په WordPress GO خدمت کې د 1 کلن ډومین نوم وړیا وړاندیز
دا بلاګ پوسټ د بازار موندنې او ویب پراختیا ستراتیژیو د یوې لازمي برخې په توګه د سپلایټ ټیسټینګ میتودولوژي په هراړخیز ډول پوښي. په مقاله کې، د ویشلو ازموینه څه ده، د هغې جامد او متحرک طریقې، او د A/B ازموینې څخه یې توپیرونه په تفصیل سره څیړل شوي دي. د بریالي ویش ازموینې پروسې لپاره اړین ګامونه، د احصایوي اهمیت ټاکل، او د پایلو سم تحلیل په ګوته شوي دي. سربیره پردې، په ازموینه کې د عامو غلطیو څخه د مخنیوي لپاره میتودونه او د پایلو د ښه کولو لپاره لارښوونې وړاندې کیږي. مقاله د عملي ګامونو سره پای ته رسیږي، چې موخه یې لوستونکو ته د دوی د ویشل شوي ازموینې ستراتیژیو د پراختیا لپاره عملي لارښود چمتو کول دي.
د ویشلو ازموینهد ویب پاڼې، اپلیکیشن، یا بازار موندنې موادو د مختلفو نسخو پرتله کولو یوه طریقه ده ترڅو معلومه شي چې کوم یو غوره فعالیت کوي. په اصل کې، ستاسو د لیدونکو یوه برخه اصلي (کنټرول) نسخه ښودل کیږي، پداسې حال کې چې بله برخه یې تعدیل شوې نسخه (تغیر) ښودل کیږي. په دې بدلونونو کې ممکن عناصر شامل وي لکه سرلیکونه، انځورونه، د عمل غوښتنې (CTAs)، یا د پاڼې ترتیب. هدف دا دی چې پوه شي چې کومه نسخه د تبادلې نرخونه، د کلیک کولو نرخونه، یا نور مهم میټریکونه ډیر زیاتوي.
د ویشلو ازموینهد معلوماتو پر بنسټ د پریکړې کولو پروسو کې مهم رول لوبوي. دا تاسو ته اجازه درکوي چې د ریښتیني کارونکي چلند پراساس اصلاح کړئ، د دې پرځای چې په انګیرنو تکیه وکړئ. دا تاسو سره مرسته کوي چې په دوامداره توګه ستاسو د بازار موندنې ستراتیژیو ته وده ورکړئ او ستاسو د پانګونې بیرته راستنیدنه (ROI) اعظمي کړئ. د مثال په توګه، پدې پوهیدل چې څنګه مختلف سرلیکونه یا رنګونه د تڼۍ د کلیک کولو کچه اغیزه کوي تاسو ته به اجازه درکړي چې ډیر اغیزمن کمپاینونه رامینځته کړئ.
د ویشلو ازموینه دا نه یوازې د بازار موندنې ټیمونو لپاره، بلکې د محصول پراختیا او د کاروونکي تجربې (UX) مسلکیانو لپاره هم یو ارزښتناک وسیله ده. په کاروونکو باندې د نویو ځانګړتیاو یا ډیزاین بدلونونو اغیزې اندازه کول کولی شي تاسو سره په دوامداره توګه ستاسو محصول ښه کولو او د کاروونکو رضایت زیاتولو کې مرسته وکړي. سربیره پردې، ترلاسه شوي معلومات د راتلونکي پرمختګ لپاره قوي اساس چمتو کوي او خطرونه کموي.
د ویشلو ازموینې میتودونه
د ویشلو ازموینه په دې پروسه کې یو له خورا مهمو ټکو څخه چې باید په پام کې ونیول شي دا ده چې ازموینې د احصایوي پلوه د پام وړ پایلې ورکوي. دا پدې مانا ده چې د کاروونکو کافي معلومات راټول کړئ او ډاډ ترلاسه کړئ چې پایلې ناڅاپي نه وي. احصایوي اهمیت ښیي چې ترلاسه شوي پایلې یو ریښتینی اغیز منعکس کوي او د ناڅاپي بدلونونو له امله ندي. له همدې امله، دا خورا مهمه ده چې ازموینې په سمه توګه پلان او تحلیل شي.
د ویشلو ازموینهیوه پیاوړې وسیله ده چې ستاسو د بازار موندنې ستراتیژیو په ښه کولو کې مرسته کوي. په اصل کې، دا موخه لري چې د ویب پاڼې، بریښنالیک، یا اعلان مختلف نسخې پرتله کړي ترڅو معلومه کړي چې کوم یو غوره فعالیت کوي. په دې توګه، تاسو کولی شئ د کاروونکي تجربې ښه کولو سره د تبادلې نرخونه لوړ کړئ. د جلا ازموینې میتودونه ښیي چې کوچني بدلونونه کولی شي لوی توپیرونه رامینځته کړي.
د ویشلو ازموینې پروسې په جریان کې یو له خورا مهمو ټکو څخه چې باید په پام کې ونیول شي دا دی چې هغه متغیرات په احتیاط سره غوره کړئ چې ازموینه یې وشي. ډیری مختلف عناصر ازمول کیدی شي، لکه سرلیکونه، انځورونه، متن، د تڼۍ رنګونه او ځای پرځای کول. په هرصورت، په یو وخت کې یوازې یو یا دوه متغیرونه بدلول پایلې روښانه او د پوهیدو وړ کوي. دا به تاسو سره په سمه توګه د دې په پیژندلو کې مرسته وکړي چې کوم بدلونونه فعالیت ښه کوي یا کموي.
ازمول شوی توکی | بدلون | تمه شوې اغیزه | میټریک چې باید اندازه شي |
---|---|---|---|
سرلیک | لنډ او لنډ | د کلیک له لارې کچه زیاتول | د کلیک له لارې کچه (CTR) |
بصري | د نوي محصول عکس | د تبادلې کچه لوړه کول | د تبادلې کچه |
د تڼۍ رنګ | له سور څخه تر شنه پورې | د کلیک له لارې کچه زیاتول | د کلیک له لارې کچه (CTR) |
متن | د عمل لپاره یو بل بلنه | د تبادلې کچه لوړه کول | د تبادلې کچه |
د ویشلو ازموینه دا نه یوازې د تبادلې نرخونه زیاتوي بلکه تاسو سره د پیرودونکو چلند په ښه پوهیدو کې هم مرسته کوي. د دې زده کولو سره چې کوم پیغامونه ستاسو د پیرودونکو سره غوره غږیږي، کوم لیدونه ډیر په زړه پورې دي، او کوم بدلونونه د کارونکي تجربه ښه کوي، تاسو کولی شئ د راتلونکي بازار موندنې کمپاینونه په ډیر اغیزمن ډول ډیزاین کړئ. دا به تاسو ته اجازه درکړي چې په اوږد مهال کې ډیرې بریالۍ پایلې ترلاسه کړئ.
د ویشل شوي ازموینې ګټې بې پایه دي. دلته ځینې مهمې ګټې دي:
په یاد ولرئ، د ویشلو ازموینه دا د اصلاح کولو یوه دوامداره پروسه ده. په منظم ډول د پایلو د ازموینې او تحلیل له لارې، تاسو کولی شئ په دوامداره توګه خپلې د بازار موندنې ستراتیژۍ ته وده ورکړئ. په دې توګه، تاسو کولی شئ د سیالۍ څخه مخکې شئ او ډیرې بریالۍ پایلې ترلاسه کړئ. د بریالیتوب لاره د دوامداره هڅې او زده کړې له لارې ده.
د ویشلو ازموینهیوه پیاوړې وسیله ده چې تاسو سره ستاسو د ویب پاڼې یا اپلیکیشن مختلف نسخې پرتله کولو کې مرسته کوي ترڅو پوه شئ چې کومه نسخه غوره فعالیت کوي. په هرصورت، ټولې ویشل شوې ازموینې یو شان ندي. په اصل کې، د ویشلو ازموینې دوه اصلي ډولونه شتون لري: جامد او متحرک. پداسې حال کې چې د جامد ویش ازموینې د وخت په اوږدو کې د کاروونکو یوې برخې ته یو ثابت توپیر ښیې، متحرک ویش ازموینې په اتوماتيک ډول د ریښتیني وخت معلوماتو پراساس تغیرات تنظیموي. دا توپیر کولی شي ستاسو د ازموینې ستراتیژیو او پایلو باندې د پام وړ اغیزه وکړي.
د جامد ویش ازموینې، چې عموما د A/B ازموینې په نوم هم پیژندل کیږي، ساده او د پوهیدو لپاره اسانه دي. په دې ازموینو کې، ستاسو ټرافیک په مساوي ډول په دوه یا ډیرو ډولونو ویشل شوی، او هر ډول توپیر کاروونکو ته د یوې ټاکلې مودې لپاره ښودل کیږي. کله چې پایلې راټولې شي، احصایوي تحلیل ترسره کیږي ترڅو معلومه شي چې کوم توپیر غوره فعالیت کوي. جامد ازموینې د نسبتا کوچني ترافیک حجم لپاره مناسبې دي او د یوې ځانګړې فرضیې د تایید یا ردولو لپاره مثالي دي.
ځانګړتیا | د جامد ویشلو ازموینه | د متحرک ویش ازموینه |
---|---|---|
د تغیر ترتیب | بیا هم | ریښتیني وخت، اتوماتیک |
د ټرافیک ویش | مساوي (په پیل کې) | د فعالیت لپاره تنظیم شوی |
مناسبیت | لږ ترافیک، ساده بدلونونه | لوړ ترافیک، پیچلی اصلاح |
تحلیل | ساده احصایوي تحلیل | پرمختللي الګوریتمونه، دوامداره څارنه |
مهم توپیرونه
متحرک ویش ازموینې خورا پیچلې طریقه وړاندې کوي. دا ازموینې د ماشین زده کړې الګوریتمونه کاروي ترڅو په ریښتیني وخت کې معلومه کړي چې کوم توپیر غوره فعالیت کوي او په اتوماتيک ډول ټرافیک ګټونکي توپیر ته لارښوونه کوي. په دې توګه، لږ ټرافیک هغو تغیراتو ته لیږل کیږي چې د ازموینې دورې په جریان کې ضعیف فعالیت کوي، چې د تبادلې ټولیز نرخونه اعظمي کوي. د متحرک سپلایټ ازموینه په ځانګړي ډول د لوړ ترافیک حجم لرونکو ویب پاڼو او غوښتنلیکونو لپاره مناسبه ده او د پیچلو اصلاح کولو اهدافو ترلاسه کولو لپاره یوه پیاوړې وسیله ده.
کوم ډول؟ د ویشلو ازموینه کله چې پریکړه وکړئ چې کومه طریقه ستاسو لپاره سمه ده، نو دا مهمه ده چې ستاسو د ټرافیک حجم، د اصلاح کولو اهدافو، او شته سرچینو ته پام وکړئ. پداسې حال کې چې جامد ازموینه ساده او مستقیمه ده، متحرک ازموینه کولی شي ګړندي او ډیر اغیزمن پایلې وړاندې کړي. دواړه طریقې خپلې ګټې او زیانونه لري، نو تاسو باید په دقت سره فکر وکړئ چې کومه ستراتیژي ستاسو لپاره غوره ده.
د A/B ازموینه او د ویشلو ازموینه که څه هم اصطلاحات ډیری وختونه د یو بل سره د تبادلې وړ کارول کیږي، په حقیقت کې د دوی ترمنځ ځینې بنسټیز توپیرونه شتون لري. دواړه ستاسو د ویب پاڼې یا اپلیکیشن مختلف نسخې پرتله کولو لپاره میتودونه دي ترڅو معلومه کړي چې کوم یو غوره فعالیت کوي. په هرصورت، دوی د دوی د غوښتنلیک ساحو او د پیچلتیا کچې له مخې توپیر لري.
د A/B ازموینه اکثرا د یو واحد متغیر مختلف نسخې پرتله کولو لپاره کارول کیږي (د مثال په توګه، د تڼۍ رنګ، د سرلیک متن، یا د عکس موقعیت). هدف دا دی چې د دې واحد متغیر اغیز په فعالیت باندې اندازه شي. د مثال په توګه، د A/B ازموینه په ای کامرس سایټ کې ترسره کیدی شي ترڅو پوه شي چې ایا سور یا شنه "کارټ ته اضافه کړئ" تڼۍ ډیر کلیکونه رامینځته کوي.
د A/B ازموینې ګټې
د ویشلو ازموینه د A/B ازموینې په پرتله خورا جامع طریقه ده. دا ډیری وخت د ویب پاڼې یا غوښتنلیک د بشپړ مختلف ډیزاینونو یا ترتیبونو پرتله کولو لپاره کارول کیږي. په دې ازموینو کې، له یو څخه ډیر متغیرونه په یو وخت کې بدلون موندلی شي. د مثال په توګه، د لینډینګ پاڼې دوه نسخې چې په بشپړ ډول مختلف سرلیکونه، انځورونه، او د عمل کولو تڼۍ موقعیتونه لري د ویشلو ازموینې په کارولو سره پرتله کیدی شي.
ځانګړتیا | د A/B ازموینه | د ویشلو ازموینه |
---|---|---|
د متغیراتو شمېر | یو متغیر | ګڼ متغیرات |
پیچلتیا | ساده | ډیر پیچلی |
د غوښتنلیک ساحه | کوچني بدلونونه | د ډیزاین اصلي توپیرونه |
هدف | د یو واحد عنصر د اغیز اندازه کول | د ډیزاین د مختلفو طریقو پرتله کول |
پداسې حال کې چې د A/B ازموینه د کوچنیو، ډیر متمرکز بدلونونو لپاره مناسبه ده، د ویشلو ازموینه دا د لویو او پراخو بدلونونو د اغیزو ارزولو لپاره ډیر مناسب دی. د کومې طریقې کارول د ازموینې په هدف او د ازمویل شویو متغیرونو په شمیر پورې اړه لري.
د ویشلو ازموینه د دې لپاره چې پروسې په بریالیتوب سره ترسره شي، ځینې مخکیني شرایط او اړتیاوې باید پوره شي. دا اړتیاوې په هره مرحله کې مهم رول لوبوي، د ازموینې پلان جوړونې څخه تر پلي کولو پورې، د تحلیل څخه تر اصلاح پورې. بشپړه چمتووالی ډاډ ورکوي چې دقیق معلومات ترلاسه کیږي او معنی لرونکې پایلې ترلاسه کیږي. که نه نو، ترلاسه شوي پایلې ممکن ګمراه کونکي وي او د غلطو پریکړو لامل شي.
لومړی، واضح او د اندازه کولو وړ اهداف باید وټاکل شي. کوم معیارونه د ښه والي لپاره په نښه شوي دي؟ ایا تاسو هڅه کوئ چې د تبادلې نرخونه لوړ کړئ یا د باونس نرخونه کم کړئ؟ د دې پوښتنو ځوابونه به د ازموینې په ډیزاین او تحلیل مستقیم اغیزه ولري. د مثال په توګه، که هدف په ای کامرس سایټ کې د کارټ پریښودو نرخونه کمول وي، ازموینې باید د کارټ پاڼې باندې تمرکز وکړي او د چیک آوټ پروسې ساده کولو لپاره باید بدلونونه هڅه وشي.
اړین ګامونه
دوهم، د ترافیکو کافي حجم ضروري ده. د احصایوي پلوه د پام وړ پایلو ترلاسه کولو لپاره، کافي شمیر کاروونکي باید هغه تغیرات وګوري چې ازمول کیږي. په ټیټ ټرافیک ویب پاڼه کې جوړ شوی د ویشلو ازموینه، ممکن ډیر وخت ونیسي او ممکن د باور وړ پایلې ونه لري. له همدې امله، دا باید ارزونه وشي چې ایا د ازموینې پیل کولو دمخه د ترافیک حجم کافي دی. که اړتیا وي، ټرافیک د اعلاناتو کمپاینونو یا نورو ټرافیک سرچینو له لارې زیات کیدی شي.
اړتیا | تشریح | اهمیت |
---|---|---|
روښانه اهداف | د اندازه کولو وړ او مشخص اهداف ټاکل | د ازموینې لار او بریالیتوب ټاکي |
کافي ترافیک | د احصایوي اهمیت لپاره کافي لیدونکي | د باور وړ پایلو لپاره مهم دي |
سم وسایل | د ویشلو ازموینه وسایل او تحلیلي سافټویر | د ازموینې سمه اجرا او تحلیل |
کافي وخت | د احصایوي اهمیت ترلاسه کولو لپاره کافي وخت | د غلطو پایلو څخه ډډه کول |
دریم، سم وسایل او ټیکنالوژي باید وکارول شي. د ویشلو ازموینه د دې لپاره ډیری مختلف وسایل شتون لري. دا وسایل د ازموینو جوړول، اداره کول او تحلیل کول اسانه کوي. د کومې وسیلې کارول ممکن د ویب پاڼې یا غوښتنلیک تخنیکي زیربنا او د ازموینې پیچلتیا پورې اړه ولري. مهمه خبره دا ده چې دا وسیله د باور وړ او دقیق معلومات چمتو کوي. دا هم مهمه ده چې د وسایلو د کارولو په اړه کافي پوهه ولرئ.
احصایوي اهمیت د ازموینې لپاره باید کافي وخت ولګول شي. ازموینې به څومره دوام وکړي د ترافیک حجم، د تبادلې نرخونو، او هدفمند پرمختګ پورې اړه لري. د احصایوي اهمیت ترلاسه کولو دمخه د ازموینو پای ته رسول ممکن غلط پایلې ولري. له همدې امله، ازموینه باید تر هغه وخته پورې دوام وکړي تر څو چې کافي معلومات راټول شي. احصایوي اهمیت ښیي چې ترلاسه شوي پایلې ناڅاپي ندي بلکه ریښتینې اغیزې لري.
د ویشلو ازموینه د احصایوي اهمیت ټاکل د پروسې په جریان کې ترلاسه شوي معلوماتو په سمه توګه تشریح کولو لپاره یو مهم ګام دی. احصایوي اهمیت ښیي چې ترلاسه شوي پایلې ناڅاپي ندي او یو ریښتینی توپیر څرګندوي. دا د دې باوري شواهد وړاندې کوي چې کوم توپیر غوره فعالیت کوي او موږ سره د باخبره پریکړو کولو کې مرسته کوي.
د احصایوي اهمیت د کچې د ټاکلو لپاره مختلف ازموینې کارول کیږي. دا ازموینې موږ ته اجازه راکوي چې ارزونه وکړو چې ترلاسه شوي معلومات څومره باوري دي او ایا د دوو بدلونونو ترمنځ توپیر واقعیا د پام وړ دی. په عمومي ډول د اهمیت منل شوې کچه ده (د p- ارزښت له 0.05 څخه کم). دا په ګوته کوي چې پایلې د %5 دننه دقیقې دي.
د احصایوي اهمیت ازموینې
د احصایوي اهمیت ټاکلو پرمهال، د نمونې اندازه هم باید په پام کې ونیول شي. د نمونې لویې اندازې موږ ته اجازه راکوي چې ډیر باوري پایلې ترلاسه کړو. د نمونې کوچنۍ اندازې کولی شي غلطې پایلې رامینځته کړي او غلطې پریکړې رامینځته کړي. له همدې امله، موږ باید ډاډ ترلاسه کړو چې د ویشلو ازموینې پروسې پیل کولو دمخه موږ د نمونې کافي اندازه لرو.
میټریک | توپیر الف | توپیر ب | احصایوي اهمیت |
---|---|---|---|
د تبادلې کچه | د %5 معرفي کول | د %7 معرفي کول | هو (مخ < 0.05) |
د بانس کچه | د معرفي کول | د معرفي کول | هو (مخ < 0.05) |
د غونډې اوسط موده | ۲ دقیقې | ۲.۵ دقیقې | نه (p > 0.05) |
د کلیک له لارې کچه (CTR) | د %2 معرفي کول | د %2.5 معرفي کول | هو (مخ < 0.05) |
د احصایوي اهمیت سمه ټاکل، د ویشلو ازموینه د پروسې د بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. د احصایوي پلوه د پام وړ پایلې موږ سره مرسته کوي چې پوه شو کوم بدلونونه واقعیا اغیزمن دي او زموږ د اصلاح کولو هڅې په سم لوري کې حرکت کوي. که نه نو، موږ ممکن د ناڅاپي پایلو پراساس غلطې پریکړې وکړو او خپلې سرچینې په بې کفایتۍ سره وکاروو.
د ویشلو ازموینه د پایلو تحلیل د ازموینې پروسې یو له خورا مهمو مرحلو څخه دی. دا مرحله د ترلاسه شویو معلوماتو سم تفسیر او معنی لرونکي پایلو ته اړتیا لري. د ازموینې په جریان کې راټول شوي معلومات د احصایوي میتودونو په کارولو سره تحلیل کیږي ترڅو معلومه کړي چې کوم توپیر غوره فعالیت کوي. دا تحلیلونه موږ سره مرسته کوي چې نه یوازې دا پوه شو چې کوم توپیر ګټونکی دی، بلکې ولې.
د معلوماتو د تحلیل په پروسه کې، مختلف معیارونه په پام کې نیول کیږي. د بدلونونو د فعالیت ارزولو لپاره د تبادلې نرخونه، د کلیک کولو نرخونه، د باونس نرخونه، او په پاڼه کې وخت په څیر میټریکونه کارول کیږي. دا میټریکونه د دوی د احصایوي اهمیت کچې سره یوځای ارزول کیږي ترڅو معلومه شي چې کوم توپیر ډیر اغیزمن دی. احصایوي اهمیت ښیي چې پایلې ناڅاپي نه دي او ریښتینې توپیر شتون لري.
میټریک | توپیر الف | توپیر ب | د اهمیت کچه |
---|---|---|---|
د تبادلې کچه | د %5 معرفي کول | د %7 معرفي کول | د معرفي کول |
د کلیک له لارې کچه | د معرفي کول | د معرفي کول | د معرفي کول |
د بانس کچه | د معرفي کول | د معرفي کول | د معرفي کول |
په پاڼه کې تېر شوی وخت | ۲ دقیقې | ۲.۵ دقیقې | د معرفي کول |
د تحلیل پایلې نه یوازې د اوسني وضعیت په اړه بصیرت وړاندې کوي بلکې د راتلونکي اصلاح کولو هڅو لپاره هم لارښوونه کوي. د بریالي تغیراتو کومې ځانګړتیاوې اغیزمنې دي د ټاکلو سره، ورته ځانګړتیاوې په نورو پروژو کې کارول کیدی شي. همدارنګه، د دې په پوهیدو سره چې ولې ناکام تغیرات ناکام کیږي، په راتلونکي کې د ورته غلطیو مخه نیول کیدی شي.
د معلوماتو تحلیل ستراتیژۍ، د ویشلو ازموینه د پایلو په سمه توګه تفسیر کولو لپاره خورا مهم دی. په دې ستراتیژیو کې د احصایوي میتودونو سمه تطبیق او د ترلاسه شویو معلوماتو معنی لرونکې وړاندې کول شامل دي. د معلوماتو تحلیل په پروسه کې کارول شوي ځینې اساسي ستراتیژۍ په لاندې ډول دي:
د فعالیت ښه کولو طریقې، د ویشلو ازموینه پدې کې د هغو ستراتیژیو پلي کول شامل دي چې د پایلو سره سم ټاکل شوي دي. د دې میتودونو هدف ستاسو د ویب پاڼې یا اپلیکیشن د کاروونکي تجربې او تبادلې نرخونه لوړول دي. د فعالیت د ښه والي د بریالي پروسې لپاره لاندې ګامونه تعقیب کیدی شي:
د ازموینې پایلو پراساس، د ګټونکي توپیر ځانګړتیاوې وپیژنئ او په نورو پروژو کې د دې ځانګړتیاوو کارولو په اړه فکر وکړئ. د مثال په توګه، که تاسو یو ډیر اغیزمن سرلیک یا د عمل غوښتنه (CTA) ومومئ، تاسو کولی شئ دا پوهه خپلو نورو پاڼو ته پلي کړئ.
د ویشلو ازموینه یوازې یوه وسیله نه ده، بلکې دا د زده کړې یوه پروسه هم ده. هره ازموینه موږ ته اجازه راکوي چې د کاروونکي چلند په اړه نوي بصیرت ترلاسه کړو.
د ویشلو ازموینه په پروسو کې شوي تېروتنې کولی شي د غلطو پایلو او د اصلاح کولو غلط پریکړو لامل شي. له همدې امله، دا خورا مهمه ده چې خپلې ازموینې په دقت سره پلان او اجرا کړئ. د احصایوي پلوه د پام وړ پایلو ترلاسه کولو او ستاسو د ازموینو اعتبار ډاډمن کولو لپاره د عامو غلطیو څخه مخنیوی اړین دی. دا برخه به په تفصیل سره هغه عامې غلطۍ پوښي چې د ویشل شوي ازموینې پروسو کې ورسره مخ کیږي او د دې غلطیو څخه د مخنیوي لپاره میتودونه.
لاندې جدول ځینې مهم معیارونه لنډیز کوي چې د ویشل شوي ازموینې پروسو کې باید په پام کې ونیول شي او دا چې دا معیارونه باید څنګه تشریح شي. دا معیارونه به ستاسو د ازموینې پایلو دقت او اهمیت ارزولو کې لارښوونه وکړي.
میټریک | تشریح | د اهمیت کچه |
---|---|---|
د تبادلې کچه | د هغو کاروونکو سلنه چې هدفمند اقدام یې کړی دی. | لوړ |
احصایوي اهمیت | د احتمال ارزښت چې دا په ګوته کوي چې پایلې ناڅاپي دي که نه. | ډېر لوړ |
د نمونې اندازه | د ازمول شویو کاروونکو شمیر. | لوړ |
د باور وقفه | د هغه حد اټکل چې ریښتینی ارزښت پکې پروت دی. | منځنی |
عامې غلطۍ
د دې غلطیو څخه د مخنیوي لپاره، خپلې ازموینې په دقت سره پلان کړئ او سم وسایل په کارولو سره خپل معلومات په دقت سره تحلیل کړئ. د مثال په توګه، کله چې د A/B ازموینه کوئ، ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په ورته وخت کې او د ورته شرایطو لاندې دوه مختلف نسخې ازموینه کوئ. همدارنګه، ډاډ ترلاسه کړئ چې خپلې ازموینې د کافي وخت لپاره ترسره کړئ ترڅو ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو د احصایوي پلوه د پام وړ پایلې ترلاسه کوئ. په یاد ولرئ، سم پلان جوړونه او تحلیل د بریالیتوب لپاره کلیدي دي. د ویشلو ازموینه د پروسو اساس جوړوي.
کله چې د خپلې ازموینې پایلې ارزوئ، یوازې د تبادلې نرخونو باندې تمرکز مه کوئ. د کاروونکي چلند د پوهیدو لپاره نور معیارونه په پام کې ونیسئ. د مثال په توګه، معلومات لکه د باونس کچه، په پاڼه کې وخت، او د کلیک کولو نرخونه کولی شي تاسو ته د کاروونکي تجربې ښه کولو لپاره ارزښتناکه بصیرت درکړي. د دې معلوماتو سره، تاسو کولی شئ خپله ویب پاڼه یا اپلیکیشن غوره کړئ ترڅو غوره پایلې ترلاسه کړئ.
د ویشلو ازموینهستاسو د ویب پاڼې یا اپلیکیشن فعالیت ښه کولو لپاره یوه پیاوړې وسیله ده. په هرصورت، که تاسو خپلې ازموینې په سمه توګه اصلاح نه کړئ، نو تاسو ممکن ارزښتناکه وخت او سرچینې ضایع کړئ. اصلاح کول یوازې د ازموینې په څیر مهم دي. د سمو ستراتیژیو سره، تاسو کولی شئ ګړندي او ډیر اغیزمن پایلې ترلاسه کړئ او د تبادلې نرخونه لوړ کړئ.
لاندې جدول ښیي، د ویشلو ازموینه دلته ځینې مهم معیارونه دي او دا چې څنګه باید تشریح شي ترڅو ستاسو د پایلو ښه تحلیل او ښه کولو کې مرسته وکړي:
میټریک | تعریف | اهمیت |
---|---|---|
د تبادلې کچه | د هغو لیدونکو تناسب چې یو ځانګړی اقدام کوي. | د ازموینې توپیرونو بریالیتوب اندازه کولو لپاره خورا مهم دی. |
د بانس کچه | د هغو لیدونکو سلنه چې یوې پاڼې ته ورځي او بلې پاڼې ته له تګ پرته پریږدي. | دا د پاڼې په محتوا او ډیزاین کې د کاروونکي د علاقې کچه ښیي. |
په پاڼه کې د پاتې کیدو موده | په یوه پاڼه کې د لیدونکو اوسط وخت. | دا ښیي چې محتوا څومره په زړه پورې ده او کاروونکو څومره معلومات زده کړي دي. |
د کلیک له لارې کچه (CTR) | د هغو لیدونکو سلنه چې په لینک یا تڼۍ کلیک کوي. | د عمل غوښتنې (CTAs) د اغیزمنتوب اندازه کولو لپاره کارول کیږي. |
عملی لارښوونې
په کار کې د ویشلو ازموینه دلته ځینې عملي لارښوونې دي چې ستاسو د پروسو په ښه کولو کې مرسته کوي:
د دې لارښوونو په تعقیب سره، د ویشلو ازموینه تاسو کولی شئ د خپلو ستراتیژیو اغیزمنتوب زیات کړئ او غوره پایلې ترلاسه کړئ. په یاد ولرئ، اصلاح کول یوه دوامداره پروسه ده او باید په منظم ډول بیاکتنه وشي.
د ویشلو ازموینه د خپلو پایلو د ښه کولو لپاره، هغه معلومات چې تاسو یې ترلاسه کوئ په دقت سره تحلیل کړئ او د دې تحلیلونو پراساس عمل وکړئ. احصایوي اهمیت ډاډ ورکوي چې پایلې ناڅاپي نه دي. د خپلې ازموینې په دوامداره توګه ښه کولو سره، تاسو کولی شئ د خپلې ویب پاڼې یا اپلیکیشن فعالیت په دوامداره توګه ښه کړئ.
د ویشلو ازموینهد ډیجیټل بازار موندنې ستراتیژیو کې د اصلاح کولو لپاره یو له کلیدونو څخه دی. ترلاسه شوي پایلې ستاسو د ویب پاڼې یا غوښتنلیک فعالیت ښه کولو لپاره ارزښتناکه بصیرت چمتو کوي. په هرصورت، دا مهمه ده چې دا معلومات په سمه توګه تشریح شي او د عمل وړ ګامونو کې ژباړل شي. د ازموینې پایلو پراساس بدلونونه کولی شي د کارونکي تجربه ښه کړي، د تبادلې کچه لوړه کړي، او د سوداګرۍ ټولیز اهدافو په ترلاسه کولو کې کلیدي رول ولوبوي.
د ویشلو ازموینه د پروسې په جریان کې د ترلاسه شویو معلوماتو تحلیل باید نه یوازې دا پوه شي چې کومه نسخه غوره فعالیت کوي، بلکې د دې فعالیت توپیر لاملونه هم څرګند کړي. د هغو فکتورونو پوهیدل چې د کاروونکي چلند اغیزه کوي د راتلونکي ازموینې لپاره غوره فرضیې رامینځته کولو او د اصلاح کولو اغیزمنو ستراتیژیو رامینځته کولو کې مرسته کوي. له همدې امله، دا خورا مهمه ده چې د کیفیت لرونکي معلوماتو (د کاروونکو نظرونه، سروېګانې، او نور) د کمیتي معلوماتو (د تبادلې نرخونه، د کلیک کولو نرخونه، او نور) سره یوځای ارزونه وشي.
مدغم ګامونه
دا باید هېر نه شي چې، د ویشلو ازموینه دا یوه دوامداره پروسه ده. د یوې ازموینې پایله د بلې ازموینې لپاره د پیل ټکی کیدی شي. له همدې امله، په دوامداره توګه نوي فرضیې رامینځته کول، ازموینې ترسره کول، او د پایلو تحلیل به ډاډ ترلاسه کړي چې ستاسو د ډیجیټل بازار موندنې ستراتیژۍ په دوامداره توګه وده کوي. سربیره پردې، د شرکت د نورو څانګو سره د ازموینې پایلې شریکول کولی شي د سوداګرۍ عمومي ستراتیژیو په اصلاح کې مرسته وکړي.
میټریک | نسخه الف | نسخه ب | پایله |
---|---|---|---|
د تبادلې کچه | د %2 معرفي کول | د %4 معرفي کول | نسخه ب غوره ده |
د بانس کچه | د معرفي کول | د معرفي کول | نسخه ب غوره ده |
د غونډې اوسط موده | ۲ دقیقې | ۳ دقیقې | نسخه ب غوره ده |
د کلیک له لارې کچه (CTR) | د %1 معرفي کول | د %1.5 معرفي کول | نسخه ب غوره ده |
د ویشلو ازموینه دا مهمه ده چې ځینې لارښوونو ته پام وکړئ ترڅو د دې کولو پرمهال د غلطیو څخه مخنیوی وشي او پایلې یې غوره شي. د ازموینې موده کافي اوږده ساتل، د نمونې کافي اندازه درلودل، په سم هدف لرونکي نفوس باندې ازموینې ترسره کول، او هغه بهرني عوامل په پام کې نیول چې ممکن پایلې اغیزمنې کړي، به تاسو سره د ډیرو باوري او معنی لرونکو پایلو ترلاسه کولو کې مرسته وکړي. یو بریالی د ویشلو ازموینه ستراتیژي د دوامداره زده کړې او پرمختګ پر بنسټ ولاړه ده.
د سپلایټ ټیسټینګ اصلي موخه څه ده او دا سوداګرۍ ته کومې ګټې ورکوي؟
د سپلایټ ټیسټینګ اصلي موخه ستاسو د ویب پاڼې یا اپلیکیشن د مختلفو نسخو فعالیت پرتله کول دي ترڅو معلومه شي چې کوم یو خورا اغیزمن دی. په دې توګه، تاسو کولی شئ د تبادلې نرخونه لوړ کړئ، د کاروونکي تجربه ښه کړئ او خپلې بازار موندنې ستراتیژۍ ډیرې اغیزمنې کړئ. په اصل کې، دا تاسو ته اجازه درکوي چې د معلوماتو پر بنسټ پریکړې وکړئ.
د سپلایټ ټیسټ کولو پر مهال باید څه ته پام وکړو؟ د یوې بریالۍ ازموینې لپاره اړین عناصر کوم دي؟
هغه شیان چې په ویشل شوي ازموینه کې باید په پام کې ونیول شي د یوې روښانه فرضیې ټاکل، د کافي نمونې اندازې ته رسیدل، د ازموینې موده په سمه توګه تنظیم کول، او د پایلو تحلیل په احصایوي لحاظ د پام وړ ډول شامل دي. د یوې بریالۍ ازموینې لپاره، دا هم مهمه ده چې هغه متغیر چې تاسو یې ازموینه کوئ جلا وساتئ (د بیلګې په توګه سرلیک، د تڼۍ رنګ) او د پایلو اغیزمن کولو څخه د نورو عواملو مخه ونیسئ.
د A/B ازموینې او سپلایټ ازموینې ترمنځ اصلي توپیرونه څه دي؟ په کومو قضیو کې باید د A/B ازموینې ته ترجیح ورکړل شي او په کومو قضیو کې د ویشلو ازموینې ته ترجیح ورکړل شي؟
پداسې حال کې چې د A/B ازموینه معمولا د ویب پاڼې دوه مختلف نسخې پرتله کوي، د سپلایټ ازموینه د مختلفو URLs کې د دوه بشپړ جلا ویب پاڼو پرتله کولو لپاره کارول کیږي. پداسې حال کې چې دوی په اصل کې ورته هدف ته خدمت کوي، د ویشلو ازموینه د لویو بدلونونو او مختلف ډیزاینونو ازموینې لپاره غوره ده، پداسې حال کې چې د A/B ازموینه د کوچنیو، ښه تنظیم شویو سمونونو لپاره غوره ده.
موږ څنګه کولی شو معلومه کړو چې د ویشلو ازموینې پایلې د احصایې له پلوه مهمې دي؟ په دې پروسه کې د p-ارزښتونو او د باور وقفو په څیر مفکورې څنګه رول لوبوي؟
احصایوي مفکورې لکه د p- ارزښت او د باور وقفه د دې لپاره کارول کیږي چې معلومه کړي چې ایا د ویشلو ازموینې پایلې په احصایوي لحاظ مهمې دي. د P- ارزښت د دې احتمال په ګوته کوي چې پایلې په تصادفي ډول رامینځته شوې. عموما، د 0.05 څخه کم p- ارزښت ښیي چې پایله د احصایې له پلوه د پام وړ ده. د باور وقفه د دې اټکل وړاندې کوي چې ریښتینی اغیز چیرته دی.
د ویشل شوي ازموینې په پروسو کې کوم وسایل او سافټویر کارول کیدی شي؟ وړیا او تادیه شوي انتخابونه کوم دي؟
د ویشل شوي ازموینې لپاره ډیری وسایل او سافټویر شتون لري. په تادیه شویو انتخابونو کې د آپټیمائزلي، VWO، اډوب ټارګټ په څیر پلیټ فارمونه شامل دي، پداسې حال کې چې وړیا انتخابونو کې د ګوګل آپټیمائز (د محدودیتونو سره) او مختلف خلاصې سرچینې حلونه شامل دي. د موټر انتخاب ستاسو په بودیجه، د ازموینې اړتیاوو، او تخنیکي مهارت پورې اړه لري.
د سپلایټ ټیسټ کولو پرمهال تر ټولو عامې غلطۍ کومې دي او څنګه یې مخنیوی کیدی شي؟
په ویشل شوي ازموینه کې عامې غلطۍ د کافي ټرافیک نشتوالی، د ازموینې موده ډیره لنډه، په یو وخت کې د څو متغیرونو ازموینه، او د پایلو غلط تفسیر شامل دي. د دې غلطیو څخه د مخنیوي لپاره، یو روښانه فرضیه تعریف کړئ، ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو کافي معلومات راټول کوئ، یو واحد متغیر ازموینه کوئ، او احصایوي تحلیل په سمه توګه پلي کړئ.
د ویشل شوي ازموینې پایلو د ښه کولو لپاره کومې لارښوونې پلي کیدی شي؟ د ترلاسه شویو معلوماتو پر بنسټ راتلونکي ګامونه باید څنګه پلان شي؟
د ویشل شوي ازموینې پایلو د ښه کولو لپاره، ګټونکي نسخه ځای په ځای کړئ او د پایلو ډاټا د خپلو راتلونکو ازموینو لپاره وکاروئ. تاسو کولی شئ د کاروونکي چلند د ښه پوهیدو لپاره برخې وټاکئ، د مختلفو ډیموګرافیک ګروپونو لپاره جلا ازموینې ترسره کړئ، او هغه بصیرتونه چې تاسو یې ترلاسه کوئ په خپلو نورو بازار موندنې فعالیتونو کې مدغم کړئ.
ایا د ویشلو ازموینه یوازې په ویب پاڼو کې پلي کیږي؟ په کومو نورو برخو کې د ویشل شوي ازموینې میتودولوژي کارول کیدی شي؟
نه، د ویشلو ازموینه یوازې د ویب پاڼو لپاره نه ده. د ویشلو ازموینې میتودولوژي د بریښنالیک بازار موندنې کمپاینونو، د ګرځنده اپلیکیشن ډیزاینونو، د اعلاناتو کاپي، د محصول توضیحاتو، او حتی د فزیکي پلورنځي ترتیبونو کې کارول کیدی شي. اساسي اصل دا دی چې د مختلفو تغیراتو په ازمایښت سره غوره فعالیت ترلاسه کړئ.
نور معلومات: د A/B ازموینه (سپلایټ ازموینه) څه شی دی؟
ځواب دلته پرېږدئ