Google Play စမ်းသပ်မှုများ A / B စစ်ဆေးခြင်းအတွက်သိကောင်းစရာများ

Google Play စ

Android app developer များအတွက်၊ Google Play စမ်းသပ်မှုများ တန်ဖိုးရှိသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ကောင်းမွန်စွာဒီဇိုင်းဆွဲပြီးကောင်းမွန်စွာစီစဉ်ထားသော A / B စမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ခြင်းသည်သင်၏ app ကိုထည့်သွင်းအသုံးပြုသူနှင့်ပြိုင်ဘက်တစ် ဦး ၏ခြားနားမှုကိုဖြစ်စေနိုင်သည်။ သို့သော်စစ်ဆေးမှုများကိုမသင့်လျော်စွာစစ်ဆေးပြီးသည့်သာဓကများစွာရှိသည်။ ဤအမှားများသည်အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုနှင့်ဆန့်ကျင်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်သည်။

ဤတွင်အသုံးပြုရန်အတွက်လမ်းညွှန်ဖြစ်ပါတယ် Google Play စမ်းသပ်မှုများ ဘို့ A / B စမ်းသပ်ခြင်း.

Google Play စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း

သင်သည် Google Play Developer Console ၏ app dashboard အတွင်းမှ Experiment console ကိုသုံးနိုင်သည်။ သွားပါ စတိုးဆိုင်ရောက်ရှိခြင်း မျက်နှာပြင်၏ဘယ်ဘက်ခြမ်းတွင် ရွေးချယ်၍ ရွေးချယ်ပါ စာရင်းစမ်းသပ်ချက်။ ထိုနေရာမှ“ New Experiment” ကိုရွေးပြီးသင်၏ test ကိုလုပ်နိုင်သည်။

သင်လုပ်နိုင်သည့်စမ်းသပ်မှုနှစ်မျိုးရှိပါသည်။ ပုံသေဂရပ်ဖစ်စမ်းသပ်မှု နှင့် ဒေသတွင်းစမ်းသပ်မှု။ Default Graphics Experiment သည်သင်ရွေးချယ်လိုက်သောဘာသာစကားဖြင့်ဒေသများ၌သာစမ်းသပ်မှုများကိုပြုလုပ်လိမ့်မည်။ Localized Experiment သည်သင်၏အက်ပလီကေးရှင်းကိုမည်သည့်ဒေသတွင်မဆိုစမ်းသပ်စစ်ဆေးလိမ့်မည်။

ယခင်သည် icon များနှင့် screenshots များကဲ့သို့သောဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ element များကိုစစ်ဆေးရန်ခွင့်ပြုသည်။

သင်၏စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားများကိုရွေးချယ်သောအခါ၊ သင်ပိုမိုစမ်းသပ်ရန်မူကွဲများများရှိပါကလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်ရလဒ်များရရန်ကြာကြာကြာတတ်သည်ကိုစိတ်စွဲမှတ်ထားပါ။ များစွာသောမူကွဲများသည်ယုံကြည်မှုကြားကာလကိုတည်ဆောက်ရန်အချိန်နှင့်ယာဉ်အသွားအလာလိုအပ်သောစစ်ဆေးမှုများကိုဖြစ်ပေါ်စေပြီးဖြစ်နိုင်သောပြောင်းလဲခြင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဆုံးဖြတ်သည်။

စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကိုနားလည်ခြင်း

သင်စမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်သည့်အခါပထမအကြိမ်တပ်ဆင်သူများ (သို့မဟုတ်) ထိန်းသိမ်းထားသည့်တပ်ဆင်သူများ (One Day) ကို အခြေခံ၍ ရလဒ်များကိုတိုင်းတာနိုင်သည်။ ပထမ ဦး ဆုံးအကြိမ်တပ်ဆင်သူများသည်အပြောင်းအလဲနှင့်ဆက်စပ်နေသည့်စုစုပေါင်းအပြောင်းအလဲများဖြစ်သည်။ ထိန်းသိမ်းထားသည့်တပ်ဆင်သူများသည်အက်ပ်ကိုပထမဆုံးနေ့အပြီးအသုံးပြုသူများဖြစ်သည်။

Console သည် Current (အက်ပလီကေးရှင်းကိုထည့်သွင်းထားသည့်အသုံးပြုသူများ) နှင့် Scaled (သတင်းအချက်အလက်စမ်းသပ်မှုကာလအတွင်းအသွားအလာ ၁၀၀% လက်ခံရရှိပါကသင်မည်မျှတပ်ဆင်မည်ဆိုပါက) မည်သည့်သတင်းအချက်အလက်ကိုပေးသည်။

Google Play စမ်းသပ်မှုနှင့် A / B စမ်းသပ်ခြင်း

90% Confidence Interval သည်စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ပြီးနောက်တွင်လုပ်ဆောင်နိုင်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုရရှိရန်ကြာမြင့်စွာပြုလုပ်ပြီးနောက်ထုတ်လုပ်သည်။ ၎င်းသည်အနီရောင် / အစိမ်းရောင်ဘားကိုပြသပြီး၎င်းမူကွဲကိုတိုက်ရိုက်လွှင့်တင်ပါကပြောင်းလဲမှုများသီအိုရီအရမည်သို့ပြောင်းလဲမည်ကိုညွှန်ပြသည်။ ဘားသည်အစိမ်းရောင်ဖြစ်ပါကအပေါင်း၊ အနီ၊ အနုတ်နှင့် / သို့မဟုတ်အရောင်နှစ်မျိုးလုံးသည်မည်သည့်နေရာတွင်မဆိုရွေ့လျားနိုင်သည်ကိုဆိုလိုသည်။

ဂူဂဲလ်ပလေးတွင် A / B စစ်ဆေးခြင်းအတွက်စဉ်းစားရန်အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ

သင် A / B စစ်ဆေးမှုပြုလုပ်နေစဉ်မည်သည့်ကောက်ချက်မျှမပြုလုပ်မီယုံကြည်စိတ်ချရသောအချိန်ကာလသတ်မှတ်သည်အထိစောင့်ဆိုင်းလိုလိမ့်မည်။ မူကွဲတစ်ခုချင်းစီအတွက် installs များသည်စမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံးပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်စမ်းသပ်မှုကိုယုံကြည်မှုအဆင့်အလုံအလောက်မထားရှိပါက live လျှောက်ထားသောအခါမူကွဲများသည်ကွဲပြားခြားနားနိုင်သည်။

ယုံကြည်စိတ်ချရသောကြားကာလတစ်ခုတည်ဆောက်ရန်အသွားအလာအလုံအလောက်မရှိပါကပြောင်းလဲမှုလမ်းကြောင်းကိုတစ်ပတ်ပြီးတစ်ကြိမ်နှိုင်းယှဉ်ကြည့်နိုင်သည်။

သငျသညျကိုလည်းသက်ရောက်မှု post- ဖြန့်ကျက်ခြေရာခံချင်ပါလိမ့်မယ်။ Confidence Interval ကစမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည်ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်လိမ့်မည်ဟုဖော်ပြထားသည်ဆိုလျှင်၎င်းသည်အမှန်တကယ်စွမ်းဆောင်ရည်မှာကွာခြားပြီးအထူးသဖြင့်အနီရောင် / အစိမ်းရောင်ကြားကာလရှိလျှင်။

စမ်းသပ်မူကွဲကိုဖြန့်ပြီးပြီးနောက်၊ ထင်မြင်ချက်များကိုကြည့်ပြီးသူတို့မည်သို့သက်ရောက်သည်ကိုစောင့်ကြည့်ပါ။ စစ်မှန်သောသက်ရောက်မှုသည်ခန့်မှန်းထားသည်ထက်ကွဲပြားနိုင်သည်။

မည်သည့်မူကွဲများကအကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သည်ကိုသင်ဆုံးဖြတ်ပြီးသည်နှင့်သင် ထပ်မံ၍ အဆင့်မြှင့်တင်လိုသည်။ A / B စမ်းသပ်ခြင်း၏ရည်မှန်းချက်မှာတိုးတက်ရန်နည်းလမ်းအသစ်များကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ဘာတွေအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကိုလေ့လာပြီးနောက်ရလဒ်များကိုစိတ်ထဲထားရှိစေရန်မျိုးကွဲအသစ်များကိုဖန်တီးနိုင်သည်။

Google Play စမ်းသပ်မှုနှင့် A / B စစ်ဆေးခြင်းရလဒ်များ

ဥပမာ AVIS နှင့်အလုပ်လုပ်စဉ် Gummicube သည် A / B စစ်ဆေးမှုအကြိမ်ကြိမ်ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤအရာသည်မည်သည့်တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့်အကောင်းဆုံးပြောင်းလဲသည့်အသုံးပြုသူများကိုမက်ဆေ့ခ်ျပို့သည်ကိုဆုံးဖြတ်ရန်ကူညီပေးခဲ့သည်။ ထိုချဉ်းကပ်မှုသည် feature graphic test များမှပြောင်းလဲမှု ၂၈% တိုးခဲ့သည်။

Iteration သည်သင်၏ app ၏တိုးတက်မှုအတွက်အရေးကြီးသည်။ သင်၏ကြိုးပမ်းမှုများကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှသင်၏စကားလက်ဆုံပြောဆိုမှုများကို ဆက်၍ ဖွင့်ရန်ကူညီပေးသည်။

ကောက်ချက်

A / B စစ်ဆေးခြင်းသည်သင်၏အက်ပလီကေးရှင်းနှင့်သင်၏အလုံးစုံကိုတိုးတက်စေရန်အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်နိုင်သည် App Store ပိုကောင်းအောင်လုပ်ပါ။ သင့်ရဲ့စစ်ဆေးမှုကိုပြင်ဆင်တဲ့အခါ၊ သင်ရလဒ်တွေကိုမြန်စေဖို့သင်တစ်ချိန်တည်းမှာသင်စမ်းသပ်ခဲ့တဲ့မျိုးကွဲအရေအတွက်ကိုကန့်သတ်ထားပါ။

စမ်းသပ်မှုကာလအတွင်းသင်၏တပ်ဆင်ခြင်းများမည်သို့သက်ရောက်ကြောင်းနှင့် Confidence Interval ၏ပြသမှုကိုစစ်ဆေးပါ။ သင်၏အက်ပလီကေးရှင်းကိုကြည့်ရှုသူများများလေရလဒ်များအားအတည်ပြုသည့်တသမတ်တည်းသောလမ်းကြောင်းသစ်ကိုတည်ဆောက်ရန်သင့်အခွင့်အရေးများပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ ကြားခံတစ်ခုစီသည်အသုံးပြုသူများကိုမည်သည့်အရာများကိုပြောင်းလဲစေကြောင်းကိုလေ့လာရန်ကူညီပါလိမ့်မည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏အက်ပလီကေးရှင်းနှင့်စကေးကိုမည်ကဲ့သို့တိုးတက်အောင်လုပ်ရမည်ကိုပိုမိုနားလည်နိုင်သည်။ A / B စမ်းသပ်ခြင်းကိုနည်းလမ်းတကျချဉ်းကပ်ခြင်းအားဖြင့် developer တစ်ယောက်သည်သူတို့၏ app ကိုတိုးချဲ့ရန် ဦး တည်နိုင်သည်။

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.