Курс A/B-тестирования для специалистов по обработке и анализу данных — это подходящий ресурс для начала работы.
Вы не можете принять решение об изменении перспективы на веб-сайте в быстро развивающемся мире, управляемом данными, полагаясь исключительно на свою интуицию или обоснованные предположения. Вы можете просто «все знать» и «не думать», если метрики, основанные на данных, не указывают на то, что вы должны действовать. В результате многие предприятия используют статистический метод, известный как A/B-тест, чтобы заранее определить, будет ли изменение выгодным для компании или нет.
Он описывается как метод сопоставления двух итераций одной и той же переменной (продукта или веб-сайта), часто путем измерения того, как субъекты реагируют на варианты A и B, и выяснения, какой вариант более успешен или работает лучше. Понимание A/B-тестирования имеет решающее значение для принятия решений на основе данных, независимо от того, работаете ли вы маркетологом, менеджером по продукту или аналитиком данных.
Короче говоря, A/B-тест — это методология исследования пользовательского опыта, используемая в рандомизированном контролируемом испытании для отслеживания того, как пользователи реагируют на изменения и насколько хорошо они работают.
Основная цель A/B-тестирования — повысить вовлеченность пользователей и их интерес к новой функции или продукту. Он используется несколькими фирмами социальных сетей, включая LinkedIn и Facebook, для улучшения взаимодействия с пользователем путем определения того, как новая функция или продукт повлияет на пользователей.
В примерах использования, показанных ниже, A/B-тестирование используется во многих секторах и вертикалях для улучшения принятия статистических решений.
Улучшение стратегии запуска продукта: Это позволяет предприятиям сравнивать множество итераций продукта и определять тот, который работает лучше всего, что может повысить вовлеченность клиентов, коэффициент конверсии и общую производительность.
Создание решений, основанных на данных: Вместо того, чтобы полагаться на предположения или интуицию, организации получают информацию, основанную на данных, которую они могут использовать для принятия обоснованных решений.
Поиск скрытых возможностей: Это может помочь организациям осознать нераскрытый потенциал для улучшения.
Оптимизация маркетинговых стратегий: Сопоставляя несколько кампаний, заголовков и сообщений, чтобы определить, какие из них наиболее эффективны, он обеспечивает оптимальные маркетинговые стратегии.
Снижение рисков: Внесение изменений, оказывающих негативное влияние, также известное как радиус взрыва, менее вероятно при использовании A/B-тестирования, которое позволяет организациям безопасно и контролируемо оценивать новые концепции и модификации.
Экономически эффективным: Тестирование нескольких возможностей для продукта или услуги — это экономичный подход к изучению поведения клиентов, коэффициентов конверсии и других факторов без высоких затрат, связанных с неудачным продуктом, особенно по сравнению с полноценным запуском.
Персонализация: Одним из основных преимуществ использования A/B-тестов является возможность настроить взаимодействие с пользователем путем тестирования множества итераций контента, макета или функциональности и предоставления наилучшей версии для определенной аудитории или сегмента.
Непрерывное улучшение: Организации могут использовать непрерывный процесс «непрерывного улучшения» для постоянного совершенствования своих продуктов.
«A/B-тестирование от Google» на Udacity
Этот курс учит людей, как проводить A/B-тесты, и служит источником информации по различным вопросам, в том числе о том, как настроить и проводить A/B-тестирование, а также множество практических примеров из практики.
В нем описывается, как создать эксперимент, который регистрирует изменения веб-сайта или мобильного приложения. Пользователи знакомятся с приложением как с модификацией, так и без нее, чтобы определить, как они реагируют, и, в конечном счете, возможные улучшения, ожидаемые от реализации изменения.
Это подходящий курс для вас, если ваша работа связана с использованием данных для предоставления действенной информации, которая влияет на решения в вашем бизнесе, что весьма вероятно, учитывая, насколько широко распространены данные. Проще говоря, если ваш профиль соответствует любой из этих основных категорий — аналитикам данных, маркетологам, менеджерам по продуктам и специалистам по данным, — вы выиграете от этого курса.
Этот курс разделен на пять глав и охватывает следующие неотъемлемые компоненты проведения A / B-тестирования, которые необходимы для специалистов по данным.
- Обзор среды A/B-тестирования
- Политика и этика экспериментов
- Выбор и характеристика метрик
- Планирование эксперимента
- Анализ результатов
Этот курс для самостоятельного обучения — хорошее место для начала, если вы работаете профессионалом, который хотел бы изучить основы A/B-тестирования в свободное время. Вы можете закончить этот курс за два месяца, если будете уделять около 8 часов в неделю.
Курс включает в себя проект, который требует, чтобы учащиеся выполняли свои A/B-тесты и анализировали результаты, чтобы усвоить принципы и лучше узнать о частых ошибках и сложных проблемах.
Сообщение Почему курс A/B-тестирования необходим для специалистов по данным? впервые появился в Analytics Insight.
