يُستخدم اختبار أ/ب على نطاق واسع في استراتيجيات التسويق والأعمال التجارية لتحديد سلوك المستخدم لمتغيرات المنتج المختلفة، وبهذه الطريقة يتم العثور على أفضل أداء.
اختبار أ/ب هو طريقة تعرض فيها الشركات على المستخدمين إصدارات مختلفة من منتج أو صفحة ويب لمعرفة كيفية تفاعلهم. وهذا يساعد الشركات على اتخاذ القرارات بناءً على البيانات حول العناصر التي تعمل بشكل أفضل مع الجمهور المستهدف.
سنوضح لك في هذه المدونة ما هي وكيف يمكنك الاستفادة منها في عملك.
ما هو اختبار A/B؟
اختبار أ/ب هو طريقة للتجربة بشكل عشوائي لمعرفة أي من نسختين أو أكثر من متغير (مثل صفحة ويب أو جزء من صفحة ويب) يعمل بشكل أفضل.
الاختبار A هو الإصدار الأصلي، والاختبار B هو الإصدار الجديد. تتم المقارنة بينهما لمعرفة أيهما أفضل أداءً.
تتضمن هذه الطريقة عرض إصدارات مختلفة من المنتج على مجموعات عشوائية من الأشخاص على الموقع الإلكتروني. ويساعد تحليل النتائج إحصائياً في معرفة الإصدار الأكثر تأثيراً وتحسين مقاييس العمل.
يُعرف اختبار أ/ب أيضًا باسم اختبار التقسيم أو اختبار الدلو. يستخدم الأشخاص المتخصصون في تحسين المواقع الإلكترونية وإدارة تجارب التسوق عبر الإنترنت اختبار أ/ب لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
أنواع اختبارات A/B
يعد اختبار أ/ب طريقة مهمة لتحسين التجارب الرقمية، وله نوعان رئيسيان: اختبار أ/ب واختبار التقسيم.
01. العرض أ مقابل ب
يقارن هذا النوع من اختبارات أ/ب بين نسختين من نفس صفحة الويب أو البريد الإلكتروني لمعرفة أيهما أفضل أداءً. تقوم الشركات بتحليل المقاييس مثل معدلات النقر إلى الظهور ومعدلات التحويل لاتخاذ قرارات بشأن التصميم أو المحتوى أو تغييرات التخطيط.
يمكنك مقارنة الإصدارين مباشرةً لتحسين مشاركة المستخدم والوصول إلى أهداف محددة.
02. اختبار التقسيم
يقسم الاختبار المقسم المشاركين عشوائياً إلى مجموعتين، تتلقى كل منهما نسخة مختلفة من الاستطلاع. تساعد هذه الطريقة في تحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين المجموعتين.
يعتبر الاختبار التقسيمي ذا قيمة عند تقييم التغييرات التي قد تؤثر على تفضيلات المستخدم أو سلوكياته، مما يوفر رؤى حول فعالية المحتوى أو التصميم أو الاختلافات الوظيفية.
عند إجراء اختبار A/B، من الضروري أن تختار العناصر المناسبة للاختبار لتحقيق نتائج اختبار مفيدة. ركز على المتغيرات التي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أداء موقعك الإلكتروني.
قد لا يمنحك اختبار لون الزر رؤى جوهرية. ومع ذلك، من المرجح أن تؤثر متغيرات مثل تخطيط الصفحة أو محتوى الدعوة إلى اتخاذ إجراء بشكل إيجابي على معدل التحويل لموقعك الإلكتروني.
يضمن لك اعتماد هذا النهج الاستراتيجي تركيز جهودك في اختبار A/B على التغييرات التي تحسّن تجربة المستخدم بشكل حقيقي وتحقق النتائج المرجوة.
فوائد اختبار A/B
يوفر اختبار A/B العديد من الفوائد التي تساعد على تحسين أداء الموقع الإلكتروني وتجربة المستخدم. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية التي تم تسليط الضوء عليها:
التحسين المستمر لتجربة المستخدم
يعد اختبار A/B أداة مفيدة لإجراء تحسينات مستمرة على تجربة المستخدم. يمكن للفرق إجراء تغييرات واحدة تلو الأخرى، وجمع البيانات حول تأثيراتها، وتحسين عناصر مثل العناوين والصور والنماذج والدعوات إلى اتخاذ إجراء وتخطيط الصفحة. تساعد هذه العملية التكرارية على تحسين تجربة المستخدم بناءً على البيانات التي تم جمعها.
الحل الفعال لنقاط ألم الزائرين
باستخدام اختبار أ/ب والرؤى المستمدة من أدوات مثل خرائط الحرارة وتحليلات جوجل، يمكنك العثور على المشاكل الشائعة التي قد يواجهها الزوار وإصلاحها. وسواء كان الأمر يتعلق بجعل النص أكثر وضوحًا أو مساعدة المستخدمين في العثور على الأزرار المهمة بسهولة، فإن هذا النهج القائم على البيانات يحسّن تجربة المستخدم بشكل عام ويعزز معدلات التحويل في مختلف المجالات.
الحد من التخلي عن عربة التسوق عبر الإنترنت
إذا كانت شركات التجارة الإلكترونية تعاني من ترك الكثير من الأشخاص لعربات التسوق دون شراء، فيمكنها استخدام اختبار A/B للمساعدة.
من خلال تجربة أشياء مختلفة مثل صور المنتجات، وكيفية ظهور صفحة الدفع، وكيفية عرض تكاليف الشحن، يمكن للشركات معرفة ما الذي يجعل الناس يغادرون وإجراء تغييرات لخفض هذه الأسعار. وهذا يجعل تجربة التسوق عبر الإنترنت أفضل للجميع.
تحسين معدلات التحويل
يُعد اختبار A/B طريقة مفيدة لتحسين معدلات التحويل. فهي تختبر بشكل منهجي عناصر مختلفة مثل مكان وضع عبارة الحث على اتخاذ إجراء (CTA)، والألوان المستخدمة، ونصوص الربط.
يمكن أن يساعدك هذا الاختبار المقسّم في العثور على أفضل الاستراتيجيات لجعل المستخدمين ينقرون على الصفحات المقصودة ويكملون النماذج ويصبحون عملاء محتملين. ونتيجة لذلك، يمكنك أن ترى تحسينات قابلة للقياس في مقاييس التحويل الإجمالية.
اتخاذ قرارات مستنيرة لإعادة تصميم الموقع الإلكتروني
يعد اختبار A/B أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ القرارات في عمليات إعادة تصميم المواقع الإلكترونية. بدلاً من الاعتماد على الآراء الشخصية، يمكنك اتخاذ قرارات التصميم بناءً على البيانات.
ويمكنك من خلال الاختبار المستمر، حتى بعد إعادة التصميم، التأكد من أن عناصر التصميم المختارة تجذب الزوار وتشركهم بالفعل، مما يدعم هدف تقديم تجربة مستخدم محسنة.
تعظيم العائد على الاستثمار من حركة المرور الحالية
من خلال فهم النفقات الكبيرة المرتبطة بالحصول على زوار جيدين للموقع الإلكتروني، يصبح اختبار A/B طريقة ذكية للحصول على أكبر قيمة من زوار موقعك.
من خلال إجراء تحسينات صغيرة مسترشدًا بالمعلومات المستندة إلى البيانات، يمكنك تعزيز تحويلاتك دون إنفاق المزيد من الأموال على جلب زوار جدد. وهذا يؤدي إلى عائد كبير على الاستثمار.
كيف يمكن إنشاء مجموعات اختبار A/B عشوائية؟
يعد إنشاء مجموعات اختبار AB العشوائية خطوة حاسمة في ضمان صحة وموثوقية تجاربك. تساعد هذه العملية على تقليل التحيزات وتتيح لك التركيز على عناصر الاختبار الفعلية بدلاً من العوامل الخارجية.
إليك كيفية إنشاء مجموعات اختبار AB العشوائية الخاصة بك:
فهم أهمية التوزيع العشوائي
قبل الخوض في التفاصيل الفنية، من المهم إدراك سبب أهمية التوزيع العشوائي. يعتمد المنهج العلمي على التحكم في التباين، والعشوائية أداة قوية لتحقيق هذا التحكم. فهو يساعد على تقليل تأثير العوامل الخارجية التي يمكن أن تدخل التحيز في عملية الاختبار الخاصة بك.
اختر مواد الاختبار الخاصة بك
حدد المستجيبين أو المشاركين المحتملين في الاستطلاع من مجموعة ذات صلة بأهداف الاختبار، مثل العملاء أو المشتركين.
استخدام MS Excel لتوليد الأرقام العشوائية
إذا كانت قائمتك الأولية في MS Excel، يمكنك استخدام الدالة العشوائية لتوليد رقم عشوائي لكل سجل. أضف عمودًا جديدًا لهذه الأرقام العشوائية لإدخال العشوائية وإزالة أي ترتيب في القائمة الأصلية.
فرز الأرقام العشوائية
بمجرد تخصيص أرقام عشوائية لكل سجل، قم بفرز العمود بترتيب تصاعدي أو تنازلي. تُعد هذه الخطوة حاسمة في إعداد مجموعة بياناتك للتخصيص العشوائي، مما يضمن أن يكون أي ترتيب متأصل في القائمة الأصلية عشوائيًا.
استخدام SPSS لإنشاء المجموعات
يمكن استخدام كل من MS Excel و SPSS، ولكن غالباً ما يُفضل استخدام SPSS للتحليل الإحصائي المتقدم. قم بإنشاء مجموعات اختبار مختارة عشوائيًا في SPSS استنادًا إلى القائمة العشوائية التي تم إنشاؤها في Excel.
تحديد حجم المجموعة
بصفتك مؤلف الاستطلاع، يمكنك اختيار حجم المجموعة، إما كرقم ثابت أو كنسبة مئوية من إجمالي قاعدة البيانات. يتيح لك ذلك التحكم في نسب المشاركين في كل مجموعة اختبار.
التحقق من العشوائية
لضمان نجاح التوزيع العشوائي العشوائي، قم بإجراء اختبارات مثل الجداول التبادلية أو تحليل التباين(ANOVA) للمتغيرات المترية. إذا كانت قيم chi-square لعمليات التبويب المتقاطع أو إحصائيات F لاختبارات ANOVA غير ذات أهمية، فقد نجحت في إنشاء مجموعات اختبار مخصصة عشوائيًا.
مراقبة الأنماط غير المقصودة
قم بمراجعة عملية التوزيع العشوائي بانتظام لضمان عدم ظهور أنماط أو تحيزات غير مقصودة بمرور الوقت. تساعد هذه اليقظة المستمرة في الحفاظ على سلامة مجموعات الاختبار الخاصة بك.
كيفية إجراء اختبار A/B؟
عند إجراء اختبارات A/B، يمكنك تعلم كيفية تحسين الأمور. إليك عملية إجراء اختبار A/B في 7 خطوات بسيطة فقط:
الخطوة 1: جمع البيانات
ابدأ بجمع البيانات باستخدام أدوات مثل الخرائط الحرارية أو الاستطلاعات عبر الإنترنت أو البيانات البيومترية. ركز على المناطق أو الصفحات التي تشهد إقبالاً كبيراً أو الصفحات ذات معدلات التحويل أو الارتداد الكبيرة.
الخطوة 2: اختر متغيراً لاختباره
حدد المتغير المستقل الذي تريد اختباره. احتفظ بهذا المتغير منفصلاً لقياس مدى أدائه بدقة. يساعد ذلك في التأكد من إمكانية ربط أي تغييرات بشكل واضح بهذا العنصر المحدد.
الخطوة 3: تحديد الأهداف والجمهور المستهدف
اختر هدفًا رئيسيًا للقياس، مثل النقر على زر، أو إتمام عملية شراء، أو الاشتراك في بريد إلكتروني. إذا كانت اختباراتك تتضمن جمهورًا يمكن التحكم فيه (مثل رسائل البريد الإلكتروني)، تأكد من تمثيل كل مجموعة بالتساوي للحصول على نتائج واضحة ومحددة.
الخطوة 4: توليد فرضية الاختبار
بعد تحديد هدفك وتحديد جمهورك، ابتكر أفكارًا للتحسينات. رتب هذه الاقتراحات وفقًا للتغييرات الإيجابية المتوقعة ومدى صعوبة تطبيقها على أرض الواقع.
الخطوة 5: إجراء تنويعات التصميم
أنشئ إصدارات مختلفة من موقعك الإلكتروني أو تطبيقك من خلال إجراء تغييرات بناءً على أفكارك. استخدم المحررات المرئية المتاحة في أدوات اختبار A/B، وتأكد من التحقق من الجودة للتأكد من نجاح التجربة.
الخطوة 6: إجراء التجربة
ابدأ اختبار A/B بتعيين الزائرين عشوائيًا إما لتجربة التحكم أو للتجربة المتغيرة. ثم قم بقياس التفاعلات وحسابها، ومقارنة أدائها لمعرفة مدى فعالية كل إصدار.
الخطوة 7: تحليل النتائج
بعد الانتهاء من التجربة، قم بتحليل نتائج اختبار A/B. افحص البيانات، وتحقق من وجود اختلافات في الأداء بين الإصدارين، واكتشف ما إذا كان هناك تأثير كبير من الناحية الإحصائية. هذه الخطوة ضرورية لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى من اختبار A/B.
كيف يمكن لـ QuestionPro المساعدة في اختبار A/B؟
QuestionPro هي منصة استبيانات عبر الإنترنت مصممة لإنشاء الاستبيانات والاستطلاعات وتوزيعها وتحليلها. وهي تقدم العديد من الميزات والأدوات المتنوعة حتى تتمكن من إنشاء الاستبيانات، وجمع الإجابات، والحصول على رؤى مفيدة من البيانات المجمعة.
في QuestionPro، يمكنك إجراء اختبار A/B من خلال إعطاء المستجيبين شروطًا مختلفة دون أن يعرفوا عن الشرط الآخر. يساعد ذلك في الحصول على آراء غير متحيزة حيث يمكن للأشخاص المقارنة والاختيار بين الخيارات.
إليك كيفية مساعدة QuestionPro في اختبار A/B:
- إصدارات مختلفة من الاستبيان: باستخدام QuestionPro، يمكنك عمل عدة إصدارات من الاستبيان. وهذا أمر مهم لاختبار A/B، حيث ترى مجموعات مختلفة إصدارات مختلفة من الاستبيان لمقارنة أشياء مثل صياغة الأسئلة أو التخطيط أو التصميم.
- التعيين العشوائي: جزء أساسي من اختبار A/B هو تعيين المشاركين عشوائيًا. يسمح لك QuestionPro بتعيين المستجيبين عشوائيًا إلى إصدارات مختلفة من الاستبيان، مع التأكد من عرض كل إصدار على مجموعة عادلة وغير متحيزة.
- عشوائية الكتلة: غالبًا ما يتضمن اختبار A/B تجربة الاختلافات داخل كتل أو أقسام الاستطلاع. يتيح لك التوزيع العشوائي للكتل في QuestionPro خلط الترتيب الذي تظهر به كتل معينة، مما يقلل من تأثير تأثيرات الترتيب والتحيزات.
- تنويعات الأسئلة: في QuestionPro، يمكنك إنشاء إصدارات مختلفة من الأسئلة الفردية أو مجموعات الأسئلة. وهذا أمر بالغ الأهمية لاختبار A/B لعناصر محددة لمعرفة كيف تؤثر التغييرات الصغيرة على كيفية استجابة الأشخاص ونتائج الاختبار الإجمالية.
- إعداد التقارير في الوقت الحقيقي: يحتاج اختبار A/B الناجح إلى مراقبة مستمرة لنتائج الاختبار. من المحتمل أن يحتوي QuestionPro على تقارير في الوقت الفعلي، مما يتيح لك تتبع استجابات المشاركين والرؤى فور ورودها.
- تصدير البيانات وتحليلها: بعد إجراء اختبار A/B، يتيح لك QuestionPro تصدير البيانات لمزيد من التحليل. يتضمن ذلك معلومات مفصلة حول الاستجابات وبيانات التوزيع العشوائي والمقاييس الأخرى ذات الصلة.
QuestionPro عبارة عن منصة شاملة لاستطلاعات الرأي تدعم اختبار A/B من خلال توفير الميزات والأدوات اللازمة للتوزيع العشوائي، وإصدار الإصدارات، والتحليل. يتيح لك ذلك تحسين استبياناتك وتحسينها بناءً على رؤى في الوقت الفعلي وصلاحية إحصائية.
لا تفوّت فرصة زيادة قوة اختبار A/B مع QuestionPro.
