اختبار A / B: كيف يعمل ولماذا تحتاجه

البيانات في كل مكان. سواء كنت فردًا أو شركة صغيرة أو شركة متعددة الجنسيات ، يجب أن تتعامل مع الكثير من البيانات بما في ذلك بيانات العملاء اللازمة لتلبية احتياجات العملاء وتحسين النتيجة النهائية.

يستخدم المسوقون مجموعة متنوعة من التقنيات لزيادة الأرباح. من المفهوم أنه قد لا تعمل كل الأساليب أو قد لا تكون جميعها فعالة بنفس القدر.

لا يمكنك إنشاء حملة على أساس الحدس أو المشاعر. أنت بحاجة إلى أرقام ، لكنها قد لا تكون واضحة دائمًا. لهذا السبب تحتاج الشركات إلى اختبار A / B ، وهي طريقة فريدة تساعد الشركات على اختيار المسار الصحيح.

في هذه المقالة ، سنتحدث عن اختبار A / B ونسلط الضوء على فوائده مع تسليط الضوء أيضًا على بعض من أفضل برامج اختبار A / B.

لنبدأ:

ما هو اختبار A / B؟

يمكن تعريف اختبار A / B بأنه طريقة لمقارنة خيارين مستخدمين لتحقيق نفس الشيء لمعرفة الخيار الذي يقدم نتائج أفضل.

نحن نستخدم اختبار A / B كل يوم تقريبًا ويقال إن هذه التقنية عمرها أكثر من 100 عام. ومع ذلك ، فقد أصبح الآن أكثر شيوعًا بفضل إدخال التسويق عبر الإنترنت. يستخدم المسوقون اختبارات A / B لمقارنة طريقتين للتسويق للعثور على الطريقة التي تقدم أفضل عائد على الاستثمار ؛ ومع ذلك ، هذا ليس الاستخدام الوحيد لاختبارات A / B.

قام عالم الأحياء والإحصائي رونالد فيشر بإجراء تجارب عشوائية محكومة في عشرينيات القرن الماضي. اكتشف مبادئ الرياضيات الأساسية وحول هذه الفكرة إلى علم.
أجرى فيشر العديد من التجارب الزراعية للعثور على إجابات لأسئلة أساسية مثل ماذا يحدث إذا غيرت الأسمدة أو استخدمت المزيد من الأسمدة.

تبين أن المبادئ التي قدمها صحيحة وبدأ العلماء رسميًا في إجراء تجارب سريرية في أوائل الخمسينيات من القرن الماضي في مجال الطب.

قام المسوقون بتكييف هذه التقنية في أواخر الستينيات. يريدون تقييم الحملات المباشرة ، على سبيل المثال: إذا كانت الرسائل الشخصية أو البطاقات البريدية توفر المزيد من المبيعات.

ومع ذلك ، لم يكن اختبار A / B هو نفسه في ذلك الوقت. وصل إلى شكله الحالي في منتصف التسعينيات. يستخدم نفس المفاهيم ولكنه انتقل إلى بيئة افتراضية وفي الوقت الفعلي.

ما هي فوائد اختبار أ / ب؟

الآن بعد أن عرفت تعريف اختبار A / B ، حان الوقت لإلقاء نظرة على المزايا الرئيسية لاختبار AB.

يوفر المال

يسمح اختبار A / B للشركات بتوفير المال عن طريق تحديد العمليات التي تقدم عوائد أفضل. لن تقدم حملتان تسويقيتان عوائد مماثلة ، وستكون إحداهما دائمًا أفضل بطريقة ما من الأخرى.

بمساعدة علم بيانات اختبار A / B ، يمكن للشركات العثور على الخيار الذي يوفر عوائد أفضل والتخلص من العملية التي توفر عوائد أقل وإنفاق الأموال حيث تدفع أكثر.

يزيد الأرباح

كما هو موضح في تعريف اختبار AB ، فإنه يساعد على زيادة الأرباح من خلال تحسين التحويلات والسماح للشركة بالوصول إلى المزيد من الأشخاص. يعتقد حوالي 60 بالمائة من الشركات أنه يساعد في تحسين التحويل.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لنتائج اختبار A / B تحسين معدلات الارتداد وزيادة المشاركة. هذه العوامل مهمة لمساعدة الأعمال التجارية على النمو. في نهاية اليوم ، يبدأ العمل في جني المزيد من المال بسبب انخفاض التكاليف وزيادة المبيعات.

يساعد في تحديد القضايا

تفشل الكثير من الحملات التسويقية بسبب أخطاء بسيطة. يمكن لأفضل أدوات اختبار AB التعرف على هذه الأخطاء حتى تتمكن الشركة من العمل بسلاسة.

يمكن أن يساعد في تحديد الكثير من المشاكل مثل تصميم UX السيئ. هذا مهم لأن التصميم الأفضل يمكن أن يزيد التحويل بنسبة تصل إلى 400 بالمائة.

يحسن المحتوى

على الرغم مما يقوله الجميع ، لا يزال المحتوى هو السائد. ومع ذلك ، تكمن المشكلة في وجود الكثير من الخيارات للاختيار من بينها بما في ذلك المحتوى المكتوب والمحتوى المرئي وما إلى ذلك.

لا يمكنك دائمًا التأكد مما سينجح وما لن ينجح إلا إذا كان لديك تحليل موثوق لبيانات اختبار A / B.

صورة جيدة للأعمال

أصبح اختبار A / B شائعًا للغاية وأكثر من 70 بالمائة من الشركات تجري اختبارين على الأقل شهريًا. يسمح اختبار A / B لمواقع الويب للشركات بالتخلص من العمليات أو الخطوات التي تترك انطباعًا سيئًا عن العميل.

نتيجة لذلك ، تحصل الصورة على دفعة وتزيد النوايا الحسنة.

يجعل التحليل أسهل

تجري حوالي 77 بالمائة من الشركات اختبارات A / B على مواقعها على الويب (بما في ذلك الصفحات المقصودة) لتحديد التصميم والخط وغير ذلك من المشكلات المماثلة.

يساعد هذا في تقليل التخلي عن عربة التسوق من خلال إبراز أسباب إجهاض المشترين لعربة التسوق. يمكن أن يكون هناك مجموعة متنوعة من الأسباب مثل التصميم السيئ والتكاليف المخفية وما إلى ذلك.

من خلال اختبار A / B ، يمكن للشركات العثور على السبب الحقيقي والعمل عليه.

المزيد من المشاركة

تبحث الشركات عن متابعين ومشترين مشاركين ، وبالتالي ليس من المفاجئ أن 59٪ من الشركات تجري اختبارات A / B على رسائل البريد الإلكتروني. يمكن أن يساعد الشركات على تحديد نوع المحتوى الذي يعمل بشكل أكبر حتى يتمكنوا من التركيز أكثر عليه.

كيف يعمل اختبار A / B؟

قد يبدو اختبار A / B وكأنه ظاهرة معقدة ولكنها في الواقع بسيطة للغاية. الخطوة الأولى هي تحديد ما ترغب في اختباره ولماذا.

لنفترض أنك ترغب في اختبار حجم زر "الشراء الآن" على موقعك لمعرفة عدد الأشخاص الذين "يشترون" إذا قمت بتغيير الحجم ، أي اجعله أكبر أو أصغر. بمجرد أن تتضح مما ترغب في اختباره ، يجب أن تتأكد من كيفية تقييمك للأداء.

عدد الأشخاص الذين ينقرون على الزر ، على سبيل المثال ، يمكن أن يكون مؤشرًا جيدًا على كيفية تأثير حجم الزر على الإدراك.

يمكنك أيضًا استخدام عدد المشترين النهائيين لإصدار حكم ولكن هذا قد لا يكون خيارًا عادلاً لأن الزائرين قد يتخلون عن الشراء لأسباب أخرى أيضًا.

في الخطوة التالية ، سيتعين عليك تقسيم المستخدمين إلى مجموعتين. يجب أن تكون المجموعة عشوائية إلا إذا كنت تحاول دراسة كيفية تفاعل الاستخدامات من مجموعة ديموغرافية معينة مع التغيير.

بعد ذلك ، قم بإنشاء صفحتين متشابهتين ولكن بأحجام مختلفة للأزرار. الآن ، انظر إلى التحليلات واعرف الصفحة التي تحصل على نقرات أكثر.

يعتمد قرار النقر على عدة عوامل مثل حجم الزر ولون النص والجهاز الذي يستخدمه الشخص. من أجل الوضوح ، يمكنك تقسيم المستخدمين إلى مجموعات محددة ، على سبيل المثال: مستخدمو الأجهزة المحمولة ومستخدمو سطح المكتب.

هذا لأن الزر نفسه قد يبدو مختلفًا لمستخدمي الأجهزة المحمولة ومختلفًا لمستخدمي سطح المكتب. بهذه الطريقة ستتمكن من معرفة الزر الذي يجب أن يخدم مستخدمين محددين.

يقول Kaiser Fung ، الرجل الذي يقف وراء العديد من الكتب بما في ذلك Number Sense: How to Use Big Data لصالحك: " يمكن اعتبار اختبار A / B هو النوع الأساسي من التجارب العشوائية المضبوطة".

ويضيف قائلاً: "في أبسط أشكاله ، هناك نوعان من العلاجات ويعمل أحدهما كعامل تحكم للآخر". تأكد من تقدير حجم العينة بشكل صحيح بحيث تكون النتيجة صحيحة وليست بسبب ضوضاء الخلفية.

يمكن لبعض المتغيرات الأخرى أن تؤثر على النتائج. على سبيل المثال ، قد لا يحب مستخدمو الأجهزة المحمولة النقر فوق الأزرار أو قد لا يتم وضع الزر بشكل صحيح على إصدار سطح المكتب لموقع الويب الخاص بك.

يمكن أن يتسبب التوزيع العشوائي في احتواء مجموعة واحدة على عدد أكبر من مستخدمي الهاتف المحمول مقارنة بالمجموعة الأخرى ، مما قد يؤدي إلى وجود مجموعة واحدة ذات معدل أقل أو أعلى بغض النظر عن حجم الزر.

أفضل طريقة لتجنب مثل هذه التحيزات هي تقسيم الزائرين حسب مستخدمي سطح المكتب والجوال ثم تخصيصهم عشوائيًا لمجموعات محددة. تُعرف هذه الحيلة بالحظر.

اختبار A / B والنتائج: كيفية التفسير

كان هذا مثالا أساسيا. في العالم الواقعي ، لن تتحقق فقط من الحجم ولكن أيضًا ستتحقق من العوامل الأخرى بما في ذلك النص والموضع ولون الزر.

من المعروف أن محللي اختبار A / B يقومون بإجراء اختبارات متسلسلة لمقارنة العناصر المختلفة. سيختبرون أولاً حجم الزر (صغير أو كبير) ، ثم ينتقلون إلى اللون (أحمر أو أزرق) ، ثم الموضع (أعلى أو أسفل) ، إلخ.

يساعدهم هذا في الوصول إلى نسخة مثالية من الصفحة. هذا مهم لأن تغيير عدة عوامل في وقت واحد يمكن أن يجعل من الصعب استنتاج سبب التغييرات في السلوك (على سبيل المثال: عدد النقرات).
ومع ذلك ، لدينا الآن أدوات اختبار A / B يمكنها التعامل مع الاختبارات المعقدة.

يقول فونج: "مع اختبار A / B ، نميل إلى إجراء عدد كبير من الاختبارات المتزامنة والمستقلة ، ويرجع ذلك في جزء كبير منه إلى أن العقل يتدهور في عدد التوليفات الممكنة التي يمكنك اختبارها".

"باستخدام الرياضيات ، يمكنك انتقاء وتشغيل مجموعات فرعية معينة فقط من هذه العلاجات بذكاء ؛ ثم يمكنك استنتاج الباقي من البيانات "، كما يقترح.

تُعرف هذه الحيلة باسم الاختبار "متعدد المتغيرات". إنه شكل من أشكال اختبار A / B. هذا لا يعني إجراء اختبار A / B فحسب ، بل إجراء اختبار A / B / C وما إلى ذلك.

اختبار A / B والنتائج: كيفية التفسير

يستخدم معظم المسوقين وخبراء التحليلات أدوات اختبار تقسيم مختلفة لإجراء مثل هذه الاختبارات. ستجد العديد من برامج اختبار AB ولكن قد لا تكون جميعها مناسبة لك.

يجب أن تعرف كيفية إجراء اختبار A / B حتى تتمكن من تفسير النتائج. تذكر أن الأداة الصحيحة تعتمد على ما ترغب في اختباره.

على سبيل المثال ، يمكن أن يتعامل Adoric مع مجموعة متنوعة من المهام بما في ذلك اختبار A / B.

Adoric هو برنامج كامل يمكن أن يساعدك في تشغيل وإدارة وتحليل الحملات حتى تتمكن من تحديد أفضلها واستخدام مواردك بالطريقة الصحيحة.

الغرض الرئيسي من اختبار A / B هو زيادة التحويلات. يمكنك القيام بذلك عن طريق تغيير مجموعة متنوعة من العناصر مثل حجم الخط والنص واستخدام الصور. يمكنك أيضًا استخدامه لاختبار عناصر تصميم موقع الويب وميزات أخرى من هذا القبيل.

يركز Adoric بشكل أساسي على النوافذ المنبثقة ، وهي أداة تسويقية يمكنها تقديم معدل تحويل بنسبة 11٪ إذا تم استخدامها بشكل صحيح. يمكن أن يساعدك برنامجنا في مقارنة التصميمات المنبثقة المختلفة والخيارات لاختيار التصميم المناسب.

يستخدم Adoric بأسماء مثل P&G و PMI و Toyota. ثق في اسم علامات تجارية تحبها تثق به.

تحتاج إلى البحث عن برنامج لا يوفر الأرقام فحسب ، بل يشرح أيضًا ما تعنيه. وإلا ، فسيتعين عليك تعيين أحد مختبري A / B أو خبير إحصاء لتفسير النتائج.

يوجد برنامج اختبار مقسم مدفوع ومجاني ؛ ومع ذلك ، نقترح أن تختار إصدارًا مدفوعًا لأنها أكثر تفصيلاً وأسهل في الاستخدام. تقدم هذه البرامج عادةً معدلات التحويل أو التقارير:

واحد للمستخدمين الذين شاهدوا صفحتك النموذجية

الآخر للمستخدمين الذين شاهدوا صفحة الاختبار

يسلط التقرير الضوء عادة على عدة عوامل. ابحث عن الاختلافات بين الأرقام المهمة مثل عدد النقرات.

قد ترى أيضًا المعلومات التالية:

• السيطرة: 15 بالمائة (+ / - 2.2 بالمائة)
• التباين 18 بالمائة (+/- 1.9 بالمائة)

هذا يعني أن حوالي 18 بالمائة من الزوار أو القراء فتحوا البريد الإلكتروني بسطر الموضوع الجديد. الرقم به هامش خطأ - 2.3 في المئة.

هذا لا يعني أن المعدل الفعلي يتراوح بين 16.1٪ و 19.9٪.

"التفسير الحقيقي هو أنك إذا أجريت اختبار A / B الخاص بك عدة مرات ، فإن 95 بالمائة من النطاقات ستلتقط معدل التحويل الحقيقي - بمعنى آخر ، يقع معدل التحويل خارج هامش الخطأ بنسبة 5 بالمائة من الوقت (أو أيًا كان يشرح فونج "مستوى الدلالة الإحصائية الذي حددته).

إذا كان من الصعب جدًا فهم ذلك ، فاعلم أنك لست الوحيد. انتقل إلى برنامج يمكنه تقديم هذه المعلومات بطريقة مرتبة بحيث يسهل عليك فهمها واستخدامها.

بناءً على هذه النتيجة ، يمكننا القول أن الطريقة الجديدة أكثر فاعلية لأنها تجعل المزيد من الأشخاص يفتحون بريدًا إلكترونيًا. ومع ذلك ، نظرًا لهامش الخطأ ، لا يمكننا ضمان عدد الأشخاص بالضبط الذين سيفتحون بريدًا إلكترونيًا ولكن بناءً على الرقم سيكون أعلى من معدل الفتح الحالي.

اختبار أ / ب: أخطاء يجب تجنبها

فيما يلي بعض أخطاء اختبار A / B الأكثر شيوعًا. تأكد من تجنب ما يلي:

انتهاء الاختبارات قريبًا

يُعتقد أن حوالي 57 بالمائة من المجربين أنهوا اختبارات A / B بمجرد أن يبدو أن فرضيتهم الأصلية قد تم إثباتها. يُعرف باسم p-hacking ، وهو شكل من أشكال تحيز التضخم الذي يعتبر "تقريرًا انتقائيًا" ويمكن أن يؤدي إلى نتائج سيئة.
من المهم أن تدع كل اختبار يأخذ مجراه حتى إذا كنت قادرًا على رؤية النتائج في الوقت الفعلي.

عدم وجود عينة لائقة

يحتاج اختبار A / B إلى حوالي 25000 زائر للوصول إلى عينة كبيرة ، وفقًا لمقالة VentureBeat هذه.

للأسف ، يستخدم معظم المسوقين حجم عينة أصغر ، وهو ليس تمثيلًا حقيقيًا لإجمالي السكان ، وبالتالي تصبح النتيجة "غير موثوقة".

القليل من إعادة الاختبار

عدد قليل جدًا من الشركات يختار إعادة الاختبار. معظم الاختبار مرة واحدة وصدقها. أثبتت الأبحاث أن مرة واحدة قد لا تكون كافية بسبب مخاطر إيجابية كاذبة.

علاوة على ذلك ، يجب أن تجرب كل بضعة أشهر لأن الأمور قد تتغير. على سبيل المثال ، قد تكتسب زوارًا جددًا قد يرغبون في استخدام لون أو حجم مختلف للزر.

لن تتمكن أبدًا من العثور على الخيار الصحيح دون إعادة الاختبار.

عد الكثير من المقاييس

في حين أن الاختبارات المعقدة مفيدة ، فقد لا تكون دائمًا فعالة. يمكن أن يؤدي النظر إلى عدد كبير جدًا من المقاييس في وقت واحد إلى "ارتباطات زائفة".

حتى إذا كان برنامجك يقدم عددًا كبيرًا جدًا من المقاييس ، يجب أن تعرف المقاييس التي يجب التركيز عليها. سيساعد هذا في تجنب التقلبات العشوائية ويسمح لك بالتركيز على الأرقام المهمة.

اختبار A / B: الأسئلة المتداولة

هل تستخدم الشركات الكبرى اختبار A / B؟
نعم يفعلون. أجرت Google أول اختبار لها في عام 2000 لتحديد العدد الصحيح من النتائج لكل صفحة. لا تزال الشركة تستخدم اختبار A / B بنشاط وأجرت أكثر من 7000 اختبار في عام 2011.

تقوم الأسماء الكبيرة الأخرى مثل Booking.com و Facebook و Amazon بإجراء تجارب خاضعة للرقابة بشكل منتظم. علاوة على ذلك ، فهي تستخدم أيضًا في السياسة.

جمعت حملة أوباما 75 مليون دولار إضافية بسبب تحسين عملية اتخاذ القرار التي تُنسب إلى تسويق A / B. كما زادت تحويلات التبرعات بنحو 79 في المائة.

ما هي المدة التي تستغرقها اختبارات A / B؟
يمكن أن تستمر من ساعة إلى أسبوع إلى طريقة تعتمد على ما تحاول اختباره.

على سبيل المثال ، الشركة التي تختبر نموذج الاشتراك يجب أن تجربه لمدة شهر على الأقل.

من ناحية أخرى ، سيمنحك اختبار التسويق عبر البريد الإلكتروني نتائج في غضون 24-48 ساعة نظرًا لأن أكثر من 50 في المائة من الأشخاص يقرؤون رسائل البريد الإلكتروني المتعلقة بالعمل في حوالي 24 ساعة فقط.

من الذي يحتاج إلى اختبار A / B؟
يحتاج كل مسوق عبر الإنترنت أو نشاط تجاري عبر الإنترنت إلى اختبار A / B لتحديد أسلوب التسويق الصحيح.

يتم استخدامه لمقارنة جميع العناصر التي يمكن أن تؤثر على قرار المشتري النهائي. سترى أنه يتم استخدامه في تحسين محركات البحث والتسويق عبر البريد الإلكتروني وتطوير الويب وما إلى ذلك.

اختبار A / B: الاستنتاج

بكلمات بسيطة ، يتم استخدام اختبار A / B لمقارنة خيارين والعثور على الخيار الذي يقدم نتائج أفضل. لا تدع أي شيء يربكك ، جرب Adoric إذا كنت تبحث عن برنامج اختبار A / B سهل الاستخدام ولاحظ نمو أرباحك.

جرب Adoric مجانًا