Κάνεις αλλαγές στην ιστοσελίδα σου κάθε τρίμηνο. Το ερώτημα είναι αν αυτές οι αλλαγές χτίζουν η μία πάνω στην άλλη ή αλληλοαναιρούνται. Το θέμα «Bayesian A/B testing» είναι ο τρόπος με τον οποίο οι πειθαρχημένες ομάδες μετατρέπουν τις διάσπαρτες αλλαγές σε έναν κύκλο μάθησης που αποδίδει με τον καιρό.
Αυτό το κεφάλαιο καλύπτει το θέμα «Bayesian A/B testing» με απλά λόγια. Θα δεις γιατί έχει σημασία για τη δουλειά στη βελτιστοποίηση μετατροπών (conversion), πώς το χρησιμοποιούν οι ομάδες στην πράξη και πού να πας μετά μέσα σε αυτό το βιβλίο. Εδώ είναι τα θεμέλια.
Τι είναι το θέμα «Bayesian A/B testing»;
Το θέμα «Bayesian A/B testing» είναι μια βασική ιδέα στη βελτιστοποίηση μετατροπών (conversion optimization). Στην πράξη, περιγράφει πώς σκέφτεσαι όταν συγκρίνεις εκδοχές μιας σελίδας, ενός email ή μιας προσφοράς. Δεν ψάχνεις μια καθολική αλήθεια που ταιριάζει σε κάθε κλάδο. Χτίζεις έναν επαναλαμβανόμενο τρόπο να μαθαίνεις τι δουλεύει για το κοινό σου αυτή τη στιγμή.
Οι ομάδες που καταλαβαίνουν το θέμα «Bayesian A/B testing» κάνουν λιγότερες βιαστικές αλλαγές. Καταγράφουν τις υποθέσεις τους, τρέχουν ελεγχόμενες συγκρίσεις και προωθούν τους νικητές μόνο όταν τα δεδομένα στηρίζουν την κίνηση. Αυτή η πειθαρχία μετατρέπει τις αλλαγές στην ιστοσελίδα από απόψεις σε μια βιβλιοθήκη αποδείξεων που μπορείς να ξαναχρησιμοποιήσεις το επόμενο τρίμηνο.
Γιατί το θέμα «Bayesian A/B testing» έχει σημασία στις δοκιμές
Οι δοκιμές χωρίς πλαίσιο δίνουν θορυβώδεις νίκες και ακριβούς ψευδείς συναγερμούς. Το θέμα «Bayesian A/B testing» σου δίνει γλώσσα για υποθέσεις, ομάδες ελέγχου και αποτελέσματα. Όταν όλη η ομάδα μιλά την ίδια γλώσσα, οι παραδόσεις ανάμεσα σε marketing, σχεδιασμό και λειτουργίες γίνονται πιο γρήγορες, γιατί συζητάτε την ερμηνεία και όχι τους ορισμούς.
Συγγενικές ιδέες, όπως «Bayesian testing» και «Bayesian vs frequentist A/B testing», εμφανίζονται σε όλη αυτή την ενότητα. Δεν χρειάζεται να τις μάθεις όλες σήμερα. Χρειάζεσαι ένα καθαρό σημείο αναφοράς, ώστε το επόμενο κεφάλαιο να μη μοιάζει με παρέκβαση.
Πώς να χρησιμοποιήσεις αυτή την ιδέα σε ένα πραγματικό project
Ξεκίνα από κάτι μικρό. Διάλεξε μία σελίδα με ουσιαστική επισκεψιμότητα και ένα μετρήσιμο αποτέλεσμα. Γράψε μια απλή πρόταση που συνδέει το θέμα «Bayesian A/B testing» με την αλλαγή που θέλεις να δοκιμάσεις. Τρέξε τη δοκιμή αρκετή ώρα ώστε να μαζευτεί αρκετό δείγμα και μετά διάβασε τα αποτελέσματα με τις συνήθειες από το κεφάλαιο Πώς να τρέξεις ένα A/B test.
Κράτα σημειώσεις. Το μελλοντικό σου εγώ θα ξεχάσει γιατί έγινε μια δοκιμή. Ένα σύντομο αρχείο με υπόθεση, ρύθμιση και αποτέλεσμα αξίζει περισσότερο από έναν φάκελο με στιγμιότυπα οθόνης που κανείς δεν μπορεί να εξηγήσει έξι μήνες αργότερα.
Όταν θέλεις να πας πιο βαθιά, διάβασε μετά τα Τι είναι το split URL testing και Πώς να τρέξεις ένα A/B test. Επεκτείνουν όσα έμαθες εδώ, χωρίς να επαναλαμβάνουν ολόκληρη την εισαγωγή.
Συχνές ερωτήσεις
Πώς συνδέεται το θέμα «Bayesian A/B testing» με τις πραγματικές δοκιμές στην ιστοσελίδα μου;
Το θέμα «Bayesian A/B testing» είναι το εννοιολογικό επίπεδο που στηρίζει κάθε ζωντανό πείραμα που τρέχεις. Όταν η ιδέα σού γίνει ξεκάθαρη, συνδύασέ την με την πρακτική ρύθμιση στο Τι είναι το split URL testing και με τα βασικά της μέτρησης στο Τα οφέλη του A/B testing. Ο δημιουργός ιστοσελίδων του WEMASY σου επιτρέπει να δημοσιεύεις εκδοχές σελίδων χωρίς ξεχωριστό περιβάλλον δοκιμών (staging).
Χρειάζεται μεγάλη ομάδα για να εφαρμόσω το θέμα «Bayesian A/B testing»;
Ένας μόνος ιδρυτής μπορεί να εφαρμόσει το θέμα «Bayesian A/B testing» σε μια μικρή ιστοσελίδα με μέτρια επισκεψιμότητα. Χρειάζεσαι καθαρούς στόχους, έντιμη παρακολούθηση και υπομονή μέχρι να μαζευτεί αρκετό δείγμα. Οι ομάδες κλιμακώνουν τις ίδιες συνήθειες με περισσότερες δοκιμές ανά τρίμηνο, όχι με διαφορετικά θεμέλια.
Τι να διαβάσουν μετά οι αρχάριοι, αφού μάθουν το θέμα «Bayesian A/B testing»;
Μείνε πρώτα μέσα σε αυτή την ενότητα. Τα Τι είναι το split URL testing και Τα οφέλη του A/B testing χτίζουν πάνω σε όσα έμαθες εδώ, χωρίς να επαναλαμβάνουν τον πλήρη ορισμό.
Βοηθά το θέμα «Bayesian A/B testing» αν το ποσοστό μετατροπής μου είναι ήδη καλό;
Και η καλή απόδοση αφήνει περιθώριο για μάθηση. Οι αγορές αλλάζουν, η κίνηση από κινητά μεγαλώνει και οι προσφορές παλιώνουν. Το θέμα «Bayesian A/B testing» σε προστατεύει από το να θεωρείς ότι ο χθεσινός νικητής ταιριάζει ακόμα στους σημερινούς επισκέπτες.
Ποιο είναι το μεγαλύτερο λάθος που κάνουν οι άνθρωποι με το θέμα «Bayesian A/B testing»;
Να θεωρούν μία καλή εβδομάδα απόδειξη. Συνδύασε την ιδέα με πειθαρχημένη διάρκεια δοκιμών και με τις συνήθειες ανάλυσης από το κεφάλαιο πώς να διαβάζεις τα αποτελέσματα των A/B test, πριν εφαρμόσεις αλλαγές σε ολόκληρη την ιστοσελίδα.
Πώς ταιριάζει το WEMASY στη μάθηση του θέματος «Bayesian A/B testing»;
Το WEMASY είναι ένα ολοκληρωμένο σύστημα για να φτιάχνεις σελίδες, να παρακολουθείς τη συμπεριφορά και να βελτιώνεις το πόσο εύκολα σε βρίσκουν. Όταν καταλαβαίνεις το θέμα «Bayesian A/B testing», μπορείς να χρησιμοποιήσεις τον δημιουργό ιστοσελίδων για να ανεβάσεις σελίδες έτοιμες για δοκιμές και να κρατάς τους νικητές ενεργούς, χωρίς μια εύθραυστη συλλογή από plugins.