Hướng dẫn kiểm tra A / B

Thử nghiệm A / B là một trong những cách tốt nhất để so sánh hai hoặc nhiều phiên bản của một ứng dụng hoặc một trang web. Nó cho phép bạn xác định cái nào trong số chúng hoạt động tốt hơn và có thể tạo ra tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn. Đây là một trong những cách dễ nhất để phân tích một ứng dụng hoặc một trang web để tạo ra một phiên bản mới hiệu quả hơn. Đây là một hướng dẫn ngắn gọn bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Thử nghiệm A / B với các ví dụ phù hợp để minh họa cách bạn có thể áp dụng nó vào thực tế.

Hướng dẫn này đã được thiết kế để phù hợp với yêu cầu của tất cả các chuyên gia đang làm việc trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm. Nó cung cấp đủ thông tin chi tiết về các khái niệm của Thử nghiệm A / B và cách bạn có thể áp dụng nó để thực hiện phân tích dữ liệu và tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi của bất kỳ trang web nào.

Chúng tôi giả định rằng những người đọc hướng dẫn này có kiến thức cơ bản về HTML và một số kinh nghiệm xử lý trang web. Ngoài ra, nó sẽ hữu ích nếu người đọc có kiến thức sơ cấp về Phân tích dữ liệu và tỷ lệ chuyển đổi của các trang web và ứng dụng di động

Thử nghiệm A / B – Tổng quan

Thử nghiệm A / B (còn được gọi là Thử nghiệm phân tách ) xác định một cách để so sánh hai phiên bản của một ứng dụng hoặc một trang web cho phép bạn xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Đây là một trong những cách dễ nhất để phân tích một ứng dụng hoặc một trang web để tạo một phiên bản mới. Sau đó, cả hai phiên bản này có thể được so sánh để tìm ra tỷ lệ chuyển đổi , điều này giúp ích nhiều hơn trong việc tìm kiếm người hoạt động tốt hơn trong hai phiên bản này.

Thí dụ

Chúng ta hãy giả sử rằng có một trang web và tất cả lưu lượng truy cập được chuyển đến trang này. Bây giờ là một phần của Thử nghiệm A / B, bạn đã thực hiện một số thay đổi nhỏ như tiêu đề, đánh số, v.v. trên cùng một trang và một nửa lưu lượng truy cập của nó được chuyển hướng đến phiên bản sửa đổi của trang web này.

Bây giờ bạn có phiên bản A và phiên bản B của cùng một trang web và bạn có thể theo dõi hành động của khách truy cập bằng cách sử dụng thống kê và phân tích để xác định phiên bản mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn. Tỷ lệ chuyển đổi được định nghĩa là trường hợp, khi bất kỳ khách truy cập nào trên trang web của bạn thực hiện một hành động mong muốn.

Thử nghiệm A / B cho phép bạn xác định chiến lược tiếp thị trực tuyến tốt nhất cho doanh nghiệp của mình. Hãy xem hình minh họa sau đây. Nó cho thấy rằng phiên bản A mang lại tỷ lệ chuyển đổi là 15% và phiên bản B mang lại tỷ lệ chuyển đổi là 22%

Thử nghiệm A / B – Cách thức hoạt động

Bạn có thể theo dõi hành động của khách truy cập bằng cách sử dụng thống kê và phân tích để xác định phiên bản mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn. Kết quả thử nghiệm A / B thường được đưa ra bằng các thuật ngữ thống kê và toán học ưa thích , nhưng ý nghĩa đằng sau các con số thực sự khá đơn giản. Có hai phương pháp quan trọng mà qua đó bạn có thể kiểm tra tỷ lệ chuyển đổi bằng Thử nghiệm A / B –

Lấy mẫu dữ liệu
Khoảng tin cậy

Hãy để chúng tôi thảo luận chi tiết về hai phương pháp này.

Lấy mẫu dữ liệu

Số lượng mẫu phụ thuộc vào số lượng thử nghiệm được thực hiện. Việc đếm tỷ lệ chuyển đổi được gọi là mẫu và quá trình thu thập các mẫu này được gọi là lấy mẫu.

Thí dụ

Giả sử bạn có hai sản phẩm A và B, bạn muốn thu thập dữ liệu mẫu theo nhu cầu của nó trên thị trường. Bạn có thể yêu cầu một vài người chọn từ sản phẩm A và B rồi yêu cầu họ tham gia vào một cuộc khảo sát. Khi số lượng người tham gia tăng lên, nó sẽ bắt đầu hiển thị tỷ lệ chuyển đổi thực tế .

Có nhiều công cụ khác nhau có thể được sử dụng để xác định số lượng kích thước mẫu chính xác. Một công cụ miễn phí như vậy có sẵn là –http://www.evanmiller.org

Khoảng tin cậy trong thử nghiệm A / B

Khoảng tin cậy là phép đo độ lệch so với giá trị trung bình trên nhiều mẫu. Giả sử rằng 22% người thích sản phẩm A trong ví dụ trên, với khoảng tin cậy ± 2%. Khoảng này cho biết giới hạn trên và giới hạn dưới của những người chọn Sản phẩm A và còn được gọi là biên sai số. Để có kết quả tốt nhất trong cuộc khảo sát trung bình này, biên độ sai số phải càng nhỏ càng tốt .

Thí dụ

Giả sử rằng trong Sản phẩm B, chúng tôi đã thêm một thay đổi nhỏ và sau đó thực hiện Thử nghiệm A / B trên hai sản phẩm này. Khoảng tin cậy sản phẩm A và B lần lượt là 10% với ± 1% và 20% với ± 2%. Vì vậy, điều này cho thấy rằng một thay đổi nhỏ đã làm tăng tỷ lệ chuyển đổi. Nếu chúng ta bỏ qua biên độ sai số, tỷ lệ chuyển đổi cho biến thể thử nghiệm A là 10% và tỷ lệ chuyển đổi cho biến thể thử nghiệm B là 20%, tức là biến thể thử nghiệm tăng 10%.

Bây giờ, nếu chúng ta chia sự khác biệt cho tỷ lệ biến thiên kiểm soát 10% ÷ 10% = 1,0 = 100%, nó cho thấy sự cải thiện 100%. Do đó, chúng ta có thể nói rằng A / B Testing là một kỹ thuật dựa trên các phương pháp toán học và phân tích. Có nhiều công cụ trực tuyến khác nhau có thể được sử dụng để tính toán mức ý nghĩa A / B. Tìm hiểu http://getdatadriven.com

Thử nghiệm A / B – Tại sao nên sử dụng?

Thử nghiệm A / B được sử dụng để đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên kết quả thu được từ dữ liệu, thay vì chỉ đưa ra dự đoán. Nó cho phép bạn tạo các biến thể của trang web hoặc ứng dụng của mình và sau đó giúp bạn xác nhận hoặc hủy bỏ quyết định thực hiện thay đổi của mình.

Thử nghiệm này cho phép bạn tối ưu hóa trang web hoặc ứng dụng của mình theo cách làm tăng tỷ lệ chuyển đổi. Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn có nghĩa là nhận được nhiều giá trị hơn từ những người dùng hiện tại của bạn thay vì phải trả nhiều hơn cho việc chuyển đổi lưu lượng truy cập. Thử nghiệm A / B cũng có thể giúp bạn thay đổi các yếu tố khác trong kinh doanh như thay đổi văn hóa làm việc, v.v. Nó giúp bạn sử dụng dữ liệu và thống kê toán học để xác định hướng của các biến thể sản phẩm của bạn.

Dù bạn là nhà thiết kế, nhà phân tích kinh doanh hay nhà phát triển, Thử nghiệm A / B cung cấp một cách đơn giản để sử dụng sức mạnh của dữ liệu và thống kê nhằm giảm thiểu rủi ro, cải thiện kết quả và hướng tới dữ liệu nhiều hơn trong công việc của bạn.

Để chạy Kiểm tra A / B, bạn nên xem xét các điểm sau:

Luôn thực hiện Thử nghiệm A / B nếu có xác suất đánh bại biến thể ban đầu> 5%.
Thử nghiệm nên được chạy trong một khoảng thời gian đáng kể để bạn có đủ dữ liệu mẫu để thực hiện thống kê và phân tích.

Thử nghiệm A / B cũng cho phép bạn đạt được tối đa lưu lượng truy cập hiện có trên một trang web. Chi phí tăng chuyển đổi của bạn là tối thiểu so với chi phí thiết lập lưu lượng truy cập trên trang web của bạn. Các ROI (lợi nhuận trên đầu tư) trên Thử nghiệm A / B là rất lớn, nhất là một vài thay đổi nhỏ trên một trang web có thể dẫn đến một sự gia tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi.

Thử nghiệm A / B là việc tạo nhiều biến thể của một ứng dụng hoặc một trang web và sau đó so sánh tất cả các phiên bản này bằng cách sử dụng các mẫu để xác định biến thể tốt nhất có tỷ lệ chuyển đổi tối đa. Có nhiều loại biến thể khác nhau, có thể được áp dụng cho một trang web hoặc một ứng dụng. Thử nghiệm A / B không chỉ giới hạn ở một ứng dụng hoặc một trang web, vì bạn cũng có thể tạo các biến thể cho các sản phẩm khác. Bất kỳ thứ gì trên trang web có thể ảnh hưởng đến hành vi của khách truy cập khi duyệt trên trang web đều có thể được kiểm tra bằng Thử nghiệm A / B.

Đây là danh sách các biến thể Thử nghiệm A / B có thể được áp dụng trên trang web –