چگونه تست A/B انجام دهیم (مراحل پیش از اجرا)

تست A/B یک روش بسیار سیستماتیک برای یافتن این است که کدام عنصر در کمپین بازاریابی‌تان عملکرد موثر دارد و کدام کارایی ندارد. بیشتر تلاش‌های بازاریابی به سمت هدایت ترافیک بیشتر است. از آنجایی که جذب مشتری دشوارتر می‌شود و هزینه‌ی بیشتری می‌برد، ارائه بهترین تجربه به کاربران وب سایت شما بسیار مهم است، زیرا به آنها کمک می‌کند تا به آسانی به اهداف خود برسند و به سریع ترین و کارآمدترین شکل ممکن عضو سایت شما شوند. تست A/B در بازاریابی به شما این امکان را می‌دهد که از ترافیک موجود خود نهایت استفاده را ببرید و جریان درآمد را افزایش دهید.چگونه تست A/B انجام دهیمیک تست A/B هدفمند می‌تواند بازاریابی را با تعیین دقیق‌ حوزه‌هایی که نیاز به بهینه‌سازی دارند، سودآورتر کند. امروزه تست A/B از یک فعالیت مستقل که تنها هر چند وقت یک بار انجام می‌شد، به یک فعالیت هدفمندتر و همیشگی تغییر کرده است. به طور کلی، اجرای تست A/B شامل مراحل مختلفی می‌شود که مراحل زیر مراحل پیش از اجرای تست است:1) تحقیققبل از طراحی ساختار تست A/B، باید تحقیقات کاملی در مورد نحوه عملکرد وب سایتتان در حال حاضر انجام دهید. شما باید تمام داده‌های مربوط به تعداد کاربرانی که وارد سایت می‌شوند، صفحاتی که بیشترین ترافیک را جذب می‌کنند، اهداف تبدیل صفحات مختلف و غیره را جمع‌آوری کنید. ابزارهای تست A/B که در اینجا استفاده می‌شود می‌تواند شامل ابزارهای تحلیل کمی وب‌سایت‌هایی مانند Google Analytics باشد که می تواند به شما کمک کند تا صفحات پربازدید، صفحات با بیشترین زمان صرف شده، یا صفحاتی با بالاترین نرخ پرش را پیدا کنید.علاوه بر این، می‌توان با استفاده از ابزارهای ضبط جلسه که داده‌های مربوط به رفتار بازدیدکنندگان را جمع‌آوری می‌کند، دیدگاه‌های کیفی به دست آورد که به شناسایی شکاف‌ها در سفر کاربر کمک می‌کند. همانطور که می‌بینیم، تحقیقات کمی و کیفی می‌تواند به ما کمک کند تا برای مرحله بعدی در فرآیند آماده شویم و مشاهدات عملی برای مراحل بعدی انجام دهیم.2) تعیین متغییرهمانطور که صفحات وب خود را بهینه سازی می‌کنید، ممکن است متوجه تعدادی متغیر شوید که می‌خواهید تست کنید. اما برای ارزیابی تأثیرگذاری یک تغییر، باید یک «متغیر مستقل» را جدا کرده و عملکرد آن را اندازه‌گیری کنید. در غیر این صورت، نمی‌توانید مطمئن باشید که کدام متغیر مسئول تغییرات در عملکرد بوده است. توجه کنید که می‌توانید بیش از یک متغیر را آزمایش کنید، فقط مطمئن شوید که آنها را جدا از یکدیگر آزمایش می‌کنید. برای تعیین متغیر خود، به عناصر موجود در منابع بازاریابی و جایگزین‌های احتمالی آن‌ها نگاه کنید. در مطالب قبلی به عناصری که می‌توانید با تست A/B بسنجید اشاره کرده‌ایم. به خاطر داشته باشید که حتی تغییرات ساده، مانند تغییر تصویر در ایمیل یا کلمات روی دکمه CTA، می‌تواند پیشرفت‌های بزرگی برایتان به همراه داشته باشد. در واقع، اندازه‌گیری این نوع تغییرات معمولا آسان‌تر از تغییرات بزرگتر است.3) تعیین هدفاگرچه در طول هر تست چندین شاخص را اندازه‌گیری خواهید کرد، اما قبل از اجرای آزمون، یک شاخص اصلی را انتخاب کنید و روی آن تمرکز کنید. در واقع، قبل از اینکه نسخه دوم را تنظیم کنید، این کار را انجام دهید. این "متغیر وابسته" شماست، که بسته به چگونگی کنترل "متغییر مستقل" تغییر می‌کند. اگر پس از تنظیم تست A/B به انتخاب شاخص، اهداف و تغییراتی که می‌خواهید به وجود آورید فکر کنید، ممکن است تست شما نهایت تأثیرگذاری خود را نداشته باشد.4) ایجاد "کنترل" و "تغییر"شما حالا متغییر مستقل، متغییر وابسته، و هدف دلخواه‌تان را انتخاب کرده‌اید، از این اطلاعات استفاده کنید تا نسخه‌ی کنترل خود را را به وجود آورید. شما می‌توانید از چندین تغییر را در برابر کنترل خود تست کنید تا ببینید کدام یک عملکرد بهتری دارند.5) گروه نمونهگروه‌های نمونه‌ی خود را به طور مساوی و تصادفی تقسیم کنید تا نتایجی دقیق و قطعی به دست آورید. تعیین اندازه‌ی نمونه‌ی شما نیز به نوع ابزار تست و نوع تست A/B شما بستگی دارد. برای مثال اگر دارید روی ایمیل تست را اجرا می‌کنید، تعداد نمونه‌ی شما باید آنقدر بزرگ باشد که به نتایج آماری قابل قبولی دست بیابید.اگر در حال تست متغییری هستید که مخاطب محدودی ندارد، مانند یک صفحه وب، مدت زمانی که تست خود را اجرا می‌کنید مستقیماً بر حجم نمونه شما تأثیر می‌گذارد. باید اجازه دهید آزمایش شما به اندازه کافی طولانی شود تا تعداد قابل توجهی بازدید به دست آید. در غیر این صورت، تشخیص اینکه آیا تفاوت آماری معناداری بین تغییرات وجود دارد یا خیر دشوار خواهد بود.6) دقت نتایجهنگامی که شاخص هدف خود را انتخاب کردید، به این فکر کنید که نتایج شما چه قدر باید قابل توجه و دقیق باشد تا بتوانید با اطمینان یک تغییر را به وجود آورید و نسخه‌ای را به دیگری ترجیح دهید. اهمیت آماری بخش فوق العاده مهمی از فرآیند تست A/B است که بسیاری در آن دچار اشتباه می‌شوند. هر چه درصد دقت تست بیشتر باشد، می توانید از نتایج خود مطمئن تر باشید و سطح اطمینان بالاتری داشته باشید. در بیشتر موارد، سطح اطمینان 95٪ - ترجیحاً حتی 98٪ - مطلوب است، به خصوص اگر راه اندازی تست زمان بر باشد. با این حال، گاهی اوقات بهتر و منطقی‌تر است، در تست‌هایی که نیازی به دقت بالا ندارید از درصد پایین‌تری استفاده کنید.