Un ámbito de aplicación de la experimentación web

Las tasas de conversión de un sitio web se puede aumentar mediante la experimentación web. Los experimentos se realizan principalmente para segregar las variables. La relación entre la causa junto con efecto entre diferentes métricas como la tasa de conversión y frases se puede examinar de esta manera. Los cálculos de estos experimentos se reducen a estadísticas duras.

Si como diseñador web profesional que trabaja en una empresa de diseño web, que desea iniciar la experimentación web, lo primero que debe hacer es conseguir que sus fundamentos derecha. Debe probar las métricas que está en línea con sus objetivos de negocio en el largo plazo. Grandes cambios se deben probar. Los pequeños cambios no deben ser examinados. Tenga en cuenta que el ganador no es el que tiene el desempeño óptimo, pero el que tiene la mejor variación de realizar. No hay razón para considerar que se ha encontrado una mejor variación realizar universales posible. Otro ganador se puede encontrar siempre en otra evaluación.

En este entorno de diseño de páginas web, el primer factor a considerar es el diseño experimental. En el caso, se examinan uno o dos factores, se prefiere el diseño de una prueba A /B. El diseño multivariado o MVT se utiliza cuando se evalúan dos o múltiples factores independientes. Hay que tener en cuenta que varios factores pueden ser examinados con a /b /n pruebas. Pruebas A /B secuenciales también pueden usarse para probar múltiples factores. El problema con las evaluaciones A /B en la investigación de múltiples factores que los efectos de interacción no son capturados
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Si usted está optando por un test multivariante, usted tiene que decidir el tipo de examen que quieres hacer. Ensayos multivariados en el diseño web son de diferentes tipos. No es el factorial completo, el factorial fraccional y también las pruebas de Taguchi modificados. En caso de plena factorial, se analizan todas las combinaciones que son posibles. En la prueba de diseño factorial fraccional, sólo una fracción del número total de combinaciones está incluido en el experimento. Combinaciones suficientes se comprueban para calcular la tasa de conversión de todas las combinaciones posibles. La prueba se supone que los factores son independientes uno de otro. Interacciones, en su caso, afectará a la validez de la prueba. El problema con diseño factorial fraccional es que no podemos determinar que uno de los factores que se pueden confundir con las interacciones de dos factores. Por lo tanto, si usted tiene el tiempo suficiente y un recuento de visitantes adecuada, el diseño factorial completo se prefiere diseño factorial fraccional.

En el diseño web, que no sea el A /B o evaluaciones MVT, está el A /A prueba. Esta preferencia se debe realizar antes de iniciar los A /B o MVT exámenes. El A /A prueba muestra si los usuarios están correctamente divididos o no, y detecta las parcialidades potencialmente engañosas en el entorno de prueba. En esta evaluación, los consumidores están divididos de manera similar a un MVT o la prueba A /B, pero grupos enteros tienen variación idéntica. Esto es porque los resultados se desean para ser-in significativo. Si la prueba es significativo, entonces se puede inferir que hay un fallo en el medio ambiente- de prueba y las pruebas después de que están obligados a ser defectuoso. Tenga en cuenta que el error aleatorio o ruido pueden hacer la prueba significativa.

Las personas interesadas que trabajan en empresas de diseño web debe entender que todas las variables deben mantenerse constante, excepto la variable independiente. Queremos investigar sólo que esta variable independiente Hotel  .;