3つの高額なミスを避けて、A/Bテストを保存する

'高額なミスを避け、A/Bテストを保存するための3つの方法'

差を生む詳細

Christian Stahlさんによる写真、Unsplashから

かつては主に医学研究などの学術界で使用されていたランダム化比較試験(RCT)は、現在ではビジネスがデータに基づいた意思決定を行うための人気のある手法となっています。特に、オンラインのA/Bテストは簡単に実装でき、デジタルプロセスの最適化に非常に強力です。2つ以上のバリアントを比較することで、組織は異なるオプションの効果を評価し、最も有利な結果を特定することができます。しかし、信頼性と妥当性に影響を与える偏見を防ぐために、特定の制限を認識し対処することが重要です。本記事では、コストのかかるバイアスを回避するために、オンラインのA/Bテストを実行する前に考慮すべき3つの主要な制限について探求します。最初に、私が個人的にトップ3の問題と考えるリストに入る前に、A/Bテストと重要な概念を簡単に定義します。

A/Bテストとは何ですか?

A/Bテストでは、異なるバージョン/バリアントAとBを異なる被験者(例:クライアント)に提示します。オンラインのA/Bテストでは、ウェブページ、メールキャンペーン、ユーザーインターフェース、または他のデジタルアセットのバリエーションを一部のユーザーに対して試すことができます。バリエーションは通常、デザイン、レイアウト、カラースキーム、コールトゥアクション、またはコンテンツなど、1つ以上の特定の要素が異なります。慎重に制御された実験により、組織はこれらのバリエーションがユーザーの行動、エンゲージメント、およびコンバージョン率に与える影響を測定することができます。

ランダム化

プロセスは、観客をランダムに2つ以上のグループに分けることから始まります。各グループは異なるバリアントにさらされます。コントロールグループは元のバージョン(ベースラインまたはコントロールと呼ばれる、元のバージョンが存在する限り)を受け取りますが、他のグループは変更されたバージョンを受け取ります。クリック、コンバージョン、ページ上での滞在時間などのユーザーの相互作用を追跡することで、組織は異なるバリアントのパフォーマンスを比較し、望ましい結果を生み出すものを特定することができます。

著者による画像。ここにA/Bテストプロセスの表現があります。まず、サンプルをコントロールと処理(AとB)にランダムに分割します。次に、結果(例:コンバージョン率)を観察します。ここでは黒/緑の色で表されています。

因果関係

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

「トリントの創設者兼CEO、ジェフ・コフマンへのインタビューシリーズ」

ジェフ・コーフマンは、ABC、CBS、CBCニュースで30年のキャリアを持った後、Trintの創設者兼CEOとなりましたジェフは手作業の...

人工知能

アーティスの創設者兼CEO、ウィリアム・ウーによるインタビューシリーズ

ウィリアム・ウーは、Artisseの創設者兼CEOであり、ユーザーの好みに基づいて写真を精密に変更する技術を提供していますそれ...

人工知能

「シフトのCEOであるクリス・ナーゲル – インタビューシリーズ」

クリスはSiftの最高経営責任者です彼は、Ping Identityを含むベンチャー支援および公開SaaS企業のシニアリーダーシップポジシ...

人工知能

「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」

ピーター・ワンはAnacondaのCEO兼共同創設者ですAnaconda(以前はContinuum Analyticsとして知られる)を設立する前は、ピー...

人工知能

「15Rockの共同創業者兼CEO、ガウタム・バクシ氏によるインタビューシリーズ」

「ガウタム・バクシは、気候リスク管理とアドバイザリーサービスのグローバルリーダーである15Rockの共同創設者兼CEOですガウ...

データサイエンス

2023年にAmazonのデータサイエンティストになる方法は?

ほとんどのビジネスは現在、膨大な量のデータを生成し、編集し、管理しています。しかし、ほとんどのビジネスは、収集したデ...