பயனர் அனுபவத்தை (UX) மேம்படுத்துவதற்கு A/B சோதனை ஒரு முக்கியமான கருவியாகும். எனவே, A/B சோதனைகள் என்றால் என்ன, அவை ஏன் முக்கியம்? இந்த வலைப்பதிவு இடுகை A/B சோதனையின் அடிப்படைக் கொள்கைகள், அதன் பல்வேறு வகைகள் மற்றும் பயனர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதில் அதன் பங்கு ஆகியவற்றை ஆராய்கிறது. இது வெற்றிகரமான A/B சோதனைக்கான உதவிக்குறிப்புகளை வழங்குகிறது மற்றும் தோல்வியுற்ற சோதனைகளுக்கான பொதுவான காரணங்களைக் குறிக்கிறது. இது A/B சோதனைக்கான சிறந்த கருவிகள் மற்றும் அளவீடு மற்றும் பகுப்பாய்வு முறைகளை விளக்குகிறது, பயனர் அனுபவத்தில் முடிவுகளின் தாக்கத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இது A/B சோதனை குறித்த பயனுள்ள உதவிக்குறிப்புகளுடன் உங்கள் பயனர் மையப்படுத்தப்பட்ட உகப்பாக்க பயணத்தை வழிநடத்துகிறது.

A/B தேர்வுகள்: அவை என்ன, அவை ஏன் முக்கியம்?

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை (UX) மேம்படுத்துவதற்கும் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதற்கும் சோதனை ஒரு சக்திவாய்ந்த முறையாகும். அடிப்படையில், எந்தப் பதிப்பு சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்க, உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது பயன்பாட்டின் இரண்டு வெவ்வேறு பதிப்புகளை (A மற்றும் B) சீரற்ற பயனர்களுக்குக் காண்பிப்பதே இதன் நோக்கமாகும். இந்த சோதனைகள், வடிவமைப்பு, உள்ளடக்கம் அல்லது செயல்பாட்டில் ஏற்படும் மாற்றங்களின் தாக்கத்தை உறுதியான தரவுகளுடன் பயனர் நடத்தையில் அளவிட உங்களை அனுமதிக்கின்றன.

யூகம் அல்லது உள்ளுணர்வை மட்டும் நம்பாமல், உண்மையான பயனர் தரவை அடிப்படையாகக் கொண்டு முடிவுகளை எடுக்க A/B சோதனை உங்களை அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மின்வணிக தளத்தில் வாங்கு பொத்தானின் நிறத்தை மாற்றுவதன் மூலம், எந்த நிறம் அதிக கிளிக்குகளை ஈர்க்கிறது, எனவே, அதிக விற்பனையை தீர்மானிக்க A/B சோதனையைப் பயன்படுத்தலாம். பயனர்கள் என்ன விரும்புகிறார்கள், எதற்கு அவர்கள் சிறப்பாக பதிலளிக்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள இந்த அணுகுமுறை உங்களுக்கு உதவுகிறது.

மெட்ரிக்	பதிப்பு A	பதிப்பு பி
கிளிக் த்ரூ ரேட் (CTR)	%2.5 அறிமுகம்	%3.8 அறிமுகம்
மாற்று விகிதம்	%1.0	%1.5 அறிமுகம்
பவுன்ஸ் வீதம்	%45	%38
சராசரி அமர்வு காலம்	2:30	3:15

A/B சோதனையின் முக்கியத்துவம் என்னவென்றால், அது வணிகங்கள் தொடர்ந்து மேம்படவும் போட்டி நன்மையைப் பெறவும் அனுமதிக்கிறது. சிறிய மாற்றங்கள் கூட குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும் என்பதால், A/B சோதனை பயனர் அனுபவத்தை தொடர்ந்து மேம்படுத்தவும் உங்கள் வணிக இலக்குகளை விரைவாக அடையவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது.

வேலையில் A/B சோதனைகள் இது மிகவும் முக்கியமானது என்பதற்கான சில முக்கிய காரணங்கள் இங்கே:

• தரவு உந்துதல் முடிவுகள்: இது யூகங்களின் அடிப்படையில் அல்ல, உண்மையான பயனர் நடத்தையின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
• பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துதல்: இது பயனர்கள் உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது பயன்பாட்டில் அதிக மகிழ்ச்சிகரமான மற்றும் உற்பத்தி நேரத்தை செலவிட அனுமதிக்கிறது.
• அதிகரிக்கும் மாற்று விகிதங்கள்: இது விற்பனை, பதிவுகள் அல்லது பிற முக்கிய அளவீடுகளில் முன்னேற்றங்களை அடைய உதவுகிறது.
• அபாயங்களைக் குறைத்தல்: பெரிய மாற்றங்களைச் செய்வதற்கு முன் சிறிய அளவிலான சோதனையில் சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் காண இது உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம்: உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது செயலியை தொடர்ந்து மேம்படுத்துவதன் மூலம் போட்டி நன்மையைப் பெற இது உதவுகிறது.

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துதல், மாற்று விகிதங்களை அதிகரித்தல் மற்றும் வணிக இலக்குகளை அடைதல் ஆகியவற்றில் இது ஒரு முக்கிய பகுதியாகும். இந்த முறை பயனர்கள் என்ன விரும்புகிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் அவர்களுக்கு சிறந்த அனுபவத்தை வழங்கவும் உதவுகிறது.

A/B சோதனையின் அடிப்படைக் கோட்பாடுகள் என்ன?

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை (UX) மேம்படுத்துவதற்கும் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதற்கும் A/B சோதனை ஒரு சக்திவாய்ந்த முறையாகும். எந்தப் பதிப்பு சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்க, இந்த சோதனைகள் ஒரு வலைப்பக்கம், பயன்பாடு அல்லது சந்தைப்படுத்தல் பொருளின் இரண்டு வெவ்வேறு பதிப்புகளை (A மற்றும் B) ஒப்பிடுகின்றன. இருப்பினும், A/B சோதனை பயனுள்ளதாக இருக்க, சில அடிப்படைக் கொள்கைகளைப் பின்பற்றுவது அவசியம். சோதனைகள் சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டு, செயல்படுத்தப்பட்டு, பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டு, அர்த்தமுள்ள முடிவுகளைப் பெறுவதை உறுதிசெய்ய இந்தக் கொள்கைகள் உதவுகின்றன.

A/B சோதனையின் மிக முக்கியமான கொள்கைகளில் ஒன்று, ஒரு கருதுகோளை உருவாக்குவதுஒவ்வொரு சோதனைக்கும் ஒரு காரணம் இருக்க வேண்டும், மேலும் அந்தக் காரணம் ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலைத் தீர்க்க அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட முன்னேற்றத்தைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு கருதுகோளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்க வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, எங்கள் முகப்புப்பக்கத்தில் உள்ள "வாங்க" பொத்தானின் நிறத்தை சிவப்பு நிறத்தில் இருந்து பச்சை நிறமாக மாற்றுவது கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களை அதிகரிக்கும் என்பது ஒரு கருதுகோளாக இருக்கலாம். ஒரு கருதுகோள் சோதனையின் நோக்கத்தை தெளிவாக வரையறுக்கிறது மற்றும் முடிவுகளை விளக்குவதை எளிதாக்குகிறது. உங்கள் கருதுகோளை ஆதரிக்க தரவு இருப்பதும் முக்கியம்; பயனர் நடத்தை, சந்தை ஆராய்ச்சி அல்லது முந்தைய சோதனை முடிவுகள் உங்கள் கருதுகோளின் அடிப்படையை உருவாக்கலாம்.

A/B சோதனை படிகள்

1. கருதுகோளை உருவாக்குதல்: நீங்கள் மேம்படுத்த விரும்பும் பகுதியை அடையாளம் கண்டு ஒரு கருதுகோளை உருவாக்குங்கள்.
2. இலக்கு நிர்ணயம்: சோதனையின் வெற்றி அளவீட்டை (எ.கா., கிளிக்-த்ரூ வீதம், மாற்று விகிதம்) தெளிவாக வரையறுக்கவும்.
3. சோதனை வடிவமைப்பு: இரண்டு வெவ்வேறு பதிப்புகளை (A மற்றும் B) உருவாக்கி, சோதனையின் போது எந்தப் பயனர்கள் எந்தப் பதிப்பைப் பார்ப்பார்கள் என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்.
4. தரவு சேகரிப்பு: சோதனையைத் தொடங்கி போதுமான தரவைச் சேகரிக்கவும். புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளைப் பெற போதுமான எண்ணிக்கையிலான பயனர்களைச் சென்றடைவது முக்கியம்.
5. பகுப்பாய்வு: சேகரிக்கப்பட்ட தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, எந்த பதிப்பு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்.
6. விண்ணப்பம்: வெற்றி பெற்ற பதிப்பைச் செயல்படுத்தி, பயனர் அனுபவத்தைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்துங்கள்.

A/B சோதனையில் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மற்றொரு முக்கியமான கொள்கை: சரியான இலக்கு பார்வையாளர்களை தீர்மானிப்பதாகும்உங்கள் இலக்கு பார்வையாளர்களின் பண்புகளைப் பொறுத்து உங்கள் சோதனைகளின் முடிவுகள் மாறுபடலாம். எனவே, குறிப்பிட்ட மக்கள்தொகை, ஆர்வங்கள் அல்லது நடத்தை முறைகள் கொண்ட பயனர்களுக்காக உங்கள் சோதனைகளை வடிவமைப்பது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளைத் தரும். மேலும், உங்கள் சோதனைகளை வெவ்வேறு பிரிவுகளாகப் பிரிப்பதன் மூலம், எந்தப் பிரிவுகள் எந்த மாற்றங்களுக்கு அதிக உணர்திறன் கொண்டவை என்பதை நீங்கள் அடையாளம் காணலாம். இது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பயனர் அனுபவங்களை உருவாக்கவும், உங்கள் மாற்று விகிதங்களை மேலும் அதிகரிக்கவும் உதவும்.

தொடர்ச்சியான சோதனை மற்றும் கற்றல் "A/B சோதனை" என்ற கொள்கை, A/B சோதனைகளின் வெற்றிக்கு மிகவும் முக்கியமானது. A/B சோதனை என்பது ஒரு முறை மட்டுமே செய்யப்படும் தீர்வல்ல; இது தொடர்ச்சியான மேம்பாட்டு செயல்முறையின் ஒரு பகுதியாகும். உங்கள் சோதனை முடிவுகளை கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், பயனர் நடத்தை பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம் மற்றும் அதற்கேற்ப எதிர்கால சோதனைகளை வடிவமைக்கலாம். வெற்றிகரமான சோதனை பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதோடு மாற்று விகிதங்களையும் அதிகரிப்பது மட்டுமல்லாமல், உங்கள் பயனர்கள் என்ன விரும்புகிறார்கள் மற்றும் என்ன மதிக்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் உதவுகிறது. இது, நீண்ட காலத்திற்கு வாடிக்கையாளர் விசுவாசத்தையும் பிராண்ட் மதிப்பையும் அதிகரிக்கிறது.

வெற்றிகரமான A/B சோதனைக்கான உதவிக்குறிப்புகள்

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை (UX) தொடர்ந்து மேம்படுத்துவதற்கும் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதற்கும் இது மிகவும் பயனுள்ள வழிகளில் ஒன்றாகும். இருப்பினும், வெற்றிகரமான முடிவுகளை உறுதிசெய்ய சில முக்கிய விஷயங்களைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த உதவிக்குறிப்புகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், உங்கள் சோதனைகள் மிகவும் பயனுள்ள மற்றும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளைத் தருவதை உறுதிசெய்யலாம்.

A/B சோதனையில் வெற்றி பெறுவதற்கான திறவுகோல்களில் ஒன்று துல்லியமான கருதுகோள்களை உருவாக்குவதாகும். இந்த கருதுகோள்கள் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் பயனர் நடத்தையை அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்க வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, முகப்புப் பக்கத் தலைப்பை மிகவும் கவர்ச்சிகரமானதாக மாற்றுவது கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களை அதிகரிக்கக்கூடும் என்று நீங்கள் கருதலாம். ஒரு நல்ல கருதுகோள் உங்கள் சோதனை முடிவுகளை விளக்குவதையும் பயன்படுத்துவதையும் எளிதாக்கும் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்.

சோதனைக்கான தேவைகள்

• தெளிவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய இலக்குகளை அமைக்கவும்.
• பயனர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் கருதுகோள்களை உருவாக்குங்கள்.
• ஒரு நேரத்தில் ஒரு மாறியை மட்டும் சோதிக்கவும்.
• போதுமான போக்குவரத்து நெரிசல் இருப்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.
• சோதனை காலத்தை சரியாக அமைக்கவும் (பொதுவாக 1-2 வாரங்கள்).
• சோதனை முடிவுகளை கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்து விளக்குங்கள்.

வெற்றிகரமான A/B சோதனை சரியான கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதையும் சார்ந்துள்ளது. Google Optimize, Optimizely மற்றும் VWO போன்ற தளங்கள் A/B சோதனைகளை எளிதாக உருவாக்க, நிர்வகிக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய உங்களை அனுமதிக்கின்றன. இந்த கருவிகள் உங்கள் சோதனை முடிவுகளை இன்னும் விரிவாக பகுப்பாய்வு செய்யவும் பயனர் நடத்தையை நன்கு புரிந்துகொள்ளவும் உங்களை அனுமதிக்கின்றன. மேலும், இந்த கருவிகள் பெரும்பாலும் பிரிவு அம்சங்களை வழங்குகின்றன, இது வெவ்வேறு பயனர் குழுக்களுக்கு தனித்தனி சோதனைகளை நடத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.

துப்பு	விளக்கம்	முக்கியத்துவம்
சரியான இலக்கு நிர்ணயம்	சோதனையின் நோக்கத்தை தெளிவாக வரையறுக்கவும் (எ.கா., கிளிக்-த்ரூ வீதம், மாற்று வீதம்).	உயர்
ஒற்றை மாறி சோதனை	ஒரு சோதனைக்கு ஒரு உறுப்பை மட்டும் மாற்றவும் (எ.கா. தலைப்பு, பொத்தான் நிறம்).	உயர்
போதுமான போக்குவரத்து	தேர்வுக்கு போதுமான பார்வையாளர்கள் இருப்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.	உயர்
புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம்	முடிவுகள் புள்ளிவிவர ரீதியாக முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.	உயர்

A/B சோதனை முடிவுகளை மதிப்பிடும்போது புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்திற்கு கவனம் செலுத்துவது முக்கியம். புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம் என்பது பெறப்பட்ட முடிவுகள் சீரற்றவை அல்ல, உண்மையான விளைவைக் கொண்டிருப்பதைக் குறிக்கிறது. எனவே, உங்கள் சோதனை முடிவுகளை மதிப்பிடும்போது நீங்கள் நம்பிக்கை இடைவெளிகள் மற்றும் p-மதிப்புகளைச் சரிபார்க்க வேண்டும். A/B சோதனைதொடர்ச்சியான கற்றல் மற்றும் மேம்பாட்டு செயல்முறையின் ஒரு பகுதியாகும்.

A/B சோதனைகள்: பல்வேறு வகையான A/B சோதனைகள் என்ன?

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை (UX) மேம்படுத்துவதற்கும் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதற்கும் A/B சோதனை ஒரு சக்திவாய்ந்த முறையாகும். இருப்பினும், அனைத்து A/B சோதனைகளும் சமமாக உருவாக்கப்படவில்லை. வெவ்வேறு இலக்குகள் மற்றும் சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ற பல்வேறு வகையான A/B சோதனைகள் உள்ளன. இந்த பன்முகத்தன்மை சந்தைப்படுத்துபவர்கள் மற்றும் தயாரிப்பு உருவாக்குநர்கள் தங்கள் சோதனை செயல்முறைகளை மிகவும் திறம்பட நிர்வகிக்கவும் மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது.

A/B சோதனைகள் எந்த வகை உங்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது என்பதைத் தீர்மானிப்பது உங்கள் சோதனையின் வெற்றிக்கு மிகவும் முக்கியமானது. இந்த முடிவை எடுக்கும்போது, சோதனையின் நோக்கம், கிடைக்கக்கூடிய வளங்கள் மற்றும் நோக்கம் கொண்ட முடிவுகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு எளிய தலைப்பு மாற்றத்தின் தாக்கத்தை அளவிட ஒரு பாரம்பரிய A/B சோதனை போதுமானதாக இருக்கலாம், அதே நேரத்தில் மிகவும் சிக்கலான பக்க வடிவமைப்பின் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கு ஒரு பன்முக சோதனை மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.

• A/B சோதனை வகைகள்
• கிளாசிக் A/B சோதனைகள்
• பன்முக சோதனைகள்
• பல பக்க சோதனைகள்
• சர்வர்-சைடு சோதனைகள்
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சோதனைகள்

கீழே உள்ள அட்டவணை பல்வேறு வகையான A/B சோதனைகளின் முக்கிய அம்சங்களையும் அவற்றை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதையும் ஒப்பிடுகிறது. இந்த ஒப்பீடு உங்கள் திட்டத்திற்கு எந்த வகையான சோதனை சிறந்தது என்பதை தீர்மானிக்க உதவும்.

சோதனை வகை	முக்கிய அம்சங்கள்	அதை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்?	மாதிரி காட்சி
கிளாசிக் A/B சோதனை	ஒரே மாறியின் இரண்டு வெவ்வேறு பதிப்புகளை ஒப்பிடுகிறது.	எளிய மாற்றங்களின் தாக்கத்தை அளவிட.	ஒரு பொத்தானின் நிறத்தை மாற்றுதல்.
பன்முக சோதனை	பல மாறிகளின் சேர்க்கைகளைச் சோதிக்கிறது.	சிக்கலான பக்க வடிவமைப்புகளை மேம்படுத்த.	தலைப்புச் செய்திகள், படங்கள் மற்றும் உரை ஆகியவற்றின் சேர்க்கைகளைச் சோதித்தல்.
பல பக்க சோதனை	இது தொடர்ச்சியான பக்கங்களில் பயனரின் நடத்தையைச் சோதிக்கிறது.	விற்பனை புனல் உகப்பாக்கத்திற்கு.	செக்அவுட் செயல்பாட்டில் சோதனை படிகள்.
சர்வர்-சைடு சோதனை	சேவையகப் பக்கத்தில் செய்யப்பட்ட மாற்றங்களின் விளைவைச் சோதிக்கிறது.	வழிமுறைகள் அல்லது பின்தள அம்சங்களின் தாக்கத்தை அளவிட.	பரிந்துரை இயந்திரத்தின் செயல்திறனைச் சோதித்தல்.

கிளாசிக் A/B சோதனைகள்

பாரம்பரியம் A/B சோதனைகள்A/B சோதனை என்பது மிகவும் அடிப்படையான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் சோதனை வகையாகும். இந்த முறையில், ஒரு வலைப்பக்கம் அல்லது பயன்பாட்டின் ஒற்றை உறுப்பு (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தலைப்பு, ஒரு பொத்தான் அல்லது ஒரு படம்) வெவ்வேறு பதிப்புகளுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. எந்தப் பதிப்பு சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிப்பதே குறிக்கோள் (எடுத்துக்காட்டாக, அதிக கிளிக்-த்ரூ விகிதம் அல்லது மாற்று விகிதம்). கிளாசிக் A/B சோதனை பொதுவாக விரும்பப்படுகிறது, ஏனெனில் இது விரைவாகவும் செயல்படுத்த எளிதாகவும் இருக்கும்.

பன்முக A/B சோதனைகள்

பன்முகத்தன்மை கொண்ட A/B சோதனைகள்மிகவும் சிக்கலான வகை சோதனை என்பது ஒரே நேரத்தில் பல மாறிகளைச் சோதிப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த முறை பல்வேறு கூறுகளின் (எ.கா., தலைப்பு, படம் மற்றும் உரை) பல்வேறு சேர்க்கைகளை உருவாக்குவதையும், பயனர்களை இந்த வெவ்வேறு மாறுபாடுகளுக்கு வெளிப்படுத்துவதையும் உள்ளடக்கியது. எந்த சேர்க்கை சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிப்பதே இதன் குறிக்கோள். சிக்கலான பக்க வடிவமைப்புகள் அல்லது சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை மேம்படுத்துவதற்கு பன்முக சோதனை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

A/B சோதனை மூலம் பயனர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வது

A/B சோதனைகள்உங்கள் வலைத்தளம், செயலி அல்லது சந்தைப்படுத்தல் பொருட்களுடன் பயனர்கள் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள ஒரு சக்திவாய்ந்த வழி. இரண்டு பதிப்புகளை (A மற்றும் B) உருவாக்கி, எது சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதைக் கவனிப்பதன் மூலம், பயனர் நடத்தை பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம். இந்தத் தகவலை மாற்று விகிதங்களை அதிகரிக்கவும், பயனர் திருப்தியை மேம்படுத்தவும், உங்கள் ஒட்டுமொத்த வணிக இலக்குகளை அடையவும் பயன்படுத்தலாம்.

A/B சோதனை எந்த வடிவமைப்பு சிறப்பாகத் தெரிகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்க உதவுவது மட்டுமல்லாமல், பயனர்கள் ஏன் ஒரு குறிப்பிட்ட வழியில் நடந்துகொள்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பொத்தானின் நிறத்தை மாற்றுவது கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களை எவ்வாறு பாதிக்கிறது அல்லது வேறுபட்ட தலைப்பு பயனர்கள் ஒரு பக்கத்தில் எவ்வளவு நேரம் செலவிடுகிறார்கள் என்பதை எவ்வாறு மாற்றுகிறது என்பதை நீங்கள் பார்க்கலாம். இந்த ஆழமான புரிதல் எதிர்கால வடிவமைப்பு முடிவுகளை மேலும் தகவலறிந்த முறையில் எடுக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.

மெட்ரிக்	மாறுபாடு A	மாறுபாடு பி	தீர்வு
கிளிக் த்ரூ ரேட் (CTR)	%5 அறிமுகம்	%7 அறிமுகம்	B varyasyonu %40 daha iyi
மாற்று விகிதம்	%2 அறிமுகம்	%3 அறிமுகம்	B varyasyonu %50 daha iyi
பவுன்ஸ் வீதம்	%40	%30	B varyasyonu %25 daha iyi
பக்கத்தில் தங்கியிருக்கும் காலம்	2 நிமிடங்கள்	3 நிமிடங்கள்	B varyasyonu %50 daha iyi

A/B சோதனையிலிருந்து பெறப்படும் தரவு, பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்த உறுதியான நடவடிக்கைகளை எடுக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. பயனர்கள் எதை மதிக்கிறார்கள், எங்கு போராடுகிறார்கள், எது அவர்களை இயக்குகிறது என்பதை நன்கு புரிந்துகொள்ள இந்தத் தரவு உங்களை அனுமதிக்கிறது. இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தி, உங்கள் பயனர்களின் தேவைகள் மற்றும் எதிர்பார்ப்புகளின் அடிப்படையில் உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது பயன்பாட்டை மேம்படுத்தலாம்.

A/B சோதனை மூலம் பெறப்பட்ட தரவு

• எந்த வடிவமைப்பு கூறுகள் பயனர்களை மிகவும் கவர்ந்திழுக்கின்றன?
• எந்த தலைப்புச் செய்திகள் அதிக கவனத்தை ஈர்க்கின்றன?
• எந்த நடவடிக்கை அழைப்புகள் (CTAக்கள்) மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்?
• வலைத்தள பயனர்கள் எந்த படிகளை முடிப்பதில் சிரமப்படுகிறார்கள்?
• வெவ்வேறு மக்கள்தொகை குழுக்களிடையே நடத்தை வேறுபாடுகள்

A/B சோதனைகள்இது ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாகும், இது பயனர் மையப்படுத்தப்பட்ட அணுகுமுறையை எடுக்கவும் பயனர் அனுபவத்தைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்தவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. இதன் விளைவாக வரும் தரவை முறையாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், பயனர் நடத்தையை நீங்கள் நன்கு புரிந்துகொண்டு உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது பயன்பாட்டின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம்.

A/B சோதனைகள் தோல்வியடைவதற்கான பொதுவான காரணங்கள்

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதற்கும் A/B சோதனை ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இருப்பினும், சரியாக செயல்படுத்தப்படாவிட்டால், இந்த சோதனைகள் தவறான முடிவுகளை உருவாக்கி மோசமான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். தோல்வியுற்ற A/B சோதனைகளுக்கான பொதுவான காரணங்களில் போதுமான மாதிரி அளவு இல்லாதது, தவறான அளவீடுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது, குறுகிய சோதனை நேரங்கள் மற்றும் பிரிவு பிழைகள் ஆகியவை அடங்கும். A/B சோதனைகளின் வெற்றியை அதிகரிக்க இந்த தவறுகளைக் கண்டறிந்து தடுப்பது மிக முக்கியம்.

நம்பகமான முடிவுகளை வழங்க, போதுமான எண்ணிக்கையிலான பயனர்களிடமிருந்து தரவை A/B சோதனை சேகரிக்க வேண்டும். போதுமான மாதிரி அளவு இல்லாததால் புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளைப் பெறுவது கடினமாகி, தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சிறிய மின்வணிக தளத்தில் ஒரு A/B சோதனை குறுகிய காலத்தில் அதிக மாற்று விகிதத்தைக் காட்டினாலும், இந்த முடிவுகள் பொதுவானதாக இருக்காது. எனவே, சோதனையைத் தொடங்குவதற்கு முன், புள்ளிவிவர சக்தி பகுப்பாய்வு போதுமான மாதிரி அளவை தீர்மானிப்பது முக்கியம்.

பிழை வகை	விளக்கம்	சாத்தியமான விளைவுகள்
போதுமான மாதிரி அளவு இல்லை.	சோதனைக்கு போதுமான பயனர் தரவைச் சேகரிக்கவில்லை.	புள்ளிவிவர ரீதியாக முக்கியமற்ற முடிவுகள், தவறான முடிவுகள்.
தவறான அளவீட்டுத் தேர்வு	சோதனையின் குறிக்கோள்களுடன் சீரமைக்கப்படாத அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துதல்.	தவறான முடிவுகள், தேர்வுமுறை தோல்வி.
குறுகிய சோதனை நேரம்	பருவகால மாற்றங்கள் அல்லது வெளிப்புற காரணிகளை கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளாமல் குறுகிய காலத்தில் தேர்வை முடித்தல்.	பருவகால விளைவுகளைப் புறக்கணித்து, தவறான முடிவுகள்.
பிரிவுப் பிழைகள்	பயனர்கள் சரியாகப் பிரிக்கப்படவில்லை அல்லது பிரிவுகள் பரிசீலிக்கப்படவில்லை.	தவறான முடிவுகள், வெவ்வேறு பயனர் குழுக்களின் நடத்தையைப் புறக்கணித்தல்.

A/B சோதனைகளின் வெற்றிக்கு சரியான அளவீடுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதும் மிக முக்கியமானது. சோதனையின் நோக்கத்துடன் ஒத்துப்போகாத அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு படிவத்தின் வடிவமைப்பைச் சோதிக்கும்போது படிவ நிறைவு விகிதங்களில் மட்டுமே கவனம் செலுத்துவது, படிவத்தின் எந்தப் பகுதிகள் பயனர்களுக்கு சவாலானவை என்பதை கவனிக்காமல் போகலாம். அதற்கு பதிலாக, பிழை விகிதங்கள் மற்றும் படிவத்தின் ஒவ்வொரு பகுதியிலும் செலவிடப்பட்ட நேரம் போன்ற அளவீடுகளைக் கருத்தில் கொள்வது மிகவும் விரிவான பகுப்பாய்வை வழங்கும்.

A/B தேர்வுகளில் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

• கருதுகோளை உருவாக்குதல்: சோதனையின் நோக்கத்தையும் எதிர்பார்க்கப்படும் விளைவையும் தெளிவாக வரையறுக்கவும்.
• மாதிரி அளவு: புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளைப் பெற போதுமான பயனர் தரவைச் சேகரிக்கவும்.
• சோதனை காலம்: பருவகால மாற்றங்கள் மற்றும் வெளிப்புற காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, போதுமான காலத்திற்கு சோதனையை இயக்கவும்.
• பிரிவு: பயனர்களைத் துல்லியமாகப் பிரிப்பதன் மூலம் வெவ்வேறு குழுக்களின் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள்.
• சரியான அளவீடுகள்: சோதனையின் இலக்குகளுடன் ஒத்துப்போகும் அளவீடுகளைத் தேர்ந்தெடுத்து அவற்றைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும்.
• புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம்: முடிவுகள் புள்ளிவிவர ரீதியாக முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

A/B சோதனையின் மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் சோதனை கால அளவு. சோதனை கால அளவைக் குறைவாக வைத்திருப்பது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், குறிப்பாக பருவகால மாற்றங்கள் அல்லது வெளிப்புற காரணிகள் செல்வாக்கு செலுத்தும் போது. எடுத்துக்காட்டாக, கோடையில் நடத்தப்படும் A/B சோதனையின் போது ஒரு ஆடை நிறுவனம் ஒரு குறிப்பிட்ட பொருளின் விற்பனை அதிகரிப்பதைக் கவனிக்கலாம். இருப்பினும், இந்த முடிவுகள் குளிர்காலத்தில் அவ்வளவு பயனுள்ளதாக இருக்காது. எனவே, சோதனை கால அளவை தீர்மானிக்கும்போது பருவகால மாற்றங்கள் மற்றும் வெளிப்புற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.

பிரிவுப் பிழைகள் இது A/B சோதனைகள் தோல்வியடையவும் வழிவகுக்கும். பயனர்களை சரியாகப் பிரிக்கத் தவறினால் அல்லது பிரிவுகளைப் புறக்கணித்தால், வெவ்வேறு பயனர் குழுக்களின் நடத்தையை கவனிக்காமல் போகலாம். எடுத்துக்காட்டாக, புதிய மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள பயனர்களின் நடத்தை வேறுபடலாம். எனவே, A/B சோதனைகளை நடத்தும்போது, பயனர்களைப் பிரிவுகளாகப் பிரித்து ஒவ்வொரு பிரிவுக்கும் தனித்தனி பகுப்பாய்வுகளைச் செய்வது மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளைத் தரும்.

A/B சோதனைக்கான சிறந்த கருவிகள்

A/B சோதனைகள்இந்த சோதனைகளை திறம்பட நடத்துவதற்கு பயனர் அனுபவத்தை (UX) மேம்படுத்துவதும் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதும் மிக முக்கியம். சரியான கருவிகளை வைத்திருப்பது அவசியம். சந்தையில் பல A/B சோதனை கருவிகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த தனித்துவமான அம்சங்கள், நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன. இந்த கருவிகள் பயனர்கள் சோதனைகளை உருவாக்குதல், நிர்வகித்தல், பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் அறிக்கையிடுவதில் உதவுகின்றன.

கீழே உள்ள அட்டவணை பல்வேறு A/B சோதனைக் கருவிகளின் ஒப்பீட்டு பகுப்பாய்வை வழங்குகிறது. இந்த அட்டவணையில் அவற்றின் முக்கிய அம்சங்கள், விலை நிர்ணய மாதிரிகள் மற்றும் இலக்கு பார்வையாளர்கள் உள்ளனர். இது உங்கள் தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான கருவியைத் தேர்வுசெய்ய உதவும்.

வாகனத்தின் பெயர்	முக்கிய அம்சங்கள்	விலை நிர்ணயம்	இலக்கு குழு
கூகிள் ஆப்டிமைஸ்	இலவச பதிப்பு, தனிப்பயனாக்கம், ஒருங்கிணைப்புகள்	இலவசம் / கட்டணம் (கூகிள் மார்க்கெட்டிங் தளத்துடன்)	சிறு மற்றும் நடுத்தர வணிகங்கள்
உகந்ததாக்கு	மேம்பட்ட இலக்கு, தனிப்பயனாக்கம், மொபைல் சோதனை	கட்டணம் (சிறப்பு விலை)	பெரிய அளவிலான நிறுவனங்கள்
VWO (காட்சி வலைத்தள உகப்பாக்கி)	பயனர் நடத்தை பகுப்பாய்வு, வெப்ப வரைபடங்கள், படிவ பகுப்பாய்வு	செலுத்தப்பட்டது (மாதாந்திர சந்தா)	அனைத்து அளவிலான வணிகங்கள்
ஏபி டேஸ்டி	AI-இயக்கப்படும் தனிப்பயனாக்கம், பன்முக சோதனை	கட்டணம் (சிறப்பு விலை)	நடுத்தர மற்றும் பெரிய அளவிலான நிறுவனங்கள்

A/B சோதனைக் கருவிகள் அவற்றின் தொழில்நுட்பத் திறன்களை மட்டுமல்ல, அவற்றின் பயன்பாட்டின் எளிமை, ஒருங்கிணைப்பு விருப்பங்கள் மற்றும் ஆதரவு சேவைகளையும் மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, Google Optimize என்பது தொடக்கநிலையாளர்களுக்கு ஏற்றது, ஏனெனில் இது இலவச விருப்பத்தை வழங்குகிறது மற்றும் Google Analytics உடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. மறுபுறம், Optimizely மற்றும் AB Tasty போன்ற கருவிகள் மேம்பட்ட அம்சங்கள் மற்றும் தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்கள் தேவைப்படும் பெரிய வணிகங்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.

பிரபலமான A/B சோதனைக் கருவிகள்

• கூகிள் ஆப்டிமைஸ்: இது அதன் இலவச மற்றும் பயன்படுத்த எளிதான இடைமுகத்துடன் தனித்து நிற்கிறது.
• Optimizely: மேம்பட்ட அம்சங்களுடன் கூடிய விரிவான A/B சோதனை தளம்.
• VWO (விஷுவல் வலைத்தள உகப்பாக்கி): பயனர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதில் சக்தி வாய்ந்தது.
• ஏபி டேஸ்டி: தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் பன்முக சோதனைக்கு ஏற்றது.
• Convert.com: நெகிழ்வான மற்றும் தனிப்பயனாக்கக்கூடிய சோதனை விருப்பங்களை வழங்குகிறது.
• அடோப் டார்கெட்: அடோப் மார்க்கெட்டிங் கிளவுட் உடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட ஒரு மேம்பட்ட தீர்வு.

சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பது உங்கள் சோதனையை மிகவும் திறமையாகவும் பயனுள்ளதாகவும் மாற்றும். இருப்பினும், கருவிகள் தானே அல்ல, மாறாக சோதனை உத்தி மற்றும் சரியான பகுப்பாய்வு முறைகள்தான் உண்மையான வெற்றியைத் தரும் என்பதை நினைவில் கொள்வது அவசியம். A/B சோதனைகள் உங்கள் செயல்முறையை ஆதரிக்கும் மற்றும் எளிதாக்கும் உதவியாளர்களாக நீங்கள் அவர்களைப் பார்க்க வேண்டும்.

A/B சோதனைகளில் அளவீடு மற்றும் பகுப்பாய்வு

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு முக்கியமான கருவியாகும், மேலும் இந்த சோதனைகளின் வெற்றி துல்லியமான அளவீடு மற்றும் பகுப்பாய்வைப் பொறுத்தது. சோதனை செயல்முறையின் இந்த கட்டம் எந்த மாறுபாடு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள நமக்கு உதவுகிறது. அளவீடுகள் மற்றும் பகுப்பாய்வு எந்த பதிப்பு வெற்றி பெறுகிறது என்பதை மட்டுமல்ல, பயனர் நடத்தை உங்கள் வணிகத்தைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்குகிறது. இந்தத் தகவல் எதிர்கால உகப்பாக்க உத்திகளுக்கு அடிப்படையாக அமைகிறது.

A/B சோதனைகளில் அளவிடும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மிக முக்கியமான விஷயங்களில் ஒன்று, சரியான அளவீடுகள் உங்கள் இலக்குகளுடன் ஒத்துப்போகாத அளவீடுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மின்வணிக தளத்தில் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிக்க விரும்பினால், வண்டியில் சேர்க்கும் விகிதம் மற்றும் கொள்முதல் நிறைவு விகிதம் போன்ற அளவீடுகளைக் கண்காணிக்க வேண்டும். இந்த அளவீடுகள் வாங்கும் செயல்முறை முழுவதும் பயனர் நடத்தையை நன்கு புரிந்துகொள்ள உதவுகின்றன.

A/B சோதனைக்கு முன் அளவீட்டு படிகள்

1. இலக்கு நிர்ணயம்: சோதனையின் நோக்கம் தெளிவாக வரையறுக்கப்பட வேண்டும்.
2. மெட்ரிக் தேர்வு: வெற்றியை அளவிடப் பயன்படுத்தப்படும் அளவீடுகள் தீர்மானிக்கப்பட வேண்டும்.
3. மைய மதிப்பை தீர்மானித்தல்: தற்போதைய சூழ்நிலையின் செயல்திறனை அளவிட வேண்டும்.
4. கருதுகோளை உருவாக்குதல்: சோதனையின் எதிர்பார்க்கப்படும் முடிவு குறித்து ஒரு கருதுகோள் உருவாக்கப்பட வேண்டும்.
5. பிரிவு: இலக்கு பார்வையாளர்களின் வெவ்வேறு பிரிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டும்.

A/B சோதனை முடிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யும்போது, புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம் புள்ளிவிவர ரீதியாக முக்கியமற்ற முடிவுகள் சீரற்ற ஏற்ற இறக்கங்கள் காரணமாக இருக்கலாம் மற்றும் தவறாக வழிநடத்தக்கூடும் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். எனவே, போதுமான பயனர் தரவைச் சேகரித்து நம்பகமான புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துவது அவசியம். மேலும், சோதனையின் போது சேகரிக்கப்பட்ட தரவு துல்லியமாகவும் முழுமையாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியம்.

மெட்ரிக்	மாறுபாடு A	மாறுபாடு பி	தீர்வு
மாற்று விகிதம்	%2 அறிமுகம்	%3 அறிமுகம்	மாறுபாடு B சிறந்தது
பவுன்ஸ் வீதம்	%50	%40	மாறுபாடு B சிறந்தது
கூடை விகிதத்தில் சேர்	%5 அறிமுகம்	%7 அறிமுகம்	மாறுபாடு B சிறந்தது
சராசரி ஆர்டர் மதிப்பு	₺100 ரூபாய்	₺110 ரூபாய்	மாறுபாடு B சிறந்தது

A/B சோதனைகளிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவல்கள் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம் சோதனைச் சுழற்சி முழுவதும் இதைப் பயன்படுத்துவது முக்கியம். ஒரு சோதனையின் முடிவு எதுவாக இருந்தாலும், அதன் விளைவாக வரும் தரவு எதிர்கால சோதனைக்கு மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. எனவே, சோதனை முடிவுகளைத் தொடர்ந்து பகுப்பாய்வு செய்வது, பயனர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் அதற்கேற்ப உத்திகளை சரிசெய்வது அவசியம். பயனர் அனுபவத்தைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்துவதற்கும் வணிக இலக்குகளை அடைவதற்கும் இந்த அணுகுமுறை மிகவும் முக்கியமானது.

பயனர் அனுபவத்தில் முடிவுகளின் தாக்கம்

A/B சோதனைகள்பயனர் அனுபவத்தை (UX) மேம்படுத்த இது மிகவும் பயனுள்ள வழிகளில் ஒன்றாகும். சோதனை முடிவுகள் உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது பயன்பாட்டில் ஏற்படும் மாற்றங்களின் உண்மையான தாக்கத்தை பயனர் நடத்தையில் வெளிப்படுத்துகின்றன. இந்தத் தரவைக் கொண்டு, அனுமானங்களின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுப்பதற்குப் பதிலாக ஆதார அடிப்படையிலான மேம்படுத்தல்களை நீங்கள் எடுக்கலாம். பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தும்போது, மாற்று விகிதங்களை அதிகரிப்பதற்கும், வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அதிகரிப்பதற்கும், உங்கள் ஒட்டுமொத்த வணிக இலக்குகளை அடைவதற்கும் A/B சோதனைகளின் முடிவுகளை கவனமாக மதிப்பீடு செய்வது மிக முக்கியமானது.

மெட்ரிக்	மாறுபாடு A (தற்போதைய நிலை)	மாறுபாடு B (புதிய வடிவமைப்பு)	தீர்வு
பவுன்ஸ் வீதம்	%55	%45	மாறுபாடு B சிறந்தது.
மாற்று விகிதம்	%2 அறிமுகம்	%3.5 அறிமுகம்	மாறுபாடு B சிறந்தது.
சராசரி அமர்வு காலம்	2 நிமிடங்கள்	3 நிமிடங்கள் 15 வினாடிகள்	மாறுபாடு B சிறந்தது.
கூடை விகிதத்தில் சேர்	%8 அறிமுகம்	%12	மாறுபாடு B சிறந்தது.

A/B சோதனை முடிவுகளை சரியாக விளக்குவது உங்கள் பயனர்கள் என்ன விரும்புகிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பொத்தானின் நிறத்தை மாற்றுவது கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களை அதிகரித்தால், பிரகாசமான வண்ணங்கள் உங்கள் பயனர்களின் கவனத்தை ஈர்ப்பதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பதை நீங்கள் புரிந்து கொள்ளலாம். அதேபோல், ஒரு தலைப்பின் வேறு பதிப்பு அதிக ஈடுபாட்டைப் பெற்றால், உங்கள் பயனர்களுடன் எதிரொலிக்கும் தலைப்புகள் மற்றும் செய்திகளை நீங்கள் அடையாளம் காணலாம். இந்தத் தகவல், நீங்கள் சோதிக்கும் உறுப்புக்கு மட்டுமல்ல, ஒட்டுமொத்தமாக உங்கள் வலைத்தளம் அல்லது பயன்பாட்டிற்கும் பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

A/B சோதனை முடிவுகளுக்கான பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்

• வலைத்தள வடிவமைப்பை மேம்படுத்துதல்
• இறங்கும் பக்கங்களை மேம்படுத்துதல்
• மின்னஞ்சல் மார்க்கெட்டிங் பிரச்சாரங்களை உருவாக்குதல்
• மொபைல் பயன்பாட்டு இடைமுகத்தை பயனர் நட்பாக மாற்றுதல்
• விளம்பர உரைகள் மற்றும் படங்களை மேம்படுத்துதல்
• தயாரிப்பு பக்கங்களை மாற்றத்தை மையமாகக் கொண்டது

இருப்பினும், A/B சோதனை முடிவுகளை மதிப்பிடும்போது கவனமாக இரு இது முக்கியமானது. புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம், சோதனை காலம் மற்றும் மாதிரி அளவு போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். ஒரு சோதனையின் முடிவுகளை மட்டுமே உறுதியானதாக எடுத்துக் கொள்ளக்கூடாது. அதற்கு பதிலாக, A/B சோதனையை தொடர்ச்சியான தேர்வுமுறை செயல்முறையாகக் கருதி, அதன் விளைவாக வரும் தரவை பிற பகுப்பாய்வு முறைகளுடன் இணைந்து மதிப்பீடு செய்வதே சிறந்த அணுகுமுறையாகும். A/B சோதனைகள் முடிவுகளின் சரியான விளக்கம் மற்றும் பயன்பாடு, பயனர் அனுபவத்தை தொடர்ந்து மேம்படுத்தவும், உங்கள் வணிக இலக்குகளை அடையவும் உதவும்.

A/B சோதனைகள் இது பயனர் மைய அணுகுமுறையின் இன்றியமையாத பகுதியாகும். சேகரிக்கப்பட்ட தரவு பயனர் நடத்தையைப் புரிந்துகொண்டு அவர்களுக்கு சிறந்த அனுபவத்தை வழங்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது, வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அதிகரிக்கிறது, மாற்று விகிதங்களை அதிகரிக்கிறது மற்றும் வணிக வளர்ச்சிக்கு பங்களிக்கிறது. தொடர்ந்து A/B சோதனைகளை நடத்தி முடிவுகளை கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், நீங்கள் தொடர்ந்து பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் போட்டி நன்மையைப் பெறலாம்.

A/B சோதனைகள் பற்றிய வேடிக்கையான குறிப்புகள்

A/B சோதனைகள், கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களை அதிகரிப்பது மட்டுமல்லாமல், உங்கள் பயனர்களைப் பற்றிய ஆழமான நுண்ணறிவுகளையும் வழங்குகிறது. ஒவ்வொரு சோதனையும் ஒரு கற்றல் வாய்ப்பாகும், மேலும் அந்தக் கற்றல்கள் உங்கள் எதிர்கால வடிவமைப்பு மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளை வடிவமைக்கும். வெற்றிகரமான A/B சோதனை உங்கள் அடுத்த பெரிய கண்டுபிடிப்பைத் தூண்டக்கூடும்.

கவனிப்பு	முக்கியத்துவம்	மாதிரி காட்சி
பயனர் பிரிவு	வெவ்வேறு பயனர் குழுக்கள் வித்தியாசமாக செயல்படக்கூடும் என்பதைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.	ஒரு புதிய அம்சம் இளைய பயனர்களிடையே பிரபலமாக இருந்தாலும், பழைய பயனர்களுக்கு இது குழப்பத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும்.
சோதனை நேரத்தின் முக்கியத்துவம்	போதுமான தரவுகளைச் சேகரித்து புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தை அடைதல்.	மிகக் குறுகியதாக இருக்கும் ஒரு சோதனை தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
ஒற்றை மாறி சோதனை	முடிவுகளை சரியாக விளக்குவதற்கு ஒரே ஒரு மாறியை மட்டும் மாற்றுதல்.	தலைப்பு மற்றும் நிறம் இரண்டையும் ஒரே நேரத்தில் மாற்றுவதால் எந்த மாற்றம் பயனுள்ளதாக இருந்தது என்பதைக் கூறுவது கடினம்.
கருதுகோளை உருவாக்குதல்	சோதனை ஏன் செய்யப்படுகிறது, என்ன எதிர்பார்க்கப்படுகிறது என்பதை தெளிவுபடுத்துங்கள்.	பொத்தானின் நிறத்தை மாற்றுவது கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களை அதிகரிக்கும் என்பது ஒரு தெளிவான கருதுகோள்.

நினைவில் கொள்ளுங்கள், ஒவ்வொரு தோல்வியடைந்த சோதனையும் மதிப்புமிக்கது. எந்த அணுகுமுறைகள் வேலை செய்யவில்லை என்பதைக் காண்பிப்பதன் மூலம் தோல்விகள் உங்கள் வளங்களை மிகவும் திறமையாகப் பயன்படுத்த உதவுகின்றன. முக்கியமான விஷயம் என்னவென்றால், சோதனைகளில் இருந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள் மற்றும் தொடர்ச்சியான மேம்பாட்டு செயல்பாட்டில் அதைச் சேர்க்க.

A/B சோதனைகளை சோதனைகளாக நினைத்துப் பாருங்கள். அறிவியல் முறையைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், நீங்கள் கருதுகோள்களை உருவாக்குகிறீர்கள், சோதனைகளை நடத்துகிறீர்கள், தரவை பகுப்பாய்வு செய்கிறீர்கள் மற்றும் முடிவுகளை எடுக்கிறீர்கள். இந்த செயல்முறை உங்கள் தயாரிப்பு அல்லது வலைத்தளத்தை மேம்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், உங்கள் சிக்கல் தீர்க்கும் திறன்களையும் கூர்மைப்படுத்தும்.

முடிவுகளை எடுப்பதற்கான படிகள்

1. தரவுகளைச் சேகரித்து ஒழுங்கமைத்தல்.
2. புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தின் அளவை தீர்மானித்தல்.
3. முடிவுகளை கருதுகோளுடன் ஒப்பிடுக.
4. பெறப்பட்ட தகவல்களை ஆவணப்படுத்துதல்.
5. எதிர்கால சோதனைகளுக்கான பாடங்களைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

A/B சோதனைகள் இது ஒரு முடிவில்லாத செயல்முறை. பயனர் நடத்தை தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், தொடர்ந்து சோதித்துப் பார்ப்பதன் மூலம் பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்த வேண்டும். இந்த தொடர்ச்சியான மேம்பாட்டு அணுகுமுறை உங்களை போட்டியாளர்களை விட முன்னணியில் நிறுத்தி பயனர் திருப்தியை அதிகரிக்கும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

எனது வலைத்தளத்தின் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிக்க A/B சோதனை எனக்கு எவ்வாறு உதவும்?

A/B சோதனையானது, உங்கள் வலைத்தளத்தில் உள்ள பல்வேறு கூறுகள் (தலைப்புகள், படங்கள், பொத்தான்கள் போன்றவை) பயனர்கள் மீது ஏற்படுத்தும் தாக்கத்தை அளவிடுவதன் மூலம் மாற்று விகிதங்களை மேம்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. எந்த மாற்றங்கள் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன என்பதைக் கண்டறிவதன் மூலம், பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் உங்கள் மாற்று விகிதங்களை அதிகரிக்கலாம்.

நான் எவ்வளவு அடிக்கடி A/B சோதனைகளை நடத்த வேண்டும், எவ்வளவு காலம் அவற்றை நடத்த வேண்டும்?

A/B சோதனைகளின் அதிர்வெண் மற்றும் கால அளவு உங்கள் வலைத்தள போக்குவரத்து, நீங்கள் சோதிக்கும் மாற்றங்களின் முக்கியத்துவம் மற்றும் புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளின் தேவை ஆகியவற்றைப் பொறுத்தது. போதுமான தரவைச் சேகரிக்க பொதுவாக பல நாட்கள் அல்லது வாரங்களுக்கு சோதனைகளை நடத்த பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. உங்கள் போக்குவரத்து அதிகமாக இருந்தால், நீங்கள் அடிக்கடி சோதனைகளை இயக்கலாம், ஆனால் நீங்கள் எப்போதும் புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

A/B சோதனையில் நான் என்ன அளவீடுகளைக் கண்காணிக்க வேண்டும்?

நீங்கள் கண்காணிக்க வேண்டிய அளவீடுகள் உங்கள் சோதனையின் நோக்கத்தைப் பொறுத்தது. பொதுவான அளவீடுகளில் மாற்று விகிதம், கிளிக்-த்ரூ வீதம் (CTR), பவுன்ஸ் வீதம், பக்கத்தில் நேரம் மற்றும் வருவாய் ஆகியவை அடங்கும். இருப்பினும், நீங்கள் ஒரு படிவத்தின் பயன்பாட்டினை சோதிக்கிறீர்கள் என்றால், எடுத்துக்காட்டாக, படிவ நிறைவு விகிதத்தையும் கண்காணிப்பது முக்கியம்.

A/B சோதனையில் ஒரே நேரத்தில் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட விஷயங்களைச் சோதிக்க முடியுமா? இது சரியான அணுகுமுறையா?

ஒரே நேரத்தில் பல விஷயங்களைச் சோதிப்பது (பன்முக சோதனை) சாத்தியமாகும். இருப்பினும், எந்த மாற்றங்கள் முடிவுகளைப் பாதித்தன என்பதைத் தீர்மானிப்பது மிகவும் கடினமாக இருக்கலாம். ஆரம்பத்தில், A/B சோதனைகளில் ஒற்றை மாறியைச் சோதித்து முடிவுகளைத் தெளிவுபடுத்துவதே சிறந்த அணுகுமுறையாகும். பின்னர், நீங்கள் பலநிலை சோதனைக்குச் செல்லலாம்.

A/B சோதனை முடிவுகள் புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்கதாக இல்லாவிட்டால் நான் என்ன செய்ய வேண்டும்?

A/B சோதனை முடிவுகள் புள்ளிவிவர ரீதியாக முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாக இல்லாவிட்டால், முதலில் சோதனையை நீட்டித்து கூடுதல் தரவைச் சேகரிக்க முயற்சி செய்யலாம். மேலும், உங்கள் கருதுகோள் மற்றும் சோதனை அமைப்பை மதிப்பாய்வு செய்யவும். உங்கள் இலக்கு பார்வையாளர்களை நீங்கள் சரியாக இலக்காகக் கொண்டிருக்கிறீர்களா என்பதையும், நீங்கள் சோதிக்கும் மாற்றங்கள் பயனர் அனுபவத்தில் அர்த்தமுள்ள தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன என்பதையும் உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.

A/B சோதனையில் 'கட்டுப்பாடு' மற்றும் 'மாறுபாடு' என்றால் என்ன?

A/B சோதனையில், 'கட்டுப்பாடு' என்பது அசல், ஏற்கனவே உள்ள, மாற்றப்படாத பதிப்பாகும். 'மாறுபாடு' என்பது கட்டுப்பாட்டுடன் ஒப்பிடுவதற்காக மாற்றியமைக்கப்பட்ட அல்லது சேர்க்கப்பட்ட பதிப்பாகும். கட்டுப்பாட்டின் செயல்திறன் மற்றும் மாறுபாட்டை ஒப்பிட்டு எந்த பதிப்பு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதை தீர்மானிப்பதே A/B சோதனையின் நோக்கமாகும்.

மொபைல் செயலிகளிலும் A/B சோதனையைப் பயன்படுத்தலாமா?

ஆம், மொபைல் பயன்பாடுகளிலும் A/B சோதனை பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பயனர் ஈடுபாடு மற்றும் மாற்றங்களில் பயன்பாட்டில் உள்ள கூறுகளின் (பொத்தான் வண்ணங்கள், உரை, தளவமைப்புகள் போன்றவை) தாக்கத்தை அளவிட அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம். பல மொபைல் பகுப்பாய்வு கருவிகள் மொபைல் A/B சோதனைக்கான ஒருங்கிணைந்த அம்சங்களை வழங்குகின்றன.

A/B சோதனையில் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய நெறிமுறை சிக்கல்கள் ஏதேனும் உள்ளதா?

ஆம், A/B சோதனையில் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய நெறிமுறை பரிசீலனைகள் உள்ளன. தவறாக வழிநடத்தும் அல்லது கையாளும் மாற்றங்களைத் தவிர்ப்பது, வெளிப்படையாக இருப்பது மற்றும் பயனர் தனியுரிமையைப் பாதுகாப்பது முக்கியம். எடுத்துக்காட்டாக, பயனர்களை ஏமாற்ற முயற்சிக்கும் தவறாக வழிநடத்தும் தலைப்புச் செய்திகள் அல்லது தவறாக வழிநடத்தும் தள்ளுபடி சலுகைகளைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும்.

மேலும் தகவல்: A / B சோதனை பற்றி மேலும் அறிக

மேலும் தகவல்: A/B சோதனை பற்றிய கூடுதல் தகவலுக்கு, VWO ஐப் பார்வையிடவும்.