A/B टेस्टिंग कैसे काम करती है?
A/B टेस्टिंग अद्भुत काम करती है, लेकिन तभी जब चरणों का सावधानीपूर्वक पालन किया जाए। एक सफल A/B टेस्ट डिजाइन करने के कुछ महत्वपूर्ण चरण यहां दिए गए हैं:
1. किसी परिकल्पना का निर्माण करें
परिकल्पना बताती है कि किसी परीक्षण चर में बदलाव जनसंख्या पर किसी प्रदर्शन मीट्रिक को कैसे प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए परिकल्पना इस प्रकार हो सकती है:
“ऐड-टू-कार्ट बटन का रंग नीले से लाल (टेस्ट वेरिएबल) में बदलने से डेस्कटॉप उपयोगकर्ताओं (जनसंख्या) पर रूपांतरण दर (प्रदर्शन मीट्रिक) बढ़ेगी।”
एक आम गलती एक ही प्रयोग में कई परीक्षण चर रखना है, जिससे प्रत्येक बदलाव का मीट्रिक पर प्रभाव अलग-अलग समझना कठिन हो जाता है।
2. अपने परीक्षण चर के नियंत्रण और उपचार संस्करण बनाएं
A/B टेस्टिंग में “A/B” उस चीज़ के दो संस्करणों को संदर्भित करता है जिसे आप टेस्ट कर रहे हैं।
सामान्य भाषा में, नियंत्रण “Version A” होता है—यानी प्रोडक्ट का मौजूदा संस्करण या परीक्षण चर का मौजूदा रूप। जबकि “Version B” उपचार होता है—यानी परीक्षण चर का नया रूप जिसे आप आजमा रहे हैं।
उसी ऐड-टू-कार्ट बटन के उदाहरण में, नियंत्रण (Version A) मौजूदा नीला ऐड-टू-कार्ट बटन है, जबकि उपचार (Version B) नया लाल बटन है।
3. सांख्यिकीय महत्व के लिए नमूना आकार निर्धारित करें
उपयोग के मामले और सेवा के उपयोगकर्ताओं की संख्या के आधार पर, पूरी जनसंख्या पर A/B टेस्ट चलाना असंभव हो सकता है। अगला सर्वोत्तम विकल्प है उपयोगकर्ताओं के एक उपसमूह या सैंपल पर A/B टेस्ट चलाना। ऐसा करने के लिए, प्रैक्टिशनर्स आमतौर पर सांख्यिकीय दृष्टि से पर्याप्त बड़ा उपयोगकर्ता सैंपल निर्धारित करते हैं, ताकि वे पूरी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकाल सकें।
उदाहरण के लिए, ऐड-टू-कार्ट बटन वाले उदाहरण पर लौटें, तो A/B टेस्ट सभी डेस्कटॉप उपयोगकर्ताओं के बजाय केवल उनके एक हिस्से पर चलाया जाएगा।
4. नियंत्रण और उपचार के लिए रैंडमाइज्ड समूह चुनें
प्रयोग में प्रत्येक उपयोगकर्ता को या तो संस्करण A दिखाया जाता है या संस्करण B। यह कैसे तय करें कि किसी उपयोगकर्ता को नियंत्रण दिया जाए या उपचार?
परीक्षण को निष्पक्ष रखने के लिए, प्रैक्टिशनर्स आमतौर पर सैंपल को उपचार और नियंत्रण समूहों में यादृच्छिक रूप से (यानी प्रत्येक उपयोगकर्ता के पास उपचार या नियंत्रण में होने की समान संभावना हो) और समान रूप से (यानी दोनों समूह समान आकार के हों) बांटते हैं।
5. टेस्ट चलाएं और परिणामों का विश्लेषण करें
बुनियादी तैयारी के बाद, A/B टेस्ट शुरू करने के लिए तैयार है। एक बार पर्याप्त बड़ा सैंपल मिल जाने पर, A/B टेस्ट के परिणामों का विश्लेषण किया जा सकता है।
परिणामों का विश्लेषण करने के लिए, हम उपचार और नियंत्रण समूहों के बीच परीक्षण मीट्रिक—रूपांतरण दर—में अंतर की गणना करते हैं। यदि यह अंतर पर्याप्त रूप से महत्वपूर्ण है, तो हम विश्वास के साथ निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि एक संस्करण सचमुच दूसरे से बेहतर है।
6. दोहराएं, दोहराएं, दोहराएं
यदि A/B टेस्ट में कोई स्पष्ट विजेता उभरता है, तो बेहतर संस्करण अब लाइव किया जा सकता है! प्रैक्टिशनर्स उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को बेहतर समझने के लिए डेटा में गहन विश्लेषण भी करते हैं। A/B टेस्ट अनुकूलन प्रक्रिया का केवल एक छोटा हिस्सा है। A/B टेस्ट चलाने से सीखी गई बातें नई आइडियाज़ और परिकल्पनाओं को प्रेरित कर सकती हैं, जिनकी वैधता फिर से टेस्ट की जा सकती है।
A/B टेस्टिंग के उदाहरण
अधिकांश टेक कंपनियां A/B टेस्ट से अच्छी तरह परिचित हैं। वास्तव में, संभव है कि जिन सेवाओं का आप उपयोग करते हैं, उनके किसी A/B टेस्ट में आप नियंत्रण या उपचार समूह में रहे हों। आज की कुछ सबसे लोकप्रिय साइटों और सेवाओं से A/B टेस्ट के कुछ उल्लेखनीय उदाहरण यहां दिए गए हैं:
1. Airbnb में A/B टेस्टिंग
A/B टेस्ट के कुछ उत्कृष्ट उदाहरण Airbnb से आते हैं। Airbnb में हमेशा से प्रयोग और A/B टेस्टिंग की मजबूत संस्कृति रही है। 2014 की इस ब्लॉग पोस्ट में, वे बताते हैं कि कैसे उन्होंने सर्च पेज पर प्राइस फ़िल्टर के अधिकतम मान को $300 से $1000 करने के बदलाव का परीक्षण किया।
Airbnb अधिकतम प्राइस फ़िल्टर में बदलाव का परीक्षण कर रहा है
एक अन्य उदाहरण में, टीम एक पुन:डिज़ाइन किए गए होमपेज का उदाहरण दिखाती है और चर्चा करती है कि इसका Airbnb प्लेटफ़ॉर्म के उपयोग पर क्या प्रभाव पड़ा। लेख थोड़ा तकनीकी है, लेकिन यह दिखाता है कि A/B टेस्ट Airbnb की उत्पाद सफलता में कितने महत्वपूर्ण रहे हैं।
बेहतर यूज़र इंटरफ़ेस तय करने के लिए Airbnb A/B टेस्टिंग का उपयोग करता है
2. Netflix में A/B टेस्टिंग
A/B टेस्ट की एक श्रृंखला के माध्यम से, Netflix ने विभिन्न टाइटल्स के लिए सर्वश्रेष्ठ आर्टवर्क चुना और स्पष्ट रूप से स्ट्रीमिंग घंटों की संख्या बढ़ाई। A/B टेस्ट का एक अच्छा उप-लाभ यह है कि वे उपयोगकर्ता व्यवहार और अनुभव के बारे में गहरी अंतर्दृष्टि उजागर करते हैं। उदाहरण के लिए, इस परीक्षण को चलाकर Netflix ने पाया कि ऐसे आर्टवर्क जिनमें चेहरे की भावनाएं स्पष्ट हों और जो टाइटल के टोन को व्यक्त करें, वे असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन करते हैं।
Netflix के Unbreakable Kimmy Schmidt के लिए आर्टवर्क का एक नमूना
3. Gojek में A/B टेस्टिंग
इंडोनेशिया में सर्वव्यापी ऑल-इन-वन ऐप Gojek अपनी होमपेज पर दिखाए जाने वाले उत्पादों की इष्टतम संख्या खोजने के लिए A/B टेस्ट का उपयोग करता है। इसके बाद प्रोडक्ट टीम फीडबैक का उपयोग कर यह तय करती है कि किस प्रयोग संस्करण को सभी उपयोगकर्ताओं के लिए रोल आउट किया जाए। यह Gojek में पाए जाने वाले A/B टेस्टिंग के कई उपयोग मामलों में से एक है। आप Gojek की डेटा संस्कृति के बारे में और जान सकते हैं DataFramed के इस एपिसोड को सुनकर।
Gojek ने अपने होमपेज डिज़ाइन पर निर्णय लेने के लिए इन-हाउस प्रयोगात्मक प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग किया
आज ही डेटा से शुरुआत करें
हमें उम्मीद है कि आपको A/B टेस्टिंग का यह संक्षिप्त परिचय पसंद आया होगा। श्रृंखला की अगली प्रविष्टि में, हम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की दुनिया को देखेंगे और बताएंगे कि आज सबसे अधिक उपयोग होने वाले विज़ुअलाइज़ेशंस की व्याख्या कैसे करें।
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इस प्रविष्टि में, हम डेटा में एक प्रमुख उपयोग मामले—A/B टेस्टिंग—का अन्वेषण करेंगे। भले ही आपने इसका नाम न सुना हो—यदि आपने कभी कोई डिजिटल सेवा या साइट उपयोग की है—तो बहुत संभव है कि आप स्वयं किसी A/B टेस्ट का हिस्सा रहे हों। पूरे ब्लॉग पोस्ट में, हम बताएंगे कि A/B टेस्ट क्या होते हैं, इन्हें आमतौर पर कैसे सेटअप किया जाता है, और Airbnb, Netflix और Gojek जैसी लोकप्रिय सेवाओं से A/B टेस्ट के कुछ उल्लेखनीय उदाहरण।
A/B टेस्टिंग क्या है?
A/B टेस्टिंग किसी एक ही चीज़ के दो संस्करणों—अकसर किसी वेबपेज या डिजिटल प्रोडक्ट—के प्रदर्शन की तुलना करती है। व्यापक रूप से, A/B टेस्टिंग एक ऐसा ढांचा है जो आपको तेजी से प्रयोग सेट करने, उनके परिणामों का सांख्यिकीय विश्लेषण से मूल्यांकन करने, और अपने निष्कर्षों के आधार पर निर्णय लेने देता है।
A/B टेस्टिंग टीमों को ऐसे महत्वपूर्ण प्रश्नों की पुष्टि करने में मदद करती है, जैसे “क्या बटन का रंग बदलने से क्लिकों की संख्या बढ़ती है?” या “क्या एक मूवी पोस्टर की तुलना में दूसरा पोस्टर उपयोग करने से किसी मूवी टाइटल के व्यूज़ बढ़ते हैं?”
A/B टेस्टिंग कारण-कार्य संबंध स्थापित करती है। यदि होम पेज पर लाल बटन, अन्य सभी चीज़ें समान रहते हुए, नीले बटन की तुलना में अधिक क्लिक लाता है—तो हम निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि क्लिक बढ़ने का कारण लाल बटन है। कहना न होगा, A/B टेस्ट डेटा-आधारित टीमों के लिए अपने प्रोडक्ट को अनुकूलित करने का एक उपयोगी उपकरण है।