Teet sivustollasi muutoksia joka neljännes. Kysymys on, kasautuvatko muutokset vai kumoavatko ne toisensa. Bayesilainen A/B-testaus on tapa, jolla kurinalaiset tiimit muuttavat hajanaiset muokkaukset oppimissykliksi, joka kannattaa ajan mittaan.
Tässä luvussa käydään selkein sanoin läpi bayesilaisen A/B-testauksen perusteet. Näet, miksi aihe on tärkeä konversiotyössä, miten tiimit käyttävät sitä käytännössä ja mihin kannattaa siirtyä seuraavaksi tässä kirjassa. Tässä on perusta.
Mikä on bayesilainen A/B-testaus?
Bayesilainen A/B-testaus on konversio-optimoinnin ydinajatus. Käytännössä se kuvaa, miten ajattelet bayesilaisen A/B-testauksen kohdalla, kun vertaat sivun, sähköpostin tai tarjouksen versioita. Et etsi yleispätevää totuutta, joka sopisi jokaiselle toimialalle. Rakennat toistettavan tavan oppia, mikä toimii yleisöllesi juuri nyt.
Tiimit, joille bayesilainen A/B-testaus on tuttu, tekevät vähemmän paniikkimuutoksia. He kirjaavat oletuksensa, tekevät hallittuja vertailuja ja nostavat voittajan käyttöön vasta, kun data tukee siirtoa. Tämä kuri muuttaa sivuston muokkaukset mielipiteistä todisteiden kirjastoksi, jota voit käyttää uudelleen ensi neljänneksellä.
Miksi bayesilaisen A/B-testauksen ymmärtäminen on tärkeää testauksessa
Testaus ilman asiayhteyttä tuottaa kohisevia voittoja ja kalliita vääriä hälytyksiä. Bayesilainen A/B-testaus antaa sinulle kielen hypoteeseille, kontrolleille ja tuloksille. Kun koko tiimi käyttää samaa kieltä, työn siirrot markkinoinnin, suunnittelun ja operatiivisen työn välillä nopeutuvat, koska väittelette tulkinnasta, ette määritelmistä.
Aiheeseen liittyvät käsitteet, kuten bayesilainen testaus ja bayesilainen vs frekventistinen A/B-testaus, nousevat esiin koko tässä osiossa. Sinun ei tarvitse hallita niitä kaikkia tänään. Tarvitset selkeän ankkurin, jotta seuraava luku ei tunnu sivupolulta.
Miten käytät tätä käsitettä oikeassa projektissa
Aloita pienestä. Valitse yksi sivu, jolla on merkittävästi liikennettä, ja yksi mitattava tulos. Kirjoita selkeä lause, joka yhdistää bayesilaisen A/B-testauksen kokeilemaasi muutokseen. Aja testiä niin kauan, että otoskoko riittää, ja lue sitten tulokset kohdassa A/B-testin ajaminen esiteltyjen tapojen mukaan.
Pidä muistiinpanoja. Tulevaisuuden sinä unohtaa, miksi testi tehtiin. Lyhyt loki hypoteesista, asetuksista ja tuloksesta voittaa kansion kuvakaappauksia, joita kukaan ei osaa selittää kuuden kuukauden päästä.
Kun olet valmis menemään syvemmälle, lue seuraavaksi Mikä on split URL -testaus ja A/B-testin ajaminen. Ne jatkavat tässä opittua toistamatta koko johdantoa.
Usein kysytyt kysymykset
Miten bayesilainen A/B-testaus liittyy oikeiden testien ajamiseen sivustollani?
Bayesilainen A/B-testaus on käsitteellinen kerros, joka tukee jokaista ajamaasi kokeilua. Kun idea selkiytyy, yhdistä se käytännön asetuksiin kohdassa Mikä on split URL -testaus ja mittauksen perusteisiin kohdassa A/B-testauksen hyödyt. WEMASY-sivustonrakentajalla voit julkaista sivuvariantteja ilman erillistä testiympäristöä.
Tarvitsenko suuren tiimin bayesilaisen A/B-testauksen soveltamiseen?
Yksin toimiva perustaja voi soveltaa bayesilaisen A/B-testauksen periaatteita pienellä sivustolla, jolla on vähän liikennettä. Tarvitset selkeät tavoitteet, rehellisen seurannan ja kärsivällisyyttä otoskoon kartuttamiseen. Tiimit skaalaavat samat tavat tekemällä enemmän testejä neljänneksessä, eivät muuttamalla perusperiaatteita.
Mitä aloittelijoiden kannattaa lukea seuraavaksi bayesilaisen A/B-testauksen jälkeen?
Pysy ensin tässä osiossa. Mikä on split URL -testaus ja A/B-testauksen hyödyt rakentuvat tässä opitun päälle toistamatta koko määritelmää.
Voiko bayesilainen A/B-testaus auttaa, jos konversioasteeni on jo hyvä?
Vahvakin tulos jättää tilaa oppimiselle. Markkinat muuttuvat, mobiilin osuus kasvaa ja tarjoukset vanhenevat. Bayesilainen A/B-testaus auttaa välttämään oletuksen, että eilisen voittaja sopii yhä tämän päivän kävijöille.
Mikä on suurin virhe, jonka ihmiset tekevät bayesilaisen A/B-testauksen kanssa?
Yhden hyvän viikon pitäminen todisteena. Yhdistä käsite kurinalaisiin testin kestoihin ja analyysitapoihin kohdasta A/B-testin tulosten lukeminen ennen kuin otat muutokset käyttöön koko sivustolla.
Miten WEMASY sopii bayesilaisen A/B-testauksen oppimiseen?
WEMASY on kaiken yhdessä tarjoava järjestelmä sivujen rakentamiseen, käyttäytymisen seurantaan ja löydettävyyden parantamiseen. Kun bayesilaisen A/B-testauksen ymmärtäminen on hallussa, voit käyttää WEMASY-sivustonrakentajaa testivalmiiden sivujen julkaisuun ja pitää voittajat käytössä ilman hauraita lisäosien yhdistelmiä.