تست A/B: راهنمای نهایی برای بهینه‌سازی وب‌سایت برای موفقیت با مثال‌ها

مقدمه

آیا تا به حال مثل “گلدیلاکس” احساس کرده‌اید که دنبال یافتن ترکیب کامل برای وب‌سایت یا کمپین بازاریابی خود هستید؟ شاید دکمه‌ای با رنگی که خیلی سرد بوده، یک طراحی که خیلی گرم بوده یا یک عنوانی که به نظر درست بوده را امتحان کرده‌اید. خبر خوب این است که تست A/B (آزمون A/B) به شما کمک می‌کند نقطه بهینه را پیدا کرده و محتوای خود را برای حداکثر موفقیت بهینه‌سازی کنید.

در این راهنمای تست A/B، به طور دقیق‌تر به این موضوع می‌پردازیم: تست A/B چیست؟ چه مثال‌هایی از آن وجود دارد، چرا این امر مهم است و چگونه یک آژانس بازاریابی دیجیتال می‌تواند از آن برای بهبود وب‌سایت یا کمپین بازاریابی شما استفاده کند. پس یک کاسه آرد سوپ بگیرید و وارد جزئیات شوید!

تست A/B چیست؟

تست A/B همچنین به نام تست تقسیمی یا تست دسته‌ای شناخته می‌شود. این یک تکنیک یا روش آماری استفاده شده در بازاریابی و بهینه‌سازی وب‌سایت برای مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب یا کمپین ایمیل با هدف تعیین اینکه کدام نسخه در دستیابی به هدف موردنظر مانند افزایش فروش، ثبت‌نام‌ها یا مشارکت موثرتر است.

در این روش، یک نمونه از کاربران به صورت تصادفی به دو گروه تقسیم می‌شود و هر گروه به یک نسخه مختلف از یک صفحه وب یا ایمیل معرفی می‌شود و سپس داده‌ها برای تعیین اینکه کدام نسخه عملکرد بهتری داشته است، تجزیه و تحلیل می‌شود.

آزمون A/B یا تست تقسیم شده، یک روش استفاده شده در بازاریابی و توسعه محصول برای مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب، ایمیل یا محتوای دیجیتال دیگر است تا مشخص کند کدام یک عملکرد بهتری دارد. این یک رویکرد مبتنی بر داده برای بهینه‌سازی است، که تغییراتی را در یک صفحه وب یا عنصری از محتوای دیجیتال خود تست می‌کنید تا ببینید کدام نسخه باعث افزایش بهتری در نتایج می‌شود، مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل یا شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) دیگر.

در ادامه توضیحات، روند عمومی تست A/B به این صورت است:

1. فرضیه: شما با یک فرضیه یا تغییر خاصی که می‌خواهید تست کنید شروع می‌کنید. این ممکن است هر چیزی از تغییر رنگ یک دکمه در وب‌سایت شما تا بازنویسی عنوان یک ایمیل باشد.
2. تقسیم تصادفی: سپس شما جمهور یا کاربران خود را به دو گروه تصادفی تقسیم می‌کنید: گروه A و گروه B. گروه A با نسخه اصلی یا “کنترل” محتوای شما روبرو می‌شود، در حالی که گروه B نسخه تغییر یافته یا “متغیر” را مشاهده می‌کند.
3. آزمایش: هر دو نسخه به طور همزمان نمایش داده می‌شوند و شما با دقت عملکرد هر نسخه را رصد و اندازه‌گیری می‌کنید. این ممکن است شامل پیگیری شاخص‌هایی مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل، نرخ بازگشت یا درآمد تولیدی باشد.
4. تحلیل: پس از جمع‌آوری مقدار کافی داده، نتایج را تحلیل می‌کنید تا بفهمید کدام نسخه بهتر عمل می‌کند. برنده نسخه‌ای است که با توجه به KPI انتخابی شما عملکرد بهتری دارد.
5. اجرا: پس از شناسایی نسخه برنده، می‌توانید آن را به عنوان استاندارد جدید پیاده کنید و ممکن است یک آزمون A/B جدید برای بهینه‌سازی و بهبود محتوای خود شروع کنید.

آزمون A/B به کسب و کارها و صاحبان وب‌سایت‌ها امکان می‌دهد تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده اتخاذ کنند، مداوم محتوا یا محصولات خود را بهینه کنند و در نهایت تجربه کاربری را بهبود ببخشند و نتایج بهتری بدست آورند. این روش به طور گسترده در حوزه‌هایی مانند تجارت الکترونیک، تبلیغات آنلاین، طراحی وب‌سایت و بازاریابی ایمیل برای بهبود و بهینه‌سازی عناصر مختلف برای عملکرد بهتر استفاده می‌شود.

تست A/B چگونه عمل می‌کند؟

تست A/B ممکن است به نظر می‌آید که یک وظیفهٔ دشواری باشد، اما در واقعیت از روش شناخته‌شده‌ای استفاده می‌کند که بسیاری از ما در زندگی روزمره خود برای اهداف مختلف استفاده می‌کنیم. این روش شامل ایجاد دو نسخه از یک عنصر، مانند یک وب‌سایت، دکمه، تبلیغ یا پیشنهاد می‌شود که سپس به صورت تصادفی به کاربران آنلاین نمایش داده می‌شود تا نتایج دقیقی به دست آید.

پس تست A/B چیست؟ در اصل، تست A/B اجازه می‌دهد تا موثریت نسخه جدیدی از عنصر اصلی ارزیابی شود، با عنصر اصلی به عنوان گروه کنترل و نسخه جدید به عنوان گروه آزمایشی. بسته به اهداف تست، یا نسخه اصلی یا نسخه جدید به کاربران نمایش داده می‌شود و نسخه‌ای که عملکرد بهتری داشته است در نهایت حفظ می‌شود.

به طور جایگزین، برخی از افراد از تست چندمتغیره استفاده می‌کنند که شامل تغییر چندین عنصر از عنصر اصلی می‌شود. اما این رویکرد ممکن است کمی چالش‌برانگیز باشد زیرا عنصری که به نتایج منجر شده است را به عنوان چیزی که مشخص کرده‌اند، تعیین کردن مشکل باشد.

به عنوان مثال، فرض کنید یک مالک وب‌سایت مدتی است از دکمه ترغیب به اقدامی با متن “هم‌اکنون دانلود کنید” استفاده می‌کند و می‌خواهد یک نسخه جدید را قبل از اجرای تغییر تست کند. در این سناریو، مالک می‌تواند با ایجاد نسخه جدیدی از دکمه ترغیب به اقدام، با متن “هم‌اکنون راهنمای رایگان خود را دانلود کنید” تست A/B انجام دهد. هر دو نسخه از دکمه به صورت تصادفی به کاربران نمایش داده می‌شود و نسخه‌ای که منجر به تبدیل بیشتری می‌شود انتخاب می‌شود.

با استفاده از تست A/B یا تست چندمتغیره، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند و عناصر خود را بهینه‌سازی کنند تا عملکرد را به حداکثر برسانند و اهداف خود را دست یابند.

یک مثال معروف از موفقیت تست A/B از کمپین ریاست‌جمهوری باراک اوباما در سال 2008 آمده است. این کمپین نسخه‌های مختلفی از وب‌سایت خود را تست کرد تا تعیین کند کدام نسخه باعث جذب بیشتری از کمک‌های مالی می‌شود. با تغییر دکمه ترغیب به اقدام از “بیشتر بیاموزید” به “همین حالا کمک مالی کنید”، کمپین توانست درآمد حاصل از کمک‌های مالی را به 11.6٪ افزایش دهد.

انواع مختلف تست A/B چیست؟

حال که دیدید که چیست تست A/B و چگونه کار می‌کند، بیایید انواع مختلف تست A/B را بررسی کنیم.

بسته به اهداف خاص تست، می‌توان از انواع مختلفی از تست A/B استفاده کرد. در این بخش خاص راهنمای تست A/B، برخی از متداول‌ترین انواع تست A/B را به همراه مطالعات موردی مرتبط با آنها بررسی می‌کنیم.

1. تست تقسیمی (Split Testing)

تست تقسیمی، همچنین به نام تست A/B شناخته می‌شود و شامل مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب یا کمپین برای تعیین کدام نسخه عملکرد بهتری دارد. این نوع تست متداول‌ترین نوع تست A/B است و می‌تواند برای اهداف مختلفی مانند بهبود نرخ کلیک، افزایش تبدیل‌شدگی یا کاهش نرخ خروج از صفحه (بانس ریت) استفاده شود.

2. تست چندمتغیره (Multivariate Testing)

تست چندمتغیره شامل تست چندین ترکیب مختلف از عناصر مختلف در یک صفحه وب یا کمپین برای تعیین کدام ترکیب بهترین عملکرد را دارد. این نوع تست برای شناسایی ترکیب بهینه از عناصری مانند عناوین، تصاویر و ترغیب‌ها به کار می‌رود.

شرکت نرم‌افزاری تست A/B “ویژوال وب‌سایت اپتیمایزر” از تست چندمتغیره برای بهینه‌سازی صفحه اصلی وب‌سایت خود استفاده کرد. آنها 24 ترکیب مختلف از عناصر مختلف از جمله عناوین، تصاویر و ترغیب‌ها را تست کردند و متوجه شدند که ترکیب خاصی از عنوان و ترغیب منجر به 72٪ افزایش ثبت‌نام‌ها می‌شود.

3. تست متوالی (Sequential Testing)

تست متوالی شامل تست چندین نسخه مختلف از یک صفحه وب یا کمپین به ترتیب خاص برای تعیین کدام نسخه بهترین عملکرد را دارد. این نوع تست در مواردی کاربرد دارد که نیاز به انجام تغییرات متعدد در یک صفحه وب یا کمپین داریم و امکان تست همه تغییرات به صورت همزمان وجود ندارد.

آمازون از تست متوالی برای بهینه‌سازی فرآیند پرداخت در وب‌سایت خود استفاده کرد. آنها در مدت چند ماه تعدادی از تغییرات را در فرآیند پرداخت انجام دادند و نتایج هر تغییر را رصد کردند. با استفاده از تست متوالی، آنها ترکیب بهینه از تغییراتی را که منجر به 15٪ افزایش تبدیل‌شدگی شد، شناسایی کردند.

4. تست باندیت (Bandit Testing)

تست باندیت، همچنین به نام تست چند‌بازویی متحرک شناخته می‌شود و نوعی از تست A/B است که به طور پویا ترافیک را به ترکیب‌های مختلف صفحه وب یا کمپین بر اساس عملکرد آن‌ها تخصیص می‌دهد. این نوع تست در مواردی کاربرد دارد که تعداد زیادی تغییرات برای تست وجود دارد و امکان تست همه تغییرات به صورت مساوی وجود ندارد.

Etsy، یک بازار آنلاین برای کالاهای دست‌ساز و کالاهای قدیمی، از تست باندیت برای بهینه‌سازی صفحه نتایج جستجو خود استفاده کرد. آنها بیش از 8000 ترکیب مختلف از نتایج جستجو را تست کردند و ترافیک را بر اساس عملکرد بهترین ترکیب‌ها تخصیص دادند. این منجر به افزایش 5.5٪ کلیک‌های نتایج جستجو شد.

چرا تست A/B برای UX مهم است؟

 تست A/B برای تجربه کاربری یک ابزار قدرتمند است که کسب‌وکارها می‌توانند از آن برای بهینه‌سازی دارایی‌های دیجیتالی خود و دستیابی به اهداف خود استفاده کنند. در این بخش از راهنمای ما در مورد تست A/B، به علتی که این تکنیک به این اندازه حیاتی است، به تفصیل پرداخته و عوامل کلیدی که تست A/B را به ابزاری ضروری برای کسب‌وکارهای مدرن می‌کنند را کشف می‌کنیم.

1. افزایش نرخ تبدیل: تست A/B به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نرخ تبدیل خود را بهینه‌سازی کنند با شناسایی کدام نسخه از یک صفحه وب یا ایمیل در دستیابی به هدف موردنظر بهتر عمل می‌کند. به عنوان مثال، یک کسب‌وکار ممکن است دو نسخه مختلف از صفحه محصول را تست A/B کند تا ببیند کدامیک موجب فروش بیشتری می‌شود. آنها می‌توانند متغیرهای مختلفی مانند توضیحات محصول، تصاویر یا قیمت‌گذاری را تست کرده و تعیین کنند کدام نسخه به تبدیل بیشتری منجر می‌شود.

2. کاهش نرخ خروج از صفحه (Bounce Rate): تست A/B برای تجربه کاربری بسیار مهم است زیرا می‌تواند به کسب‌وکارها در کاهش نرخ خروج از صفحه با بهینه‌سازی تجربه کاربری وب‌سایت کمک کند. به عنوان مثال، اگر یک وب‌سایت نرخ خروج بالایی در یک صفحه خاص داشته باشد، تست A/B می‌تواند به شناسایی عناصری که ممکن است باعث خروج کاربران شوند، کمک کند. با تست تنظیمات مختلف، محتوا یا ترغیب‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند تجربه کاربری را بهبود بخشند و نرخ خروج از صفحه را کاهش دهند.

3. بهبود مشارکت کاربر: تست A/B به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مشارکت کاربران را با شناسایی عناصری که توجه کاربران را جلب کرده و آنها را بر روی وب‌سایت بیشتر نگه می‌دارند، بهبود بخشند. به عنوان مثال، یک کسب‌وکار می‌تواند نسخه‌های مختلفی از صفحه اصلی را تست کند که شامل تصاویر، عناوین یا طرح‌های مختلف باشد تا ببیند کدام نسخه طراحی تجربه کاربری کاربر را بیشتر جذب می‌کند.

4. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی: تست A/B برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی مانند بازاریابی ایمیل، تبلیغات پرداختی یا رسانه‌های اجتماعی بسیار حیاتی است. با تست نسخه‌های مختلف کمپین بازاریابی، کسب‌وکارها می‌توانند تعیین کنند کدام نسخه بیشترین تعداد کلیک، تبدیل‌شدگی یا مشارکت را ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، یک کسب‌وکار ممکن است دو نسخه از یک تبلیغ رسانه‌ای اجتماعی را تست A/B کند تا ببیند کدام یک بیشترین تعداد کلیک را جلب می‌کند یا به تبدیل‌شدگی بیشتری منجر می‌شود.

5. تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده: تست A/B به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌های مرتبط با رفتار کاربر اتخاذ کنند. با تست نسخه‌های مختلف صفحه وب یا نسخه‌های مختلف کمپین، کسب‌وکارها می‌توانند تشخیص دهند کدام نسخه بهتر کار می‌کند و تغییراتی اعمال کنند که به افزایش نرخ تبدیل، تعداد سرنخ‌ها یا فروش بیشتری منجر می‌شوند.

6. بهبود تجربه کاربری: با تست نسخه‌های مختلف یک صفحه وب یا کمپین، کسب‌وکارها می‌توانند دریافته‌هایی در مورد ترجیحات کاربران و چه چیزی تجربه کاربری بهتری ایجاد می‌کند کسب کنند. این می‌تواند منجر به ایده‌های طراحی تجربه کاربری و بهبودهای مربوط به وب‌سایت، طراحی و پیام‌رسانی شود که در نهایت به نفع کاربر می‌آید.

7. اقتصادی: تست A/B می‌تواند یک روش اقتصادی برای بهبود عملکرد وب‌سایت و کمپین باشد. با تست تغییرات کوچک، کسب‌وکارها می‌توانند از انجام اشتباهات گران‌قیمت جلوگیری کنند و وب‌سایت یا کمپین خود را بدون هزینه زیاد بهینه‌سازی کنند.

8. مزیت رقابتی: تست A/B می‌تواند به کسب‌وکارها مزیت رقابتی بدهد به این ترتیب که اجازه می‌دهد که بهبود عملکرد وب‌سایت و کمپین‌های خود را به صورت مداوم انجام دهند. این می‌تواند به افزایش نرخ تبدیل، تعداد سرنخ‌ها یا فروش بیشتری منجر شود و در نهایت به کسب‌وکارها یک مزیت نسبی نسبت به رقبا بدهد.

چگونه باید یک تست A/B را برنامه ریزی کنید؟

تست A/B یک ابزار قدرتمند برای بهبود عملکرد وب‌سایت‌ها و کمپین‌های بازاریابی است که در نهایت می‌تواند فروش آنلاین شما را افزایش دهد. با این حال، برنامه‌ریزی یک تست A/B ممکن است ترسناک باشد؛ بدون برنامه‌ریزی مناسب، ممکن است منجر به نتایج نادرست و صرفه‌جویی در زمان و منابع شود. بنابراین بیایید به مراحل کلیدی برنامه‌ریزی یک تست A/B موفق بپردازیم. در اینجا آنها هستند:

مرحله 1: تعریف فرضیه خود

مرحله اول در برنامه‌ریزی یک تست A/B، تعریف فرضیه شماست. چه تغییر خاصی می‌خواهید تست کنید و چه نتیجه‌ای انتظار دارید؟ به عنوان مثال، ممکن است فرضیه داشته باشید که تغییر رنگ دکمه ترغیب به اقدام منجر به افزایش نرخ کلیک بر روی یک صفحه فرود خواهد شد. تعریف فرضیه‌تان به شما کمک می‌کند تا تست خود را متمرکز کنید و اطمینان حاصل کنید که شما متغیرهای صحیح را اندازه‌گیری می‌کنید.

مرحله 2: شناسایی متغیرهای خود

مرحله دوم، شناسایی متغیرهایی است که می‌خواهید تست کنید. همانطور که قبلاً گفته شد، اهمیت دارد تا در هر زمان فقط یک متغیر را تغییر دهید تا بتوانید تشخیص دهید کدام نسخه مسئول تغییرات در رفتار کاربر است. برخی از متغیرهای متداول برای تست عناوین، تصاویر، متن، طراحی و ترغیب به اقدام هستند.

مرحله 3: انتخاب معیارهای خود

مرحله سوم، انتخاب معیارهایی است که می‌خواهید پیگیری کنید. چه داده‌هایی را برای تعیین عملکرد بهتر نسخه‌ها استفاده خواهید کرد؟ برخی از معیارهای متداول برای پیگیری شامل نرخ کلیک، افزایش نرخ تبدیل برای وب‌سایت‌های کوچک، زمان صرف شده در صفحه و نرخ خروج هستند. معیارهایی را انتخاب کنید که با فرضیه و اهداف شما مرتبط هستند.

مرحله 4: تعیین اندازه نمونه‌تان

مرحله چهارم، تعیین اندازه نمونه‌تان است. چندین ماشین حساب آنلاین و ابزارهای آماری موجود هستند که به شما کمک می‌کنند تا اندازه نمونه‌تان را تعیین کنید تا نتایج به شکل آماری معتبری تولید شود. اطمینان حاصل کنید که اندازه نمونه‌تان کافی بزرگ است تا نتایج قابل اعتمادی تولید کند.

مرحله 5: تنظیم تست خود

مرحله نهایی در راهنمای تست A/B تنظیم تست شماست. از نرم‌افزارها یا ابزارهای تست A/B مانند Google Optimize برای ایجاد و اجرای دو نسخه خود استفاده کنید. اطمینان حاصل کنید که تست شما به درستی تنظیم شده است و ترافیک به طور مساوی بین دو نسخه تقسیم می‌شود.

تجزیه و تحلیل نتایج تست A/B چگونه انجام می‌شود؟

تجزیه و تحلیل نتایج تست A/B اهمیت دارد زیرا به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تصمیمات مبتنی بر داده‌ها بگیرند و وب‌سایت یا کمپین‌های بازاریابی خود را برای بهبود عملکرد بهینه‌سازی کنند. در این آموزش تست A/B، چند راه برای تجزیه و تحلیل نتایج تست A/B لیست خواهیم کرد:

1. تعریف هدف و معیارها: قبل از تجزیه و تحلیل نتایج تست A/B، مهم است که یک درک واضح از هدف و معیارهای خود داشته باشید. مشخص کنید که چه می‌خواهید دستیابی کنید و چه معیارهایی را برای اندازه‌گیری موفقیت استفاده خواهید کرد. به عنوان مثال، هدف شما ممکن است افزایش نرخ کلیک باشد و معیار شما ممکن است درصد کاربرانی باشد که بر روی یک دکمه خاص کلیک می‌کنند.

2. تعیین معناداری آماری: پس از جمع‌آوری داده‌های تست A/B خود، باید تعیین کنید که آیا نتایج به معناداری آماری دست یافته‌اند یا خیر. این به معنای این است که تفاوت بین دو نسخه به دلیل اتفاقی بودن نیست. می‌توانید از ماشین حساب‌ها یا ابزارهای معناداری آماری برای تعیین معناداری نتایج استفاده کنید.

3. محاسبه افزایش و بازه‌های اطمینان: پس از تعیین معناداری آماری، افزایش یا تفاوت در عملکرد بین دو نسخه را محاسبه کنید. بازه‌های اطمینان را برای هر نسخه محاسبه کنید تا برآورد کنید که محدوده‌ای از مقادیر واقعی معیار است.

4. در نظر گرفتن معیارهای ثانویه: به علاوه به معیار اصلی خود، معیارهای ثانویه‌ای را نیز در نظر بگیرید که ممکن است توسط تغییرات تحت‌الفظی تحت‌الفظی تغییر کرده باشند. به عنوان مثال، اگر رنگ یک دکمه را تغییر داده‌اید، ممکن است معیارهایی مانند زمان صرف شده در صفحه یا نرخ خروج را برای دیدن اینکه آیا تغییر عواقب ناخواسته‌ای داشته یا نداشته، در نظر بگیرید.

5. تصمیم‌گیری: بر اساس تجزیه و تحلیل خود، تصمیمی در مورد نسخه‌ای که عملکرد بهتری داشته است بگیرید. اگر یک نسخه عملکرد نسخه دیگر را بهبود داده باشد، آن نسخه را به طور دائمی پیاده کنید. اگر نتایج مبهم باشد، ممکن است نیاز به اجرای تست‌های اضافی یا جمع‌آوری داده‌های بیشتر داشته باشید.

6. اقدام کردن: پس از انجام تحلیل، بر اساس تصمیم‌گیری‌های خود اقدام کنید و نسخه برنده را پیاده کنید. معیارهای خود را نظارت کنید تا اطمینان حاصل کنید که تغییر تأثیر مطلوب دارد و ادامه دهید تا تست‌های جدید انجام دهید و وب‌سایتی طراحی کنید که دوستانه به SEO باشد.

نمونه های تست A/B

با توجه به پیشرفت فناوری، اهمیت داشتن یک وب‌سایت که بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد بی‌پایان است. وب‌سایت اغلب اولین نقطه تماس بین یک کسب‌وکار و مشتریان پتانسیل است. بنابراین، داشتن یک وب‌سایت کاربرپسند و بهینه شده برای تبدیل، بسیار مهم است. یکی از راه‌های موثر برای بهبود عملکرد وب‌سایت، انجام تست A/B است. بنابراین، در این آموزش تست A/B، چند مثال از تست A/B را بررسی خواهیم کرد که می‌تواند به بهبود عملکرد وب‌سایت شما کمک کند.

1. تغییر رنگ دکمه ترغیب به اقدام (CTA)

دکمه‌های CTA عناصر حیاتی وب‌سایت هستند زیرا باعث هدایت بازدیدکنندگان به عمل مورد نظر می‌شوند. تست A/B می‌تواند رنگ بهترین دکمه‌های CTA را تعیین کند. Performable تست A/B را در وب‌سایت خود انجام داد و دکمه CTA را به دو رنگ مختلف، سبز و قرمز، به صورت تصادفی نمایش داد. این تغییر ساده تأثیر قابل توجهی بر نرخ تبدیل کل صفحه داشت. به طریق معجزه‌آسا، دکمه CTA قرمز با 21٪ بیشتر از دکمه سبز عملکرد بهتری داشت.

2. تست متن‌های عنوان مختلف

عنوان اغلب اولین چیزی است که بازدیدکنندگان در یک وب‌سایت مشاهده می‌کنند. تست متن‌های عنوان مختلف می‌تواند کمک کند تا تعیین شود کدام عنوان در مورد جلب توجه و تبدیل بهتر عمل می‌کند.

New York Times یک‌بار تست A/B را روی عنوان دیجیتالی خود انجام داد. به تمامی خوانندگان یک عنوان دیده شد و برای مدت زمان مشخصی، بقیه عنوان جایگزین دیدند. در نهایت، هر کدام از عناوین که بیشترین خواننده‌ها را جلب کرد، به عنوان عنوان نهایی انتخاب شد.

عنوان اصلی با عنوان “به آرامی صحبت کنید و یک برنامه کاری بزرگ داشته باشید” که اشاره به سبک حکومتی رئیس‌جمهور بایدن داشت، نرخ خوانندگی تنها 7٪ را دریافت کرد. در مقابل، عنوان جایگزین “بایدن مخالف ترامپ است و کار می‌کند” بسیار موثرتر بود و توجه 93٪ از خوانندگان را جلب کرد.

3. تغییر مکان فرم سرنخ

فرم‌های سرنخ از جمله عناصر حیاتی وب‌سایت هستند چرا که به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا اطلاعات تماس از مشتریان پتانسیل خود را جلب کنند. تست مواضع مختلف برای فرم‌های سرنخ می‌تواند تعیین کند کدام موقعیت منجر به بهینه‌سازی نرخ تبدیل با تأثیر بالا می‌شود. به عنوان مثال، یک آزمایش انجام شده توسط Mos نشان داد که جابجا کردن فرم سرنخ از نوار کناری به بدنه صفحه، نرخ تبدیل را 71٪ افزایش داد.

در انجام تست A/B انجام شده چه اشتباهاتی وجود دارد؟

تست A/B به عنوان یک ابزار محبوب و قدرتمند برای کسب‌وکارها که به بهبود نرخ تبدیل خود و دستیابی به اهداف خود علاقه دارند، شناخته می‌شود. با تست نسخه‌های مختلف یک صفحه و یا کمپین بازاریابی، کسب‌وکارها می‌توانند به تجربیات ارزشمندی از اینکه چه چیزی برای مخاطبانشان بهتر کار می‌کند دست پیدا کنند و به تبدیل استراتژی‌های خود به تناسب این تجربیات بپردازند. با این حال، تست A/B بدون چالش‌های خود نیست و اهمیت دارد که کسب‌وکارها با درک روش و خطرات احتمالی به آن نزدیک شوند. اگر شک دارید، بهتر است یک شرکت تخصصی تست A/B را استخدام کنید. در این بخش، چند اشتباه معمولی که کسب‌وکارها در انجام تست A/B انجام می‌دهند و نحوه جلوگیری از آنها برای دریافت نتایج دقیق و مفیدتر بررسی خواهیم کرد.

• تست کردن تعداد زیادی متغیر در یکبار: تست کردن تعداد زیادی متغیر در یکبار می‌تواند دشواری در تعیین این داشته باشد که چه تغییری بیشترین تأثیر را بر نتایج گذاشته است. برای جلوگیری از این موضوع، تمرکز روی تست یک متغیر در هر زمان و کنترل عوامل دیگری که ممکن است بر نتایج تأثیر بگذارند را انجام دهید.
• تست کردن به مدت کافی: تست A/B به نمونه‌گیری کافی بزرگ و زمان کافی برای دریافت نتایج دقیق نیاز دارد. تست به مدت زمان کوتاه یا با اندازه نمونه کوچک می‌تواند منجر به نتایج نادرست یا بی‌اهمیت شود.
• در نظر نگرفتن زمینه: تست A/B باید با درک واضح از زمینه و رفتار کاربر انجام شود. نداشتن در نظر گرفتن این عوامل ممکن است منجر به نتایج نادرست یا گمراه‌کننده شود.
• تصمیم‌گیری بر اساس نتایج بی‌اهمیت: تست A/B نیاز به معناداری آماری دارد تا تعیین شود که نتایج به دلیل اتفاق یا تفاوت واقعی در عملکرد است. تصمیم‌گیری بر اساس نتایج بی‌اهمیت ممکن است منجر به استنتاج‌های نادرست و تصمیمات نادرست کسب‌وکاری شود. به همین دلیل تست عملکرد مهم است.
• تست متغیرهای بی‌ارتباط: تست کردن متغیرهایی که ارتباطی با تجربه کاربری و اهداف کسب‌وکار ندارند، می‌تواند وقت و منابع را هدر بدهد. اطمینان حاصل کنید که متغیرهایی که تست می‌شوند، ارتباطی با تجربه کاربر و اهداف کسب‌وکار دارند.
• فرض کردن اینکه برنده همیشه برنده خواهد بود: اینکه یک نسخه در یک تست A/B برنده شود، به معنای آن نیست که همیشه در تست‌های آینده برنده خواهد بود. عواملی مانند فصلیت، تغییرات در رفتار کاربران یا تغییرات در منظر رقابتی می‌توانند بر نتایج تست A/B تأثیر بگذارند.
• تمرکز بیش از حد بر اعداد: اگرچه داده‌ها در تست A/B مهم هستند، اهمیت دارد که نظرات کیفی بازدیدکنندگان و دیگر اشخاص را نیز در نظر بگیرید. این اطلاعات می‌تواند نکاتی را ارائه دهد که فقط با توجه به اعداد نمی‌توان آنها را دریافت کرد.

نتیجه گیری

آزمون A/B ابزاری قدرتمند است که می‌تواند ظرفیت کامل وب‌سایت شما را آزاد کند. با تست و بهینه‌سازی عناصر مختلف مانند عناوین، تصاویر، دکمه‌های تصمیم‌گیری و طراحی صفحه، می‌توانید تجربه کاربری را بهبود ببخشید، درگیری را افزایش دهید و تبدیل‌ها را ایجاد کنید. اما آزمون A/B تنها در مورد ایجاد تغییرات به‌خاطر تغییر نیست. این در مورد اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده است تا مطمئن شوید که تجربه بهترین امکان‌پذیر را به کاربرانتان ارائه می‌دهید.

با پذیرش آزمون A/B، شما می‌توانید به تجربه کاربری‌تان نکات مفیدی را در مورد چه چیز کار می‌کند و چه چیز کار نمی‌کند بیاموزید. شما می‌توانید فرضیه‌ها و ایده‌ها را تست کنید و نتایج را برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه که به موفقیت کسب‌وکار منجر می‌شوند، استفاده کنید. با استراتژی تست مناسب، می‌توانید بهبود مستدام عملکرد وب‌سایتتان را به مرور افزایش دهید و در نهایت تبدیل‌ها و درآمد را افزایش دهید.

همانند هر فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، آزمون A/B نیازمند تجزیه و تحلیل، نظارت و سازگاری مداوم است. اما با یک آژانس آزمون A/B مناسب، می‌توانید از توانایی داده برای بهینه‌سازی وب‌سایت خود برای موفقیت بهره‌برید. پس امروز شروع به آزمایش، تست و بهبود وب‌سایت خود کنید – کاربرانتان (و سود خود) به شما از آن سپاسگزار خواهند بود!

سوالات متداول