په مطلوب ډول د استخباراتو کلاوډ: د A/B ازموینې سمارټ ، او ګړندي کولو لپاره د سټیټس انجن کارولو څرنګوالی

په مطلوب ډول د سټیټس انجن او د A/B ازمونې ستراتیژیانې

که تاسو د خپلې سوداګرۍ ازموینې او زده کړې کې د مرستې لپاره د تجربې برنامې پرمخ وړلو په لټه کې یاست ، امکانات یې تاسو کاروئ په مطلوب ډول د استخباراتو کلاوډ - یا تاسو لږترلږه دې ته کتل. مطلوب په لوبه کې یو له خورا پیاوړو وسیلو څخه دی ، مګر د ورته نورو وسیلو په څیر ، تاسو ممکن دا غلط استعمال کړئ که تاسو نه پوهیږئ دا څنګه کار کوي. 

څه شی په مطلوب ډول خورا پیاوړی کوي؟ د دې ب featureې اساس کې د دریمې ډلې وسیلې کې خورا باخبره او رواني احصایوي انجن دی ، تاسو ته اجازه درکوي په ژوند کې د مهمو ازموینو ترلاسه کولو باندې ډیر تمرکز وکړئ-پرته لدې چې اندیښنه وکړئ چې تاسو خپلې پایلې غلط تشریح کوئ. 

لکه په طب کې د دوديزې ړوند مطالعې په څیر ، A / B ازمايښت په تصادفي ډول مختلف ښیې علاج ستاسو سایټ مختلف کاروونکو ته بیا د هرې درملنې موثریت پرتله کولو لپاره. 

احصایې بیا له موږ سره مرسته کوي پدې اړه اټکل وکړو چې دا درملنه څومره مؤثره کیدی شي د اوږدې مودې لپاره وي. 

د A/B ازموینې ډیری وسیلې په دوه ډوله احصایوي اټکل تکیه کوي: فریکونیسټ یا بییسیان احصایه. هر ښوونځی مختلف مسلکونه او زیانونه لري - د فریکونسیست احصایې د تجربې پرمخ وړلو دمخه د نمونې اندازې ته اړتیا لري ، او د بایسیان احصایې اساسا د اغیزې لپاره کوم واحد ارقام مشخص کولو پرځای د ښې لارښود پریکړې کولو ته پاملرنه کوي ، د دوه مثالونو نومولو لپاره. په مطلوب ډول لوی ځواک دا دی چې دا نن ورځ په بازار کې یوازینۍ وسیله ده چې A واخلي د دواړو نړۍ غوره تګلاره.

وروستۍ پایله؟ په مطلوب ډول کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې تجربې ګړندي ، ډیر د باور وړ ، او ډیر هوښیاري پرمخ بوځي.

د دې څخه د بشپړ ګټې اخیستو لپاره ، که څه هم ، دا مهم دي چې پوه شئ د پردې شاته څه پیښیږي. دلته 5 بصیرتونه او ستراتیژیانې دي چې تاسو به د پرو په څیر د آپټمیزلي وړتیاو په کارولو سره ترلاسه کړي.

ستراتیژي #1: پوهیږئ چې ټول میتریکونه مساوي ندي رامینځته شوي

د ازموینې ډیری وسیلو کې ، معمولا له پامه غورځول شوې مسله دا ده چې څومره میټریکونه چې تاسو اضافه کوئ او د خپلې ازموینې برخې په توګه تعقیب کوئ ، ډیر احتمال به تاسو د تصادفي فرصت له امله ځینې غلطې پایلې وګورئ (په احصایو کې ، دې ته ویل کیږي "د ډیری ازموینې ستونزه "). د دې لپاره چې د دې پایلې باوري وساتئ ، په مطلوب ډول د کنټرولونو او اصلاحاتو لړۍ کاروي ترڅو د دې پیښو مشکلات د امکان تر حده ټیټ وساتي. 

دا کنټرولونه او اصلاحات دوه اغیزې لري کله چې تاسو په مطلوب ډول د ازموینو تنظیم کولو ته ځئ. لومړی ، هغه میټریک چې تاسو یې ستاسو په توګه ټاکئ لومړنی میتریک به ګړندي احصایوي اهمیت ته ورسیږي ، نور ټول شیان ثابت. دوهم ، څومره چې تاسو تجربې ته اضافه کوئ ، ستاسو وروسته میټریکس به د احصایوي اهمیت ته رسیدو کې ډیر وخت ونیسي.

کله چې د تجربې پلان کول ، ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو پوهیږئ کوم میټریک به ستاسو د پریکړې کولو پروسې کې ستاسو ریښتینی شمال وي ، دا خپل لومړنی میټریک کړئ. بیا ، د خپل نور میتریکونو لیست د هر هغه شي په لرې کولو سره ضعیف وساتئ چې خورا ډیر یا پیچلي وي.

ستراتیژي #2: خپل د ګمرک ځانګړتیاوې رامینځته کړئ

په غوره توګه تاسو ته ستاسو د تجربې پایلو برخې کولو لپاره ډیری په زړه پوري او ګټورې لارې درکوي. د مثال په توګه ، تاسو کولی شئ معاینه کړئ چې ایا ځینې درملنې په ډیسټاپ او ګرځنده موبایل کې غوره ترسره کوي ، یا د ترافیک سرچینو کې توپیرونه مشاهده کوي. لکه څنګه چې ستاسو د تجربې برنامه پخیږي ، تاسو به ژر تر ژره د نوي برخو لپاره هیله وکړئ-دا ممکن ستاسو د کارونې قضیې لپاره ځانګړي وي ، لکه د یوځل په مقابل کې د شراکت پیرود لپاره برخې ، یا د "نوي په مقابل کې راستنیدونکو لیدونکو" په څیر عمومي (کوم ، په ریښتیا ، موږ لاهم نه پوهیږو چې دا ولې له بکس څخه نه وړاندې کیږي).

ښه خبر دا دی چې د آپټیمزلي پروژې جاوا سکریپټ فیلډ له لارې ، انټیژیملي سره پیژندل شوي انجینران کولی شي هرډول په زړه پوري دودیز ځانګړتیاوې رامینځته کړي چې لیدونکي ورته ټاکل کیدی شي او په واسطه ویشل کیدی شي. په کرو میټریکس کې ، موږ د سټاک یو شمیر ماډلونه رامینځته کړي (لکه "نوي vs. راستنیدونکي لیدونکي") چې موږ د خپلو ټولو پیرودونکو لپاره د دوی پروژې جاوا سکریپټ له لارې نصب کوو. د دې وړتیا څخه ګټه پورته کول د بالغ ټیمونو ترمینځ یو مهم توپیر دی څوک چې د دوی په پلي کولو کې د مرستې لپاره سم تخنیکي سرچینې لري ، او هغه ټیمونه چې د تجربې بشپړ ظرفیت احساس کولو لپاره مبارزه کوي.

ستراتیژي #3: د آپټیمزلي سټیټ سرعت لرونکی وپلټئ

د ډیری ځله ډیر ازمول شوي وسیلې ب feature ه د "څو وسله والو غلو" کارولو وړتیا ده ، د ماشین زده کړې الګوریتم یو ډول چې په متحرک ډول بدلون کوي ​​چیرې چې ستاسو ترافیک د تجربې په جریان کې تخصیص کیږي ، ترڅو "ګټونکي" ته ډیر لیدونکي واستوي. د امکان تر حده توپیر. د څو وسله والو غلو سره مسله دا ده چې د دوی پایلې د اوږدې مودې فعالیت معتبر شاخصونه ندي ، نو د دې ډول تجربو لپاره د کار قضیه د وخت حساس قضیو پورې محدود ده لکه د پلور هڅونې.

په مطلوب ډول ، که څه هم ، په لوړو پلانونو کاروونکو ته مختلف ډوله د بانډیټ الګوریتم شتون لري - د سټیټ سرعت ورکونکی (اوس په بندیانو کې د "ګړندي زده کړې" اختیار په نوم پیژندل شوی). پدې تنظیم کې ، د دې پرځای چې په متحرک ډول ترافیک خورا لوړ ترسره کولو ته تخصیص ورکړئ ، په مطلوب ډول تغیرات تغیراتو ته تخصیص ورکوي چې احتمال لري ګړندي احصایوي اهمیت ته ورسیږي. پدې توګه ، تاسو ګړندی زده کولی شئ ، او د دودیز A/B ازموینې پایلو نقل کولو وړتیا وساتئ.

ستراتیژي #4: خپل میټرک نومونو کې ایموجیز اضافه کړئ

په لومړي نظر کې ، دا نظر شاید له ځایه لرې ښکاري ، حتی نامناسب. په هرصورت ، د ډاډ ترلاسه کولو کلیدي اړخ چې تاسو د سمې تجربې پایلې لوستئ د دې ډاډ ترلاسه کولو سره پیل کیږي چې ستاسو لیدونکي کولی شي پوښتنه درک کړي. 

ځینې ​​وختونه زموږ د غوره هڅو سربیره ، د میټریک نومونه ګډوډ کیدی شي (انتظار وکړئ - ایا دا میټریک اوریږي کله چې امر ومنل شي ، یا کله چې کارونکی د مننه پا pageه وهي؟) ، یا یوه تجربه دومره میتریکونه لري چې پایلې یې پورته او ښکته کوي. پا pageه د ټول ادراکي بار ډیریدو لامل کیږي.

ستاسو د میتریک نومونو کې د ایموجیس اضافه کول (اهداف ، شنه چیک مارکونه ، حتی د پیسو لوی کڅوړه هم کار کولی شي) د پا pagesو پایله کیدی شي چې خورا ډیر د سکین وړ وي. 

په موږ باور وکړئ - د پایلو لوستل به خورا اسانه احساس کړي.

ستراتیژي #5: ستاسو د احصایوي اهمیت کچې ته بیا کتنه وکړئ

پایلې د مطلوب تجربې په شرایطو کې حتمي ګل کیږي کله چې دوی رسیدلي وي احصایوي اهمیت. احصایوي اهمیت د ریاضي سخته اصطلاح ده ، مګر اساسا دا احتمال دی چې ستاسو مشاهدې د دوه نفوس ترمینځ د ریښتیني توپیر پایله وي ، نه یوازې تصادفي چانس. 

د مطلوب راپور شوي احصایوي اهمیت کچه ​​"تل معتبر" دي د ریاضيیکي مفکورې څخه مننه چې ویل کیږي تسلسل ازموینه - دا واقعیا دوی د نورو ازموینې وسیلو په پرتله خورا د باور وړ کوي ، کوم چې د هر ډول "ځیرک" مسلو سره مخ دي که تاسو یې ډیر ژر ولولئ.

دا د پام وړ دي چې د احصایوي اهمیت کومې کچې ته چې تاسو د ازموینې برنامې لپاره مهم ګئ. پداسې حال کې چې 95 the په ساینسي ټولنه کې کنوانسیون دی ، موږ د ویب پا changesې بدلونونه معاینه کوو ، واکسین نه. په تجربوي نړۍ کې بل عام انتخاب: 90. مګر ایا تاسو لیواله یاست چې تجربې ګړندۍ پرمخ بوځي او نور نظریات ازمایښت لپاره یو څه نور ناڅرګندتیا ومني؟ ایا تاسو کولی شئ 85 or یا حتی 80 stat احصایوي اهمیت وکاروئ؟ ستاسو د خطر-انعام توازن په اړه اراده درلودل کولی شي د وخت په تیریدو سره د پام وړ ګټې تادیه کړي ، نو دا په دقت سره فکر وکړئ.

د مطلوب استخباراتي کلاوډ په اړه نور ولولئ

دا پنځه ګړندي اصول او لیدونه به د مطلوب کارولو پرمهال په ذهن کې ساتلو لپاره په زړه پوري ډول ګټور وي. لکه د کومې وسیلې په څیر ، دا د دې ډاډ ترلاسه کولو ته هڅیږي چې تاسو د پردې شاته ټولو تنظیماتو ښه پوهه ترلاسه کړې ، نو تاسو کولی شئ ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو وسیله موثره او مؤثره کاروئ. د دې پوهیدو سره ، تاسو کولی شئ د باور وړ پایلې ترلاسه کړئ چې تاسو یې په لټه کې یاست ، کله چې ورته اړتیا لرئ. 

ته څه فکر کوی؟

دا سایټ د سپیم کمولو لپاره Akismet کاروي. زده کړئ چې ستاسو د تبصرې ډاټا پراساس پروسس کیږي.