม่นยำ ของพฤติกรรมผู้ใช้ ความซับซ้อนทางเทคนิคเหล่านี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการทดสอบอย่างละเอียดและการประกันคุณภาพเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานที่เหมาะสมของ เครื่องมือทดสอบ A / B และ ลดโอกาสที่จะเกิดความคลาดเคลื่อน ระหว่างผลลัพธ์ของเครื่องมือและประสิทธิภาพที่แท้จริงของรูปแบบต่างๆ ในสถานการณ์จริง

รายละเอียด-ความจริง-ab-testing-sampling-bias

ภาพ แหล่ง

อคติในการสุ่มตัวอย่าง

เครื่องมือทดสอบ A/B มักจะจัดสรรผู้ใช้ให้ รูปแบบที่แตกต่างกันแบบสุ่ม. อย่างไรก็ตาม เนื่องจากลักษณะการมอบหมายแบบสุ่ม อาจมีบางกรณีที่ ผู้ใช้บางกลุ่มไม่ได้สัดส่วน แสดงในรูปแบบหนึ่งเทียบกับอีกรูปแบบหนึ่ง นี้สามารถแนะนำ อคติ และส่งผลต่อผลลัพธ์ สังเกตได้จากเครื่องมือ ตัวอย่างเช่น หากรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งแสดงบ่อยขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่เป็น มีแนวโน้มที่จะตัดสินใจซื้ออยู่แล้วมันอาจจะพองเทียม อัตราการแปลงสำหรับรูปแบบนั้น.

ในทำนองเดียวกัน ถ้า a กลุ่มผู้ใช้บางส่วนไม่ได้เป็นตัวแทน ในรูปแบบเครื่องมือ จับไม่ได้ พฤติกรรมของตนอย่างเพียงพอซึ่งนำไปสู่ ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง เกี่ยวกับประสิทธิภาพของรูปแบบ นี้ อคติสุ่มตัวอย่าง สามารถสร้าง ความคลาดเคลื่อน ระหว่าง ผลลัพธ์ที่ได้รับ จากเครื่องมือทดสอบ AB และ พฤติกรรมที่แท้จริง ของฐานผู้ใช้ที่กว้างขึ้น

ความไม่ตรงกรอบเวลา

โดยทั่วไปแล้วเครื่องมือทดสอบ A/B สะสมข้อมูล ในช่วงเวลาที่กำหนดเพื่อวิเคราะห์ผล อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาในการรวบรวมข้อมูล เกี่ยวกับ การแสดงสด ของการเปลี่ยนแปลงได้ แนะนำความแตกต่าง. หนึ่ง ปัญหาทั่วไป คือเมื่อเครื่องมือรวบรวมข้อมูลเป็นระยะเวลานานกว่าช่วงเวลาที่การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นจริง ในกรณีดังกล่าว เครื่องมืออาจ โดยไม่ตั้งใจ ประกอบด้วย ช่วงเวลาเพิ่มเติม โดยที่ประสิทธิภาพของรูปแบบ แตกต่างจากรุ่นที่ตั้งใจไว้ดังนั้นการวิเคราะห์โดยรวมจึงเบ้ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ ข้อสรุปที่ทำให้เข้าใจผิด และ ตัดการเชื่อมต่อ ระหว่าง ผลลัพธ์ของเครื่องมือ และ ผลกระทบที่เกิดขึ้นจริง ของการเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาที่กำหนดไว้

ในทางกลับกัน อาจมีกรณีที่ระยะเวลาการรวบรวมข้อมูลของเครื่องมือทดสอบ A/B ไม่สามารถจับภาพเอฟเฟ็กต์ได้เต็มที่ ของการเปลี่ยนแปลง ถ้า กรอบเวลาของเครื่องมือ is สั้น กว่า ระยะเวลาที่ผู้ใช้จะมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ ด้วยและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์อาจ ไม่สะท้อนความจริงอย่างถูกต้อง ผลงาน. สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้เมื่อต้องการการเปลี่ยนแปลง ระยะเวลาปรับตัวนานขึ้น เพื่อให้ผู้ใช้ปรับพฤติกรรมหรือเมื่อ ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงจะค่อย ๆ แผ่ออกไป ล่วงเวลา. ในกรณีเช่นนี้ เครื่องมืออาจสรุปผลก่อนเวลาอันควรเกี่ยวกับประสิทธิผลของการแปรผัน ซึ่งนำไปสู่ ความคลาดเคลื่อน ระหว่างผลการค้นพบของเครื่องมือและประสิทธิภาพระยะยาวที่เกิดขึ้นจริงในสภาวะโลกแห่งความเป็นจริง

ไปยัง ลดผลกระทบ ของการคลาดเคลื่อนของกรอบเวลาเป็นสิ่งสำคัญ วางแผนอย่างรอบคอบ และ ประสาน ระยะเวลารวบรวมข้อมูลของเครื่องมือทดสอบ A/B ด้วยการปรับใช้รูปแบบต่างๆ. สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจัดตำแหน่ง วันที่เริ่มต้นและวันที่สิ้นสุด ของขั้นตอนการทดสอบกับ กรอบเวลาจริง เมื่อรูปแบบต่างๆ ทำงานอยู่ นอกจากนี้ เมื่อพิจารณาจาก เวลาล่าช้าที่อาจเกิดขึ้น เพื่อให้ผู้ใช้สามารถปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้ ความเข้าใจอย่างรอบด้านยิ่งขึ้น ผลกระทบที่แท้จริงของการเปลี่ยนแปลง ธุรกิจสามารถทำได้ ลดความเสี่ยง ของความคลาดเคลื่อนและทำให้มากขึ้น ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง การตัดสินใจขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่ได้รับจากการทดสอบ A/B

รายละเอียดความจริง ab-testing-shiny_new_object

ภาพ แหล่ง

ความแตกต่างของบริบท

เครื่องมือทดสอบ A/B มักจะทำงานภายใน สภาพแวดล้อมการทดสอบที่มีการควบคุมที่ซึ่งผู้ใช้อยู่ สอบไม่รู้เรื่อง และอาจมีพฤติกรรมแตกต่างไปจากเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง ตั้งสด ในโลกแห่งความจริง ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งที่ทำให้ ความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ของเครื่องมือทดสอบ และการแสดงสดคือ เอฟเฟกต์แปลกใหม่. เมื่อผู้ใช้ พบกับรูปแบบใหม่ ในสภาพแวดล้อมการทดสอบ พวกเขาอาจ แสดงความอยากรู้อยากเห็นมากขึ้น or การมีส่วนร่วมอย่างง่ายๆ เพราะแตกต่างจากที่เคยชิน นี้สามารถ พองเทียม เมตริกประสิทธิภาพที่บันทึกโดยเครื่องมือทดสอบ เนื่องจากผู้ใช้อาจโต้ตอบกับรูปแบบดังกล่าวอย่างกระตือรือร้นมากกว่าที่พวกเขาจะทำในการเรียกดูหรือพฤติกรรมการซื้อตามปกติ

นอกจากนี้ การรับรู้ของ เป็นส่วนหนึ่งของการทดลอง สามารถมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้ เมื่อผู้ใช้ทราบว่าตนเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทดสอบ พวกเขาอาจ แสดงสติ or อคติจิตใต้สำนึก ที่อาจส่งผลต่อการตอบสนองของพวกเขา ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า ผล Hawthorneหมายถึง การปรับเปลี่ยนพฤติกรรม เนื่องจากการตระหนักรู้ในการถูกสังเกตหรือทดสอบ ผู้ใช้อาจใส่ใจมากขึ้น ประหม่า หรือมีแนวโน้มที่จะประพฤติตนในแบบที่พวกเขาเห็นว่าเป็นที่พึงปรารถนา ซึ่งอาจบิดเบือนผลลัพธ์ที่ได้จากเครื่องมือทดสอบ ความแตกต่างนี้ระหว่าง การทดสอบที่มีการควบคุม และสภาพแวดล้อม โลกแห่งความจริง อาจนำไปสู่ความแตกต่างในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และอัตรา Conversion เมื่อนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้นอกสภาพแวดล้อมการทดสอบ บุคคลที่มี ก ตาแหลม โดยทั่วไปสามารถสังเกตเห็นสัญญาณที่ละเอียดอ่อนซึ่งระบุว่าพวกเขากำลังเข้าสู่การทดสอบ A/B

นอกจากนี้ ไม่มีโลกแห่งความเป็นจริง บริบทในสภาพแวดล้อมการทดสอบยังสามารถส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของผู้ใช้และ มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ในภายหลัง. ในโลกแห่งความเป็นจริง ผู้ใช้พบกับการเปลี่ยนแปลงในบริบทของชีวิตประจำวัน ซึ่งรวมถึงปัจจัยภายนอกที่หลากหลาย เช่น ข้อ จำกัด ด้านเวลา, สิ่งที่ทำให้เสียสมาธิในการแข่งขัน,หรือ สถานการณ์ส่วนตัว. องค์ประกอบตามบริบทเหล่านี้สามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อการตัดสินใจของผู้ใช้-การทำ และ การปฏิบัติ. อย่างไรก็ตาม เครื่องมือทดสอบ A / B มักจะ แยกผู้ใช้ จากอิทธิพลในโลกแห่งความเป็นจริงเหล่านี้โดยมุ่งเน้น แต่เพียงผู้เดียวในการเปลี่ยนแปลงตัวเอง. ผลลัพธ์ของเครื่องมืออาจไม่สามารถบันทึกวิธีการของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ จะตอบสนอง ต่อการเปลี่ยนแปลงเมื่อเผชิญกับความซับซ้อนของประสบการณ์ในชีวิตประจำวัน ความแตกต่างในปัจจัยเชิงบริบทนี้สามารถ นำไปสู่ความแตกต่างของพฤติกรรมผู้ใช้ และ ผลลัพธ์ ระหว่างเครื่องมือทดสอบและการแสดงสดของรูปแบบ

รายละเอียดความจริง ab ทดสอบความแตกต่างบริบท

ภาพ แหล่ง

การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย

ในการทดสอบ A/B ก็คือ ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะสังเกต ผลลัพธ์ที่รุนแรงสำหรับการเปลี่ยนแปลงในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้เนื่องจาก โอกาสสุ่มซึ่งเป็นกลุ่มผู้ใช้เฉพาะ ตอบสนองมากขึ้น ต่อการเปลี่ยนแปลงหรือปัจจัยอื่นๆ ที่อาจไม่เป็นความจริง เมื่อการเปลี่ยนแปลงนั้นปรากฏต่อผู้ชมจำนวนมากขึ้นและหลากหลายมากขึ้นในช่วงเวลาที่ขยายออกไป ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า ถดถอย ถึงค่าเฉลี่ย

การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย เกิดขึ้นเมื่อ สุดโต่ง or ผลลัพธ์ที่ผิดปกติ สังเกตได้ในระหว่างการทดสอบคือ ไม่ยั่งยืน ในระยะยาว. ตัวอย่างเช่น หากรูปแบบแสดง a เพิ่มขึ้นอย่างมาก in อัตราการแปลง ในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ เป็นไปได้ว่าการพุ่งสูงขึ้นนี้เกิดจาก กลุ่มเฉพาะ ของผู้ใช้ที่เปิดรับการเปลี่ยนแปลงเป็นพิเศษ แต่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลง ตั้งสด และ ที่เปิดเผย สำหรับผู้ชมจำนวนมากขึ้นและหลากหลายมากขึ้น มีแนวโน้มว่ายอดเริ่มต้นจะพุ่งสูงขึ้น จะลดน้อยลงและ ประสิทธิภาพจะมาบรรจบกัน ไปสู่ระดับเฉลี่ยหรือระดับพื้นฐาน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ ผลลัพธ์ที่แตกต่าง เมื่อเทียบกับสิ่งที่เครื่องมือทดสอบระบุไว้ในตอนแรก เนื่องจากผลลัพธ์ที่รุนแรงที่สังเกตได้ระหว่างการทดสอบอาจไม่ได้บ่งชี้ถึงผลกระทบระยะยาวของรูปแบบดังกล่าว

ทำความเข้าใจกับ แนวคิดเรื่องการถดถอย ค่าเฉลี่ยเป็นสิ่งสำคัญเมื่อตีความผลการทดสอบ A/B มันเน้นย้ำถึงความสำคัญของการไม่พึ่งพาแต่เพียงผู้เดียว ขั้นตอนการทดสอบเริ่มต้น ผลการวิจัย แต่เมื่อพิจารณาถึงประสิทธิภาพโดยรวมของรูปแบบต่างๆ มากกว่า ระยะเวลาที่ขยาย. โดยพิจารณาถึงศักยภาพในการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยของธุรกิจ สามารถหลีกเลี่ยงการสรุปที่ผิดพลาดได้ or การดำเนินการเปลี่ยนแปลง ขึ้นอยู่กับ เดือยชั่วคราว or สังเกตการลดลง ในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการตีความผลการทดสอบ A/B อย่างรอบคอบ และพิจารณาภาพรวมของประสิทธิภาพของรูปแบบในโลกแห่งความเป็นจริง

สรุป

ดังนั้นคุณมีมัน ความเป็นจริงของเครื่องมือทดสอบ A/B ไม่สอดคล้องกับโลกแห่งความเป็นจริงเสมอไป ผลลัพธ์ที่คุณสัมผัสได้ ไม่ใช่ข้อบกพร่องในทักษะการวิเคราะห์ของคุณหรือเป็นสัญญาณว่าการทดสอบ A/B ไม่น่าเชื่อถือ มันเป็นเพียง ธรรมชาติของสัตว์ร้าย.

เมื่อ ตีความผลการทดสอบ A/Bสิ่งสำคัญคืออย่าพึ่งพาแต่เพียงผู้เดียว ผลการวิจัยเบื้องต้น แต่พิจารณาว่า ประสิทธิภาพโดยรวม ของการเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาที่ขยายออกไป การทำเช่นนี้ทำให้ธุรกิจต่างๆ หลีกเลี่ยงการสรุปที่ผิดพลาด or การดำเนินการเปลี่ยนแปลง ขึ้นอยู่กับการเพิ่มขึ้นหรือลดลงชั่วคราวที่สังเกตได้ในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ

เพื่อสำรวจช่องว่างของความเป็นจริง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใกล้ ทดสอบ A / B ผลลัพธ์ด้วยสายตาที่สำคัญ ตระหนักถึง ข้อจำกัดของเครื่องมือ และ บัญชีสำหรับบริบทในโลกแห่งความเป็นจริง. เสริมสิ่งที่คุณค้นพบด้วยวิธีการวิจัยอื่น ๆ เพื่อทำความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของรูปแบบ เมื่อใช้วิธีการแบบองค์รวม คุณจะมีความพร้อมในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่สอดคล้องกับความเป็นจริงของผู้ใช้ของคุณ

0.00 ค่าเฉลี่ย คะแนน (0% คะแนน) - 0 คะแนนโหวต