A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ನನ್ನ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು?

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳು (ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು, ಬಟನ್ಗಳು ಮೊದಲಾದವು) ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಇವುಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದರ ಮೂಲಕ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು?

ನೀವು ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ, ಕ್ಲಿಕ್ ದರ (CTR), ತಕ್ಷಣ ಹೊರಳುವ ದರ, ಪುಟದಲ್ಲಿ ಕಳೆದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಆದಾಯ ಸೇರಿವೆ. ಆದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಂದು ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಕೆ ಯೋಗ್ಯತೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಫಾರ್ಮ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ದರವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದೂ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಸಾಧ್ಯವೆಯೆ? ಇದು ಸರಿಯಾದ ದಾರಿಯೆ?

ಒಂದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು (ಬಹುಪ್ರಮಾಣದ ಪರೀಕ್ಷೆ) ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೂ, ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಗಂಭೀರವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಒಬ್ಬ ಬದಲಾವಣೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುವುದು ಉತ್ತಮವಾದ ದಾರಿ. ನಂತರ, ಬಹುಪ್ರಮಾಣದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಸಾಗಬಹುದು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಶಾಂಖ್ಯಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನಾನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಶಾಂಖ್ಯಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮೊದಲಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನ ಮಾಡಿ. ಜೊತೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಪುನರ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೀವು ಗುರಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗುರಿಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ 'ಕಂಟ್ರೋಲ್' ಮತ್ತು 'ವ್ಯಾರಿೇಶನ್' ಎಂದರೇನು?

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ 'ಕಂಟ್ರೋಲ್' ಎಂದರೆ ಈಗಿರುವ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡದ ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿ. 'ವ್ಯಾರಿೇಶನ್' ಎಂದರೆ, ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಮೊದಲಾದ ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಅಂಶ ಸೇರಿಸಿರುವ ಆವೃತ್ತಿ. A/B ಪರೀಕ್ಷೆ, ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾರಿೇಶನ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೂಡ ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದೆ?

ಹೌದು, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೂಡ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಒಳಗಿನ ಅಂಶಗಳು (ಬಟನ್ ಬಣ್ಣಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು, ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಮೊದಲಾದವು) ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ಮೇಲೆ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅನೇಕ ಮೊಬೈಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮೊಬೈಲ್ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ನೈತಿಕ ಅಂಶಗಳು ಏನಿವೆ?

ಹೌದು, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ನೈತಿಕ ಅಂಶಗಳು ಇವೆ. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಿಸು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಎಂದು ಕಾಯುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಲು ತಪ್ಪು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ರಿಯಾಯಿತಿ ನೀಡುವ ಪರಿಚಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು: ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದ ಸುಧಾರಣೆ ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು?

Q: A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವ ಮಟ್ಟಿಗೆ ನಡೆಸಬೇಕು?

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನೆ, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನ ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಹತ್ವ ಮತ್ತು ಶಾಂಖ್ಯಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅಗತ್ಯ ಪರಿಕರಣೆ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಟೆಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ದಿನ ಅಥವಾ ವಾರಗಳ ಕಾಲ ನಡೆಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದರೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಶಾಂಖ್ಯಿಕ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕೋರುತ್ತಿರಬೇಕು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು (UX) ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉಪಕರಣವಾಗಿದೆ. ಹಾಗಾದರೆ, A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ಅವು ಏಕೆ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ? ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಪ್ರಬಂಧವು A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು, ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಯಶಸ್ವಿ A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು ನೀಡುವ ಜೊತೆಗೆ, ತಪ್ಪು ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನೂ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಉಪಕರಣಗಳು ಹಾಗೂ ಮಾಪನ-ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಕುರಿತ ರಂಜಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಬಳಕೆದಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಷನ್ ಪ್ರಯಾಣಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು: ಏನು ಮತ್ತು ಯಾಕೆ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ?

ಶೈಲಿ ನಕ್ಷೆ

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು (UX) ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಾಗೂ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮೂಲತಃ, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಿನ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (A ಮತ್ತು B) ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸಿ, ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದೇ ಇದರ ಉದ್ದೇಶ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೂಲಕ, ವಿನ್ಯಾಸ, ವಿಷಯ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಇರುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅಳೆಯಬಹುದು.

A/B ಟೇಸ್ಟ್‌ಗಳು ಊಹೆ ಅಥವಾ ಅಂತರಂಗದ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿಸದೆ, ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ಜಾಲತಾಣದಲ್ಲಿ "ಈಗಲೇ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ" ಬಟನ್‌ನ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಾವ ಬಣ್ಣ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವನ್ನು ತಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು A/B ಟೇಸ್ಟ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು: ಏನು ಮತ್ತು ಯಾಕೆ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ?
ಮೆಟ್ರಿಕ್	A ರೂಪ	B ರೂಪ
ಕ್ಲಿಕ್ ದರ (TO)	%2.5	%3.8
ರೂಪಾಂತರ ದರ	%1.0	%1.5
ತಕ್ಷಣ ಹೊರಡುವ ದರ	%45	%38
ಸರಾಸರಿ ಸೆಷನ್ ಕಾಲ	2:30	3:15

A/B ಟೇಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮಹತ್ವವು, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಆದ್ಯತೆ ಗಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತಿರುವುದು. ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳಾದರೂ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮನಗೊಂಡಾಗ, A/B ಟೇಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ತಲುಪಬಹುದು.

ಇದು A/B ಟೇಸ್ಟ್‌ಗಳು ಎಂಬುದನ್ನು ಇಷ್ಟು ಮಹತ್ವವಾದುದಾಗಿ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಮೂಲ ಕಾರಣಗಳು:

ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು: ಊಹೆಗಳಿಗಲ್ಲ, ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಗಳಿಗೆ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ ಸುಧಾರಣೆ: ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಮ್ಮ ಜಾಲತಾಣಿ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ರಸದಯ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ರೂಪಾಂತರ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು: ಮಾರಾಟ, ನೋಂದಣಿ ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೆರವಿನಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಗಣಿತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು: ದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸಣ್ಣ ಮಟ್ಟದ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ: ನಿಮ್ಮ ಜಾಲತಾಣ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಆದ್ಯತೆ ಹೊಂದಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

A/B ಟೇಸ್ಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ರೂಪಾಂತರ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಎಡೋಸ್ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು, ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅನುಭವ ಒದಗಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮೂಲ ತತ್ತ್ವಗಳು ಏನು?

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು (UX) ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನಾ ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು, ವೆಬ್ ಪುಟ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಟೀರಿಯಲ್ಗಳ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (A ಮತ್ತು B) ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಮಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆಗಲು ಕೆಲವು ಮೂಲ ತತ್ತ್ವಗಳನ್ನು ಪಾಲನೆ ಮಾಡಬೇಕಿದೆ. ಈ ತತ್ತ್ವಗಳು, ಟೆಸ್ಟ್‌‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿವೆ; ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ರಚನೆ. ಪ್ರತಿ ಟೆಸ್ಟ್‌‌ಗೆ ಒಂದು ಕಾರಣ ಇರಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ಕಾರಣ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ (ಅಂದಾಜು) ಮೇಲೆ ನೆಡಸಿರಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಪುಟದಲ್ಲಿರುವ ‘ಖರೀದಿ ಮಾಡಿ’ ಬಟನ್‌ನ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಕೆಂಪಿನಿಂದ ಹಸಿರಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಕ್ಲಿಕ್ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್, ಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ಅಂದಾಜುಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳುಳ್ಳವು ಕೂಡ ಎಷ್ಟು ಮುಖ್ಯ; ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಿಮ್ಮ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಹಂತಗಳು

ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ರಚನೆ: ನೀವು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇಚ್ಛಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ರೂಪಿಸಿ.
ಲಕ್ಷ್ಯ ನಿರ್ಧಾರ: ಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಲಿಕ್ ದರ, ಪರಿವರ್ತನಾ ದರ) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ.
ಟೆಸ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸ: ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (A ಮತ್ತು B) ರೂಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಟ್ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ತಲುಪುವುದು ಬಹುಮುಖ್ಯ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಶ್ಚಯ ಮಾಡಿ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್: ಗೆದ್ದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗಟ್ಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನ ಕೂಡಿಸಬೇಕಾದ ಮತ್ತೊಬ್ಬ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ತ್ವ ಎಂದರೆ ಸರಿಯಾದ ಗುರಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗುರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಿಷ್ಟ ಜನಾಂಗ, ಆಸಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ತನೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿಯೇ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಾವ ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನಾ ದರಗಳನ್ನು ಇನ್ನುವಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆ ಎಂಬ ತತ್ತ್ವ A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಯಶಸ್ಸಿಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ಒಂದು ಬಾರಿ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ; ಇದು ನಿರಂತರವಾದ ಸುಧಾರಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆ ಕುರಿತು ಅಮೂಲ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಯಶಸ್ವೀ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಇಚ್ಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಏನನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ನಿಷ್ಠೆ ಮತ್ತು ಬ್ರಾಂಡ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಶಸ್ವೀ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು (UX) ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ಶೇಕಡಾವಾರು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿವೆ. ಆದರೆ, ಯಶಸ್ವೀ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಿವೆ. ಈ ಸಲಹೆಗಳ ಅನುಸರಣೆದಿ, ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನೆರವಾಗಲಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು, ಸರಿಯಾದ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆಗಳ ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಮೂಲ ಪುಟದ ಶಿರೋನಾಮೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನ ಸೆಳೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಕ್ಲಿಕ್ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು" ಎಂಬ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ನೆನಪಿಡಿ, ಉತ್ತಮ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದು

ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಮಾಪನೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿ.
ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ತಿದ್ದನೆಯಷ್ಟು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅಥವಾ ಸಂಚಾರವಿದೆ ಎನ್ನುವ ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿ.
ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 1-2 ವಾರಗಳು).
ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಅಭಿಪ್ರಾಯಗೊಳಿಸಿ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಯಶಸ್ಸು ಸರಿಯಾದ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಲ್ಲಿ ಇದೆ. Google Optimize, Optimizely ಮತ್ತು VWOಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ರಚಿಸಲು, ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಹಾಗೂ ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಮೂಲಕ, ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರ ಗುಂಪುಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು.

ಯಶಸ್ವೀ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು
ಸಲಹೆ	ವಿವರಣೆ	ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆ
ಸರಿಯಾದ ಗುರಿಗಳ ನಿರ್ಧಾರ	ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸಿ (ಉದಾ: ಕ್ಲಿಕ್ ಪ್ರಮಾಣ, ಪರಿವರ್ತನೆ ಪ್ರಮಾಣ).	ಹೆಚ್ಚಿನ
ಒಂದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪರೀಕ್ಷೆ	ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ (ಉದಾ: ಶಿರೋನಾಮೆ, ಬಟನ್ ಬಣ್ಣ).	ಉಚ್ಚ
ತಪ್ಪಿದಷ್ಟು ಸಂಚಾರ	ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಬೇಕಾದಷ್ಟು ವೀಕ್ಷಕರಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿ.	ಉಚ್ಚ
ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣತೆ	ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿ.	ಉಚ್ಚ

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣತೆಗೆ (statistical significance) ಗಮನ ಕೊಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣತೆ ಎಂದರೆ, ದೊರೆತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಾದೃಶ್ಯದಿಂದ ಇಲ್ಲದೆ ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು micro. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ, ವಿಶ್ವಾಸ ಮಟ್ಟಗಳ (confidence intervals) ಮತ್ತು p-ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (p-values) ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಯಶಸ್ವೀ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ, ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು: ವಿವಿಧ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ (UX) ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನಾ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ, ಎಲ್ಲಾ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲ. ವಿಭಿನ್ನ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವ ವಿವಿಧ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಉಂಟು. ಈ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಕಾರರಿಗೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಆಯೋಜಿಸುವಾಗ ಯಾವ ಪ್ರಕಾರ ನಿಮಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗಾಗಿ ತುಂಬಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೀರ್ಮಾನಿಸುವಾಗ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉದ್ದೇಶ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಹಾಗೂ ಗುರಿಯಾಗಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರಳ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಸಾಕು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರವಾದ ಪುಟ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಹು-ಪರಿವರ್ತಿತ (multivariet) ಪರೀಕ್ಷೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರಗಳು
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ಬಹು-ಪರಿವರ್ತಿತ (Multivariet) ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ಬಹು ಪುಟ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ಸೆರ್ವರ್-ಪದ್ಧತಿಯ (Server-Side) ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಂಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಕೆಳಗಿನ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಮೂಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದ ನೋಡಬಹುದು. ಈ ಹೋಲಿಕೆ, ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಯಾವ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನೆರವು ಪಡಲಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು: ವಿವಿಧ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?
ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರ	ಮೂಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು	ಯಾವಾಗ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ?	ಉದಾಹರಣಾ ಸನ್ನಿವೇಶ
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ	ಒಂದು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.	ಸರಳ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು.	ಒಂದು ಬಟನ್‌ನ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು.
ಬಹು-ಪರಿವರ್ತಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ	ಇದೊಂದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.	ಕಂಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಪುಟ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.	ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು.
ಬಹು ಪುಟ ಪರೀಕ್ಷೆ	ಉಪಯೋಗದಾರನು ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸುವ ವರ್ತನೆವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.	ಮಾರಾಟ ಫನಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಷನ್‌ಗೆ.	ಪಾವತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು.
ಸೆರ್ವರ್-ಪದ್ಧತಿ ಪರೀಕ್ಷೆ	ಸೆರ್ವರ್-ಪದ್ಧತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.	ಆಲ್ಗೋರಿತಮ್ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳೆಯಲು.	ಶಿಫಾರಸು ಮೂಲಕಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲ ಹಾಗೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ವೆಬ್ ಪುಟ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೆಶನ್‌ನ ಒಂದು ಅಂಶ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಒಂದು ಬಟನ್ ಅಥವಾ ಒಂದು ಚಿತ್ರ) ವಿವಿಧ ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ದೇಶ, ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಲಿಕ್ ದರ ಅಥವಾ ಪರಿವರ್ತನಾ ದರ) ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹಾಗೂ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

Multivariet A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಬಹು-ಪರಿವರ್ತಿತ (Multivariet) A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಹು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಒಂದೆ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ) ವಿವಿಧ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ದೇಶ, ಯಾವ ಸಂಯೋಜನೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು. ಬಹು-ಪರಿವರ್ತಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಟಿಲ ಪುಟ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಹುಪಾಲು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (A ಹಾಗೂ B) ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡೆಗಳ ಕುರಿತು ಅಮೂಲ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಕ, ಪರಿವೃತ್ತಿ ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ವಾಣಿಜ್ಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಯಾವುದೇ ಡಿಸೈನ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಲ್ಲ, ಅಲ್ಲದೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಏಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ತನೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಬಟನ್‌ನ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದರಿಂದ ಕ್ಲಿಕ್ ದರಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಪೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಈ ಆಳವಾದ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಡಿಸೈನ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಣತನದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯಮಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮೆಟ್ರಿಕ್	A ಆವೃತ್ತಿ	B ಆವರ್ಭಿತಿ	ಫಲಿತಾಂಶ
ಕ್ಲಿಕ್ ದರ (TO)	%5	%7	B ಆವೃತ್ತಿ %40 ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
ಪರಿವೃತ್ತಿ ದರ	%2	%3	B ಆವೃತ್ತಿ %50 ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
ತಕ್ಷಣ ಹೊರಹೋಗುವ ದರ	%40	%30	B ಆವೃತ್ತಿ %25 ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
ಪೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಳೆಯಿರುವ ಸಮಯ	2 ನಿಮಿಷ	3 ನಿಮಿಷ	B ಆವೃತ್ತಿ %50 ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ

A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿಜವಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ, ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯ ನೀಡುತ್ತಾರೆ, ಎಲ್ಲಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಅವರನ್ನು ಕಾರ್ಯಮಗ್ನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಗಳು

ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ಡಿಸೈನ್ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ
ಯಾವ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನ ಸೆಳೆಯುತ್ತವೆ
ಯಾವ ಕಾರ್ಯಮಗ್ನಗೊಳಿಸುವ ಸಂದೇಶಗಳು (CTA) ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ
ಬಳಕೆದಾರರು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ
ವಿಭಿನ್ನ ಡೆಮೊಗ್ರಾಫಿಕ್ ಗುಂಪುಗಳ ನಡೆ ಭಿನ್ನತೆಗಳು

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯಮಾಡುವ ಅಮೂಲ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು.

ಅಕರ ಮಾದರಿ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳು

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಾಗೂ ಪರಿವರ್ತನೆ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸದಿದ್ದರೆ ಅವರು ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅಕರ ಮಾದರಿ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿದೆ ಅರ್ಪಣೆಯಾದ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ತಪ್ಪು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗೀಕರಣದ ತಪ್ಪುಗಳು. ಈ ತಪ್ಪುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಳಪಿಡುವುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಿಸುವುದು, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶ ಪಡೆಯಲು ತಕ್ಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ. ಅರ್ಪಣೆಯಾದ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ವರೂಪವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಡಚಣೆಯುಂಟುಮಾಡಲಿದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶ ಕೊಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿಕ್ಕ e-ವಾಣಿಜ್ಯ ವೆಬ್‌ಸೈಟಿನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ತುಕಡ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವರ್ತನೆ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತೋರಿಸಿತು ಎಂದೇನೂ ಇರಬಹುದು, ಆದರೆ ಆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಆರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲೇ ಪಾಲನಶೀಲತೆಯ ಶಕ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ಅಕರ ಮಾದರಿ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳು
ತಪ್ಪಿನ ಪ್ರಕಾರ	ವಿವರಣೆ	ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
ಅರ್ಪಣೆಯಾದ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ	ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ತಕ್ಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.	ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ವರೂಪವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರಗಳು.
ತಪ್ಪು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ	ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಗಳೊಡನೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಬಳಕೆ.	ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ದಕ್ಷತೆಯ ತೆಗೆಯುವುದು ವಿಫಲ.
ಕಡಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅವಧಿ	ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಿಶ್ರಿತ/Hseasonal ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಭಾವಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಕಡಿತ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸುವುದು.	ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಮಿಶ್ರಿತ/Hseasonal ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗುವುದು.
ವಿಭಾಗೀಕರಣ ತಪ್ಪುಗಳು	ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸರಿಯಾದ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.	ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರ ಗುಂಪುಗಳ ವರ್ತನೆಯ ಕಡೆಗಣನೆ.

ಸರಿಯಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಯಶಸ್ಸಿಗಾಗಿ ಬಹಳ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಗೆ ಹೊಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ ಅದು ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಫಾರ್ಮ್‌ದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ವೇಳೆ ಕೇವಲ ಫಾರ್ಮ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಗಮನಿಸುವುದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಲೂ ದಾರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಿ, ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಫೀಲ್ಡ್‌ನ ತಪ್ಪು ಪ್ರಮಾಣಗಳು, ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಳೆದ ಸಮಯ ಮುಂತಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನ ಕೊಡಬೇಕಾದಂತದ್ದು

ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ರಚನೆ: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಗುರಿ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ: ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ವರೂಪವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ತಕ್ಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
ಪರೀಕ್ಷೆ ಅವಧಿ: ಮಿಶ್ರಿತ/Hseasonal ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಭಾವಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಪರಿಕ್ಷೆಗೆ ಅನುವಯವಾಗುವ ಅವಧಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ವಿಭಾಗೀಕರಣ: ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.
ಸರಿಯಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಗೆ ಹೊಂದುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ಕ್ರಮವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಿ.
ಪಾಲನಶೀಲತೆಯ ಲಾಭಾಂಕಿತತೆ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ವರೂಪಧಾರವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ ಅಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅವಧಿ. ಪರೀಕ್ಷೆ ಅವಧಿಯನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಮಿಶ್ರಿತ/Hseasonal ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಭಾವಗಳಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶ ಬರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು Apparel ಕಂಪನಿ ಬೇಸಿಗೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿ ಖಾಸಗಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಮಾರಾಟ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು. ಆದರೆ, ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಚಳಿಗಾಲದಲ್ಲಿ ಅದೇ ರೀತಿ ಇರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಅವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ ಮಿಶ್ರಿತ/Hseasonal ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಭಾವಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ವಿಭಜನೆ ದೋಷಗಳು ಸಹ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ವಿಂಗಡಿಸದಿರುವುದು ಅಥವಾ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದಿರುವುದು, ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರ ಗುಂಪುಗಳ ವರ್ತನೆಗಳ ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೊಸ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ದೊರೆಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಾಗಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ದೊರಕಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನಗಳು

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು (UX) ಮೆಚ್ಚುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲು ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಾಗಿವೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಸಾಧನಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಲಾಭಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಾಲುತೆಗಳು ಇವೆ. ಈ ಸಾಧನಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ, ನಿರ್ವಹಣೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಕೆಳಗಿನ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಸಾಧನಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಈ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಭೂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಬೆಲೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿವರಗಳಿವೆ. ಇದರಿಂದ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಸಹಾಯವಾಗಲಿದೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನಗಳು
ಸಾಧನ ಹೆಸರು	ಮೂಲಭೂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು	ಬೆಲು	ಗುರಿ ಗ್ರಾಹಕರು
Google Optimize	ಉಚಿತ ಆವೃತ್ತಿ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಭಾವನೆ, ಏಕೀಕರಣಗಳು	ಉಚಿತ / ಪೈಡ (Google Marketing Platform ಜೊತೆಗೆ)	ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದ್ಯಮಗಳು
Optimizely	ಉನ್ನತ ಗುರಿಯ ಕಾರ್ಯ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಭಾವನೆ, ಮೊಬೈಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು	ಪೈಡ (ವಿಶೇಷ ಬೆಲೆ)	ಮಹಾನ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದ್ಯಮಗಳು
VWO (Visual Website Optimizer)	ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಹೀಟ್ ಮಾಪನ, ಫಾರ್ಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ	ಪೈಡ (ಮಾಸಿಕ ಸಬ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್)	ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದ್ಯಮಗಳು
AB Tasty	AI ಬೆಂಬಲಿತ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಭಾವನೆ, ಡಿಬ್ಬಾ ಬದಲಾವಣೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು	ಪೈಡ (ವಿಶೇಷ ಬೆಲೆ)	ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮಹಾನ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದ್ಯಮಗಳು

A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು, ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರ ಸುಲಭತೆ, ಏಕೀಕರಣ ಅವಕಾಶಗಳು ಮತ್ತು ನೀಡುವ ಬೆಂಬಲ ಸೇವೆಗಳ ಪ್ರಕಾರವೂ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Google Optimize ಉಚಿತ ಆಯ್ಕೆವನ್ನೂ Google Analytics ಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನೂ ನೀಡುತ್ತದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ ಆರಂಭಿಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಹಾಗೆಯೇ, Optimizely ಮತ್ತು AB Tasty ಸಾದ್ಯವಾಗಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಬೇಕಾದ ಮಹಾನ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೂಕ್ತತೆ ಹೊಂದಿವೆ.

ಜನಪ್ರಿಯ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಸಾಧನಗಳು

Google Optimize: ಉಚಿತ ಹಾಗೂ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‍ನಿಂದ ಪ್ರಖ್ಯಾತ.
Optimizely: ಉನ್ನತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ, ಸಮಗ್ರ A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್.
VWO (Visual Website Optimizer): ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ತನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ.
AB Tasty: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಡಿಬ್ಬಾ ಬದಲಾವಣೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
Convert.com: ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ನೇಮಕಾತಿ ಪರೀಕ್ಷೆ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
Adobe Target: Adobe Marketing Cloud ಜೊತೆಗೆ ಏಕೀಕೃತವಾದ, ಉನ್ನತ ಪರಿಹಾರ.

ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಶೀಲವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಗಮನವಿಡಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ - ಸಾಧನಗಳೇ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಕಾರಣವಲ್ಲ; ಪರೀಕ್ಷೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಸುಗಮವಾಗಿಸುವ ಸಹಾಯಕಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರೆ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಯಶಸ್ಸು ಸರಿಯಾದ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಈ ಹಂತವು ಯಾವುದೇ ಪರಿಕರವು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿ ಗೆದ್ದಿತು ಎಂಬುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಆಗುವ ವಾಲ್‌ಮೀಮಿತ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಮೂಲಭೂತ ದೋಷವಾಗಿವೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ, ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಮಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕದಾಗಿರುವ ಪ್ರಮಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡದೇ ಇದ್ದರೆ, ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ತಾಣದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಕಾರ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೇರ್ಪಡೆ ದರ, ಖರೀದಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿ ದರ ಅಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಗಮನಿಸಬೇಕು. ಈ ಪ್ರಮಾಣಿಕೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಖರೀದಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅವರ ವರ್ತನೆ ಒಳ್ಳೆಯದಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಮೊದಲು ಮಾಪನ ಹಂತಗಳು

ಉದ್ದೇಶ ನಿರ್ಧಾರ: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಾಗಿರಬೇಕು.
ಪ್ರಮಾಣಿಕೆ ಆಯ್ಕೆ: ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಮಾಪಿಸಲು ಬಳಸುವ ಪ್ರಮಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.
ಮೂಲ ಮಾಪನ: ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಬೇಕು.
ಅನುಮಾನ ರೂಪಿಸುವುದು: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶ ಕುರಿತು ಒಂದು ಅನುಮಾನ ರೂಪಿಸಬೇಕು.
ವಿಭಜನ: ಗುರಿ ಜಗತ್ತಿನ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಸಾಧಾರಣವಾದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣತೆಗೆ ಗಮನ ನೀಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಪಾಕ್ಷಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪಾರಂಪರ್ಯವಾದ ಅಲುಗಾಟದಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಖಾತರಾಗಬಹುದು. ಆ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಪ್ರಮಾಣಿಕೆ	A ಆವೃತ್ತಿ	B ಆವೃತ್ತಿ	ಫಲಿತಾಂಶ
ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ	%2	%3	B ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ
ತಕ್ಷಣ ನಿರ್ಗಮನ ದರ	%50	%40	B ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ
ಕಾರ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೇರ್ಪಡೆ ದರ	%5	%7	B ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ
ಸರಾಸರಿ ಆರ್ಡರ್ ಮೌಲ್ಯ	₺100	₺110	B ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಸೈಕಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ. ಯಾವುದಾದರೂ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದೆಂದೇ ಇರಲಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಮುಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಾತ್ಮಕರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅದರ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು. ಈ ವಿಧಾನ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಾಗೂ ವ್ಯವಹಾರ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಬೀರುವ ಪ್ರಭಾವ

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು (UX) ಸುಧಾರಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಪರಿಕ್ಷಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ, ಊಹೆಗಳ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿನಲ್ಲದೆ, ಪೂರಕ ಪುರಾವೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಾಗ, ಪರಿವರ್ತನೆಯ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಮಾಧಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಹಾಗೂ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯವಹಾರದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಬೀರುವ ಪ್ರಭಾವ
ಮೆಟ್ರಿಕ್	ವ್ಯಾರಿ A (ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ)	ವ್ಯಾರಿ B (ಹೊಸ ವಿನ್ಯಾಸ)	ಫಲಿತಾಂಶ
ತಕ್ಷಣ ಹೊರಡುವ ದರ	%55	%45	ವ್ಯಾರಿ B ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ
ಪರಿವರ್ತನೆಯ ದರ	%2	%3.5	ವ್ಯಾರಿ B ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ
ಸರಾಸರಿ ಓಟದ ಅವಧಿ	2 ನಿಮಿಷ	3 ನಿಮಿಷ 15 ಸೆಕೆಂಡು	ವ್ಯಾರಿ B ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ
ಕಾರ್ಟಿಗೆ ಸೇರುವ ದರ	%8	%12	ವ್ಯಾರಿ B ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳು ಯಾವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿ ಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಒಂದು ಬಟನ್‌ನ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿಕೊಂಡು ಕ್ಲಿಕ್ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಗಮನ ಸೆಳೆಯಲು ಸ್ಪಷ್ಟ ಬಣ್ಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಂತೆ ಗೊತ್ತಾಗುತ್ತೆ. ಇದೇ ರೀತಿ, ಒಂದು ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಬೇರೆ ರೂಪವು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಣೆ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಆಸಕ್ತಿ ಇರುವ ವಿಷಯಗಳು ಹಾಗೂ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈ ಮಾಹಿತಿಗಳು ತಪಾಸಣೆ ಮೇಲಿನ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಸಮಗ್ರ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಳಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು

ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮಾಡುವುದು
ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು
ಇ-ಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು
ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹೀ ಮಾಡಿ
ಜಾಹಿರಾತು ಪಠ್ಯ ಹಾಗೂ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮಾಡುವುದು
ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆ ಆಧಾರಿತವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು

ಆದರೆ, A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ನಿಜವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗಣಿತೀಯ ಮಹತ್ವ, ಪರಿಕ್ಷಣ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವಿಸ್ತಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಒಂದು ಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಬಾರದು. ಬದಲಾಗಿ, A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ನೋಡಿ, ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ಜೊತೆ ಸೇರಿಸಿ ತರಲಿ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದೇ ಬೇರೆಯಾಗಿ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ. A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸರಿಯಾದ ವಿವರಣೆ ಹಾಗೂ ಅನುಷ್ಥಾನ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಪಡೆದ ಡೇಟಾ, ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅನುಭವ ನೀಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಸantuಷ್ಟಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ, ಪರಿವರ್ತನೆಯ ದರ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರದಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸದಾ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂಬಡೆಗೊಳ್ಳಬಹುದು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಕುರಿತು ಆನಂದದ ಸಂಗತಿಯುಗಳು

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕ್ಲಿಕ್ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದೇ ಅಲ್ಲ, ಇನ್ನು ಆರಂಭವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆ ಒಂದು ಕಲಿಕೆಯ ಅವಕಾಶವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಕಲಿಕೆಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ವಿನ್ಯಾಸ ಹಾಗೂ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಯಶಸ್ವಿ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ದೊಡ್ಡ ನವೀನತೆಗಾಗುವ ಚಿಂಗಾರಿಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಕುರಿತು ಆನಂದದ ಸಂಗತಿಯುಗಳು
ನೋಟ	ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ	ಉದಾಹರಣಾ ಸಂದರ್ಭ
ಬಳಕೆದಾರ ವಿಭಾಗೀಕರಣ	ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರ ಗುಂಪುಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದೆಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.	ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಯುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಧ್ಯೆ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ವಯಸ್ಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಗೊಂದಲಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಅವಧಿಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ	ಈಡ್ಯೂ ಮತ್ತು ಸಂಕಲ್ಪಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು.	ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಬಹು ಕಡಿಮೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವುದು ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೊಡಬಹುದು.
ಒಂದು ಪರಿವರ್ತನೆ ಪರೀಕ್ಷೆ	ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಂದು ಮಾತ್ರ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು.	ಕಾಲಮೇಲೆ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಹಾಗೂ ಬಣ್ಣ ಎರಡನ್ನು ಬದಲಿಸಿದರೆ, ಯಾವ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದದ್ದು ಅನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಸೃಷ್ಟಿ	ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಏಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುವುದು.	ಬಟನ್ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು ಕ್ಲಿಕ್ ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಸ್ಪಷ್ಟ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್.

ಇಂಗಿರಲಿ: ಪ್ರತಿ ವಿಫಲ ಪರೀಕ್ಷೆಯೂ ಕೂಡ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ವಿಫಲತೆಗಳು ಯಾವ ರಂಧ್ರಗಳು ಕೆಲಸಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮುಖ್ಯವಲ್ಲದುದು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಪಾಠ ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಸದಾ ಸುಧಾರಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸೆರ್ಪಡೆಯಾಗುವುದು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಧಾನ ಅನುಸರಿಸಿ, ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ರೂಪಿಸಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯಾ ಪರಿಹಾರಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕೂಡ ಚಿಗುರುತ್ತದೆ.

ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಹಂತಗಳು

ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವುದು.
ಸಂಕಲ್ಪಿತ ಇಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುವುದು.
ಪಡೆಯುವ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲು ಮಾಡುವುದು.
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಎಂದೆಂದಿಗೂ ಮುಗಿಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ವರ್ತನೆಗಳು ಸದಾ ಬದಲಾಗುತ್ತಾ ಇರಲಿದ್ದರಿಂದ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೊಸ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು. ಈ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಯುಕ್ತಿಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂಚಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.

ಅತಿಯಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ನನ್ನ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ಪರಿವರ್ತನಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ?

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳ (ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು, ಬಟನ್‌ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಇರುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಹಾಗೂ ಪರಿವರ್ತನಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ನಡೆಸಬೇಕು ಹಾಗೂ ಎಷ್ಟು ಕಾಲ ನಡೆಸಬೇಕು?

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳ ನಡೆಸುವ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳಿಗಿಂತ, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ಟ್ರಾಫಿಕ್‌, ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಖ್ಯಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಿರುವ ಅಗತ್ಯದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ದಿನಗಳು ಅಥವಾ ವಾರಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಹೆಚ್ಚಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣತೆ ಇರಬೇಕು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು?

ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉದ್ದೇಶದ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿವೆ. ಅತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನಾ ಪ್ರಮಾಣಿ, ಕ್ಲಿಕ್ ಪ್ರಮಾಣಿ (CTR), ತಕ್ಷಣ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯರ ಪ್ರಮಾಣಿ, ಪುಟದ ಮೇಲಿನ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಆದಾಯ ಸೇರಿವೆ. ಆದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಕೆ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಫಾರ್ಮ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಮಾಣ ಕೂಡ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮಹತ್ವವಾಗಿದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದೇ? ಇದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವೇ?

ಒಂದು ಹಿಂದೆ ಹಲವು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು (ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್), ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಆದರೆ, ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಗುರುತಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಒಂದು ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಂತರ, ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಾಗಬಹುದು.

A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾಂಖ್ಯಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗದಿದ್ದರೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾಂಖ್ಯಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಮೊದಲು ಟೆಸ್ಟ್ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಜೊತೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಹಾಗೂ ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ಟಪ್‌ನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನೀವು ಗುರಲಕ್ಷಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರಲಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿದ್ದೀರಾ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಬಗ್ಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 'control' ಮತ್ತು 'variation' ಎಂದರೆ ಏನು?

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 'control' ಎಂದರೆ ಈಗಿರುವ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡಲಾಗದ ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿ. 'variation' ಎಂದರೆ, control ಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕಾಗಿರುವ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡಿದ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಐಟಮ್ ಸೇರಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿ. A/B ಟೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು control ಮತ್ತು variation‍‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿಯು ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೂಡ ಬಳಸಬಹುದೇ?

ಹೌದು, A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಹ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಒಳಗಿನ ಘಟಕಗಳು (ಬಟನ್ ಬಣ್ಣಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು, ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಬಳಕೆದಾರರ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೇಲೆ ಇರುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಹಳೆ ಹಲವಾರು ಮೊಬೈಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಉಪಕರಣಗಳು, ಮೊಬೈಲ್ A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಸಮನ್ವಯಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ನೈತಿಕ ಸಂಗತಿಗಳು ಇಲ್ಲವೇಕೆ?

ಹೌದು, A/B ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ನೈತಿಕ ಸಂಗತಿಗಳು ಇವೆ. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮರುಳುಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಕರೆದೆಯುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಪಾರದರ್ಶಿತ್ವವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಳಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ರಿಯಾಯಿತಿ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು.