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 một cách lạ mắtmathematical and statistical terms, nhưng ý nghĩa đằng sau những 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 thịrealistic conversion rate.
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,the margin of error should be as small as possible.
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.
http://getdatadriven.com
