Tips kanggo Tes A / B ing Eksperimen Google Play

Google Play

Kanggo pangembang aplikasi Android, Eksperimen Google Play bisa menehi wawasan sing penting lan bisa nambah panginstalan. Nglakoni tes A / B sing dirancang kanthi apik lan apik, bisa nggawe prabédan antara pangguna sing nginstal aplikasi utawa pesaing. Nanging, ana akeh kedadeyan sing tes ora mlaku kanthi bener. Kesalahan kasebut bisa uga cocog karo aplikasi lan ngrusak kinerja.

Iki minangka pandhuan kanggo nggunakake Eksperimen Google Play kanggo A / B testing.

Nggawe Eksperimen Google Play

Sampeyan bisa ngakses console Eksperimen saka njero dasbor app Google Play Developer. Menyang Anane Toko ing sisih kiwa layar banjur pilih Eksperimen Listing Toko. Saka ing kana, sampeyan bisa milih "Eksperimen Anyar" lan nyiyapake tes.

Ana rong jinis eksperimen sing bisa mbukak: Eksperimen Grafis Default lan Eksperimen Lokalisasi. Eksperimen Grafis Default mung bakal mbukak tes ing wilayah kanthi basa sing sampeyan pilih minangka standar. Eksperimen Lokalisasi, ing tangan liyane, bakal mbukak tes ing wilayah apa wae sing kasedhiya aplikasi kasebut.

Mantan ngidini sampeyan nyoba elemen kreatif kaya lambang lan gambar layar, dene sing terakhir uga ngidini sampeyan nyoba deskripsi sing cekak lan dawa.

Nalika milih varian tes sampeyan, elinga yen luwih akeh tes sing sampeyan uji, luwih suwe yen bisa ngasilake asil sing bisa ditindakake. Akeh varian sing bisa nyebabake tes mbutuhake wektu lan lalu lintas luwih akeh kanggo nggawe interval kapercayan sing bisa nemtokake pengaruh konversi.

Ngerti Asil Eksperimen

Nalika mbukak tes, sampeyan bisa ngukur asil adhedhasar Instalasi Pertama utawa Instalasi Retain (Sedina). Instalasi First Time minangka total konversi sing ana gandhengane karo varian, lan Instal Retensi minangka pangguna sing nyimpen app sawise dina pisanan.

Konsol uga nyedhiyakake informasi babagan Saiki (pangguna sing wis nginstal aplikasi) lan Skala (pirang-pirang instal sing bakal sampeyan pikantuk hipotetis yen varian nampa 100% lalu lintas sajrone uji coba).

Eksperimen Google Play lan Tes A / B

Interval Kapercayan 90% digawe sawise tes mlaku cukup suwe kanggo entuk wawasan sing bisa ditindakake. Iki nuduhake garis abang / ijo sing nuduhake kepiye konversi bakal disetel miturut teoritis yen varian kasebut disebar langsung. Yen bilah ijo, iku owah-owahan sing positif, abang yen negatif, lan / utawa kalorone warna bisa dadi loro arah.

Praktik Paling Apik Kanggo Coba kanggo Tes A / B ing Google Play

Nalika mbukak tes A / B, sampeyan bakal ngenteni nganti interval kapercayan wis digawe sadurunge nggawe kesimpulan. Pemasangan saben varian bisa diganti sajrone proses tes, mula tanpa mbukak tes cukup suwe kanggo nggawe level kapercayan, varian bisa uga beda nalika ditrapake langsung.

Yen ora cukup lalu lintas kanggo nggawe interval kapercayan, sampeyan bisa mbandhingake tren konversi saben minggu kanggo ndeleng manawa ana konsistensi sing muncul.

Sampeyan uga pengin nglacak pasca penyebaran pengaruh. Sanajan Confidence Interval negesake manawa varian tes bakal tampil luwih apik, kinerja asline isih bisa beda, luwih-luwih yen ana interval abang / ijo.

Sawise nggunakake varian tes, waca pengaruh lan deleng pengaruhe. Pengaruh sing sejatine beda karo sing diprediksi.

Sawise sampeyan nemtokake varian sing paling apik, sampeyan bakal pengin menehi update lan nganyari. Bagéan tujuan saka tes A / B yaiku nemokake cara anyar kanggo nambah. Sawise ngerti apa sing bisa digunakake, sampeyan bisa nggawe macem-macem varian sing isih dielingi.

Eksperimen Google Play lan Asil Tes A / B

Contone, nalika nggarap AVIS, Gummicube ngliwati pirang-pirang tes A / B. Iki mbantu nemtokake elemen kreatif lan olahpesen pangguna sing paling dikonversi. Cara kasebut ngasilake kenaikan konversi 28% saka tes grafis fitur wae.

Iterasi penting kanggo tuwuhing aplikasi sampeyan. Mbantu sampeyan terus-terusan ngaktifake konversi nalika usaha saya tuwuh.

kesimpulan

Tes A / B bisa dadi cara sing apik kanggo ngapikake aplikasi lan sakabehe Optimization Toko Toko. Nalika nyiyapake tes sampeyan, priksa manawa sampeyan matesi jumlah Varian sing dites sekaligus kanggo nyepetake asil tes.

Sajrone tes, ngawasi kepiye panginstalan lan apa sing ditampilake Interval Kapercayan. Luwih akeh pangguna sing ndeleng aplikasi sampeyan, luwih becik sampeyan bisa nggawe tren sing tetep sing bisa divalidasi.

Pungkasan, sampeyan bakal terus menehi iterate. Saben pengulangan bisa mbantu sampeyan sinau babagan sing ngowahi pangguna sing paling apik, saengga sampeyan bisa luwih ngerti cara ngoptimalake aplikasi lan skala. Kanthi njupuk pendekatan metodis kanggo tes A / B, pangembang bisa ngupayakake nambah aplikasi luwih lanjut.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.