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
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。
因果関係
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