একটি স্প্লিট নমুনা পরীক্ষা বাজার গবেষণা প্রভাবিত করে কিভাবে জানুন

বিভক্ত নমুনা পরীক্ষার, যা স্প্লিট-রান টেস্টিং বা A / B পরীক্ষার নামেও পরিচিত, একটি শব্দ যা দুটি রূপ বা বিকল্পগুলির সাথে একটি পরীক্ষামূলক বর্ণনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। মার্কেটিংয়ের ক্ষেত্রে, গবেষণা এই ফর্মটি প্রায়ই ভিজ্যুয়াল বা প্রচারাভিযানের শ্রোতাদের প্রতিক্রিয়া পরীক্ষা করে এবং কোন বিকল্প সর্বাধিক কার্যকলাপ তৈরি করে তা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।

সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার ওয়েব ডিজাইন সঙ্গে হয়। ওয়েবসাইট দুটি ফর্ম, কিছু বিচ্ছিন্ন পার্থক্য সঙ্গে তৈরি করা হয়। কোন সংস্করণটি সর্বাধিক ক্রিয়াকলাপ পায় তা নির্ধারণ করার জন্য সাইটগুলিকে নিরীক্ষণ করা হয়, যেমন সর্বাধিক ইমপ্রেশন বা প্রবৃদ্ধির সর্বোচ্চ স্তরের। স্প্লিট নমুনা পরীক্ষার কোম্পানিগুলি সবচেয়ে কার্যকর কোন সংস্থা সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে।

সাম্প্রতিক ইতিহাস স্প্লিট নমুনা টেস্টিং

বিভক্ত নমুনা পরীক্ষার তুলনামূলকভাবে নতুন। গুগলের প্রথম পৃষ্ঠায় অনুসন্ধান ফলাফলে আদর্শ পরিসংখ্যান মূল্যায়ন করতে 2000 সালে A / B পরীক্ষার ব্যবহার করা হয়েছিল। উন্নতি পরীক্ষা এবং ক্রমাগত উন্নত উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। এখন, গুগল প্রতি বছর 7,000 এ / বি পরীক্ষা চালায়।

একটি বিভক্ত নমুনা পরীক্ষা ডিজাইন কিভাবে

আপনার নিজস্ব বিভক্ত নমুনা পরীক্ষা তৈরি করতে, নিচের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

• একটি পরিকল্পনা তৈরি করুন: লিঙ্ক লক্ষ্য বা আরো পৃষ্ঠা মতামত উন্নত হিসাবে আপনার লক্ষ্য চিহ্নিত করুন
• একটি পরিবর্তনশীল চয়ন করুন: ভেরিয়েবলগুলি চয়ন করুন, যেমন সাইটের একটি উপাদান যা "A" সাইটে অনুভূমিক এবং "বি" সাইটে উল্লম্ব হবে।
• ফলাফল বিশ্লেষণ: গুগল অ্যানালিটিক্স বা অন্যান্য ট্র্যাকিং সরঞ্জাম ব্যবহার করে, পরীক্ষার ফলাফল পর্যালোচনা করুন, প্রতিযোগীতার মাত্রা বা প্রতিটি সাইটে মতামত তুলনা করুন। ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, আপনি দেখতে পারেন যে কোন সংস্করণটি অন্যটির চেয়ে ভালভাবে সম্পাদিত হয়েছে কিনা, অথবা ফলাফল তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল।

• পরিবর্তন বাস্তবায়ন: প্রথম পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে পরিবর্তন করুন এবং ফলাফল নিশ্চিত করতে পরীক্ষা পুনরায় করুন।

সাধারণ ভুল

অনেক লোক পরীক্ষার ক্ষমতা নষ্ট করে, অনেকগুলি ভেরিয়েবলের সাথে বিভক্ত নমুনা পরীক্ষায় যান। আপনার যদি অনেকগুলি পার্থক্য থাকে তবে আপনি এমন কার্যাবলী চিহ্নিত করতে পারবেন না যা ভোক্তাদের আচরণ উন্নত করে। কোন পার্থক্যগুলি কোন প্রভাব ফেলতে পারে তা নিচের দিকে তোলার জন্য, আপনাকে একবারে উপাদানগুলিকে পৃথক করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটি বেশি সময় নেয়, তবে এটি আপনাকে রূপান্তর হার বা কর্মীদের ড্রাইভ কীভাবে চালাতে হবে তার আরো সঠিক ছবি দেবে।

অনেক গবেষক দীর্ঘ পরীক্ষা যথেষ্ট রান না। আপনি সম্ভবত গ্রাহকের আচরণের সঠিক চিত্রণ পেতে প্রায় এক সপ্তাহ লাগবে। অন্যথায়, আপনি ফলাফল আপনার ফলাফল পরিসংখ্যান, পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য নয় ঝুঁকি।

প্রতিটি সংস্করণ কীভাবে সঞ্চালিত হয় তার একটি ধারণা পেতে আপনাকে বিভিন্ন জেন্ডার, জাতি এবং বয়সের সাথে একটি প্রশস্ত নমুনা বেস নিশ্চিত করতে হবে। যদি আপনি একটি খুব নির্দিষ্ট শ্রোতাদের লক্ষ্য করেন, তবে আপনি দরকারী তথ্য দেওয়ার জন্য আপনি সেই গোষ্ঠীর মধ্যে একটি বড় সংখ্যা অন্তর্ভুক্ত করতে চান।

বিভক্ত নমুনা পরীক্ষার আপনার বিপণন পদ্ধতিতে পরিবর্তন করতে একটি দরকারী হাতিয়ার। যাইহোক, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে A / B পরীক্ষায় প্রায়ই একবার কাজ করা উচিত এবং ভুলে যাওয়া হয় না। প্রযুক্তি এবং উপলব্ধি পরিবর্তন হিসাবে, আপনার নকশা এবং পণ্য প্রতি মনোভাব খুব পরিবর্তন করতে পারেন। চলমান পরীক্ষার ক্রমাগত আপনি আপনার লক্ষ্য বাজার বরাবর বিকশিত করতে পারবেন। পরীক্ষা এবং উন্নতি একটি স্থির প্রক্রিয়া যা আপ টু ডেট পুনরাবৃত্তি করা আবশ্যক।