Khoảng cách giữa các công cụ thử nghiệm A/B và kết quả trong thế giới thực

Bạn đã thực hiện thành công Xét nghiệm A / B, phân tích tỉ mỉ dữ liệu và thực hiện quyết định chiến lược Dựa trên kết quả. Tuy nhiên, một tình huống khó hiểu xuất hiện khi kết quả quan sát được trong những Công cụ kiểm tra A / B không phù hợp với các quan sát trong thế giới thực.

Đưa cái gì? Chào mừng đến với thế giới của sự khác biệt giữa các công cụ thử nghiệm A/B và quan sát thực tế. Đó là một chuyến đi hoang dã nơi các yếu tố như phương sai thống kê, sai lệch lấy mẫu, sự khác biệt theo ngữ cảnh, trục trặc kỹ thuật, lệch khung thời gian, Và thậm chí hồi quy đến giá trị trung bình có thể làm mất kết quả được tính toán cẩn thận của bạn.

Thắt dây an toàn khi chúng ta đi sâu vào lý do tại sao những sự khác biệt xảy ra và bạn có thể làm gì với chúng.

INguồn mage

Vấn đề kỹ thuật

Các công cụ thử nghiệm A/B dựa vào Mã JavaScript hoặc các triển khai kỹ thuật khác để chỉ định người dùng cho các biến thể khác nhau. Tuy nhiên, mặc dù chúng mạnh mẽ như thế nào, những công cụ này không tránh khỏi các vấn đề kỹ thuật có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả của họ. Ví dụ, lỗi kịch bản trong quá trình thực hiện có thể xảy ra, ngăn chặn theo dõi thích hợp tương tác của người dùng hoặc dẫn đến bài tập bị lỗi của người dùng đối với các biến thể. Những cái này lỗi có thể làm gián đoạn dữ liệu quá trình thu thập và giới thiệu sự không nhất quán trong kết quả thu được. Ngoài ra, vấn đề tương thích với các trình duyệt web khác nhau or các biến thể trong cơ chế lưu trữ có thể ảnh hưởng đến chức năng của công cụ, có khả năng dẫn đến chênh lệch giữa vật được quan sát các kết quả và trải nghiệm người dùng thực tế.

Hơn nữa, tác động của vấn đề kỹ thuật có thể thay đổi tùy thuộc vào độ phức tạp của trang web or ứng dụng đang được thử nghiệm. Các trang web có tính năng phức tạp đường dẫn người dùng or nội dung động đặc biệt dễ gặp phải những thách thức kỹ thuật có thể làm gián đoạn thử nghiệm A/B quá trình. sự hiện diện của tập lệnh của bên thứ ba or tích hợp có thể làm phức tạp thêm vấn đề, như xung đột or lỗi trong các thành phần này có thể can thiệp vào theo dõi chính xác của hành vi người dùng. Những phức tạp kỹ thuật này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra kỹ lưỡng và đảm bảo chất lượng để đảm bảo hoạt động bình thường của Công cụ kiểm tra A / B và giảm thiểu khả năng chênh lệch giữa kết quả của các công cụ và hiệu suất thực tế của các biến thể trong các tình huống trong thế giới thực.

Hình ảnh nguồn

Xu hướng lấy mẫu

Các công cụ thử nghiệm A/B thường phân bổ người dùng cho các biến thể khác nhau một cách ngẫu nhiên. Tuy nhiên, do tính chất ngẫu nhiên của nhiệm vụ, có thể có những trường hợp một số phân khúc người dùng nhất định không tương xứng được thể hiện trong một biến thể so với biến thể khác. Điều này có thể giới thiệu thiên vị và tác động đến kết quả được quan sát trong công cụ. Ví dụ: nếu một biến thể cụ thể được hiển thị thường xuyên hơn cho người dùng đã có xu hướng mua hàng, nó có thể phồng lên một cách giả tạo tỷ lệ chuyển đổi cho biến thể đó.

Tương tự, nếu a một số phân khúc người dùng nhất định không được đại diện trong một biến thể, công cụ có thể không chụp hành vi của họ đầy đủ, dẫn đến kết luận không chính xác về hiệu quả của biến thể. Cái này sai lệch lấy mẫu có thể tạo ra sự khác biệt giữa các kết quả thu được từ các công cụ kiểm tra AB và hành vi thực tế của cơ sở người dùng rộng lớn hơn.

Sai khung thời gian

Các công cụ kiểm tra A/B thường tích lũy dữ liệu trong một khoảng thời gian xác định để phân tích kết quả. Tuy nhiên, các thời gian thu thập dữ liệu liên quan đến biểu diễn trực tiếp của biến thể có thể giới thiệu sự khác biệt. Một Vấn đề chung là khi công cụ thu thập dữ liệu trong khoảng thời gian dài hơn khoảng thời gian khi biến thể thực sự tồn tại. Trong những trường hợp như vậy, công cụ có thể vô tình bao gồm khoảng thời gian bổ sung nơi hiệu suất của biến thể khác với phiên bản dự định, do đó làm sai lệch phân tích tổng thể. Điều này có thể dẫn đến kết luận sai lệch và ngắt kết nối giữa các kết quả công cụ và tác động thực tế của sự thay đổi trong khung thời gian dự định của nó.

Ngược lại, cũng có thể có trường hợp thời gian thu thập dữ liệu của công cụ thử nghiệm A/B không nắm bắt được toàn bộ hiệu ứng của biến thể. Nếu khung thời gian của công cụ is ngắn hơn hơn khoảng thời gian cần thiết để người dùng tương tác đầy đủ với và đáp ứng với sự thay đổi, kết quả có thể không phản ánh đúng sự thật hiệu suất. Điều này có thể xảy ra khi biến thể yêu cầu thời gian thích ứng lâu hơn để người dùng điều chỉnh hành vi của họ hoặc khi tác động của sự thay đổi mở ra dần dần tăng ca. Trong những trường hợp như vậy, công cụ có thể sớm đưa ra kết luận về hiệu quả của biến thể, dẫn đến sự khác biệt giữa những phát hiện của công cụ và hiệu suất dài hạn thực tế trong điều kiện thực tế.

Đến giảm thiểu tác động của sự sai lệch về khung thời gian, điều quan trọng là phải kế hoạch cẩn thận và đồng bộ hóa khoảng thời gian thu thập dữ liệu của các công cụ A/B testing với việc triển khai trực tiếp các biến thể. Điều này liên quan đến việc sắp xếp ngày bắt đầu và ngày kết thúc của giai đoạn thử nghiệm với khung thời gian thực tế khi các biến thể đang hoạt động. Ngoài ra, xem xét các thời gian trễ tiềm năng để người dùng thích nghi và đáp ứng với những thay đổi có thể cung cấp một hiểu biết toàn diện hơn về tác động thực sự của biến thể. Bằng cách đảm bảo sự liên kết hợp lý của các khung thời gian, doanh nghiệp có thể giảm rủi ro của sự khác biệt và làm cho nhiều hơn nữa định hướng dữ liệu chính xác quyết định dựa trên kết quả thu được từ thử nghiệm A/B.

Hình ảnh nguồn

Sự khác biệt theo ngữ cảnh

Các công cụ thử nghiệm A/B thường hoạt động trong một môi trường thử nghiệm được kiểm soát, người dùng đang ở đâu không biết về bài kiểm tra và có thể hoạt động khác so với khi biến thể là thiết lập trực tiếp trong thế giới thực. Một yếu tố quan trọng góp phần vào việc sự khác biệt giữa kết quả công cụ kiểm tra và biểu diễn trực tiếp là hiệu ứng mới lạ. Khi người dùng gặp một biến thể mới trong một môi trường thử nghiệm, họ có thể thể hiện sự tò mò cao độ or đính hôn đơn giản bởi vì nó khác với những gì họ đã quen. cái này có thể thổi phồng nhân tạo số liệu hiệu suất được ghi lại bởi công cụ kiểm tra, vì người dùng có thể tương tác với biến thể một cách nhiệt tình hơn so với thói quen duyệt web hoặc mua hàng thông thường của họ.

Ngoài ra, nhận thức của là một phần của một thí nghiệm có thể ảnh hưởng đến hành vi của người dùng. Khi người dùng biết rằng họ là một phần của quy trình thử nghiệm, họ có thể thể hiện ý thức or thành kiến ​​tiềm thức có thể ảnh hưởng đến phản ứng của họ. Hiện tượng này, được gọi là Hiệu ứng Hawthorne, đề cập đến thay đổi hành vi do ý thức được quan sát hoặc kiểm tra. Người dùng có thể trở nên chú ý hơn, tự ý thức hơn hoặc có xu hướng hành xử theo cách mà họ cho là mong muốn, có khả năng làm sai lệch kết quả thu được từ công cụ kiểm tra. Sự khác biệt này giữa thử nghiệm có kiểm soát môi trường và thế giới thực có thể dẫn đến sự khác biệt về tỷ lệ tương tác và chuyển đổi của người dùng khi biến thể được triển khai bên ngoài môi trường thử nghiệm. một người với một con mắt tinh tường thường có thể nhận thấy các tín hiệu tinh tế xác định rằng họ đang tham gia thử nghiệm A/B.

Hơn nữa, sự vắng mặt của thế giới thực ngữ cảnh trong môi trường thử nghiệm cũng có thể tác động đến hành vi của người dùng và sau đó ảnh hưởng đến kết quả. Trong thế giới thực, người dùng gặp phải các biến thể trong bối cảnh cuộc sống hàng ngày của họ, bao gồm một loạt các yếu tố bên ngoài như hạn chế thời gian, phiền nhiễu cạnh tranh, hoặc là hoàn cảnh cá nhân. Các yếu tố ngữ cảnh này có thể ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của người dùng-chế tạo và hành động. Tuy nhiên, Công cụ kiểm tra A / B thường cô lập người dùng từ những ảnh hưởng trong thế giới thực này, tập trung chỉ dựa trên sự biến đổi của chính nó. Do đó, kết quả của công cụ có thể không nắm bắt chính xác cách người dùng sẽ trả lời đến sự thay đổi khi đối mặt với sự phức tạp của những trải nghiệm hàng ngày của họ. Sự khác biệt này trong các yếu tố bối cảnh có thể dẫn đến sự khác biệt trong hành vi người dùng và kết quả giữa công cụ thử nghiệm và hiệu suất trực tiếp của biến thể.

Hình ảnh nguồn

Hồi quy trung bình

Trong thử nghiệm A/B, đó là không hiếm khi quan sát kết quả cực đoan cho một biến thể trong giai đoạn thử nghiệm. Điều này có thể xảy ra do cơ hội ngẫu nhiên, một phân khúc người dùng cụ thể đang phản hồi nhanh hơn đến sự thay đổi, hoặc các yếu tố khác điều đó có thể không đúng khi biến thể được tiếp xúc với lượng khán giả lớn hơn, đa dạng hơn trong một thời gian dài. Hiện tượng này được gọi là hồi quy đến ý nghĩa.

Hồi quy trung bình xảy ra khi cực or kết quả ngoại lệ quan sát được trong quá trình thử nghiệm là không bền vững về lâu dài. Ví dụ: nếu một biến thể hiển thị một tăng đáng kể in tỷ lệ chuyển đổi trong giai đoạn thử nghiệm, có thể sự tăng đột biến này là do một nhóm cụ thể của những người dùng đặc biệt dễ tiếp nhận các thay đổi. Tuy nhiên, khi sự biến đổi là thiết lập trực tiếp và tiếp xúc với lượng khán giả lớn hơn và đa dạng hơn, có khả năng là mức tăng đột biến ban đầu sẽ giảm bớt, và hiệu suất sẽ hội tụ hướng tới mức trung bình hoặc mức cơ sở. Điều này có thể dẫn đến kết quả khác nhau so với những gì mà công cụ thử nghiệm chỉ ra ban đầu, vì các kết quả cực đoan quan sát được trong quá trình thử nghiệm có thể không cho thấy tác động lâu dài của biến thể.

Hiểu biết về khái niệm hồi quy trung bình là điều cần thiết khi giải thích kết quả thử nghiệm A/B. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc không chỉ dựa vào giai đoạn thử nghiệm ban đầu phát hiện nhưng xem xét hiệu suất tổng thể của biến thể trên một thời kì mở rộng. Bằng cách xem xét khả năng hồi quy về giá trị trung bình, các doanh nghiệp có thể tránh đưa ra kết luận sai lầm or thực hiện các thay đổi dựa trên gai tạm thời or dips quan sát trong giai đoạn thử nghiệm. Nó nhấn mạnh nhu cầu giải thích thận trọng kết quả thử nghiệm A/B và có cái nhìn toàn diện về hiệu suất của biến thể trong thế giới thực.

Kết luận

Vì vậy, có bạn có nó. Thực tế của các công cụ thử nghiệm A/B không phải lúc nào cũng phù hợp với thế giới thực kết quả bạn trải nghiệm. Đó không phải là lỗi trong kỹ năng phân tích của bạn hay là dấu hiệu cho thấy thử nghiệm A/B không đáng tin cậy. Nó chỉ là bản chất của con thú.

Thời Gian diễn giải kết quả thử nghiệm A/B, điều quan trọng là không chỉ dựa vào những phát hiện ban đầu nhưng xem xét Tổng hiệu suất của sự thay đổi trong một khoảng thời gian dài. Làm như vậy, doanh nghiệp có thể tránh đưa ra kết luận sai lầm or thực hiện các thay đổi dựa trên các đợt tăng hoặc giảm tạm thời quan sát được trong giai đoạn thử nghiệm.

Để điều hướng khoảng cách thực tế, điều quan trọng là phải tiếp cận Thử nghiệm A / B kết quả với một con mắt quan trọng. nhận thức được hạn chế của các công cụ và tài khoản cho các bối cảnh trong thế giới thực. Bổ sung các phát hiện của bạn bằng các phương pháp nghiên cứu khác để có được sự hiểu biết toàn diện về hiệu suất của biến thể. Bằng cách tiếp cận toàn diện, bạn sẽ được trang bị đầy đủ kiến ​​thức để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu phù hợp với thực tế của người dùng.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://blog.2checkout.com/gap-between-ab-testing-tools-and-real-outcomes/