10 أخطاء كبيرة يقوم بها المسوقون أثناء اختبار الانقسام

لكي تعمل أي شركة بشكل فعال ، فإن الجزء الأكبر هو تحليلها وأبحاثها التسويقية التي يفوتها العديد من رواد الأعمال. الميل إلى مجرد البيع دون احتساب ما ينجح وما هو غير عامل يحدد نمو الموقع. إنه يحجب المتطلبات الأعمق لأبحاث السوق المكثفة ، ونتيجة لذلك ، على المدى الطويل ، تفقد العملاء. أفضل طريقة لإجراء بحث عن العميل هي اختبار الانقسام.

لماذا اختبار الانقسام؟

اختبار الانقسام أو اختبار A / B ، بحكم التعريف ، هو طريقة لإجراء تجارب محكومة ولكن عشوائية بهدف نهائي هو تحسين حركة مرور موقع الويب. لتبسيط الأمر ، تكون المقارنة بين نسختين من نفس الصفحة لتحديد أيهما أكثر فعالية. من الناحية المثالية ، سيكون هناك اختلاف واحد أو اثنين فقط بين الإصدارين لتحديد الفعالية بدقة.

يتم تحليل الإجراءات الشائعة مثل المحتوى والنقرات وإكمال النموذج والمشتريات لمعرفة المتغير الذي يقدم نتائج أفضل لهدف تسويقي محدد مسبقًا. منهجيات التسويق الشائعة المستخدمة هي نماذج الاشتراك ، أو صفحات التسجيل ، أو أزرار الدعوة إلى اتخاذ إجراء ، أو إعادة التوجيه إلى صفحة مختلفة. لقد ثبت أنه حتى التغيير البسيط مثل تحديث كلمة واحدة في CTA قد ساعد في زيادة التحويلات بنسبة هائلة تصل إلى 77٪. هذا يثبت أهمية إجراء اختبار الانقسام لتحسين فعالية حملاتك التسويقية.

قد يبدو الأمر مغريًا ، ففي بعض الأحيان يُنظر إلى المسوقين على الأرجح وهم يشكون من الحصول على تحليلات سلبية خاطئة أو لا يمكنهم حتى إنشاء بيانات كافية. إذا كنت منزعجًا من اختبار الانقسام ، فمن المحتمل أنك قد تقوم بإجرائه بطريقة خاطئة. فيما يلي قائمة بالأخطاء العشرة الأكثر شيوعًا التي من المحتمل أن يرتكبها المختبِرون جنبًا إلى جنب مع إصلاحاتهم المحتملة.

أخطاء وإصلاحات تستحق المعرفة عنها

يمكن أن يكون هناك العديد من الأخطاء عندما يحاول المختبر فهم تحليل الانقسام. يتم تدوين أكثرها شيوعًا أدناه.

1. الاختبار التعسفي

أكبر مشكلة لا بد أن يقوم بها معظم المختبرين هي إجراء اختبار الانقسام دون سبب. على سبيل المثال ، قد تكون قلقًا بشأن اختبار حجم زر "الحث على اتخاذ إجراء" ، وفي هذه الحالة يمكنك تصميم المتغيرات بتركيز محدد. إذا كنت تجري اختبار الانقسام من أجله فقط ، فيرجى الامتناع لأنك على وشك الهلاك.

الإصلاح: استخدم برنامج الخرائط الحرارية لاكتشاف المناطق المحتملة التي لا تركز كثيرًا أو لا تجتذب الكثير من الزيارات. قم بإجراء اختبار مقسم وقم بتكوين فرضية أولاً. قم الآن بإجراء التجربة وتأكد من إجرائها للمرحلة المناسبة من الوقت ، وقارن مجموعات بيانات الخرائط الحرارية الجديدة وحللها. استمر في التكرار حتى تحصل على نتائج مرضية.

2. إلغاء الاختبار في وقت مبكر

هذا خطأ مبتدئ كبير لا بد أن يرتكبه معظم المختبرين. لنفترض أن موقعك يجري عددًا كبيرًا من الزيارات ، وبالتالي في غضون 3 أيام من اختبار الانقسام ، تولد ثقة بنسبة 98٪ وحوالي 250 تحويلاً لكل شكل وتخرج من الاختبار. هذا هو المكان الذي يحصل فيه اختبارك على نتيجة إيجابية خاطئة لأنك لم تأخذ في الاعتبار المعلمة الموسمية ، وحتى أي يوم من الأسبوع تجري فيه الاختبار يمكن أن يؤدي إلى تباين كبير في منحنى الاختبار.

الإصلاح: عامل مهم آخر لأي تحليل إحصائي هو حجم العينة المأخوذة. للحصول على نتائج مناسبة ، تأكد من أخذ حجم عينتك كبيرًا بما يكفي. 100 أو 1000 تحويل. يمكن أن يؤدي حجم العينة الصغير جدًا إلى آثار خاطئة.

3. اختبار متعدد العناصر

قد يشير تحليل الخرائط الحرارية لموقع الويب إلى أن هناك أكثر من منطقة تحتاج إلى التركيز ، ولكن إجراء اختبارات متعددة في نفس الوقت لا ينتهي في أي مكان.

من الأفضل دائمًا اختيار اختبار الانقسام بدلاً من اختبار متعدد المتغيرات. هذا لأنه عند إجراء اختبار تقسيم على صفحتين بهما اختلافات في معلمة واحدة فقط ، فمن السهل الحكم على الصفحة التي تعمل بشكل أفضل.

الإصلاح: ومع ذلك ، في حالة الاختبار متعدد المتغيرات ، افترض أنك تختبر أربع صفحات ويب مختلفة مع معلمتين أو ثلاث معلمات مختلفة. في هذه الحالة ، عندما تحصل على البيانات لا يمكنك إصلاح العامل المحدد الفعلي. في مثل هذه الحالات ، يجب عليك مقارنة البيانات من جميع الصفحات وأيضًا تحليل الارتباط بين المعلمات المختلفة.

4. التركيز فقط على التحويلات المرورية

عندما تقوم باختبار معلمات معينة أو عدة معلمات ، تأكد من أن تكون متجذرة بعمق بدلاً من مجرد التفكير على المدى القصير. هذا يعني أنه إذا رأيت تغييرات معينة تجمع المزيد من الحركة على موقعك ، فلا تشعر بالرضا تجاه ذلك. إذا كان عدد الزيارات العالية يشتمل على عملاء منخفضي الجودة ، فقد يؤدي ذلك في النهاية إلى نتائج سلبية لعملك.

الإصلاح: لذلك ، عندما تختار اختبار الانقسام ، تحقق من مقياس التحويل الخاص بك ، ثم اربط هذه الحركة مع العملاء المتوقعين الفعليين واعرف عدد العملاء المحتملين.

5. اختيار فرضية عشوائية أو اتباع ممارسات اختبار الانقسام بشكل أعمى

ليس للاختبار الإحصائي أهمية بدون فرضية مناسبة. لذا ، قبل أن تضيع وقتك في إجراء الاختبار ، تأكد من أن لديك فرضية مناسبة. إذا لم تكن متأكدًا من مصداقية فرضيتك ، فانتقل إلى أبحاث السوق ، وحلل نتائج المتغير الذي اخترته ، وتحقق من استراتيجية منافسيك ، واعرف العملاء المستهدفين.

الإصلاح: أيضًا أثناء التحقق من استراتيجيات المنافسين ، تأكد من عدم اختيار اتباعها بشكل أعمى. ما نجح مع شخص آخر لن ينجح معك. تحقق من استراتيجيات منافسيك ولكن في نفس الوقت تعرف على USPs الخاصة بك وقم بوضع الإستراتيجيات وفقًا لذلك.

6. القضاء على المتغيرات المربكة

المتغيرات المربكة هي تلك العناصر التي لا تشكل جزءًا من معلمات الفرضية المهمة ومن المحتمل أن تفسد نتائج الاختبار. يتضمن بعضها تقديم منتجات جديدة وإطلاق حملات تسويقية وإعادة تصميم موقع الويب.

يحدث هذا بشكل عام عند تغيير بعض معلمات الاختبار في منتصف الاختبار لإنشاء تباين أكثر أهمية. قد يؤدي ذلك إلى إنشاء حركة مرور من أماكن خارج المجموعة المستهدفة المحتملة.

الإصلاح: عند إجراء اختبار الانقسام ، تأكد من التخلص من هذه المتغيرات المربكة ، وتأكد من بقاء باقي العوامل ثابتة طوال الاختبار.

7. اختبار التغييرات المتزايدة فقط

هناك فرق كبير بين كيفية عمل المواقع الكبيرة وكيف يحتاج باقي رواد الأعمال الصغار للتعامل معها. بالنسبة إلى مواقع الويب الكبيرة ، يمكن أن تؤدي بعض التغييرات الإضافية الدقيقة إلى توليد عائد استثمار كبير. لكن بالنسبة للشركات الناشئة والشركات الصغيرة ، قد لا يؤدي هذا النشاط إلى النتائج المتوقعة. على سبيل المثال ، ليس من المجدي تمامًا اختبار لون موقع الويب أو زر CTA وظلاله المختلفة ، حيث إنه سيضيف القليل جدًا إلى عملية تجميل الموقع بشكل عام.

الإصلاح: توفر اختبارات الانقسام تحسينات دقيقة ولكن ذلك لن يعطي معدل دوران كبير في حالة الشركات الصغيرة. لذلك لا تركز فقط على التغييرات المتزايدة ، بدلاً من ذلك ، ركز على تحسينات الأداء الضخمة. ما نحتاجه هو السعي لتغيير جذري على المستوى العام. هذا أكثر كثافة من تقنية اختبار A / B الضيقة. قد يستلزم ذلك إعادة تصميم الصفحة الرئيسية التي يمكن أن تتطلب جهودًا كبيرة. من المهم أيضًا ملاحظة أنه بسبب العناصر المتعددة التي يتم إعادة تصميمها ، قد يكون من الصعب ملاحظة العنصر المعين الذي أدى إلى زيادة كبيرة في حركة المرور بعد نشر الصفحة المعاد تصميمها.

8. القيام باختبار الانقسام حتى بدون أي حركة مرور

إذا كنت تدير النشاط التجاري لمدة شهرين فقط ، فمن المستحسن تحقيق حركة مرور أعلى ، قبل البدء في إجراء اختبار الانقسام. بالنسبة للشركات الناشئة والمشاريع الجديدة ، فإن إجراء اختبارات مقسمة مع عدد قليل من مستخدمي الإصدار التجريبي سيكون غير فعال. اختبار الفرضيات المختلفة هي لعبة ذات دلالة إحصائية تحققها عينة مثلى. ولكن إذا لم يكن لديك عينة كافية ، فلن يتحقق هذا الهدف الأساسي.

الإصلاح: اذهب لاختبار الانقسام فقط عندما تستوفي 3 شروط مميزة

1- لديك عينة تمثيلية مناسبة

يجب أن يستمر الاختبار لمدة 3-4 أسابيع لتلبية فترات المبيعات المتنوعة. إن إلغاء الاختبار قبل ذلك لن يصور الاختبار الشامل ، بل سيظهر نتيجة اختبار انتقائي / دوري.

2- لديك حجم عينة كافٍ

يمكن لموقع الويب الذي يحتوي على أكثر من 1000 معاملة (العملاء المحتملون أو الاشتراكات أو الاشتراكات) إجراء اختبار A / B واحد في شهر لتحسين حركة المرور. ستحدد عوامل مثل معدل التحويل وإجمالي الزيارات والمعاملة الإجمالية الحجم المناسب للعينة.

3- عندما تحقق قيمة احتمالية

بمجرد استيفاء النقطتين رقم 2 و 3 ، من المهم النظر إلى القيمة p (وفقًا لمفهوم خاطئ شائع ، فإن القيمة p ليست احتمالية أن تكون B أكبر من A). عادةً ما يكون مستوى الأهمية المقبول هو 5٪ (أو 1 من 20 مرة ، ستُظهر العينة نتيجة قصوى بالنظر إلى أن الفرضية الصفرية صحيحة)

9. الاختبارات لا تعمل لأسابيع كاملة

بالنسبة لاختبارات الانقسام للحصول على نتائج مناسبة ، فإن المعلمات الموسمية والأسبوعية وحتى النهارية مهمة. لذلك يجب اختيار الفترة الزمنية التي يستغرقها اختبار الانقسام بعناية. عدم الأخذ في الاعتبار في اختبار الأسابيع الكاملة سيؤدي إلى تحريف النتائج مما قد يُظهر الصورة الصحيحة لنتيجة الاختبار

الإصلاح: على سبيل المثال ، إذا كنت مالكًا لموقع تجارة إلكترونية ، ففي عطلات نهاية الأسبوع يكون السكان المستهدفون أكثر ميلًا إلى منتجاتك بينما في أيام الاثنين أو ساعات الذروة من أيام الأسبوع ، قد لا يولد موقعك حركة مرور مناسبة. لذلك ، تأكد من إنهاء الاختبار في نفس يوم البداية. هذا يضمن لك اختبار أسبوع كامل في تكرار واحد. سيتوافق هذا أيضًا مع توصيتنا السابقة - إجراء اختبارات لمدة 2-3 أسابيع

10. لم يتم إرسال بيانات الاختبار إلى Google Analytics

تظهر مقاييس التحويل عمومًا متوسط ​​البيانات وفي عالم متوسطات التسويق تكمن. لا يمكنك أبدًا الحصول على صورة كاملة إذا كنت تعمل فقط باستخدام بيانات النسبة المئوية. هذا لأن الوقت والموسمية والمراحل النهارية والعديد من العوامل الأخرى تساهم في رسم بياني مناسب للعميل.

الإصلاح: إذا كنت قد قدمت كمية كبيرة من البيانات ، فأرسلها إلى Google Analytics. تشغيل الشرائح المتقدمة والتقارير المخصصة. ستوضح لك النتائج المسار لإجراء اختبارات متقدمة وقد تحصل على فكرة عن مكان إجراء اختبار موقعك من هناك. يتيح استخدام ميزات GA الجديدة للمسوقين تشغيل ما يصل إلى 20 من بيانات اختبار A / B المتزامنة التي تم تحليلها. تأكد من استخدام بُعد مخصص مميز (أو متغير مخصص في وضع GA الكلاسيكي) لتجربة واحدة نشطة. يمكن أن تساعد أدوات مثل Optimizely Classic في هذه الحالة.

ليتم تلخيصه

تعتبر تحليلات التسويق والأعمال معقدة للغاية بطريقتها الخاصة. لذا ، بدلاً من التحقق مما يفعله الآخرون أو ربط استراتيجيات الاختبار الأكثر شيوعًا ، انتقل إلى المسار الذكي واعتمد اختبار A / B الفعال من حيث التكلفة لتعزيز عائد الاستثمار من استراتيجيات التسويق الخاصة بك.