ए / बी परीक्षण

ए/बी टेस्टिंग एक नियंत्रित प्रयोग विधि है जिसका उपयोग किसी वेबपेज, ऐप स्क्रीन, ईमेल या अन्य डिजिटल एसेट के दो या दो से अधिक संस्करणों की तुलना करने के लिए किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन सा संस्करण किसी परिभाषित लक्ष्य, जैसे क्लिक-थ्रू दर, साइन-अप दर या प्रति विज़िटर राजस्व, के मुकाबले बेहतर प्रदर्शन करता है। सरल शब्दों में, ट्रैफ़िक को एक नियंत्रण संस्करण (ए) और एक वेरिएंट (बी) के बीच यादृच्छिक रूप से विभाजित किया जाता है, और परिणामी डेटा पर सांख्यिकीय विश्लेषण लागू किया जाता है ताकि यह तय किया जा सके कि प्रदर्शन में देखा गया अंतर वास्तविक प्रभाव है या केवल यादृच्छिक भिन्नता का परिणाम है। यह तकनीक नैदानिक ​​अनुसंधान और कृषि विज्ञान में उपयोग की जाने वाली यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण पद्धति से सीधे प्रेरित है, यही कारण है कि परीक्षण डिज़ाइन पर चर्चा करते समय विशेषज्ञ अक्सर सांख्यिकीय महत्व, विश्वास अंतराल और नमूना आकार गणना का उल्लेख करते हैं।

ए/बी टेस्टिंग इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह व्यक्तिपरक राय और आंतरिक बहस को वास्तविक आगंतुकों के व्यवहार के बारे में अनुभवजन्य साक्ष्य से बदल देता है। डिज़ाइन और मार्केटिंग टीमें अक्सर इस बात पर असहमत होती हैं कि कौन सा शीर्षक, बटन का रंग, लेआउट या मूल्य निर्धारण संरचना बेहतर रूपांतरण दर प्रदान करेगी, और अंतर्ज्ञान एक कुख्यात रूप से अविश्वसनीय मार्गदर्शक है: ई-कॉमर्स और SaaS साइटों पर किए गए अध्ययनों ने बार-बार दिखाया है कि रूपांतरण दरों में सुधार की उम्मीद वाले परिवर्तन लगभग 80 से 90 प्रतिशत परीक्षणों में ऐसा करने में विफल रहते हैं, या उन्हें कम भी कर देते हैं। किसी परिकल्पना को प्रत्यक्ष दर्शकों के सामने प्रस्तुत करके और परिणाम को सीधे मापकर, ए/बी टेस्टिंग संगठनों को इंजीनियरिंग समय, मार्केटिंग बजट या ब्रांड जोखिम को पूर्ण कार्यान्वयन में लगाने से पहले विचारों को मान्य या अस्वीकृत करने की अनुमति देता है।

एक प्रभावी A/B परीक्षण चलाने के लिए केवल ट्रैफ़िक को विभाजित करना और रूपांतरण गणनाओं की तुलना करना ही पर्याप्त नहीं है। विश्लेषक आधारभूत रूपांतरण दर, व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण न्यूनतम प्रभाव, और वांछित सांख्यिकीय शक्ति (आमतौर पर 80 प्रतिशत) और सार्थकता स्तर (आमतौर पर 95 प्रतिशत, या 0.05 से कम p-मान) के आधार पर न्यूनतम नमूना आकार की गणना पहले से ही कर लेते हैं। परीक्षण आमतौर पर कम से कम एक से दो पूर्ण व्यावसायिक चक्रों के लिए चलाए जाते हैं, जो अक्सर 14 से 30 दिन होते हैं, ताकि सप्ताह के दिनों के प्रभावों को ध्यान में रखा जा सके और किसी भी यादृच्छिक उतार-चढ़ाव पर परीक्षण को जल्दी रोकने से बचा जा सके, जिसे पीकिंग नामक गलती कहा जाता है। VWO, Optimizely और AB Tasty जैसे उपकरण यादृच्छिकीकरण, ट्रैकिंग और सांख्यिकीय गणनाओं को संभालते हैं, लेकिन आउटपुट की व्याख्या करने के लिए अभी भी नमूना अनुपात बेमेल और नवीनता प्रभावों जैसी अवधारणाओं को समझना आवश्यक है।

एक आम गलतफहमी यह है कि किसी एक परीक्षण से प्राप्त सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम एक स्थायी, सार्वभौमिक सत्य होता है। वास्तविकता में, परिणाम ट्रैफ़िक सेगमेंट, समय अवधि और उस संदर्भ पर निर्भर करते हैं जिसमें परीक्षण किया गया था, और दर्शकों, मौसमों या प्रतिस्पर्धी स्थितियों में बदलाव के साथ ये परिणाम कमज़ोर पड़ सकते हैं या उलट भी सकते हैं। एक अन्य आम गलती पर्याप्त ट्रैफ़िक के बिना एक साथ बहुत सारे वैरिएबल का परीक्षण करना है, जिससे कमज़ोर परीक्षण होते हैं जो गलत सकारात्मक परिणाम देते हैं या सार्थकता तक नहीं पहुँच पाते। मल्टीवेरिएट परीक्षण, जो एक साथ कई तत्वों के संयोजन की जाँच करता है, एक साधारण दो-वैरिएंट A/B परीक्षण की तुलना में काफी अधिक ट्रैफ़िक की आवश्यकता होती है और यह नमूना आकार की आवश्यकताओं को पूरा करने का कोई शॉर्टकट नहीं है।

के अंदर सीआरओ यूएक्स कंसल्टेंसी के लिए, ए/बी टेस्टिंग वह तंत्र है जो उपयोगकर्ता साक्षात्कार, हीटमैप और सेशन रिकॉर्डिंग जैसे गुणात्मक अनुसंधान को मान्य, राजस्व-प्रभावित निर्णयों में परिवर्तित करता है। एक सुव्यवस्थित परीक्षण कार्यक्रम आमतौर पर एक संरचित प्रक्रिया का पालन करता है: डेटा और अनुसंधान के माध्यम से किसी समस्या की पहचान करना, उसके अस्तित्व के कारण और समाधान के बारे में एक विशिष्ट परिकल्पना बनाना, स्कोरिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके अन्य विचारों के मुकाबले उसे प्राथमिकता देना, सांख्यिकीय वैधता के लिए प्रयोग चलाना और परिणाम को दस्तावेज़ित करना, चाहे विकल्प सफल हो या असफल। समय के साथ, यह एक साक्ष्य-आधारित रोडमैप तैयार करता है जो महंगे रीडिज़ाइन के जोखिम को कम करता है और यह समझने में संस्थागत ज्ञान का निर्माण करता है कि वास्तव में किसी विशिष्ट साइट पर ग्राहक व्यवहार को क्या प्रभावित करता है।