no comments

Panduan pemula untuk Reka Bentuk Eksperimen

Pengenalan

Apabila anda mengunjungi sebuah pasar raya, anda mungkin merasa terharu dengan diskaun dan hadiah percuma yang anda dapatkan dengan pembelian anda. Pernahkah anda bayangkan, apa yang membuat syarikat memutuskan jika anda akan teruja lebih banyak dengan ‘diskaun’ atau ‘hadiah percuma’? Bagaimana mungkin mereka tahu tentang anda dengan begitu rapat?

Sebagai keupayaan analisis terus berkembang merentasi perniagaan dan geografi, telah diperhatikan bahawa pengurus pemasaran mengharapkan jabatan analisis memberikan pandangan mengenai banyak soalan seperti “Adakah pelanggan kami suka hadiah percuma lebih daripada diskaun?” “Adakah pelanggan kami bertindak balas terhadap pengiklanan yang mengandungi gambar ikon sukan? “sebagainya dan banyak lagi …

Ia memerlukan penganalisis untuk menyelidiki jauh ke dalam data untuk mencari jawapan ini, menggunakan semua alat dan teknik yang ada. Tetapi, bagaimana jika kita tidak mempunyai data? Jika syarikat tidak pernah memanfaatkan keperibadian yang popular untuk pengiklanan atau jika ia tidak pernah menawarkan hadiah percuma, maka bagaimanakah data akan membantu kami menjawab soalan itu?

Keadaan di mana data yang relevan tetap tidak tersedia adalah agak biasa hari ini. Apabila ditemui dengan keadaan sedemikian, kami sama ada mengambil keputusan penilaian ahli, atau cuba mengenal pasti proksi yang sesuai atau “tanya pelanggan”. Sebaik sahaja kami melaksanakannya, kami memperoleh data yang relevan untuk menjawab persoalan yang menarik. Proses “meminta pelanggan” melibatkan melakukan eksperimen atau ujian di mana seseorang dapat membaca hasilnya dan mendapatkan jawapan untuk pertanyaan yang menarik.

Konsep Pengujian (A / B, Split-Run, Flip-Flop dan Uji vs Kawalan)

Ujian A / B, ujian pecahan atau ujian berbanding perbandingan kawalan adalah metodologi umum yang digunakan untuk memahami kesan faktor tunggal terhadap tingkah laku pelanggan.

Split – Run Testing

Untuk menguji keberkesanan komunikasi pemasaran (kebanyakannya mencetak iklan), seseorang boleh menggunakan ujian “split-run” atau ujian “op”. Ujian yang dijalankan secara Split adalah cara paling berkesan untuk menguji iklan cetak. Untuk menjalankan ujian “pecahan”, dua versi iklan yang sama, masing-masing dengan nombor pengenalan yang berbeza, diletakkan dalam penerbitan sebagai pemisahan perpecahan pada tarikh yang sama.

Ini akan memastikan bahawa separuh daripada penerbitan akan membawa satu versi iklan dan separuh lagi akan membawa versi kedua. Oleh itu, keputusan ujian pecahan boleh difikirkan sebagai dua iklan dijalankan pada sampel rawak penerbitan. Cara iklan yang dimasukkan memastikan bahawa sampel adalah benar-benar rawak dalam segala hal. Konsep yang sangat serupa boleh digunakan untuk menguji iklan banner laman web juga.

Ujian Flip-Flop

Dalam kes, di mana majalah tidak menawarkan kecenderungan untuk menjalankan kempen pecahan tetapi mempunyai penerbitan serantau yang berasingan untuk pelbagai wilayah, maka seseorang itu boleh menggunakan penerbitan wilayah-1 untuk satu versi iklan dan penerbitan wilayah-2 untuk yang lain. Bentuk ujian ini dipanggil pengujian fl ip. Fl. Ini adalah penghampiran ujian pecahan. Kekurangan terbesar dalam ujian ini adalah bahawa kedua-dua sampel tidak rawak dan oleh itu, terdapat kecenderungan serantau yang wujud dalam keputusan ujian.

Ujian vs Kawalan

Kumpulan kawalan disifatkan sebagai sekumpulan pelanggan yang sama dengan pelanggan dan layak untuk kempen atau sebarang tindakan pemasaran yang disasarkan. Walau bagaimanapun, mereka tidak tertakluk kepada apa-apa tindakan yang sedang dipertimbangkan. Tingkah laku pelanggan dalam kumpulan kawalan dibandingkan dengan tingkah laku pelanggan yang dikenakan tindakan pemasaran. Perbandingan ini memberikan pemahaman yang baik tentang kesan tindakan pemasaran yang dipersoalkan.

Masalah dengan Ujian Tradisional

Kaedah ujian yang disebutkan di atas memberikan jawapan yang mantap untuk memberi kesan tambahan terhadap satu campur tangan pemasaran (atau faktor) satu demi satu. Kemudian, bagaimana dengan keadaan apabila faktor terlalu banyak bilangannya?

Dalam kes sedemikian, seseorang perlu melakukan sejumlah besar ujian untuk menentukan kesan setiap intervensi (atau faktor). Seperti yang kita ketahui, ia memerlukan sejumlah besar masa dan wang untuk membaca dan menyimpulkan keputusan ujian, oleh itu adalah disyorkan bahawa seseorang harus menguji kesan beberapa faktor, melakukan sesuatu yang berbeza untuk memastikan bahawa seseorang dapat menghasilkan semua yang diperlukan pembelajaran dalam anggaran terhad yang tersedia. Apa yang perlu dilakukan secara berbeza? Mari cari tahu menggunakan contoh.

Oleh itu, sekiranya seseorang itu perlu menguji kesan beberapa faktor, seseorang itu perlu melakukan sesuatu yang berbeza untuk memastikan bahawa seseorang dapat menjana semua pembelajaran yang diperlukan dalam belanjawan terhad yang tersedia. Apa yang perlu dilakukan secara berbeza? Mari kita ketahui menggunakan contoh yang dibincangkan dalam bahagian berikut.

Konsep Reka Bentuk Eksperimen

Pemasar sering perlu menguji impak pelbagai penargetan, pengiklanan, promosi, harga dan pilihan produk untuk mengetahui gabungan faktor-faktor yang optimum dan memperoleh semua hasil yang dikehendaki pada kos minimum yang mungkin.

Memandangkan belanjawan pemasaran sentiasa terhad, menjadi mustahil untuk menguji semua gabungan setiap parameter pemasaran. Oleh itu, pemasar sering membina rangka kerja ujian yang membantu mereka dalam mengenal pasti beberapa kritikan yang mereka ingin mendapatkan daripada anggaran ujian yang tersedia. Dalam banyak kes, konsep reka bentuk eksperimen digunakan secara meluas dalam membina rangka kerja ujian.

Reka bentuk percubaan atau DoE adalah teknik analisis biasa yang dilaksanakan untuk merangka rangka kerja ujian yang tepat. Untuk menggambarkan penggunaan reka bentuk eksperimen, mari kita mulakan dengan iklan banner web.

Terdapat pelbagai faktor yang mempengaruhi kejayaan iklan spanduk. Penting untuk mengukur “metrik kejayaan” untuk iklan spanduk. Metrik kejayaan yang paling biasa yang digunakan disebut Kadar Melalui Klik (CTR). Kadar klik melalui metrik yang sangat sederhana yang dikira sebagai: Bilangan pelawat mengklik pautan dalam iklan yang dibahagi dengan jumlah pelawat yang terdedah kepada iklan.

Kejayaan iklan spanduk bergantung kepada pelbagai faktor seperti: laman web di mana iklan dipaparkan (mungkin yang paling penting), kandungan iklan, penempatan iklan dan lain-lain. Dengan kombinasi yang tersedia pembolehubah pengiklanan, konsep DoE boleh sangat tepat digunakan dan diukur dalam senario ini.

Cukup teori saya rasa, mari kita memahami konsep ini praktikal sekarang! Untuk kesederhanaan, saya telah mempertimbangkan iklan, yang terdiri daripada ciri-ciri berikut:

  • Gambar
  • Mesej teks mengenai tawaran dan produk
  • Pautan redirect (yang membawa kepada halaman arahan pengiklan). Inilah pautan ‘Call to Action’.

 

Contoh ini melibatkan parameter berikut.

  • Kedudukan gambar: Kiri, Kanan, Tengah
  • Kedudukan pautan ke Tindakan Tindakan: Atas dan Bawah
  • Kehadiran animasi atau pergerakan dalam gambar: Ya, Tidak
  • Kedudukan iklan spanduk di laman web: Kiri dan Kanan

Parameter (disebutkan di atas) juga disebut sebagai faktor. Nilai-nilai yang diperlukan oleh parameter atau faktor sering disebut sebagai tahap atau sifat. Contohnya “Kedudukan gambar” adalah parameter atau faktor, dan nilai-nilai yang diperlukan adalah i.e. “Kiri”, “Kanan” dan “Tengah” adalah tahap / atribut.

Untuk memastikan keberkesanan semua komponen ini, adalah penting untuk menjalankan eksperimen di mana pelawat terdedah kepada semua kombinasi yang mungkin ditunjukkan di atas dan kesannya diukur pada kadar klik melalui.

Jadual-1 menggambarkan jumlah gabungan yang mungkin. Sel yang berwarna abu-abu adalah yang mengambil nilai sifar untuk gabungan itu. Sebagai contoh:

Gabungan C1 melibatkan:

  • Kedudukan gambar: kiri
  • Kedudukan pautan ke tindakan tindakan: atas
  • Kehadiran animasi: ya
  • Jawatan di laman web: kiri

 

Ia dapat diperhatikan bahawa, terdapat 3 kemungkinan jawatan gambar, 2 kemungkinan jawatan untuk tindakan tindakan, 2 konfigurasi berkaitan dengan animasi (kehadiran atau ketiadaan) dan 2 penempatan yang mungkin di laman web (kiri atau kanan). Maka akan ada 3 * 2 * 2 * 2 = 24 kombinasi yang dapat dimiliki; ini adalah sebilangan besar kemungkinan gabungan untuk meneroka secara individu.

Pemasar telah menggunakan konsep reka bentuk eksperimen untuk mengehadkan bilangan kombinasi (dari set semua kombinasi yang mungkin) yang perlu diuji untuk membuat kesimpulan bermakna. Untuk memahami, bagaimana reka bentuk eksperimen boleh membantu seseorang dalam mengehadkan bilangan kombinasi yang perlu diuji, seseorang perlu memahami kesan setiap atribut atau tahap secara berasingan dan kesan sifat-sifat ini yang bertindak seiring.

Reka Bentuk Eksperimen tanpa Kesan Interaksi

Tahap parameter atau faktor tertentu digunakan sebagai pembolehubah untuk membina fungsi tindak balas bagi setiap kombinasi yang disenaraikan dalam Jadual-1. Sebagai contoh faktor “Kedudukan gambar” terdiri daripada 3 peringkat. Oleh itu, disebabkan oleh tahap kekangan kebebasan, ia memerlukan dua pembolehubah untuk membina persamaan tindak balas; mana-mana dua tahap boleh digunakan sebagai pemboleh ubah binari. Dalam kes kedudukan, seseorang boleh menggunakan “Kiri” dan “Kanan” sebagai dua pembolehubah binari. Jika kedudukan gambar berada di sebelah kiri maka pemboleh ubah biner “Kiri” mengambil nilai 1 jika tidak ia mengambil nilai 0. Jika kedudukan gambar berada di sebelah kanan maka pemboleh ubah biner “Hak” mengambil nilai 1, jika tidak ia mengambil nilai 0. Jika kedudukan gambar berada di tengah, maka kedua pembolehubah “Kiri” dan “Kanan” mengambil nilai 0.

Begitu juga, saya boleh menggunakan 1 pembolehubah masing-masing untuk parameter lain (kerana semua parameter lain terdiri daripada dua tahap setiap satu). Jika seseorang tidak menganggap tiada kesan interaksi antara faktor-faktor, maka fungsi tindak balas generik boleh ditulis sebagai:

Dalam ungkapan ini “CTR” mewakili kebarangkalian tindak balas atau klik melalui kadar. β mewakili kesan setiap atribut atau tahap pada kebarangkalian tindak balas.

Berdasarkan pengalaman masa lalu, didapati bahawa dalam kebanyakan kes, respons dapat diramalkan dengan menggunakan fungsi logistik. Fungsi tindak balas generik perlu diterapkan pada setiap kombinasi reka bentuk.

Dari jadual, dapat dilihat bahwa jika satu kombinasi kombinasi C4 (ln (CTR4 / (1-CTR4)) = α + β1 + β3) dan C23 (ln (CTR23 / (1-CTR23) , maka seseorang dengan mudah dapat menganggarkan kadar klik melalui kombinasi C3 (ln (CTR3 / (1-CTR3)) = α + β1 + β3 + β5). Ia dapat dilihat bahawa:

(ln (CTR4 / (1-CTR4)) + (ln (CTR23 / (1-CTR23)) = (ln (CTR3 / (1-CTR3))

Ciri ini adalah manfaat utama eksperimen atau ujian yang direka dengan baik. Dengan melakukan beberapa ujian yang terhad, adalah mungkin untuk membuat kesimpulan hasil beberapa kombinasi, yang belum diuji.

Satu kes, di mana satu ujian semua kombinasi yang terlibat dirujuk sebagai “reka bentuk faktorial penuh”. Sebaliknya, seperti yang dinyatakan di atas, jika pemasar dapat menghapuskan kombinasi tertentu, dan menguji satu set kombinasi yang terhad, maka yang sama disebut sebagai “reka bentuk faktorial separa”

Objektif analitik melibatkan menganggar pekali α, β1, β2, β3, β4, β5. Gabungan berikut boleh digunakan untuk menganggarkan koefisien:

  • Anggaran α: Jika seseorang mempunyai hasil percubaan C24 seseorang akan dapat menentukan nilai α
  • Anggaran β3: Jika seseorang mempunyai hasil C4 dan C8 maka seseorang dapat memperoleh nilai β3.
  • Anggaran β2: Jika seseorang mempunyai hasil percubaan C12 maka seseorang dapat memasukkan nilai-nilai α dan β3 untuk mendapatkan β2
  • Anggaran β4: Jika seseorang mempunyai hasil dari C10 seseorang dapat menggunakan nilai-nilai α β2 dan β3 untuk mendapatkan β4
  • Anggaran β1: Nilai β4 kemudiannya boleh dimasukkan ke dalam keputusan C6 untuk mendapatkan β1
  • Anggaran β5: Nilai β5 boleh diperolehi dengan memasukkan nilai β2 ke dalam hasil percubaan C15

Ia dapat diperhatikan bahawa dengan menjalankan hanya 7 percubaan (C4, C8, C12, C14, C6, C10 dan C15), seseorang dapat memperoleh semua maklumat yang boleh diperoleh dengan menjalankan 24 eksperimen. Oleh itu, konsep reka bentuk eksperimen telah digunakan untuk mengurangkan eksperimen dari 24 hingga 7.

Harta yang disebutkan di atas, adalah manfaat utama reka bentuk faktorial separa di mana seseorang dapat memperoleh pembelajaran yang diperlukan tanpa melakukan semua eksperimen yang mungkin. Bagaimanapun, seperti yang dinyatakan sebelum ini, pendekatan ini mengandaikan bahawa tiada interaksi antara faktor-faktor tersebut. Ia akan menjadi latihan yang berbaloi untuk mengetahui bilangan eksperimen minimum yang perlu dilakukan jika kehadiran interaksi dianggap.

Reka Bentuk Eksperimen dengan Kesan Interaksi

Sebagai pengkritik terhadap pendekatan faktorial separa, seseorang boleh berhujah bahawa kombinasi animasi dan penempatan iklan di sebelah kanan laman web akan lebih berkesan bersama, kerana kebanyakan penonton cenderung menumpukan pada sebelah kanan skrin. Ini menunjukkan bahawa interaksi antara penempatan dan animasi perlu diambil kira. Oleh itu fungsi tindak balas generik akan mengambil bentuk berikut:

Adalah berbaloi untuk mengetahui bilangan eksperimen minimum yang perlu dilakukan jika seseorang menganggap adanya kesan interaksi. Ia dapat dilihat dengan mudah, bahawa sukar untuk membatasi bilangan eksperimen atau ujian yang perlu dilakukan jika terdapat banyak interaksi yang signifikan.

Untuk menjana pembelajaran maksimum dari mana-mana program ujian, adalah lebih baik menggunakan reka bentuk ujian faktorial penuh di mana semua kombinasi yang mungkin diuji. Walau bagaimanapun, kerana kekangan kos reka bentuk faktorial separa sering digemari. Walaupun menggunakan reka bentuk faktorial separa, andaian yang sesuai tentang kesan interaksi perlu dimasukkan ke tempat untuk menghadkan bilangan eksperimen yang perlu dilakukan.

Berdasarkan pengetahuan perniagaan terdahulu seseorang dapat menghapuskan interaksi tertentu, sehingga mengurangi jumlah tes yang harus dilakukan. Dalam kes ini, jika seseorang menganggap bahawa satu-satunya kesan interaksi yang wujud adalah antara penempatan iklan dan animasi, maka akan menarik untuk mengetahui bilangan ujian yang perlu dilakukan untuk menganggarkan semua pekali yang terlibat.

Nota Akhir

Dalam artikel ini, saya telah menghuraikan konsep yang digunakan di sebalik Reka Bentuk Eksperimen. Sekarang, anda akan mendapat intuisi tentang strategi yang digunakan oleh syarikat untuk menentukan cara terbaik iklan untuk mereka. Terdahulu, syarikat menggunakan untuk menghadapi terlalu banyak masalah dalam mendapatkan pulangan positif mengenai belanjawan pemasaran, tetapi teknik ini bukan sahaja menjimatkan berjuta-juta tunai keras, tetapi juga menyediakan kaedah yang bijak untuk meraih faedah dengan bijak.

Adakah anda mencari artikel ini berguna? Pernahkah anda menggunakan konsep ini di tempat kerja? Apakah pengalaman anda? Saya akan senang mendengar daripada anda di bahagian komen di bawah.

SUMBER : ANALYTICS VIDHYA

 

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL