تست AB یک استراتژی بازاریابی است که دو نسخه مختلف از یک وب‌سایت یا آگهی، ایمیل، پاپ‌آپ یا صفحه فرود را در مقابل یکدیگر قرار می‌دهد تا ببیند کدام یک مؤثرتر است.
تست A/B که نام دیگر آن آزمون تقسیم‌بندی است، یکی از تکنیک‌های بازاریابی است که شامل مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب یا برنامه برای مشاهده و مقایسه عملکرد بهتر است.
این تغییرات که با نام‌های A و B شناخته می‌شوند، به‌صورت تصادفی به کاربران ارائه می‌شوند.
به عبارتی ساده‌تر تست AB فرآیند مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب، ایمیل یا سایر دارایی‌های بازاریابی و اندازه‌گیری تفاوت در عملکرد است.
شما با انجام آزمایش آ ب، یک نسخه را به یک گروه و نسخه دیگر را به گروهی دیگر می‌دهید. سپس می‌توانید نحوه عملکرد هر یک از تغییرات را مشاهده کنید.
در a/b testing شما دو نسخه از دارایی خود را در مقابل یکدیگر قرار می‌دهید تا ببینید کدام یک در صدر قرار می گیرد.
با ارسال نیمی از ترافیک خود به یک نسخه از صفحه و نیمی به نسخه دیگر، می‌توانید قبل از اینکه دست به تغییرات بزرگ بزنید، ابتدا شواهدی در مورد اینکه کدام یک بهتر کار می‌کند جمع‌آوری کنید.
دانستن اینکه کدام دارایی بازاریابی بهتر عمل می‌کند می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های آینده در مورد صفحات وب‌سایتتان، کپی ایمیل یا هر چیز دیگری کمک کند.
به‌عبارت‌دیگر، می‌توانید با انجام آزمون ab بررسی کنید که کدام نسخه بیشترین کلیک، اشتراک، خرید و غیره را دارد. این نتایج می‌تواند به شما کمک کند تا وب‌سایت خود را برای تبدیل بهتر بهینه کنید.
تست AB با نمایش تصادفی دو نسخه از یک دارایی (تبلیغ، وب‌سایت، پاپ‌آپ، پیشنهاد و غیره) به کاربران مختلف کار می‌کند. بخش تصادفی مهم است زیرا اطلاعات دقیق‌تری را بدون تغییر در نتایج ارائه می‌دهد.
یکی از نسخه‌ها گروه “کنترل” یا نسخه‌ای است که از قبل استفاده می‌شود. نسخه دوم، نسخه‌ای است که یک عنصر را تغییر می‌دهد. شما می‌توانید چندین عنصر را تغییر دهید، اما تشخیص اینکه چه تغییری باعث تفاوت شده است، تشخیصش کمی سخت خواهد بود. این تست چندمتغیره نامیده می‌شود.
به‌عنوان‌مثال، ممکن است به نیمی از بازدیدکنندگان وب‌سایت خود دکمه سبز «حالا خرید کنید» و به نیمی دیگر دکمه زرد «حالا خرید کنید» را نشان دهید.
پس از یک دوره زمانی معین (حدوداً دوهفته)، وقت آن است که نرخ تبدیل‌ها را با هم مقایسه کنید تا بفهمید کدام دکمه رنگی باعث خرید بیشتری شده است.
تصور کنید دو طرح مختلف برای یک صفحه فرود دارید و می‌خواهید بدانید که کدام یک عملکرد بهتری دارد.
پس از ایجاد طرح‌های خود، یک فرود را به یک گروه می‌دهید و نسخه دیگر را برای گروه دوم ارسال می‌کنید. سپس می‌بینید که هر صفحه فرود در معیارهایی مانند ترافیک، کلیک‌ها یا تبدیل‌ها چگونه عمل می‌کنند.
اگر یکی بهتر از دیگری عمل کند، خبر خوبی برای شما خواهد بود و شما می‌توانید شروع به تحقیق در مورد علت این امر کنید، همچنین ممکن است نحوه ایجاد صفحات فرود را در آینده برایتان نشان دهد.
به‌عنوان‌مثال، ممکن است دو پنجره بازشو مختلف (برای اینکه ببینید کدام یک باعث ثبت‌نام در وبینار بیشتری می‌شود) یا دو Google Ads مختلف (برای اینکه ببینید کدام باعث خرید بیشتر می‌شود) را آزمایش کنید.
آزمایش a و b این بینش‌های اصلی را در مورد اینکه کجا و چگونه بودجه بازاریابی خود را سرمایه‌گذاری کنید ارائه می‌دهد و به شما شجاعت انجام اقدامات موثر و خطرناک را می‌دهد.
تست‌های دقیق A/B می‌تواند تفاوت زیادی در بازگشت سرمایه شما ایجاد کند. با استفاده از آزمون‌های کنترل‌شده و جمع‌آوری داده‌های تجربی، می‌توانید دقیقاً بفهمید که کدام استراتژی‌های بازاریابی برای شرکت و محصول شما بهتر عمل می‌کنند.
اگر این احتمال وجود دارد که یک تغییر چندبرابر بهتر از دیگری کار کند بدون اینکه سرمایه زیادی را در معرض خطر قرار دهد، انجام یک تبلیغ بدون آزمایش اولیه بی‌دقتی محض است.
هنگامی که آزمایش به طور مکرر انجام شود، می‌تواند نتایج شما را به طور قابل‌توجهی بهبود بخشد. اگر اطلاع دارید که چه چیزی مؤثر است و چه چیزی مضر است، تصمیم‌گیری و ایجاد استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتر در بلندمدت برایتان آسان‌تر خواهد بود.
همچنین بخوانید : استراتژی بازاریابی دیجیتال چیست؟
وقتی می‌بینید که مخاطبان شما به چه نوع ایمیل‌ها، تیترها و سایر ویژگی‌ها پاسخ می‌دهند، دیدگاهی کسب می‌کنید که می‌تواند به شما بگوید مخاطبان شما چه کسانی هستند و چه می‌خواهند.
تست A/B موثرترین راه برای افزایش نرخ تبدیل است. دانستن اینکه چه چیزی کار می‌کند و چه چیزی نمی‌تواند به شما داده‌های عملی بدهد، می‌تواند به شما در ساده‌سازی فرایند تبدیل کمک کند.
پیش‌بینی اینکه افراد به چه نوع محتوا، تصاویر یا ویژگی‌های دیگرتان پاسخ خواهند داد کمی دشوار است. آزمایش منظم و روتین به شما کمک می‌کند از تغییر رفتار مصرف‌کننده آگاه باشید و همیشه یک‌قدم از آنها جلوتر بمانید.
وقتی محتوای سایت بازدیدکنندگان را جذب کند، آنها مدت بیشتری در سایت شما می‌مانند. آزمایش برای یافتن نوع محتوا و مواد بازاریابی که کاربران شما دوست دارند به شما کمک می‌کند تا سایت بهتری ایجاد کنید، چنانچه سایتی که کاربران می‌خواهند در آن بمانند.
همچنین بخوانید : نرخ پرش یا بانس ریت چیست؟
اصطلاح “سرنخ” به معنای سرنخ فروش یا مشتری بالقوه استفاده می‌شود. ایمیل‌هایی که به‌منظور افزایش فروش ارسال می‌شوند، در اینجا مرتبط هستند. در این مورد، تست AB از اطلاعات مربوط به ماهیت افرادی که با آنها تماس گرفته شده، مانند جنس یا محدوده سنی آنها استفاده می‌کند.
در یک زمینه رسانه‌ای، صحبت در مورد “تست AB سرمقاله” مرتبط‌تر است. در صنایعی که از نزدیک با مطبوعات کار می‌کنند، ایده‌ای که پشت تست A/B است، این است که موفقیت یک دسته از محتوای معین را آزمایش کنند.
برای مثال، برای اینکه ببینیم آن با مخاطب هدف ما کاملاً متناسب تست AB هست یا خیر. در اینجا، برخلاف مثال بالا، تست A/B یک کار ویرایشی دارد، نه فروش. تست سرفصل‌های محتوای A/B یک روش رایج در صنعت رسانه به شمار می‌رود.
جای تعجب نیست که هدف استفاده از تست A/B در زمینه تجارت الکترونیک اندازه‌گیری میزان فروش یک وب‌سایت یا اپلیکیشن تجاری آنلاین است.
آزمایش A/B از تعداد فروش های تکمیل شده برای تعیین اینکه کدام نسخه بهترین عملکرد را دارد استفاده می‌کند.
توجه به صفحه اصلی و طراحی صفحات محصول بسیار حائز اهمیت است، اما همچنین ایده خوبی است که تمام عناصر بصری دخیل در تکمیل خرید را در نظر بگیرید (دکمه‌ها، فراخوان برای اقدام).
همچنین بخوانید : فرخوان عمل یا CTA چیست؟
چه چیزی را باید در سایت خود تست کنید؟ اگر یک شرکت مطمئن باشد که کاربرانش در درک محصول خود با مشکل مواجه هستند، آزمایش محل یا رنگ دکمه افزودن به سبد خرید را به خود انجام می‌دهند.
آنها عبارات مختلفی از مزایای مشتری خود را آزمایش می‌کنند، اما هر موقعیتی متفاوت است.
ما در گروه وب جوان به‌جای ارائه فهرستی جامع از عناصر برای آزمایش، ترجیح دادیم یک چارچوب تست A/B برای شناسایی این عناصر به شما ارائه دهیم.
در زیر چند بخش خوب برای شروع آورده شده است:
تایتل‌ها یا هدرها
فراخوان عمل
جهت‌یابی
عکس‌ها و تصویر
ساختار صفحه‌ها
نوع کسب‌وکار و بیزینس که مشخص کرده‌اید
مرحله تجزیه‌وتحلیل آزمایش a/b حساس‌ترین بخش است. راه‌حل a/b testing باید حداقل یک رابط گزارش‌دهی ارائه دهد که تبدیل‌های ذخیره‌شده بر اساس تغییرات، نرخ تبدیل، درصد بهبود در مقایسه با نسخه اصلی و شاخص قابلیت اطمینان آماری ذخیره‌شده برای هر تغییر را نشان دهد.
پیشرفته‌ترین آنها داده‌های خام را محدود می‌کنند و نتایج را بر اساس بعد تقسیم می‌کنند (مانند منبع ترافیک، موقعیت جغرافیایی بازدیدکنندگان، نوع مشتری و غیره).
قبل از اینکه بتوان نتایج آزمون را تجزیه‌وتحلیل کرد، مشکل اصلی شامل به‌دست‌آوردن سطح کافی از اطمینان آماری است.
به‌طورکلی یک آستانه 95٪ به‌راحتی پذیرفته خواهد شد. این به این معنی است که احتمال اینکه اختلاف بین تغییرات ناشی از شانس باشد بسیار کم است.
زمان لازم برای رسیدن به این آستانه باتوجه‌به ترافیک سایت برای صفحات آزمایش شده، نرخ تبدیل اولیه برای هدف اندازه‌گیری شده و تأثیر تغییرات انجام شده به طور قابل‌توجهی متفاوت است.
ممکن است از چند روز تا چند هفته طول بکشد. برای سایت‌های کم بازدید، توصیه می‌شود صفحه‌ای با ترافیک بالاتر را تست کنند. قبل از رسیدن به آستانه، نتیجه‌گیری یک امر بیهوده است.
علاوه بر این، آزمون‌های آماری مورداستفاده برای محاسبه سطح اطمینان بر اساس حجم نمونه نزدیک به بی‌نهایت است.
یعنی اگر حجم نمونه کم باشد، هنگام تجزیه‌وتحلیل نتایج باید احتیاط کنید، حتی اگر آزمون پایانی بیش از 95٪ را نشان دهد.
کل آزمایش به یک چیز یعنی فرضیه بستگی دارد: چه چیزی باید تغییر کند؟ چرا باید تغییر کند، نتیجه مورد انتظار چیست و غیره؟ اگر با فرضیه اشتباه شروع کنید، احتمال موفقیت آزمون شما کاهش می‌یابد.
کارشناسان صنعت نسبت به اجرای همزمان تست‌های زیاد هشدار می‌دهند. آزمایش بیش از حد عناصر با هم تعیین دقیق اینکه کدام عنصر بر موفقیت یا شکست تأثیر گذاشته است را دشوار می‌کند؛ بنابراین، اولویت‌بندی تست‌ها برای تست موفقیت‌آمیز A/B ضروری است.
مهم نیست که در مورد آزمون چه احساسی دارید. صرف‌نظر از همه چیز، چه آزمون موفق باشد یا ناموفق، به آن اجازه دهید تمام مراحل خودش را طی کند تا به اهمیت آماری خود برسد.
آزمایش‌ها باید در دوره‌های مشابه اجرا شوند تا نتایج مشخصی حاصل شود.
به‌عنوان‌مثال، مقایسه ترافیک وب‌سایت در روزهایی که بیشترین بازدید را دارد با روزهایی که شاهد کمترین ترافیک است به دلیل عوامل خارجی مانند میزان فروش یا تعطیلات غیرمنصفانه است.
تست AB یک آزمایشی است که همزمان بین دو یا چند نوع از یک صفحه انجام می‌شود تا به شما قدرت تشخیص عملکرد بهتر را بدهد.
تست A/B هنگام آزمایش تغییرات تدریجی، مانند تغییرات رابط کاربری، افزونه و ویژگی‌های جدید، رنک بندی و زمان بارگذاری صفحه، بهترین عملکرد را دارد. در بخش می‌توانید نتایج قبل و بعد از اصلاح را با هم مقایسه کنید تا تصمیم بگیرید که آیا تغییرات مطابق دلخواهتان عمل می‌کنند یا خیر.
تست A/B هنگام آزمایش تغییرات بزرگ، همچون: افزوده شدن محصولات جدید، نام تجاری جدید، تجربیات جدید کاربر، به‌خوبی کار نمی‌کند.
با آزمایش AB شما کنترل استراتژی‌های بازاریابی یا استراتژی دیجیتال مارکتینگ خود را دوباره به دست خواهید آورد، پس به‌سادگی از کنار این آزمایش نگذرید.
برای بهره‌مندی بهتر از تست A/B در سایت و رسانه خود بهتر است اشتباهاتی مانند فرضیه نامعتبر، آزمایش بیش از حد عناصر باهم، نادیده گرفتن اهمیت آماری و عدم در نظر گرفتن عامل خارجی را نداشته باشیم.
مسلما هر عملی در بازاریابی دیجیتالی بی مزایا نیست و مزایای تست A/B نیز شامل موارد درک هدف مخاطبان خود، نرخ تبدیل بالاتر، آگاهی از تغییرات جزئی و کاهش نرخ پرش می‌شود.
