Nahiangay nga Cloud Intelligence: Unsaon Paggamit ang Stats Engine Sa A / B nga Pagsulay nga Mas Madasigon, Ug Mas Dali

Maayong paagi Stats Engine ug A / B Mga Paagi sa Pagsulay

Kung gipangita nimo ang pagpadagan usa ka programa sa pag-eksperimento aron matabangan ang pagsulay sa imong negosyo ug mahibal-an, adunay posibilidad nga gigamit nimo Maabut nga Cloud Intelligence - o sa labing menos gitan-aw nimo kini. Ang pagkamalaumon usa ka labing kusgan nga mga himan sa dula, apan sama sa bisan unsang galamiton, mahimo nimo gamiton kini sayup kung dili nimo masabtan kung giunsa kini molihok. 

Unsa man ang hinungdan sa pagkamalaumon sa Optimizely? Sa kinauyokan sa set sa bahin niini nahamutang ang labing nahibal-an ug intuitive nga istatistika engine sa usa ka tool sa ikatulo nga partido, nga nagtugot kanimo nga mag-focus pa sa pagkuha nga hinungdanon nga mga pagsulay - nga dili kinahanglan mabalaka nga sayup nimo ang kahulugan sa imong mga sangputanan. 

Sama sa usa ka tradisyonal nga buta nga pagtuon sa medisina, Pagsulay sa A / B magkalainlain ang pagpakita sa lainlain mga paagi sa pagtambal sa imong site sa lainlaing mga ninggamit aron ihambing ang pagkaepektibo sa matag pagtambal. 

Gitabangan kami sa mga istatistika nga maghimo hin mga hinungdan kung unsa ka epektibo ang pagtambal sa dugay nga panahon. 

Kadaghanan sa mga gamit sa pagsulay sa A / B nagsalig sa usa sa duha ka klase nga hinungdan sa istatistika: Frequentist o Bayesian stats. Ang matag eskuylahan adunay lainlaing mga kaayohan ug kadaot - Ang mga kanunay nga istatistika nagkinahanglan usa ka sukol nga sample nga kinahanglan nga ayuhon nga daan sa pagpadagan sa usa ka eksperimento, ug ang mga istatistika sa Bayesian panguna nga nagpakabana bahin sa paghimo og maayo nga mga direksyong paghukum kaysa paghingalan sa bisan unsang us aka numero alang sa epekto, nga magngalan sa duha nga pananglitan. Ang superpower ni Optimizely mao nga kini ra ang gamit sa merkado karon nga magkuha labing maayo sa duha ka kalibutan pagduol.

Ang sangputanan nga sangputanan? Maayo nga mahatagan kahigayunan ang mga taggamit magpadagan sa mga eksperimento nga mas paspas, labi ka kasaligan, ug labi kadali nga paglihok.

Hinuon aron mapahimuslan nga hingpit kana, hinungdanon nga masabtan kung unsa ang nahitabo sa luyo sa mga talan-awon. Niini ang 5 nga panan-aw ug mga estratehiya nga makuha ka gamit ang mga kapabilidad sa Optimizely sama sa usa ka pro.

Diskarte # 1: Masabut nga Dili Tanan nga Mga Sukatan Gibuhat nga Parehas

Sa kadaghanan nga mga gamit sa pagsulay, usa ka kasagarang wala hatagi og isyu mao nga daghang mga sukdanan nga imong gidugang ug gisubay isip bahin sa imong pagsulay, labi ka lagmit nga makakita ka mga sayup nga konklusyon tungod sa sulagma nga kahigayunan (sa mga istatistika, gitawag kini nga "daghang problema sa pagsulay "). Aron mapadayon nga masaligan ang mga sangputanan niini, ang Optimizely naggamit usa ka serye sa mga pagkontrol ug pagtul-id aron mapadayon ang mga posibilidad nga mahitabo kana kutob sa mahimo. 

Kadto nga mga pagkontrol ug pagtul-id adunay duha nga mga epekto kung moadto ka aron mag-set up sa mga pagsulay sa Optimizely. Una, ang sukdanan nga imong gitudlo ingon imo Panguna nga Sukatan labing kadali maabut ang kahinungdan sa istatistika, kanunay ang tanan nga uban pa. Ikaduha, kung daghang mga sukdanan ang imong idugang sa usa ka eksperimento, labi ka dugay ang imong ulahi nga mga sukdanan aron maabut ang kahinungdanon sa istatistika.

Kung nagplano usa ka eksperimento, siguruha nga nahibal-an nimo kung unsang metric ang mahimong imong Tinuod nga North sa imong proseso sa paghimo og desisyon, himua kana ang imong Primerong Sukatan. Pagkahuman, ipadayon ang nabilin sa imong lista sa sukatan nga maniwang pinaagi sa pagtangtang sa bisan unsang butang nga sobra ra kaayo o mahimo.

Diskarte # 2: Paghimo sa Imong Kaugalingon nga Mga Kinaiya sa Pasad

Maayo ang pagkamalaumon sa paghatag kanimo daghang mga makaiikag ug makatabang nga mga paagi aron mabulag ang mga sangputanan sa imong eksperimento. Pananglitan, mahimo nimong susihon kung ang pipila ka mga pagtambal labi ka maayo nga nahimo sa desktop vs. mobile, o makit-an ang mga pagkalainlain sa mga gigikanan sa trapiko. Samtang naghamtong ang imong programa sa pag-eksperimento, dali nimo nga gipangandoy ang bag-ong mga bahin - mahimo kini nga piho sa imong kaso sa paggamit, sama sa mga bahin alang sa us aka higayon kumpara sa pagpalit sa suskrisyon, o sama ka katibuk-an sa "bag-ong kumpara sa pagbalik sa mga bisita" (nga, sa tinuud, dili pa naton mahibal-an kung ngano nga wala kana gihatag sa kahon).

Ang maayong balita mao nga pinaagi sa natad sa Project Javascript sa Optimizely, ang mga inhenyero nga pamilyar sa Optimizely makahimo sa bisan unsang gidaghanon nga makapaikag nga mga kinaiya nga gipasadya nga mahimo’g itudlo sa mga bisita. Sa Cro Metrics, naghimo kami daghang mga stock module (sama sa "bag-ong kumpara sa pagbalik sa mga bisita") nga among gi-install alang sa tanan namong kliyente pinaagi sa ilang Project Javascript. Ang pagpahimulos sa kini nga kaarang usa ka hinungdanon nga pagkalainlain taliwala sa mga hamtong nga mga koponan nga adunay husto nga kapanguhaan nga teknikal aron matabangan sila nga mapatuman, ug mga koponan nga nagpangabudlay aron maamgohan ang hingpit nga potensyal sa pag-eksperimento.

Diskarte # 3: Pagsuhid sa Optimizely's Stats Accelerator

Ang usa ka kanunay nga overhyped pagsulay nga himan sa pagsulay mao ang abilidad sa paggamit sa "multi-armadong bandido", usa ka klase nga algorithm sa pagkat-on sa makina nga madasigon nga nagbag-o diin ang imong trapiko gigahin sa usa ka eksperimento, aron mapadala ang daghang mga bisita sa "nagdaog" pagbag-o kutob sa mahimo. Ang isyu sa mga multi-armadong bandido mao nga ang ilang mga sangputanan dili kasaligan nga mga timailhan sa dugay nga pagbuhat, busa ang kaso sa paggamit alang sa kini nga mga klase nga eksperimento gikutuban sa mga kaso nga sensitibo sa oras sama sa mga promosyon sa pamaligya.

Hinuon, ang pagkamalaumon adunay lahi nga lahi sa bandit algorithm nga magamit sa mga mogamit sa labi ka taas nga mga plano - Stats Accelerator (karon naila nga kapilian nga "Accelerate Learnings" sa sulud sa Bandits). Sa kini nga pag-set up, sa baylo nga paningkamutan nga madasigon nga makaghatag trapiko sa labing kataas nga kalainan nga nahimo og maayo, Maabtik nga gigahin sa trapiko ang mga kalainan sa lagmit nga labing kadali nga nakaabut sa kahulogan sa istatistika. Niining paagiha, mahibal-an nimo ang dali, ug ipadayon ang pagkopya sa tradisyonal nga mga sangputanan sa pagsulay nga A / B.

Diskarte # 4: Idugang ang Emojis sa Imong Mga Ngalan sa Pag-ayo

Sa una nga pagtan-aw, kini nga ideya tingali wala sa lugar, bisan wala. Bisan pa, usa ka hinungdanon nga aspeto sa pagsiguro nga nabasa nimo ang husto nga mga sangputanan sa eksperimento nagsugod sa pagsiguro nga masabtan sa imong mamiminaw ang pangutana. 

Usahay bisan sa among paningkamot, ang mga ngalan sa panukat mahimo nga makalibog (paghulat - sunog ba ang kana nga sukatan kung gidawat ang order, o kung gi-hit sa tiggamit ang panid salamat?), O ang usa ka eksperimento adunay daghang mga sukatan nga mag-scroll pataas ug paubos sa mga sangputanan ang panid mosangpot sa kinatibuk-an nga sobra nga kabug-aton sa panghunahuna.

Ang pagdugang sa mga emojis sa imong mga ngalan nga sukdanan (mga target, berde nga mga checkmark, bisan ang dagku nga bag nga salapi mahimong magtrabaho) mahimong magresulta sa mga panid nga labi ka masusi. 

Salig sa amon - ang pagbasa sa mga sangputanan mobati nga labi ka kadali.

Diskarte # 5: Hunahunaa pag-usab ang Imong Istatistika nga Lebel sa Kahulugan

Ang mga sangputanan giisip nga konklusyon sa konteksto sa usa ka Gipanghimatuud nga eksperimento sa diha nga naabut nila kahinungdan sa istatistika. Ang kahinungdan sa istatistika usa ka lisud nga termino sa matematika, apan sa tinuud kini ang kalagmitan nga ang imong mga obserbasyon resulta sa usa ka tinuud nga kalainan tali sa duha nga populasyon, ug dili lang sulagma nga sulagma. 

Ang giasoy nga ang-ang sa statistical significance nga lebel "kanunay nga balido" salamat sa usa ka konsepto sa matematika nga gitawag sunod-sunod nga pagsulay - Kini ang tinuud nga naghimo kanila nga labi ka kasaligan kaysa sa uban pang mga gamit sa pagsulay, nga hilig sa tanan nga mga isyu sa "pagsilip" kung basahon nimo kini dayon.

Kini angayan nga hunahunaon kung unsang ang-ang sa statistic significance nga gihunahuna nimo nga hinungdanon sa imong programa sa pagsulay. Samtang ang 95% mao ang kombensiyon sa syentipikong komunidad, gisulayan namon ang mga pagbag-o sa website, dili ang mga bakuna. Ang uban pang kasagarang kapilian sa kalibutan sa eksperimento: 90%. Apan andam ka ba nga modawat usa ka gamay nga dili kasiguroan aron mapadagan ang mga eksperimento nga mas paspas ug masulay ang daghang mga ideya? Mahimo ba nimo gamiton ang 85% o bisan ang 80% statistic significance? Ang tinuyoan bahin sa imong panimbang sa peligro nga makahatag katalagman makabayad sa exponential dividends sa paglabay sa panahon, busa hunahunaa kini pag-ayo.

Basaha ang Dugang pa bahin sa Optimizely Intelligence Cloud

Ang kini nga lima ka dali nga mga prinsipyo ug panabut mahimong labi ka makatabang aron hinumdomon samtang gigamit ang Optimizely. Sama sa bisan unsang galamiton, kini masaligan aron masiguro nga nakakuha ka usa ka maayong pagsabut sa tanan nga mga pagpasadya sa likud nga talan-awon, aron masiguro nimo nga gigamit nimo ang himan nga epektibo ug epektibo. Sa kini nga mga pagsabut, makuha nimo ang masaligan nga mga sangputanan nga imong gipangita, kung kinahanglan nimo kini. 

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.