ما هو اختبار A / B؟ دليل كامل مع أمثلة

ما هو الهدف النهائي عند إنشاء صفحات الويب والنوافذ المنبثقة وحملات البريد الإلكتروني والإعلانات؟ لحث الناس على المشاركة واتخاذ الإجراءات.

لكن اكتشاف أفضل طريقة لحملهم على القيام بذلك ليس بهذه البساطة. حتى عندما تتخذ قرارات بناءً على أحداث سابقة ، لا يزال هناك خطر الوقوع فريسة لمغالطة المقامر - اعتقاد خاطئ بأن الأحداث الماضية ستؤثر على الأحداث المستقبلية.

ربما تقول نظرية دانييل كانيمان الحائز على جائزة نوبل أن ذلك أفضل: التفكير الحدسي أسرع من النهج العقلاني ولكنه أكثر عرضة للخطأ.

أدخل اختبارات A / B ، وهي طريقة تعتمد على التجربة لاتخاذ قرارات تسويقية أفضل.

ستوجهك هذه المقالة إلى كل ما تحتاج لمعرفته حول اختبار A / B ، وهي استراتيجية بسيطة ساعدت أوباما في جمع 60 مليون دولار إضافية من التبرعات لحملة ترشيحه. سترى بالضبط كيف تستخدم الشركات اختبارات A / B لتحقيق أهداف التحويل الخاصة بها واختيار النصائح العملية التي يمكن لعلامتك التجارية استخدامها لتحقيق نتائج مماثلة.

اختبار A / B ، المعروف أيضًا باسم اختبار الانقسام ، هو طريقة تستخدم لمقارنة أداء نسختين مختلفتين من المتغير. يتضمن عرض النسختين لشرائح مختلفة من الزوار ثم قياس المتغير الذي ينتج عنه معدل تحويل أعلى.

هذا الإصدار يحمل علامة "المتغير الفائز" ، ويصبح أساسًا للاختبارات المستقبلية التي تهدف إلى تحقيق المزيد من التحويلات.

على سبيل المثال ، قد ترغب إحدى الشركات في اختبار نسختين من الصفحة المقصودة ، مع ظهور الزر الأحمر في الإصدار A والنسخة B التي تحتوي على زر أزرق. يعرضون الإصدار A إلى نصف جمهورهم المستهدف والإصدار B للنصف الآخر.

بعد ذلك ، يقومون بجمع البيانات بناءً على الإصدار الذي زاد من معدلات التحويل ، وتحسين هذا المتغير الفائز (ربما من خلال مزيد من اختبارات A / B) ، واستخدامها في الحملات المستقبلية.

لكن اختبارات A / B لا تقتصر على صفحات الويب. يمكنك أيضًا استخدام هذه المنهجية لاختبار إصدارات مختلفة من منشور مدونة أو بريد إلكتروني أو نسخة إعلانية. في الواقع ، في استطلاع Databox ، أكد أكثر من 57٪ من الشركات أنها تختبر A / B حملاتهم الإعلانية على Facebook في كل مرة.

على غرار اختبار A / B ، يتيح لك اختبار النسخ المختلفة من الأقسام اختبار متغيرات مختلفة للحملة. ولكن في الاختبار متعدد المتغيرات ، فأنت تختبر عدة عناصر مختلفة في نفس الوقت (على سبيل المثال ، عناوين مختلفة ، وصور ، وعبارات تحث المستخدم على اتخاذ إجراء) لتحديد مجموعة المكونات التي تؤدي إلى أعلى معدل تحويل.

من خلال إجراء اختبارات A / B ، يمكنك التوقف عن الاعتماد على الحدس وبدلاً من ذلك تبني قراراتك على بيانات موثوقة ، والتي يمكن أن ترفع معدلات التحويل بطرق لا يمكن تصورها. وعلى الرغم من أن تحسين معدل التحويل غالبًا ما يكون النتيجة المرجوة ، فهناك العديد من النتائج الإيجابية الأخرى التي يمكنك توقعها.

دعنا نفكر في بعض الأسباب التي تجعل اختبارات A / B جزءًا من إستراتيجيتك التسويقية ، بغض النظر عن ميزانيتك أو مجال عملك.

تُظهر حقيقة أن اختبار A / B هو ثاني أكثر طرق CRO شيوعًا مدى الجودة التي يمكن أن يحققها. فيما يلي بعض الفوائد التي ستراها إذا أجريت اختبارات A / B:

1. فهم أفضل لجمهورك المستهدف

يساعدك إجراء اختبارات A / B على اكتساب فهم أعمق لما يريده جمهورك المستهدف من خلال سلوكهم على موقع الويب الخاص بك. وما تعرفه عن جمهورك من خلال اختبارات A / B سيساعدك على تحسين حملاتك التسويقية المستقبلية.

من خلال اختبار عناصر مختلفة على الصفحة ، يمكنك أيضًا تحديد عناصر التصميم والنسخ والتخطيط الأفضل لجمهورك الفريد.

2. قرارات مدعومة بالبيانات يمكنك أن تشعر بالثقة حيالها

قد يكون الاعتماد على المشاعر المخاطرة أمرًا يستحق المخاطرة عند الاختيار بين نكهات البيتزا لتجربتها ... ولكنه بالتأكيد ليس أفضل نهج عندما تقرر أفضل السبل لاستثمار ميزانية تسويقية ضيقة!

باستخدام اختبار A / B ، يمكنك اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات بناءً على سلوك المستخدم ، وهو أمر ذكي من جميع النواحي.

3. تحسين معدلات التحويل

في عام 2022 ، زاد Obvi معدلات التحويل في نافذة منبثقة للجمعة السوداء بنسبة 36٪ في أسبوع واحد فقط! إنه أمر لا يصدق أن إجراء تعديل بسيط عزز التحويلات بهذا القدر ، أليس كذلك؟

من خلال تحديد الأهمية الإحصائية وتحليل نتائج الاختبار ، يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجيات التسويق وتحسين صفحاتك لمزيد من التحويلات.

4. عائد استثمار أعلى

عندما تختبر أ / ب حملاتك ، فسوف تسرع عملية اكتشاف أفضل ما يناسب جمهورك. بدلاً من تجديد حملة بأكملها ، قد تجد أنه يمكنك إجراء تعديل صغير أو اثنين من شأنه أن يحدث فرقًا كبيرًا.

ستكون قادرًا على اختبار فرضياتك وإثباتها (أو دحضها) ، لذا فإن كل تغيير تقوم به يجعل حملتك في الاتجاه الصحيح. نتيجة لذلك ، ستوفر الوقت والمال ، مما يزيد من عائد الاستثمار لحملاتك.

هل أنت مقتنع بأن اختبار A / B يستحق وقتك؟ رائعة. حان الوقت الآن لإلقاء نظرة على العناصر التي يجب اختبارها بالضبط.

فيما يلي بعض الأمثلة على المتغيرات التي يجب عليك اختبارها على صفحاتك المقصودة.

1. العنوان الرئيسي والعنوان الفرعي

يعد إنشاء واختبار عنوانين مختلفين وعناوين فرعية للصفحة مكانًا رائعًا للبدء.

تم العثور على هذين العنصرين في الجزء المرئي من الصفحة ، مما يعني أنهما دائمًا ما يراه الناس أولاً. يمكن أن تعني الفرق بين "ربط" الزائر وفقدانه.

لنفترض أنك تدير حملة تسويقية لمنتج جديد في متجرك عبر الإنترنت. يمكنك إنشاء صفحة مقصودة بالعنوان الرئيسي "تقديم أحدث سماعات الرأس الأكثر تقدمًا في السوق" وعنوان فرعي "إحداث ثورة في روتينك اليومي من خلال أحدث تقنياتنا".

قررت إجراء اختبار تقسيم وإنشاء شكل مختلف للصفحة مع العنوان الرئيسي "قم بترقية روتينك اليومي باستخدام سماعات الرأس الثورية" والعنوان الفرعي "تجربة أحدث التقنيات المتاحة في السوق".

بعد إجراء الاختبار ، قد تجد أن أحد المتغيرات لديه معدل تحويل أعلى ، ويمكنك بعد ذلك استخدامه للاختبارات المستقبلية أو كجزء من استراتيجيات التسويق الخاصة بك.

2. عرض القيمة

توفر المراجعات والمحتوى الذي ينشئه المستخدم (UGC) نظرة ثاقبة على مستوى رضا عملائك عن منتجاتك ، ولكن التنقيب عن هذه الأشياء يمكن أن يكون عملاً روتينيًا. من ناحية أخرى ، تسمح لك نتائج اختبار A / B بقياس تأثير التغييرات على سلوك المستخدم ومعدلات التحويل مباشرة.

من خلال إرسال كميات متساوية من زيارات موقع الويب إلى كل صفحة وتحليل النتائج ، يمكنك تحديد أي إصدار من عرض القيمة يكون أكثر فاعلية في تحويل الزوار.

استمرارًا لمثالنا السابق ، ربما يهتم الجمهور المستهدف بكيفية تعزيز المنتج لروتينه اليومي أكثر مما يهتم به لكونه الابتكار الأكثر عصرية.

تتمثل إحدى طرق اكتشاف ذلك في إجراء اختبار مقسم على الصفحة المقصودة ، مع التركيز على عناصر مثل أزرار الحث على اتخاذ إجراء والصور ونسخة الإعلان لتوصيل اقتراحين مختلفين للقيمة. ستكتسب رؤى قيمة حول ما يتردد صداها مع جمهورك المستهدف وتحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بك.

3. العبارات التي تحث المستخدم على اتخاذ إجراء (CTA)

يعد إجراء اختبارات A / B على CTAs طريقة فعالة لجمع بيانات موثوقة حول سلوك المستخدم.

سترغب في اختبار أشياء مثل موضع زر النسخ واللون والحث على الشراء. على الرغم من أن هذه التغييرات قد تبدو صغيرة ، إلا أنها يمكن أن يكون لها تأثير كبير على نسبة النقر إلى الظهور الخاصة بك!

4. النماذج

أحد العناصر التي يمكنك اختبارها A / B باستخدام النماذج هو طولها. قد ترغب في استخدام نموذج أطول للحصول على معلومات أكثر شمولاً من زوارك ، ولكن قد يفضل المستخدمون نموذجًا أقصر وأبسط. من خلال إجراء اختبار الانقسام ، يمكنك تحديد طول النموذج الأكثر فعالية لموقع الويب الخاص بك وإجراء التعديلات وفقًا لذلك.

ضع في اعتبارك اختبار نمط النماذج الخاصة بك أيضًا. على سبيل المثال ، يمكنك تجربة تصميم بسيط مقابل تصميم أكثر تعقيدًا. يسمح لك اختبار A / B بمقارنة معدلات التحويل لهذين الأسلوبين المختلفين واتخاذ قرار بناءً على النتائج.

قد يكون هذا أيضًا مكانًا جيدًا لتجربة الاختبار متعدد المتغيرات ، والذي يسمح لك باختبار عناصر متعددة للنموذج في وقت واحد. يتيح لك هذا فهمًا أفضل لكيفية تأثير مجموعات العناصر المختلفة على معدلات التحويل.

5. الصور

تعد صور اختبار A / B أمرًا بالغ الأهمية لتحديد العناصر المرئية الأكثر فعالية في جذب انتباه العملاء المحتملين وزيادة التحويلات.

يمكنك مقارنة صور المنتجات المختلفة لمعرفة الأفضل من حيث الزوايا والإضاءة والتصميم. سيكشف اختبار A / B عن الصور الأكثر فاعلية التي تعرض المنتج وتجذب العملاء لإجراء عملية شراء.

وبالمثل ، يمكنك اختبار A / B لتخطيطات الصور. إذا كنت تقوم بتشغيل حملة إعلانية ، فقد ترغب في اختبار التنسيقات مثل صورة واحدة أو دائرة دوارة أو حتى مقطع فيديو.

6. هيكل الصفحة

باستخدام بنية الصفحة ، هناك الكثير من التغييرات المختلفة التي يمكنك إجراؤها.

يمكنك اختبار أ / ب موضع زر الحث على اتخاذ إجراء لمعرفة ما إذا كان نقله من أعلى الصفحة إلى منتصف الصفحة يزيد التحويلات. يمكنك اختبار شريط التنقل اللاصق مقابل شريط التنقل الثابت القياسي ، أو معرفة ما إذا كان عرض الدليل الاجتماعي الخاص بك مباشرةً أسفل قسم البطل يجعل الأشخاص يمررون إلى أسفل الصفحة.

نظرًا لأن بنية الصفحة واسعة جدًا ، تذكر أن تختبر شيئًا واحدًا فقط في كل مرة من خلال اختبار A / B!

7. توصيات المنتج

عند تقديم توصيات المنتج ، قد ترغب في محاولة اختبار تخطيط الشبكة مقابل تخطيط القائمة لتحديد التنسيق الأكثر جاذبية من الناحية المرئية وسهولة التنقل فيه لعملائك. يمكن أن يوضح لك اختبار وضع التوصيات على الصفحة الأماكن التي من المرجح أن يتفاعل معها العملاء.

8. العروض

قد تختار إحدى العلامات التجارية للملابس اختبار هذين العرضين المختلفين: "خصم 20٪ على أول عملية شراء لك" مقابل "شحن مجاني على طلبك الأول". يمكن أن يساعد اختبار أ / ب الشركة في تحديد العرض الأكثر فعالية في زيادة التحويلات. يمكن بعد ذلك استخدام هذا الفائز باعتباره العرض الأساسي في حملة مستقبلية.

يمكنك أيضًا اختبار A / B لعناصر مختلفة من العرض ، مثل لغته وموضعه وتصميمه. قد يؤدي تعزيز الشعور بالإلحاح من خلال تضمين عبارات مثل "وقت محدود" إلى زيادة التحويلات ، أو ببساطة قد يؤدي استخدام نظام ألوان مختلف إلى جعله أكثر جاذبية. الطريقة الوحيدة لمعرفة ذلك بالتأكيد؟ امتحان!

إذا كنت قلقًا من أن اختبار A / B صعب للغاية أو يتطلب الكثير من العمل أو معقدًا للغاية ، فابق على اتصال. عند إجراء اختبار A / B وفقًا لهذا الدليل ، ستكون من بين 63٪ من الشركات التي توافق على أن اختبار A / B سهل.

الخطوة 1: تحليل موقع الويب الخاص بك

سترغب في البدء بدراسة الحالة الحالية لموقعك ، بما في ذلك تصميمه العام وتخطيطه ، وتدفق المستخدم ، وأداء عناصره الحالية (الأزرار والنماذج والعبارات التي تحث المستخدم على اتخاذ إجراء ، وما إلى ذلك).

تمنحك بيانات أداء موقع الويب الخاص بك ، مثل حركة المرور ومقاييس التحويل ، نظرة ثاقبة على المجالات ذات الأداء الضعيف حتى تتمكن من تحديد أولوياتها للاختبار.

على سبيل المثال ، إذا اكتشفت أن نسبة عالية من الزوار يغادرون بعد مشاهدة صفحة واحدة فقط ، فقد يشير ذلك إلى أن التنقل في موقع الويب الخاص بك ليس بالشكل الأمثل. يمكن أن يعزز تصميم UX المحسّن التحويل بنسبة تصل إلى 400٪ ، ولكن كل هذا يبدأ بالحفاظ على تفاعل الزوار وعلى الموقع لفترة أطول.

تحليلات جوجل هي أداة مفيدة لقياس الأهداف. فيما يلي بعض التقارير التي يمكنك التحقق منها:

• الزوار الجدد في مقابل الزائرين العائدين
• الزوار الذين يستخدمون أجهزة الجوال مقابل أجهزة الكمبيوتر المكتبية
• المصدر / الوسيط والحملات
• الصفحات المقصودة
• الكلمات الدالة
• نظرة عامة على التجارة الإلكترونية
• سلوك التسوق

الخطوة الثانية: تبادل الأفكار وصياغة الفرضيات

تتضمن هذه الخطوة إنشاء قائمة بالتغييرات المحتملة التي تريد اختبارها وتشكيل فرضية حول كيفية تأثير كل من هذه التغييرات على النتيجة المرجوة.

على سبيل المثال ، إذا كان الهدف هو زيادة تحويلات موقع الويب ، فقد تتمثل إحدى الأفكار في تغيير لون زر "تسوق الآن" من الأحمر إلى الأخضر. الفرضية المقابلة هي أن التغيير في اللون سيؤدي إلى زيادة التحويلات.

تساعد هذه الخطوة في تضييق نطاق الاختبار وتوجيه المراحل التالية في العملية.

الخطوة 3: إعطاء الأولوية للأفكار

يتيح لك تحديد أولويات الأفكار التركيز على الفرضيات الواعدة واختبارها أولاً. أحد الأساليب الفعالة لذلك هو استخدام طريقة RICE ، والتي تجمع بين أربعة عوامل (مدى الوصول والتأثير والثقة والجهد) لمنح كل فكرة درجة.

فيما يلي تفصيل للاختصار:

• مدى الوصول : عدد المستخدمين أو الزوار الذي سيؤثر عليه التغيير.
• التأثير : التأثير المحتمل للتغيير على المقاييس الرئيسية.
• الثقة : ما مدى ثقتك في أن التغيير سيكون له التأثير المطلوب؟
• الجهد : يشير إلى الموارد المطلوبة لتنفيذ التغيير.

تساعد مراعاة العوامل الأربعة في تعظيم العائد على جهود الاختبار الخاصة بك.

الخطوة 4: إنشاء متغيرات المتحدي

بعد ذلك ، حان الوقت لإنشاء إصدارات بديلة لعنصر موقع الويب لاختبارها مقابل الإصدار الأصلي أو الإصدار "التحكّم".

على سبيل المثال ، إذا كنت تختبر فعالية زر الحث على اتخاذ إجراء على موقع الويب الخاص بك ، فقد يكون متغير المتحدي للزر مختلفًا في اللون أو الحجم ، أو قد يكون له نسخة مختلفة.

يمكن أن يكون إنشاء واختبار متغيرات منافسة متعددة للعثور على أفضل حل فعالًا أيضًا. في مثال زر الحث على اتخاذ إجراء أعلاه ، يمكنك إنشاء ثلاثة متغيرات مختلفة (واحد بلون مختلف وواحد بحجم مختلف والآخر بنسخة مختلفة) واختبارها جميعًا مقابل زر التحكم لمعرفة أيها يعمل بشكل أفضل.

الخطوة الخامسة: إجراء الاختبار

هذه هي المرحلة التي تنفذ فيها التجربة وتجمع النتائج. قم بإجراء الاختبار لفترة كافية لجمع بيانات كافية لاتخاذ قرارات مستنيرة حول الإصدارات التي يتم اختبارها.

يعد متوسط ​​عدد زوار موقعك يوميًا وشهريًا من العوامل الحيوية هنا. إذا كان موقع الويب الخاص بك يرى عددًا كبيرًا من الزوار يوميًا ، فيمكنك على الأرجح إجراء الاختبار لفترة قصيرة. في المقابل ، ستحتاج إلى إجراء الاختبار لفترة أطول إذا كان لديك عدد أقل من الزوار حتى تتمكن من جمع بيانات كافية.

قد يؤثر عدد المتغيرات التي تختبرها أيضًا على مدة الاختبار. كلما زاد عدد المتغيرات المتوفرة لديك ، ستحتاج إلى مزيد من الوقت لجمع البيانات عن كل منها.

الخطوة 6: تقييم نتائج الاختبار وتحسينها

تتمثل الخطوة الأخيرة لإجراء اختبار A / B في تقييم النتائج وتحسينها. هنا ، تقوم بتحليل البيانات التي تم جمعها أثناء الاختبار لتحديد المتغير الذي كان يعمل بشكل أفضل. يمكنك القيام بذلك عن طريق مقارنة المقاييس مثل معدل التحويل ، ومعدل الارتداد ، ونسبة النقر إلى الظهور بين إصدار التحكم وإصدار المنافس.

إذا أظهرت النتائج أن أحد المتغيرات كان يؤدي أداءً أفضل بكثير من الآخر ، فإن هذا الإصدار يصبح هو الفائز. يمكنك بعد ذلك تحسين الحملة باستخدام المتغير الفائز لتحسين الأداء.

ومع ذلك ، إذا كانت النتائج غير حاسمة أو لا تدعم الفرضية الأولية ، فمن الضروري إجراء مزيد من التحسين. يتضمن هذا عادةً تنفيذ أفكار جديدة أو إجراء اختبارات إضافية لفهم النتائج بشكل أفضل.

على سبيل المثال ، إذا قمت بإجراء الاختبار على حملة بريد إلكتروني ولم تظهر النتائج أي فرق كبير في معدلات الفتح ، فقم بتحسين الحملة عن طريق اختبار سطور موضوع جديدة أو تغيير تصميم البريد الإلكتروني.

حسنًا ، لقد انتهينا من غناء مدح اختبارات A / B وسحرها! ألقِ نظرة على بعض الأمثلة الواقعية لأفضل العلامات التجارية التي استخدمت اختبارات الانقسام:

1. أ / ب اختبر تصميم رسائلك

في هذا المثال ، أرادت علامة DTC التجارية Obvi معرفة ما إذا كانت فرضيتهم القائلة بأن إضافة مؤقت للعد التنازلي إلى نافذة الخصم المنبثقة الخاصة بهم ستزيد من الشعور بالإلحاح وتؤدي إلى ارتفاع معدلات التحويل واسترداد القسيمة.

قاموا بإنشاء نوعين مختلفين من النافذة المنبثقة ، أحدهما مزود بمؤقت والآخر بدونه ، واختبروهما بحجم عينة من الجمهور المستهدف. كانوا على حق!

تم تحويل المتغير المزود بمؤقت للعد التنازلي بنسبة 7.97٪ أفضل من الذي لا يحتوي عليه ، مما يشير إلى أن المؤقت كان فعالًا في زيادة الإلحاح والتحويلات.

2. أ / ب اختبار فعالية المضايقين

في هذا المثال الثاني من Obvi ، اختبروا نسختين من نافذة الجمعة السوداء المنبثقة: واحدة مع دعابة (معاينة صغيرة للنافذة المنبثقة) والأخرى بدونها.

أدى المتغير مع الجملة المحفزة إلى زيادة عدد المشتركين في الرسائل القصيرة بنسبة 36٪ ومعدل تحويل أعلى للحملة. لذلك تعلموا أن تضمين إعلان تشويقي في النافذة المنبثقة الخاصة بهم كان إستراتيجية فعالة لزيادة المشاركة ودفع المزيد من المبيعات.

3. اختبار أ / ب أنواع مختلفة من الحملات

يعد اختبار A / B لأنواع مختلفة من الحملات ، كما في المثال أدناه من فريق Christopher Cloos ، طريقة لاكتشاف الإصدار الذي يلقى صدى أفضل مع زوارك.

في هذه الحالة ، اختبر الفريق نافذة منبثقة ترحيبية كلاسيكية مقابل نافذة محادثة أكثر تخصيصًا ووجدوا أن نافذة المحادثة المنبثقة تم تحويلها بمعدل أعلى (15.38٪ أعلى ، على وجه الدقة).

تم إجراء هذا الاختبار لمدة شهر واحد ، والذي كان مثاليًا بناءً على حركة مرور المتجر. إذا قاموا بإجراء الاختبار لفترة أقصر ، فربما لم يمنح نافذة المحادثة المنبثقة فرصة للأداء الكامل.

لاحظ أيضًا أن الاختبارات ذات المدة الأطول يمكن أن تتأثر بعوامل خارجية مثل الموسمية أو الاتجاهات أو التغيرات في سلوك المستهلك ، مما قد يؤثر على النتائج.

آخر شيء تريده هو تكريس كل هذا الجهد وميزانية التسويق في اختبار الانقسام ، فقط للحصول على نتيجة اختبار إيجابية خاطئة أو غير دقيقة. إليك كيفية تجنب الأخطاء الأكثر شيوعًا (والمكلفة!):

الخطأ الأول: تغيير أكثر من عنصر

عند إجراء اختبار A / B ، يجب عليك تغيير عنصر واحد فقط في كل مرة حتى تتمكن من تحديد تأثير هذا التغيير المحدد بدقة.

هل تختبر تأثير تغيير لون الزر؟ ثم قم بتغيير لون الزر فقط في متغير المتحدي ولا شيء آخر.إذا قمت أيضًا بتغيير النص الموجود على الزر أو تخطيط الصفحة ، فستجد صعوبة في تحديد التغييرالذيكان له التأثير الأكبر على النتائج.

يمكن أن يؤدي تغيير عناصر متعددة مرة واحدة أيضًا إلى نتائج غير دقيقة حيث قد تتفاعل التغييرات مع بعضها البعض بطرق غير متوقعة.

الخطأ الثاني: تجاهل الدلالة الإحصائية

في اختبار A / B ، من الممكن أن تأتي نتائج الاختبار من الصدفة وليس من الاختلاف الحقيقي في فعالية المتغيرات. يمكن أن يؤدي هذا إلى استنتاجات خاطئة حول الخيار الأفضل ، مما يؤدي إلى قرارات سيئة تستند إلى بيانات غير دقيقة.

فيما يلي مثال: يوضح اختبارك أن الشكل أ يحتوي على معدل تحويل أعلى قليلاً من المتغير ب ، لكنك لا تأخذ في الاعتبار مدىأهميةالنتائج. لذلك ينتهي بك الأمر إلى استنتاج أن الشكل أ هو الخيار الأفضل. ومع ذلك ، بالنظر إلى الأهمية الإحصائية كان من الممكن أن يوضح أنه لم يكن هناك دليل كافٍ لاستنتاج أن المتغير (أ) كان بالفعل أفضل.

يؤدي تجاهل الدلالة الإحصائية في اختبار A / B إلى شعور زائف بالثقة في النتائج ، مما يؤدي إلى تنفيذ تغييرات قد لا يكون لها أي تأثير حقيقي على الأداء.

الخطأ الثالث: عدم إجراء الاختبارات لفترة كافية

يسير هذا الخطأ التالي جنبًا إلى جنب مع الخطأ رقم 2: إنهاء اختبار الانقسام قبل أن يكون لديه وقت كافٍ لجمع بيانات كافية لإنتاج ذات دلالة إحصائية. ستنتهي باستنتاجات غير دقيقة حول العنصر الذي تختبره.

تخيل أن اختبار A / B يتم تشغيله لمدة أسبوع فقط وتعلن أن متغيرًا معينًا هو الفائز. في الواقع ، كانت النتائج بسبب الصدفة فقط. تأكد من أنك تجري اختبارات لفترة كافية لالتقاط الاختلافات بين الإصدارات بدقة.

نأمل أن تكون هذه المقالة قد أوضحت لك مدى أهمية اختبار A / B لتحسين متجرك عبر الإنترنت. بمجرد أن تفهم جميع الطرق المختلفة التي يمكن أن يساعدك بها اختبار A / B على التحسين ، من الصعب تصديق أن 44٪ فقط من الشركات تستخدم برنامج اختبار مقسم !

إذا كان عملك لا يجري حاليًا اختبارات A / B ، فلم يفت الأوان لمنح معدل التحويل الخاص بك TLC الذي يستحقه. من خلال تقسيم اختبار المتغيرات المختلفة ، يمكنك تحديد عناصر موقع الويب أو الحملات التسويقية التي تعمل (أو لا تعمل) وإجراء تغييرات استراتيجية تتماشى مع أهدافك.

تذكر أنه من السهل إنشاء إصدارات مختلفة ومقارنة النتائج لتحديد الإصدار الأفضل أداءً. سواء كنت صاحب شركة صغيرة أو محترف تسويق ، فإن اختبار A / B هو أداة أساسية في ترسانتك!