دليل اختبار A/B بشكل صحيح

كيفية إجراء اختبار A/B Tests بطريقة صحيحة

يُعتبر اختبار A/B من الأدوات الفعالة التي يستخدمها المسوقون ومديرو المنتجات لتحسين تجارب المستخدمين وزيادة الكفاءة في الحملات التسويقية وتحسين معدل التحويل على المواقع الإلكترونية. يتيح اختبار A/B اختبار النسخ المختلفة من عناصر الموقع أو الحملة التسويقية لمعرفة أيهما يؤدي إلى نتائج أفضل. على الرغم من بساطته الظاهرة، فإن إجراء اختبار A/B بطريقة صحيحة يتطلب مراعاة عدة جوانب تقنية وإستراتيجية لضمان الحصول على نتائج دقيقة وقابلة للتطبيق. في هذا المقال، سوف نتناول كيفية إجراء اختبار A/B بطريقة صحيحة، بدءًا من التخطيط وصولاً إلى تحليل النتائج.

1. تعريف اختبار A/B

اختبار A/B هو طريقة تجريبية تُستخدم لمقارنة اثنين أو أكثر من الإصدارات المختلفة لعناصر معينة على الموقع أو في الحملة التسويقية لمعرفة أيهما يُحقق أفضل النتائج. يتم عرض الإصدارات المختلفة للمستخدمين بشكل عشوائي، ويتم جمع البيانات حول كيفية تفاعل المستخدمين مع كل نسخة. هذا النوع من الاختبارات يمكن أن يشمل عدة عناصر مثل النصوص، الألوان، تصميم الصفحة، العروض الترويجية، أو حتى القوائم المنسدلة.

2. تحديد الأهداف بوضوح

أول خطوة في اختبار A/B هي تحديد الأهداف التي ترغب في تحقيقها من خلال الاختبار. قد تشمل هذه الأهداف زيادة التفاعل مع المستخدمين، تحسين معدل التحويل، زيادة عدد المشتركين في النشرة البريدية، أو تحسين النسبة المئوية للنقرات على روابط معينة.

من المهم أن تكون الأهداف محددة وقابلة للقياس. على سبيل المثال، بدلاً من قول “زيادة التفاعل مع المستخدمين”، يجب تحديد هدف مثل “زيادة معدل النقر على زر الشراء بنسبة 15%”. وضع أهداف واضحة يساعد في تصميم التجربة بشكل دقيق، ويضمن أن التحليل النهائي سيكون ذا قيمة.

3. اختيار العناصر المراد اختبارها

بعد تحديد الأهداف، يجب اختيار العناصر التي سيتم اختبارها. يمكن أن يكون هذا العنصر هو النص الموجود على الزر، العنوان الرئيسي للصفحة، أو حتى اللون الذي يظهر فيه الزر. تأكد من أن الاختبار يركز على عنصر واحد فقط في كل مرة. هذا يسمح لك بتحليل النتائج بشكل أكثر دقة وتجنب الخلط بين التأثيرات الناتجة عن تغييرات متعددة.

من الضروري أن يتسم العنصر المختار بالقدرة على التأثير في سلوك المستخدم. على سبيل المثال، إذا كان الهدف هو زيادة المبيعات، فقد يكون اختبار تصميم الزر أو النص المستخدم عليه هو الأنسب.

4. تقسيم الجمهور بشكل عشوائي

يجب أن يتم تقسيم الجمهور الذي سيشارك في اختبار A/B بشكل عشوائي بين النسختين (أو أكثر) المتاحة للاختبار. هذا التقسيم العشوائي يضمن أن يكون تأثير الاختبار ناتجًا عن التغييرات التي تم إجراؤها فقط، بدلاً من أن يكون هناك أي تحيز في كيفية تخصيص النسخ للمستخدمين.

من المهم أن يكون عدد المشاركين في كل مجموعة كبير بما يكفي لتكون النتائج ذات دلالة إحصائية. إذا كان عدد المستخدمين في كل مجموعة صغيرًا جدًا، فقد تكون النتائج غير دقيقة أو غير قابلة للتكرار.

5. تحديد المدة الزمنية المناسبة للاختبار

يجب أن تحدد المدة الزمنية لاختبار A/B بناءً على عدة عوامل مثل حجم الجمهور وكمية البيانات التي ترغب في جمعها. بشكل عام، يجب أن يستمر الاختبار لفترة كافية لضمان أن العينة التي تم جمعها تمثل سلوك المستخدمين الفعليين.

يجب أن تستمر التجربة عادةً من عدة أيام إلى أسبوعين، حسب حجم الحركة على الموقع أو الحملة. أيضًا، يجب أن تأخذ في الاعتبار توقيتات معينة مثل الفترات الموسمية أو الحملات الترويجية التي قد تؤثر في نتائج الاختبار.

6. اختيار مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)

لتقييم نتائج اختبار A/B بشكل صحيح، يجب أن تحدد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المناسبة التي ستساعدك على قياس النجاح. بعض المؤشرات التي قد تكون ذات صلة هي:

• معدل التحويل (Conversion Rate): نسبة المستخدمين الذين يتخذون الإجراء المطلوب، مثل الشراء أو الاشتراك.

• معدل النقرات (Click-Through Rate, CTR): عدد النقرات على رابط أو زر معين مقارنة بعدد مرات ظهوره.

• الوقت الذي يقضيه المستخدم على الصفحة: قد تشير الزيادة في الوقت الذي يقضيه المستخدم إلى تحسينات في تجربة المستخدم.

• معدل التفاعل مع العناصر: مثل التفاعل مع النماذج أو الأزرار التفاعلية.

تحديد هذه المؤشرات سيساعدك على تحديد ما إذا كانت التغييرات التي أجريتها على الموقع تؤثر فعلاً في الأداء كما هو متوقع.

7. استخدام الأدوات الصحيحة لإجراء الاختبار

تتوفر العديد من الأدوات التي تتيح لك إجراء اختبارات A/B على المواقع الإلكترونية. من بين هذه الأدوات، يمكن اعتبار كل من Google Optimize و Optimizely و VWO من الأدوات الشائعة والموثوقة. توفر هذه الأدوات واجهات سهلة الاستخدام يمكن من خلالها تنفيذ الاختبارات، جمع البيانات، وتحليل النتائج.

كل أداة توفر ميزات خاصة قد تساعد في تسهيل الاختبار مثل تخصيص العينات بشكل عشوائي، تتبع KPIs، وإمكانية إجراء اختبارات متعددة في نفس الوقت. يجب اختيار الأداة التي تناسب احتياجاتك ومدى تعقيد الاختبار الذي ترغب في إجرائه.

8. تحليل النتائج وتفسيرها

بعد انتهاء الاختبار، يتم جمع البيانات وتحليل النتائج. من المهم أن تعتمد على البيانات الحقيقية فقط عند اتخاذ القرار بشأن التغييرات التي يجب تنفيذها. يجب أن تكون لديك مجموعة من المعايير الإحصائية لتحديد ما إذا كانت الفروق بين النسختين كبيرة بما فيه الكفاية لتستدعي اتخاذ إجراء.

التحليل الإحصائي: إذا كنت قد قمت بتقسيم الجمهور بشكل عشوائي واختبرت العنصر المناسب، فبإمكانك استخدام التحليل الإحصائي مثل اختبار A/B لتحديد ما إذا كانت التغييرات التي أجريتها على العنصر المختبر فعلاً قد أثرت بشكل كبير على النتائج. من الضروري ألا تقتصر على التغيرات البسيطة التي قد تكون ناتجة عن التقلبات العشوائية، بل يجب أن تكون الفروق ذات دلالة إحصائية لتكون النتائج موثوقة.

التفسير: بمجرد أن تحصل على نتائج الاختبار، قم بتفسيرها بناءً على الهدف الذي حددته في البداية. إذا كانت النسخة الجديدة قد أدت إلى زيادة كبيرة في معدل التحويل أو تحسين أي من مؤشرات الأداء الرئيسية، فإن التغيير يعد ناجحًا ويستحق التنفيذ على نطاق أوسع. أما إذا كانت النتائج غير ملحوظة أو سلبية، فيجب إيقاف التغيير والتفكير في خيارات أخرى.

9. تكرار الاختبار

من الضروري أن تكون على دراية بأن اختبار A/B ليس عملية لمرة واحدة. يمكن أن يكون لديك العديد من المتغيرات التي يمكن اختبارها في المستقبل. بمجرد أن تحقق نتائج جيدة من اختبار A/B، يمكنك الانتقال إلى اختبار آخر مع تغيير جديد. التكرار المستمر للاختبارات يساعد في تحسين الأداء بشكل تدريجي ويتيح لك فحص أي تغييرات قد تكون مفيدة لزيادة الكفاءة.

10. تجنب الأخطاء الشائعة

عند إجراء اختبارات A/B، هناك بعض الأخطاء التي يجب تجنبها لتجنب التأثير على دقة النتائج:

• عدم قياس العينة بشكل كافٍ: التأكد من أن العدد الكافي من المشاركين في الاختبار هو أمر أساسي للحصول على نتائج دقيقة.

• تغيير أكثر من عنصر في نفس الوقت: يجب أن يتم اختبار عنصر واحد فقط في كل مرة لتجنب التداخل بين النتائج.

• إيقاف الاختبار في وقت مبكر جدًا: يجب أن تنتظر حتى تحصل على كمية كافية من البيانات قبل اتخاذ قرارات مهمة.

• تجاهل العوامل الخارجية: قد تؤثر الحملات التسويقية الأخرى أو التغييرات الموسمية على سلوك المستخدم، لذا يجب أن تكون على دراية بتلك العوامل عند تحليل البيانات.

الختام

اختبار A/B هو أداة قوية وفعالة لتحسين أداء المواقع الإلكترونية والحملات التسويقية. لكن لكي يتم إجراء الاختبار بطريقة صحيحة، فإنه يتطلب تخطيطًا دقيقًا وتحليلًا شاملاً للنتائج. من خلال تحديد الأهداف بوضوح، اختيار العناصر الصحيحة للاختبار، وتحليل النتائج بطريقة إحصائية، يمكن لأي شخص تحسين التجربة الرقمية للمستخدمين وتحقيق أهدافه التجارية بشكل أفضل.