اختبار A/B (المعروف أيضًا باسم الاختبار المقسم أو اختبار الدلو) هو طريقة لمقارنة نسختين من موقع ويب أو تطبيق مع بعضهما البعض لتحديد الإصدار الذي يعمل بشكل أفضل. تعمل هذه الطريقة عن طريق عرض نسختين عشوائيتين من الصفحة للمستخدمين واستخدام التحليل الإحصائي لتحديد النسخة التي تحقق نتائج أفضل لأهداف التحويل الخاصة بك.
نتائج التباين لاختبار A/B
في الممارسة العملية، إليك كيفية عمل اختبار A/B:
إنشاء نسختين من الصفحة - النسخة الأصلية (التحكم أو أ) والنسخة المعدلة (المتغيرة أو ب)
تقسيم حركة المرور الخاصة بك بشكل عشوائي بين هذه الإصدارات
قياس تفاعل المستخدم من خلال لوحات المعلومات
قم بتحليل النتائج لتحديد ما إذا كانت التغييرات لها تأثير إيجابي أو سلبي أو محايد.
يمكن أن تتراوح التغييرات التي تختبرها من التعديلات البسيطة (مثل العنوان أو الزر) إلى إعادة تصميم الصفحة بالكامل. من خلال قياس تأثير كل تغيير، يحول اختبار A/B تحسين موقع الويب من التخمين إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، مما يؤدي إلى تحويل المحادثة من "نعتقد" إلى "نعلم".
عندما يتم تقديم الخدمة للزوار إما بطريقة التحكم أو التباين، يتم قياس تفاعلهم مع كل تجربة وجمعها في لوحات المعلومات وتحليلها من خلال أدوات إحصائية. يمكنك بعد ذلك تحديد ما إذا كان تغيير التجربة (طريقة التغيير أو ب) له تأثير إيجابي أو سلبي أو محايد مقارنة بالإصدار الأساسي (طريقة التحكم أو أ).
"مفهوم اختبار A/B بسيط: عرض إصدارات مختلفة من موقع ويب لأشخاص مختلفين وقياس الإصدار الأكثر فعالية في تحويلهم إلى عملاء." بقلم دان سيروكر وبيت كومين (كتاب | اختبار A/B: أقوى طريقة لتحويل النقرات إلى عملاء)
لماذا يجب عليك إجراء اختبار A/B؟
يتيح اختبار A/B للأفراد والفرق والشركات إجراء تغييرات دقيقة على تجربة المستخدم الخاصة بهم أثناء جمع البيانات حول تأثيرها. وهذا يسمح لهم ببناء فرضيات ومعرفة العناصر والتحسينات في تجربتهم التي لها التأثير الأكبر على سلوك المستخدم. وبطريقة أخرى، يمكن إثبات خطئهم - يمكن إثبات خطأ رأيهم بشأن أفضل تجربة لهدف معين من خلال اختبار A/B.
أكثر من مجرد الإجابة على سؤال لمرة واحدة أو حل خلاف، يمكن استخدام اختبار A/B لتحسين تجربة معينة بشكل مستمر أو تحسين هدف واحد مثل تحسين معدل التحويل (CRO) بمرور الوقت.
أمثلة على تطبيقات اختبار A/B:
توليد عملاء محتملين B2B : إذا كنت شركة تقنية، فيمكنك تحسين صفحات الهبوط الخاصة بك عن طريق اختبار التغييرات التي تطرأ على عناوينك وحقول النماذج ودعوات العمل. من خلال اختبار كل عنصر على حدة، يمكنك تحديد التغييرات التي تؤدي إلى زيادة جودة العملاء المحتملين ومعدلات التحويل.
أداء الحملة : إذا كنت مسوقًا تدير حملة تسويق منتج، فيمكنك تحسين إنفاقك الإعلاني من خلال اختبار كل من نص إعلانك وصفحة الوصول. على سبيل المثال، يساعد اختبار تخطيطات مختلفة في تحديد الإصدار الذي يحول الزوار إلى عملاء بأكبر قدر من الفعالية، مما يقلل من التكلفة الإجمالية لاكتساب العملاء.
تجربة المنتج : يمكن لفرق المنتجات في جميع أنحاء الشركة استخدام اختبار A/B للتحقق من صحة الافتراضات وإعطاء الأولوية للميزات المهمة وتسليم المنتجات دون مخاطرة. من تدفقات التوجيه إلى الإشعارات داخل المنتج، يساعد الاختبار في تحسين تجارب المستخدم مع الحفاظ على أهداف وفرضيات واضحة.
يساعد اختبار A/B على تحويل عملية اتخاذ القرار من الاعتماد على الرأي إلى الاعتماد على البيانات، مما يشكل تحديًا لمصطلح HiPPO (رأي الشخص الأعلى أجراً).
وكما أشار دان سيروكر، "نحن لا نعرف حقًا ما هو الأفضل، دعونا ننظر إلى البيانات ونستخدم تلك البيانات لمساعدتنا في التوجيه " .
كيفية إجراء اختبار A/B
فيما يلي إطار عمل اختبار A/B الذي يمكنك استخدامه للبدء في تشغيل الاختبارات:
1. جمع البيانات
استخدم أدوات التحليلات مثل Google Analytics لتحديد الفرص
التركيز على المناطق ذات حركة المرور الكثيفة من خلال خرائط الحرارة
البحث عن الصفحات ذات معدلات الارتداد العالية
2. حدد أهدافًا واضحة
تحديد مقاييس محددة للتحسين
إعداد معايير القياس
حدد أهداف التحسين
3. إنشاء فرضية الاختبار
تكوين تنبؤات واضحة
استنادا إلى البيانات الموجودة
تحديد الأولويات حسب التأثير المحتمل
4. اختلافات التصميم
إجراء تغييرات محددة وقابلة للقياس
ضمان المتابعة المناسبة
فحص التنفيذ الفني
5. تشغيل الاختبار
تقسيم حركة المرور العشوائية
تتبع القضايا
جمع البيانات بشكل منهجي
6. تحليل النتائج
اختبار الدلالة الإحصائية
ضع في اعتبارك جميع الأرقام
سجل الدروس المستفادة
مخطط عملية اختبار A/B
إذا فاز اختلافك، فهذا رائع! قم بتطبيق هذه الأفكار على صفحات مماثلة واستمر في التكرار للحصول على النجاح. لكن تذكر - ليس كل اختبار سيأتي بنتيجة إيجابية، وهذا أمر طبيعي تمامًا.
في اختبار A/B، لا توجد إخفاقات، بل فرص للتعلم فقط. يوفر كل اختبار، سواء كان إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا، رؤى قيمة للمستخدم ويساعد في تحسين استراتيجية الاختبار الخاصة بك.
أمثلة على اختبار A/B
فيما يلي مثالان لاختبار A/B في العمل.
1. اختبار A/B على الصفحة الرئيسية
رسوم متحركة للتمرير لأسفل الصفحة الرئيسية لموقع Optimizely.com
الهدف هو تعزيز مشاركة المستخدم. ووجد الفريق أن الجواب في هذه الحالة كان النباح الكثير.
أثناء الاختبار، سيحصل زوار الموقع الذين يقومون بمداعبة الكلب على الصفحة الرئيسية للموقع على رابط لتقرير "تطور التجارب". ومع ذلك، فإنك لن ترى الكلب إلا في 50% من الوقت.
النتائج : الأشخاص الذين تعرضوا للكلب استهلكوا محتوى أكثر بثلاث مرات من أولئك الذين لم يروا الكلب.
2. منبثق إلى منبثق
أراد روني تشيونج، مستشار الاستراتيجية الأول في شركة Optimizely، تقديم نافذة منبثقة لتفاصيل المنشأة على عرض الخريطة لأنه عندما ينقر المستخدمون على الدبوس على عرض الخريطة، يتم نقلهم إلى صفحة PDP مع خطوة إضافية لإكمال عملية الدفع.
النتيجة : عدد أقل من المستخدمين يزورون صفحة الخروج
خلاصة القول : تحسين المعلومات المنبثقة حتى يتمكن المستخدمون من متابعة الدفع بثقة.
إنشاء ثقافة اختبار A/B
تتأكد فرق التسويق الرقمي الرائعة من إشراك أقسام متعددة في برامج الاختبار الخاصة بها. من خلال الاختبار عبر أقسام ونقاط اتصال مختلفة، يمكنك زيادة ثقتك في أن التغييرات التي تجريها على تسويقك ذات أهمية إحصائية ولها تأثير إيجابي على صافي أرباحك.
تشمل حالات الاستخدام ما يلي:
اختبار A/B لوسائل التواصل الاجتماعي : توقيت النشر، تنسيق المحتوى، الاختلافات الإبداعية للإعلان، استهداف الجمهور، رسائل الحملة
اختبار A/B لموقع الويب : تصميم التنقل، وتخطيط الصفحة، وعرض المحتوى، وعملية الخروج، ووظيفة البحث
ولكن لا يمكنك توسيع نطاق برنامجك إلا إذا اعتمدت عقلية الاختبار والتعلم. إليك كيفية بناء ثقافة الاختبار:
1. دعم القيادة
إظهار القيمة من خلال النجاح المبكر
شارك قصص النجاح
ربط النتائج بأهداف العمل
2. تمكين الفريق
توفير الأدوات اللازمة
يدرب
تشجيع توليد الفرضيات
3. تكامل العمليات
جعل الاختبار جزءًا من عملية التطوير
إنشاء بروتوكولات اختبار واضحة
تسجيل وتبادل الخبرات
بيانات اختبار A/B
يتطلب اختبار A/B تحليلات يمكنها تتبع مجموعة متنوعة من المقاييس أثناء الاتصال بمستودع البيانات الخاص بك للحصول على رؤى أعمق.
وللبدء، إليك ما يمكنك قياسه:
مقاييس النجاح الرئيسية : معدل التحويل، معدل النقر، الإيرادات لكل زائر، متوسط قيمة الطلب
المقاييس الداعمة : الوقت المستغرق في الموقع، معدل الارتداد، الصفحات لكل جلسة، أنماط رحلة المستخدم
الأداء الفني : وقت التحميل، معدل الخطأ، الاستجابة للجوال، توافق المتصفح
ما يصنع الفارق حقًا هو التحليل الجذري. إنه يسمح لك بالحفاظ على التحكم الكامل في موقع البيانات عن طريق تخزين بيانات الاختبار الخاصة بك محليًا. علاوة على ذلك، يمكنك الاختبار باستخدام نتائج الأعمال الحقيقية وتمكين تحليل المجموعة الآلي. إنه يوفر اختبارًا متعدد القنوات سلسًا مع مصدر واحد للحقيقة مع الحفاظ على حوكمة البيانات والامتثال الصارمين.
Contentsquare عبارة عن منصة استخباراتية متكاملة يمكن للفرق استخدامها لمراقبة التجربة الرقمية لمواقع الويب الخاصة بهم. بفضل الأدوات والقدرات الكمية والنوعية، تتيح لك المنصة إضافة رؤى أعمق إلى اختبارات A/B وفهم الدوافع وراء تصرفات المستخدم.
Visual Website Optimizer (VWO) عبارة عن منصة تجريبية تحتوي على مجموعة أدوات CRO شاملة تتيح لك إجراء اختبار A/B لعناصر مختلفة من موقع الويب الخاص بك وتطبيقات الهاتف المحمول، مثل العناوين الرئيسية وأزرار CTA والصور، لمعرفة أي تنوع يحول المزيد من المستخدمين.
Crazy Egg هي أداة لتحسين موقع الويب تتيح لك تحليل سلوك المستخدم على موقع الويب الخاص بك. تتضمن هذه الأداة ميزات مثل خرائط الحرارة وخرائط التمرير وتقارير النقر لمساعدتك في اختبار إصدارات مختلفة من موقع الويب الخاص بك لمعرفة الإصدار الذي يولد المزيد من التفاعل أو التحويلات.
Kameleoon عبارة عن منصة لتحسين الويب تتميز بإمكانيات اختبار الويب كاملة الميزات والتي تتيح لك تشغيل اختبار A/B في الوقت الفعلي وتمنحك رؤى تعتمد على البيانات لاتخاذ قرارات أفضل بشأن المنتج.
يُعد Google Optimize أحد حلول اختبار A/B الأكثر شيوعًا المتوفرة اليوم. الحل مجاني تمامًا ومصمم للعمل مع منتجات Google الشهيرة الأخرى مثل Google Analytics وGoogle Ads وFirebase.
Firebase هي عبارة عن منصة تطوير تطبيقات تم إنشاؤها بواسطة Google . يمكن أن تساعدك وحدة اختبار A/B في Firebase على اختبار التغييرات التي تطرأ على ميزات تطبيقك أو واجهة المستخدم أو حملات المشاركة.
Optimizely هي منصة تجربة رقمية. ويأتي مزودًا باختبار A/B وإمكانيات متعددة المتغيرات، بالإضافة إلى نظام إدارة المحتوى (CMS)، وميزات تخصيص موقع الويب، وإمكانيات تبديل الميزات، والمزيد.
Adobe Target عبارة عن منصة اختبار - جزء من Adobe Experience Cloud. مثل سحابة التجربة بأكملها، تم تصميم Adobe Target للمؤسسات، مع التركيز على تجارب المستخدم متعددة القنوات وتشغيل الاختبارات على الآلاف أو حتى الملايين من المستخدمين.
Maxymiser هي أداة اختبار وتحسين استحوذت عليها شركة Oracle في عام 2015. ويتمثل التركيز الرئيسي للأداة في وضع الاختبار والتخصيص في أيدي المسوقين من خلال القضاء على الحاجة إلى موارد التطوير.