A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) တိုးတက်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါဆို A/B စစ်ဆေးမှုတွေက ဘာတွေလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။ ဤဘလော့ဂ်ပို့စ်တွင် A/B စမ်းသပ်ခြင်း၏ အခြေခံမူများ၊ ၎င်း၏ ကွဲပြားခြားနားသော အမျိုးအစားများနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူကို နားလည်ရန် ၎င်း၏ အခန်းကဏ္ဍကို ထည့်သွင်းထားသည်။ ၎င်းသည် အောင်မြင်သော A/B စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အကြံဥာဏ်များ ပေးဆောင်ပြီး မအောင်မြင်သော စမ်းသပ်မှု၏ ဘုံအကြောင်းရင်းများကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။ A/B စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးကိရိယာများနှင့် တိုင်းတာခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအပေါ် ရလဒ်များ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ၎င်းသည် A/B စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အကြံပြုချက်များဖြင့် သင်၏အသုံးပြုသူဗဟိုပြု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းခရီးကို လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။

A/B စစ်ဆေးမှုများ- ၎င်းတို့သည် အဘယ်အရာဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

A/B စမ်းသပ်မှုများစမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ် (A နှင့် B) ၏ မတူညီသောဗားရှင်းနှစ်မျိုးကို ပြသရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ကျပန်းအသုံးပြုသူများအတွက် မည်သည့်ဗားရှင်းက ပိုကောင်းသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤစစ်ဆေးမှုများသည် သင့်အား ခိုင်မာသောဒေတာဖြင့် အသုံးပြုသူအပြုအမူအပေါ် ဒီဇိုင်း၊ အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းပြောင်းလဲမှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာနိုင်စေပါသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် သင့်အား ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု သို့မဟုတ် ပင်ကိုယ်ကို အားကိုးခြင်းထက် တကယ့်အသုံးပြုသူဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ e-commerce ဆိုက်တစ်ခုရှိ Buy ခလုတ်၏အရောင်ကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် မည်သည့်အရောင်က ကလစ်နှိပ်ခြင်းကို ပိုမိုဆွဲဆောင်နိုင်ပြီး ထို့ကြောင့် ရောင်းအားပိုများလာကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် A/B စမ်းသပ်ခြင်းကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် အသုံးပြုသူများ လိုချင်သည့်အရာနှင့် အကောင်းဆုံးတုံ့ပြန်မှုကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။

မက်ထရစ်	ဗားရှင်း A	ဗားရှင်း B
နှုန်းထား (CTR) ကို နှိပ်ပါ	%2.5	%3.8
ကူးပြောင်းမှုနှုန်း	%1.0	%1.5
ခုန်နှုန်း	%45	%38
ပျမ်းမျှ စက်ရှင်ကြာချိန်	၂:၃၀	၃:၁၅

A/B စမ်းသပ်ခြင်း၏ အရေးပါမှုမှာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေပြီး ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ရရှိစေသည့်အချက်တွင် တည်ရှိသည်။ သေးငယ်သောပြောင်းလဲမှုများပင်လျှင် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုများရှိနိုင်သောကြောင့် A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် သင့်အား သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို စဉ်ဆက်မပြတ်အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပြီး သင့်လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာအောင်မြင်နိုင်စေပါသည်။

အလုပ်မှာ A/B စမ်းသပ်မှုများ ဤအရာများသည် အလွန်အရေးကြီးသော အကြောင်းရင်းအချို့ဖြစ်သည်-

• ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်များ- ၎င်းသည် မှန်းဆခြင်းမဟုတ်ဘဲ တကယ့်အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပါသည်။
• အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေခြင်း- ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်းတွင် ပိုမိုပျော်ရွှင်ဖွယ်ကောင်းသော အချိန်များကို သုံးစွဲနိုင်စေပါသည်။
• ကူးပြောင်းမှုနှုန်းများ တိုးမြှင့်ခြင်း- ၎င်းသည် အရောင်း၊ မှတ်ပုံတင်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားသော့ချက်တိုင်းတာမှုများတွင် တိုးတက်မှုများရရှိစေရန် ကူညီပေးသည်။
• အန္တရာယ်များကို လျှော့ချခြင်း- ၎င်းသည် သင့်အား ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုများမပြုလုပ်မီ အသေးစားစမ်းသပ်မှုဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။
• စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှု- သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရှိစေရန် ကူညီပေးသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေခြင်း၊ ပြောင်းလဲနှုန်းများ တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များ အောင်မြင်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အသုံးပြုသူများ လိုချင်သည်ကို နားလည်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်း၏ အခြေခံမူများသည် အဘယ်နည်း။

A/B စမ်းသပ်မှုများA/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုများသည် ဝဘ်စာမျက်နှာ၊ အက်ပ် သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပစ္စည်းတစ်ခု၏ မတူညီသောဗားရှင်းနှစ်ခု (A နှင့် B) ကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး မည်သည့်ဗားရှင်းတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်။ သို့သော် A/B စမ်းသပ်မှု ထိရောက်စေရန်အတွက် အခြေခံမူအချို့ကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအခြေခံမူများသည် စာမေးပွဲများကို မှန်ကန်စွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို သေချာစေပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်း၏ အရေးကြီးဆုံးသော အခြေခံမူများထဲမှ တစ်ခုမှာ၊ အယူအဆတစ်ခုကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။စမ်းသပ်မှုတိုင်းတွင် အကြောင်းပြချက်တစ်ခုရှိသင့်ပြီး ထိုအကြောင်းပြချက်သည် တိကျသောပြဿနာတစ်ခုအား ဖြေရှင်းရန် သို့မဟုတ် တိကျသောတိုးတက်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ယူဆချက်အပေါ် အခြေခံသင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပင်မစာမျက်နှာရှိ "ဝယ်မည်" ခလုတ်၏အရောင်သည် အနီရောင်မှ အစိမ်းရောင်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းကို တိုးမြင့်စေသည်ဟု ယူဆချက်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ သီအိုရီတစ်ခုသည် စမ်းသပ်မှု၏ရည်ရွယ်ချက်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသတ်မှတ်ပြီး ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ သင်၏ယူဆချက်အား ပံ့ပိုးရန် ဒေတာရှိရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး သို့မဟုတ် ယခင်စမ်းသပ်မှုရလဒ်များသည် သင်၏ယူဆချက်၏အခြေခံကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်း အဆင့်များ

1. ယူဆချက်ထုတ်ပေးခြင်း- သင်တိုးတက်လိုသော နယ်ပယ်ကို ဖော်ထုတ်ပြီး အယူအဆတစ်ခုကို ဖန်တီးပါ။
2. ပန်းတိုင် ဆက်တင်- စမ်းသပ်မှု၏ အောင်မြင်မှုမက်ထရစ် (ဥပမာ၊ ကလစ်နှိပ်နှုန်း၊ ပြောင်းလဲနှုန်း) ကို ရှင်းလင်းစွာ သတ်မှတ်ပါ။
3. စမ်းသပ်ဒီဇိုင်း- မတူညီသောဗားရှင်းနှစ်ခု (A နှင့် B) ကိုဖန်တီးပြီး စမ်းသပ်မှုအတွင်း အသုံးပြုသူများ မည်သည့်ဗားရှင်းကို မြင်တွေ့ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပါ။
4. ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- စမ်းသပ်မှုကို စတင်ပြီး လုံလောက်သောဒေတာကို စုဆောင်းပါ။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိရန် လုံလောက်သောအသုံးပြုသူအရေအတွက်သို့ရောက်ရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။
5. သုံးသပ်ချက်- စုဆောင်းထားသောဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး မည်သည့်ဗားရှင်းက ပိုကောင်းသည်ကို ဆုံးဖြတ်ပါ။
6. လျှောက်လွှာ- အနိုင်ရသောဗားရှင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို စဉ်ဆက်မပြတ် မြှင့်တင်ပါ။

A/B စမ်းသပ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် နောက်ထပ်အရေးကြီးသော နိယာမတစ်ခုမှာ- မှန်ကန်သောပစ်မှတ်ပရိသတ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။သင်၏စမ်းသပ်မှုများ၏ရလဒ်များသည် သင့်ပစ်မှတ်ပရိသတ်၏ဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ တိကျသောလူဦးရေ၊ စိတ်ဝင်စားမှုများ သို့မဟုတ် အပြုအမူပုံစံများဖြင့် သုံးစွဲသူများအတွက် သင်၏စမ်းသပ်မှုများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းသည် ပိုမိုတိကျပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ သင်၏စစ်ဆေးမှုများကို မတူညီသောအပိုင်းများသို့ ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့်၊ မည်သည့်အပိုင်းများ အပြောင်းအလဲအတွက် ပိုမိုထိခိုက်လွယ်ကြောင်း သင်ခွဲခြားနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန်နှင့် သင်၏ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို ပိုမိုတိုးမြင့်စေမည်ဖြစ်သည်။

စဉ်ဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် သင်ယူခြင်း။ "A/B စမ်းသပ်ခြင်း" ၏နိယာမသည် A/B စမ်းသပ်မှုအောင်မြင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် တစ်ကြိမ်တည်း ဖြေရှင်းချက်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုဖြစ်စဉ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ သင်၏စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ဂရုတစိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရရှိနိုင်ပြီး အနာဂတ်စမ်းသပ်မှုများကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။ အောင်မြင်သောစမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေပြီး ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးစေရုံသာမက သင့်အသုံးပြုသူများ လိုချင်သည့်အရာနှင့် တန်ဖိုးများကိုလည်း နားလည်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ရေရှည်တွင် သုံးစွဲသူများ၏ သစ္စာရှိမှုနှင့် အမှတ်တံဆိပ်တန်ဖိုးကို တိုးမြင့်စေသည်။

အောင်မြင်သော A/B စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အကြံပြုချက်များ

A/B စမ်းသပ်မှုများ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) ကို စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ရန် အထိရောက်ဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း အောင်မြင်သောရလဒ်များရရှိစေရန်အတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အဓိကအချက်အချို့ရှိပါသည်။ ဤအကြံပြုချက်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင်၏စမ်းသပ်မှုများသည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုတွင် အောင်မြင်မှု၏သော့ချက်တစ်ခုမှာ တိကျသောယူဆချက်များကို ရေးဆွဲခြင်းဖြစ်သည်။ ဤယူဆချက်များသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အသုံးပြုသူအပြုအမူအပေါ် အခြေခံသင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပင်မစာမျက်နှာခေါင်းစဉ်ကို ပိုမိုစွဲမက်ဖွယ်ဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းကို တိုးမြင့်စေနိုင်သည်ဟု သင်ယူဆနိုင်သည်။ ကောင်းသောယူဆချက်တစ်ခုသည် သင်၏စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေမည်ကို သတိရပါ။

စမ်းသပ်မှုအတွက်လိုအပ်ချက်များ

• ရှင်းလင်းပြီး တိုင်းတာနိုင်သော ပန်းတိုင်များချမှတ်ပါ။
• သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ယူဆချက်များကို ဖန်တီးပါ။
• တစ်ကြိမ်လျှင် variable တစ်ခုသာ စမ်းသပ်ပါ။
• သင့်တွင် လုံလောက်သော ယာဉ်အသွားအလာ ပမာဏရှိရန် သေချာပါစေ။
• စမ်းသပ်ကာလကို မှန်ကန်စွာ သတ်မှတ်ပါ (များသောအားဖြင့် 1-2 ပတ်)။
• စာမေးပွဲရလဒ်များကို သေသေချာချာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အနက်ပြန်ဆိုပါ။

အောင်မြင်သော A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် မှန်ကန်သောကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းအပေါ်လည်း မူတည်ပါသည်။ Google Optimize၊ Optimizely နှင့် VO ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် သင့်အား A/B စမ်းသပ်မှုများကို လွယ်ကူစွာ ဖန်တီး၊ စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ခွင့်ပြုပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် သင့်စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူကို ပိုမိုနားလည်နိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဤကိရိယာများသည် ကွဲပြားသောအသုံးပြုသူအုပ်စုများအတွက် သီးခြားစမ်းသပ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ခွဲထွက်ခြင်းအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်လေ့ရှိသည်။

သဲလွန်စ	ရှင်းလင်းချက်	ထွေထွေထူးထူး
မှန်ကန်သောပန်းတိုင်သတ်မှတ်ခြင်း။	စမ်းသပ်မှု၏ရည်ရွယ်ချက်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသတ်မှတ်ပါ (ဥပမာ၊ ကလစ်နှိပ်နှုန်း၊ ပြောင်းလဲနှုန်း)။	မြင့်သည်။
Single Variable Test	စမ်းသပ်မှုတစ်ခုလျှင် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသာ ပြောင်းပါ (ဥပမာ ခေါင်းစဉ်၊ ခလုတ်အရောင်)။	မြင့်သည်။
လုံလောက်သော ယာဉ်အသွားအလာ	စာမေးပွဲအတွက် ဧည့်သည်အလုံအလောက်ရှိကြောင်း သေချာပါစေ။	မြင့်သည်။
စာရင်းအင်း အစရှိတာတွေ	ရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားကြောင်း သေချာပါစေ။	မြင့်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို အာရုံစိုက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ရရှိသောရလဒ်များသည် ကျပန်းမဟုတ်ပဲ အမှန်တကယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ကို ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အရဖော်ပြသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်၏စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကိုအကဲဖြတ်သောအခါယုံကြည်မှုကြားကာလများနှင့် p-တန်ဖိုးများကိုစစ်ဆေးသင့်သည်။ A/B စမ်းသပ်ခြင်း။စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာသင်ယူမှုနှင့် တိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများ- A/B စမ်းသပ်မှု အမျိုးအစားများသည် အဘယ်နည်း။

A/B စမ်းသပ်မှုများA/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် A/B စမ်းသပ်မှုအားလုံးကို တူညီအောင် ဖန်တီးထားခြင်းမဟုတ်ပါ။ မတူညီသော ပန်းတိုင်များနှင့် အခြေအနေများအတွက် သင့်လျော်သော A/B စမ်းသပ်မှု အမျိုးအစားများ ရှိပါသည်။ ဤကွဲပြားမှုသည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများနှင့် ထုတ်ကုန်တီထွင်သူများက ၎င်းတို့၏ စမ်းသပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများ ဘယ်အမျိုးအစားက သင့်အတွက် အသင့်တော်ဆုံးလဲဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ဖို့က သင့်စာမေးပွဲအောင်မြင်ဖို့အတွက် အရေးကြီးတယ်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်ကိုချသောအခါ၊ စာမေးပွဲ၏ရည်ရွယ်ချက်၊ ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များနှင့် ရည်ရွယ်ထားသောရလဒ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သမားရိုးကျ A/B စစ်ဆေးမှုသည် ရိုးရှင်းသော ခေါင်းစီးပြောင်းလဲမှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာရန် လုံလောက်နိုင်သော်လည်း မျိုးစုံကွဲပြားသည့် စမ်းသပ်မှုသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော စာမျက်နှာဒီဇိုင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်ရန်အတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။

• A/B စမ်းသပ်ခြင်း အမျိုးအစားများ
• ဂန္တဝင် A/B စမ်းသပ်မှုများ
• Multivariate စမ်းသပ်မှုများ
• စာမျက်နှာပေါင်းများစွာ စမ်းသပ်မှုများ
• Server-Side စမ်းသပ်မှုများ
• စိတ်ကြိုက်စမ်းသပ်မှုများ

အောက်ဖော်ပြပါဇယားသည် မတူညီသော A/B စမ်းသပ်ခြင်း၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။ ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်သည် သင့်ပရောဂျက်အတွက် အကောင်းဆုံးစမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးပါမည်။

စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစား	အဓိကအင်္ဂါရပ်များ	ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုရမလဲ။	နမူနာ ဇာတ်လမ်း
Classic A/B စမ်းသပ်ခြင်း။	ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ မတူညီသောဗားရှင်းနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။	ရိုးရှင်းသောပြောင်းလဲမှုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုတိုင်းတာရန်။	ခလုတ်တစ်ခု၏အရောင်ကိုပြောင်းလဲခြင်း။
Multivariate စမ်းသပ်ခြင်း။	ကိန်းရှင်များစွာ၏ ပေါင်းစပ်မှုများကို စမ်းသပ်သည်။	ရှုပ်ထွေးသောစာမျက်နှာဒီဇိုင်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ရန်။	ခေါင်းစည်းများ၊ ရုပ်ပုံများနှင့် စာသားပေါင်းစပ်မှုများကို စမ်းသပ်ခြင်း။
Multi-Page စမ်းသပ်မှု	၎င်းသည် စာမျက်နှာများစွာတွင် သုံးစွဲသူ၏ အပြုအမူကို စမ်းသပ်သည်။	အရောင်းလမ်းကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်။	ငွေရှင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စမ်းသပ်ခြင်းအဆင့်များ။
Server-Side စမ်းသပ်ခြင်း။	ဆာဗာဘက်တွင် ပြုလုပ်ထားသော အပြောင်းအလဲများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စမ်းသပ်သည်။	algorithms သို့မဟုတ် backend အင်္ဂါရပ်များ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုတိုင်းတာရန်။	ထောက်ခံချက်အင်ဂျင်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုစမ်းသပ်ခြင်း။

ဂန္တဝင် A/B စမ်းသပ်မှုများ

ရှေးရိုး A/B စမ်းသပ်မှုများA/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် အခြေခံအကျဆုံးနှင့် အသုံးများသော စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းတွင် ဝဘ်စာမျက်နှာ သို့မဟုတ် အက်ပ်တစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု (ဥပမာ၊ ခေါင်းစီး၊ ခလုတ်တစ်ခု သို့မဟုတ် ပုံတစ်ခု) ကို မတူညီသောဗားရှင်းများနှင့် စမ်းသပ်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မည်သည့်ဗားရှင်းပိုကောင်းသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည် (ဥပမာ၊ ပိုမိုမြင့်မားသော ကလစ်နှိပ်နှုန်း သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲနှုန်း)။ ဂန္တဝင် A/B စမ်းသပ်ခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် မြန်ဆန်လွယ်ကူသောကြောင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ဦးစားပေးပါသည်။

Multivariate A/B စမ်းသပ်မှုများ

Multivariate A/B စမ်းသပ်မှုများပိုမိုရှုပ်ထွေးသော စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားတွင် ကိန်းရှင်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် စမ်းသပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤနည်းလမ်းတွင် မတူညီသောဒြပ်စင်အမျိုးမျိုးကို ပေါင်းစပ်ဖန်တီးခြင်း (ဥပမာ၊ ခေါင်းစီး၊ ရုပ်ပုံနှင့် စာသား) နှင့် အသုံးပြုသူများကို ဤကွဲပြားသော ကွဲပြားမှုများကို ထုတ်ဖော်ပြသခြင်း ပါဝင်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မည်သည့်ပေါင်းစပ်မှုတွင် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ Multivariate testing သည် ရှုပ်ထွေးသော စာမျက်နှာဒီဇိုင်းများ သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန်အတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသူအပြုအမူကို နားလည်ခြင်း။

A/B စမ်းသပ်မှုများသင့်ဝဘ်ဆိုဒ်၊ အက်ပ်၊ သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပစ္စည်းများနှင့် သုံးစွဲသူများ မည်ကဲ့သို့ တုံ့ပြန်ပုံကို နားလည်ရန် အစွမ်းထက်သောနည်းလမ်း။ ဗားရှင်းနှစ်မျိုး (A နှင့် B) ကို ဖန်တီးပြီး ဘယ်တစ်ခုက ပိုကောင်းသည်ကို လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူ အပြုအမူအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို သင် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤအချက်အလက်ကို ပြောင်းလဲမှုနှုန်းများ တိုးမြှင့်ရန်၊ သုံးစွဲသူစိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် သင့်လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံး၏ ရည်မှန်းချက်များကို အောင်မြင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းက ဘယ်ဒီဇိုင်းက ပိုကြည့်ကောင်းလဲဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ပေးရုံသာမကဘဲ အသုံးပြုသူတွေ ဘာကြောင့် ပုံစံတစ်မျိုးမျိုး ပြုမူရသလဲဆိုတာကိုလည်း နားလည်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ခလုတ်တစ်ခု၏အရောင်ပြောင်းလဲခြင်းသည် ကလစ်နှိပ်သည့်နှုန်းထားများအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပုံ သို့မဟုတ် မတူညီသောခေါင်းစီးတစ်ခုသည် စာမျက်နှာတစ်ခုပေါ်တွင် အသုံးပြုသူအသုံးပြုသည့်အချိန်ကြာမြင့်ပုံကို ပြောင်းလဲပုံကို သင်မြင်နိုင်သည်။ ဤလေးနက်သောနားလည်မှုသည် သင့်အား အနာဂတ်ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုသိရှိနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

မက်ထရစ်	ကွဲလွဲမှု A	ကွဲလွဲမှု B	နိဂုံး
နှုန်းထား (CTR) ကို နှိပ်ပါ	%5	%7	B varyasyonu %40 daha iyi
ကူးပြောင်းမှုနှုန်း	%2	%3	B varyasyonu %50 daha iyi
ခုန်နှုန်း	%40	%30	B varyasyonu %25 daha iyi
Page တွင် Stay ၏ကြာချိန်	၂ မိနစ်	၃ မိနစ်	B varyasyonu %50 daha iyi

A/B စမ်းသပ်ခြင်းမှ ဒေတာသည် သင့်အား သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန် ခိုင်မာသောခြေလှမ်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤဒေတာသည် သုံးစွဲသူများ၏တန်ဖိုး၊ ၎င်းတို့ရုန်းကန်ရသည့်နေရာနှင့် ၎င်းတို့ကို တွန်းအားပေးသည့်အရာတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ဤအချက်အလက်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင့်အသုံးပြုသူများ၏ လိုအပ်ချက်နှင့် မျှော်လင့်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် ရရှိသောဒေတာ

• မည်သည့် ဒီဇိုင်း အစိတ်အပိုင်းများသည် သုံးစွဲသူများအတွက် အဆွဲဆောင်နိုင်ဆုံးလဲ။
• ဘယ်ခေါင်းစီးတွေက အာရုံစိုက်မှုကို ပိုဆွဲဆောင်လဲ။
• ဘယ်ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု (CTAs) က ပိုထိရောက်သလဲ။
• ဝဘ်ဆိုက်ရှိ အသုံးပြုသူများသည် မည်သည့်အဆင့်များကို ပြီးမြောက်ရန် အခက်အခဲရှိသည်။
• မတူညီသောလူဦးရေအုပ်စုများအတွင်း အပြုအမူကွဲပြားမှုများ

A/B စမ်းသပ်မှုများ၎င်းသည် အသုံးပြုသူဗဟိုပြုချဉ်းကပ်မှုကို ခံယူနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေမည့် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်ဒေတာကို ကောင်းစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူကို ပိုမိုနားလည်နိုင်ပြီး သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများ မအောင်မြင်ရခြင်း၏ အဖြစ်များသော အကြောင်းရင်းများ

A/B စမ်းသပ်မှုများA/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ မှန်ကန်စွာ အကောင်အထည်မဖော်ပါက၊ ဤစစ်ဆေးမှုများသည် လွဲမှားသောရလဒ်များထွက်ပေါ်စေပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်များ ညံ့ဖျင်းစေနိုင်သည်။ မအောင်မြင်သော A/B စစ်ဆေးမှုများ၏ အဖြစ်များသော အကြောင်းရင်းများတွင် နမူနာအရွယ်အစား မလုံလောက်ခြင်း၊ မှားယွင်းသော မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ တိုတောင်းသော စမ်းသပ်ချိန်များနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းများ ပါဝင်သည်။ A/B စမ်းသပ်မှုများ အောင်မြင်မှု တိုးမြင့်လာရန်အတွက် ဤအမှားများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် တားဆီးခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များထွက်ပေါ်ရန် လုံလောက်သောအသုံးပြုသူအရေအတွက်မှဒေတာကိုစုဆောင်းရပါမည်။ မလုံလောက်သောနမူနာအရွယ်အစားသည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိရန် ခက်ခဲစေပြီး အထင်မှားသောရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သေးငယ်သော e-commerce site တွင် A/B စမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် အချိန်တိုအတွင်း မြင့်မားသော ပြောင်းလဲမှုနှုန်းကို ပြသနေသော်လည်း၊ ဤရလဒ်များသည် ယေဘုယျအားဖြင့် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် စာမေးပွဲမစတင်မီ၊ စာရင်းအင်းပါဝါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ လုံလောက်သောနမူနာအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ရန် အရေးကြီးသည်။

အမှားအမျိုးအစား	ရှင်းလင်းချက်	ဖြစ်နိုင်သောရလဒ်များ
နမူနာအရွယ်အစား မလုံလောက်ပါ။	စမ်းသပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသူဒေတာ လုံလောက်စွာ မစုဆောင်းပါ။	စာရင်းအင်းမရှိသောရလဒ်များ၊ မှားယွင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်များ။
မက်ထရစ်ရွေးချယ်မှု မှားနေသည်။	စာမေးပွဲ၏ပန်းတိုင်များနှင့် မကိုက်ညီသော မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုခြင်း။	မမှန်ကန်သောရလဒ်များ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း ပျက်ကွက်ခြင်း။
စမ်းသပ်ချိန်တို	ရာသီအလိုက်ပြောင်းလဲမှုများ သို့မဟုတ် ပြင်ပအချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိဘဲ အချိန်တိုအတွင်း စာမေးပွဲကို ပြီးမြောက်စေသည်။	မမှန်ကန်သောရလဒ်များ၊ ရာသီအလိုက်သက်ရောက်မှုများကို လျစ်လျူရှုခြင်း။
အပိုင်းခွဲခြင်းအမှားများ	အသုံးပြုသူများကို မှန်ကန်စွာ အပိုင်းခွဲမထားခြင်း သို့မဟုတ် အပိုင်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမပြုပါ။	မမှန်ကန်သောရလဒ်များ၊ မတူညီသောအသုံးပြုသူအုပ်စုများ၏အပြုအမူကိုလျစ်လျူရှုခြင်း။

မှန်ကန်သော မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် A/B စမ်းသပ်မှုများ အောင်မြင်ရန်အတွက်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ စမ်းသပ်မှု၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့် မကိုက်ညီသော မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် အထင်အမြင်လွဲမှားစေသည့် ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောင်ပုံစံတစ်ခု၏ ဒီဇိုင်းကို စမ်းသပ်သောအခါတွင် ဖောင်ပြီးစီးမှုနှုန်းများကိုသာ အာရုံစိုက်ခြင်းက အသုံးပြုသူများအတွက် စိန်ခေါ်မှုရှိသော ဖောင်ပုံစံ၏ နယ်ပယ်များကို မေ့သွားနိုင်သည်။ ယင်းအစား၊ ဖောင်၏ ဧရိယာတစ်ခုစီတွင် အသုံးပြုသည့် အမှားနှုန်းများနှင့် အချိန်များကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းက ပိုမိုပြည့်စုံသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပေးစွမ်းမည်ဖြစ်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုများတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အရာများ

• ယူဆချက်ထုတ်ပေးခြင်း- စာမေးပွဲ၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် မျှော်မှန်းရလဒ်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ပါ။
• နမူနာအရွယ်အစား- ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်ရလဒ်များရရှိရန် လုံလောက်သောအသုံးပြုသူဒေတာကို စုဆောင်းပါ။
• စမ်းသပ်ကာလ- ရာသီအလိုက်ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ပြင်ပအချက်များထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ လုံလောက်သောအချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။
• ပိုင်းခြားခြင်း- သုံးစွဲသူများကို တိကျစွာ ခွဲခြမ်းခြင်းဖြင့် မတူညီသော အုပ်စုများ၏ အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။
• မှန်ကန်သော မက်ထရစ်များ စမ်းသပ်မှုပန်းတိုင်များနှင့် ကိုက်ညီသော မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့ကို ပုံမှန်ခြေရာခံပါ။
• စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု- ရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားကြောင်း သေချာပါစေ။

A/B စစ်ဆေးမှု၏ နောက်ထပ်အရေးကြီးသော ကဏ္ဍမှာ စမ်းသပ်မှု ကြာချိန်ဖြစ်သည်။ စစ်ဆေးမှုကြာချိန်ကို တိုအောင်ထားပါ၊ အထူးသဖြင့် ရာသီအလိုက်ပြောင်းလဲမှုများ သို့မဟုတ် ပြင်ပအချက်များက သြဇာလွှမ်းမိုးလာသောအခါတွင် လွဲမှားသောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အဝတ်အစားကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် နွေရာသီတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော A/B စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအတွင်း ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု၏ ရောင်းအား တိုးလာသည်ကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤရလဒ်များသည် ဆောင်းရာသီတွင် ထိရောက်မှု မရှိနိုင်ပေ။ ထို့ကြောင့် စမ်းသပ်ကာလကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ရာသီအလိုက်ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ပြင်ပအချက်များအား ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။

ပိုင်းခြားမှုအမှားများ ၎င်းသည် မအောင်မြင်သော A/B စမ်းသပ်မှုများကိုလည်း ဖြစ်စေနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူများကို မှန်ကန်စွာ အပိုင်းခွဲရန် ပျက်ကွက်ခြင်း သို့မဟုတ် အပိုင်းများကို လျစ်လျူရှုခြင်းသည် မတူညီသော အသုံးပြုသူအုပ်စုများ၏ အပြုအမူကို လျစ်လျူရှုခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်ရှိအသုံးပြုသူအသစ်နှင့် လက်ရှိအသုံးပြုသူများ၏ အပြုအမူသည် ကွဲပြားနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် A/B စမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်သောအခါ၊ အသုံးပြုသူများကို အပိုင်းများခွဲ၍ အပိုင်းတစ်ခုစီအတွက် သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးကိရိယာများ

A/B စမ်းသပ်မှုများအသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံ (UX) ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းများ တိုးမြှင့်ခြင်းသည် ဤစမ်းသပ်မှုများကို ထိထိရောက်ရောက် ပြုလုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ မှန်ကန်သော ကိရိယာများ ရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ စျေးကွက်တွင် A/B စမ်းသပ်ခြင်းကိရိယာများစွာရှိသည်၊ တစ်ခုချင်းစီတွင်၎င်း၏ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များ၊ အားသာချက်များနှင့်အားနည်းချက်များရှိသည်။ ဤကိရိယာများသည် စမ်းသပ်မှုများကို ဖန်တီးခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်းများတွင် အသုံးပြုသူများအား ကူညီပေးပါသည်။

အောက်ပါဇယားသည် မတူညီသော A/B စမ်းသပ်ကိရိယာများ၏ နှိုင်းယှဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပေးပါသည်။ ဤဇယားတွင် ၎င်းတို့၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ၊ စျေးနှုန်းမော်ဒယ်များနှင့် ပစ်မှတ်ပရိသတ်များ ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံး ကိရိယာကို ရွေးချယ်ရန် ကူညီပေးပါမည်။

ယာဉ်အမည်	အဓိကအင်္ဂါရပ်များ	ဈေးနှုန်း	ပစ်မှတ်အုပ်စု
Google Optimize	အခမဲ့ဗားရှင်း၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု၊ ပေါင်းစပ်မှုများ	အခမဲ့/အခကြေးငွေ (Google စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ပလပ်ဖောင်းဖြင့်)	အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ
အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်	အဆင့်မြင့်ပစ်မှတ်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်း၊ မိုဘိုင်းစမ်းသပ်ခြင်း။	ပေးချေခြင်း (အထူးစျေးနှုန်း)	အကြီးစားလုပ်ငန်းများ
VWO (Visual Website Optimizer)	အသုံးပြုသူအပြုအမူခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အပူမြေပုံများ၊ ပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။	အခပေး (လစဉ် စာရင်းသွင်းခြင်း)	အရွယ်အစားအားလုံး၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ
AB အရသာ	AI စွမ်းအားဖြင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အမျိုးမျိုးသော စမ်းသပ်ခြင်း	ပေးချေခြင်း (အထူးစျေးနှုန်း)	အလတ်စားနှင့် အကြီးစားလုပ်ငန်းများ

A/B စမ်းသပ်ကိရိယာများကို ၎င်းတို့၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များပေါ်တွင်သာမက ၎င်းတို့၏ အသုံးပြုရလွယ်ကူမှု၊ ပေါင်းစပ်ရွေးချယ်မှုများနှင့် ပံ့ပိုးမှုဝန်ဆောင်မှုများအပေါ်တွင်လည်း အကဲဖြတ်သင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google Optimize သည် အခမဲ့ရွေးချယ်ခွင့်ကို ပေးဆောင်ပြီး Google Analytics နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် စတင်သူများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ တစ်ဖက်တွင်၊ Optimizely နှင့် AB Tasty ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော အင်္ဂါရပ်များနှင့် စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်စရာများ လိုအပ်သည့် ပိုကြီးသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းကြီးများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ သင့်လျော်ပါသည်။

နာမည်ကြီး A/B စမ်းသပ်ခြင်း ကိရိယာများ

• Google Optimize- ၎င်းသည် ၎င်း၏ အခမဲ့နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ဖြင့် ထင်ရှားသည်။
• အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်- အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များပါရှိသော ပြည့်စုံသော A/B စမ်းသပ်ခြင်း ပလပ်ဖောင်း။
• VWO (Visual Website Optimizer) - သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရာတွင် အစွမ်းထက်သည်။
• AB Tasty- စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးမျိုးကွဲပြားမှုစမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
• Convert.com- ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော စမ်းသပ်မှုရွေးချယ်စရာများကို ပေးသည်။
• Adobe Target- Adobe Marketing Cloud နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော အဆင့်မြင့်ဖြေရှင်းချက်။

မှန်ကန်သောကိရိယာကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် သင်၏စမ်းသပ်မှုကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်စေမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် ကိရိယာများမဟုတ်သော်လည်း စစ်မှန်သောအောင်မြင်မှုကို မောင်းနှင်ပေးမည့် စမ်းသပ်နည်းဗျူဟာနှင့် မှန်ကန်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများကို မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးသည်။ A/B စမ်းသပ်မှုများ ၎င်းတို့ကို သင့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကူညီပံ့ပိုးပေးသည့် လက်ထောက်များအဖြစ် သင်မြင်သင့်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုများတွင် တိုင်းတာခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

A/B စမ်းသပ်မှုများအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေရန်အတွက် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဤစမ်းသပ်မှုများ၏အောင်မြင်မှုသည် တိကျသောတိုင်းတာမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။ စမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ ဤအဆင့်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား မည်သည့်ဗားရှင်းက ပိုကောင်းသည်ကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ တိုင်းတာမှုများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် မည်သည့်ဗားရှင်းကို အနိုင်ရသည်သာမက ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ အသုံးပြုသူအပြုအမူ သင့်လုပ်ငန်းနှင့်ပတ်သက်သော အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ပေးသည်။ ဤအချက်အလက်သည် အနာဂတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရေးဗျူဟာများအတွက် အခြေခံဖြစ်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုများတွင် တိုင်းတာရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အရေးကြီးဆုံးအချက်တစ်ခုမှာ၊ မှန်ကန်သော တိုင်းတာမှုများ သင့်ပန်းတိုင်များနှင့် မကိုက်ညီသော မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အထင်မှားစေသော ရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် e-commerce site တစ်ခုတွင် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်လိုပါက၊ add-to-cart rate နှင့် ဝယ်ယူမှုပြီးမြောက်မှုနှုန်းကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို ခြေရာခံရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤမက်ထရစ်များသည် ဝယ်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူကို ပိုမိုနားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းမပြုမီ တိုင်းတာခြင်းအဆင့်များ

1. ပန်းတိုင် ဆက်တင်- စာမေးပွဲ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ရမည်။
2. မက်ထရစ်ရွေးချယ်မှု- အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာရာတွင် အသုံးပြုမည့် မက်ထရစ်များကို ဆုံးဖြတ်သင့်သည်။
3. အခြေခံတန်ဖိုးသတ်မှတ်ခြင်း- လက်ရှိအခြေအနေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရမယ်။
4. ယူဆချက်ထုတ်ပေးခြင်း- စမ်းသပ်မှု၏ မျှော်မှန်းရလဒ်နှင့်ပတ်သက်၍ အယူအဆတစ်ခုကို ဖွဲ့စည်းရမည်ဖြစ်သည်။
5. ပိုင်းခြားခြင်း- ပစ်မှတ်ပရိသတ်၏ မတူညီသော အပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင့်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်အခါ၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု ကိန်းဂဏန်းအရ အရေးမပါသောရလဒ်များသည် ကျပန်းအတက်အကျများကြောင့် ဖြစ်နိုင်ပြီး လှည့်ဖြားနိုင်သည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ လုံလောက်သောအသုံးပြုသူဒေတာစုဆောင်းရန်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စမ်းသပ်စဉ်အတွင်း စုဆောင်းရရှိသော အချက်အလက်များသည် တိကျပြီး ပြည့်စုံကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။

မက်ထရစ်	ကွဲလွဲမှု A	ကွဲလွဲမှု B	နိဂုံး
ကူးပြောင်းမှုနှုန်း	%2	%3	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။
ခုန်နှုန်း	%50	%40	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။
လှည်းနှုန်းထားသို့ ထည့်ပါ။	%5	%7	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။
ပျမ်းမျှမှာယူမှုတန်ဖိုး	₺100	₺110	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။

A/B စစ်ဆေးမှုများမှ ရရှိသော အချက်အလက် စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု စမ်းသပ်မှုသံသရာတစ်လျှောက်လုံး ၎င်းကိုအသုံးပြုရန် အရေးကြီးသည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ရလဒ် မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ရလဒ်ဒေတာသည် အနာဂတ်စမ်းသပ်မှုအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို မှန်မှန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူကို နားလည်ရန်နှင့် သင့်လျော်အောင်ပြုလုပ်ရန် ဗျူဟာများကို ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေပြီး လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအပေါ် ရလဒ်များ၏သက်ရောက်မှု

A/B စမ်းသပ်မှုများ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) ကို မြှင့်တင်ရန် အထိရောက်ဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ စမ်းသပ်မှုရလဒ်များသည် သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူအပေါ် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်တွင် အပြောင်းအလဲများ၏ တကယ့်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖော်ပြသည်။ ဤဒေတာဖြင့်၊ ယူဆချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များအစား အထောက်အထားအခြေပြု အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်သည့်အခါ၊ A/B စစ်ဆေးမှုများ၏ ရလဒ်များကို ဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ပြောင်းလဲမှုနှုန်းများ တိုးမြင့်လာစေရန်၊ ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး သင့်လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံး၏ ရည်မှန်းချက်များကို အောင်မြင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

မက်ထရစ်	ကွဲလွဲမှု A (လက်ရှိအခြေအနေ)	ဗားရှင်း B (ဒီဇိုင်းအသစ်)	နိဂုံး
ခုန်နှုန်း	%55	%45	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။
ကူးပြောင်းမှုနှုန်း	%2	%3.5	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။
ပျမ်းမျှ စက်ရှင်ကြာချိန်	၂ မိနစ်	3 မိနစ် 15 စက္ကန့်	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။
လှည်းနှုန်းထားသို့ ထည့်ပါ။	%8	%12	Variation B က ပိုကောင်းပါတယ်။

A/B စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို မှန်ကန်စွာ ဘာသာပြန်ခြင်းသည် သင့်အသုံးပြုသူများ လိုချင်သောအရာကို နားလည်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ခလုတ်တစ်ခု၏အရောင်ကိုပြောင်းလဲပါက ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများတိုးလာပါက၊ တောက်ပသောအရောင်များသည် သင့်အသုံးပြုသူများ၏အာရုံကိုဖမ်းစားရာတွင် ပိုမိုထိရောက်ကြောင်း သင်နားလည်နိုင်ပါသည်။ အလားတူ၊ ခေါင်းစဉ်တစ်ခု၏ မတူညီသောဗားရှင်းတစ်ခုသည် ပိုမိုပါဝင်ပတ်သက်လာပါက၊ သင့်အသုံးပြုသူများနှင့် ထပ်တူထပ်မျှသော အကြောင်းအရာများနှင့် မက်ဆေ့ချ်များကို သင်ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ သင်စမ်းသပ်နေသည့် ဒြပ်စင်အတွက်သာမက သင့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်တစ်ခုလုံးအတွက်ပါ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုရလဒ်များအတွက် အသုံးပြုသည့်နေရာများ

• ဝဘ်ဆိုဒ်ဒီဇိုင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
• ဆင်းသက်သည့် စာမျက်နှာများကို တိုးတက်အောင်လုပ်ခြင်း။
• အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများ ဖော်ဆောင်ခြင်း။
• မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းမျက်နှာပြင်ကို အသုံးပြုရလွယ်ကူအောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
• ကြော်ငြာစာသားများနှင့် ပုံများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း။
• ထုတ်ကုန်စာမျက်နှာများကို ပြောင်းလဲခြင်းကို အဓိကထားပြုလုပ်ခြင်း။

သို့သော် A/B စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ သတိထားပါ ဒါက အရေးကြီးတယ်။ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု၊ စမ်းသပ်မှုကြာချိန်နှင့် နမူနာအရွယ်အစား စသည့်အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ တစ်ခုတည်းသောစမ်းသပ်မှု၏ရလဒ်များကိုတိကျပြတ်သားအဖြစ်မယူသင့်ပါ။ ယင်းအစား၊ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ A/B စမ်းသပ်ခြင်းကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ကြည့်ရှုပြီး ရလဒ်ဒေတာကို အခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများနှင့် တွဲဖက်အကဲဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ A/B စမ်းသပ်မှုများ မှန်ကန်သော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် ရလဒ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူ၏ အတွေ့အကြုံကို စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပြီး သင့်လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များ အောင်မြင်စေရန် ကူညီပေးပါမည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူဗဟိုပြုချဉ်းကပ်မှု၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စုဆောင်းထားသော ဒေတာသည် သုံးစွဲသူ၏ အပြုအမူကို နားလည်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးစေပြီး၊ ပြောင်းလဲနှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးပြီး လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ A/B စစ်ဆေးမှုများကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ပြီး ရလဒ်များကို ဂရုတစိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပြီး ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ရရှိနိုင်သည်။

A/B စမ်းသပ်မှုများအကြောင်း ပျော်စရာမှတ်စုများ

A/B စမ်းသပ်မှုများကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းကို တိုးမြှင့်ပေးရုံသာမက သင့်အသုံးပြုသူများအပေါ် နက်နဲသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။ စာမေးပွဲတိုင်းသည် သင်ယူခွင့်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ထိုသင်ယူမှုများသည် သင်၏အနာဂတ်ဒီဇိုင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို ပုံဖော်နိုင်သည်။ အောင်မြင်သော A/B စမ်းသပ်မှုသည် သင်၏နောက်ထပ် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်။

လေ့လာရေး	ထွေထွေထူးထူး	နမူနာ ဇာတ်လမ်း
အသုံးပြုသူ အပိုင်းခွဲခြင်း။	မတူညီသောအသုံးပြုသူအုပ်စုများသည် ကွဲပြားစွာတုံ့ပြန်နိုင်သည်ကို နားလည်ပါ။	အင်္ဂါရပ်အသစ်သည် ငယ်သောအသုံးပြုသူများကြား ရေပန်းစားနေသော်လည်း အသက်ကြီးသောအသုံးပြုသူများအတွက် ရှုပ်ထွေးစေနိုင်သည်။
စမ်းသပ်ချိန်၏အရေးပါမှု	လုံလောက်သောဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အရေးပါမှုရရှိရန်။	တိုတောင်းလွန်းသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် မှားယွင်းသောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
Single Variable Test	ရလဒ်များကို မှန်ကန်စွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ကိန်းရှင်တစ်ခုမျှသာ ပြောင်းလဲခြင်း။	ခေါင်းစဉ်နှင့် အရောင်နှစ်ခုစလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းပြောင်းခြင်းသည် မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုကို ထိရောက်ကြောင်း ပြောရန်ခက်ခဲစေသည်။
Hypothesis ထုတ်ပေးခြင်း။	အဘယ်ကြောင့် စာမေးပွဲကို ဖြေဆိုရသည်နှင့် မျှော်လင့်ထားသည်ကို ရှင်းလင်းပါ။	ခလုတ်အရောင်ပြောင်းခြင်းသည် ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းကို တိုးမြင့်စေသည်ဟု ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ယူဆချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

မအောင်မြင်သော စာမေးပွဲတိုင်းသည် အဖိုးတန်သည်ကို သတိရပါ။ ပျက်ကွက်မှုများသည် မည်သည့်နည်းလမ်းများ အလုပ်မဖြစ်သည်ကို ပြသခြင်းဖြင့် သင့်အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာအသုံးပြုရန် ကူညီပေးပါသည်။ အရေးကြီးတာက၊ စာမေးပွဲများမှ သင်ယူပါ။ ၎င်းကို စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းရန်။

A/B စမ်းသပ်မှုများကို စမ်းသပ်မှုအဖြစ် စဉ်းစားပါ။ သိပ္ပံနည်းကျနည်းလမ်းကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် သင်သည် တွေးခေါ်မှုများကို ဖန်တီး၊ စမ်းသပ်မှုများ လုပ်ဆောင်ရန်၊ ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာကာ ကောက်ချက်ဆွဲပါ။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သင့်ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝဘ်ဆိုက်ကို တိုးတက်စေရုံသာမက သင့်ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်မှုစွမ်းရည်ကိုလည်း ထက်မြက်စေမည်ဖြစ်သည်။

ကောက်ချက်ဆွဲရန် အဆင့်များ

1. ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် စုစည်းခြင်း။
2. စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ခြင်း။
3. ရလဒ်များကို ယူဆချက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။
4. ရရှိသော အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။
5. အနာဂတ်စမ်းသပ်မှုများအတွက် သင်ခန်းစာများကို သင်ယူပါ။

A/B စမ်းသပ်မှုများ ၎င်းသည် အဆုံးမရှိသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူသည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသောကြောင့်၊ သင်သည် အဆက်မပြတ်စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ဤစဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုနည်းလမ်းသည် သင့်အား ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် သာလွန်စေပြီး သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးစေမည်ဖြစ်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်၏ ဝဘ်ဆိုက်၏ ပြောင်းလဲနှုန်းများကို မည်သို့ တိုးမြှင့်နိုင်မည်နည်း။

A/B စမ်းသပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူများအပေါ် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ်ရှိ မတူညီသောဒြပ်စင်များ (ခေါင်းစီးများ၊ ပုံများ၊ ခလုတ်များ၊ စသည်) တို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုများ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး သင်၏ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုများကို အကြိမ်မည်မျှ ပြုလုပ်သင့်ပြီး ၎င်းတို့ကို အချိန်မည်မျှကြာအောင် လုပ်ဆောင်သင့်သနည်း။

A/B စစ်ဆေးမှုများ၏ ကြိမ်နှုန်းနှင့် ကြာချိန်သည် သင့်ဝဘ်ဆိုက်အသွားအလာ၊ သင်စမ်းသပ်နေသည့် အပြောင်းအလဲများ၏ အရေးပါမှုနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ရလဒ်များအတွက် လိုအပ်မှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။ လုံလောက်သောဒေတာစုဆောင်းရန် ရက်အတော်ကြာ သို့မဟုတ် ရက်သတ္တပတ်များစွာကြာ စမ်းသပ်မှုများ လုပ်ဆောင်ရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားသည်။ သင်၏အသွားအလာများလွန်းပါက၊ သင်သည် စစ်ဆေးမှုများကို ပိုမိုမကြာခဏလုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို အမြဲထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။

A/B စမ်းသပ်မှုတွင် မည်သည့် မက်ထရစ်များကို ကျွန်ုပ် ခြေရာခံသင့်သနည်း။

သင်ခြေရာခံသင့်သည့် မက်ထရစ်များသည် သင့်စမ်းသပ်မှု၏ ရည်ရွယ်ချက်အပေါ် မူတည်ပါသည်။ ဘုံမက်ထရစ်များတွင် ပြောင်းလဲနှုန်း၊ ကလစ်နှိပ်နှုန်း (CTR)၊ ဘောင်ပြန်နှုန်း၊ စာမျက်နှာပေါ်ရှိ အချိန်နှင့် ဝင်ငွေတို့ ပါဝင်သည်။ သို့သော်၊ ဥပမာ၊ ဖောင်တစ်ခု၏ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို စမ်းသပ်နေပါက၊ ဖောင်ပြီးစီးမှုနှုန်းကိုလည်း ခြေရာခံရန် အရေးကြီးပါသည်။

A/B စမ်းသပ်မှုတွင် တစ်ကြိမ်လျှင် အရာတစ်ခုထက်ပို၍ စမ်းသပ်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။ ဒါက မှန်ကန်တဲ့ ချဉ်းကပ်မှုလား။

အရာများစွာကို တစ်ပြိုင်နက် စမ်းသပ်ခြင်း (multivariate testing) ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုများက ရလဒ်များကို ထိခိုက်စေသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ပို၍ခက်ခဲနိုင်သည်။ ကနဦးတွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သောချဉ်းကပ်နည်းမှာ A/B စမ်းသပ်မှုများတွင် ကိန်းရှင်တစ်ခုတည်းကို စမ်းသပ်ရန်နှင့် ရလဒ်များကို ရှင်းလင်းရန်ဖြစ်သည်။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ သင်သည် အမျိုးမျိုးကွဲပြားသော စမ်းသပ်ခြင်းသို့ ဆက်သွားနိုင်သည်။

A/B စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားခြင်းမရှိပါက ကျွန်ုပ်ဘာလုပ်သင့်သနည်း။

A/B စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားခြင်းမရှိပါက၊ သင်သည် ပထမဆုံး စမ်းသပ်မှုကို သက်တမ်းတိုးပြီး ဒေတာပိုမိုစုဆောင်းရန် ကြိုးစားနိုင်သည်။ ထို့အပြင် သင်၏ယူဆချက်နှင့် စမ်းသပ်မှုထည့်သွင်းမှုကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ သင့်ပစ်မှတ်ပရိသတ်ကို မှန်ကန်စွာ ပစ်မှတ်ထားပြီး သင်စမ်းသပ်နေသည့် အပြောင်းအလဲများသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအပေါ် အဓိပ္ပာယ်သက်ရောက်ကြောင်း သေချာပါစေ။

A/B စမ်းသပ်မှုတွင် 'ထိန်းချုပ်မှု' နှင့် 'ကွဲလွဲမှု' ဟူသည် အဘယ်နည်း။

A/B စမ်းသပ်မှုတွင် 'ထိန်းချုပ်မှု' သည် မူရင်း၊ ရှိပြီးသား၊ မွမ်းမံထားသော ဗားရှင်းဖြစ်သည်။ 'ကွဲပြားခြင်း' သည် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ပြုပြင်မွမ်းမံထားသော သို့မဟုတ် ထည့်သွင်းထားသော ဗားရှင်းဖြစ်သည်။ A/B စမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် ကွဲပြားမှု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် မည်သည့်ဗားရှင်းပိုကောင်းကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။

မိုဘိုင်းအက်ပ်များတွင် A/B စမ်းသပ်မှုကိုလည်း သုံးနိုင်ပါသလား။

ဟုတ်ပါသည်၊ A/B စမ်းသပ်ခြင်းကို မိုဘိုင်းအက်ပ်များတွင်လည်း တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် ပြောင်းလဲမှုများအပေါ် ခလုတ်အရောင်များ (ခလုတ်အရောင်များ၊ စာသား၊ အပြင်အဆင်များ စသည်ဖြင့်) ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ မိုဘိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများစွာသည် မိုဘိုင်း A/B စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် ပေါင်းစပ်အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်သည်။

A/B စမ်းသပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများ ရှိပါသလား။

ဟုတ်ပါသည်၊ A/B စမ်းသပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ရှိပါသည်။ အထင်မှားစေသော သို့မဟုတ် ခြယ်လှယ်သောပြောင်းလဲမှုများကို ရှောင်ရှားရန်၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိရန်နှင့် သုံးစွဲသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား ကာကွယ်ရန် အရေးကြီးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများကို လှည့်ဖြားရန် ကြိုးပမ်းသည့် အထင်အမြင်လွဲမှားစေသော လျှော့စျေး ကမ်းလှမ်းချက်များကို ရှောင်ပါ။

နောက်ထပ် အချက်အလက်- A/B စမ်းသပ်ခြင်းအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။

နောက်ထပ် အချက်အလက်- A/B Testing နှင့်ပတ်သက်သော နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက်၊ VWO သို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။