ما هي اختبارات A/B وكيف تُحسِّن معدل التحويل باستخدامها؟

عملية تحسين واجهة الموقع وزيادة معدل التحويل عملية مرهقة، لذا تستلزم استخدام التقنيات المناسبة والأدوات الفعالة من أهم التقنيات المستخدمة في مرحلة الاختبار اختبارات A/B لزيادة معدل التحويل للقيام بعملية التحسين، وزيادة معدل التحويل سواء كان: (عمليات الشراء، والنقر على الإعلانات، وعدد التسجيلات .. إلخ) تستلزم الخطوات التالية في كل مرة مجموعة من الخطوات مثل: (طرح بعض الأفكار الجديدة، وترتيب هذه الأفكار حسب الأولوية، والقيام ببعض الاختبارات والتجارب، وتحليل البيانات الناتجة عن الاختبارات، والتطوير واتخاذ الإجراءات اللازمة).

السطور التالية توضح تقنية من أهم التقنيات المستخدمة في مرحلة الاختبار لزيادة معدل التحويل، وهي اختبارات A/B.

جدول المحتويات 

ما هي اختبارات A/B أو الـ A/B Testing؟

اختبارات A/B هدفها الأساسي هو قياس التغيير الناتج عن تعديل متغير A وتحويله إلى متغير B، فإذا افترضنا أنك تمتلك موقعًا لبيع الملابس الرياضية، ذو واجهة تبدأ بصفحة هبوط لإقناع الزائر بالتسجيل بالموقع للحصول على تخفيضات مدهشة، الصفحة مقسمة لثلاث مراحل، بالمرحلة الأخيرة يوجد زر التسجيل بموقعك، وكان من إحدى الإقتراحات هو تغيير الجملة المكتوبة على الزر من (سجل الآن) إلى (انضم إلينا)، بهذه الحالة وبكل سهولة يمكنك معرفة أي منهما أفضل من الآخر، هل جملة A (سجل الآن) أم جملة B (انضم إلينا) عن طريق القيام باختبار A/B.

كيف تخطط لاختبار A/B؟

أول شيء تفعله عند التخطيط لإجراء اختبارات A/B أو الـ A/B Testing هو معرفة ما تريد اختباره، هل تجري اختبارًا في الموقع أم اختبارًا خارج الموقع؟ إذا كنت تجري اختبارًا في الموقع فستحتاج إلى التفكير في جميع الأجزاء المتعلقة بالمبيعات في الموقع الإلكتروني الخاص بك، ثم معرفة العناصر التي تريد اختبارها.

مع الاختبارات خارج الموقع من المحتمل أنك تختبر إعلانًا أو بريدًا إلكترونيًا للمبيعات، يمكن أن يساعدك اختبار نسخة الإعلان لمعرفة الإعلان الذي يجلب المزيد من الزوار المحولين على تركيز جهودك الإعلانية. بمجرد أن تعرف أن إعلانك يتم تحويله، يصبح من السهل تبرير إنفاق المزيد من الأموال عليه.

الشيء نفسه ينطبق على رسائل البريد الإلكتروني، إذا قمت بإرسال نسختين إلى قائمتك (اختيار عشوائي للنصف الذي يتلقى أي بريد إلكتروني) ثم تتبع أيهما يتحول بشكل أفضل، يمكنك إرسال هذا الإصدار فقط في المرة القادمة. بمجرد أن تعرف ما الذي ستختبره قم بعمل قائمة بجميع المتغيرات التي ستختبرها.

ما هي فكرة عملها؟

التطبيقات والأدوات البرمجية للقيام باختبارات A/B كثيرة، لكن مبدأ عملها واحد، ففي البداية يجب عليك أن تحدد أحد المتغييرات (A) (زر أخضر، عنوان طويل، صفحة هبوط من ثلاثة أقسام، نموذج تسجيل يتطلب ملئ 5 خانات…إلخ)، ومن ثم تقوم بتحديد المتغيير الآخر وهو المتغيير A بعد التعديل (B) مثلًا: (زر أبيض، عنوان قصير، صفحة هبوط من قسمين، نموذج تسجيل من 3 خانات.. إلخ).

يتيح التطبيق أو الأداة البرمجية تحديد زمن الاختبار ولنفترض أنه شهر، تقوم الأداة البرمجية بإظهار المتغيرين بنسبة متساوية للزوار، فإذا كان عدد الزيارات الشهرية لموقعك 20.000 زيارة، فإن المتغير A سيظهر لنصف هؤلاء الزوار 10.000 مرة، والمتغير B بنفس النسبة 10.000 مرة. حسب الأداة البرمجية التي تستخدمها، ستجد تفاصيل أخرى تحتاج لتحديدها بالاختبار للحصول على نتائج أكثر دقة.

هل يمكن أن تحسن اختبارات A/B من النتيجة النهائية؟

بمجرد  جمع البيانات التجريبية، يمكنك تحديد استراتيجيات التسويق التي تعمل بشكل أفضل لشركتك ومنتجك، وبالتالي يمكن أن يؤدي اختبار A/B الذي يتم إجراؤه باستمرار إلى تحسين صافي أرباحك بشكل كبير، لأنك إذا كنت تعرف ما يصلح وما لا يصلح فمن الأسهل اتخاذ القرارات، ويمكنك غالبًا صياغة مواد تسويقية أكثر فعالية من البداية، فقط تذكر أن تستمر في الاختبار بانتظام لأن فعالية أي شيء يمكن أن تتغير بمرور الوقت.

يسمح اختبار A/B بإجراء تغييرات دقيقة على تجربة المستخدم الخاصة بك أثناء جمع البيانات، مما يسمح لك ببناء الفرضيات والتعرف بشكل على أفضل الممارسات لتحقيق هدف معين أو إثبات الخطأ في اعتماد فكرة معينة، كل ذلك من خلال الـ A/B Testing. يساعد اختبار تغيير واحد في كل مرة على تحديد التغييرات التي كان لها تأثير على سلوك زوار موقعك، وتلك التي لم تؤثر بمرور الوقت، يمكنك جمع التأثيرات التي تحتاج إلى تغيير، وإجراء تحسين لتعرف الفرق بين التجربة الجديدة والتجربة القديمة.

ما هي أفضل المتغيرات التي يمكن أن تجري عليها اختبارات A/B؟

بمثال موقع الملابس الرياضية إذا كان معدل التسجيل في حالة المتغيير (سجل الآن) هو 60%، ومعدل التسجيل في حالة المتغيير (انضم إلينا) هو 62%، فإن هذه النسب لا ترجح كفة أي منهما، حتى ولو كانت إحدى النسبتين أكبر من الأخرى بمقدار ضئيل (1-3)%، فإذا أعدت الاختبار أو زدت من الوقت المحدد له، يمكنك أن تعرف أي من المتغييرات هو الأفضل لتطبيقه بصفحة الهبوط؛ لذا نستنتج أنك تحتاج فقط القيام باختبارات A/B بين متغيرين محددين كل مرة، فلا يمكنك القيام بتلك الاختبارات على الموقع ككل، إذ أنه من الصعب قراءة البيانات الناتجة عن الاختبار بشكل صحيح وتميز أي العناصر كان له الأفضلية على الآخر أو سبب ظهور نتيجة معينة. من الأشياء التي يمكنك إجراء اختبارات A/B عليها:

1. العناوين – العناوين الفرعية

إذا كان موقعك هو منصة لنشر المحتوى فإنه من الجيد اختبار العناوين التي تستخدمها بالمقالات، يمكنك اختبار طول العناوين،  يمكنك استخدام كلمات مثل الفرق بين استخدام صيغتين مثل (كيف ….) و (10 أشياء ….).

2. الدلائل الاجتماعية

يمكنك إختبار الدلائل الاجتماعية المستخدمة بموقعك وتأثيرها على الشراء، مثلًا وضع عدد معجبي الفيس بوك من عدمه، أو إظهار عدد متابعين تويتر بجانب زر المتابعة مقارنةً بإخفاء العدد أفضل.. وهكذا.

3. طلب الفعل

بصفحات الهبوط ومواقع التجارة الإلكترونية، يوجد طلب فعل واضح ومباشر للزائر، يمكنك اختبار هذه الطلبات عبر A/B. فمثلًا يمكنك اختبار جملة عن أخرى كمثالنا السابق (سجل الآن، أو انضم إلينا).

4. الإعلانات

يمكنك اختبار إعلاناتك من حيث: (المكان، والتصميم، والنص الإعلاني، وطلب لفعل …).

5. نماذج التسجيل

يمكنك اختبار نماذج التسجيل بالنسبة للطول أو للقصر، أو توفير معلومات أو إخفائها وغيرها من الأمور التي تعتقد أنها من الممكن أن تزيد من معدل التحويل، يمكنك اختبار تقنية الارتقاء بالصفقة -محاولة بيع شيء إضافي على المنتج أو الخدمة الأساسية- عند بيع منتجاتك أو خدماتك.

ما هي مدة اختبار A/B المناسبة؟

قد يعني إعطاء وقت غير كافٍ للاختبار نتائج غير صحيحة، لأنك لم تحصل على مجموعة كبيرة من الزوار لتكون النتائج دقيقة إحصائيًا، يمكن كذلك أن يؤدي إجراء اختبار لفترة طويلة إلى نتائج غير صحيحة، نظرًا لوجود المزيد من المتغيرات التي لا يمكنك التحكم فيها لطول فترة الاختبار، تأكد من مواكبة أي شيء قد يؤثر على نتائج الاختبار، بحيث يمكنك حساب أي إنحراف إحصائي عند مراجعة نتائج اختبار A/B، وتأكد أن الأمر يستحق أن تستغرق بضعة أسابيع لإجراء الاختبارات بشكل صحيح.

عدد المتغيرات التي يمكن استخدام اختبار A/B عليها في المرة الواحدة؟

لنفترض أنك تريد فقط اختبار العنوان، ولكن لديك ثلاثة أشكال مختلفة ممكنة، في هذه الحالة يعد إجراء اختبار واحد وتقسيم زوار موقعك إلى ثلاث مجموعات بدلاً من مجموعتين أمرًا معقولاً، ومن المحتمل أن يظل اختبار A/B هذه المرة أكثر كفاءة من إجراء ثلاثة اختبارات منفصلة (A مقابل B، B مقابل C، A مقابل C). يمكنك إعطاء اختبارك يومين إضافيين للتشغيل، بحيث تظل لديك نتائج كافية لتبني عليها أي استنتاجات.

يعد اختبار أكثر من شيء في وقت واحد، مثل العنوان الرئيسي والعبارة التي تحث المستخدم على اتخاذ إجراء، اختبارًا متعدد المتغيرات كما أنه أكثر تعقيدًا في التشغيل ولا ننصح به.

البرامج والأدوات التي يمكن استخدامها لعمل تلك الاختبارات؟

يوجد بالويب الكثير من الأدوات البرمجية، والتطبيقات التي يمكنك من خلالها عمل اختبارات A/B، لكن إذا كنت تريد أن توفر على نفسك بعض المال أو لم تجد ما يناسبك من الأدوات المجانية، فكل ما ستحتاجه هو ملف إكسل للقيام بالأمر، إلا أنك في هذه الحالة إذا لم تكن لديك خبرة برمجية ستقيس الأمر بالتوالي زمنيًا -بمعنى شهر تلو شهر- فستجرب المتغير A هذا الشهر وتقيس النتائج، ثم ستجرب المتغير المعدل/المختلف B الشهر الذي يليه وتقيس النتائج، ثم تقارن بين نتائج كلي منهما.

الخيار التالي وهو أدوات تحليل المواقع، ففي الغالب تتيح أدوات تحليل المواقع هذه الاختبارات ضمن حزمتها الأساسية أو تتطلب بعض الرسوم الإضافية لاستخدامها، أما عن الخيار المجاني والأخير فإن خدمة Optimizely من أفضل الخيارات لتجربة تلك الاختبارات.

ما الأخطاء التي يرتكبها الأشخاص عند إجراء اختبارات A/B؟

  • الكثير لا يتركون الاختبارات تسير في مسارها، نظرًا لأن معظم البرامج الخاصة بإجراء هذه الاختبارات تتيح لك مشاهدة النتائج في الوقت الفعلي، فتعتمد على النتائج الغير دقيقة مع أنه من الممكن إذا تركت الاختبار يعمل لمدة كافية، قد تحصل على نتيجة مختلفة أوثق وأكثر صلة.
  •  النظر إلى الكثير من المقاييس، تكمن المشكلة في أنك إذا نظرت إلى مثل هذا العدد الكبير من المقاييس في نفس الوقت؛ فأنت في خطر صنع ما يسميه الإحصائيون “الارتباطات الزائفة “، لذا يجب أن تقرر المقاييس التي ستنظر إليها قبل تنفيذ التجربة واختيار القليل منها.
  • الكثير يميل إلى تجربة الاختبار مرة ثم نصدقه، ولكن حتى مع وجود نتيجة ذات دلالة إحصائية، هناك احتمال كبير لحدوث خطأ، ما لم تعيد الاختبار من حين لآخر، لا تستبعد احتمال أن تكون مخطئًا. يمكن أن تحدث الإيجابيات الكاذبة لعدة أسباب على سبيل المثال، على الرغم من أنه قد يكون هناك احتمال ضئيل في أن تكون أي نتيجة A / B معينة مدفوعة بالصدفة العشوائية إذا أجريت الكثير من اختبارات A / B، فإن فرص أن تكون نتيجة واحدة على الأقل من نتائجك خاطئة تزداد بسرعة.

اختبارات A/B طريقة جيدة لاتخاذ قرار بتحسين شيء معين بواجهة الموقع أو نماذج التسجيل أو حتى بصفحات الهبوط، يمكنك الاستفادة منها لمضاعفة معدل التحويل عدة مرات.

تم النشر في: التجارة الإلكترونية منذ 6 سنوات