A/B ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਵਿਕਰੀ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੀਕਾ

ਵਿਕਰੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਢੰਗ, ਜਿਸਨੂੰ A/B ਟੈਸਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾੜਿਆ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਲਾਗ ਲੇਖ ‘A/B ਟੈਸਟ’ ਦੀ ਪੂਰੀ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਸੰਝਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। A/B ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਗੱਲਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੂਲ, ਫ਼ਲਦਾਇਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵੀ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਪਾਠਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਡਾਟਾ ਵਿਸਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਵੀ ਜ਼ੋੜ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਲੇਖ ਵਿੱਚ A/B ਟੈਸਟ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵੀ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਾਕਤਵਰ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਚੀਰੀ-ਛਿਰੀ ਵਰਤ ਸਕੋ।

A/B ਟੈਸਟ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?

A/B ਟੈਸਟ ਵੈਬ-ਡੀਵੈਲਪਮੈਂਟ ਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਚ ਆਮ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੋ ਵਰਜਨਾਂ (A ਤੇ B) ਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕੰਮ (ਜਿਵੇਂ ਵਧੀਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦਰ, ਵਧੇਰੇ ਕਲਿੱਕ) ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਤੇ, ਕਿਹੜਾ ਤਰੀਕਾ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਜਾਂ ਉਪਲਾਈ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਵਰਜਨ ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਇੰਨੇ-ਇੰਨੇ ਵਿਅਕਤੀ randomly ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤੇ ਉਸਮੈਂ ਅਖ਼ੀਰਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਕਿਸੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪੇਜ ‘ਦੇ ਖਰੀਦੋ ਬਟਨ ਦਾ ਰੰਗ ਬਦਲਕੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਧ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਰੰਗ ਕਾਰਗਰ ਹੈ। ਵਰਜਨ A ਵਿੱਚ ਬਟਨ ਲਾਲ, B ਵਿੱਚ ਨੀਲਾ। ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੋਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇਕ randomly ਵਿਖਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਅੈਨਾ ਅਨਾਜ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਰੰਗ ਫਾਇਦਾਮੰਦ ਹੈ।

• A/B ਟੈਸਟ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ
  * ਹਿਪੋਥੀਸਿਸ (ਉਕਥਨ) ਬਣਾਉਣ: ਕੀ ਚੇਜ ਕਰਨੀਆਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀ ਰੱਖਣੀ ਹੈ
  * Audience ਚੁਣਨਾ: ਕਿਸ ਯੂਜ਼ਰ ਗਰੂਪ ‘ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ
  * ਦੁਜਾ ਵਰਜਨ ਬਣਾਉਣਾ: Original (A) ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ B ਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ
  * ਪ੍ਰਯੋਗ: ਯੂਜ਼ਰ random A ਜਾਂ B ਵਿਚੋਂ ਕੀਵੇਂ
  * ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ: ਹਰ ਦੋਨੀਆਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਕਾਰਗਰਤਾ ਦਰ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ
  * ਵਿਸਲੇਸ਼ਣ: ਕਿ ਡਾਟੇ ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਵਰਜਨ ਬਿਹਤਰ ਹੈ

A/B ਟੈਸਟ ਸਿਰਫ਼ ਰੰਗ ਦੀ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਲੇਖ, ਟੈਕਸਟ, ਇਮੇਜ, ਫਾਰਮ ਫੀਲਡ, ਪੇਜ ਲੇਆਉਟ, ਆਦਿ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਗਰਾਂਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟੈਸਟ ਦਾ ਟੀਕਾ ਅਤੇ ਵਿਸਲੇਸ਼ਣ ਸਹੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਸਹੀ ਵਿਸਲੇਸ਼ਣ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ optimisation ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਅੱਖੇਰਾਂ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।

| ਮੈਟਰਿਕ | A ਵਰਜਨ | B ਵਰਜਨ |
| ----------------------- | ----------- | ----------- |
| ਤਬਦੀਲੀ ਦਰ (Conversion Rate) | %2 | %3.5 |
| ਕਲਿੱਕ-ਥਰੂ ਦਰ (Click Rate) | %5 | %7 |
| ਬਾਊਂਸ ਦਰ (Bounce Rate) | %40 | %30 |
| ਔਸਤ ਪੇਜ-ਤੇ ਟਿਕਣ ਸਮਾਂ | 2 ਮਿੰਟ | 3 ਮਿੰਟ |

A/B ਟੈਸਟ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਜਾਂ ਐਪਲਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕਾਰਗਰਤਾ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਣ ਲਈ ਮੋਹਰੀ ਯੰਤਰ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਯੂਜ਼ਰਜ਼ ਦੀ ਸੋਚ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹੀ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਵਿਕਰੀ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਨੂੰ ਸੁਲਭ ਬਨਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਬਾਕ-ਬਾਕ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਤੇ ਨਵੇਂ ਪਾਠ ਸਿੱਖਣਾ — optimisation ਵਿਚ ਕਾਮਯਾਬੀ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ।

A/B ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਵਿਕਰੀ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਮਹੱਤਵ

ਅੱਜ ਦੀ ਕਟੜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਦੁਨੀਆ ‘ਚ, ਵਿਕਰੀ ਵਧਾਉਣਾ ਹਰ ਵਪਾਰੀ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਲੱਖ ਹੈ। ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਰਸਤੇ ਹਨ, ਪਰ A/B ਟੈਸਟ data-ਅਧਾਰਤ ਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਮੀਤਿ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।