Split Testing Methodology နှင့် Statistical Significance

ဤဘလော့ဂ်ပို့စ်သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဗျူဟာများ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအနေဖြင့် Split Testing methodology ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အကျုံးဝင်ပါသည်။ ဆောင်းပါးတွင်၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်း၏တည်ငြိမ်မှုနှင့် တက်ကြွသောချဉ်းကပ်မှုများနှင့် A/B စမ်းသပ်ခြင်းမှ ၎င်း၏ကွာခြားချက်များကို အသေးစိတ်ဆန်းစစ်ထားသည်။ အောင်မြင်သော ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်အတွက် လိုအပ်သော အဆင့်များ၊ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ် အရေးပါမှုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များ၏ မှန်ကန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စမ်းသပ်မှုတွင် ဖြစ်လေ့ရှိသောအမှားများကို ရှောင်ရှားရန် နည်းလမ်းများနှင့် ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အကြံပြုချက်များကို တင်ပြထားပါသည်။ ဆောင်းပါးသည် စာဖတ်သူများအား ၎င်းတို့၏ ခွဲထွက်စမ်းသပ်မှုဗျူဟာများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် လက်တွေ့ကျသော လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုပေးရန် ရည်ရွယ်၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သော အဆင့်များဖြင့် အဆုံးသတ်ထားသည်။

Split Testing ဆိုတာ ဘာလဲ။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ဝဘ်စာမျက်နှာ၊ အပလီကေးရှင်း၊ သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပစ္စည်းများ၏ မတူညီသောဗားရှင်းများကို နှိုင်းယှဉ်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ သင့်ပရိသတ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို မူရင်း (ထိန်းချုပ်မှု) ဗားရှင်းကို ပြသထားပြီး အခြားအပိုင်းကို ပြုပြင်ထားသောဗားရှင်း (ဗားရှင်း) ကို ပြသထားသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများတွင် ခေါင်းစီးများ၊ ပုံများ၊ လုပ်ဆောင်ရန် ခေါ်ဆိုမှုများ (CTAs) သို့မဟုတ် စာမျက်နှာအပြင်အဆင်ကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများ ပါဝင်နိုင်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မည်သည့်ဗားရှင်းတွင် ပြောင်းလဲနှုန်းများ၊ ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများ သို့မဟုတ် အခြားအရေးကြီးသော တိုင်းတာမှုများကို ပိုမိုတိုးမြင့်စေသည်ကို နားလည်ရန်ဖြစ်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။အချက်အလက် မောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ယူဆချက်များကို အားကိုးခြင်းထက် တကယ့်အသုံးပြုသူ အပြုအမူအပေါ် အခြေခံ၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာပြန်အမ်းငွေ (ROI) ကို အမြင့်မားဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မတူညီသော ခေါင်းစီးများ သို့မဟုတ် အရောင်များသည် ခလုတ်တစ်ခု၏ ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပုံကို နားလည်ခြင်းက သင့်အား ပိုမိုထိရောက်သော လှုံ့ဆော်မှုများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များအတွက်သာမက ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံ (UX) ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအတွက်ပါ အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများအပေါ် ဝန်ဆောင်မှုအသစ်များ သို့မဟုတ် ဒီဇိုင်းပြောင်းလဲမှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်းသည် သင့်ထုတ်ကုန်ကို အစဉ်တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပြီး သုံးစွဲသူစိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးမြင့်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ရရှိသောဒေတာသည် အနာဂတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံကိုပေးကာ အန္တရာယ်များကို လျှော့ချပေးသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းနည်းလမ်းများ

• A/B စမ်းသပ်ခြင်း- မတူညီသောဗားရှင်းနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
• Multivariate Testing- ပစ္စည်းများစွာကို တစ်ပြိုင်နက် စမ်းသပ်ခြင်း။
• ပြန်ညွှန်းစမ်းသပ်ခြင်း- မတူညီသော URL များပေါ်တွင် လုံးဝကွဲပြားသော စာမျက်နှာများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
• Multi-Page Testing- funnel တစ်ခု၏ စာမျက်နှာများစွာကို စမ်းသပ်ခြင်း။
• Personalization Testing- အသုံးပြုသူများအား မတူညီသော အတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်း။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အရေးကြီးဆုံးအချက်တစ်ခုမှာ စစ်ဆေးမှုများသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ လုံလောက်သောအသုံးပြုသူဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ရလဒ်များသည် ကျပန်းမဟုတ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ရရှိသောရလဒ်များသည် စစ်မှန်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုထင်ဟပ်စေပြီး ကျပန်းအတက်အကျများကြောင့်မဟုတ်ကြောင်း ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အရဖော်ပြသည်။ ထို့ကြောင့် စာမေးပွဲများကို စနစ်တကျ စီစစ်ပြီး မှန်ကန်စွာ ဆန်းစစ်ရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများ

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။သင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဝဘ်စာမျက်နှာ၊ အီးမေးလ် သို့မဟုတ် ကြော်ငြာတစ်ခု၏ ကွဲပြားသောဗားရှင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် သင်၏ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းနည်းလမ်းများသည် သေးငယ်သောပြောင်းလဲမှုများသည် ကြီးမားသောကွဲပြားမှုများကို ဖြစ်စေနိုင်ကြောင်း ပြသသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အရေးကြီးဆုံးအချက်တစ်ခုမှာ စမ်းသပ်မည့်ကိန်းရှင်များကို ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ရန်ဖြစ်သည်။ ခေါင်းစဉ်များ၊ ရုပ်ပုံများ၊ စာသား၊ ခလုတ်အရောင်များနှင့် နေရာချထားမှုများကဲ့သို့သော မတူညီသောဒြပ်စင်များစွာကို စမ်းသပ်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ တစ်ကြိမ်လျှင် ကိန်းရှင်တစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုမျှသာ ပြောင်းလဲခြင်းသည် ရလဒ်များကို ပိုမိုရှင်းလင်းစေပြီး နားလည်နိုင်စေသည်။ ၎င်းသည် မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုများက စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နေသည် သို့မဟုတ် ကျဆင်းနေသည်ကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပါမည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ၎င်းသည် ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို တိုးမြှင့်ပေးရုံသာမက သုံးစွဲသူ၏ အပြုအမူကို ပိုမိုနားလည်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ မည်သည့်မက်ဆေ့ဂျ်များကို သင့်ဖောက်သည်များနှင့် အသင့်တော်ဆုံး ပဲ့တင်ထပ်စေသည်၊ မည်သည့်ရုပ်ပုံများ ပိုမိုစွဲမက်ဖွယ်ကောင်းစေကာ မည်သည့်အရာက အသုံးပြုသူ၏ အတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကြောင်း လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် အနာဂတ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်ပါသည်။ ဒါမှ ရေရှည်မှာ ပိုအောင်မြင်တဲ့ ရလဒ်တွေ ရနိုင်မှာပါ။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများမှာ အဆုံးမရှိပေ။ ဤသည်မှာ အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများ ဖြစ်သည်-

1. ကူးပြောင်းမှုနှုန်းများ တိုးမြှင့်ခြင်း- သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်တွင် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများ ပိုမိုရရှိနိုင်ပါသည်။
2. အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေခြင်း- သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်တွင် အသုံးပြုသူများ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံရှိစေရန် သေချာစေခြင်းဖြင့် သင်သည် စိတ်ကျေနပ်မှု တိုးစေနိုင်ပါသည်။
3. စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဘတ်ဂျက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- အထိရောက်ဆုံး စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဗျူဟာများကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် သင့်ဘတ်ဂျက်ကို ပိုမိုထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
4. ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပြုလုပ်ခြင်း- မှန်းဆမှုအပေါ်အခြေခံသည်ထက် အစစ်အမှန်ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ပိုမိုတိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်များကို သင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။
5. အန္တရာယ်များကို လျှော့ချခြင်း- ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုများမပြုလုပ်မီ စမ်းသပ်မှုအသေးများဖြင့် အန္တရာယ်များကို လျှော့ချနိုင်သည်။

မှတ်ထား၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ၎င်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်များကို ပုံမှန်စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အဆက်မပြတ်တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤနည်းဖြင့် သင်သည် ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် ပိုမိုအောင်မြင်သော ရလဒ်များကို ရရှိနိုင်သည်။ အောင်မြင်မှုရရှိရန် နည်းလမ်းမှာ စဉ်ဆက်မပြတ် ကြိုးစားသင်ယူခြင်းမှ တစ်ဆင့်ဖြစ်သည်။

Static နှင့် Dynamic Split Tests များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်၏ မတူညီသောဗားရှင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ကူညီပေးသည့် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုအားလုံးသည် တူညီသည်မဟုတ်ပါ။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း၏ အဓိက အမျိုးအစား နှစ်ခု ရှိသည်- static နှင့် dynamic ။ static ပိုင်းခြားစမ်းသပ်မှုများသည် အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း အသုံးပြုသူများ၏ကဏ္ဍတစ်ခုသို့ ပုံသေကွဲလွဲမှုကိုပြသနေသော်လည်း၊ တက်ကြွသောခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုများသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ပြောင်းလဲမှုများကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိပေးပါသည်။ ဤခြားနားချက်သည် သင်၏စမ်းသပ်မှုဗျူဟာများနှင့် ရလဒ်များကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများဟုလည်း အများအားဖြင့် သိကြသည့် Static split tests များသည် ရိုးရှင်းပြီး နားလည်ရလွယ်ကူပါသည်။ ဤစမ်းသပ်မှုများတွင်၊ သင်၏အသွားအလာကို နှစ်မျိုး သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အညီအမျှ ခွဲထားပြီး ကွဲပြားမှုတစ်ခုစီကို အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးပြုသူများအား ပြသထားသည်။ ရလဒ်များကို စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ Static tests များသည် သေးငယ်သော traffic volumes အတွက် သင့်လျော်ပြီး သီးခြားယူဆချက်တစ်ခုကို အတည်ပြုရန် သို့မဟုတ် ငြင်းဆိုရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

အဓိကကွာခြားချက်များ

• ယာဉ်ကြောစီမံခန့်ခွဲမှု- static tests တွင် traffic ကို အစပိုင်းတွင် အညီအမျှ ခွဲထားသော်လည်း၊ dynamic tests တွင် traffic ပိုများသည် win variation သို့ ဦးတည်ပါသည်။
• ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း မြန်နှုန်း- Dynamic Testing သည် သင့်အား ပိုမိုမြန်ဆန်သော ရလဒ်များရရှိစေရန်အတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
• ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်- Dynamic Testing သည် အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူပြောင်းလဲခြင်းနှင့် စျေးကွက်အခြေအနေများနှင့် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်။
• စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများ- static testing သည် ရိုးရှင်းသော စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံထားသော်လည်း၊ dynamic test သည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော algorithms ကို အသုံးပြုပါသည်။
• လျှောက်လွှာဧရိယာ- static testing သည် ရိုးရှင်းသောပြောင်းလဲမှုများအတွက် သင့်လျော်သော်လည်း၊ dynamic testing သည် ရှုပ်ထွေးသော optimization strategies များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

ဒိုင်းနမစ်ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောချဉ်းကပ်မှုကို ပေးဆောင်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုများသည် မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုက ပိုကောင်းသည်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆုံးဖြတ်ရန် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပြီး အနိုင်ရသောဗားရှင်းသို့ အလိုအလျောက် လမ်းကြောင်းကို တိုက်ရိုက်ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ စမ်းသပ်ကာလအတွင်း ညံ့ဖျင်းစွာလုပ်ဆောင်သည့် ဗားရှင်းများထံ ပို့လွှတ်ခြင်းဖြစ်ပြီး အလုံးစုံပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းများကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသည်။ Dynamic split testing သည် အသွားအလာများသော ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပန်းတိုင်များရရှိရန် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဘယ်အမျိုးအစားလဲ။ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ မည်သည့်နည်းလမ်းသည် သင့်အတွက် သင့်လျော်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်သောအခါတွင် သင်၏ သွားလာမှု ပမာဏ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ပန်းတိုင်များနှင့် ရရှိနိုင်သော အရင်းအမြစ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ static testing သည် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော်လည်း dynamic testing သည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ နည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးတွင် ၎င်းတို့၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ ရှိသောကြောင့် မည်သည့်နည်းဗျူဟာသည် သင့်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်ကို သေချာစွာ စဉ်းစားသင့်သည်။

A/B Test နှင့် Split Testing အကြား ကွာခြားချက်များ

A/B စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ အသုံးအနှုန်းများကို မကြာခဏ အပြန်အလှန်အသုံးပြုကြသော်လည်း ၎င်းတို့ကြားတွင် အခြေခံကျသော ကွဲလွဲချက်အချို့ရှိပါသည်။ နှစ်ခုစလုံးသည် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်၏ မတူညီသောဗားရှင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အသုံးချဧရိယာများနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များတွင် ကွဲပြားသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းကို ကွဲပြားသည့်ဗားရှင်းတစ်ခု၏ မတူညီသောဗားရှင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် (ဥပမာ၊ ခလုတ်တစ်ခု၏အရောင်၊ ခေါင်းစီးစာသား သို့မဟုတ် ပုံတစ်ခု၏ အနေအထား) ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ရည်မှန်းချက်သည် စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ဤကိန်းရှင်တစ်ခုတည်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာရန်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အနီရောင် သို့မဟုတ် အစိမ်းရောင် Add to Cart ခလုတ်သည် ကလစ်များပိုမိုထုတ်ပေးခြင်းရှိမရှိ နားလည်ရန် A/B စမ်းသပ်မှုကို e-commerce site တစ်ခုတွင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်း အားသာချက်များ

• လျှောက်ထားရန်လွယ်ကူပြီး လျင်မြန်သောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည်။
• ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း တိုင်းတာသည်။
• ဝဘ်ဆိုဒ်ပြောင်းလဲခြင်းများကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် စံပြဖြစ်သည်။
• ၎င်းသည် အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။
• ရှိပြီးသား စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ A/B စမ်းသပ်ခြင်းထက် ပိုမိုပြည့်စုံသော ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝဘ်စာမျက်နှာ သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းတစ်ခု၏ လုံးဝကွဲပြားခြားနားသော ဒီဇိုင်းများ သို့မဟုတ် အပြင်အဆင်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ၎င်းကို မကြာခဏ အသုံးပြုသည်။ ဤစမ်းသပ်မှုများတွင် ကိန်းရှင်တစ်ခုထက်ပို၍ တစ်ပြိုင်နက် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွဲပြားသော ခေါင်းစဉ်များ၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ခေါ်ဆိုရန်-လုပ်ဆောင်ရန် ခလုတ်တည်နေရာများ ပါရှိသည့် ဆင်းသက်သည့်စာမျက်နှာ၏ ဗားရှင်းနှစ်မျိုးကို ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် သေးငယ်သော၊ ပိုမိုအာရုံစိုက်ထားသော ပြောင်းလဲမှုများအတွက် သင့်လျော်သော်လည်း၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ပိုမိုကြီးမားပြီး ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ပြောင်းလဲမှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ၎င်းသည် ပိုမိုသင့်လျော်သည်။ မည်သည့်နည်းလမ်းကို အသုံးပြုရမည်မှာ စမ်းသပ်မှု၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် စမ်းသပ်မည့် variable အရေအတွက်ပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် လိုအပ်ချက်များ

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အောင်မြင်စွာဆောင်ရွက်နိုင်ရန်၊ အချို့သော ကြိုတင်အခြေအနေများနှင့် လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရမည်။ ဤလိုအပ်ချက်များသည် အဆင့်တိုင်းတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပြီး၊ စမ်းသပ်မှု အစီအစဉ်ဆွဲခြင်းမှ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအထိ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းအထိ ဖြစ်သည်။ တိကျသေချာသော အချက်အလက်များရရှိပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ရလဒ်များရရှိစေရန် စေ့စေ့စပ်စပ်ပြင်ဆင်မှုမှ သေချာစေသည်။ သို့မဟုတ်ပါက ရရှိသောရလဒ်များသည် လွဲမှားပြီး မှားယွင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။

ပထမဦးစွာ၊ ရှင်းလင်းပြီး တိုင်းတာနိုင်သော ပန်းတိုင်များ ဆုံးဖြတ်သင့်သည်။ တိုးတက်မှုအတွက် မည်သည့်တိုင်းတာမှုများကို ပစ်မှတ်ထားသနည်း။ သင်သည် ပြောင်းလဲမှုနှုန်းကို တိုးမြှင့်ရန် သို့မဟုတ် ဘောင်ဝင်နှုန်းများကို လျှော့ချရန် ကြိုးစားနေပါသလား။ ဤမေးခွန်းများအတွက် အဖြေများသည် စာမေးပွဲ၏ ဒီဇိုင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရည်ရွယ်ချက်မှာ e-commerce site တစ်ခုရှိ လှည်းတန်းမှ ထွက်ခွာနှုန်းများကို လျှော့ချရန်ဖြစ်ပြီး၊ စမ်းသပ်မှုများသည် လှည်းစာမျက်နှာကို အာရုံစိုက်သင့်ပြီး ငွေပေးချေမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် အပြောင်းအလဲများကို ကြိုးစားသင့်သည်။

လိုအပ်သော အဆင့်များ

1. ရှင်းလင်းပြီး တိုင်းတာနိုင်သော ပန်းတိုင်များချမှတ်ပါ။
2. ယာဉ်အသွားအလာ အလုံအလောက်ရှိခြင်း။
3. မှန်ကန်သော ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်း။
4. စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုရရှိရန် လုံလောက်သောအချိန်အတွက် စမ်းသပ်ခြင်း။
5. စာမေးပွဲရလဒ်များကို မှန်ကန်စွာ ပိုင်းခြားပြီး အနက်ဖွင့်ပါ။
6. ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများကို စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ပြီး ထပ်လောင်းပါ။

ညိုညို၊ လုံလောက်သောအသွားအလာပမာဏ လိုအပ်ပါသည်။ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိရန်၊ လုံလောက်သောအသုံးပြုသူအရေအတွက်သည် စမ်းသပ်ဆဲပုံစံများကို မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။ အသွားအလာနည်းသော ဝဘ်ဆိုက်တွင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။အချိန်ကြာမြင့်နိုင်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များ မပေးနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ စမ်းသပ်မှုမစတင်မီ ယာဉ်အသွားအလာပမာဏ လုံလောက်မှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်သင့်သည်။ လိုအပ်ပါက ကြော်ငြာကမ်ပိန်းများ သို့မဟုတ် အခြားအသွားအလာအရင်းအမြစ်များမှ တစ်ဆင့် လမ်းကြောင်းကို တိုးနိုင်သည်။

တတိယအနေနဲ့၊ မှန်ကန်သောကိရိယာများနှင့်နည်းပညာများ အသုံးပြုသင့်သည်။ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ရနိုင်သောကိရိယာများစွာရှိသည်။ ဤကိရိယာများသည် စမ်းသပ်မှုများကို ဖန်တီးရန်၊ စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လွယ်ကူစေသည်။ ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် စမ်းသပ်မှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် မူတည်၍ မည်သည့်ကိရိယာကို အသုံးပြုရန် ကွဲပြားနိုင်သည်။ အရေးကြီးတာက tool က ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျတဲ့ data တွေကို ပေးဆောင်ဖို့ပါပဲ။ ကိရိယာများကို အသုံးပြုနည်းကို လုံလောက်သော အသိပညာရှိရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု လုံလောက်သောအချိန်ကာလကို စမ်းသပ်သုံးစွဲရပါမည်။ စမ်းသပ်မှုများ မည်မျှကြာကြာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်မည်မှာ ယာဉ်အသွားအလာ ပမာဏ၊ ပြောင်းလဲနှုန်းများနှင့် ပစ်မှတ်ထား တိုးတက်မှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု မအောင်မြင်မီ စမ်းသပ်မှုများကို ရပ်ဆိုင်းခြင်းသည် မှားယွင်းသောရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် လုံလောက်သောဒေတာစုဆောင်းသည်အထိ စမ်းသပ်မှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သင့်သည်။ ရရှိသောရလဒ်များသည် ကျပန်းမဟုတ်သော်လည်း အမှန်တကယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ကို ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အရဖော်ပြသည်။

သိသာထင်ရှားသောစာရင်းအင်းများဆုံးဖြတ်ခြင်း။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ရရှိသော အချက်အလက်များကို မှန်ကန်စွာ အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။ ရရှိသောရလဒ်များသည် ကျပန်းမဟုတ်ကြောင်းနှင့် စစ်မှန်သောခြားနားချက်ကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုဖော်ပြသည်။ ၎င်းသည် ကွဲလွဲမှုပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော သက်သေအထောက်အထားများကို ပေးဆောင်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုအဆင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အမျိုးမျိုးသော စမ်းသပ်မှုများကို အသုံးပြုသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုများသည် ရရှိသောဒေတာသည် မည်မျှယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်းနှင့် ဗားရှင်းနှစ်ခုကြားရှိ ကွာခြားချက်သည် အမှန်တကယ် သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်နိုင်စေပါသည်။ ယေဘူယျလက်ခံထားသော အရေးပါမှုအဆင့်သည် (p-value 0.05 အောက်) ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် %5 အတွင်း ရလဒ်များ တိကျကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

Statistical Significance Tests

• T-စမ်းသပ်မှု- အုပ်စုနှစ်ခုကြား ပျမ်းမျှကွာခြားချက်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။
• Chi-Square စမ်းသပ်မှု- အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကို နှိုင်းယှဉ်ရန် စံပြ (ဥပမာ၊ ပြောင်းလဲမှုနှုန်း)။
• ANOVA- အုပ်စုနှစ်ခုထက်ပိုသောအုပ်စုများအကြား ပျမ်းမျှကွာခြားချက်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။
• Z-Test- ၎င်းကို ကြီးမားသောနမူနာအရွယ်အစားအတွက် အသုံးပြုပြီး လူဦးရေကို ဆိုလိုခြင်းအား စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုသည်။
• Bayesian စာရင်းအင်းများ ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများကို အသုံးပြု၍ ရလဒ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်သည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို အဆုံးအဖြတ်ပေးနေစဉ်၊ နမူနာအရွယ်အစား ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ပိုကြီးသောနမူနာအရွယ်အစားများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များရရှိစေပါသည်။ သေးငယ်သောနမူနာအရွယ်အစားများသည် မှားယွင်းသောရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်စေပြီး မှားယွင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ ကျွန်ုပ်တို့တွင် လုံလောက်သောနမူနာအရွယ်အစားရှိကြောင်း သေချာစေရန်လိုအပ်ပါသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို မှန်ကန်စွာ ဆုံးဖြတ်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်အောင်မြင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များအရ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များသည် မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုများသည် အမှန်တကယ်ထိရောက်ကြောင်း နားလည်သဘောပေါက်စေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို လမ်းကြောင်းမှန်သို့ ရွှေ့ပေးပါ။ မဟုတ်ပါက ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျပန်းရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ မှားယွင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏အရင်းအမြစ်များကို အကျိုးမရှိစွာ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် စမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးကြီးဆုံးအဆင့်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်သည် ရရှိလာသော အချက်အလက်များ၏ မှန်ကန်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုနှင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ကောက်ချက်ချမှုများ ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သည်။ စမ်းသပ်မှုအတွင်း စုဆောင်းရရှိသော ဒေတာများကို ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာနည်းလမ်းများ အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်သည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မည်သည့်ကွဲပြားမှုမှ အနိုင်ရသည်သာမက အဘယ်ကြောင့်ဖြစ်သည်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အမျိုးမျိုးသော တိုင်းတာမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ပြောင်းလဲနှုန်းများ၊ ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများ၊ ဘောင်ပြန်နှုန်းများနှင့် စာမျက်နှာပေါ်ရှိ အချိန်များကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို ပုံစံကွဲများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုက ပိုထိရောက်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဤမက်ထရစ်များကို ၎င်းတို့၏ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အဆင့်များနှင့်အတူ အကဲဖြတ်ပါသည်။ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ် အရေးပါမှုသည် ရလဒ်များသည် ကျပန်းမဟုတ်ကြောင်းနှင့် အမှန်တကယ်ကွာခြားမှုရှိကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များသည် လက်ရှိအခြေအနေအား ထိုးထွင်းသိမြင်စေရုံသာမက အနာဂတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် လမ်းညွှန်မှုပေးပါသည်။ အောင်မြင်သောကွဲလွဲမှုများ၏ မည်သည့်အင်္ဂါရပ်များသည် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း ဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ အလားတူအင်္ဂါရပ်များကို အခြားပရောဂျက်များတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ မအောင်မြင်သောကွဲပြားမှုများ ဘာကြောင့်ပျက်သွားသည်ကို နားလည်ခြင်းဖြင့် နောင်တွင် အလားတူအမှားများကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဗျူဟာများ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းဗျူဟာများ၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ရလဒ်များကို မှန်ကန်စွာ ဘာသာပြန်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤနည်းဗျူဟာများတွင် မှန်ကန်သော စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးချခြင်းနှင့် ရရှိသော အချက်အလက်များ၏ အဓိပ္ပါယ်ရှိရှိတင်ပြခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသည့် အခြေခံဗျူဟာအချို့မှာ-

• ရလဒ်များ အကဲဖြတ်မှု သတ်မှတ်ချက်
• Statistical Significance Tests- ရလဒ်များသည် ကျပန်းဖြစ်စေ မဟုတ်သည်ဖြစ်စေ chi-square test နှင့် t-test ကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ဆုံးဖြတ်သည်။
• ယုံကြည်မှုကြားကာလ တွက်ချက်မှုများ- ရလဒ်များသည် မည်မျှယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း ပြသသည့်ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို ဆုံးဖြတ်သည်။
• Conversion Funnel ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အသုံးပြုသူများ၏အပြုအမူကို စစ်ဆေးပြီး တိုးတက်မှုလိုအပ်သည့်အချက်များကို ဖော်ထုတ်ထားသည်။
• အပိုင်းခွဲပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- အသုံးပြုသူများကို မတူညီသော အပိုင်းများ ခွဲခြင်းဖြင့်၊ အပိုင်းတစ်ခုစီအတွက် မတူညီသော ကွဲပြားမှုများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ပါသည်။
• A/B စမ်းသပ်ခြင်း ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးပြုခြင်း- Google Optimize နှင့် Optimizely ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။

စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရေးနည်းလမ်းများ

စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရေးနည်းလမ်းများ၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ရလဒ်များအလိုက် ချမှတ်ထားသော မဟာဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပါဝင်သည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်၏ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံနှင့် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ အောင်မြင်သော စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်သည်-

စမ်းသပ်မှုရလဒ်များအပေါ်အခြေခံ၍ အနိုင်ရသောပုံစံကွဲများ၏အင်္ဂါရပ်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီးအခြားပရောဂျက်များတွင်ဤအင်္ဂါရပ်များကိုအသုံးပြုရန်စဉ်းစားပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် ပိုမိုထိရောက်သော သတင်းခေါင်းစဉ် သို့မဟုတ် အရေးယူရန် တောင်းဆိုချက် (CTA) ကို တွေ့ရှိပါက၊ ထိုအသိပညာကို သင်၏အခြားစာမျက်နှာများတွင် အသုံးချနိုင်ပါသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းသည် ကိရိယာတစ်ခုမျှသာမက သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီသည် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များကို ရရှိစေပါသည်။

Split Testing တွင် အမှားများကို ရှောင်ရှားနည်း

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော အမှားများသည် အထင်အမြင်လွဲမှားစေသော ရလဒ်များ နှင့် မှားယွင်းသော အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ရေး ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် သင်၏စစ်ဆေးမှုများကို သေချာစီစဉ်ပြီး လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိရန်နှင့် သင့်စစ်ဆေးမှုများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေရန်အတွက် သာမန်အမှားများကို ရှောင်ကြဉ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဤအပိုင်းသည် ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသော အမှားများနှင့် ဤအမှားများကို ရှောင်ရှားရန် နည်းလမ်းများကို အသေးစိတ်ဖော်ပြပါမည်။

အောက်ဖော်ပြပါဇယားသည် ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးသော မက်ထရစ်အချို့ကို အကျဉ်းချုံးပြီး ဤမက်ထရစ်များကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုသင့်သည်။ ဤမက်ထရစ်များသည် သင့်စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ၏ တိကျမှုနှင့် အရေးပါမှုကို အကဲဖြတ်ရာတွင် လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်သည်။

အဖြစ်များသောအမှားများ

• မလုံလောက်သော နမူနာအရွယ်အစားကို အသုံးပြုခြင်း။
• စာမေးပွဲများကို အချိန်တိုအတွင်း ပြီးမြောက်စေပါသည်။
• ကိန်းရှင်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် စမ်းသပ်ခြင်း။
• စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို လျစ်လျူရှုခြင်း။
• ပစ်မှတ် ပရိသတ်ကို မှန်ကန်သော အပိုင်းများ ခွဲမထားပါ။
• စာမေးပွဲရလဒ်များကို လွဲမှားစွာနားလည်ခြင်း။
• စမ်းသပ်တပ်ဆင်မှုတွင် ရှေ့နောက်မညီမှုများ ပြုလုပ်ခြင်း။

ဤအမှားများကိုရှောင်ရှားရန်၊ သင်၏စာမေးပွဲများကိုဂရုတစိုက်နှင့်စီစဉ်ပါ။ မှန်ကန်သောကိရိယာများ သင်၏ဒေတာကိုအသုံးပြု၍ တိကျစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ A/B စမ်းသပ်သည့်အခါ၊ မတူညီသော ဗားရှင်းနှစ်ခုကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းနှင့် တူညီသောအခြေအနေအောက်တွင် စမ်းသပ်စစ်ဆေးပါ။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် လုံလောက်သောအချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း သင်၏စစ်ဆေးမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် သေချာစေပါ။ မှန်ကန်သော အစီအစဥ်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အောင်မြင်မှု၏ သော့ချက်ဖြစ်ကြောင်း သတိရပါ။ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်များ၏အခြေခံကိုဖွဲ့စည်းသည်။

သင်၏စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ ပြောင်းလဲနှုန်းများကိုသာ အာရုံစိုက်မနေပါနှင့်။ အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူကိုနားလည်ရန် အခြားမက်ထရစ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဘောင်ဝင်နှုန်း၊ စာမျက်နှာပေါ်ရှိ အချိန်နှင့် ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများကဲ့သို့ ဒေတာများသည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအချက်အလက်ဖြင့်၊ သင်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များရရှိရန် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။

Split Testing ရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အကြံပေးချက်များ

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ သင်သည် သင်၏စစ်ဆေးမှုများကို မှန်ကန်စွာ မပြင်ဆင်ပါက၊ သင်သည် အဖိုးတန်အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ဖြုန်းတီးသွားနိုင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စမ်းသပ်ခြင်းကဲ့သို့ပင် အရေးကြီးပါသည်။ မှန်ကန်သောဗျူဟာများဖြင့် သင်သည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်သောရလဒ်များကို ရရှိနိုင်ပြီး သင်၏ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါဇယား၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ဤအရာများသည် သင့်ရလဒ်များကို ပိုကောင်းအောင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် အဓိကကျသော မက်ထရစ်အချို့နှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသင့်သည်-

လက်တွေ့ကျသော အကြံပြုချက်များ

အလုပ်မှာ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ဤအရာများသည် သင့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီရန် လက်တွေ့ကျသော အကြံပြုချက်အချို့ဖြစ်သည်။

1. ရှင်းလင်းသောပန်းတိုင်များ သတ်မှတ်ပါ- စာမေးပွဲတစ်ခုစီအတွက်၊ သင်အောင်မြင်လိုသည့်အရာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသတ်မှတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ CTA ခလုတ်တစ်ခု၏ ကလစ်နှိပ်နှုန်းကို ဖြင့် တိုးပေးပါ။
2. Single Variable ကိုအာရုံစိုက်ပါ- တစ်ကြိမ်လျှင် ကိန်းရှင်တစ်ခုထက်ပို၍ ပြောင်းလဲခြင်းကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။ မဟုတ်ပါက မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုရလဒ်များကို ထိခိုက်စေသည်ကို နားလည်ရန်ခက်ခဲပါသည်။
3. အချက်အလက် အလုံအလောက် စုဆောင်းပါ– စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိရန် လုံလောက်သောအချိန်အတွက် စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။ ပုံမှန်အားဖြင့် ဧည့်သည်တစ်သိန်း သို့မဟုတ် တစ်ထောင်ကျော် လိုအပ်သည်။
4. ယူဆချက်များ ဖန်တီးပါ- စမ်းသပ်ခြင်းမစတင်မီ မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုက ပိုကောင်းလာမည်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်းဟူသည့် အယူအဆတစ်ခုကို ဖန်တီးပါ။ ၎င်းသည် သင့်ရလဒ်များကို အနက်ဖွင့်ရန် ကူညီပေးပါမည်။
5. သင်၏ပစ်မှတ်ပရိသတ်ကို နားလည်ပါ- သင်၏စမ်းသပ်မှုများကို သင့်ပစ်မှတ်ပရိသတ်၏ အပြုအမူများနှင့် နှစ်သက်မှုများနှင့်အညီ ညှိပါ။ မတူညီသောအပိုင်းများအတွက် မတူညီသောစမ်းသပ်မှုများကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
6. စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ပုံမှန်စောင့်ကြည့်ပါ- စမ်းသပ်နေစဉ်နှင့် အပြီးတွင် ဒေတာကို ပုံမှန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ အစောပိုင်းလက္ခဏာများသည် သင့်အား သင်တန်းပြောင်းရန် သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုကို ရပ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
7. သင်ယူမှုကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပြုလုပ်ပါ- စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီမှ လေ့လာပြီး သင်၏အနာဂတ်စမ်းသပ်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် အဆိုပါအချက်အလက်များကို အသုံးပြုပါ။ စာမေးပွဲများ အောင်မြင်ပြီး ကျရှုံးခြင်းသည် အဖိုးတန်သော အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်။

ဤအကြံပြုချက်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ သင်၏ဗျူဟာများ၏ ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်နိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ရရှိနိုင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ်လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး ပုံမှန်ပြန်လည်သုံးသပ်သင့်သည်ကို သတိရပါ။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ သင့်ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်၊ သင်ရရှိသောဒေတာများကို ဂရုတစိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များကို အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်ပါ။ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အရ ရလဒ်များသည် ကျပန်းမဟုတ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ သင်၏စမ်းသပ်မှုကို စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်စေခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အဆက်မပြတ် မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။

နိဂုံးနှင့် အရေးယူနိုင်သော အဆင့်များ

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် သော့ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရရှိသောရလဒ်များသည် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းအမြင်များကို ပေးစွမ်းသည်။ သို့သော်လည်း ဤအချက်အလက်ကို မှန်ကန်စွာ အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုပြီး အရေးယူနိုင်သော အဆင့်များအဖြစ် ပြန်ဆိုရန် အရေးကြီးပါသည်။ စမ်းသပ်မှုရလဒ်များအပေါ်အခြေခံ၍ အပြောင်းအလဲများပြုလုပ်ခြင်းသည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း၊ ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို တိုးမြင့်စေပြီး အလုံးစုံစီးပွားရေးရည်မှန်းချက်များ အောင်မြင်စေရန်အတွက် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းရရှိသောဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် မည်သည့်ဗားရှင်းပိုကောင်းသည်ကို နားလည်ရုံသာမက ဤစွမ်းဆောင်ရည်ကွာခြားမှုအတွက် အကြောင်းရင်းများကိုလည်း ဖော်ပြသင့်သည်။ သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူအပေါ် လွှမ်းမိုးနိုင်သည့် အကြောင်းရင်းများကို နားလည်ခြင်းသည် အနာဂတ်စမ်းသပ်မှုအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယူဆချက်များကို ဖန်တီးစေပြီး ပိုမိုထိရောက်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဗျူဟာများကို ဖော်ဆောင်ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အရည်အသွေးရှိသောဒေတာ (အသုံးပြုသူတုံ့ပြန်ချက်၊ စစ်တမ်းများစသည်ဖြင့်) ကို အရေအတွက်ဒေတာ (ကူးပြောင်းမှုနှုန်း၊ ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများ စသည်ဖြင့်) အကဲဖြတ်ရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။

ပေါင်းစပ်အဆင့်များ

1. စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ဂရုတစိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသော စာရင်းအင်းအချက်အလက်များကို အာရုံစိုက်ပါ။
2. အောင်မြင်သော ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ထုတ်ပြီး ၎င်းတို့ အောင်မြင်ရခြင်း အကြောင်းရင်းကို နားလည်ရန် ကြိုးစားပါ။
3. သင်ခန်းစာများကို မှတ်တမ်းပြုစုပြီး အနာဂတ်စမ်းသပ်မှုအတွက် အသိပညာအခြေခံတစ်ခု တည်ဆောက်ပါ။
4. သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်တွင် အောင်မြင်သောပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။
5. အပြောင်းအလဲများ၏ သက်ရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပါ။
6. အသုံးပြုသူ အကြံပြုချက်ကို စုဆောင်းပြီး အပြောင်းအလဲများကို ချိန်ညှိပါ။

အဲဒါကို မမေ့သင့်ဘူး၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ၎င်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာမေးပွဲတစ်ခု၏ရလဒ်သည် နောက်တစ်ကြိမ်စမ်းသပ်မှုအတွက် အစမှတ်ဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ အဆက်မပြတ်ယူဆချက်အသစ်များ၊ စမ်းသပ်မှုများလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် သင်၏ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများသည် အဆက်မပြတ်တိုးတက်နေပြီဖြစ်ကြောင်း သေချာစေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကုမ္ပဏီ၏အခြားဌာနများနှင့် စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို မျှဝေခြင်းသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံး၏ မဟာဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့်အမှားများကိုရှောင်ရှားရန်နှင့် ရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် အကြံပြုချက်အချို့ကို ဂရုပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။ စမ်းသပ်ကာလကို အလုံအလောက်ကြာအောင်ထားရှိခြင်း၊ လုံလောက်သောနမူနာအရွယ်အစားရှိခြင်း၊ မှန်ကန်သောပစ်မှတ်လူဦးရေအပေါ် စစ်ဆေးမှုများလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သော ပြင်ပအချက်များထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် သင့်အား ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိသောရလဒ်များရရှိရန် ကူညီပေးပါမည်။ အောင်မြင်သူ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း။ နည်းဗျူဟာသည် စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာသင်ယူမှုနှင့် တိုးတက်မှုအပေါ် အခြေခံသည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် မည်သည့်အကျိုးကျေးဇူးများ ပေးစွမ်းသနည်း။

ပိုင်းခြားစမ်းသပ်ခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ မည်သည့်အရာသည် အထိရောက်ဆုံးဖြစ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်၏ မတူညီသောဗားရှင်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့် သင်သည် ပြောင်းလဲမှုနှုန်းကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို ပိုမိုထိရောက်စေနိုင်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် သင့်အား ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုလုပ်တဲ့အခါ ဘာကိုအာရုံစိုက်သင့်သလဲ။ စာမေးပွဲအောင်မြင်ဖို့အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့အချက်တွေက ဘာတွေလဲ။

ပိုင်းခြားစမ်းသပ်ခြင်းတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အရာများမှာ ရှင်းလင်းသောယူဆချက်တစ်ခုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း၊ လုံလောက်သောနမူနာအရွယ်အစားသို့ရောက်ရှိခြင်း၊ စစ်ဆေးမှုကြာချိန်ကို မှန်ကန်စွာချိန်ညှိခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသောနည်းလမ်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အောင်မြင်သောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုအတွက်၊ သင်စမ်းသပ်နေသည့် variable ကို သီးခြားခွဲထားရန်လည်း အရေးကြီးသည် (ဥပမာ ခေါင်းစဉ်၊ ခလုတ်အရောင်) နှင့် ရလဒ်များကို ထိခိုက်စေမည့် အခြားအကြောင်းရင်းများကို တားဆီးရန် အရေးကြီးပါသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းကြား အဓိက ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။ မည်သည့်အခြေအနေများတွင် A/B စမ်းသပ်သင့်ပြီး မည်သည့်ကိစ္စများတွင် ခွဲထုတ်စစ်ဆေးခြင်းကို ဦးစားပေးသင့်သနည်း။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဝဘ်စာမျက်နှာတစ်ခု၏ မတူညီသောဗားရှင်းနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ထားသော်လည်း၊ မတူညီသော URL များပေါ်ရှိ လုံးဝသီးခြားဝဘ်စာမျက်နှာနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် ပိုင်းခြားစမ်းသပ်ခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အဓိကအားဖြင့် တူညီသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးသော်လည်း၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းသည် ပိုမိုကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုများနှင့် မတူညီသောဒီဇိုင်းများကို စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် ပိုသင့်လျော်သော်လည်း A/B စမ်းသပ်မှုသည် သေးငယ်ပြီး ညှိပေးသော ချိန်ညှိမှုအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားကြောင်း မည်သို့ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်နည်း။ p-တန်ဖိုးများနှင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလများကဲ့သို့သော အယူအဆများသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မည်သို့အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သနည်း။

p-value နှင့် trust interval ကဲ့သို့သော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အယူအဆများကို ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ P-value သည် ရလဒ်များ မတော်တဆဖြစ်နိုင်ခြေကို ညွှန်ပြသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ 0.05 ထက်နည်းသော p-တန်ဖိုးသည် ရလဒ်သည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် စစ်မှန်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည့်နေရာတွင် ခန့်မှန်းချက်ပေးသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် မည်သည့်ကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို သုံးနိုင်သနည်း။ အခမဲ့နှင့် အခပေးရွေးချယ်စရာများကား အဘယ်နည်း။

ခွဲ၍စမ်းသပ်ရန်အတွက် ရနိုင်သော ကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲများစွာရှိသည်။ အခပေးရွေးချယ်မှုများတွင် Optimizely၊ VO၊ Adobe Target ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများ ပါရှိပြီး အခမဲ့ရွေးချယ်မှုများတွင် Google Optimize (ကန့်သတ်ချက်များနှင့်အတူ) နှင့် open source ဖြေရှင်းချက် အမျိုးမျိုးပါဝင်သည်။ ယာဉ်ရွေးချယ်မှုသည် သင်၏ဘတ်ဂျက်၊ စမ်းသပ်မှုလိုအပ်ချက်နှင့် နည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုတို့အပေါ် မူတည်ပါသည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုလုပ်တဲ့အခါ အဖြစ်အများဆုံးအမှားတွေကဘာတွေလဲ၊ အဲဒါတွေကို ဘယ်လိုရှောင်ရှားနိုင်မလဲ။

ပိုင်းခြားစမ်းသပ်ခြင်းတွင် အဖြစ်များသောအမှားများမှာ အသွားအလာမလုံလောက်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ကာလတိုလွန်းခြင်း၊ ကိန်းရှင်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်လွဲမှားခြင်း တို့ပါဝင်သည်။ ဤအမှားများကိုရှောင်ရှားရန်၊ ရှင်းလင်းသောယူဆချက်တစ်ခုကိုသတ်မှတ်ပါ၊ ဒေတာအလုံအလောက်စုဆောင်းသေချာစေရန်၊ ကိန်းရှင်တစ်ခုတည်းကိုစမ်းသပ်ပြီး စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မှန်ကန်စွာအသုံးချပါ။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အဘယ်အကြံပြုချက်များကို အသုံးချနိုင်သနည်း။ ရရှိထားသောအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ နောက်အဆင့်များကို မည်သို့စီစဉ်သင့်သနည်း။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ရန်၊ အနိုင်ရသည့်ဗားရှင်းကို အသုံးပြုပြီး သင်၏နောက်စမ်းသပ်မှုများအတွက် ရလဒ်ဒေတာကို အသုံးပြုပါ။ အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန်၊ မတူညီသောလူဦးရေအုပ်စုများအတွက် သီးခြားစမ်းသပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး သင်၏အခြားစျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ဆောင်မှုများတွင် သင်ရရှိသောထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းသည် ဝဘ်ဆိုက်များနှင့်သာ သက်ဆိုင်ပါသလား။ အခြားမည်သည့်နယ်ပယ်များတွင် ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်နည်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

မဟုတ်ပါ၊ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းသည် ဝဘ်ဆိုဒ်များအတွက်သာ မဟုတ်ပါ။ ခွဲခြမ်းစမ်းသပ်ခြင်းနည်းစနစ်ကို အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုများ၊ မိုဘိုင်းအက်ပ်ဒီဇိုင်းများ၊ ကြော်ငြာမိတ္တူ၊ ထုတ်ကုန်ဖော်ပြချက်များနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစတိုးဆိုင်အပြင်အဆင်များပင်လျှင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အခြေခံသဘောတရားမှာ မတူညီသောကွဲပြားမှုများကို စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်ဖြစ်သည်။

နောက်ထပ် အချက်အလက်- A/B စမ်းသပ်ခြင်း (Split Testing) ဆိုတာဘာလဲ။