التطبيق: كيفية إجراء اختبار A/B على صفحة الهبوط الخاصة بك (حاسبات حجم العينة والفائزين)

إختبار أ / ب، المعروف أيضا باسم اختبار الانقسام، هي طريقة فعّالة تستخدمها الشركات لمقارنة نسختين من عنصر رقمي لتحديد أيهما يعمل بشكل أفضل. ويمكن أن يشمل ذلك أي نقطة اتصال تفاعلية يتفاعل فيها المستخدمون مع منتج أو خدمة، مثل صفحات الويب أو شاشات تطبيقات الهاتف المحمول أو حملات البريد الإلكتروني أو الإعلانات الرقمية أو مكونات واجهة المستخدم أو ميزات تطبيقات البرامج المحددة.

• وفقًا Invesp, 60% من الشركات تعتبر اختبار A/B هو أهم تحسين معدل التحويل (CRO) طريقة.
• المُحسّن المرئي للمواقع الإلكترونية Visual Website Optimizer (VMO) تشير التقارير إلى أن اختبار A/B يمكن أن يزيد من متوسط معدل التحويل (CR) من صفحات الهبوط بنسبة 14%.
• HubSpot وجد أن اختبار أزرار الحث على اتخاذ إجراء A/B فقط أدى إلى تحسن في التحويل بنسبة 202%.

تستطيع الشركات جمع بيانات ملموسة حول تفضيلات المستخدمين وسلوكياتهم من خلال اختبار هذه العناصر بشكل منهجي. ويساعد هذا النهج القائم على البيانات الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين تجربة المستخدم عبر منصات رقمية مختلفة، وفي نهاية المطاف دفع النمو من خلال تحسين مقاييس الأداء الرئيسية.

لماذا يعد اختبار A/B ضروريًا

يعد اختبار A/B أمرًا بالغ الأهمية للشركات التي تسعى إلى تحسين حضورها الرقمي وجهودها التسويقية. وإليك السبب:

• صنع القرار المستند إلى البيانات: يؤدي اختبار A/B إلى إزالة التخمين ويسمح للشركات باتخاذ القرارات بناءً على بيانات ملموسة بدلاً من الافتراضات.
• تحسن مستمر (CI): يمكن للشركات تحسين معدلات التحويل وتجربة المستخدم بشكل تدريجي من خلال اختبار العناصر وتحسينها باستمرار.
• تخفيف المخاطر: يساعد اختبار التغييرات قبل التنفيذ الشركات على تجنب الأخطاء المكلفة المحتملة.
• نهج يركز على المستخدم: يساعد اختبار A/B الشركات على فهم تفضيلات المستخدم وسلوكه، مما يؤدي إلى توفير منتجات وخدمات أكثر سهولة في الاستخدام.
• زيادة العائد على الاستثمار: من خلال التحسين استنادًا إلى نتائج الاختبار، يمكن للشركات تحسين عائد الاستثمار في جهود التسويق والتطوير.

الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها في اختبار A/B

1. اختبار عدد كبير جدًا من المتغيرات: ركز على تغيير واحد في نفس الوقت للحصول على نتائج دقيقة.
2. إنهاء الاختبارات مبكرًا جدًا: تجنب إنهاء الاختبارات قبل الوصول إلى الدلالة الإحصائية.
3. تجاهل الانتصارات الصغيرة: حتى التحسينات البسيطة يمكن أن تتضاعف مع مرور الوقت.
4. عدم مراعاة العوامل الخارجية: كن على دراية بالاتجاهات أو الأحداث الموسمية التي قد تؤثر على النتائج.
5. الفشل في تقسيم النتائج: قد تستجيب مجموعات المستخدمين المختلفة للتغييرات بشكل مختلف.

دليل إرشادي لإجراء اختبار A/B فعال

اتبع الخطوات التالية لإجراء اختبارات A/B فعالة:

1. حدد هدفك:حدد بوضوح ما تريد تحقيقه من خلال الاختبار. قد يكون هذا زيادة الاشتراكات، أو تحسين معدلات النقر، أو تعزيز المبيعات.
2. اختر متغير واحد:حدد عنصرًا واحدًا للاختبار. يمكن أن يكون هذا عنوانًا أو زرًا للحث على اتخاذ إجراء (بما في ذلك لونه أو نصه أو موضعه) أو صورًا أو تخطيطًا أو بنية تسعير أو حقول نموذج. من خلال التركيز على عنصر واحد، يمكنك إرجاع أي تغييرات في الأداء إلى هذا التعديل المحدد، مما يجعل نتائج الاختبار أكثر قابلية للتنفيذ وإفادة.
3. إنشاء نسختين:قم بتطوير نسختين من العنصر الذي اخترته: عنصر التحكم (الإصدار الحالي) والاختلاف. تأكد من أن المتغير المحدد فقط هو الذي يختلف بين النسختين.
4. تقسيم جمهورك: قسّم جمهورك بشكل عشوائي إلى مجموعتين، بحيث ترى كل منهما نسخة واحدة من الاختبار. استخدم أدوات الاختبار A/B لضمان تقسيم عادل.
5. تحديد حجم العينة ومدة الاختبار: احسب حجم العينة اللازم للأهمية الإحصائية.
   • معدل التحويل الأساسي (%): اعتبر هذه نقطة البداية. إنها تتعلق بمدى تكرار قيام الأشخاص حاليًا باتخاذ الإجراء الذي يهمك (على سبيل المثال، شراء شيء ما، أو التسجيل، أو النقر على زر). لنفترض أن 5 من كل 100 زائر يشترون شيئًا ما - فإن خط الأساس الخاص بك هو 5%.
   • الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف (%): يتعلق الأمر بتحديد أهدافك. ما مقدار التحسن الذي سيحدث فرقًا في عملك؟ إذا لم يكن رفع المبيعات من 5% إلى 5.1% يستحق الجهد المبذول، فيجب أن يكون الحد الأدنى للتأثير الذي يمكن اكتشافه أكبر، ربما 1% أو 2%.
   • القوة الإحصائية (%): تخيل هذا الأمر كشبكة أمان. يتعلق الأمر بمدى ثقتك في أن اختبارك سيحقق تحسنًا حقيقيًا إذا كان موجودًا. تعني القوة الأعلى خطرًا أقل لتفويت تغيير جيد، لكن الأمر يتطلب عادةً المزيد من الأشخاص في اختبارك.
   • مستوى الأهمية (%): يتعلق الأمر بتجنب الإنذارات الكاذبة. فهو يحدد مستوى التأكد الذي يجب أن تكون عليه من أن أي تغيير تراه في الاختبار ليس مجرد حظ عشوائي. والمعيار هو 5%، مما يعني أن هناك احتمال بنسبة 5% أن تعتقد أن شيئًا ما نجح بينما لم ينجح.

حاسبة حجم عينة اختبار أ/ب

6. ضمان الظروف الثابتة: للحفاظ على صحة الاختبار، حافظ على ثبات أكبر عدد ممكن من العوامل بين الإصدارين:
   • قم بتشغيل كلا الإصدارين في نفس الوقت لتجنب المتغيرات المستندة إلى الوقت
   • استخدم نفس مصادر حركة المرور لكلا الإصدارين
   • تجنب إجراء تغييرات أخرى على موقعك أو التسويق أثناء الاختبار
   • ضع في اعتبارك العوامل الخارجية (الأعياد والمناسبات) التي قد تؤدي إلى تحريف النتائج
   • استخدم نفس معايير الاستهداف لكلا المجموعتين
7. تحليل النتائج: بمجرد انتهاء الاختبار، قم بتحليل البيانات باستخدام آلات حاسبة للدلالة الإحصائية. قبل إعلان الفائز، ابحث عن مستوى ثقة لا يقل عن 95%.

حاسبة الفائزين في اختبار A/B

8. التنفيذ والتكرار: إذا كان أداء الاختلاف الذي أجريته أفضل من أداء عنصر التحكم، فقم بتنفيذ التغيير. ثم ابدأ في التخطيط لاختبارك التالي لمواصلة التحسين.