Frontend eksperimentēšana: spēcīgas dalītās testēšanas infrastruktūras izveide

Mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē ir ļoti svarīgi pieņemt pārdomātus lēmumus par savu frontend. Tā vietā, lai paļautos uz intuīciju vai pieņēmumiem, varat izmantot eksperimentēšanas spēku. Dalītā testēšana, pazīstama arī kā A/B testēšana, ļauj salīdzināt dažādas jūsu vietnes vai lietojumprogrammas versijas, lai noskaidrotu, kura darbojas labāk ar reāliem lietotājiem. Šis raksts sniedz visaptverošu rokasgrāmatu par spēcīgas dalītās testēšanas infrastruktūras izveidi, aptverot visu, sākot no pamatjēdzieniem līdz praktiskās ieviešanas detaļām.

Kāpēc investēt frontend eksperimentēšanas infrastruktūrā?

Īpašas infrastruktūras izveide frontend eksperimentēšanai sniedz daudzas priekšrocības, tostarp:

• Uz datiem balstīti lēmumi: Aizstājiet pieņēmumus ar konkrētiem datiem. Saprotiet, kas uzrunā jūsu lietotājus, un attiecīgi optimizējiet. Piemēram, Japānas e-komercijas vietne varētu testēt dažādus produktu aprakstus, lai noskaidrotu, kurš palielina konversijas rādītājus mērķauditorijas vidū.
• Samazināts risks: Pārbaudiet jaunas funkcijas ar nelielu lietotāju segmentu, pirms tās tiek ieviestas visiem. Tas samazina negatīvas ietekmes risku uz kopējo lietotāja pieredzi. Iedomājieties, ka starptautiska banka testē jaunu darījuma apstiprināšanas ekrānu ar nelielu lietotāju procentu Vācijā, pirms to ievieš visā pasaulē.
• Palielināti konversijas rādītāji: Identificējiet un ieviesiet izmaiņas, kas uzlabo galvenos rādītājus, piemēram, reģistrācijas, pirkumus un iesaisti. Ceļojumu rezervēšanas vietne varētu veikt A/B testēšanu ar dažādiem aicinājumiem uz darbību savā galvenajā lapā, lai redzētu, kurš veicina vairāk rezervāciju no lietotājiem dažādos reģionos.
• Ātrāka iterācija: Ātri pārbaudiet un atkārtojiet jaunas idejas, ļaujot nepārtraukti uzlabot savu produktu. Piemēram, sociālo mediju platforma eksperimentē ar dažādiem jaunumu plūsmas izkārtojumiem, lai optimizētu lietotāju iesaisti.
• Personalizācija: Eksperimentējiet ar dažādām pieredzēm dažādiem lietotāju segmentiem, pielāgojot savu vietni vai lietojumprogrammu viņu īpašajām vajadzībām. Pasaules mēroga ziņu organizācija varētu personalizēt rādīto saturu, pamatojoties uz lietotāja atrašanās vietu un lasīšanas vēsturi.

Dalītās testēšanas infrastruktūras galvenās sastāvdaļas

A robust split testing infrastructure typically includes the following components:

1. Funkciju karogi (jeb pārslēgi)

Funkciju karogi ir pamata būvelements. Tie ļauj iespējot vai atspējot konkrētas funkcijas, neizvietojot jaunu kodu. Tas ļauj kontrolēt, kuri lietotāji redz kuru lietojumprogrammas versiju. Iedomājieties, ka ieviešat pārveidotu norēķināšanās plūsmu 20% lietotāju, iestatot karogu, un pēc tam, pamatojoties uz pozitīviem rezultātiem, palielināt procentuālo daļu.

Piemērs:

Pieņemsim, ka jūs izstrādājat jaunu meklēšanas algoritmu starptautiskam tiešsaistes tirgum. Jūs varat izmantot funkciju karogu, lai kontrolētu, kuri lietotāji redz jauno algoritmu salīdzinājumā ar veco. Jūs pat varat segmentēt testu pēc reģiona, lai nodrošinātu, ka tas labi darbojas dažādos valodu un kultūras kontekstos.

Ieviešanas piezīmes:

• Izvēlieties uzticamu funkciju karogu pārvaldības rīku (piem., LaunchDarkly, ConfigCat, Flagsmith, Unleash). Ir pieejamas arī daudzas atvērtā koda iespējas, ja dodat priekšroku pašmitināšanai.
• Ieviesiet skaidru nosaukumu piešķiršanas konvenciju saviem karogiem (piem., `new-search-algorithm-v2`).
• Pārliecinieties, ka jūsu funkciju karogu sistēma ir veiktspējīga un neievieš latentumu jūsu lietojumprogrammā.
• Iekļaujiet funkciju karogu izmaiņu monitoringu un brīdinājumus.

2. A/B testēšanas ietvars

Šī sastāvdaļa ir atbildīga par lietotāju piešķiršanu dažādām jūsu eksperimenta variācijām (A, B, C utt.). Tai jāspēj nejauši sadalīt lietotājus starp šīm variācijām un konsekventi piešķirt to pašu variāciju tam pašam lietotājam visā sesijas laikā. Bieži izmantota pieeja ir hešēšanas funkcijas izmantošana, kas balstīta uz lietotāja identifikatoru un eksperimenta nosaukumu, lai nodrošinātu konsekventu piešķiršanu.

Piemērs:

Jūs testējat divas dažādas pogu krāsas (zaļu pret zilu) aicinājuma uz darbību pogai galvenajā lapā. A/B testēšanas ietvars nejauši piešķirs katram lietotājam vai nu zaļās, vai zilās pogas variāciju un nodrošinās, ka viņi konsekventi redz to pašu krāsu visas sesijas laikā. Globālai kampaņai jūs pat varētu pievienot ģeogrāfisko komponentu ietvaram, lai lietotāji no noteiktiem reģioniem biežāk tiktu piešķirti variācijām, kas pielāgotas vietējām preferencēm.

Ieviešanas piezīmes:

• Izmantojiet konsekventu hešēšanas algoritmu, lai nodrošinātu, ka lietotājiem konsekventi tiek piešķirta tā pati variācija.
• Apsveriet klienta puses vai servera puses ietvara izmantošanu atkarībā no jūsu vajadzībām. Klienta puses ietvari piedāvā zemāku latentumu, bet var būt neaizsargāti pret manipulācijām. Servera puses ietvari piedāvā lielāku kontroli un drošību, bet var radīt lielāku latentumu.
• Integrējiet savu A/B testēšanas ietvaru ar savu funkciju karogu sistēmu, lai nodrošinātu netraucētu kontroli pār eksperimenta variācijām.

3. Analītikas platforma

Analītikas platforma ir būtiska, lai izsekotu lietotāju uzvedību un mērītu jūsu eksperimentu rezultātus. Tai vajadzētu ļaut izsekot galvenos rādītājus, piemēram, konversijas rādītājus, atlēcienu līmeni, lapā pavadīto laiku un ieņēmumus. Ir ļoti svarīgi, lai jūsu analītikas platforma varētu segmentēt datus pēc eksperimenta variācijas, lai precīzi salīdzinātu dažādu versiju veiktspēju. Ir pieejami daudzi komerciāli un atvērtā koda analītikas rīki; izvēlieties to, kas atbilst jūsu organizācijas prasībām un datu privātuma standartiem.

Piemērs:

Jūs veicat A/B testēšanu ar diviem dažādiem virsrakstiem emuāra ierakstā. Jūsu analītikas platforma izseko lapu skatījumu skaitu, atlēcienu līmeni un sociālo tīklu kopīgošanu katrai virsraksta variācijai. Šie dati palīdz jums noteikt, kurš virsraksts ir saistošāks un piesaista vairāk trafika. Ja jums ir globāla auditorija, analizējiet datus pēc ģeogrāfiskā reģiona, lai redzētu, vai dažādi virsraksti labāk rezonē dažādās kultūrās.

Ieviešanas piezīmes:

• Izvēlieties analītikas platformu, kas labi integrējas ar jūsu A/B testēšanas ietvaru un funkciju karogu sistēmu (piem., Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Heap).
• Ieviesiet pareizu notikumu izsekošanu, lai fiksētu visas būtiskās lietotāju mijiedarbības.
• Pārliecinieties, ka jūsu analītikas platforma atbilst datu privātuma noteikumiem (piem., GDPR, CCPA).
• Iestatiet informācijas paneļus un pārskatus, lai viegli vizualizētu eksperimentu rezultātus.

4. Eksperimentu pārvaldības platforma

Eksperimentu pārvaldības platforma nodrošina centralizētu saskarni visu jūsu eksperimentu pārvaldībai. Tai vajadzētu ļaut jums izveidot, palaist, uzraudzīt un analizēt eksperimentus. Tā bieži ietver tādas funkcijas kā eksperimentu plānošana, lietotāju segmentācija, statistiskās nozīmības aprēķini un ziņošana. Dažas eksperimentēšanas platformas piedāvā papildu funkcijas, piemēram, daudzfaktoru testēšanu un dinamisku trafika sadali.

Piemērs:

Jūs vienlaikus veicat vairākus A/B testus dažādās savas vietnes daļās. Eksperimentu pārvaldības platforma ļauj jums izsekot katra eksperimenta progresam, skatīt rezultātus reāllaikā un pieņemt lēmumus par to, kuras variācijas ieviest. Globālai ieviešanai platforma varētu ļaut jums definēt konkrētus izlaišanas grafikus dažādiem reģioniem, nodrošinot lokalizētu testēšanu un optimizāciju.

Ieviešanas piezīmes:

• Apsveriet iespēju izmantot īpašu eksperimentu pārvaldības platformu (piem., Optimizely, VWO, AB Tasty). Daudzas funkciju karogu platformas tieši piedāvā zināmu A/B testēšanas funkcionalitāti.
• Integrējiet savu eksperimentu pārvaldības platformu ar savu analītikas platformu un funkciju karogu sistēmu.
• Izveidojiet skaidru procesu eksperimentu izveidei, palaišanai un analīzei.
• Nodrošiniet apmācību savai komandai par to, kā efektīvi izmantot eksperimentu pārvaldības platformu.

5. Lietotāju segmentācija

Lietotāju segmentēšana ļauj mērķēt eksperimentus uz konkrētām lietotāju grupām. Tas var balstīties uz demogrāfiju, uzvedību, atrašanās vietu, tehnoloģiju vai jebkādiem citiem būtiskiem kritērijiem. Segmentācija var uzlabot jūsu rezultātu precizitāti un ļaut personalizēt pieredzi dažādām lietotāju grupām. Ja mērķauditorija ir konkrētas valodas runātāji, pārliecinieties, ka jūsu eksperiments pielāgojas valodas virzienam (piem., no labās uz kreiso pusi arābu valodai).

Piemērs:

Jūs testējat jaunu reģistrācijas plūsmu. Jūs varat segmentēt savus lietotājus, pamatojoties uz viņu reģistrācijas avotu (piem., organiskā meklēšana, sociālie mediji, ieteikums). Tas ļauj jums redzēt, vai jaunā reģistrācijas plūsma darbojas labāk lietotājiem no dažādiem avotiem. Jūs varētu vēl vairāk segmentēt, pamatojoties uz lietotāja pārlūkprogrammas valodu, piedāvājot tulkotu reģistrācijas pieredzi.

Ieviešanas piezīmes:

• Definējiet savus lietotāju segmentus, pamatojoties uz būtiskiem kritērijiem.
• Izmantojiet savu A/B testēšanas ietvaru vai eksperimentu pārvaldības platformu, lai mērķētu eksperimentus uz konkrētiem lietotāju segmentiem.
• Pārliecinieties, ka jūsu lietotāju segmentācija ir precīza un aktuāla.
• Apsveriet iespēju izmantot klientu datu platformu (CDP), lai pārvaldītu savus lietotāju segmentus.

Infrastruktūras izveide: soli pa solim

Šeit ir soli pa solim ceļvedis jūsu frontend eksperimentēšanas infrastruktūras izveidei:

1. Izvēlieties rīkus: Izvēlieties funkciju karogu pārvaldības rīku, A/B testēšanas ietvaru, analītikas platformu un eksperimentu pārvaldības platformu, kas vislabāk atbilst jūsu vajadzībām un budžetam. Rūpīgi izvērtējiet gan komerciālās, gan atvērtā koda iespējas. Apsveriet tādus faktorus kā mērogojamība, veiktspēja, integrācijas vienkāršība un izmaksas.
2. Ieviesiet funkciju karogus: Ieviesiet spēcīgu funkciju karogu sistēmu visā savā frontend koda bāzē. Izmantojiet skaidras nosaukumu piešķiršanas konvencijas un pārliecinieties, ka jūsu funkciju karogi ir veiktspējīgi un uzticami.
3. Integrējiet A/B testēšanas ietvaru: Integrējiet savu A/B testēšanas ietvaru ar savu funkciju karogu sistēmu. Tas ļaus jums viegli kontrolēt eksperimenta variācijas, izmantojot funkciju karogus.
4. Pievienojiet analītikas platformu: Pievienojiet savu analītikas platformu savam A/B testēšanas ietvaram un funkciju karogu sistēmai. Ieviesiet pareizu notikumu izsekošanu, lai fiksētu visas būtiskās lietotāju mijiedarbības.
5. Iestatiet eksperimentu pārvaldības platformu: Iestatiet savu eksperimentu pārvaldības platformu un apmāciet savu komandu, kā to efektīvi izmantot.
6. Definējiet savus rādītājus: Identificējiet galvenos rādītājus, kurus izmantosiet, lai mērītu savu eksperimentu panākumus (piem., konversijas rādītāji, atlēcienu līmenis, lapā pavadītais laiks, ieņēmumi).
7. Izveidojiet procesu: Izveidojiet skaidru procesu eksperimentu izveidei, palaišanai, uzraudzībai un analīzei.

Praktiski frontend eksperimentu piemēri

Šeit ir daži praktiski piemēri frontend eksperimentiem, kurus varat veikt:

• Virsrakstu testēšana: Pārbaudiet dažādus virsrakstus savā galvenajā lapā vai emuāra ierakstos, lai redzētu, kuri ir saistošāki.
• Aicinājumu uz darbību testēšana: Pārbaudiet dažādus aicinājumus uz darbību uz savām pogām, lai redzētu, kuri veicina vairāk konversiju.
• Izkārtojuma testēšana: Pārbaudiet dažādus izkārtojumus savai vietnei vai lietojumprogrammai, lai redzētu, kuri uzlabo lietotāja pieredzi.
• Attēlu testēšana: Pārbaudiet dažādus attēlus, lai redzētu, kuri ir pievilcīgāki jūsu lietotājiem.
• Formu optimizācija: Pārbaudiet dažādus formu dizainus, lai redzētu, kuri uzlabo aizpildīšanas rādītājus.
• Cenu lapas optimizācija: Pārbaudiet dažādas cenu struktūras un prezentācijas, lai redzētu, kuras veicina vairāk reģistrāciju. Globālai auditorijai eksperimentējiet ar cenu rādīšanu vietējās valūtās.
• Reģistrācijas plūsmas optimizācija: Pārbaudiet dažādas reģistrācijas plūsmas, lai redzētu, kuras efektīvāk vada jaunos lietotājus. Pielāgojiet reģistrācijas plūsmu dažādām valodām un kultūras normām.

Padziļinātas metodes

1. Daudzfaktoru testēšana

Daudzfaktoru testēšana ļauj vienlaikus pārbaudīt vairākas variācijas vairākiem elementiem vienā lapā. Tas var būt noderīgi, lai identificētu sarežģītas mijiedarbības starp dažādiem elementiem. Tomēr, lai sasniegtu statistisko nozīmību, ir nepieciešams ievērojams trafika apjoms.

2. Dinamiskā trafika sadale

Dinamiskā trafika sadale automātiski pielāgo trafika sadalījumu dažādām variācijām, pamatojoties uz to veiktspēju. Tas ļauj ātri identificēt uzvarējušās variācijas un piešķirt tām vairāk trafika.

3. Beiesa statistika

Beiesa statistiku var izmantot, lai analizētu eksperimentu rezultātus un pieņemtu pamatotākus lēmumus. Beiesa metodes ļauj jums iekļaut iepriekšējas zināšanas un atjaunināt savus uzskatus, iegūstot vairāk datu.

Biežākās kļūdas, no kurām izvairīties

• Nepietiekams trafiks: Pārliecinieties, ka jums ir pietiekami daudz trafika, lai sasniegtu statistisko nozīmību.
• Īss eksperimenta ilgums: Veiciet eksperimentus pietiekami ilgu laiku, lai ņemtu vērā lietotāju uzvedības svārstības.
• Nepareiza ieviešana: Vēlreiz pārbaudiet, vai jūsu funkciju karogi, A/B testēšanas ietvars un analītikas platforma ir pareizi ieviesti.
• Statistiskās nozīmības ignorēšana: Nepieņemiet lēmumus, pamatojoties uz rezultātiem, kas nav statistiski nozīmīgi.
• Lietotāju nesegmentēšana: Segmentējiet savus lietotājus, lai uzlabotu rezultātu precizitāti un personalizētu pieredzi.
• Eksperimenta mainīšana tā gaitā: Izvairieties no izmaiņu veikšanas eksperimentā, kamēr tas notiek, jo tas var padarīt jūsu rezultātus nederīgus.
• Mobilās optimizācijas ignorēšana: Mūsdienu pasaulē, kur prioritāte ir mobilajām ierīcēm, pārliecinieties, ka jūsu eksperimenti ir optimizēti mobilajām ierīcēm.
• Aizmirstot par pieejamību: Nodrošiniet, lai visas jūsu eksperimenta variācijas būtu pieejamas lietotājiem ar invaliditāti.

Globālie apsvērumi

Veicot frontend eksperimentus globālai auditorijai, ir svarīgi ņemt vērā sekojošo:

• Lokalizācija: Nodrošiniet, lai visas variācijas būtu pareizi lokalizētas dažādām valodām un kultūrām. Tas ietver teksta tulkošanu, attēlu pielāgošanu un izkārtojumu pielāgošanu, lai pielāgotos dažādiem rakstīšanas virzieniem. Piemēram, arābu un ivrita valodas lasa no labās uz kreiso pusi.
• Kultūras jutīgums: Esiet uzmanīgi attiecībā uz kultūras atšķirībām un izvairieties izmantot attēlus vai valodu, kas varētu būt aizskaroša noteiktām kultūrām. Pirms eksperimenta uzsākšanas izpētiet kultūras normas un jutīgumu.
• Laika joslas: Plānojot eksperimentus, ņemiet vērā laika joslu atšķirības. Izvairieties no eksperimentu uzsākšanas pīķa stundās vienā reģionā, ja citā reģionā ir zems trafika laiks.
• Valūtas un maksājumu metodes: Rādiet cenas vietējās valūtās un piedāvājiet dažādas maksājumu metodes, kas ir populāras dažādos reģionos.
• Datu privātuma noteikumi: Nodrošiniet, ka jūsu eksperimentēšanas prakse atbilst datu privātuma noteikumiem dažādos reģionos, piemēram, GDPR Eiropā un CCPA Kalifornijā.
• Tīkla savienojamība: Apzinieties dažādos tīkla ātrumus un joslas platuma pieejamību dažādās pasaules daļās. Optimizējiet savu vietni un lietojumprogrammas zema joslas platuma vidēm.
• Ierīču lietojums: Apsveriet dažādu veidu ierīces, ko lietotāji izmanto dažādos reģionos. Piemēram, mobilās ierīces ir izplatītākas dažās jaunattīstības valstīs. Nodrošiniet, lai jūsu eksperimenti būtu optimizēti visbiežāk izmantotajām ierīcēm jūsu mērķauditorijā.

Noslēgums

Spēcīgas frontend eksperimentēšanas infrastruktūras izveide ir vērtīgs ieguldījums, kas var palīdzēt jums pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, samazināt risku, palielināt konversijas rādītājus un paātrināt inovācijas. Sekojot šajā rakstā izklāstītajiem soļiem, jūs varat izveidot infrastruktūru, kas atbilst jūsu īpašajām vajadzībām un ļauj efektīvi eksperimentēt. Atcerieties nepārtraukti pilnveidot savu infrastruktūru un pielāgot to mainīgajām biznesa vajadzībām. Uztveriet eksperimentēšanu kā savas frontend izstrādes procesa pamatelementu, un jūs būsiet labi sagatavoti, lai radītu izcilu lietotāja pieredzi, kas veicina biznesa rezultātus. Neaizmirstiet ņemt vērā savu eksperimentu globālās sekas, lai nodrošinātu, ka optimizējat visiem saviem lietotājiem neatkarīgi no viņu atrašanās vietas vai izcelsmes.