اختبارات A / B
لا يعد اختبار A / B فكرة جديدة مع ظهور التسويق الرقمي. في وقت من الأوقات ، كان البريد المباشر هو سيد عروض “التقسيم” أو “التجميع” لمعرفة أيهما يعمل بشكل أفضل. تعتمد القدرات الرقمية على نفس الفكرة ولكنها تتيح نتائج اختبار أكثر تحديدًا وموثوقية وأسرع.
إذا كنت تحاول تنمية نشاطك التجاري ، فقد يكون من الصعب تحديد استراتيجيات التسويق التي يتردد صداها أكثر مع جمهورك. يتيح لك اختبار A / B – جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات تحسين التحويل الأخرى – تجربة الأشياء حتى تتمكن من تحسين المحتوى الخاص بك ، وتقديم أفضل تجارب العملاء – والوصول إلى أهداف التحويل بشكل أسرع. سيساعدك هذا الدليل الخاص باختبار AB على التعرف على أساسياته.
تعريف اختبار A / B: ما هو اختبار A / B؟
تسمح لك اختبارات A / B ، المعروفة أيضًا باسم اختبارات الانقسام ، بمقارنة نسختين من شيء ما لمعرفة أيهما أكثر فعالية. ببساطة ، هل يفضل المستخدمون الإصدار “أ” أو “ب” بشكل أفضل؟
المفهوم مشابه للطريقة العلمية. إذا كنت تريد معرفة ما يحدث عندما تغير شيئًا واحدًا ، فعليك أن تخلق موقفًا يتغير فيه هذا الشيء فقط.
فكر في التجارب التي أجريتها في المدرسة الابتدائية. إذا وضعت بذرتين في كوبين من الأوساخ ووضعت إحداهما في الخزانة والأخرى بجوار النافذة ، فسترى نتائج مختلفة. هذا النوع من الإعداد التجريبي هو اختبار أ / ب.
تاريخ اختبار A / B
في الستينيات ، بدأ المسوقون في رؤية كيف يمكن أن يساعدهم هذا النوع من الاختبارات على فهم تأثير إعلاناتهم. هل يجذب إعلان تلفزيوني أو إعلان إذاعي المزيد من الأعمال؟ هل الرسائل أو البطاقات البريدية أفضل للتسويق عبر البريد المباشر ؟
عندما أصبح الإنترنت جزءًا لا يتجزأ من عالم الأعمال في التسعينيات ، أصبح اختبار A / B رقميًا. بمجرد حصول فرق التسويق الرقمي على الموارد التقنية ، بدأوا في اختبار استراتيجياتهم في الوقت الفعلي – وعلى نطاق أوسع بكثير.
ماذا يتضمن اختبار أ / ب؟
يتضمن اختبار A / B استخدام الحلول الرقمية لاختبار العناصر المختلفة لحملة تسويقية. لبدء اختبار A / B ، يجب أن يكون لديك:
- حملة للاختبار . لاختبار A / B لحملة تسويقية ، تحتاج إلى بريد إلكتروني أو رسالة إخبارية أو إعلان أو صفحة مقصودة أو وسيط آخر قيد الاستخدام بالفعل.
- عناصر للاختبار . بالنظر إلى العناصر المختلفة لحملتك ، فكر في ما يمكنك تغييره والذي قد يدفع العملاء إلى اتخاذ إجراء. تأكد من اختبار العناصر بشكل فردي لضمان حصولك على القياسات الصحيحة.
- أهداف محددة . يجب أن تتضمن أهداف اختبار A / B الخاص بك معرفة أي إصدار من حملتك يحقق نتائج أفضل لعملك. ضع في اعتبارك المقاييس المختلفة التي يمكنك تتبعها ، بما في ذلك النقرات أو الاشتراكات أو المشتريات.
كيف يبدو اختبار A / B في العصر الرقمي؟
في جوهره ، اختبار A / B في التسويق هو نفسه كما كان دائمًا. أنت تختار العامل الذي تريد التحقق منه ، مثل منشور مدونة به صور مقابل نفس المنشور بدون صور. ثم تعرض بشكل عشوائي نمطًا واحدًا من منشورات المدونة للزوار ، مع التحكم في العوامل الأخرى. يمكنك أيضًا تسجيل أكبر قدر ممكن من البيانات – معدلات الارتداد والوقت الذي تقضيه على الصفحة وما إلى ذلك.
يمكنك حتى اختبار أكثر من متغير واحد في وقت واحد. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد تقييم الخط بالإضافة إلى وجود الصور ، فيمكنك إنشاء 4 صفحات ، كل منها يعرض منشور المدونة مع:
- اريال بالصور
- اريال بدون صور
- تايمز نيو رومان مع الصور
- تايمز نيو رومان بدون صور
يُرجع برنامج التسويق لاختبار A / B البيانات من تجارب مثل هذه. ثم يفسر شخص من شركتك النتائج ليقرر ما إذا كان من المنطقي أن تتصرف الشركة بناءً عليها – وإذا كان الأمر كذلك ، فكيف.
لماذا يعتبر اختبار A / B مهمًا؟
تمنحك اختبارات A / B البيانات اللازمة لتحقيق أقصى استفادة من ميزانيتك التسويقية. لنفترض أن رئيسك في العمل قد منحك ميزانية لزيادة عدد الزيارات إلى موقعك باستخدام Google AdWords. يمكنك إعداد اختبار A / B الذي يتتبع عدد النقرات لثلاثة عناوين مختلفة للمقالات. تقوم بإجراء الاختبار لمدة أسبوع ، مع التأكد من أنك تعرض في أي يوم معين وفي أي وقت معين نفس عدد الإعلانات لكل خيار.
ستساعدك نتائج إجراء هذا الاختبار على تحديد العنوان الذي يحصل على أكبر عدد من النقرات. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه البيانات لتشكيل حملتك التسويقية وفقًا لذلك ، وتحسين عائد الاستثمار (ROI) أكثر مما لو اخترت عنوانًا عشوائيًا.
تغييرات طفيفة ، تحسينات كبيرة
تتيح لك اختبارات A / B تقييم تأثير التغييرات غير المكلفة نسبيًا للتنفيذ. قد يكون تشغيل حملة AdWords مكلفًا ، لذا فأنت تريد أن يكون كل جانب فعالاً قدر الإمكان.
لنفترض أنك تقوم بتشغيل اختبار A / B على خط صفحتك الرئيسية وحجم النص وعناوين القائمة والروابط وموضع نموذج التسجيل المخصص . تختبر هذه العناصر 2 أو 3 في وقت واحد حتى لا يكون لديك الكثير من العناصر المجهولة التي تتفاعل مع بعضها البعض.
عند الانتهاء من الاختبار ، تجد أن تغيير العناصر الثلاثة الأخيرة يزيد من معدل التحويل بنسبة 6٪ لكل عنصر. يقوم مصمم الويب الخاص بك بتنفيذ هذه التغييرات في أقل من ساعة ، وعندما تنتهي ، يكون لديك فرصة لتحقيق عائد أكبر بنسبة 18٪ مما كنت تفعل من قبل.
مخاطر منخفضة ومكافآت عالية
لا يعتبر اختبار A / B فعالاً من حيث التكلفة فحسب ، بل إنه يوفر الوقت أيضًا . تختبر 2 أو 3 عناصر وتحصل على إجابتك. من هناك ، من السهل تحديد ما إذا كنت تريد تنفيذ تغيير أم لا. إذا كانت بيانات الحياة الواقعية لا تتوافق مع نتائج الاختبار الخاصة بك ، فمن الممكن دائمًا الرجوع إلى إصدار أقدم.
تحقيق أقصى استفادة من حركة المرور
إذا كنت تستخدم اختبار A / B لجعل موقع الويب الخاص بك فعالاً بقدر الإمكان ، يمكنك الحصول على المزيد من التحويلات لكل زائر. كلما زادت نسبة التحويل لديك ، قل الوقت والمال الذي ستحتاج إلى إنفاقه على التسويق. هذا لأنه ، من الناحية النظرية ، من المرجح أن يتصرف كل من يزور موقع الويب الخاص بك.
تذكر ، عندما تقوم بتحسين موقع الويب الخاص بك ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة معدل التحويل لكل من الزيارات المدفوعة وغير المدفوعة.
ما الذي يعمل عليه اختبار A / B؟
عندما يتعلق الأمر بالمحتوى الذي يواجه العملاء ، فهناك الكثير الذي يمكنك تقييمه من خلال اختبار A / B.
- حملات البريد الإلكتروني
- رسائل البريد الإلكتروني الفردية
- استراتيجيات تسويق الوسائط المتعددة
- إعلانات الإنترنت المدفوعة
- النشرات الإخبارية
- تصميم الموقع
في كل فئة ، يمكنك إجراء اختبارات A / B على أي عدد من المتغيرات. إذا كنت تختبر تصميم موقعك ، على سبيل المثال ، يمكنك تجربة خيارات مختلفة مثل:
- نظام الألوان
- تَخطِيط
- عدد ونوع الصور
- العناوين والعناوين الفرعية
- تسعير المنتجات
- عروض خاصة
- تصميم زر الحث على اتخاذ إجراء
- رسائل البريد الإلكتروني للفيديو مقابل رسائل البريد الإلكتروني بخلاف الفيديو
بشكل أساسي ، يمكن اختبار أي نمط أو عنصر محتوى تقريبًا في عنصر يواجه العميل.
كيف تجري اختبارات A / B؟
عندما يتم قول وفعل كل شيء ، فإن عملية اختبار A / B هي مجرد طريقة علمية. إذا كنت ترغب في تحقيق أقصى استفادة منه ، فأنت بحاجة إلى التعامل معه بطريقة علمية. تمامًا كما هو الحال في النسخة المختبرية من الطريقة العلمية ، يبدأ اختبار A / B باختيار ما يتم اختباره. تتكون العملية برمتها من عدة خطوات:
1. تحديد مشكلة
تأكد من تحديد مشكلة معينة. “التحويلات غير الكافية” ، على سبيل المثال ، عامة جدًا. هناك العديد من العوامل التي تدخل في تحديد ما إذا كان زائر موقع الويب يصبح عميلاً أم لا أو ما إذا كان مستلم البريد الإلكتروني ينقر على موقعك. أنت بحاجة إلى معرفة سبب عدم تحويل المواد الخاصة بك.
مثال : أنت تعمل لدى بائع تجزئة للملابس النسائية لديه الكثير من المبيعات عبر الإنترنت ، لكن القليل جدًا من هذه المبيعات يأتي من حملات البريد الإلكتروني الخاصة به. تذهب إلى بيانات التحليلات الخاصة بك وتجد أن نسبة عالية من المستخدمين يفتحون رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك بعروض خاصة ويقرؤونها ، لكن القليل منهم يقومون بالفعل بالتحويل.
2. تحليل بيانات المستخدم
من الناحية الفنية ، يمكنك إجراء اختبار A / B على كل شيء يراه عملاؤك عندما يفتحون رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك ، ولكن هذا سيستغرق الكثير من الوقت. هناك الكثير من عناصر التصميم والمحتوى التي يواجهونها والتي ليست ذات صلة ، لذلك تحتاج إلى معرفة العنصر الذي يجب استهدافه.
مثال : يقوم الأشخاص بفتح رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك ، لذلك لا حرج في كيفية كتابة سطور الموضوع الخاصة بك. إنهم يقضون الوقت أيضًا في قراءتها ، لذلك لا يوجد شيء يجعلهم ينقرون على الفور. نظرًا لأن الكثير من المستخدمين الذين يجدون موقع الويب الخاص بك من مكان آخر يصبحون عملاء ، يمكنك أيضًا معرفة أنه لا يوجد خطأ في كيفية تقديم منتجاتك أيضًا. يشير هذا إلى أنه على الرغم من أن الأشخاص يجدون رسائلك الإلكترونية مقنعة ، إلا أنهم يضيعون بطريقة ما عندما ينتقلون بالفعل إلى موقعك.
3. تطوير فرضية لاختبارها
أنت الآن تضيقه حقًا. خطوتك التالية هي أن تقرر بالضبط ما تريد اختباره وكيف تريد اختباره. قم بتضييق المجهول لديك إلى 1 أو 2 ، على الأقل للبدء. بعد ذلك ، يمكنك تحديد كيف يمكن أن يؤدي تغيير هذا العنصر أو العناصر إلى حل المشكلة التي تواجهها.
مثال : لاحظت أن الزر الذي ينقل الأشخاص إلى متجرك عبر الإنترنت موجود بعيدًا في الجزء السفلي من البريد الإلكتروني ، أسفل الجزء المرئي من الصفحة. تشك في أنك إذا قمت بإحضاره إلى أعلى الشاشة ، يمكنك تشجيع الأشخاص بشكل أكثر فاعلية على زيارة موقعك.
4. إجراء اختبار الفرضية
قم بتطوير نسخة جديدة من عنصر الاختبار الذي ينفذ فكرتك. ثم قم بإجراء اختبار A / B بين هذا الإصدار وصفحتك الحالية مع جمهورك المستهدف.
مثال : تقوم بإنشاء نسخة من البريد الإلكتروني مع وضع الزر في الجزء المرئي من الصفحة. لا يمكنك تغيير تصميمه – فقط موضعه. قررت تشغيل الاختبار لمدة 24 ساعة ، لذلك قمت بتعيين ذلك كمعامل وقت وبدء الاختبار.
5. تحليل البيانات
بمجرد انتهاء الاختبار ، انظر إلى النتائج ومعرفة ما إذا كان تصميم بريدك الإلكتروني الجديد قد أدى إلى أي تغييرات ملحوظة. إذا لم يكن كذلك ، فحاول اختبار عنصر جديد.
مثال : زاد بريدك الإلكتروني الجديد من التحويلات بشكل طفيف ، لكن رئيسك يريد أن يعرف ما إذا كان هناك شيء آخر يمكنه القيام بعمل أفضل. نظرًا لأن المتغير الخاص بك كان هو موضع الزر ، فقد قررت محاولة وضعه في موقعين آخرين.
6. ابحث عن منافسين جدد لبطلك
يستخدم عالم اختبار A / B أحيانًا “البطل” و “المتحدي” للإشارة إلى الخيار الأفضل الحالي والإمكانيات الجديدة. عندما يتنافس خياران أو أكثر ويكون أحدهما أكثر نجاحًا بشكل ملحوظ ، يُطلق عليه اسم البطل. يمكنك بعد ذلك اختبار هذا الفائز مقابل الخيارات الأخرى ، والتي تسمى المنافسين. قد يمنحك هذا الاختبار بطلاً جديدًا أو يكشف أن البطل الأصلي كان الأفضل.
مثال : لقد اختبرت A / B نسختين من الصفحة المقصودة ووجدت الفائز بينهما ، ولكن هناك أيضًا نسخة ثالثة من الصفحة التي ترغب في مقارنتها بالفائز في الاختبار الأول. يصبح الإصدار الثالث هو المنافس الجديد للاختبار ضد البطل السابق.
بمجرد تنفيذ جميع الخطوات الست ، يمكنك تحديد ما إذا كان التحسين كبيرًا بما يكفي لإنهاء الاختبار وإجراء التغييرات اللازمة. أو يمكنك تشغيل اختبار A / B آخر لتقييم تأثير عنصر آخر ، مثل حجم الزر أو نظام ألوانه.
نصائح لمختبري أ / ب
فيما يلي بعض المؤشرات لمساعدتك على جعل اختبارات A / B مفيدة قدر الإمكان.
استخدم عينات تمثيلية لمستخدميك
سيخبرك أي عالم أنه إذا كنت تجري تجربة ، فيجب عليك التأكد من أن مجموعات المشاركين الخاصة بك متشابهة قدر الإمكان. إذا كنت تختبر موقعًا إلكترونيًا ، فيمكنك استخدام العديد من أدوات الاختبار الآلية لضمان رؤية مجموعة عشوائية من الأشخاص لكل إصدار.
إذا كنت ترسل مواد مباشرة إلى عملائك أو العملاء المحتملين ، فأنت بحاجة إلى إنشاء قوائم قابلة للمقارنة يدويًا. اجعل المجموعات متساوية في الحجم قدر الإمكان – وإذا كان لديك وصول إلى البيانات – وزع المستلمين بالتساوي وفقًا للجنس والعمر والجغرافيا. بهذه الطريقة ، سيكون للاختلافات في هذه العوامل تأثير ضئيل على نتائجك.
تعظيم حجم عينتك
كلما زاد عدد الأشخاص الذين تختبرهم ، ستكون نتائجك أكثر موثوقية. يرتبط هذا بمفهوم يشير إليه الإحصائيون على أنه “دلالة إحصائية”.
إذا كانت النتيجة ذات دلالة إحصائية ، فمن غير المرجح أن تحدث بالصدفة. على سبيل المثال ، إذا أرسلت إصدارًا جديدًا من رسالة بريد إلكتروني إلى 50 شخصًا وإصدار تحكم إلى 50 شخصًا آخر ، فإن الزيادة بنسبة 5٪ في نسبة النقر إلى الظهور تعني فقط أن 5 أشخاص استجابوا بشكل أفضل لإصدارك الجديد. الفرق صغير جدًا لدرجة أنه يمكن تفسيره بالصدفة – وإذا أجريت نفس الاختبار مرة أخرى ، فهناك فرصة جيدة لأن تحصل على نتائج مختلفة. بعبارة أخرى ، لم تكن نتائجك ذات دلالة إحصائية.
إذا كنت قادرًا على إرسال نفس المجموعة من رسائل البريد الإلكتروني إلى مجموعات من 500 ، فإن زيادة بنسبة 5٪ تعني أن 50 شخصًا استجابوا بشكل أفضل لأسلوبك الجديد ، والذي من المرجح أن يكون مهمًا.
تجنب الأخطاء الشائعة
من المغري إنشاء زر منبثق بخط جديد ، وحجم نص جديد ، وأحجام أزرار جديدة ، وألوان زر جديدة. ولكن كلما أضفت المزيد من العناصر الجديدة ، كلما كانت نتائجك مشوشة.
بالتمسك بالمثال أعلاه ، إذا كانت النافذة المنبثقة الجديدة الخاصة بك مختلفة تمامًا في التصميم عن التصميم الأصلي ، فمن المحتمل أن ترى ارتباطات مصادفة تمامًا. ربما يبدو أن زر “السحب” الأرجواني الكبير مع صورة علامة الدولار يعمل بشكل أفضل من الزر الأزرق الصغير الذي استبدله. ومع ذلك ، من الممكن أن يكون عنصرًا واحدًا فقط من عناصر التصميم هذه مهمًا ، مثل الحجم ، على سبيل المثال.
تذكر أنه يمكنك دائمًا إجراء اختبار جديد باستخدام عناصر مختلفة لاحقًا. سيكون النظر إلى اختبار المتابعة هذا أسهل من محاولة تحليل اختبار باستخدام 18 متغيرًا مختلفًا.
دع الاختبار ينتهي قبل إجراء التغييرات
نظرًا لأن اختبارات A / B تتيح لك رؤية تأثيرات التغيير في الوقت الفعلي ، فمن المغري إنهاء الاختبار بمجرد رؤية النتائج حتى تتمكن من تنفيذ إصدار جديد على الفور. ومع ذلك ، فإن القيام بذلك يعني أنه من المرجح أن تكون نتائجك غير مكتملة ويقل احتمال أن تكون ذات دلالة إحصائية. يمكن أن تؤثر العوامل الحساسة للوقت على نتائجك ، لذلك عليك الانتظار حتى نهاية فترة الاختبار للاستفادة من التوزيع العشوائي.
قم بإجراء الاختبارات أكثر من مرة
حتى أفضل برامج اختبار A / B تقدم نتائج إيجابية خاطئة لأن سلوك المستخدم متغير للغاية. الطريقة الوحيدة للتأكد من دقة نتائجك هي إجراء نفس الاختبار مرة أخرى باستخدام نفس المعلمات.
تعد إعادة الاختبار مهمة بشكل خاص إذا أظهر الإصدار الجديد هامشًا صغيرًا من التحسين. تكون النتيجة الإيجابية الخاطئة الواحدة أكثر أهمية عندما لا يكون هناك العديد من النتائج الإيجابية.
أيضًا ، إذا أجريت العديد من اختبارات A / B ، فمن المرجح أنك ستواجه نتيجة إيجابية خاطئة. قد لا تكون قادرًا على تحمل إعادة إجراء كل اختبار ، ولكن إذا قمت بإعادة الاختبار من حين لآخر ، فستكون لديك فرصة أفضل لاكتشاف الأخطاء.
تبسيط اختبار A / B باستخدام Mailchimp
يعد اختبار A / B طريقة فعالة وفعالة لقياس استجابة جمهورك لفكرة التصميم أو المحتوى لأنه لا يزعج تجربة المستخدمين لديك أو يرسل استطلاعات رأي مزعجة. فقط جرب شيئًا جديدًا ودع النتائج تتحدث عن نفسها.
هل أنت جديد في اختبار A / B؟ اختبر حملاتك بسهولة باستخدام Mailchimp لتحديد رؤوس البريد الإلكتروني والعناصر المرئية والموضوعات والنسخ التي تلقى صدى أكبر لدى عملائك.