بہتر طور پر انٹیلی جنس کلاؤڈ: A/B ٹیسٹ کو تیز ، تیز تر بنانے کے لیے سٹیٹس انجن کا استعمال کیسے کریں۔

بہتر طور پر اعدادوشمار کا انجن اور A/B جانچ کی حکمت عملی۔

اگر آپ اپنے کاروباری امتحان اور سیکھنے میں مدد کے لیے ایک تجرباتی پروگرام چلانے کے خواہاں ہیں تو ، امکانات آپ استعمال کر رہے ہیں۔ بہتر طور پر انٹیلی جنس کلاؤڈ۔ - یا آپ نے کم از کم اسے دیکھا ہے۔ آپٹمائزلی گیم میں سب سے طاقتور ٹولز میں سے ایک ہے ، لیکن اس طرح کے کسی بھی ٹول کی طرح ، اگر آپ نہیں سمجھتے کہ یہ کیسے کام کرتا ہے تو آپ اسے غلط استعمال کرسکتے ہیں۔ 

کیا آپٹمائزلی کو اتنا طاقتور بناتا ہے؟ اس کے فیچر سیٹ کے بنیادی حصے میں تیسرے فریق کے آلے میں انتہائی باخبر اور بدیہی اعدادوشمار کا انجن ہے ، جو آپ کو اہم ٹیسٹ براہ راست حاصل کرنے پر زیادہ توجہ دینے کی اجازت دیتا ہے-یہ فکر کیے بغیر کہ آپ اپنے نتائج کی غلط تشریح کررہے ہیں 

طب میں روایتی اندھے مطالعے کی طرح ، اے / بی ٹیسٹ تصادفی طور پر مختلف دکھائے گا۔ علاج اپنی سائٹ کے مختلف صارفین سے پھر ہر علاج کی افادیت کا موازنہ کریں۔ 

اعدادوشمار پھر ہمیں اس بات کا اندازہ لگانے میں مدد دیتے ہیں کہ یہ علاج طویل مدتی میں کتنا کارآمد ہو سکتا ہے۔ 

بیشتر A/B ٹیسٹنگ ٹولز دو قسم کے شماریاتی اندازے پر انحصار کرتے ہیں: فریکوئنٹسٹ یا بائیسین سٹیٹس۔ ہر سکول کے مختلف پیشہ اور نقصانات ہوتے ہیں - فریکوئنسی کے اعدادوشمار کے لیے تجربے کو چلانے سے پہلے نمونے کے سائز کو طے کرنے کی ضرورت ہوتی ہے ، اور بیسین کے اعدادوشمار بنیادی طور پر اثر کے لیے کسی ایک شخص کی وضاحت کرنے کے بجائے اچھے سمت کے فیصلے کرنے کا خیال رکھتے ہیں ، دو مثالوں کے نام بتائیں۔ آپٹملیسلی کی سپر پاور یہ ہے کہ آج مارکیٹ میں یہ واحد ٹول ہے۔ دونوں جہانوں میں بہترین نقطہ نظر.

آخر نتیجہ؟ بہتر طور پر صارفین کو تجربات کو تیز ، زیادہ قابل اعتماد اور زیادہ بدیہی طور پر چلانے کے قابل بناتا ہے۔

اس سے بھرپور فائدہ اٹھانے کے لیے ، اگرچہ ، یہ سمجھنا ضروری ہے کہ پردے کے پیچھے کیا ہو رہا ہے۔ یہاں 5 بصیرتیں اور حکمت عملی ہیں جو آپ کو پرو کی طرح آپٹمزلی کی صلاحیتوں کو استعمال کرنے پر مجبور کریں گی۔

حکمت عملی نمبر 1: سمجھیں کہ تمام میٹرکس برابر نہیں بنائے گئے ہیں۔

زیادہ تر ٹیسٹنگ ٹولز میں ، عام طور پر نظر انداز کیا جانے والا مسئلہ یہ ہے کہ جتنا زیادہ میٹرکس آپ اپنے ٹیسٹ کے حصے کے طور پر شامل کرتے ہیں اور ٹریک کرتے ہیں ، اتنے ہی زیادہ امکان ہے کہ آپ بے ترتیب موقع کی وجہ سے کچھ غلط نتائج دیکھیں "). اس کے نتائج کو قابل اعتماد رکھنے کے لیے ، آپٹمائزلی کنٹرولز اور اصلاحات کا ایک سلسلہ استعمال کرتا ہے تاکہ ممکنہ حد تک کم ہونے کی مشکلات کو برقرار رکھا جا سکے۔ 

جب آپ Optimizely میں ٹیسٹ لگانے جاتے ہیں تو ان کنٹرولز اور اصلاحات کے دو مضمرات ہوتے ہیں۔ سب سے پہلے ، میٹرک جسے آپ نے اپنا نام دیا ہے۔ پرائمری میٹرک۔ اعدادوشمار کی اہمیت کو تیزی سے پہنچے گا ، باقی تمام چیزیں مستقل۔ دوسرا ، جتنے زیادہ میٹرکس آپ کسی تجربے میں شامل کریں گے ، آپ کے بعد کے میٹرکس کو شماریاتی اہمیت تک پہنچنے میں زیادہ وقت لگے گا۔

تجربے کی منصوبہ بندی کرتے وقت ، یقینی بنائیں کہ آپ جانتے ہیں کہ آپ کے فیصلہ سازی کے عمل میں کون سا میٹرک آپ کا حقیقی شمال ہوگا ، اسے اپنا بنیادی میٹرک بنائیں۔ پھر ، اپنی باقی میٹرکس لسٹ کو دھوکہ دہی سے جو کچھ بھی ضرورت سے زیادہ یا ٹینجینشل ہو اسے ہٹا کر رکھیں۔

حکمت عملی نمبر 2: اپنی مرضی کے اوصاف بنائیں۔

آپ کے تجربے کے نتائج کو تقسیم کرنے کے لیے آپ کو کئی دلچسپ اور مددگار طریقے بتانے میں بہتری ہے۔ مثال کے طور پر ، آپ جانچ سکتے ہیں کہ آیا کچھ علاج ڈیسک ٹاپ بمقابلہ موبائل پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں ، یا ٹریفک کے ذرائع میں فرق کا مشاہدہ کرتے ہیں۔ جیسا کہ آپ کے تجرباتی پروگرام میں پختگی آتی ہے ، آپ تیزی سے نئے طبقات کی خواہش کریں گے-یہ آپ کے استعمال کے معاملے کے لیے مخصوص ہو سکتے ہیں ، جیسے ایک وقتی بمقابلہ سبسکرپشن خریداری کے حصے ، یا عام طور پر "نئے بمقابلہ واپس آنے والے زائرین" (جو ، واضح طور پر ، ہم ابھی تک یہ نہیں جان سکتے کہ یہ باکس سے باہر کیوں نہیں فراہم کیا جاتا ہے)۔

اچھی خبر یہ ہے کہ آپٹمزلی کے پروجیکٹ جاوا اسکرپٹ فیلڈ کے ذریعے ، آپٹمائزلی سے واقف انجینئرز اپنی مرضی کے مطابق کسی بھی قسم کی دلچسپ خصوصیات بنا سکتے ہیں جو زائرین کو تفویض اور تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ کرو میٹرکس میں ، ہم نے کئی اسٹاک ماڈیول بنائے ہیں (جیسے "نئے بمقابلہ واپس آنے والے زائرین") جو کہ ہم اپنے تمام گاہکوں کے لیے ان کے پروجیکٹ جاوا اسکرپٹ کے ذریعے انسٹال کرتے ہیں۔ اس صلاحیت کا فائدہ اٹھانا بالغ ٹیموں کے مابین ایک اہم فرق ہے جن کے پاس صحیح تکنیکی وسائل ہیں جو ان کو انجام دینے میں مدد کرتے ہیں ، اور وہ ٹیمیں جو تجربات کی مکمل صلاحیت کو سمجھنے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں۔

حکمت عملی نمبر 3: آپٹمزلی کے سٹیٹس ایکسلریٹر کو دریافت کریں۔

اکثر اوور ہائپڈ ٹیسٹنگ ٹول کی خصوصیت "کثیر مسلح ڈاکوؤں" کو استعمال کرنے کی صلاحیت ہے ، یہ مشین لرننگ الگورتھم کی ایک قسم ہے جو متحرک طور پر تبدیل ہوتی ہے جہاں آپ کے ٹریفک کو ایک تجربے کے دوران مختص کیا جاتا ہے ، تاکہ زیادہ سے زیادہ زائرین کو "جیتنے" کے لیے بھیجیں۔ ممکن حد تک تغیر. کثیر مسلح ڈاکوؤں کے ساتھ مسئلہ یہ ہے کہ ان کے نتائج طویل مدتی کارکردگی کے قابل اعتماد اشارے نہیں ہیں ، لہذا اس قسم کے تجربات کے لیے استعمال کا معاملہ سیلز پروموشن جیسے وقت کے حساس معاملات تک محدود ہے۔

اگرچہ ، بہتر منصوبوں پر صارفین کے لیے ایک مختلف قسم کا ڈاکو الگورتھم دستیاب ہے۔ اس سیٹ اپ میں ، ٹریفک کو سب سے زیادہ کارکردگی دکھانے والی متحرک طور پر مختص کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے ، آپٹمائزلی طور پر متحرک طور پر ٹریفک کو ان مختلف حالتوں میں مختص کرتا ہے جو اعدادوشمار کی اہمیت تک پہنچنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔ اس طرح ، آپ تیزی سے سیکھ سکتے ہیں ، اور روایتی A/B ٹیسٹ کے نتائج کی نقل کو برقرار رکھ سکتے ہیں۔

حکمت عملی #4: اپنے میٹرک ناموں میں ایموجیز شامل کریں۔

پہلی نظر میں ، یہ خیال شاید جگہ سے باہر لگتا ہے ، یہاں تک کہ غیر معمولی بھی۔ تاہم ، اس بات کو یقینی بنانے کا ایک اہم پہلو کہ آپ صحیح تجربات کے نتائج کو پڑھ رہے ہیں اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کے سامعین سوال کو سمجھ سکیں۔ 

بعض اوقات ہماری بہترین کوششوں کے باوجود ، میٹرک کے نام مبہم ہو سکتے ہیں (انتظار کریں - کیا وہ میٹرک فائر ہوتا ہے جب آرڈر قبول کیا جاتا ہے ، یا جب صارف شکریہ صفحے کو مارتا ہے؟) صفحہ کل علمی اوورلوڈ کی طرف جاتا ہے۔

اپنے میٹرکس کے ناموں میں ایموجیز شامل کرنا (اہداف ، سبز چیک مارکس ، یہاں تک کہ بڑے پیسے کا بیگ بھی کام کر سکتا ہے) اس کے نتیجے میں ایسے صفحات بن سکتے ہیں جو زیادہ سکین کرنے کے قابل ہیں۔ 

ہم پر بھروسہ کریں - نتائج کو پڑھنا بہت آسان محسوس ہوگا۔

حکمت عملی نمبر 5: اپنی شماریاتی اہمیت کی سطح پر دوبارہ غور کریں۔

نتائج کو آپٹمائزلی تجربے کے تناظر میں حتمی سمجھا جاتا ہے جب وہ پہنچ جاتے ہیں۔ شماریاتی اہمیت. شماریاتی اہمیت ایک سخت ریاضیاتی اصطلاح ہے ، لیکن بنیادی طور پر یہ امکان ہے کہ آپ کے مشاہدات دو آبادیوں کے درمیان حقیقی فرق کا نتیجہ ہیں ، نہ کہ صرف بے ترتیب موقع۔ 

آپٹمزلی کی اطلاع دی گئی شماریاتی اہمیت کی سطحیں "ہمیشہ درست" ہوتی ہیں جس کا شکریہ ریاضی کے تصور کو کہا جاتا ہے۔ ترتیب وار جانچ - یہ دراصل انہیں دوسرے ٹیسٹنگ ٹولز کے مقابلے میں کہیں زیادہ قابل اعتماد بناتا ہے ، جو کہ اگر آپ انہیں بہت جلد پڑھتے ہیں تو ہر قسم کے "جھانکنے" کے مسائل کا شکار ہوتے ہیں۔

یہ غور کرنے کے قابل ہے کہ آپ اپنے ٹیسٹنگ پروگرام کے لیے کس درجے کی شماریاتی اہمیت کو اہم سمجھتے ہیں۔ جبکہ 95 فیصد سائنسی کمیونٹی میں کنونشن ہے ، ہم ویب سائٹ کی تبدیلیوں کی جانچ کر رہے ہیں ، ویکسین کی نہیں۔ تجرباتی دنیا میں ایک اور عام انتخاب: 90٪۔ لیکن کیا آپ تجربات کو تیزی سے چلانے اور مزید خیالات کو جانچنے کے لیے تھوڑی زیادہ غیر یقینی صورتحال کو قبول کرنے کے لیے تیار ہیں؟ کیا آپ 85 or یا اس سے بھی 80 stat شماریاتی اہمیت کا استعمال کر سکتے ہیں؟ آپ کے رسک ریوارڈ بیلنس کے بارے میں جان بوجھ کر وقت کے ساتھ تیزی سے منافع کی ادائیگی کی جا سکتی ہے ، لہذا اس پر غور سے سوچیں۔

Optimizely انٹیلی جنس کلاؤڈ کے بارے میں مزید پڑھیں۔

یہ پانچ فوری اصول اور بصیرت آپٹمائزلی استعمال کرتے وقت ذہن میں رکھنے کے لیے ناقابل یقین حد تک مددگار ثابت ہوں گے۔ کسی بھی ٹول کی طرح ، یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کو پردے کے پیچھے کی تمام تخصیصات کی اچھی سمجھ ہو گئی ہے ، لہذا آپ اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ آپ اس آلے کو موثر اور مؤثر طریقے سے استعمال کر رہے ہیں۔ ان افہام و تفہیم سے ، جب آپ کو ضرورت ہو تو آپ قابل اعتماد نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ 

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.