स्प्लिट टेस्टिंग मेथडॉलॉजी आणि सांख्यिकीय महत्त्व

या ब्लॉग पोस्टमध्ये मार्केटिंग आणि वेब डेव्हलपमेंट स्ट्रॅटेजीजचा अविभाज्य भाग म्हणून स्प्लिट टेस्टिंग पद्धतीचा सर्वसमावेशक समावेश आहे. लेखात, स्प्लिट टेस्टिंग म्हणजे काय, त्याचे स्थिर आणि गतिमान दृष्टिकोन आणि A/B टेस्टिंगमधील त्याचे फरक तपशीलवार तपासले आहेत. यशस्वी स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रियेसाठी आवश्यक असलेले टप्पे, सांख्यिकीय महत्त्व निश्चित करणे आणि निकालांचे योग्य विश्लेषण यावर प्रकाश टाकला आहे. याव्यतिरिक्त, चाचणीमध्ये सामान्य चुका टाळण्यासाठी पद्धती आणि निकाल ऑप्टिमायझ करण्यासाठी टिप्स सादर केल्या आहेत. लेखाचा शेवट कृतीयोग्य पावलांनी होतो, ज्याचा उद्देश वाचकांना त्यांच्या स्प्लिट टेस्टिंग धोरणे विकसित करण्यासाठी एक व्यावहारिक मार्गदर्शक प्रदान करणे आहे.

स्प्लिट टेस्टिंग म्हणजे काय?

स्प्लिट चाचणीवेब पेज, अॅप्लिकेशन किंवा मार्केटिंग मटेरियलच्या वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करून कोणते चांगले काम करते हे ठरवण्याची ही एक पद्धत आहे. मूलतः, तुमच्या प्रेक्षकांपैकी काही भागाला मूळ (नियंत्रण) आवृत्ती दाखवली जाते, तर दुसऱ्या भागाला सुधारित आवृत्ती (भिन्नता) दाखवली जाते. या बदलांमध्ये मथळे, प्रतिमा, कॉल टू अॅक्शन (CTA) किंवा पेज लेआउट यासारखे घटक समाविष्ट असू शकतात. कोणत्या आवृत्तीमुळे रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर किंवा इतर महत्त्वाचे मेट्रिक्स जास्त वाढतात हे समजून घेणे हे ध्येय आहे.

स्प्लिट चाचणीडेटा-चालित निर्णय प्रक्रियेत महत्त्वाची भूमिका बजावते. हे तुम्हाला गृहीतकांवर अवलंबून राहण्याऐवजी वास्तविक वापरकर्त्याच्या वर्तनावर आधारित ऑप्टिमाइझ करण्याची परवानगी देते. हे तुम्हाला तुमच्या मार्केटिंग धोरणांमध्ये सतत सुधारणा करण्यास आणि गुंतवणुकीवरील परतावा (ROI) जास्तीत जास्त करण्यास मदत करते. उदाहरणार्थ, वेगवेगळ्या मथळ्यांचा किंवा रंगांचा बटणाच्या क्लिक-थ्रू रेटवर कसा परिणाम होतो हे समजून घेतल्याने तुम्हाला अधिक प्रभावी मोहिमा तयार करता येतील.

स्प्लिट चाचणी हे केवळ मार्केटिंग टीमसाठीच नाही तर उत्पादन विकास आणि वापरकर्ता अनुभव (UX) व्यावसायिकांसाठी देखील एक मौल्यवान साधन आहे. नवीन वैशिष्ट्यांचा किंवा डिझाइनमधील बदलांचा वापरकर्त्यांवर होणारा परिणाम मोजल्याने तुमचे उत्पादन सतत सुधारण्यास आणि वापरकर्त्यांचे समाधान वाढविण्यास मदत होऊ शकते. याव्यतिरिक्त, प्राप्त केलेला डेटा भविष्यातील विकासासाठी एक ठोस आधार प्रदान करतो आणि जोखीम कमी करतो.

स्प्लिट चाचणी पद्धती

• ए/बी चाचणी: दोन वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करणे.
• बहुविध चाचणी: एकाच वेळी अनेक वस्तूंची चाचणी करणे.
• पुनर्निर्देशन चाचणी: वेगवेगळ्या URL वरील पूर्णपणे भिन्न पृष्ठांची तुलना करणे.
• बहु-पृष्ठ चाचणी: एका फनेलच्या अनेक पृष्ठांची चाचणी करणे.
• वैयक्तिकरण चाचणी: वापरकर्त्यांना वेगवेगळे अनुभव देऊन वैयक्तिकरणाचा प्रभाव मोजणे.

स्प्लिट चाचणी या प्रक्रियेत विचारात घेण्यासारख्या सर्वात महत्त्वाच्या मुद्द्यांपैकी एक म्हणजे चाचण्या सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल देतात. याचा अर्थ पुरेसा वापरकर्ता डेटा गोळा करणे आणि निकाल यादृच्छिक नाहीत याची खात्री करणे. सांख्यिकीय महत्त्व दर्शवते की प्राप्त झालेले निकाल खरे परिणाम दर्शवतात आणि ते यादृच्छिक चढउतारांमुळे नाहीत. म्हणून, चाचण्यांचे नियोजन आणि विश्लेषण योग्यरित्या करणे खूप महत्वाचे आहे.

स्प्लिट टेस्टिंग पद्धती आणि फायदे

स्प्लिट चाचणीहे एक शक्तिशाली साधन आहे जे तुमच्या मार्केटिंग धोरणांना अनुकूलित करण्यास मदत करते. मूलतः, वेब पेज, ईमेल किंवा जाहिरातीच्या वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करून कोणते चांगले कार्य करते हे ठरवणे हे त्याचे उद्दिष्ट आहे. अशा प्रकारे, तुम्ही वापरकर्ता अनुभव सुधारून तुमचे रूपांतरण दर वाढवू शकता. स्प्लिट टेस्टिंग पद्धती दर्शवितात की लहान बदल मोठे फरक करू शकतात.

स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रियेदरम्यान विचारात घेण्यासारख्या सर्वात महत्त्वाच्या मुद्द्यांपैकी एक म्हणजे चाचणी करण्यासाठी व्हेरिएबल्स काळजीपूर्वक निवडणे. शीर्षके, प्रतिमा, मजकूर, बटण रंग आणि प्लेसमेंट यासारख्या अनेक भिन्न घटकांची चाचणी केली जाऊ शकते. तथापि, एका वेळी फक्त एक किंवा दोन चल बदलल्याने निकाल अधिक स्पष्ट आणि समजण्यासारखे होतात. हे तुम्हाला कोणते बदल कामगिरी सुधारत आहेत किंवा कमी करत आहेत हे अचूकपणे ओळखण्यास मदत करेल.

स्प्लिट चाचणी हे केवळ रूपांतरण दर वाढवत नाही तर ग्राहकांचे वर्तन अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास देखील मदत करते. कोणते संदेश तुमच्या ग्राहकांना सर्वात जास्त आवडतात, कोणते दृश्य अधिक लक्षवेधी आहेत आणि कोणते बदल वापरकर्त्याचा अनुभव सुधारतात हे जाणून घेतल्यास, तुम्ही भविष्यातील मार्केटिंग मोहिमा अधिक प्रभावीपणे डिझाइन करू शकता. हे तुम्हाला दीर्घकाळात अधिक यशस्वी परिणाम मिळविण्यास अनुमती देईल.

स्प्लिट टेस्टिंगचे फायदे अनंत आहेत. येथे काही प्रमुख फायदे आहेत:

1. रूपांतरण दर वाढवणे: तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपवरील रूपांतरण दर ऑप्टिमाइझ करून तुम्ही अधिक ग्राहक मिळवू शकता.
2. वापरकर्ता अनुभव सुधारणे: तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपवर वापरकर्त्यांना चांगला अनुभव मिळावा याची खात्री करून तुम्ही समाधान वाढवू शकता.
3. मार्केटिंग बजेट ऑप्टिमायझेशन: सर्वात प्रभावी मार्केटिंग धोरणांवर लक्ष केंद्रित करून तुम्ही तुमचे बजेट अधिक कार्यक्षमतेने वापरू शकता.
4. डेटा-चालित निर्णय घेणे: तुम्ही अंदाजांवर आधारित निर्णय घेण्याऐवजी खऱ्या डेटाच्या आधारे अधिक अचूक निर्णय घेऊ शकता.
5. जोखीम कमी करणे: मोठे बदल करण्यापूर्वी तुम्ही लहान चाचण्या करून जोखीम कमी करू शकता.

लक्षात ठेवा, विभाजित चाचणी ही एक सतत चालणारी ऑप्टिमायझेशन प्रक्रिया आहे. नियमितपणे निकालांची चाचणी आणि विश्लेषण करून, तुम्ही तुमच्या मार्केटिंग धोरणांमध्ये सतत सुधारणा करू शकता. अशा प्रकारे, तुम्ही स्पर्धेत पुढे जाऊ शकता आणि अधिक यशस्वी निकाल मिळवू शकता. यश मिळवण्याचा मार्ग म्हणजे सतत प्रयत्न करणे आणि शिकणे.

स्टॅटिक आणि डायनॅमिक स्प्लिट चाचण्यांची तुलना

स्प्लिट चाचणीहे एक शक्तिशाली साधन आहे जे तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपच्या वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करून कोणती आवृत्ती चांगली कामगिरी करते हे समजून घेण्यास मदत करते. तथापि, सर्व स्प्लिट चाचण्या सारख्या नसतात. मुळात, स्प्लिट टेस्टिंगचे दोन मुख्य प्रकार आहेत: स्टॅटिक आणि डायनॅमिक. स्थिर विभाजन चाचण्या वापरकर्त्यांच्या एका विभागाला ठराविक कालावधीत एक निश्चित भिन्नता दर्शवितात, तर गतिमान विभाजन चाचण्या रिअल-टाइम डेटाच्या आधारे स्वयंचलितपणे भिन्नता समायोजित करतात. हा फरक तुमच्या चाचणी धोरणांवर आणि निकालांवर लक्षणीय परिणाम करू शकतो.

स्टॅटिक स्प्लिट चाचण्या, ज्यांना सामान्यतः A/B चाचण्या म्हणूनही ओळखले जाते, त्या सोप्या आणि समजण्यास सोप्या आहेत. या चाचण्यांमध्ये, तुमचा ट्रॅफिक दोन किंवा अधिक प्रकारांमध्ये समान रीतीने विभागला जातो आणि प्रत्येक प्रकार वापरकर्त्यांना एका निश्चित कालावधीसाठी दाखवला जातो. एकदा निकाल गोळा झाल्यानंतर, कोणता फरक चांगला कामगिरी करतो हे निर्धारित करण्यासाठी सांख्यिकीय विश्लेषण केले जाते. स्थिर चाचण्या तुलनेने कमी ट्रॅफिक व्हॉल्यूमसाठी योग्य आहेत आणि विशिष्ट गृहीतकाची पुष्टी करण्यासाठी किंवा खंडन करण्यासाठी आदर्श आहेत.

मुख्य फरक

• वाहतूक व्यवस्थापन: स्थिर चाचण्यांमध्ये, सुरुवातीला रहदारी समान प्रमाणात विभागली जाते, तर गतिमान चाचण्यांमध्ये, अधिक रहदारी विजयी भिन्नतेकडे निर्देशित केली जाते.
• ऑप्टिमायझेशन गती: डायनॅमिक चाचणी रिअल-टाइम ऑप्टिमायझेशन सक्षम करते, ज्यामुळे तुम्हाला जलद परिणाम मिळू शकतात.
• लवचिकता: डायनॅमिक चाचणी वापरकर्त्यांच्या बदलत्या वर्तनाशी आणि बाजार परिस्थितीशी अधिक जलद जुळवून घेऊ शकते.
• सांख्यिकीय पद्धती: स्थिर चाचणी साध्या सांख्यिकीय विश्लेषणावर आधारित असली तरी, गतिमान चाचणी अधिक जटिल अल्गोरिदम वापरते.
• अर्ज क्षेत्र: साध्या बदलांसाठी स्थिर चाचणी योग्य असली तरी, जटिल ऑप्टिमायझेशन धोरणांसाठी गतिमान चाचणी आदर्श आहे.

डायनॅमिक स्प्लिट चाचण्या अधिक जटिल दृष्टिकोन देतात. या चाचण्या मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरतात जेणेकरून रिअल टाइममध्ये कोणता व्हेरिएशन चांगला परफॉर्म करत आहे हे ठरवता येईल आणि ट्रॅफिक स्वयंचलितपणे विजेत्या व्हेरिएशनकडे निर्देशित करता येईल. अशाप्रकारे, चाचणी कालावधीत खराब कामगिरी करणाऱ्या व्हेरिएशन्सना कमी ट्रॅफिक पाठवला जातो, ज्यामुळे एकूण रूपांतरण दर जास्तीत जास्त वाढतात. डायनॅमिक स्प्लिट टेस्टिंग विशेषतः जास्त ट्रॅफिक व्हॉल्यूम असलेल्या वेबसाइट्स आणि अॅप्लिकेशन्ससाठी योग्य आहे आणि जटिल ऑप्टिमायझेशन उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी हे एक शक्तिशाली साधन आहे.

कोणत्या प्रकारचा विभाजित चाचणी तुमच्यासाठी कोणती पद्धत योग्य आहे हे ठरवताना, तुमचे ट्रॅफिक व्हॉल्यूम, ऑप्टिमायझेशन ध्येये आणि उपलब्ध संसाधने विचारात घेणे महत्त्वाचे आहे. स्थिर चाचणी सोपी आणि सरळ असली तरी, गतिमान चाचणी जलद आणि अधिक प्रभावी परिणाम देऊ शकते. दोन्ही पद्धतींचे त्यांचे फायदे आणि तोटे आहेत, म्हणून तुमच्यासाठी कोणती रणनीती सर्वोत्तम आहे याचा तुम्ही काळजीपूर्वक विचार केला पाहिजे.

ए/बी चाचणी आणि स्प्लिट चाचणीमधील फरक

ए/बी चाचणी आणि विभाजित चाचणी जरी हे शब्द अनेकदा परस्पर बदलून वापरले जात असले तरी, प्रत्यक्षात त्यांच्यामध्ये काही मूलभूत फरक आहेत. तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपच्या वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करण्यासाठी दोन्ही पद्धती आहेत ज्यामुळे कोणते चांगले काम करते हे ठरवता येते. तथापि, ते त्यांच्या अनुप्रयोग क्षेत्रांमध्ये आणि जटिलतेच्या पातळींमध्ये भिन्न आहेत.

एकाच व्हेरिएबलच्या वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करण्यासाठी (उदाहरणार्थ, बटणाचा रंग, मथळ्याचा मजकूर किंवा प्रतिमेची स्थिती) ए/बी चाचणीचा वापर अनेकदा केला जातो. या एकाच चलाचा कामगिरीवर होणारा परिणाम मोजणे हे ध्येय आहे. उदाहरणार्थ, लाल किंवा हिरवा 'कार्टमध्ये जोडा' बटण जास्त क्लिक निर्माण करते की नाही हे समजून घेण्यासाठी ई-कॉमर्स साइटवर A/B चाचणी घेतली जाऊ शकते.

ए/बी चाचणीचे फायदे

• ते लागू करणे सोपे आहे आणि जलद परिणाम देते.
• हे एकाच चलाचा प्रभाव स्पष्टपणे मोजते.
• वेबसाइट रूपांतरणे वाढवण्यासाठी आदर्श.
• हे तुम्हाला वापरकर्त्याचे वर्तन समजून घेण्यास मदत करते.
• विद्यमान कामगिरी सुधारण्यासाठी वापरली जाऊ शकते.

स्प्लिट चाचणी हा A/B चाचणीपेक्षा अधिक व्यापक दृष्टिकोन आहे. हे बहुतेकदा वेब पेज किंवा अॅप्लिकेशनच्या पूर्णपणे भिन्न डिझाइन किंवा लेआउटची तुलना करण्यासाठी वापरले जाते. या चाचण्यांमध्ये, एकाच वेळी एकापेक्षा जास्त चल बदलू शकतात. उदाहरणार्थ, लँडिंग पेजच्या दोन आवृत्त्या ज्यांची शीर्षके, प्रतिमा आणि कॉल-टू-अ‍ॅक्शन बटण स्थाने पूर्णपणे भिन्न आहेत त्यांची तुलना स्प्लिट टेस्टिंग वापरून केली जाऊ शकते.

A/B चाचणी लहान, अधिक केंद्रित बदलांसाठी योग्य असली तरी, विभाजित चाचणी मोठ्या आणि अधिक व्यापक बदलांच्या परिणामाचे मूल्यांकन करण्यासाठी ते अधिक योग्य आहे. कोणती पद्धत वापरायची हे चाचणीच्या उद्देशावर आणि चाचणी करायच्या चलांच्या संख्येवर अवलंबून असते.

स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रियेसाठी आवश्यकता

स्प्लिट चाचणी प्रक्रिया यशस्वीरित्या पार पाडण्यासाठी, काही पूर्वअटी आणि गरजा पूर्ण केल्या पाहिजेत. चाचणी नियोजनापासून अंमलबजावणीपर्यंत, विश्लेषणापासून ऑप्टिमायझेशनपर्यंत, प्रत्येक टप्प्यावर या गरजा महत्त्वाची भूमिका बजावतात. संपूर्ण तयारीमुळे अचूक डेटा मिळतो आणि अर्थपूर्ण निकाल मिळतात याची खात्री होते. अन्यथा, मिळालेले निकाल दिशाभूल करणारे असू शकतात आणि चुकीचे निर्णय घेऊ शकतात.

प्रथम, स्पष्ट आणि मोजता येण्याजोगी ध्येये निश्चित केले पाहिजे. कोणत्या मापदंडांमध्ये सुधारणा करण्याचे लक्ष्य आहे? तुम्ही रूपांतरण दर वाढवण्याचा किंवा बाउन्स दर कमी करण्याचा प्रयत्न करत आहात का? या प्रश्नांची उत्तरे चाचणीच्या डिझाइन आणि विश्लेषणावर थेट परिणाम करतील. उदाहरणार्थ, जर ई-कॉमर्स साइटवर कार्ट सोडून देण्याचे दर कमी करण्याचे उद्दिष्ट असेल, तर चाचण्या कार्ट पृष्ठावर केंद्रित केल्या पाहिजेत आणि चेकआउट प्रक्रिया सुलभ करण्यासाठी बदल करण्याचा प्रयत्न केला पाहिजे.

आवश्यक पावले

1. स्पष्ट आणि मोजता येण्याजोगी ध्येये निश्चित करणे.
2. पुरेसा वाहतूकीचा आवाज असणे.
3. योग्य साधने आणि तंत्रज्ञानाचा वापर.
4. सांख्यिकीय महत्त्व प्राप्त करण्यासाठी पुरेसा वेळ चाचणी.
5. चाचणी निकालांचे योग्य विश्लेषण आणि अर्थ लावा.
6. ऑप्टिमायझेशनचे सतत निरीक्षण करा आणि पुनरावृत्ती करा.

दुसरे म्हणजे, पुरेसा वाहतूकीचा आवाज आवश्यक आहे. सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल मिळविण्यासाठी, पुरेशा संख्येने वापरकर्त्यांनी चाचणी घेतलेले फरक पाहिले पाहिजेत. कमी ट्रॅफिक असलेल्या वेबसाइटवर बनवलेले विभाजित चाचणी, बराच वेळ लागू शकतो आणि विश्वसनीय परिणाम देऊ शकत नाही. म्हणून, चाचणी सुरू करण्यापूर्वी वाहतुकीचे प्रमाण पुरेसे आहे की नाही याचे मूल्यांकन केले पाहिजे. आवश्यक असल्यास, जाहिरात मोहिमा किंवा इतर रहदारी स्रोतांद्वारे रहदारी वाढवता येते.

तिसरे म्हणजे, योग्य साधने आणि तंत्रज्ञान वापरावे. स्प्लिट चाचणी साठी अनेक वेगवेगळी साधने उपलब्ध आहेत. ही साधने चाचण्या तयार करणे, व्यवस्थापित करणे आणि विश्लेषण करणे सोपे करतात. वेबसाइट किंवा अॅप्लिकेशनच्या तांत्रिक पायाभूत सुविधा आणि चाचणीच्या जटिलतेनुसार कोणते साधन वापरायचे ते बदलू शकते. महत्त्वाची गोष्ट म्हणजे हे साधन विश्वसनीय आणि अचूक डेटा प्रदान करते. साधनांचा वापर कसा करायचा याचे पुरेसे ज्ञान असणे देखील महत्त्वाचे आहे.

सांख्यिकीय महत्त्व चाचणीसाठी पुरेसा वेळ घालवणे आवश्यक आहे. चाचण्या किती काळ सुरू राहतील हे ट्रॅफिक व्हॉल्यूम, रूपांतरण दर आणि लक्ष्यित सुधारणा यावर अवलंबून असते. सांख्यिकीय महत्त्व प्राप्त होण्यापूर्वी चाचण्या बंद केल्याने चुकीचे निकाल येऊ शकतात. म्हणून, पुरेसा डेटा गोळा होईपर्यंत चाचणी सुरू ठेवावी. सांख्यिकीय महत्त्व दर्शवते की प्राप्त झालेले निकाल यादृच्छिक नाहीत परंतु त्यांचा प्रत्यक्ष परिणाम होतो.

महत्त्वाची आकडेवारी निश्चित करणे

स्प्लिट चाचणी प्रक्रियेदरम्यान मिळालेल्या डेटाचे योग्य अर्थ लावण्यासाठी सांख्यिकीय महत्त्व निश्चित करणे ही एक महत्त्वाची पायरी आहे. सांख्यिकीय महत्त्व दर्शवते की प्राप्त झालेले निकाल यादृच्छिक नाहीत आणि खरा फरक दर्शवतात. हे कोणत्या प्रकारातील फरक चांगले कार्य करतो याचे विश्वसनीय पुरावे प्रदान करते आणि आपल्याला माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत करते.

सांख्यिकीय महत्त्वाची पातळी निश्चित करण्यासाठी विविध चाचण्या वापरल्या जातात. या चाचण्यांमुळे आपल्याला मिळालेला डेटा किती विश्वासार्ह आहे आणि दोन भिन्नतांमधील फरक खरोखरच महत्त्वाचा आहे का याचे मूल्यांकन करता येते. सर्वसाधारणपणे स्वीकृत महत्त्व पातळी आहे (p-मूल्य 0.05 पेक्षा कमी). हे दर्शवते की निकाल %5 च्या आत अचूक आहेत.

सांख्यिकीय महत्त्व चाचण्या

• टी-टेस्ट: दोन गटांमधील सरासरी फरकाची तुलना करण्यासाठी वापरले जाते.
• ची-स्क्वेअर चाचणी: वर्गीकृत डेटाची तुलना करण्यासाठी आदर्श (उदा. रूपांतरण दर).
• अनोवा: दोनपेक्षा जास्त गटांमधील सरासरी फरकाचे मूल्यांकन करण्यासाठी वापरले जाते.
• झेड-टेस्ट: हे मोठ्या नमुना आकारांसाठी आणि लोकसंख्येची सरासरी तपासण्यासाठी वापरले जाते.
• बायेशियन सांख्यिकी: संभाव्यता वितरण वापरून निकालांच्या विश्वासार्हतेचे मूल्यांकन करते.

सांख्यिकीय महत्त्व निश्चित करताना, नमुना आकार हे देखील विचारात घेतले पाहिजे. मोठ्या नमुना आकारांमुळे आम्हाला अधिक विश्वासार्ह निकाल मिळू शकतात. लहान नमुना आकारांमुळे दिशाभूल करणारे निकाल येऊ शकतात आणि चुकीचे निर्णय घेता येतात. म्हणून, स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रिया सुरू करण्यापूर्वी आपल्याकडे पुरेसा नमुना आकार आहे याची खात्री करणे आवश्यक आहे.

सांख्यिकीय महत्त्वाचे अचूक निर्धारण, विभाजित चाचणी प्रक्रियेच्या यशासाठी ते महत्त्वाचे आहे. सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल आम्हाला कोणते बदल खरोखर प्रभावी आहेत हे समजून घेण्यास मदत करतात आणि आमच्या ऑप्टिमायझेशन प्रयत्नांना योग्य दिशेने नेतात. अन्यथा, आपण यादृच्छिक निकालांवर आधारित चुकीचे निर्णय घेऊ शकतो आणि आपल्या संसाधनांचा अकार्यक्षम वापर करू शकतो.

स्प्लिट चाचणी निकालांचे विश्लेषण

स्प्लिट चाचणी निकालांचे विश्लेषण हे चाचणी प्रक्रियेतील सर्वात महत्त्वाच्या टप्प्यांपैकी एक आहे. या टप्प्यासाठी मिळालेल्या डेटाचे योग्य अर्थ लावणे आणि अर्थपूर्ण निष्कर्ष काढणे आवश्यक आहे. चाचणी दरम्यान गोळा केलेल्या डेटाचे विश्लेषण सांख्यिकीय पद्धती वापरून केले जाते जेणेकरून कोणता फरक चांगला कामगिरी करतो हे निर्धारित करता येईल. या विश्लेषणांमुळे आपल्याला कोणता फरक जिंकत आहे हेच नाही तर का जिंकत आहे हे देखील समजण्यास मदत होते.

डेटा विश्लेषण प्रक्रियेदरम्यान, विविध मेट्रिक्स विचारात घेतले जातात. रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर, बाउन्स दर आणि पृष्ठावरील वेळ यासारख्या मेट्रिक्सचा वापर विविधतांच्या कामगिरीचे मूल्यांकन करण्यासाठी केला जातो. कोणता फरक अधिक प्रभावी आहे हे निर्धारित करण्यासाठी या मेट्रिक्सचे त्यांच्या सांख्यिकीय महत्त्व पातळीसह मूल्यांकन केले जाते. सांख्यिकीय महत्त्व दर्शवते की निकाल यादृच्छिक नाहीत आणि त्यात खरोखर फरक आहे.

विश्लेषणाचे निकाल केवळ सध्याच्या परिस्थितीची माहिती देत नाहीत तर भविष्यातील ऑप्टिमायझेशन प्रयत्नांसाठी मार्गदर्शन देखील करतात. यशस्वी भिन्नतांची कोणती वैशिष्ट्ये प्रभावी आहेत हे ठरवून, इतर प्रकल्पांमध्ये समान वैशिष्ट्ये वापरली जाऊ शकतात. तसेच, अयशस्वी व्हेरिएशन्स का अयशस्वी होतात हे समजून घेतल्यास, भविष्यात अशाच चुका टाळता येतील.

डेटा विश्लेषण धोरणे

डेटा विश्लेषण धोरणे, विभाजित चाचणी निकालांचे योग्य अर्थ लावण्यासाठी ते महत्वाचे आहे. या धोरणांमध्ये सांख्यिकीय पद्धतींचा योग्य वापर आणि प्राप्त केलेल्या डेटाचे अर्थपूर्ण सादरीकरण समाविष्ट आहे. डेटा विश्लेषण प्रक्रियेत वापरल्या जाणाऱ्या काही मूलभूत धोरणे आहेत:

• निकाल मूल्यांकन निकष
• सांख्यिकीय महत्त्व चाचण्या: निकाल यादृच्छिक आहेत की नाही हे ची-स्क्वेअर चाचणी आणि टी-चाचणी सारख्या पद्धती वापरून निश्चित केले जाते.
• आत्मविश्वास मध्यांतर गणना: आत्मविश्वास मध्यांतर निश्चित केले जातात जे निकाल किती विश्वासार्ह आहेत हे दर्शवितात.
• रूपांतरण फनेल विश्लेषण: रूपांतरण प्रक्रियेदरम्यान वापरकर्त्यांचे वर्तन तपासले जाते आणि सुधारणा आवश्यक असलेले मुद्दे ओळखले जातात.
• विभाजन विश्लेषण: वापरकर्त्यांना वेगवेगळ्या विभागांमध्ये विभागून, प्रत्येक विभागासाठी वेगवेगळ्या भिन्नतांच्या कामगिरीचे मूल्यांकन केले जाते.
• ए/बी चाचणी प्लॅटफॉर्मचा वापर: गुगल ऑप्टिमाइझ आणि ऑप्टिमाइझली सारखे प्लॅटफॉर्म डेटा विश्लेषण प्रक्रिया सुलभ करतात आणि अधिक अचूक परिणाम प्रदान करतात.

कामगिरी सुधारणा पद्धती

कामगिरी सुधारणा पद्धती, विभाजित चाचणी त्यामध्ये निकालांनुसार ठरवलेल्या धोरणांची अंमलबजावणी समाविष्ट आहे. या पद्धतींचा उद्देश तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपचा वापरकर्ता अनुभव आणि रूपांतरण दर वाढवणे आहे. यशस्वी कामगिरी सुधारणा प्रक्रियेसाठी खालील पायऱ्या फॉलो केल्या जाऊ शकतात:

चाचणी निकालांच्या आधारे, विजेत्या प्रकाराची वैशिष्ट्ये ओळखा आणि इतर प्रकल्पांमध्ये या वैशिष्ट्यांचा वापर करण्याचा विचार करा. उदाहरणार्थ, जर तुम्हाला अधिक प्रभावी मथळा किंवा कॉल टू अॅक्शन (CTA) सापडला, तर तुम्ही ते ज्ञान तुमच्या इतर पृष्ठांवर लागू करू शकता.

स्प्लिट टेस्टिंग हे केवळ एक साधन नाही तर ती एक शिकण्याची प्रक्रिया देखील आहे. प्रत्येक चाचणी आपल्याला वापरकर्त्याच्या वर्तनाबद्दल नवीन अंतर्दृष्टी मिळविण्यास अनुमती देते.

स्प्लिट टेस्टिंगमध्ये चुका कशा टाळायच्या

स्प्लिट चाचणी प्रक्रियेत झालेल्या चुकांमुळे दिशाभूल करणारे परिणाम आणि चुकीचे ऑप्टिमायझेशन निर्णय होऊ शकतात. म्हणून, तुमच्या चाचण्यांचे काळजीपूर्वक नियोजन करणे आणि त्यांची अंमलबजावणी करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल मिळविण्यासाठी आणि तुमच्या चाचण्यांची विश्वासार्हता सुनिश्चित करण्यासाठी सामान्य चुका टाळणे आवश्यक आहे. या विभागात स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रियेत होणाऱ्या सामान्य चुका आणि त्या टाळण्यासाठीच्या पद्धतींचा तपशीलवार समावेश केला जाईल.

खालील तक्त्यामध्ये स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रियेत विचारात घेण्यासाठी काही महत्त्वाच्या मेट्रिक्सचा सारांश दिला आहे आणि या मेट्रिक्सचा अर्थ कसा लावावा. हे मेट्रिक्स तुमच्या चाचणी निकालांची अचूकता आणि महत्त्व मूल्यांकन करण्यासाठी तुम्हाला मार्गदर्शन करतील.

सामान्य चुका

• अपुरा नमुना आकार वापरणे.
• खूप कमी वेळात चाचण्या पूर्ण करणे.
• एकाच वेळी अनेक चलांची चाचणी करणे.
• सांख्यिकीय महत्त्व दुर्लक्षित करणे.
• लक्ष्यित प्रेक्षकांना योग्य विभागांमध्ये विभागणे नाही.
• चाचणी निकालांचा चुकीचा अर्थ लावणे.
• चाचणी सेटअपमध्ये विसंगती निर्माण करणे.

या चुका टाळण्यासाठी, तुमच्या चाचण्यांचे काळजीपूर्वक नियोजन करा आणि योग्य साधने वापरून तुमच्या डेटाचे अचूक विश्लेषण करा. उदाहरणार्थ, A/B चाचणी करताना, तुम्ही एकाच वेळी आणि समान परिस्थितीत दोन भिन्न आवृत्त्यांची चाचणी घेत आहात याची खात्री करा. तसेच, सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल मिळतील याची खात्री करण्यासाठी तुमच्या चाचण्या पुरेशा वेळेसाठी करा. लक्षात ठेवा, योग्य नियोजन आणि विश्लेषण हे यशाचे गुरुकिल्ली आहे. विभाजित चाचणी प्रक्रियांचा आधार बनवते.

तुमच्या चाचणी निकालांचे मूल्यांकन करताना, फक्त रूपांतरण दरांवर लक्ष केंद्रित करू नका. वापरकर्त्याचे वर्तन समजून घेण्यासाठी इतर मापदंडांचा विचार करा. उदाहरणार्थ, बाउन्स रेट, पेजवरील वेळ आणि क्लिक-थ्रू रेट यांसारखा डेटा तुम्हाला वापरकर्ता अनुभव सुधारण्यासाठी मौल्यवान अंतर्दृष्टी देऊ शकतो. या माहितीच्या मदतीने, तुम्ही चांगले परिणाम मिळविण्यासाठी तुमची वेबसाइट किंवा अॅप ऑप्टिमाइझ करू शकता.

स्प्लिट टेस्टिंग निकाल ऑप्टिमायझ करण्यासाठी टिप्स

स्प्लिट चाचणीतुमच्या वेबसाइट किंवा अॅप्लिकेशनचे कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी हे एक शक्तिशाली साधन आहे. तथापि, जर तुम्ही तुमच्या चाचण्या योग्यरित्या ऑप्टिमाइझ केल्या नाहीत, तर तुमचा मौल्यवान वेळ आणि संसाधने वाया जाऊ शकतात. ऑप्टिमायझेशन हे चाचणीइतकेच महत्त्वाचे आहे. योग्य धोरणांसह, तुम्ही जलद आणि अधिक प्रभावी परिणाम साध्य करू शकता आणि तुमचे रूपांतरण दर वाढवू शकता.

खालील तक्ता दाखवतो की, विभाजित चाचणी तुमचे निकाल अधिक चांगल्या प्रकारे विश्लेषित करण्यात आणि सुधारण्यात मदत करण्यासाठी येथे काही प्रमुख मेट्रिक्स आणि त्यांचा अर्थ कसा लावावा ते दिले आहेत:

कृतीक्षम टिप्स

कामावर विभाजित चाचणी तुमच्या प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करण्यात मदत करण्यासाठी येथे काही व्यावहारिक टिप्स आहेत:

1. स्पष्ट ध्येये निश्चित करा: प्रत्येक चाचणीसाठी, तुम्हाला काय साध्य करायचे आहे ते स्पष्टपणे परिभाषित करा. उदाहरणार्थ, CTA बटणाचा क्लिक-थ्रू रेट ने वाढवणे.
2. एकाच चलावर लक्ष केंद्रित करा: एका वेळी एकापेक्षा जास्त चल बदलणे टाळा. अन्यथा, कोणत्या बदलाचा परिणाम निकालांवर झाला हे समजणे कठीण होते.
3. पुरेसा डेटा गोळा करा: सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल मिळविण्यासाठी पुरेसा वेळ चाचणी चालवा. साधारणपणे, अनेक शंभर किंवा हजार अभ्यागतांची आवश्यकता असते.
4. गृहीतके तयार करा: चाचणी सुरू करण्यापूर्वी, कोणता बदल चांगला परिणाम देईल आणि का होईल याबद्दल एक गृहीतक तयार करा. हे तुम्हाला निकालांचा अर्थ लावण्यास मदत करेल.
5. तुमचा लक्ष्यित प्रेक्षक समजून घ्या: तुमच्या लक्ष्यित प्रेक्षकांच्या वर्तन आणि आवडींनुसार तुमच्या चाचण्या तयार करा. तुम्ही वेगवेगळ्या विभागांसाठी वेगवेगळ्या चाचण्या चालवू शकता.
6. चाचणी निकालांचे नियमितपणे निरीक्षण करा: चाचणी दरम्यान आणि नंतर नियमितपणे डेटाचे विश्लेषण करा. सुरुवातीची लक्षणे तुम्हाला मार्ग बदलण्यास किंवा चाचणी थांबवण्यास मदत करू शकतात.
7. शिकणे सतत चालू ठेवा: प्रत्येक परीक्षेतून शिका आणि त्या माहितीचा वापर तुमच्या भविष्यातील चाचण्या सुधारण्यासाठी करा. परीक्षेत उत्तीर्ण होणे आणि अनुत्तीर्ण होणे हे मौल्यवान माहिती प्रदान करते.

या टिप्स फॉलो करून, विभाजित चाचणी तुम्ही तुमच्या धोरणांची प्रभावीता वाढवू शकता आणि चांगले परिणाम मिळवू शकता. लक्षात ठेवा, ऑप्टिमायझेशन ही एक सतत चालणारी प्रक्रिया आहे आणि तिचा नियमितपणे आढावा घेतला पाहिजे.

विभाजित चाचणी तुमचे निकाल ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, तुम्हाला मिळालेल्या डेटाचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करा आणि या विश्लेषणांवर आधारित कृती करा. सांख्यिकीय महत्त्व हे सुनिश्चित करते की निकाल यादृच्छिक नाहीत. तुमच्या चाचणीमध्ये सतत सुधारणा करून, तुम्ही तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपचे कार्यप्रदर्शन सतत सुधारू शकता.

निष्कर्ष आणि कृतीयोग्य पावले

स्प्लिट चाचणीडिजिटल मार्केटिंग धोरणांमध्ये ऑप्टिमायझेशनची एक गुरुकिल्ली आहे. मिळालेले निकाल तुमच्या वेबसाइट किंवा अनुप्रयोगाचे कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्रदान करतात. तथापि, ही माहिती योग्यरित्या समजून घेणे आणि कृतीयोग्य पावलांमध्ये रूपांतरित करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. चाचणी निकालांवर आधारित बदल केल्याने वापरकर्त्याचा अनुभव सुधारू शकतो, रूपांतरण दर वाढू शकतो आणि एकूण व्यावसायिक उद्दिष्टे साध्य करण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावू शकतो.

स्प्लिट चाचणी प्रक्रियेदरम्यान मिळालेल्या डेटाचे विश्लेषण केल्याने कोणती आवृत्ती चांगली कामगिरी करते हे केवळ समजले पाहिजे असे नाही तर या कामगिरीतील फरकाची कारणे देखील उघड केली पाहिजेत. वापरकर्त्याच्या वर्तनावर परिणाम करणारे घटक समजून घेतल्याने भविष्यातील चाचणीसाठी चांगले गृहीतके तयार करण्यास आणि अधिक प्रभावी ऑप्टिमायझेशन धोरणे विकसित करण्यास मदत होते. म्हणून, गुणात्मक डेटा (वापरकर्ता अभिप्राय, सर्वेक्षणे, इ.) आणि परिमाणात्मक डेटा (रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर, इ.) यांचे मूल्यांकन करणे खूप महत्वाचे आहे.

एकात्मिक पायऱ्या

1. चाचणी निकालांचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करा आणि अर्थपूर्ण सांख्यिकीय डेटावर लक्ष केंद्रित करा.
2. यशस्वी भिन्नता ओळखा आणि त्या यशस्वी का आहेत हे समजून घेण्याचा प्रयत्न करा.
3. शिकलेले धडे लिहा आणि भविष्यातील चाचणीसाठी ज्ञानाचा आधार तयार करा.
4. तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपवर यशस्वी व्हेरिएशन्स लागू करा.
5. बदलांच्या परिणामाचे निरीक्षण करा आणि सतत ऑप्टिमायझेशन करा.
6. वापरकर्त्यांचा अभिप्राय गोळा करा आणि त्यानुसार बदल समायोजित करा.

हे विसरता कामा नये की, विभाजित चाचणी ती एक सतत चालणारी प्रक्रिया आहे. एका परीक्षेचा निकाल पुढील परीक्षेचा प्रारंभबिंदू असू शकतो. म्हणूनच, सतत नवीन गृहीतके तयार करणे, चाचण्या करणे आणि निकालांचे विश्लेषण करणे यामुळे तुमच्या डिजिटल मार्केटिंग धोरणे सतत विकसित होत आहेत याची खात्री होईल. याव्यतिरिक्त, कंपनीच्या इतर विभागांसह चाचणी निकाल सामायिक केल्याने एकूण व्यवसाय धोरणांच्या ऑप्टिमायझेशनमध्ये योगदान मिळू शकते.

विभाजित चाचणी हे करताना होणाऱ्या चुका टाळण्यासाठी आणि निकालांना अनुकूलित करण्यासाठी काही टिप्सकडे लक्ष देणे महत्वाचे आहे. चाचणी कालावधी पुरेसा लांब ठेवणे, पुरेसा नमुना आकार असणे, योग्य लक्ष्यित लोकसंख्येवर चाचण्या करणे आणि निकालांवर परिणाम करणारे बाह्य घटक विचारात घेणे यामुळे तुम्हाला अधिक विश्वासार्ह आणि अर्थपूर्ण निकाल मिळण्यास मदत होईल. एक यशस्वी विभाजित चाचणी धोरण सतत शिकणे आणि सुधारणा यावर आधारित आहे.

सतत विचारले जाणारे प्रश्न

स्प्लिट टेस्टिंगचा मुख्य उद्देश काय आहे आणि त्यामुळे व्यवसायांना कोणते फायदे मिळतात?

स्प्लिट टेस्टिंगचा मुख्य उद्देश तुमच्या वेबसाइट किंवा अॅपच्या वेगवेगळ्या आवृत्त्यांच्या कामगिरीची तुलना करून कोणते सर्वात प्रभावी आहे हे ठरवणे आहे. अशा प्रकारे, तुम्ही रूपांतरण दर वाढवू शकता, वापरकर्ता अनुभव सुधारू शकता आणि तुमच्या मार्केटिंग धोरणांना अधिक कार्यक्षम बनवू शकता. मूलतः, ते तुम्हाला डेटा-चालित निर्णय घेण्याची परवानगी देते.

स्प्लिट टेस्टिंग करताना आपण कोणत्या गोष्टींकडे लक्ष दिले पाहिजे? यशस्वी चाचणीसाठी कोणते घटक आवश्यक आहेत?

स्प्लिट टेस्टिंगमध्ये विचारात घेण्यासारख्या गोष्टींमध्ये स्पष्ट गृहीतके निश्चित करणे, पुरेसा नमुना आकार गाठणे, चाचणी कालावधी योग्यरित्या समायोजित करणे आणि निकालांचे सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण पद्धतीने विश्लेषण करणे समाविष्ट आहे. यशस्वी चाचणीसाठी, तुम्ही ज्या व्हेरिएबलची चाचणी करत आहात ते वेगळे ठेवणे (उदा. शीर्षक, बटणाचा रंग) आणि इतर घटकांचा परिणामांवर परिणाम होण्यापासून रोखणे देखील महत्त्वाचे आहे.

ए/बी चाचणी आणि स्प्लिट चाचणीमध्ये मुख्य फरक काय आहेत? कोणत्या प्रकरणांमध्ये A/B चाचणी करावी आणि कोणत्या प्रकरणांमध्ये स्प्लिट चाचणीला प्राधान्य द्यावे?

ए/बी चाचणी सामान्यतः वेब पेजच्या दोन वेगवेगळ्या आवृत्त्यांची तुलना करते, तर स्प्लिट टेस्टिंगचा वापर वेगवेगळ्या URL वरील दोन पूर्णपणे वेगळ्या वेब पेजची तुलना करण्यासाठी केला जातो. जरी ते मूलतः समान उद्देश पूर्ण करतात, तरी स्प्लिट चाचणी मोठ्या बदलांसाठी आणि वेगवेगळ्या डिझाइन्सची चाचणी करण्यासाठी अधिक योग्य आहे, तर A/B चाचणी लहान, बारीक-ट्यून केलेल्या समायोजनांसाठी आदर्श आहे.

स्प्लिट टेस्टिंगचे निकाल सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वाचे आहेत हे आपण कसे ठरवू शकतो? या प्रक्रियेत p-मूल्ये आणि आत्मविश्वास मध्यांतर यासारख्या संकल्पना कशा भूमिका बजावतात?

विभाजित चाचणी निकाल सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वाचे आहेत की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी p-मूल्य आणि आत्मविश्वास मध्यांतर यासारख्या सांख्यिकीय संकल्पना वापरल्या जातात. पी-मूल्य हे निकाल योगायोगाने आल्याची शक्यता दर्शवते. साधारणपणे, ०.०५ पेक्षा कमी असलेले पी-मूल्य दर्शवते की निकाल सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण आहे. आत्मविश्वास मध्यांतर खरा परिणाम कुठे आहे याचा अंदाज देतो.

स्प्लिट टेस्टिंग प्रक्रियेत कोणती साधने आणि सॉफ्टवेअर वापरले जाऊ शकतात? मोफत आणि सशुल्क पर्याय कोणते आहेत?

स्प्लिट टेस्टिंगसाठी अनेक साधने आणि सॉफ्टवेअर उपलब्ध आहेत. सशुल्क पर्यायांमध्ये ऑप्टिमाइझली, व्हीडब्ल्यूओ, अ‍ॅडोब टार्गेट सारखे प्लॅटफॉर्म समाविष्ट आहेत, तर मोफत पर्यायांमध्ये गुगल ऑप्टिमाइझ (निर्बंधांसह) आणि विविध ओपन सोर्स सोल्यूशन्स समाविष्ट आहेत. वाहनाची निवड तुमच्या बजेटवर, चाचणीच्या गरजांवर आणि तांत्रिक कौशल्यावर अवलंबून असते.

स्प्लिट टेस्टिंग करताना सर्वात सामान्य चुका कोणत्या आहेत आणि त्या कशा टाळता येतील?

स्प्लिट टेस्टिंगमधील सामान्य चुकांमध्ये पुरेसा ट्रॅफिक नसणे, चाचणी कालावधी खूप कमी असणे, एकाच वेळी अनेक व्हेरिएबल्सची चाचणी करणे आणि निकालांचा चुकीचा अर्थ लावणे यांचा समावेश होतो. या चुका टाळण्यासाठी, एक स्पष्ट गृहीतक परिभाषित करा, तुम्ही पुरेसा डेटा गोळा करत आहात याची खात्री करा, एकाच चलाची चाचणी घ्या आणि सांख्यिकीय विश्लेषण योग्यरित्या लागू करा.

स्प्लिट टेस्टिंग निकाल ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी कोणत्या टिप्स लागू केल्या जाऊ शकतात? मिळवलेल्या डेटाच्या आधारे पुढील पावले कशी आखली पाहिजेत?

स्प्लिट टेस्टिंग निकाल ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, जिंकणारी आवृत्ती वापरा आणि परिणामी डेटा तुमच्या पुढील चाचण्यांसाठी वापरा. वापरकर्त्याचे वर्तन चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी तुम्ही विभागणी करू शकता, वेगवेगळ्या लोकसंख्याशास्त्रीय गटांसाठी स्वतंत्र चाचण्या चालवू शकता आणि तुमच्या इतर मार्केटिंग क्रियाकलापांमध्ये तुम्हाला मिळालेल्या अंतर्दृष्टी एकत्रित करू शकता.

स्प्लिट टेस्टिंग फक्त वेबसाइटसाठीच वैध आहे का? इतर कोणत्या क्षेत्रात स्प्लिट टेस्टिंग पद्धती वापरता येईल?

नाही, स्प्लिट टेस्टिंग फक्त वेबसाइटसाठी नाही. स्प्लिट टेस्टिंग पद्धतीचा वापर ईमेल मार्केटिंग मोहिमा, मोबाइल अॅप डिझाइन, जाहिरात प्रत, उत्पादन वर्णन आणि अगदी भौतिक स्टोअर लेआउटमध्ये केला जाऊ शकतो. वेगवेगळ्या प्रकारांची चाचणी करून सर्वोत्तम कामगिरी मिळवणे हे मूळ तत्व आहे.

अधिक माहिती: ए/बी चाचणी (स्प्लिट चाचणी) म्हणजे काय?