Optimizely Intelligence Cloud: Stats Engine ကို A/B Test ကိုပိုမိုမြန်ဆန်မြန်ဆန်အောင်ဘယ်လိုသုံးမလဲ

အင်ဂျင်နှင့် A/B စမ်းသပ်ခြင်းနည်းဗျူဟာများကိုအကောင်းဆုံးပြုလုပ်ပါ

မင်းကမင်းရဲ့လုပ်ငန်းစမ်းသပ်မှုနဲ့သင်ယူဖို့ကူညီဖို့အတွက်စမ်းသပ်မှုအစီအစဉ်တစ်ခုလုပ်ဖို့ကြိုးစားနေတယ်ဆိုရင်အခွင့်အလမ်းတွေကိုမင်းသုံးနေတယ် အကောင်းဆုံးထောက်လှမ်းရေးတိမ်တိုက် ဒါမှမဟုတ်မင်းအနည်းဆုံးကြည့်ဖူးလား။ Optimizely သည်ဂိမ်းတွင်အစွမ်းထက်ဆုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်၊ သို့သော်မည်သည့် tool ကဲ့သို့မဆိုသင်မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကိုနားမလည်လျှင်မှားသုံးနိုင်သည်။ 

Optimizely အားဤမျှလောက်အစွမ်းထက်စေသည်။ ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များ၏အဓိကအချက်မှာ third-party tool တစ်ခုတွင်အသိအရှိဆုံးနှင့်အလိုအလျောက်စာရင်းအင်းအင်ဂျင်တည်ရှိသည်၊ ၎င်းသည်သင်၏ရလဒ်များကိုနားလည်မှုလွဲမည်ကိုစိုးရိမ်ရန်မလိုဘဲအရေးကြီးသောစမ်းသပ်မှုများကိုတိုက်ရိုက်အာရုံစိုက်ခွင့်ပြုသည်။ 

တိုင်းရင်းဆေးမျက်မမြင်ဆေးပညာနှင့်ပြောရမယ်၊ A / B စမ်းသပ်ခြင်း ကွဲပြားစွာကျပန်းပြလိမ့်မည် ကုသ ကုသမှုတစ်ခု၏ထိရောက်မှုကိုနှိုင်းယှဉ်ရန်သင်၏ site ၏ကွဲပြားခြားနားသောအသုံးပြုသူများအားနှိုင်းယှဉ်ပါ။ 

စာရင်းအင်းများကကျွန်ုပ်တို့အားဤကုသမှုသည်ရေရှည်တွင်မည်မျှထိရောက်မှုရှိနိုင်သည်ကိုကောက်ချက်ချရန်ကူညီသည်။ 

A/B စမ်းသပ်ခြင်းကိရိယာအများစုသည်စာရင်းအင်းကောက်ယူမှုအမျိုးအစားနှစ်ခုအနက်တစ်ခုပေါ်တွင်မူတည်သည်။ Frequentist သို့မဟုတ် Bayesian stats ကျောင်းတိုင်းတွင်မတူညီသောအားသာချက်များရှိသည်၊ မကြာခဏစာရင်းဇယားများသည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန်နမူနာအရွယ်အစားလိုအပ်သည်၊ Bayesian စာရင်းအင်းများသည်ဥပမာနှစ်ခုကိုအမည်သတ်မှတ်ခြင်းထက်အကျိုးရှိသော ဦး တည်ချက်ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ခြင်းကိုအဓိကဂရုစိုက်သည်။ Optimizely ၏စူပါပါဝါသည်၎င်းကိုရယူရန်ယနေ့စျေးကွက်တွင်တစ်ခုတည်းသောကိရိယာဖြစ်သည် နှစ် ဦး စလုံးကမ္ဘာ၏အကောင်းဆုံး ချဉ်းကပ်နည်း။

အဆုံးရလဒ်? Optimizely သည်အသုံးပြုသူများအားစမ်းသပ်မှုများကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာ၊ ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး၊ အလိုလိုသိစေသည်။

ဒါပေမယ့်အဲဒါကိုအပြည့်အဝအသုံးချနိုင်ဖို့နောက်ကွယ်မှာဘာတွေဖြစ်နေတယ်ဆိုတာနားလည်ဖို့အရေးကြီးပါတယ်။ ဤတွင်ပညာရှင်တစ် ဦး ကဲ့သို့ Optimizely စွမ်းရည်ကို သုံး၍ သင့်ကိုရရှိစေမည့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့်နည်းဗျူဟာ ၅ ခု။

မဟာဗျူဟာ #1: တိုင်းထွာမှုအားလုံးတန်းတူဖန်တီးထားခြင်းမဟုတ်ကြောင်းနားလည်ပါ

စမ်းသပ်ကိရိယာအများစုတွင်ယေဘူယျအားဖြင့်လျစ်လျူရှုထားသောပြဿနာတစ်ခုသည်မင်းစမ်းသပ်မှု၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်သင်ပေါင်းထည့်ပြီးတိုင်းတာလေလေ၊ အမှတ်တမဲ့အမှတ်တမဲ့ကြောင့်မှားယွင်းသောကောက်ချက်အချို့ကိုသင်တွေ့ရနိုင်ခြေပိုများလေဖြစ်သည် (စာရင်းအင်းများအရ၎င်းကို“ multiple testing problem” ဟုခေါ်သည်) ”) ။ ၎င်း၏ရလဒ်များကိုယုံကြည်စိတ်ချနိုင်ရန်အတွက် Optimizely သည်ဖြစ်နိုင်ချေကိုအတတ်နိုင်ဆုံးနည်းအောင်ထိန်းရန်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့်ပြင်ဆင်ချက်များကိုသုံးသည်။ 

Optimizely ၌သင်စမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ရန်သွားသောအခါထိုထိန်းချုပ်မှုများနှင့်ပြင်ဆင်ချက်များသည်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှစ်ခုရှိသည်။ ပထမ ဦး စွာသင်သတ်မှတ်ထားသောမက်ထရစ် မူလမက်ထရစ် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုကိုအမြန်ဆုံးရောက်နိုင်လိမ့်မည်၊ အခြားအရာများအားလုံးသည်အမြဲမပြတ် ဒုတိယအချက်မှာသင်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုပိုထည့်လေလေ၊ မင်းရဲ့နောက်ပိုင်းမက်ထရစ်ကစာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုကိုရောက်ဖို့ပိုကြာလေဘဲ။

စမ်းသပ်မှုတစ်ခုကိုစီစဉ်တဲ့အခါ၊ မင်းဆုံးဖြတ်ချက်ချတဲ့နေရာမှာမင်းရဲ့မြောက်အမေရိကကဘယ်စစ်မီတာကမင်းရဲ့စစ်မှန်တဲ့မြောက်အမေရိကဖြစ်မလဲဆိုတာသေချာအောင်လုပ်ပါ၊ မင်းရဲ့မူလမက်ထရစ်ကိုသေချာလုပ်ပါ။ ထို့နောက်သင်၏မလိုအပ်သော (သို့) ential ဇာတိက္ကမရှိသောမည်သည့်အရာကိုမဆိုဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်သင်၏တိုင်းတာမှုစာရင်းကိုကျန်ရစ်ပါစေ။

မဟာဗျူဟာ #2: သင်၏ကိုယ်ပိုင်စိတ်ကြိုက်အရည်အချင်းများကိုတည်ဆောက်ပါ

Optimizely သည်သင်၏စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကိုခွဲရန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပြီးအထောက်အကူဖြစ်စေသောနည်းလမ်းများစွာကိုပေးခြင်း၌ကြီးမြတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောကုသမှုများသည် desktop နှင့် mobile တို့တွင်ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းရှိ၊ မရှိ၊ အသွားအလာရင်းမြစ်များအကြားကွဲပြားခြားနားမှုများကိုသင်စစ်ဆေးနိုင်သည်။ သင်၏စမ်းသပ်မှုအစီအစဉ်သည်ရင့်ကျက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ သင်အပိုင်းသစ်များကိုလျင်မြန်စွာဆန္ဒရှိလိမ့်မည်။ ဤအရာသည်စာရင်းသွင်း ၀ ယ်ယူမှုများနှင့်တစ်ခါသုံးအတွက် ၀ ယ်လိုသည့်အပိုင်းများကဲ့သို့၊ သို့မဟုတ်ယေဘုယျအားဖြင့်“ ပြန်လာသောဧည့်သည်အသစ်များ” ကဲ့သို့ဖြစ်သည်။ ပွင့်ပွင့်လင်းလင်းပြောရရင်၊ အဲဒါကိုဘာကြောင့်သေတ္တာထဲကထုတ်မပေးတာလဲဆိုတာကိုအဖြေရှာလို့မရဘူး။ )

သတင်းကောင်းမှာ Optimizely's Project Javascript field မှတဆင့် Optimizely နှင့်ရင်းနှီးသောအင်ဂျင်နီယာများသည်လာရောက်လည်ပတ်သူများအားစိတ် ၀ င်စားစေနိုင်သောစိတ် ၀ င်စားစရာကောင်းသောမည်သည့်အရေအတွက်ကိုမဆိုတည်ဆောက်ပေးနိုင်သည်။ Cro Metrics တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်သူတို့၏ Project Javascript မှတဆင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ ၀ ယ်သူအားလုံးအတွက် install လုပ်ထားသော stock modules များစွာ (“ ပြန်လာသူအသစ်များနှင့်တူသောဧည့်သည်များ”) ကဲ့သို့ငါတို့တည်ဆောက်ပြီးပြီ။ ဤစွမ်းရည်ကိုမြှင့်တင်ခြင်းသည်၎င်းတို့အားကူညီပံ့ပိုးရန်မှန်ကန်သောနည်းပညာအရင်းအမြစ်များရင့်ကျက်သောအဖွဲ့များနှင့်လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုအပြည့်အ ၀ ရရှိရန်ရုန်းကန်နေသောအဖွဲ့များအကြားအဓိကကွဲပြားသူဖြစ်သည်။

မဟာဗျူဟာ #3: Optimizely's Stats Accelerator ကိုစူးစမ်းပါ

အများအားဖြင့် overhyped စမ်းသပ်သည့်ကိရိယာတစ်ခု၏စွမ်းရည်သည်စမ်းသပ်မှုတစ်လျှောက်တွင်သင်၏အသွားအလာကိုအင်တိုက်အားတိုက်ပြောင်းလဲစေသော၊ လေ့ကျင့်ရေးသင်တန်း algorithm အမျိုးအစားကိုသုံးနိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ တတ်နိုင်သမျှအပြောင်းအလဲ။ လက်နက်ကိုင်ဓားပြများနှင့် ပတ်သက်၍ ပြဿနာမှာ၎င်းတို့၏ရလဒ်များသည်ရေရှည်စွမ်းဆောင်ရည်အတွက်စိတ်ချရသောအညွှန်းများမဟုတ်သောကြောင့်ဤစမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားများအတွက်အသုံးပြုမှုကိုအရောင်းမြှင့်တင်ရေးကဲ့သို့အချိန်အကဲဆတ်သောကိစ္စများတွင်သာကန့်သတ်ထားသည်။

အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်အဆင့်မြင့်အစီအစဉ်များတွင်အသုံးပြုသူများအတွက်ရရှိနိုင်သော bandit algorithm သည်ကွဲပြားသောအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပြင်ဆင်မှုတွင်ယာဉ်ကြောအသွားအလာကိုအမြင့်ဆုံးပြောင်းလဲမှုသို့အင်တိုက်အားတိုက်ခွဲဝေရန်ကြိုးစားမည့်အစားစာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုကိုအမြန်ဆန်ဆုံးရောက်နိုင်မည့်အပြောင်းအလဲများသို့လမ်းကြောင်းပြောင်းပေးသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်သင်ပိုမိုမြန်ဆန်စွာသင်ယူနိုင်ပြီးရိုးရာ A/B စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကိုပြန်လည်ပုံတူပွားထားနိုင်သည်။

မဟာဗျူဟာ #၄: သင်၏မက်ထရစ်အမည်များတွင် Emojis ထည့်ပါ

ပထမတစ်ချက်တွင်၊ ဤစိတ်ကူးသည်စိတ်ကူးယဉ်နေသည့်နေရာမှပင်ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော်မှန်ကန်သောစမ်းသပ်မှုရလဒ်များကိုသေချာဖတ်ခြင်း၏သေချာသောသော့ချက်မှာသင်၏ပရိသတ်ကိုမေးခွန်းကိုနားလည်နိုင်ရန်သေချာစေခြင်းဖြင့်စတင်သည်။ 

တစ်ခါတစ်ရံကျွန်ုပ်တို့၏အကောင်းဆုံးကြိုးစားအားထုတ်မှုများရှိနေသော်လည်းမက်ထရစ်အမည်များသည်စိတ်ရှုပ်ထွေးသွားနိုင်သည် (အမိန့်ကိုလက်ခံသည့်အခါ၊ မက်ထရစ်မီးကြောင့်လား၊ သို့မဟုတ် ကျေးဇူးပြု၍ စာမျက်နှာကို ၀ င်ရောက်သောအခါ) သို့မဟုတ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင်ရလဒ်များအပေါ်သို့တက်လျားစေသောမက်ထရစ်များစွာရှိသည်။ စာမျက်နှာသည်စုစုပေါင်းသိမြင်မှုလွန်ကဲခြင်းကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။

မင်းရဲ့မက်ထရစ်အမှတ်အသားများကိုအမည်များ (အမှတ်အသားများ၊ အစိမ်းရောင်အမှတ်အသားများ၊ ပိုက်ဆံအိတ်ကြီးတောင်အလုပ်ဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း) ကိုထည့်ခြင်းကပိုဖတ်ရလွယ်သောစာမျက်နှာများကိုဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့ကိုယုံကြည်ပါ၊ ရလဒ်များကိုဖတ်ခြင်းသည်ပိုမိုလွယ်ကူလိမ့်မည်။

မဟာဗျူဟာ #5: သင်၏စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုအဆင့်ကိုပြန်လည်စဉ်းစားပါ

ရလဒ်များသည် Optimizely စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏အခြေအနေသို့ရောက်သည်ဟုမှတ်ယူကြသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုမရ။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုသည်ခက်ခဲသောသင်္ချာအသုံးအနှုန်းတစ်ခုဖြစ်သည်၊ သို့သော်အခြေခံအားဖြင့်၎င်းသည်သင်၏လေ့လာတွေ့ရှိချက်များသည်လူ ဦး ရေနှစ်ခုအကြားအမှန်တကယ်ကွဲပြားခြားနားမှု၏ရလဒ်ဖြစ်နိုင်သည်မဟုတ်၊ ဖြစ်နိုင်သည်မှာအခွင့်အလမ်းသာဖြစ်သည်။ 

Optimizely ၏အစီရင်ခံထားသောစာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုအဆင့်များသည်ခေါ်သောသင်္ချာသဘောတရားတစ်ခုကြောင့်“ အမြဲမှန်ကန်” သည် အစဉ်လိုက်စမ်းသပ်ခြင်း - ၎င်းသည်၎င်းတို့အားသင်မြန်မြန်ဖတ်လျှင်“ ချောင်းကြည့်ခြင်း” ပြသနာများကိုကျရောက်စေသောအခြားစမ်းသပ်မှုကိရိယာများထက်၎င်းတို့ကိုပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချစေသည်။

မင်းရဲ့စမ်းသပ်မှုအစီအစဉ်အတွက်အရေးကြီးတယ်လို့မင်းယူဆတဲ့စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုဘယ်အဆင့်ကိုထည့်စဉ်းစားလဲ။ ၉၅% သည်သိပ္ပံနည်းကျအသိုင်းအဝိုင်းတွင်ရှိနေသော်လည်းကာကွယ်ဆေးမဟုတ်ဘဲဝက်ဘ်ဆိုက်ပြောင်းလဲမှုများကိုကျွန်ုပ်တို့စမ်းသပ်နေသည်။ စမ်းသပ်ကမ္ဘာတွင်နောက်ထပ်ဘုံရွေးချယ်မှု - ၉၀%။ ဒါပေမယ့်ပိုမြန်တဲ့စမ်းသပ်မှုတွေလုပ်ဖို့နဲ့စိတ်ကူးစိတ်သန်းတွေကိုစမ်းသပ်ဖို့အတွက်နည်းနည်းပိုမရေရာတဲ့အရာတွေကိုလက်ခံဖို့ဆန္ဒရှိလား။ သင် ၈၅% သို့မဟုတ် ၈၀% စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအရေးပါမှုကိုသုံးနိုင်သလား။ မင်းရဲ့စွန့်စားမှုဆုငွေလက်ကျန်အကြောင်းတမင်တကာရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိနဲ့အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှအမြတ်ဝေစုတွေကိုဆပ်နိုင်တယ်၊ ဒါကြောင့်ဒါကိုသေချာစဉ်းစားပါ။

Optimizely Intelligence Cloud အကြောင်းပိုမိုဖတ်ပါ

Optimizely ကိုသုံးနေစဉ်စိတ်ထဲတွင်မှတ်သားရန်ဤလျင်မြန်သောအခြေခံအချက်ငါးချက်နှင့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတို့သည်မယုံနိုင်လောက်အောင်အထောက်အကူဖြစ်လိမ့်မည်။ မည်သည့် tool နှင့်မဆိုတူသည်၊ သင်ကနောက်ကွယ်မှမြင်ကွင်းများစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုများအားလုံးကိုကောင်းကောင်းနားလည်ကြောင်းသေချာစေသဖြင့်သင် tool ကိုအကျိုးရှိစွာနှင့်အကျိုးရှိစွာသုံးနိုင်သည်ကိုသေချာစေနိုင်သည်။ ဤနားလည်မှုများဖြင့်သင်လိုအပ်သောအခါသင်ရှာဖွေနေသောယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များကိုရနိုင်သည်။ 

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.