يمكن اعتبار اختبار A/B، أحد أقوى الأدوات في التسويق الرقمي، والذي يهدف بشكل مباشر للوصول إلى أفضل نسخة أو إصدار من الموقع الإلكتروني، رسائل البريد الإلكتروني والحملات التسويقية وغيرها، حيث يعمل على جمع أكبر قدر من البيانات من المستخدمين بعد عرض نموذجين مختلفين من ناحية التصميم أو المحتوى بهدف اختبار أيهما ينجح في تحقيق المستهدفات التسويقية بشكل أفضل.
في هذه المقالة سنوضح مفهوم اختبار A/B ومتى يمكننا إجراءه وكيف نقوم بذلك ولماذا؟
اختبار A/B، المعروف أيضًا باسم اختبار التقسيم أو اختبار الفئة، هو طريقة تستخدم بهدف تطوير تجربة المستخدم وزيادة نسبة التفاعل من خلال مقارنة نسختين أو نموذجين لأحد العناصر لتحديد أيهما يعمل بشكل أفضل. وفي التسويق الرقمي، يتم استخدام اختبار A/B لمقارنة نموذجين أو إصدارين من صفحة الويب لمعرفة أيهما يؤدي إلى المزيد من التحويلات واتخاذ الإجراء وتحقيق النتائج المرجوة. كما أنه يتيح تحسين المحتوى من خلال تجربة التغييرات ومعرفة كيفية تأثيرها على المقاييس الرئيسية مثل معدل النقر ومعدل التحويل والإيرادات.
لإجراء اختبار A/B، نقوم بإعداد إصدارين مختلفين من نفس صفحة الويب (إصدار A وإصدار (B ونعرضهما على مجموعات عشوائية منفصلة من المستخدمين في نفس الوقت. على سبيل المثال، إذا أردت تحديد لون زر "الحث على اتخاذ الإجراء- Call To Action (CTA)" في الموقع الإلكتروني، فستقوم بإنشاء نموذجين من الصفحة بألوان مختلفة للزر مع الاحتفاظ بجميع العناصر متشابهة لمقارنة النتائج.
ثم نقوم بتحليل البيانات لمعرفة النتائج وتحديد الإصدار الأفضل. فإذا كان الإصدار A حصل على معدل نقر أعلى بنسبة 10٪ من الإصدار B، فستستنتج أن الإصدار A هو الناجح.
يجب إجراء اختبار A/B عندما تريد تحديد أجدى إصدار بين خيارين يمكن أن يؤثرا على المقاييس الرئيسية مثل معدلات التحويل أو تفاعل المستخدم. وإليك بعض الأسباب الأكثر شيوعًا لتنفيذ اختبار A/B وهي:
باختصار، يجب استخدام اختبار A/B كلما أردت اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية لعملك. من خلال الاختبار المنهجي والمقارنة بين نموذجين مختلفين، يمكنك تحديد ما هو الأفضل حقًا لجمهورك.
لإعداد اختبار A/B بشكل ناجح وفعّال، يجب عليك اتباع بعض الخطوات الرئيسية:
اختر فرضية حول كيفية تأثير التغيير في الموقع الإلكتروني أو المنتج بشكل إيجابي على المقاييس الرئيسية مثل التحويلات أو مشاركة وتفاعل المستخدم. على سبيل المثال، قد تفترض أن تغيير لون زر الحث على اتخاذ الإجراء من الأزرق إلى الأخضر سيزيد من النقرات.
المتغير، أو العنصر الذي تريد اختباره، يسمى المتغير المستقل. المقاييس التي ستقيسها لتحديد التأثير هي المتغيرات المعتمدة. في مثال لون الزر، المتغير المستقل هو لون الزر والمتغير التابع هو معدل النقر من خلاله.
اختر حجم عينة كبير بما يكفي لضمان نتائج ذات دلالة إحصائية، كلما زاد حجم العينة المختارة كلما زادت دقة النتائج.
في هذه المرحلة يتعين عليك تصميم نموذجين مختلفين وهما نموذج A ونموذج B. مع التأكد من أن الفرق الوحيد بين الاختلافات هو العنصر الذي تريد اختباره. في مثال الزر، ستبقى جميع جوانب الموقع كما هي باستثناء لون زر الحث على اتخاذ الإجراء.
بعد إجراء الاختبار على الموقع الإلكتروني لفترة محددة مسبقًا، راجع المقاييس الرئيسية لمعرفة الإصدار الذي كان أداؤه أفضل. الإصدار أو النموذج الذي يحتوي على زيادة ذات دلالة إحصائية في المقاييس الرئيسية هو النموذج الناجح. وفي مثال اختبار لون الزر، سيكون الإصدار الذي حقق معدل نقر أعلى على زر الحث على اتخاذ الإجراء هو اللون المناسب والذي يجب اختياره وتطبيقه على الموقع.
بمجرد تحديد النموذج الناجح من بين النموذجين المختلفين اللذين تم اختبارهما قم بتحديث الموقع الإلكتروني باستخدام النموذج الناجح حتى يظهر لجميع المستخدمين. ثم قم بتطوير فرضية جديدة وابدأ في التحسين مرة أخرى! يعد الاختبار والتحسين المستمران أمرًا أساسيًا لتحسين المقاييس مع مرور الوقت
