ആപ്പ്: നിങ്ങളുടെ ലാൻഡിംഗ് പേജിൽ ഒരു എ/ബി ടെസ്റ്റ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം (സാമ്പിൾ സൈസും വിജയി കാൽക്കുലേറ്ററുകളും)

എ / ബി പരിശോധന, പുറമേ അറിയപ്പെടുന്ന സ്പ്ലിറ്റ് പരിശോധന, ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഘടകത്തിൻ്റെ രണ്ട് പതിപ്പുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ബിസിനസുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ശക്തമായ ഒരു രീതിയാണ് ഏതാണ് മികച്ച പ്രകടനം എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ. വെബ് പേജുകൾ, മൊബൈൽ ആപ്പ് സ്‌ക്രീനുകൾ, ഇമെയിൽ കാമ്പെയ്‌നുകൾ, ഡിജിറ്റൽ പരസ്യങ്ങൾ, ഉപയോക്തൃ ഇൻ്റർഫേസ് ഘടകങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദിഷ്ട സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സവിശേഷതകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഒരു ഉൽപ്പന്നവുമായോ സേവനവുമായോ ഉപയോക്താക്കൾ ഇടപഴകുന്ന ഏതൊരു സംവേദനാത്മക ടച്ച് പോയിൻ്റും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം.

• അതുപ്രകാരം Invesp, 60% കമ്പനികളും A/B ടെസ്റ്റ് പരിഗണിക്കുന്നു ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടത് പരിവർത്തന നിരക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (CRO) രീതി.
• VWO എ/ബി പരിശോധനയ്ക്ക് ശരാശരി പരിവർത്തന നിരക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു (CR) ലാൻഡിംഗ് പേജുകളുടെ 14%.
• ഹുബ്സ്പൊത് A/B അവരുടെ കോൾ-ടു-ആക്ഷൻ ബട്ടണുകൾ പരിശോധിക്കുന്നത് 202% പരിവർത്തന മെച്ചപ്പെടുത്തലിന് കാരണമായി.

ഈ ഘടകങ്ങൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ബിസിനസ്സിന് ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളെയും പെരുമാറ്റങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള കൃത്യമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനാകും. വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും വിവിധ ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലുടനീളമുള്ള ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ആത്യന്തികമായി പ്രധാന പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്‌സ് മെച്ചപ്പെടുത്തി വളർച്ചയെ നയിക്കാനും ഈ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സമീപനം കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്നു.

എന്തുകൊണ്ട് A/B പരിശോധന അനിവാര്യമാണ്

തങ്ങളുടെ ഡിജിറ്റൽ സാന്നിധ്യവും വിപണന ശ്രമങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക് A/B പരിശോധന നിർണായകമാണ്. എന്തുകൊണ്ടെന്ന് ഇതാ:

• ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ: A/B പരിശോധന ഊഹക്കച്ചവടം ഇല്ലാതാക്കുകയും അനുമാനങ്ങളെക്കാൾ കൃത്യമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ബിസിനസുകളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ (CI): ഘടകങ്ങൾ നിരന്തരം പരിശോധിച്ച് ശുദ്ധീകരിക്കുന്നതിലൂടെ കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ പരിവർത്തന നിരക്കുകളും ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
• റിസ്ക് ലഘൂകരണം: നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മാറ്റങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നത്, ചെലവേറിയ പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നു.
• ഉപയോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത സമീപനം: കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്കും സേവനങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്ന ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളും പെരുമാറ്റവും മനസ്സിലാക്കാൻ ബിസിനസ്സുകളെ എ/ബി പരിശോധന സഹായിക്കുന്നു.
• വർദ്ധിച്ചു വെണ്ടക്കക്ക്: ടെസ്റ്റ് ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിപണനത്തിനും വികസനത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള നിക്ഷേപത്തിൽ നിന്നുള്ള വരുമാനം ബിസിനസുകൾക്ക് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

ഒഴിവാക്കേണ്ട സാധാരണ എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗ് കെണികൾ

1. വളരെയധികം വേരിയബിളുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു: കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾക്കായി ഒരേസമയം ഒരു മാറ്റത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.
2. ടെസ്റ്റുകൾ വളരെ നേരത്തെ അവസാനിപ്പിക്കുന്നു: സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യത്തിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് പരിശോധനകൾ അവസാനിപ്പിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
3. ചെറിയ വിജയങ്ങളെ അവഗണിക്കുന്നു: ചെറിയ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ പോലും കാലക്രമേണ കൂട്ടിച്ചേർക്കാം.
4. ബാഹ്യ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നില്ല: ഫലങ്ങളെ ബാധിച്ചേക്കാവുന്ന സീസണൽ ട്രെൻഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇവൻ്റുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കുക.
5. സെഗ്‌മെൻ്റ് ഫലങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു: വ്യത്യസ്ത ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകൾ മാറ്റങ്ങളോട് വ്യത്യസ്തമായി പ്രതികരിച്ചേക്കാം.

ഫലപ്രദമായ എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗിനായി എങ്ങനെ-ഗൈഡ് ചെയ്യാം

ഫലപ്രദമായ എ/ബി ടെസ്റ്റുകൾ നടത്താൻ ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക:

1. നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം തിരിച്ചറിയുക: നിങ്ങളുടെ പരീക്ഷണത്തിലൂടെ നിങ്ങൾ എന്താണ് നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക. ഇത് സൈൻ-അപ്പുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയോ ക്ലിക്ക്-ത്രൂ നിരക്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യാം.
2. ഒരു വേരിയബിൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക: പരിശോധിക്കാൻ ഒരു ഘടകം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഇതൊരു തലക്കെട്ട്, ഒരു കോൾ-ടു-ആക്ഷൻ ബട്ടൺ (അതിൻ്റെ നിറം, ടെക്‌സ്‌റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പ്ലേസ്‌മെൻ്റ് ഉൾപ്പെടെ), ഇമേജുകൾ, ലേഔട്ട്, വിലനിർണ്ണയ ഘടന അല്ലെങ്കിൽ ഫോം ഫീൽഡുകൾ എന്നിവ ആകാം. ഒരൊറ്റ ഘടകത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ പ്രവർത്തനക്ഷമവും വിവരദായകവുമാക്കിക്കൊണ്ട് പ്രകടനത്തിലെ ഏത് മാറ്റവും ആ നിർദ്ദിഷ്‌ട പരിഷ്‌ക്കരണത്തിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യാം.
3. രണ്ട് പതിപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക: നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത ഘടകത്തിൻ്റെ രണ്ട് പതിപ്പുകൾ വികസിപ്പിക്കുക: നിയന്ത്രണവും (നിലവിലെ പതിപ്പ്) വ്യതിയാനവും. രണ്ട് പതിപ്പുകൾക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത വേരിയബിൾ മാത്രം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
4. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ വേർതിരിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ ക്രമരഹിതമായി രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുക, ഓരോരുത്തരും നിങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റിൻ്റെ ഒരു പതിപ്പ് കാണുന്നു. ന്യായമായ വിഭജനം ഉറപ്പാക്കാൻ A/B ടെസ്റ്റിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
5. സാമ്പിൾ വലുപ്പവും ടെസ്റ്റ് കാലാവധിയും നിർണ്ണയിക്കുക: സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രാധാന്യത്തിനായി ആവശ്യമായ സാമ്പിൾ വലുപ്പം കണക്കാക്കുക.
   • അടിസ്ഥാന പരിവർത്തന നിരക്ക് (%): ഇത് നിങ്ങളുടെ ആരംഭ പോയിൻ്റായി പരിഗണിക്കുക. ആളുകൾ നിലവിൽ നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന പ്രവർത്തനം (ഉദാ: എന്തെങ്കിലും വാങ്ങൽ, സൈൻ അപ്പ് ചെയ്യുക, ഒരു ബട്ടൺ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക) ചെയ്യുന്നത് ഇതാണ്. ഓരോ 5 സന്ദർശകരിൽ 100 പേരും എന്തെങ്കിലും വാങ്ങുന്നുവെന്നിരിക്കട്ടെ - നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനം 5% ആണ്.
   • ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ കണ്ടെത്താവുന്ന പ്രഭാവം (%): ഇത് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. എത്രത്തോളം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ മാറ്റമുണ്ടാക്കും? വിൽപ്പന 5%-ൽ നിന്ന് 5.1% ആയി ഉയർത്തുന്നത് ശ്രമത്തിന് അർഹമല്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ കണ്ടെത്താവുന്ന പ്രഭാവം വലുതായിരിക്കണം, ഒരുപക്ഷേ 1% അല്ലെങ്കിൽ 2%.
   • സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പവർ (%): ഇതൊരു സുരക്ഷാ വലയായി സങ്കൽപ്പിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റ് അവിടെയുണ്ടെങ്കിൽ ഒരു യഥാർത്ഥ പുരോഗതി കൈവരിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ എത്രമാത്രം ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഉയർന്ന പവർ അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒരു നല്ല മാറ്റം നഷ്‌ടപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണ്, എന്നാൽ ഇതിന് സാധാരണയായി നിങ്ങളുടെ പരിശോധനയിൽ കൂടുതൽ ആളുകൾ ആവശ്യമാണ്.
   • പ്രാധാന്യ നില (%): ഇത് തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. ടെസ്റ്റിൽ നിങ്ങൾ കാണുന്ന ഏതൊരു മാറ്റവും കേവലം യാദൃശ്ചികമായ ഭാഗ്യമല്ലെന്ന് നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം ഉറപ്പുള്ളവരായിരിക്കണമെന്ന് ഇത് ബാർ സജ്ജമാക്കുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡ് 5% ആണ്, അതിനർത്ഥം അത് പ്രവർത്തിക്കാത്തപ്പോൾ എന്തെങ്കിലും പ്രവർത്തിച്ചുവെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതാൻ 5% സാധ്യതയുണ്ട്.

എ/ബി ടെസ്റ്റ് സാമ്പിൾ സൈസ് കാൽക്കുലേറ്റർ

6. സ്റ്റാറ്റിക് അവസ്ഥകൾ ഉറപ്പാക്കുക: ടെസ്റ്റ് സാധുത നിലനിർത്താൻ, രണ്ട് പതിപ്പുകൾക്കിടയിൽ കഴിയുന്നത്ര ഘടകങ്ങൾ സ്ഥിരമായി നിലനിർത്തുക:
   • സമയാധിഷ്ഠിത വേരിയബിളുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ രണ്ട് പതിപ്പുകളും ഒരേസമയം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
   • രണ്ട് പതിപ്പുകൾക്കും ഒരേ ട്രാഫിക് ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക
   • ടെസ്റ്റ് സമയത്ത് നിങ്ങളുടെ സൈറ്റിലോ മാർക്കറ്റിംഗിലോ മറ്റ് മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കുക
   • ഫലങ്ങളെ വളച്ചൊടിച്ചേക്കാവുന്ന ബാഹ്യ ഘടകങ്ങൾ (അവധിദിനങ്ങൾ, ഇവൻ്റുകൾ) പരിഗണിക്കുക
   • രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകൾക്കും ഒരേ ടാർഗെറ്റിംഗ് മാനദണ്ഡം ഉപയോഗിക്കുക
7. ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ പരിശോധന അവസാനിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രാധാന്യ കാൽക്കുലേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക. ഒരു വിജയിയെ പ്രഖ്യാപിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, കുറഞ്ഞത് 95% ആത്മവിശ്വാസം ഉണ്ടോ എന്ന് നോക്കുക.

എ/ബി ടെസ്റ്റ് വിജയി കാൽക്കുലേറ്റർ

8. നടപ്പിലാക്കുകയും ആവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ വ്യതിയാനം നിയന്ത്രണത്തെ മറികടക്കുന്നുവെങ്കിൽ, മാറ്റം നടപ്പിലാക്കുക. തുടർന്ന്, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് തുടരാൻ നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ടെസ്റ്റ് ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ആരംഭിക്കുക.

Related Martech Zone ഉള്ളടക്കം

7-ലെ മികച്ച 2025 AI ഓട്ടോമേഷൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ടൂളുകൾ

ആപ്പ്: ഒരു മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് ടെസ്റ്റ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം (MVT സാമ്പിൾ സൈസ് കാൽക്കുലേറ്റർ)

പരിവർത്തനങ്ങൾ പരമാവധിയാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ലാൻഡിംഗ് പേജുകൾ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം

നിങ്ങളുടെ ഫേസ്ബുക്ക് ലാൻഡിംഗ് പേജുകൾ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം