এ / বি টেস্টিং - ডায়নামিক্স 365 এ কীভাবে বিপণন সাফল্য এবং ব্যবহারকারী দত্তক ড্রাইভ করবেন

কখনও ভাবছেন কীভাবে নেটফ্লিক্স এবং টুইটারের মতো প্রযুক্তিবিদরা প্রতি বছর প্রতিযোগিতায় এগিয়ে থাকে? তাদের এ / বি পরীক্ষার পিছনে বিকাশকারীদের অনেক উত্তর দিতে হবে।

মূলত https://daveclark.io/ এ পোস্ট করা হয়েছে

নেটফ্লিক্স এমনকি এ / বি পরীক্ষার চিত্রগুলি ফিল্ম শিরোনামগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়, তাদের দর্শকদের নজর রাখে নতুন ব্লকব্লাস্টার ফিল্মগুলিতে, প্রথম ক্লিকটি ফিল্মগুলির জন্য আরও কয়েক মিনিট দেখার জন্য তৈরি করে এবং আরও ভাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সরবরাহ করে।

প্রকৃতপক্ষে নেটফ্লিক্স বলছেন A / B শিরোনাম চিত্রের পরীক্ষা করে কখনো কখনো 20% থেকে 30% পর্যন্ত সেই শিরোনামের জন্য আরও দেখা হয়। উৎস.

সুতরাং এ / বি পরীক্ষা কি? ডায়নামিক্স 365 এবং পাওয়ার প্ল্যাটফর্ম কীভাবে এটি থেকে উপকৃত হতে পারে?

ভূমিকা

এই পোস্টটি A / B পরীক্ষা কী তা ব্যাখ্যা করে শুরু হয়। এটি পাওয়ার প্ল্যাটফর্ম পরামর্শদাতা এবং বিকাশকারী হিসাবে কেন আমাদের এই সরঞ্জামটির যত্ন নেওয়া উচিত তা সমর্থন করার জন্য এটি একটি বড় প্রযুক্তি সংস্থার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং সাফল্যের গল্পের দিকে নজর দেয়।

এরপরে বিপণনের সাফল্য অর্জনে সহায়তার জন্য আমরা ইতিমধ্যে আমাদের কাছে উপলব্ধ ডায়নামিক্স 365-এ একটি উদাহরণ হাঁটাচ্ছি।

পরিশেষে আমরা আধ্যাত্মিক ব্যবহারকারীদের প্রারম্ভিক ব্যবহারকারীর গ্রহণ এবং প্রকল্পের সাফল্য এবং চলমান উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধির জন্য ডাইনামিক্সে A / B টেস্টিং ব্যবহার করা যেতে পারে এমন অন্যান্য উপায়গুলি বিবেচনা করি।

এ / বি পরীক্ষা কি?

এ / বি পরীক্ষার পিছনে ধারণাটি হ'ল একটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ এবং এক বা একাধিক পরীক্ষামূলক গোষ্ঠী তৈরি করা এবং তাদেরকে পণ্যের বিভিন্ন সংস্করণ সরবরাহ করা। তারপরে আমরা প্রতিটি গ্রুপের বিরুদ্ধে মেট্রিকগুলি ট্র্যাক করতে পারি, যেমন:

  • ডায়নামিক্স 365 ফর্মটিতে পরিপূর্ণ তথ্যের পরিমাণ
  • একটি ফর্ম খোলার এবং সংরক্ষণ করতে সময় নেওয়া
  • বিপণনের ইমেলগুলিতে ক্লিক করুন

পণ্যটির কোন সংস্করণটি আরও বেশি সফল তা সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য কোনও কী মেট্রিক।

আপনি কি কখনও কোনও প্রয়োজনীয়তার বৈঠকে এসেছেন যেখানে স্টেকহোল্ডাররা কোনও অ্যাপ্লিকেশনটিতে কোনও ফর্মের জন্য বিন্যাসের সাথে একমত নন? এ / বি পরীক্ষার মাধ্যমে আমরা উচ্চস্বরে স্টেকহোল্ডারের চেয়ে ডেটার ভিত্তিতে পণ্য পরিবর্তনগুলি সিদ্ধান্ত নিতে পারি।

বাস্তব জীবনের সাফল্যের গল্প

ইউবিসফ্ট প্যারিস ভিত্তিক একটি ভিডিও গেম প্রকাশক। আপনি তাদের বা এ্যাসিনের ক্রেড, ফার ক্রে এবং টম ক্ল্যান্সির স্প্লিন্টার সেল সহ তাদের কিছু খেলা শুনে থাকতে পারেন।

অনার্সের জন্য একটি নতুন গেমটি প্রকাশের সময়, ইউবিসফ্ট গেমের 'এখনই কিনুন' পৃষ্ঠাটির দুটি সংস্করণ তৈরি করেছে এবং ছুটির মরসুমে (অক্টোবর - ডিসেম্বর 2017) প্রতিটি পৃষ্ঠার সাফল্যের তথ্য সংগ্রহ করেছিল।

পরীক্ষার পর্বের আগে:

হাইপোথিসিসটি হ'ল এই পৃষ্ঠাটিতে স্ক্রোল করার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে ক্রয় প্রক্রিয়াটি সরল করা যেতে পারে। উপরের চিত্রটি দেখায়, ক্রেতাকে তাদের পছন্দসই গেম সংস্করণ নির্বাচন করার আগে, নীচে স্ক্রোল করে, তাদের কনসোলটি নির্বাচন করতে হবে, নীচে স্ক্রোল করুন, তারপরে তাদের অর্ডার দিন এবং তাদের অর্থ প্রদানের বিশদটি প্রবেশ করুন।

পরীক্ষার পর্ব শেষে:

এই নতুন সংস্করণটি সমস্ত ক্রয় বিকল্প একটি একক কলামে নির্বাচনযোগ্য হওয়ায় স্ক্রোল করার প্রয়োজনীয়তা সরিয়ে দেয়। দুটি লেআউট সংস্করণগুলির মধ্যে পরীক্ষার ডেটার তুলনা করায় নেতৃত্বের উত্পাদনে 12% বৃদ্ধি প্রদর্শিত হয়েছিল।

আপনি এখানে পুরো কেস স্টাডি পড়তে পারেন। তবে এই পোস্টের মজাদার বিটের জন্য প্রথমে আটকে থাকুন: ডায়নামিক্স 365 এ / বি পরীক্ষা।

বিপণনের সাফল্যের জন্য ডায়নামিক্স 365 এ / বি পরীক্ষা করা

নিখুঁত বিপণনের ইমেল ডিজাইন করা শক্ত হতে পারে। ইমেল বিষয়, চিত্রাবলী বা শব্দভাণ্ডারের জন্য সম্ভবত আপনার কয়েকটি অনুরূপ ধারণা রয়েছে। অন্তর্দৃষ্টি বা অতীতের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে কোনটি বেছে নেবেন তা আপনি ঠিক করছেন।

বা, অনুরূপ কয়েকটি ডিজাইনগুলির মধ্যে কোনটি আপনার শ্রোতাদের একটি উপসেটে সেরা অভিনয় করে তা জানতে আপনি A / B পরীক্ষা ব্যবহার করতে পারেন। তারপরে সফল প্রার্থীকে আপনার শ্রোতার বাকী অংশে প্রেরণ করুন। যেমনটি আমরা পূর্ববর্তী উদাহরণ থেকে দেখেছি, ডেভিডের উপর ভিত্তি করে ডিজাইনের সিদ্ধান্তগুলি হানচের পরিবর্তে সাফল্য নিশ্চিত করার স্মার্ট পদক্ষেপ হতে পারে।

বিপণনের জন্য ডায়নামিক্স 365 তে হাঁটা উদাহরণ

এই উদাহরণে আমরা একটি বিপণন ইমেলের দুটি সংস্করণ তৈরি করি, সংস্করণ A এবং সংস্করণ বি। এরপরে আমি আমার বিপণনের ইমেলগুলিতে বিপণনের জন্য ডায়নামিক্স 365 এ / বি পরীক্ষার বৈশিষ্ট্যটি সক্ষম করি। ডায়নামিক্স 365 আমাদের কী প্রস্তাব করতে পারে তা দেখতে পাব:

  • এ / বি পরীক্ষার কনফিগারেশন বিকল্পগুলি
  • কর্মক্ষমতা বৈশিষ্ট্যের মান
  • পরীক্ষার ফলাফল ডেটা প্রদর্শন

একটি বিপণন ইমেল তৈরি করতে আপনি এই মাইক্রোসফ্ট গাইড অনুসরণ করতে পারেন।

আমি আগে প্রস্তুত একটি এখানে:

তৈরি করা বিপণনের ইমেলটি সহ, আমরা উপরের স্ক্রিনশটটিতে সাবজেক্টের বামদিকে প্রদর্শিত অ্যা / বি পরীক্ষার বোতাম টিপতে পারি। ইমেল বডি, নাম বা ইমেল বিষয় থেকে পরিবর্তনগুলির বিরুদ্ধে পরীক্ষা করতে নির্বাচন করুন।

আমার উদাহরণে 'সংস্করণ বি' ইমেলের বডিতে শব্দটিকে কিছুটা পরিবর্তন করে:

ডায়নামিক্সে কীভাবে এ / বি পরীক্ষার জন্য ইমেল টেমপ্লেটগুলি কনফিগার করতে হয় তার সম্পূর্ণ বিবরণের জন্য, মাইক্রোসফ্টের ডকুমেন্টেশন এখানে দেখুন।

এখন আমরা গ্রাহক ভ্রমণ ব্যবহার করে আমাদের ইমেলগুলি পরীক্ষা করতে প্রস্তুত। এখানে মাইক্রোসফ্টের নথি নিম্নলিখিত নোটগুলি নোট করে:

নির্ভরযোগ্য পরীক্ষার ফলাফল উত্পন্ন করতে, সিস্টেমকে বিজয়ী চয়ন করার অনুমতি দেওয়ার আগে আপনার সর্বদা প্রতিটি সংস্করণ (এ এবং বি) সর্বনিম্ন 100 প্রাপকদের কাছে প্রেরণ করা উচিত। একটি সাধারণ প্রস্তাবিত সেটআপটি এক হাজার-সদস্য বিশিষ্ট বিভাগ (বা বৃহত্তর) ব্যবহার করবে যা পরীক্ষার বিতরণ সহ সেগমেন্টের 10 থেকে 10% সংস্করণ বি, অন্য 10% সংস্করণ পাঠায় এবং তারপরে বিজয়ী নকশাটি বাকি 80% এ প্রেরণ করে।

আমার ভ্রমণের সহজ দুটি পদক্ষেপ রয়েছে: প্রথমে এটি আমার যোগাযোগের বেসের একটি সাম্প্রতিক নির্বাচন করে (সাম্প্রতিক ইভেন্টের অংশগ্রহণকারী) এবং তারপরে তাদের সবেমাত্র তৈরি করা বিপণন ইমেলটি প্রেরণ করুন।

পূর্বে তৈরি বিপণন ইমেলটি ব্যবহার করতে, যাত্রায় বিপণন ইমেল বার্তা টাইল নির্বাচন করুন, তারপরে ডানদিকে বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করুন এবং 'বিপণন ইমেল বার্তা' অনুসন্ধান ক্ষেত্রে আপনার নতুন বার্তাটি নির্বাচন করুন।

বৈশিষ্ট্য ফলকে আপনি এ / বি পরীক্ষার বিতরণ, মেট্রিক এবং পরীক্ষার সময়কাল জয়েরও নির্দিষ্ট করতে সক্ষম হবেন:

এই কনফিগার করে আমি কমান্ড বারে 'Go Live' ক্লিক করতে পারি। তাহলে আমি অপেক্ষার খেলা খেলি! নোট করুন যে 1 দিন পরীক্ষা সময়কাল হিসাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছিল। এই সময়ে আমি ডেটা প্যানেল পরীক্ষায় নেমে স্ক্রোল করতে পারি-

পরীক্ষার সময়সীমা শেষ হয়ে গেলে, একটি পরিষ্কার বিজয়ী হওয়া উচিত: এক্ষেত্রে ইমেল বডিটির সংস্করণ যা সর্বাধিক ক্লিক-মাধ্যমে পেয়েছে। আমার পরিচিতি-বেসের অবশিষ্ট 80% আমার বিপণনের ইমেলের আরও সফল সংস্করণ পাঠানো যেতে পারে।

আমার পরীক্ষার ইমেলটি কেবলমাত্র একজন ব্যক্তি (আমাকে) একটি পরীক্ষার জন্য প্রেরণ করা হয়েছে, মাইক্রোসফ্ট দ্বারা প্রস্তাবিত উত্পাদন-স্তরের 100 প্রাপককে নয়। স্ক্রিনশটটি এখনও আমরা যে তথ্য ট্র্যাক করতে পারি তার চিত্রের: প্রেরিত হার, বিতরণ হার, অনন্য খোলা এবং ক্লিকগুলি। গুগল অ্যানালিটিক্স বা ক্লিকডাইমেনশনগুলির মতো। দ্রষ্টব্য: ক্লিকডাইমেনশনগুলি এ / বি পরীক্ষার জন্যও সমর্থন করে।

ডায়নামিক্স 365 এ / বি পরীক্ষার জন্য আর কী?

লেখার সময়, ডায়নামিক্স 365 এ বিপণন ইমেলগুলি কেবলমাত্র A / B পরীক্ষার সমর্থনকারী মডিউল। তবে আপনি যদি এ পর্যন্ত পড়ে থাকেন তবে আপনি অবশ্যই ভাবছেন: কেন সেখানে থামছেন?

আইডিয়া # 1: অ্যাজুরে অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্দৃষ্টিগুলির সাথে ডায়নামিক্স 365 ফর্ম বিশ্লেষণ

হাইপোথিসিস: একই ধরণের বিভিন্ন সংস্করণ (যেমন একটি জটিল গ্রাহক পরিষেবা ফর্ম) সহ ব্যবহারকারীদের সাবসেট সরবরাহ করে, আমরা আরও বেশি উত্পাদনশীল ফর্ম কী তা নির্ধারণ করতে এবং তাই টিমের উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি করতে আজুর অ্যাপ্লিকেশন ইনসাইটস (এএআই) ব্যবহার করতে পারি। এই / বি পরীক্ষার পরিস্থিতি নিম্নলিখিত হিসাবে কাজ করবে:

  • গ্রাহক পরিষেবা দলের দুটি সাবটাকে একটি অনন্য সুরক্ষা ভূমিকা দেওয়া হবে
  • দুটি নতুন গ্রাহক পরিষেবা (কেস) ফর্ম তৈরি করা হবে; পরিবর্তনের সাথে প্রতিটি অনুরূপ তবে একটিকে আমরা আরও উত্পাদনশীল বলে অনুমান করি
  • সুরক্ষা নিয়ন্ত্রণ অ্যাক্সেস ব্যবহার করে প্রতিটি ফর্ম একটি পৃথক ব্যবহারকারী সাবসেটে সরবরাহ করা হয়
  • এএআই এবং ব্যবহার বিশ্লেষণগুলি ব্যবহারকারীদের পারফরম্যান্স মেট্রিকগুলি পরিমাপ করতে এবং কোন ফর্মটি আরও বেশি সফল (আমাদের ব্যবহারকারীদের জন্য আরও উত্পাদনশীল) তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে
  • তারপরে আরও সফল ফর্মটি গ্রাহক পরিষেবা দলের সকল ব্যবহারকারীর কাছে আনা হবে

আইডিয়া # 2: গুগল অপ্টিমাইজ সহ ডায়নামিক্স পোর্টাল

গুগল অ্যানালিটিক্স আজকাল বেশিরভাগ পোর্টালে ইনস্টল করা আছে। ব্যবহারকারীরা কীভাবে আমাদের পোর্টালগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানায় তার জন্য এটি কার্য সম্পাদন এবং ব্যবহারের পরিসংখ্যানগুলিতে সহায়তা করে।

গুগল অপ্টিমাইজ: কম ব্যবহারযোগ্য বলে মনে হচ্ছে: গুগলের একটি সরঞ্জাম যা আমাদের ব্যবহারকারীদের জন্য সেরা অভিজ্ঞতা তৈরি করার জন্য পোর্টালে ক্রমাগত ইউএক্স উন্নতি করা যেতে পারে তা বোঝার জন্য ডেটা-চালিত পদ্ধতির প্রস্তাব দেয়। গুগল অপ্টিমাইজ হিসাবে বর্ণনা করে:

আপনার সাইটের কোন অংশের উন্নতি প্রয়োজন তা সনাক্ত করতে আপনাকে সহায়তা দিতে অনুকূলভাবে বিশ্লেষণের সাথে স্থানীয়ভাবে সংহত করা হয়। সমস্যার ক্ষেত্রগুলি দ্রুত এবং সহজে সনাক্ত করতে আপনার অ্যানালিটিক্স সাইটের ডেটা ব্যবহার করুন, তারপরে আপনার গ্রাহকদের পক্ষে সেরা কাজ করে এমন একটি অনলাইন অভিজ্ঞতা সরবরাহ করতে সেই অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে কর্মে রূপান্তর করুন।

অপ্টিমাইজেশন সরঞ্জামগুলি প্রায়শই বিপণন কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য সংরক্ষিত থাকে, প্রায়শই আমাদের শেষ ব্যবহারকারীদের দ্বারা ব্যবহৃত ফর্মগুলি অনুকূল করে নেওয়া থেকে প্রাপ্ত সুবিধাগুলি অবহেলা করে। ডায়নামিক্স পোর্টালগুলি প্রায়শই একটি চেকআউট সহ মার্কেটপ্লেস হিসাবে ব্যবহৃত হয় তবে কখনও কখনও এগুলি প্রশাসকগণ দ্বারা ব্যবহৃত ডায়নামিক্স 365-এ একটি বাহ্যিক উইন্ডো হয়।

গুগল অপ্টিমাইজ এ / বি পরীক্ষার ব্যবহার করে এবং কীভাবে আমরা আমাদের পোর্টালগুলি ব্যবহার করে শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য উত্পাদনশীলতা বাড়াতে পারি তার অন্তর্দৃষ্টিগুলি আরও সহজ করে তোলে। এই নতুন সরলতার কারণে আমি মনে করি যে এটির উত্পাদনশীলতা যখন কেবলমাত্র বিপণন লাভের দিকে মনোনিবেশ করার চেয়ে অপ্টিমাইজেশনের ক্ষেত্রে আসে তখন বেশি বিবেচনা করা হয়।

অগ্রসর হচ্ছে

আমি উপরের বিষয়গুলি ভবিষ্যতের নিবন্ধ পোস্টগুলিতে আরও অন্বেষণ করতে চাই, আপাতত তাদের ধারণাগুলি হিসাবে থাকতে হবে। পাওয়ার প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ্লিকেশন এবং ডায়নামিক্স 365 এর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ানোর জন্য কীভাবে এ / বি পরীক্ষার ব্যবহার করা যেতে পারে তার জন্য আপনার নিজের ধারণাগুলি থাকতে পারে?

উপসংহার

আমরা দেখেছি যে A / B টেস্টিং টেক সংস্থাগুলি দ্বারা প্রচুর পরিমাণে শ্রোতাদের সাথে পরীক্ষার বিভাজনে দুর্দান্ত প্রভাব ফেলতে ব্যবহৃত হয়। বিপণনের জন্য ডায়নামিক্স 365 শীর্ষস্থানীয় বা পরিচিতিগুলির বিশাল টার্গেট শ্রোতাযুক্ত দলগুলির জন্য A / B টেস্টিং নিয়োগ করে ভর ইমেইল করার পরিস্থিতি situations নতুন বিপণন প্রচারের ইমেলগুলি প্রথমে প্রাপকদের সাবটেট, সাফল্য মেট্রিক্স বিশ্লেষণ, এবং একটি বিজয়ী ইমেল লেআউটকে বাকি দর্শকদের কাছে প্রেরণের জন্য চয়ন করা হয় against এটি ইমেল বিপণনের নকশার সিদ্ধান্তগুলিকে স্বজ্ঞাততার চেয়ে অভিজ্ঞতামূলক প্রমাণের ভিত্তিতে তৈরি করতে দেয়।

ডাইনেমিক্স 365 এর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ানোর জন্য এ / বি টেস্টিং ব্যবহার করা যেতে পারে, ধরে নিই যে এর বিপরীতে পরীক্ষার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে ব্যবহারকারী রয়েছে। গুগল অ্যানালিটিক্স এবং অ্যাজুর অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্দৃষ্টিগুলি ফর্ম বিন্যাস এবং প্রক্রিয়া প্রবাহের মতো ডায়নামিক্স পণ্য পরিবর্তনের মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলি পরিমাপ করে। আমাদের ব্যবহারকারীর জন্য কোন পণ্য পরিবর্তনগুলি আরও বেশি উত্পাদনশীল তা নির্ধারণের জন্য এটি একটি প্রমাণ-ভিত্তিক পদ্ধতির গঠন করতে পারে এবং তাই আমাদের সম্পূর্ণ ব্যবহারকারী বেসে রোল আউট করা উচিত।