בדיקות A / B נמצאות בשימוש נרחב באסטרטגיות שיווק ועסקים כדי לזהות את התנהגות המשתמש של משתני מוצר שונים, ובדרך זו, למצוא את זה עם הביצועים הטובים ביותר.
A/B testing היא שיטה שבה עסקים מראים למשתמשים גרסאות שונות של מוצר או דף אינטרנט כדי לראות כיצד הם מגיבים. זה עוזר לחברות לקבל החלטות המבוססות על נתונים לגבי אילו אלמנטים עובדים הכי טוב עבור קהל היעד שלהם.
בבלוג זה, נראה לך מה זה ואיך אתה יכול לנצל אותם בעסק שלך.
מהי בדיקת A/B?
בדיקת A/B היא דרך להתנסות באופן אקראי כדי לראות איזו מבין שתי גרסאות או יותר של משתנה (כגון דף אינטרנט או חלק מדף אינטרנט) פועלת טוב יותר.
בדיקה א' היא הגרסה המקורית, ובדיקה ב' היא גרסה חדשה. משווים אותם כדי לגלות איזה מהם מתפקד טוב יותר.
שיטה זו כוללת הצגת גרסאות מוצר שונות לקבוצות אקראיות של אנשים באתר. ניתוח סטטיסטי של התוצאות עוזר להבין איזו גרסה יש את ההשפעה המשמעותית ביותר ומשפר את המדדים העסקיים.
בדיקת A/B ידועה גם בשם בדיקת A/B או בדיקת דלי. אנשים המתמחים בשיפור אתרי אינטרנט וניהול חוויות קנייה מקוונות משתמשים בבדיקות A/B כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים.
סוגי בדיקות A/B
בדיקת A/B היא שיטה חשובה לשיפור חוויות דיגיטליות, ויש לה שני סוגים עיקריים: מוצג א' לעומת ב' ומבחן מפוצל.
01. מוצג א' מול ב'
סוג זה של בדיקת A/B משווה בין שתי גרסאות של אותו דף אינטרנט או דוא"ל כדי לראות איזו מהן משיגה ביצועים טובים יותר. עסקים מנתחים מדדים כמו שיעורי קליקים ושיעורי המרה כדי לקבל החלטות לגבי שינויי עיצוב, תוכן או פריסה.
באפשרותך להשוות ישירות בין שתי הגירסאות כדי לשפר את מעורבות המשתמשים ולהשיג יעדים ספציפיים.
02. מבחן פיצול
מבחן מפוצל מחלק באופן אקראי את המשיבים לשתי קבוצות, שכל אחת מהן מקבלת גרסת סקר שונה. שיטה זו מסייעת לקבוע אם קיים הבדל מובהק סטטיסטית בין שתי הקבוצות.
בדיקת A/B היא בעלת ערך בעת הערכת שינויים שעשויים להשפיע על העדפות או התנהגויות של משתמשים, ומספקת תובנות לגבי היעילות של וריאציות תוכן, עיצוב או פונקציונליות.
בעת ביצוע בדיקת A/B, חשוב לבחור את המרכיבים הנכונים לבדיקה כדי להשיג תוצאות בדיקה משמעותיות. התמקדו במשתנים שיכולים להשפיע באופן משמעותי על ביצועי האתר שלכם.
בדיקת צבע הלחצן עשויה שלא לספק לך תובנות משמעותיות. ובכל זאת, משתנים כגון פריסת הדף או התוכן של קריאה לפעולה נוטים יותר להשפיע על יחס ההמרה של האתר שלך באופן חיובי.
אימוץ גישה אסטרטגית זו מבטיח שמאמצי בדיקת ה- A/B שלך יתמקדו בשינויים שבאמת מייעלים את חוויית המשתמש שלך ומשיגים את התוצאות הרצויות.
היתרונות של בדיקת A/B
A/B testing מציע מספר יתרונות המסייעים לשפר את ביצועי האתר ואת חוויית המשתמש. הנה כמה יתרונות מרכזיים מודגשים:
שיפור מתמיד של חוויית המשתמש
A/B testing הוא כלי שימושי לביצוע שיפורים מתמשכים בחוויית המשתמש. צוותים יכולים לבצע שינויים בזה אחר זה, לאסוף נתונים על האפקטים שלהם ולמקד רכיבים כגון כותרות, תמונות, טפסים, קריאות לפעולה ופריסת דף. תהליך איטרטיבי זה מסייע למטב את חוויית המשתמש בהתבסס על נתונים שנאספו.
פתרון יעיל של נקודות כאב מבקרים
על ידי שימוש בבדיקות A/B ותובנות מכלים כמו מפות חום ו- Google Analytics, תוכל למצוא ולתקן בעיות נפוצות שמבקרים עשויים להיתקל בהן. בין אם מדובר בהפיכת טקסט לברור יותר או בסיוע למשתמשים למצוא לחצנים חשובים בקלות, גישה מונחית נתונים זו משפרת את חוויית המשתמש הכוללת ומשפרת את שיעורי ההמרה בתעשיות שונות.
צמצום נטישת עגלת הקניות בקניות באינטרנט
אם עסקי מסחר אלקטרוני נאבקים עם הרבה אנשים שעוזבים את עגלות הקניות שלהם מבלי לקנות, הם יכולים להשתמש בבדיקת A/B כדי לעזור.
על ידי התנסות בדברים שונים כמו תמונות מוצרים, איך נראה דף התשלום ואיך עלויות המשלוח מוצגות, חברות יכולות להבין מה גורם לאנשים לעזוב ולבצע שינויים כדי להוריד את התעריפים האלה. זה הופך את חוויית הקנייה המקוונת לטובה יותר עבור כולם.
שיפור יחס המרה
בדיקת A/B היא שיטה מועילה לשיפור שיעורי ההמרה. הוא בודק באופן שיטתי אלמנטים שונים כמו היכן למקם את הקריאה לפעולה (CTA), הצבעים שבהם נעשה שימוש וטקסטים מעוגנים.
בדיקת A/B זו יכולה לעזור לך למצוא את האסטרטגיות הטובות ביותר לגרום למשתמשים ללחוץ על דפי נחיתה, למלא טפסים ולהפוך ללידים. כתוצאה מכך, אתה יכול לראות שיפורים מדידים במדדי ההמרה הכוללים שלהם.
קבלת החלטות מושכלת לעיצוב מחדש של אתר אינטרנט
A/B testing הוא קריטי לקבלת החלטות בעיצוב מחדש של אתרים. במקום להסתמך על דעות אישיות, אתה יכול לקבל החלטות עיצוב המבוססות על נתונים.
בדיקות מתמשכות, גם לאחר העיצוב מחדש, אתה יכול לוודא כי אלמנטים עיצוביים שנבחרו באמת ללכוד ולערב מבקרים, תמיכה במטרה להציע חוויית משתמש משופרת.
מקסום החזר ההשקעה מתעבורה קיימת
הבנת ההוצאות המשמעותיות הקשורות להשגת מבקרים טובים באתר, A/B testing הופך לשיטה חכמה להשגת הערך הרב ביותר מהמבקרים שלך.
על ידי ביצוע שיפורים קטנים המונחים על ידי מידע מונחה נתונים, אתה יכול להגדיל את ההמרות שלך מבלי לבזבז יותר כסף על הבאת מבקרים חדשים. זה מוביל להחזר גדול על ההשקעה.
כיצד ליצור קבוצות בדיקת A/B אקראיות?
יצירת קבוצות בדיקה אקראיות של AB היא צעד מכריע בהבטחת התוקף והאמינות של הניסויים שלך. התהליך עוזר למזער הטיות ומאפשר לך להתמקד במרכיבי הבדיקה בפועל ולא בגורמים חיצוניים.
כך תוכל ליצור את קבוצות בדיקות ה- AB האקראיות שלך:
להבין את החשיבות של אקראיות
לפני שניכנס לפרטים הטכניים, חשוב להבין מדוע אקראיות היא חיונית. השיטה המדעית מסתמכת על שליטה בשונות, ואקראיות היא כלי רב עוצמה להשגת שליטה זו. זה עוזר להפחית את ההשפעה של גורמים חיצוניים שעלולים להכניס הטיה לתהליך הבדיקה שלך.
בחרו את נושאי הבחינה
זהה את המשיבים הפוטנציאליים לסקר או המשתתפים בקבוצה הרלוונטית למטרות הבדיקה שלך, כגון לקוחות או מנויים.
שימוש ב- MS Excel ליצירת מספרים אקראיים
אם הרשימה הראשונית שלך היא ב- MS Excel, באפשרותך להשתמש בפונקציה האקראית כדי ליצור מספר אקראי עבור כל רשומה. הוסף עמודה חדשה עבור מספרים אקראיים אלה כדי להציג אקראיות ולבטל כל סדר ברשימה המקורית.
מיון המספרים האקראיים
לאחר שהקצית מספרים אקראיים לכל רשומה, מיין את העמודה בסדר עולה או יורד. שלב זה חיוני להכנת מערך הנתונים שלך להקצאה אקראית, ומבטיח שכל סדר מובנה ברשימה המקורית יהיה אקראי.
שימוש ב- SPSS ליצירת קבוצות
ניתן להשתמש הן ב- MS Excel והן ב- SPSS, אך SPSS מועדף לעתים קרובות לניתוח סטטיסטי מתקדם. צור קבוצות בדיקה שנבחרו באופן אקראי ב- SPSS בהתבסס על הרשימה האקראית שנוצרה ב- Excel.
ציון גודל קבוצה
כמחבר הסקר , באפשרותך לבחור את גודל הקבוצה, כמספר קבוע או כאחוז ממסד הנתונים הכולל. זה מאפשר לך לשלוט בפרופורציות של המשתתפים בכל קבוצת בדיקה.
אימות אקראיות
כדי להבטיח אקראיות מוצלחת, ערוך בדיקות כמו הצלבות או ניתוח שונות (ANOVA) עבור משתנים מטריים. אם ערכי chi-square עבור הצלבות או סטטיסטיקות F עבור מבחני ANOVA אינם משמעותיים, יצרת בהצלחה קבוצות בדיקה שהוקצו באופן אקראי.
נטר דפוסים לא מכוונים
סקור באופן קבוע את תהליך האקראיות שלך כדי להבטיח שלא יופיעו דפוסים או הטיות בלתי מכוונות לאורך זמן. ערנות מתמשכת זו מסייעת לשמור על שלמות קבוצות הבדיקה שלך.
כיצד לבצע בדיקת A/B?
כאשר אתה מבצע בדיקות A/B, אתה יכול ללמוד כיצד לשפר דברים. להלן תהליך ביצוע בדיקת A/B ב-7 שלבים פשוטים בלבד:
שלב 1: איסוף נתונים
התחל באיסוף נתונים באמצעות כלים כגון מפות חום, סקרים מקוונים או נתונים ביומטריים. התמקד באזורים בעלי תנועה גבוהה או בדפים עם שיעורי המרה או יציאה מדף כניסה משמעותיים.
שלב 2: בחירת משתנה לבדיקה
זהה את המשתנה הבלתי תלוי שברצונך לבדוק. שמור על משתנה זה בנפרד כדי למדוד את הביצועים המדויקים שלו. פעולה זו מסייעת לוודא שניתן לקשר בבירור שינויים כלשהם לרכיב ספציפי זה.
שלב 3: זיהוי מטרות וקהל
בחרו יעד עיקרי למידה, כגון לחיצה על לחצן, השלמת רכישה או הרשמה כמנוי לדוא"ל. אם הבדיקות שלך כוללות קהלים הניתנים לשליטה (כגון הודעות דוא"ל), ודא שכל קבוצה מיוצגת באופן שווה כדי לקבל תוצאות ברורות ומוגדרות.
שלב 4: יצירת השערת הבדיקה
לאחר קביעת המטרה וזיהוי הקהל שלך, בוא עם רעיונות לשיפורים. דרגו את ההצעות הללו בהתאם לשינויים החיוביים הצפויים ועד כמה מאתגר יהיה ליישם אותן.
שלב 5: ביצוע וריאציות עיצוב
צור גרסאות שונות של האתר או האפליקציה שלך על ידי ביצוע שינויים בהתבסס על הרעיונות שלך. השתמש בעורכים החזותיים הזמינים בכלי בדיקת A/B, והקפד לבדוק את האיכות כדי לוודא שהניסוי מוצלח.
שלב 6: הפעל את הניסוי
התחל את בדיקת A / B על ידי הקצאה אקראית של מבקרים לחוויות הבקרה או המשתנה. לאחר מכן, מדוד וספור אינטראקציות, והשווה את הביצועים שלהן כדי להבין עד כמה יעילה כל גרסה.
שלב 7: ניתוח התוצאות
לאחר השלמת הניסוי, נתח את תוצאות בדיקת A/B. לבחון את הנתונים, לבדוק הבדלים בביצועים בין שתי הגרסאות, ולהבין אם יש השפעה משמעותית מבחינה סטטיסטית. שלב זה חיוני להסקת מסקנות משמעותיות ממבחן A/B שלך.
כיצד QuestionPro יכול לעזור עם בדיקות A/B?
QuestionPro היא פלטפורמת סקרים מקוונת שנועדה ליצור, להפיץ ולנתח סקרים ושאלונים. הוא מציע תכונות וכלים שונים כדי שתוכל ליצור סקרים, לאסוף תגובות ולקבל תובנות שימושיות מהנתונים שנאספו.
ב QuestionPro, אתה יכול לעשות A/B בדיקות על ידי מתן משיבים תנאים שונים מבלי שהם יודעים על השני. זה עוזר לקבל דעות לא משוחדות כמו אנשים יכולים להשוות ולבחור בין אפשרויות.
הנה איך QuestionPro יכול לעזור בבדיקת A/B:
- גרסאות סקר שונות: עם QuestionPro, אתה יכול לעשות כמה גרסאות של סקר. זה חשוב עבור בדיקות A/B, שבהן קבוצות שונות רואות גרסאות סקר שונות כדי להשוות דברים כמו ניסוח שאלות, פריסה או עיצוב.
- הקצאה אקראית: חלק מרכזי בבדיקת A/B הוא הקצאה אקראית של משתתפים. QuestionPro מאפשר לך להקצות באופן אקראי משיבים לגרסאות סקר שונות, ולוודא שכל גרסה מוצגת לקבוצה הוגנת ובלתי משוחדת.
- חסימת אקראיות: בדיקת A/B כרוכה לעתים קרובות בניסיון וריאציות בתוך בלוקים או מקטעים של סקר. אקראיות הבלוקים של QuestionPro מאפשרת לך לערבב את הסדר שבו בלוקים ספציפיים מופיעים, ומפחיתה את ההשפעה של אפקטים והטיות של סדר.
- וריאציות שאלה: ב- QuestionPro, באפשרותך ליצור גרסאות שונות של שאלות בודדות או קבוצות של שאלות. זה חיוני עבור A/B בדיקת אלמנטים ספציפיים כדי לראות כיצד שינויים קטנים משפיעים על האופן שבו אנשים מגיבים ואת תוצאות הבדיקה הכוללות.
- דיווח בזמן אמת: בדיקת A/B מוצלחת דורשת ניטור מתמיד של תוצאות הבדיקה. סביר להניח של- QuestionPro יש דיווח בזמן אמת, המאפשר לך לעקוב אחר תגובות המשתתפים והתובנות כשהם מגיעים.
- ייצוא וניתוח נתונים: לאחר ביצוע בדיקת A/B, QuestionPro מאפשר לך לייצא נתונים לניתוח נוסף. זה כולל מידע מפורט על תגובות, נתוני אקראיות ומדדים רלוונטיים אחרים.
QuestionPro היא פלטפורמת סקרים מקיפה התומכת בבדיקות A/B על ידי מתן התכונות והכלים הדרושים לאקראיות, ניהול גרסאות וניתוח. זה מאפשר לך למקד ולמטב את הסקרים שלך בהתבסס על תובנות בזמן אמת ותוקף סטטיסטי.
אל תחמיצו את ההזדמנות למקסם את העוצמה של בדיקת A/B עם QuestionPro.
