Esiosa A/B testimine: Tugeva jagatud testimise infrastruktuuri loomine

Tänapäeva andmepõhises maailmas on esiosa kohta teadlike otsuste tegemine ülioluline. Selle asemel, et tugineda kõhutundele või oletustele, saate ära kasutada eksperimenteerimise jõudu. Jagatud testimine, tuntud ka kui A/B testimine, võimaldab teil võrrelda oma veebisaidi või rakenduse erinevaid versioone, et näha, milline toimib tegelike kasutajatega paremini. See artikkel annab põhjaliku juhendi tugeva jagatud testimise infrastruktuuri loomiseks, hõlmates kõike aluskontseptsioonidest kuni praktiliste rakendusdetailideni.

Miks investeerida esiosa eksperimenteerimise infrastruktuuri?

Pühendatud esiosa eksperimenteerimise infrastruktuuri loomine pakub mitmeid eeliseid, sealhulgas:

• Andmepõhised otsused: Asendage oletused konkreetsete andmetega. Mõistke, mis teie kasutajaid kõnetab, ja optimeerige vastavalt. Näiteks Jaapani e-kaubanduse sait võib testida erinevaid tootekirjeldusi, et näha, milline neist suurendab konversioonimäärasid sihtdemograafia seas.
• Vähendatud risk: Testige uusi funktsioone väikese kasutajasegmendiga enne nende kõigile avaldamist. See minimeerib negatiivse mõju riski üldisele kasutajakogemusele. Kujutage ette, et rahvusvaheline pank testib uut tehingu kinnitusekraani väikese protsendi kasutajatega Saksamaal enne selle ülemaailmset kasutuselevõttu.
• Suurenenud konversioonimäärad: Tuvastage ja rakendage muudatusi, mis parandavad põhimõõdikuid, nagu registreerumised, ostud ja kaasatus. Reisibroneeringute veebisait võiks A/B testida erinevaid üleskutseid oma sihtlehel, et näha, milline neist toob rohkem broneeringuid kasutajatelt erinevates piirkondades.
• Kiirem iteratsioon: Testige ja täiustage uusi ideid kiiresti, võimaldades teil oma toodet pidevalt parendada. Mõelge sotsiaalmeedia platvormile, mis eksperimenteerib oma uudisvoo erinevate paigutustega, et optimeerida kasutajate kaasatust.
• Isikupärastamine: Eksperimenteerige erinevate kasutajasegmentide jaoks erinevate kogemustega, kohandades oma veebisaiti või rakendust nende konkreetsetele vajadustele. Ülemaailmne uudisteorganisatsioon võib isikupärastada kuvatavat sisu kasutaja asukoha ja lugemisajaloo põhjal.

Jagatud testimise infrastruktuuri põhikomponendid

Tugev jagatud testimise infrastruktuur sisaldab tavaliselt järgmisi komponente:

1. Funktsioonilipud (või lülitusnupud)

Funktsioonilipud on fundamentaalne ehitusplokk. Need võimaldavad teil lubada või keelata konkreetseid funktsioone ilma uut koodi juurutamata. See teeb võimalikuks kontrollida, millised kasutajad näevad teie rakenduse millist versiooni. Kujutage ette ümberkujundatud ostukorvi voo kasutuselevõttu 20% kasutajatele lipu seadistamise teel, seejärel protsendi suurendamist positiivsete tulemuste põhjal.

Näide:

Oletame, et arendate uut otsingualgoritmi rahvusvahelise veebipõhise turu jaoks. Saate kasutada funktsioonilippu, et kontrollida, millised kasutajad näevad uut algoritmi versus vana. Võite isegi segmenteerida testi piirkonna alusel, et tagada selle hea toimimine erinevates keelelistes ja kultuurilistes kontekstides.

Rakendamise märkused:

• Valige usaldusväärne funktsioonilippude haldustööriist (nt LaunchDarkly, ConfigCat, Flagsmith, Unleash). Saadaval on ka palju avatud lähtekoodiga valikuid, kui eelistate ise hostida.
• Rakendage oma lippudele selge nimekonventsioon (nt `new-search-algorithm-v2`).
• Veenduge, et teie funktsioonilippude süsteem oleks jõudlusvõimeline ega tekitaks teie rakenduses viivitusi.
• Lisage jälgimine ja hoiatused funktsioonilippude muudatuste kohta.

2. A/B testimise raamistik

See komponent vastutab kasutajate määramise eest teie eksperimendi erinevatesse variatsioonidesse (A, B, C jne). See peab suutma kasutajaid juhuslikult nende variatsioonide vahel jaotada ja järjepidevalt määrata sama variatsiooni samale kasutajale kogu tema seansi vältel. Levinud lähenemine on kasutada räsimisfunktsiooni, mis põhineb kasutaja identifikaatoril ja eksperimendi nimel, et tagada järjepidev määramine.

Näide:

Testite kahte erinevat nupu värvi (roheline vs. sinine) sihtlehe üleskutse nupul. A/B testimise raamistik määrab iga kasutaja juhuslikult kas rohelise või sinise nupu variatsioonile ja tagab, et nad näevad kogu oma seansi vältel järjepidevalt sama värvi. Globaalse kampaania puhul võite raamistikku lisada isegi geograafilise komponendi, nii et kasutajad teatud piirkondadest määratakse sagedamini kohalikele eelistustele kohandatud variatsioonidele.

Rakendamise märkused:

• Kasutage järjepidevat räsimisalgoritmi tagamaks, et kasutajad määratakse järjepidevalt samale variatsioonile.
• Kaaluge kliendipoolse või serveripoolse raamistiku kasutamist vastavalt oma vajadustele. Kliendipoolsed raamistikud pakuvad madalamat latentsust, kuid võivad olla vastuvõtlikud manipuleerimisele. Serveripoolsed raamistikud pakuvad rohkem kontrolli ja turvalisust, kuid võivad tekitada suuremat latentsust.
• Integreerige oma A/B testimise raamistik oma funktsioonilippude süsteemiga, et tagada sujuv kontroll eksperimendi variatsioonide üle.

3. Analüütikaplatvorm

Analüütikaplatvorm on oluline kasutajakäitumise jälgimiseks ja teie eksperimentide tulemuste mõõtmiseks. See peaks võimaldama teil jälgida olulisi mõõdikuid, nagu konversioonimäärad, põrkemäärad, lehel veedetud aeg ja tulu. On ülioluline, et teie analüütikaplatvorm suudaks andmeid eksperimendi variatsiooni järgi segmenteerida, et täpselt võrrelda erinevate versioonide toimivust. Saadaval on palju kommertslikke ja avatud lähtekoodiga analüütikatööriistu; valige see, mis vastab teie organisatsiooni nõuetele ja andmekaitse standarditele.

Näide:

Te teete A/B testimist kahe erineva pealkirjaga blogipostituse puhul. Teie analüütikaplatvorm jälgib iga pealkirja variatsiooni lehevaatamiste arvu, põrkemäärasid ja sotsiaalseid jagamisi. Need andmed aitavad teil kindlaks teha, milline pealkiri on köitvam ja toob rohkem liiklust. Kui teil on globaalne auditoorium, analüüsige andmeid geograafilise piirkonna järgi, et näha, kas erinevad pealkirjad kõnetavad paremini erinevates kultuurides.

Rakendamise märkused:

• Valige analüütikaplatvorm, mis integreerub hästi teie A/B testimise raamistiku ja funktsioonilippude süsteemiga (nt Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Heap).
• Rakendage õige sündmuste jälgimine kõigi asjakohaste kasutajate interaktsioonide jäädvustamiseks.
• Veenduge, et teie analüütikaplatvorm järgiks andmekaitse eeskirju (nt GDPR, CCPA).
• Seadistage armatuurlauad ja aruanded, et eksperimendi tulemusi hõlpsalt visualiseerida.

4. Eksperimentide haldamise platvorm

Eksperimentide haldamise platvorm pakub tsentraliseeritud liidest kõigi teie eksperimentide haldamiseks. See peaks võimaldama teil eksperimente luua, käivitada, jälgida ja analüüsida. See sisaldab sageli funktsioone, nagu eksperimentide ajastamine, kasutajate segmenteerimine, statistilise olulisuse arvutused ja aruandlus. Mõned eksperimenteerimisplatvormid pakuvad täiustatud funktsioone, nagu mitme muutujaga testimine ja dünaamiline liikluse jaotamine.

Näide:

Te teostate mitu A/B testi samaaegselt oma veebisaidi erinevates osades. Eksperimentide haldamise platvorm võimaldab teil jälgida iga eksperimendi edenemist, vaadata tulemusi reaalajas ja teha otsuseid, milliseid variatsioone kasutusele võtta. Globaalse kasutuselevõtu puhul võib platvorm võimaldada teil määratleda konkreetseid avaldamise ajakavasid erinevatele piirkondadele, võimaldades lokaliseeritud testimist ja optimeerimist.

Rakendamise märkused:

• Kaaluge spetsiaalse eksperimentide haldamise platvormi (nt Optimizely, VWO, AB Tasty) kasutamist. Paljud funktsioonilippude platvormid pakuvad teatud tasemel A/B testimise funktsionaalsust otse.
• Integreerige oma eksperimentide haldamise platvorm oma analüütikaplatvormi ja funktsioonilippude süsteemiga.
• Looge selge protsess eksperimentide loomiseks, käivitamiseks ja analüüsimiseks.
• Pakkuge oma meeskonnale koolitust, kuidas eksperimentide haldamise platvormi tõhusalt kasutada.

5. Kasutajate segmenteerimine

Kasutajate segmenteerimine võimaldab teil suunata eksperimente konkreetsetele kasutajagruppidele. See võib põhineda demograafial, käitumisel, asukohal, tehnoloogial või muudel asjakohastel kriteeriumidel. Segmenteerimine võib parandada teie tulemuste täpsust ja võimaldada teil isikupärastada kogemusi erinevate kasutajagruppide jaoks. Kui sihtite konkreetseid keelesõpru, veenduge, et teie eksperiment kohandub keele suunaga (nt paremalt vasakule araabia keele puhul).

Näide:

Te testite uut kasutusele võtmise voogu. Saate segmenteerida oma kasutajaid nende registreerumise allika alusel (nt orgaaniline otsing, sotsiaalmeedia, suunamine). See võimaldab teil näha, kas uus kasutusele võtmise voog toimib paremini erinevatest allikatest pärit kasutajate puhul. Saate edasi segmenteerida kasutaja brauserikeele alusel, pakkudes tõlgitud kasutusele võtmise kogemust.

Rakendamise märkused:

• Määrake oma kasutajasegmendid asjakohaste kriteeriumide alusel.
• Kasutage oma A/B testimise raamistikku või eksperimentide haldamise platvormi eksperimentide suunamiseks konkreetsetele kasutajasegmentidele.
• Veenduge, et teie kasutajate segmenteerimine oleks täpne ja ajakohane.
• Kaaluge kliendiandmete platvormi (CDP) kasutamist oma kasutajasegmentide haldamiseks.

Infrastruktuuri loomine: Samm-sammult

Siin on samm-sammult juhend esiosa eksperimenteerimise infrastruktuuri loomiseks:

1. Valige oma tööriistad: Valige funktsioonilippude haldustööriist, A/B testimise raamistik, analüütikaplatvorm ja eksperimentide haldamise platvorm, mis sobivad kõige paremini teie vajadustele ja eelarvele. Hinnake hoolikalt nii kommerts- kui ka avatud lähtekoodiga valikuid. Kaaluge selliseid tegureid nagu skaleeritavus, jõudlus, integreerimise lihtsus ja maksumus.
2. Rakendage funktsioonilipud: Rakendage tugev funktsioonilippude süsteem kogu oma esiosa koodibaasis. Kasutage selgeid nimekonventsioone ja veenduge, et teie funktsioonilipud oleksid jõudlusvõimelised ja usaldusväärsed.
3. Integreerige A/B testimise raamistik: Integreerige oma A/B testimise raamistik oma funktsioonilippude süsteemiga. See võimaldab teil hõlpsalt kontrollida eksperimendi variatsioone funktsioonilippude abil.
4. Ühendage analüütikaplatvorm: Ühendage oma analüütikaplatvorm oma A/B testimise raamistiku ja funktsioonilippude süsteemiga. Rakendage õige sündmuste jälgimine kõigi asjakohaste kasutajate interaktsioonide jäädvustamiseks.
5. Seadistage eksperimentide haldamise platvorm: Seadistage oma eksperimentide haldamise platvorm ja koolitage oma meeskonda, kuidas seda tõhusalt kasutada.
6. Määratlege oma mõõdikud: Määrake kindlaks peamised mõõdikud, mida kasutate oma eksperimentide edu mõõtmiseks (nt konversioonimäärad, põrkemäärad, lehel veedetud aeg, tulu).
7. Looge protsess: Kehtestage selge protsess eksperimentide loomiseks, käivitamiseks, jälgimiseks ja analüüsimiseks.

Esiosa eksperimentide praktilised näited

Siin on mõned praktilised näited esiosa eksperimentidest, mida saate läbi viia:

• Pealkirjade testimine: Testige oma sihtlehel või blogipostitustes erinevaid pealkirju, et näha, millised neist on köitvamad.
• Üleskutsete testimine: Testige oma nuppudel erinevaid üleskutseid, et näha, millised neist toovad rohkem konversioone.
• Paigutuse testimine: Testige oma veebisaidi või rakenduse erinevaid paigutusi, et näha, millised neist parandavad kasutajakogemust.
• Piltide testimine: Testige erinevaid pilte, et näha, millised neist on teie kasutajatele ahvatlevamad.
• Vormi optimeerimine: Testige erinevaid vormikujundusi, et näha, millised neist parandavad täitmismäärasid.
• Hinnakirja lehe optimeerimine: Testige erinevaid hinnastruktuure ja esitlusi, et näha, millised toovad rohkem registreerumisi. Globaalse auditooriumi jaoks katsetage hindade kuvamist kohalikes valuutades.
• Kasutusele võtmise voo optimeerimine: Testige erinevaid kasutusele võtmise vooge, et näha, millised neist on uute kasutajate juhendamisel tõhusamad. Kohandage kasutusele võtmise voogu erinevatele keeltele ja kultuurinormidele.

Täpsemad tehnikad

1. Mitme muutujaga testimine

Mitme muutujaga testimine võimaldab teil samaaegselt testida mitme elemendi mitut variatsiooni ühel lehel. See võib olla kasulik keerukate koostoimete tuvastamiseks erinevate elementide vahel. See nõuab aga märkimisväärset liiklust, et saavutada statistiline olulisus.

2. Dünaamiline liikluse jaotamine

Dünaamiline liikluse jaotamine kohandab automaatselt liikluse jaotust erinevatele variatsioonidele nende toimivuse põhjal. See võimaldab teil kiiresti tuvastada võitnud variatsioonid ja suunata neile rohkem liiklust.

3. Bayesi statistika

Bayesi statistikat saab kasutada eksperimendi tulemuste analüüsimiseks ja teadlikumate otsuste tegemiseks. Bayesi meetodid võimaldavad teil kaasata eelnevaid teadmisi ja uuendada oma uskumusi andmete kogumisel.

Levinud vead, mida vältida

• Ebapiisav liiklus: Veenduge, et teil oleks piisavalt liiklust statistilise olulisuse saavutamiseks.
• Lühike eksperimendi kestus: Käivitage oma eksperimendid piisavalt kaua, et arvestada kasutajate käitumise variatsioonidega.
• Vale rakendamine: Kontrollige topelt, et teie funktsioonilipud, A/B testimise raamistik ja analüütikaplatvorm oleksid õigesti rakendatud.
• Statistilise olulisuse ignoreerimine: Ärge tehke otsuseid tulemuste põhjal, mis ei ole statistiliselt olulised.
• Kasutajate segmenteerimata jätmine: Segmenteerige oma kasutajad, et parandada tulemuste täpsust ja isikupärastada kogemusi.
• Eksperimendi muutmine lennu ajal: Vältige eksperimendi muutmist selle käigus, kuna see võib tulemused kehtetuks muuta.
• Mobiilse optimeerimise unustamine: Tänapäeva mobiilside-esimeses maailmas veenduge, et teie eksperimendid oleksid optimeeritud mobiilseadmete jaoks.
• Juurdepääsetavuse unustamine: Veenduge, et kõik teie eksperimendi variatsioonid on ligipääsetavad puuetega kasutajatele.

Globaalsed kaalutlused

Esiosa eksperimenteerimisel globaalsele auditooriumile on oluline arvestada järgmisi tegureid:

• Lokaliseerimine: Veenduge, et kõik variatsioonid on korralikult lokaliseeritud erinevatele keeltele ja kultuuridele. See hõlmab teksti tõlkimist, piltide kohandamist ja paigutuste muutmist erinevate kirjutamissuundade jaoks. Näiteks araabia ja heebrea keelt loetakse paremalt vasakule.
• Kultuuritundlikkus: Olge teadlik kultuurilistest erinevustest ja vältige piltide või keele kasutamist, mis võiksid olla teatud kultuuride jaoks solvavad. Uurige kultuurinorme ja tundlikkust enne eksperimendi käivitamist.
• Ajavööndid: Võtke oma eksperimentide ajastamisel arvesse ajavööndite erinevusi. Vältige eksperimentide käivitamist ühes piirkonnas tipptundidel, kui teises piirkonnas on vähe liiklusega aeg.
• Valuutad ja makseviisid: Kuvage hinnad kohalikes valuutades ja pakkuge erinevaid makseviise, mis on populaarsed erinevates piirkondades.
• Andmekaitse regulatsioonid: Veenduge, et teie eksperimenteerimispraktikad vastavad erinevate piirkondade andmekaitse regulatsioonidele, nagu GDPR Euroopas ja CCPA Californias.
• Võrguühendus: Olge teadlik erinevatest võrgukiirustest ja ribalaiuse saadavusest erinevates maailma paikades. Optimeerige oma veebisaiti ja rakendusi madala ribalaiusega keskkondade jaoks.
• Seadme kasutus: Kaaluge erinevat tüüpi seadmeid, mida kasutajad erinevates piirkondades kasutavad. Näiteks mobiilseadmed on mõnes arenguriigis levinumad. Veenduge, et teie eksperimendid on optimeeritud sihtauditooriumi kõige levinumate seadmete jaoks.

Kokkuvõte

Tugeva esiosa eksperimenteerimise infrastruktuuri loomine on tasuv investeering, mis aitab teil teha andmepõhiseid otsuseid, vähendada riske, suurendada konversioonimäärasid ja kiirendada innovatsiooni. Järgides käesolevas artiklis kirjeldatud samme, saate luua infrastruktuuri, mis vastab teie konkreetsetele vajadustele ja võimaldab teil tõhusalt eksperimenteerida. Pidage meeles, et peate oma infrastruktuuri pidevalt täiustama ja kohandama seda oma ettevõtte arenevate vajadustega. Võtke eksperimenteerimine omaks kui oma esiosa arendusprotsessi põhiosa ja olete heas positsioonis, et luua erakordseid kasutajakogemusi, mis toovad äritulemusi. Ärge unustage arvestada oma eksperimentide globaalsete tagajärgedega, et tagada optimaalne toimimine kõigi teie kasutajate jaoks, olenemata nende asukohast või taustast.