دليلك الشامل لاختبار A/B: نصائح خبراء من Google و HubSpot وغيرها

سواء كنت رائد أعمال ذو خبرة أو تبدأ للتو، فهناك فرصة كبيرة أنك رأيت العديد من المقالات والموارد حول اختبار A/B. قد تكون قد قمت بالفعل بإجراء اختبار A/B لأسطر موضوع البريد الإلكتروني الخاص بك أو منشوراتك على وسائل التواصل الاجتماعي.

على الرغم من أنه تم قول الكثير عن اختبار A/B في مجال التسويق، إلا أن الكثير من الناس لا يزالون يخطئون في ذلك. النتيجة؟ يتخذ الناس قرارات تجارية رئيسية استنادًا إلى نتائج غير دقيقة من اختبار غير صحيح.

يتم تبسيط اختبار A/B في كثير من الأحيان، خاصة في المحتوى المكتوب لأصحاب المتاجر. فيما يلي ستجد كل ما تحتاج إلى معرفته للبدء في أنواع مختلفة من اختبار A/B للتجارة الإلكترونية، مشروحة بأبسط شكل ممكن. يمكن أن يكون اختبار A/B عاملًا محوريًا لاختيار توجيه المنتج الصحيح، وزيادة معدل التحويل على صفحة الهبوط، وأكثر من ذلك بكثير.

ما هو اختبار A/B؟

يُشار إلى اختبار A/B أحيانًا باسم اختبار الانقسام، وهو عملية مقارنة نسختين من نفس صفحة الويب أو البريد الإلكتروني أو أي أصل رقمي آخر لتحديد أيهما يعمل بشكل أفضل استنادًا إلى سلوك المستخدم. إنه أداة مفيدة لتحسين أداء حملة تسويق وفهم أفضل لما يحول جمهورك المستهدف.

تتيح لك هذه العملية الإجابة على أسئلة تجارية مهمة، وتساعدك على تحقيق المزيد من الإيرادات من حركة المرور التي لديك بالفعل، وتوفر الأساس لاستراتيجية تسويق مستندة إلى البيانات.

كيف يعمل اختبار A/B؟

عند استخدام اختبار A/B في سياق التسويق، يتم عرض نسخة A من الأصل (لنسميها “التحكم”) لـ 50٪ من الزوار، ونسخة B (لنسميها “المتغير”) لـ 50٪ من الزوار.

النسخة التي تؤدي إلى أعلى معدل تحويل تفوز. على سبيل المثال، دعونا نقول أن النسخة B أعطت أعلى معدل تحويل. ستعلنها الفائزة وتوجه 100٪ من الزوار إلى النسخة B.

ثم، تصبح النسخة B هي التحكم الجديد، ويجب عليك تصميم متغير جديد.

من الجدير بالذكر أن معدل تحويل اختبار A/B يمكن أن يكون في كثير من الأحيان قياسًا غير دقيق للنجاح.

على سبيل المثال، إذا قمت بتسعير سلعة بقيمة 50 دولارًا على صفحة واحدة وكانت مجانية تمامًا على الصفحة الأخرى، فلن يوفر ذلك أي رؤية قيمة حقيقية. كما هو الحال مع أي أداة أو استراتيجية تستخدمها لعملك، يجب أن تكون استراتيجية.

لهذا السبب يجب عليك تتبع قيمة التحويل حتى البيع النهائي.

كيفية إعداد اختبار A/B

دعونا نتعرف على بعض الأدوات والمعلومات الأساسية لإعداد اختبار A/B:

اختيار أداة اختبار A/B

هناك العديد من الأدوات المتاحة لإجراء اختبار A/B، مثل Google Optimize و Optimizely و VWO. يمكنك اختيار الأداة التي تناسب احتياجاتك وميزانيتك.

صياغة فرضية قوية

قبل أن تبدأ في اختبار أي شيء، يجب أن تكون لديك فرضية قوية. على سبيل المثال، “إذا قمت بتخفيض تكلفة الشحن، ستزيد معدلات التحويل”. يجب أن تكون الفرضية قابلة للقياس، وتهدف إلى حل مشكلة تحويل محددة، وتركز على الأفكار المستندة إلى البيانات بدلاً من الانتصارات.

تحديد الهدف وتصميم الاختبار

بعد صياغة الفرضية، يجب عليك تحديد الهدف الذي ترغب في تحسينه وتصميم الاختبار بناءً على ذلك. يجب أن يكون لديك نسخة تحكم ونسخة متغيرة لاختبارهما.

تنفيذ الاختبار وتحليل النتائج

بعد إعداد الاختبار، يجب عليك تنفيذه وتجميع البيانات اللازمة. بعد انتهاء الاختبار، يجب تحليل النتائج وتحديد الفائز. لا تنسى أيضًا تحليل الخاسرين ومعرفة ما يمكنك تعلمه منهم.

توثيق النتائج والتعلم منها

من المهم أن توثق نتائج اختبار A/B السابقة والاحتفاظ بها. ستساعدك هذه الوثائق في استخدام الأفكار والتجارب السابقة في المستقبل. يمكن أن تكون جداول Excel أو أدوات متخصصة مثل Effective Experiments هي الطرق المثلى لتوثيق النتائج.

كيفية تحليل نتائج اختبار A/B

عند تحليل نتائج اختبار A/B، يجب أن تركز على الأفكار والتحليلات بدلاً من مجرد معرفة الفائز والخاسر. يجب أن تستفيد من البيانات حتى إذا كان الاختبار خاسرًا، فقد تحصل على رؤى قيمة يمكن استخدامها في التجارب المستقبلية وفي مجالات أخرى من عملك.

أحد الأمور الأكثر أهمية هنا هو الحاجة إلى تجزئة البيانات. قد يكون الاختبار خاسرًا بشكل عام، ولكن من المحتمل أن يكون قد أداء جيدًا مع فئة معينة من الجمهور. يجب أن تفصل البيانات لتكتشف الرؤى المخفية تحت السطح.

يجب أيضًا أن تركز على الأفكار والتحليلات بدلاً من مجرد معرفة الفائز والخاسر. قد يكون هناك دائمًا شيء لتعلمه وتحليله. لا تتجاهل الخاسرين!

عمليات اختبار A/B للمحترفين

الآن بعد أن مررت بدورة تعليمية قياسية لاختبار A/B، دعنا نلقي نظرة على عمليات المحترفين من شركات مثل Google و HubSpot.

كريستا سيدن

عملية الاختبار A/B للويب والتطبيقات لدي هايمة بالتحليل – في رأيي، هذا هو الجوهر الأساسي لأي برنامج اختبار جيد. في مرحلة التحليل، الهدف هو فحص بيانات التحليلات الخاصة بك، أو بيانات الاستطلاع أو تجربة المستخدم، أو أي مصادر أخرى لاستيعاب العملاء التي قد تكون لديك لفهم فرص التحسين الخاصة بك.

بمجرد أن تحصل على أنابيب جيدة من الأفكار من مرحلة التحليل، يمكنك المضي قدمًا لتفترض ما قد يكون خاطئًا وكيف يمكنك تحسين هذه المجالات من التحسين.

بعد ذلك، حان الوقت لبناء وتشغيل الاختبارات الخاصة بك. تأكد من تشغيلها لفترة زمنية معقولة (أنا أفضل فترة أسبوعين للتأكد من أنني أحسب التغييرات الأسبوعية أو الانحرافات)، وعندما تحصل على ما يكفي من البيانات، قم بتحليل النتائج لتحديد الفائز.

من المهم أيضًا أن تستغرق بعض الوقت في هذه المرحلة لتحليل الخاسرين أيضًا – ما يمكنك تعلمه من هذه الاختلافات؟

أخيرًا، وقد تصل إلى هذه المرحلة فقط بعد أن قضيت وقتًا في وضع الأساس لبرنامج تحسين قوي، حان الوقت للنظر في التخصيص. هذا لا يتطلب بالضرورة أدوات متطورة، بل يمكن أن يكون نتيجة للبيانات التي لديك عن المستخدمين الخاصين بك.

يمكن أن يكون التخصيص التسويقي بسيطًا مثل استهداف المحتوى المناسب للمواقع المناسبة أو معقدًا مثل الاستهداف بناءً على إجراءات المستخدم الفردية. لا تقفز في كل شيء في آن واحد في جانب التخصيص. تأكد من أنك قضيت وقتًا كافيًا للحصول على الأساسيات الصحيحة أولاً.

أليكس بيركيت

على المستوى العالي، أحاول أن أتبع هذه العملية: جمع البيانات والتأكد من دقة تنفيذ التحليلات. تحليل البيانات واكتشاف الأفكار. تحويل الأفكار إلى فرضيات. تحديد الأفضلية استنادًا إلى التأثير والسهولة، وتحقيق أقصى استفادة من توزيع الموارد (خاصة الموارد التقنية). تشغيل الاختبار (باستخدام أفضل الممارسات الإحصائية حسب معرفتي وقدراتي). تحليل النتائج وتنفيذها أو عدم تنفيذها وفقًا للنتائج. التكرار استنادًا إلى الاكتشافات وتكرارها.

ببساطة أكبر: البحث، الاختبار، التحليل، التكرار.

على الرغم من أن هذه العملية يمكن أن تتغير بناءً على السياق (هل أقوم باختبار ميزة منتج حرجة للأعمال؟ هل هو CTA لمقالة في المدونة؟ ما هو ملف المخاطر وتوازن الابتكار مقابل مواجهة المخاطر؟)، إلا أنها تنطبق تقريبًا على أي حجم أو نوع من الشركات.

النقطة هنا هي أن هذه العملية هي مرنة، ولكنها تجمع بين ما يكفي من البيانات، سواء كانت ردود العملاء الكمية أو التحليلات الكمية، لتكون قادرًا على توفير أفكار اختبار أفضل وتحديد أفضل أولوياتها حتى تتمكن من زيادة حركة المرور إلى متجرك عبر الإنترنت.

تون ويسلينج

أول سؤال نجيب عليه عندما نريد تحسين رحلة العميل هو: أين يناسب هذا المنتج أو الخدمة في نموذج ROAR الذي أنشأناه في Online Dialogue؟ هل أنت لا تزال في مرحلة المخاطرة، حيث يمكننا إجراء الكثير من البحوث ولكن لا يمكننا التحقق من صحة نتائجنا من خلال تجارب الإنترنت الفرعية (أقل من 1000 تحويل في الشهر)، أم أنك في مرحلة التحسين؟ أو حتى أعلى؟

مرحلة المخاطرة: الكثير من البحوث، والتي ستترجم إلى أي شيء بدءًا من تغيير نموذج الأعمال إلى تصميم وقيمة جديدة تمامًا. مرحلة التحسين: تجارب كبيرة ستحسن قيمة الاقتراح ونموذج الأعمال. مرحلة التحسين: تجارب صغيرة للتحقق من فرضيات سلوك المستخدم، والتي ستبني المعرفة للتغييرات التصميمية الأكبر.

التلقائي: لا يزال لديك قوة التجربة (الزوار) المتبقية، مما يعني أنه ليس هناك حاجة لاستخدام الاختبارات الكاملة للتحقق من رحلة المستخدم. يجب استخدام ما تبقى للاستغلال والنمو بشكل أسرع الآن (دون التركيز على التعلم على المدى الطويل). يمكن أن يتم ذلك بتشغيل الاختبارات العشوائية/استخدام الخوارزميات.

إعادة التفكير: تتوقف عن إضافة الكثير من البحوث، ما لم يكن هناك تحول إلى شيء جديد.

لذا، اختبار A/B للويب أو التطبيقات هو شيء كبير فقط في مرحلة التحسين من ROAR وما بعدها (حتى إعادة التفكير).

نهجنا في تشغيل التجارب هو نموذج FACT & ACT:

البحوث التي نقوم بها تستند إلى نموذجنا 5V:

نجمع جميع هذه الرؤى لوضع فرضية بحثية رئيسية، والتي ستؤدي إلى فرضيات فرعية ستتم ترتيبها استنادًا إلى البيانات التي تم جمعها من خلال اختبارات A/B سطح المكتب أو المحمول. كلما زادت فرصة صحة الفرضية، زادت تصنيفها.

بمجرد أن نعرف ما إذا كانت فرضيتنا صحيحة أم خاطئة، يمكننا البدء في دمج الاكتشافات واتخاذ خطوات أكبر من خلال إعادة تصميم/إعادة توجيه أجزاء أكبر من رحلة العميل. ومع ذلك، في نقطة ما، ستؤدي جميع التنفيذات الفائزة إلى الحد المحلي الأقصى. في هذه الحالة، يجب أن تأخذ خطوة أكبر لتتمكن من الوصول إلى الحد الأقصى العالمي المحتمل.

وبالطبع، ستنتشر الاكتشافات الرئيسية في جميع أنحاء الشركة، مما يؤدي إلى جميع أنواع التحسين والابتكار الأوسع النطاق استنادًا إلى الأفكار الموثوقة من الأطراف الأولى.

جوليا ستاروستينكو

الغرض من التجربة هو التحقق من أن إجراء تغييرات على صفحة الويب الحالية سيكون له تأثير إيجابي على العمل.

قبل البدء، من المهم تحديد ما إذا كان تشغيل تجربة حقًا ضروريًا. اعتبر السيناريو التالي: هناك زر بنسبة نقر منخفضة جدًا. سيكون من المستحيل تقريبًا تقليل أداء هذا الزر. لذا فإن التحقق من فعالية التغيير المقترح للزر (أي تشغيل تجربة) ليس ضروريًا.

بالمثل، إذا كان التغيير المقترح للزر صغيرًا، فمن المحتمل أنه لا يستحق قضاء الوقت في إعداد وتنفيذ وتفكيك تجربة. في هذه الحالة، يجب أن يتم تطبيق التغييرات على الجميع ويمكن مراقبة أداء الزر.

إذا تم تحديد أن تشغيل تجربة سيكون مفيدًا في الواقع، فإن الخطوة التالية هي تحديد المقاييس التجارية التي يجب تحسينها (على سبيل المثال، زيادة معدل التحويل للزر). ثم نتأكد من وجود جمع بيانات مناسب.

بمجرد الانتهاء من ذلك، يتم تشغيل الجمهور بشكل عشوائي، وتقسيم الاختبار بين مجموعتين: يتم عرض النسخة الحالية للزر لمجموعة واحدة، بينما يحصل المجموعة الأخرى على النسخة الجديدة. يتم مراقبة معدل التحويل لكل مجموعة، وبمجرد الوصول إلى الدلالة الإحصائية، يتم تحديد نتائج التجربة.

بيب لاجا

اختبار A/B هو جزء من صورة أكبر لتحسين التحويل. في رأيي، 80٪ منه يتعلق بالبحث وفقط 20٪ يتعلق بالاختبار. ستساعدك أبحاث التحويل على تحديد ما يجب اختباره في المقام الأول.

عملية الاختبار الخاصة بي عادةً ما تبدو كالتالي (ملخص مبسط): إجراء بحث التحويل باستخدام إطار عمل مثل ResearchXL لتحديد المشكلات في موقعك. اختيار مشكلة ذات أولوية عالية (تؤثر على عدد كبير من المستخدمين وهي مشكلة حادة)، والتفكير في أكبر عدد ممكن من الحلول لهذه المشكلة. قم بإعلام عملية التصور بالأفكار التي تم الحصول عليها من أبحاث التحويل. تحديد الجهاز الذي ترغب في تشغيل الاختبار عليه (يجب أن يتم تشغيل اختبار A/B المحمول بشكل منفصل عن سطح المكتب). تحديد عدد الاختلافات التي يمكنك اختبارها (استنادًا إلى مستوى حركة المرور/المعاملات الخاصة بك)، ثم اختيار أفضل فكرة أو فكرتين لحل المشكلة لاختبارها مقابل التحكم. رسم تخطيط تفصيلي للمعالجة الدقيقة (كتابة النص، إجراء تغييرات التصميم، إلخ). قد تحتاج أيضًا إلى تضمين مصمم لتصميم عناصر جديدة بناءً على نطاق التغييرات. قم بتنفيذ المعالجة في أداة الاختبار الخاصة بك باستخدام مطور الواجهة الأمامية. قم بإعداد التكاملات اللازمة (Google Analytics) وتحديد الأهداف المناسبة. قم بإجراء اختبار الجودة على الاختبار (الاختبارات المكسورة هي أكبر قاتل لاختبار A/B) للتأكد من أنه يعمل مع كل متصفح/جهاز. قم بتشغيل الاختبار! بمجرد الانتهاء من الاختبار، قم بإجراء تحليل ما بعد الاختبار. اعتمادًا على النتيجة، قم بتنفيذ الفائز، أو تكرار المعالجة، أو الذهاب واختبار شيء آخر.

تحسين اختبار A/B لعملك

لديك العملية، لديك القوة! لذا، انطلق، احصل على أفضل أداة اختبار A/B، وابدأ في اختبار متجرك. قبل أن تدرك ذلك، ستضيف هذه الرؤى قيمة إضافية لك في بنكك الخاص.

إذا كنت ترغب في مواصلة التعلم حول التحسين، فاستفد من دورة مجانية، مثل دورة A/B testing by Google في Udacity. يمكنك تعلم المزيد عن اختبار A/B للويب والتطبيقات لتعزيز مهارات التحسين الخاصة بك.

هل أنت مستعد لإنشاء أعمالك الأولى؟ ابدأ تجربة مجانية من Shopify – لا يلزم بطاقة ائتمانية.

Source: https://shopify.com/blog/the-complete-guide-to-ab-testing