بهتر طور تي انٽيليجنس ڪلائوڊ: ڪيئن استعمال ڪجي اسٽيٽس انجن کي A/B ٽيسٽ لاءِ ، وmarيڪ تيز ۽ تيز

بهتر طور تي اسٽيٽس انجن ۽ A/B جاچ واري حڪمت عملي

جيڪڏھن توھان runولي رھيا آھيو ھڪڙو تجرباتي پروگرام توھان جي ڪاروباري ٽيسٽ ۽ سکڻ ۾ مدد لاءِ ، موقعا آھن توھان استعمال ڪري رھيا آھيو بهتر طور تي Intelligence Cloud - يا توھان گھٽ ۾ گھٽ ان ڏ lookedو آھي. بھترين طريقي سان آھي راند ۾ ھڪڙو طاقتور ترين اوزار ، پر ڪنھن اھڙي ٽول وانگر ، توھان ان کي غلط استعمال ڪري سگھوٿا جيڪڏھن توھان نٿا سمجھو ته اھو ڪيئن ڪم ڪري ٿو. 

makesا بڻائي ٿو Optimizely ايترو طاقتور؟ ان جي فيچر سيٽ جي ج Atھ تي آھي س informed کان و informedيڪ باخبر ۽ وجداني شمارياتي انجڻ ٽئين پارٽي جي ٽول ۾ ، توھان کي و focusيڪ focusيان ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو اھم ٽيسٽون حاصل ڪرڻ تي-بغير پريشان ٿيڻ جي ته توھان پنھنجي نتيجن جي غلط تشريح ڪري رھيا آھيو. 

گهڻو ڪري هڪ روايتي ان blindي وانگر طب ۾ ، هڪ / بي جاچ بي ترتيب ڏيکاريندو مختلف علاج توھان جي سائيٽ جي مختلف استعمال ڪندڙن ڏانھن پوءِ compareيٽيو ھر علاج جي افاديت جو. 

شماريات وري اسان جي مدد ڪن ٿا ferencesاھڻ بابت ته ڪيترو اثرائتو آھي اھو علاج ڊگھي عرصي تائين. 

اڪثر A/B جاچڻ جا اوزار reن قسمن مان ھڪڙي تي lyروسو ڪن ٿا شمارياتي تجزيو: فريڪوئنٽسٽ يا بيائيسيئن اسٽيٽس. هر اسڪول ۾ مختلف فائدا ۽ نقصان آھن - فريڪوئنسيٽسٽ شماريات جي ضرورت آھي ھڪڙي نموني سائيز ھڪڙي تجربي کي هلائڻ کان پھريائين ، ۽ بيسيان جا انگ اکر بنيادي طور تي خيال رکن ٿا ته س directionا هدايتي فيصلا ڪرڻ بجاءِ اثر جي ڪنھن ھڪڙي شخصيت جي وضاحت ڪرڻ جي ، nameن مثالن کي نالو ڏيڻ لاءِ. بهتر طور تي سپر پاور اها آهي ته ا the اهو واحد اوزار آهي مارڪيٽ تي ا take و takeڻ لاءِ دنيا جا سڀ کان بهترين اچڻ

آخر نتيجو؟ اصلاحي طور تي صارفين کي قابل بڻائي ٿو ته تجربا تيز ، و moreيڪ معتبر ۽ و moreيڪ بصيرت سان هلائين.

انھيءَ جو پورو فائدو وڻ لاءِ ، جيتوڻيڪ ، اھو سمجھڻ ضروري آھي ته مناظر جي پويان happeningا ٿي رھيو آھي. ھتي آھن 5 بصيرت ۽ حڪمت عمليون جيڪي توھان کي حاصل ڪنديون Optimizely جي صلاحيتن کي استعمال ڪندي ھڪڙي پرو وانگر.

حڪمت عملي #1: سمجھو ته نه س Allئي ميٽرڪ atedاھيا ويا آھن برابر

اڪثر ٽيسٽنگ ٽولز ۾ ، عام طور تي نظرانداز ڪيل مسئلو اھو آھي ته جيترو و metيڪ ميٽرڪ توھان شامل ڪندا ۽ پنھنجي ٽيسٽ جي حصي طور ٽريڪ ڪندا ، اوترو ئي امڪان توھان کي ڏسڻ جو ھوندو ڪجھ غلط نتيجا بي ترتيب موقعي جي ڪري (شماريات ۾ ، ان کي سڏيو ويندو آھي ”گھڻن جانچ جو مسئلو. "). ان جي نتيجن کي قابل اعتماد رکڻ لاءِ ، بھترين طريقي سان استعمال ڪري ٿو ڪنٽرول ۽ س ofارن جو ھڪڙو سلسلو انھيءَ جي خرابين کي رکڻ لاءِ جيترو ٿي سگھي گھٽ. 

انھن ڪنٽرول ۽ سctionsارن جا twoه اثر آھن جڏھن توھان و goو Optimizely ۾ ٽيسٽ قائم ڪرڻ لاءِ. پهريون ، ميٽرڪ جنهن کي توهان نامزد ڪيو آهي توهان جو پرائمري ميٽرڪ حاصل ڪندو شمارياتي اھميت تيزيءَ سان ، allيون س things شيون مسلسل. ،يو ، و metيڪ ميٽرڪ جيڪي توھان ھڪڙي تجربي ۾ شامل ڪندا ، توھان جي ڊگھي ميٽرڪ و takeي ويندي شمارياتي اھميت تائين پھچڻ لاءِ.

جڏھن ھڪڙي تجربي جي رٿابندي ڪندي ، پڪ ڪريو ته توھان knowاڻو ٿا ته ڪھڙو ميٽرڪ توھان جو سچو اتر ٿيندو توھان جي فيصلي سازي جي عمل ۾ ، اھو yourاھيو توھان جو پرائمري ميٽرڪ. پوءِ ، رکو باقي توھان جي ميٽرڪ لسٽ سستي رکو ڪنھن به شيءِ کي ختم ڪرڻ سان جيڪا تمام گھڻي يا ٽينجينشل آھي.

حڪمت عملي #2: Buildاھيو پنھنجو ذاتي ڪسٽم خاصيتون

اصلاحي طور تي وڏو آهي توهان کي ڏيڻ ۾ ڪيترائي دلچسپ ۽ مددگار طريقا توهان جي تجربي جي نتيجن کي اي ڏيڻ لاءِ. مثال طور ، توھان جانچ ڪري سگھوٿا ته ڪي خاص علاج ڊيسڪ ٽاپ بمقابله موبائل تي بھتر انجام ڏين ٿا ، يا ٽرئفڪ جي ذريعن ۾ اختلافن جو مشاهدو ڪن ٿا. جيئن ته توھان جو تجرباتي پروگرام پختو ٿئي ٿو ، توھان جلدي جلدي نوان حصن جي خواھش ڪندؤ-اھي مخصوص ٿي سگھن ٿا توھان جي استعمال جي ڪيس لاءِ ، جھڙا حصا ھڪڙي وقت جي مقابلي ۾. سچ پو ، اسان ا stillا تائين نٿا سمجھي سگھون ته اھو د providedي مان providedو نه مهيا ڪيو ويو آھي).

س newsي خبر اها آهي ته Optimizely جي پروجيڪٽ جاوا اسڪرپٽ فيلڊ جي ذريعي ، Optimizely سان واقف انجنيئر anyاهي سگهن ٿا ڪي به دلچسپ ڪسٽم خاصيتون جيڪي وزيٽرز کي تفويض ڪري سگهجن ٿا ۽ انهن کي ورهائي سگهجي ٿو. Cro Metrics تي ، اسان ڪيترائي اسٽاڪ ماڊيول builtايا آھن (جھڙوڪ ”نئون بمقابله موٽڻ وارا وزيٽرز“) جيڪي اسان انسٽال ڪريون ٿا پنھنجي س clientsني گراهڪن لاءِ انھن جي پراجيڪٽ جاوا اسڪرپٽ ذريعي. هن قابليت جو فائدو و matureڻ هڪ اهم فرق آهي بالغ ٽيمن جي وچ ۾ جن وٽ آهن صحيح ٽيڪنيڪل وسيلا جيڪي انهن کي هلائڻ ۾ مدد ڪن ، ۽ ٽيمون جيڪي جدوجهد ڪن ٿيون تجربي جي مڪمل صلاحيت کي محسوس ڪرڻ لاءِ.

حڪمت عملي #3: Exploreوليو Optimizely's Stats Accelerator

هڪ اڪثر اوور هائيڊ ٽيسٽنگ ٽول فيچر آهي ”ملٽي آرمڊ itsاڙيلن“ کي استعمال ڪرڻ جي صلاحيت ، مشين لرننگ الگورتھم جو هڪ قسم جيڪو متحرڪ طور تبديل ڪري ٿو جتي توهان جي ٽرئفڪ هڪ تجربي جي دوران مختص ڪئي و ،ي ٿي ، و visitors ۾ و visitors مهمان موڪلڻ لاءِ ”کٽڻ“ تي. ممڪن طور تي تغير. مسئلو گھڻن هٿياربند itsاڙيلن سان اھو آھي ته انھن جا نتيجا ڊگھي مدي واري ڪارڪردگيءَ جا معتبر اشارا ناھن ، تنھنڪري ان قسم جي تجربن لاءِ استعمال ڪيس محدود آھن حساس وقتن جھڙوڪ سيلز پروموشنز تائين.

بهتر طور تي ، جيتوڻيڪ ، آھي مختلف قسم جو itاڙيل الگورتھم استعمال ڪندڙن لاءِ دستياب اعليٰ منصوبن تي - اسٽيٽس ايڪسيليٽر (ھاڻي knownاڻايو و Acي ٿو ”تيز رفتار لرننگز“ آپشن insideاڙيلن جي اندر). ھن سيٽ اپ ۾ ، ٽرئفڪ کي متحرڪ طور تي مختص ڪرڻ جي ڪوشش ڪرڻ بجاءِ اعليٰ ڪارڪردگيءَ واري تبديليءَ لاءِ ، بھترين طور تي متحرڪ طور تي ٽرئفڪ کي مختلف قسمن ۾ مختص ڪري ٿو. ھن طريقي سان ، توھان و learnيڪ سکي سگھوٿا ، ۽ برقرار رکي سگھوٿا نقل جي روايتي A/B ٽيسٽ جي نتيجن جي.

حڪمت عملي #4: شامل ڪريو ايموجيز کي پنھنجي ميٽرڪ نالن ۾

پهرين نظر ۾ ، اهو خيال غالبا sounds آواز کان placeاهر آهي ، حتي بي جان. بهرحال ، هڪ اهم پاسو يقيني بڻائڻ جو ته توهان پڙهي رهيا آهيو صحيح تجربي جا نتيجا شروع ٿي رهيا آهن يقيني بڻائڻ تي ته توهان جا سامعين سوال کي سمجهي سگهن ٿا. 

ڪڏهن ڪڏهن اسان جي بهترين ڪوششن جي باوجود ، ميٽرڪ جا نالا پريشان ٿي سگهن ٿا (انتظار ڪريو - metا اهو ميٽرڪ فائر ٿئي ٿو جڏهن آرڊر قبول ڪيو و orي ، يا جڏهن صارف شڪرگذاري واري صفحي کي هٽايو؟) ، يا هڪ تجربي ۾ ڪيتريون ئي ميٽرڪون آهن جيڪي نتيجن کي مٿي ۽ هي down ڪري رهيون آهن. صفحو ڪل سنجيدگي واري اوور لوڊ ڏانھن وي ٿو.

ايموجيز کي شامل ڪرڻ توھان جي ميٽرڪ جي نالن ۾ (ھدف ، سائي چيڪ مارڪ ، ايستائين جو وڏي پئڪيج وارو بيگ ڪم ڪري سگھي ٿو) نتيجي ۾ ٿي سگھي ٿو صفحا جيڪي تمام گھڻا اسڪين ٿيل آھن. 

اسان تي Trustروسو ڪريو - نتيجن کي پڙھڻ تمام آسان محسوس ڪندو.

حڪمت عملي #5: considerيهر غور ڪيو پنھنجي شمارياتي اھميت جي سطح تي

نتيجا سمجھايا و concن ٿا ھڪڙي بھترين تجربي جي تناظر ۾ جڏھن اھي پھچي ويا انگن اکرن جي اهميت. شمارياتي اھميت ھڪ سخت رياضياتي اصطلاح آھي ، پر لازمي طور تي اھو امڪان آھي ته توھان جا مشاهدا twoن آبادين جي وچ ۾ حقيقي فرق جو نتيجو آھن ، ۽ نه ر randomو بي ترتيب موقعو. 

بھترين طور تي reportedايو ويو شمارياتي اھميت جون سطحون آھن ”ھميشه صحيح“ مھرباني ھڪڙي رياضياتي تصور جي ، جنھن کي سڏيو ويندو آھي تسلسل ٽيسٽ - اھو اصل ۾ انھن کي و reliableيڪ قابل اعتماد بڻائي ٿو testingين جانچ جي اوزارن جي يٽ ۾ ، جيڪي آھن ھر قسم جي ”جھانڪ“ مسئلن جو شڪار جيڪڏھن توھان انھن کي جلد پڙھو.

اهو غور ڪرڻ جي قابل آهي ته ڪهڙي سطح جي شمارياتي اهميت توهان کي پنهنجي ٽيسٽنگ پروگرام لاءِ اهم سمجهي ٿي. جڏهن ته 95 سيڪڙو سائنسي ڪميونٽي ۾ ڪنوينشن آهي ، اسان جانچ ڪري رهيا آهيون ويب سائيٽ تبديلين جي ، نه ويڪسين جي. Anotherيو عام انتخاب تجرباتي دنيا ۾: 90٪. پر youا توھان قبول ڪرڻ لاءِ راضي آھيو ڪجھ و uncertainيڪ غير يقيني صورتحال کي تيز ڪرڻ لاءِ تجربن کي تيز ڪرڻ ۽ و moreيڪ خيالن جي جانچ ڪرڻ لاءِ. youا توھان استعمال ڪري سگھوٿا 85 or يا ا evenا تائين 80 stat شمارياتي اھميت؟ Beingاڻي و Beingڻ بابت توھان جي خطري جي انعام جي بيلنس ادا ڪري سگھي ٿو وقتي منافعو وقت سان ، تنھنڪري ھن کي احتياط سان سوچيو.

و Readيڪ پڙھو Optimizely Intelligence Cloud بابت

اهي پنج تڪڙا اصول ۽ بصيرت ناقابل يقين حد تائين مددگار ثابت ٿيندا ذهن ۾ رکڻ دوران Optimizely استعمال ڪندي. جيئن ڪنھن اوزار سان ، اھو ھيils لھي ٿو يقيني بڻائڻ لاءِ ته توھان کي س understandingي سمجھ آئي آھي پردي جي پويان حسب ضرورتن جي ، تنھنڪري توھان پڪ ڪري سگھوٿا ته توھان استعمال ڪري رھيا آھيو اوزار موثر ۽ مؤثر طريقي سان. انھن سمجھڻ سان ، توھان حاصل ڪري سگھوٿا قابل اعتماد نتيجا جيڪي توھان ولي رھيا آھيو ، جڏھن توھان کي انھن جي ضرورت ھجي. 

توهان ڇا ٿا سوچيو؟

هي سائيٽ اسپام کي گهٽائڻ لاء اکزمٽ استعمال ڪري ٿو. سکو ته توهان جي تجويز ڪيل ڊيٽا کي ڪيئن عمل ڪيو وڃي.