نعتذر عن عدم العثور على مطابقة لبحثكم.

نقترح أن تجرِّب ما يلي للمساعدة في العثور على ما تبحث عنه:

  • تحقق من تهجئة كلماتك الرئيسية التي تبحث عنها.
  • استخدم المرادفات للكلمة الرئيسية التي كتبتها، على سبيل المثال، جرِّب “تطبيق” بدلاً من “برنامج.”
  • ابدأ بحثًا جديدًا.

ما هو اختبار A/B؟

تعريف اختبار A/B

اختبار A/B—يسمى أيضًا اختبار التقسيم أو اختبار الفئة—يقارن أداء إصدارين من المحتوى لمعرفة أي أكثر مطالبة للزوار/المشاهدين. إنه يختبر إصدار التحكم (A) مقابل إصدار المتغير (B) لقياس الأكثر نجاحًا استنادًا إلى القياسات الرئيسية الخاصة بك. كممارسللتسويق الرقمي، تقوم إما بالتسويق B2B أو بالتسويق B2C ، وتتضمن خياراتك لإجراء اختبارات A/B ما يلي:

  • اختبار A/B لموقع الويب (نسخ، صور، تصميمات ألوان، والاستدعاء لاتخاذ إجراء)، الذي يقسم حركة مرور شبكة الاتصال بين إصدارين—A وB. يمكنك مراقبة إجراءات الزوار لتحديد أي إصدار ينتج عنه أعلى عدد من 1)التحويلات أو 2) الزوار الذين قاموا بالإجراء المطلوب.
  • تسويق البريد الإلكتروني اختبار A/B (سطر الموضوع، والصور، والاستدعاء لاتخاذ إجراء) الذي يقوم بتقسيم المستلمين إلى قطاعين لتحديد الإصدار الذي يكون معدل مفتوح أعلى.
  • المحتوى المحدد بواسطة المحررين أو المحتوى المحدد بواسطة خوارزمية على أساس سلوك المستخدم، لمعرفة أي محتوى يؤدي إلى زيادة المشاركة.

بغض النظر عن التركيز، يساعدك اختبار A/B في تحديد كيفية توفير أفضل تجربة للعميل (CX).

بالإضافة إلى اختبارات A/B، توجد أيضا اختبارات A/B/N، حيث تشير "N" إلى "غير معروف". اختبار A/B/N هو نوع له أكثر من تباين.

متى يجب إجراء اختبار A/B ولماذا

يوفر اختبار A/B أفضل المزايا عندما يجرى بشكل مستمر. يمكن للتدفق العادي للاختبارات أن يقدم تدفقًا من التوصيات حول كيفية التوليف الدقيق للأداء. والاختبار المستمر ممكن لأن الخيارات المتاحة للاختبار تكاد تكون غير محدودة.

كما هو موضح أعلاه، يمكن استخدام اختبار A/B لتقييم أي أصل تسويق رقمي، بما في ذلك:

  • رسائل البريد الإلكتروني
  • الرسائل الإخبارية
  • الإعلانات
  • الرسائل النصية
  • صفحات الويب
  • المكونات على صفحات الويب
  • تطبيقات الهاتف النقال

يلعب اختبار A/B دورًا مهمًا في إدارة الحملات التسويقية، نظرًا لأنه يساعد في تحديد ما هو وما لا يعمل. فهو يعرض ما هو اهتمام جمهورك وما الذي يستجيب له. يمكن أن يساعدك اختبار A/B على معرفة عنصر استراتيجية التسويق الخاص بك صاحب أكبر تأثير، والذي يحتاج إلى تحسين، وأي عنصر يجب إسقاطه بالكامل.

والآن بعد تحدثنا بشأن سبب إجراء اختبار A/B، فلننظر في معيارين اثنين في متى يتم إجراء الاختبار.

  • لديك حملة تسويقية رقمية أو عنصر لا يعمل بالمستويات المثلى—لذا—لا يفي بالتوقعات. يمكن استخدام اختبار A/B لعزل المشكلة التي بالأداء ودفع الأداء لأعلى.
  • أنت على وشك بدء تشغيل شيء جديد (صفحة ويب، حملة تسويقية عبر البريد الإلكتروني)، ولست متأكدًا من أي أسلوب (مثل الرسائل) سيعمل على أفضل وجه. يتيح الاستخدام الاستباقي لاختبار A/B إمكانية مقارنة أداء أسلوبين مختلفتين وتباينهما لتحديد الأسلوب الأفضل.

مزايا تشغيل اختبارات A/B على موقع الويب لديك

يوفر اختبار A/B لموقع الويب طريقة رائعة لتحديد التكتيكات التي تعمل بشكل أفضل مع الزوار من الناحية الكمية لموقع الويب لديك. يمكنك ببساطة التحقق من حدس ما، أو أن يكون حدسك قد أُثبت بشكل خاطئ. على أي حال، ما زال هناك تغيير بالسعر لأنك لن تتبع شيء لا يعمل. ستقوم بجذب المزيد من الزوار الذين سيستغرقون المزيد من الوقت على موقعك وينقرون على مزيد من الروابط.

عن طريق اختبار مكونات/أقسام الويب المستخدمة على نطاق واسع، يمكنك إجراء تحديدات لا تحسن صفحة الاختبار فحسب، ولكن صفحات مشابهة أخرى أيضاً.

كيف إجراء اختبار A/B؟

اختبار A/B ليس صعبًا، ولكنه يتطلب من المسوقين اتباع عملية محددة جيدًا. فيما يلي الخطوات التسع الأساسية:

الخطوات الأساسية لتخطيط اختبار A/B وتنفيذه

  • 1. قياس اعتماد الأداء ومراجعته
  • 2. تحديد هدف الاختبار باستخدام اعتماد الأداء
  • 3. تطوير فرضية بشأن الكيفية التي سيعزز بها الاختبار الأداء
  • 4. تحديد أهداف الاختبار أو مواقعه
  • 5. تكوين إصداري A وB للاختبار
  • 6. استخدام أداة مراقبة الجودة لمراجعة الإعداد
  • 7. تنفيذ الاختبار
  • 8. تتبع النتائج وتقييمها باستخدام تحليلات الويب والاختبار
  • 9. تطبيق التعلم للتحسين تجربة العميل

باتباع الخطوات أعلاه—مع أهداف واضحة وفرضية ثابتة—سيساعدك على تجنب الأخطاء الشائعة في اختبار A/B.

توفر الاختبارات البيانات والدليل التجريبي لمساعدتك على تحسين الأداء وتعزيزه. إن استخدام ما قد تعلمته من اختبار A/B سيساعد في إحداث تأثير أكبر، وتصميم تجربة عملاء أكثر جذبًا (CX)، وكتابة نسخة أكثر إقناعًا، وإنشاء طرق عرض أكثر جذبًا. مع التحسين المستمر، ستصبح استراتيجيات التسويق الخاصة بك أكثر فعالية، مما يزيد من ROI الإيرادات ويحفزها.

أمثلة لاختبار A/B

تتضمن قائمة عناصر التسويق الرقمي التي يمكن اختبارها عنصرًا واحدًا أو أكثر من العناصر التالية:

  • ارتباطات التنقل
  • استدعاءات لاتخاذ إجراء (CTAs)
  • التصميم/التخطيط
  • النسخ
  • عرض المحتوى
  • العنوان
  • سطر عنوان البريد الإلكتروني
  • عنوان "جهة" البريد إلكتروني المألوف
  • الصور
  • أزرار الوسائط الاجتماعية (أو أزرار أخرى)
  • الشعارات والعلامات/الرموز

ستساعدك أهداف العمل، وأهداف الأداء، والاعتماد، ومجموعة الحملات التسويقية الحالية على تحديد أفضل المرشحين للاختبار.

دور التحليلات في اختبار A/B على موقع الويب

على مدار مرحلة أي اختبار A/B، تكون التحليلات هي جوهر توصيات التخطيط والتنفيذ والأداء.

يتطلب تطوير فرضية الاختبار وجود أساس قوي في التحليلات. يجب فهم الأداء الحالي ومستويات حركة مرور شبكة الاتصال. فيما يتعلق بتحليلات الويب (على سبيل المثال)، هناك بعض نقاط البيانات الرئيسية التي سيوفرها نظام التحليلات أثناء عملية التخطيط، بما في ذلك:

  • حركة مرور شبكة الاتصال (طرق عرض الصفحة، الزور الفريدون) إلى الصفحة، أو المكون، أو أي عنصر آخر تتم مراجعته لسيناريوهات الاختبار
  • المشاركة (الزمن المنقضي، الصفحات لكل زيارة، معدل الارتداد)
  • التحويلات (عدد النقرات والتسجيلات والنتيجة العرضية)
  • الأداء الموجَّه على مدار الوقت

بدون هذا التأسيس في التحليلات، من المحتمل أن يستند أي سيناريو اختبار أو تقييم أداء إلى التفضيلات الشخصية أو التأثيرات. وسيثبت الاختبار عادة أن هذه الافتراضات غير صحيحة.

بمجرد بدء اختبار A/B، تلعب التحليلات أيضًا دورًا مركزيًا. تُستخدم لوحة المعلومات لمراقبة قياسات الأداء في الوقت الفعلي، وللتحقق من تشغيل الاختبار على النحو المتوقع، وللاستجابة لأي حالات شاذة أو نتائج غير متوقعة. ويمكن أن يتضمن ذلك إيقاف الاختبار، وإجراء التعديلات وإعادة التشغيل، والتأكد من أن بيانات الأداء تعكس أي تغييرات بالإضافة إلى توقيت تلك التغييرات. تساعد لوحة معلومات الأداء في تحديد مدة إبقاء الاختبار قيد التشغيل وضمان تحقيق الدلالة الإحصائية.

بعد أن يُجري الاختبار دورته، تكون التحليلات هي الأساس لتحديد الخطوات التالية. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحديد ما إذا كان الفائز في الاختبار هو العرض القياسي على صفحة موقع الويب التي تم اختبارها وما إذا كان هذا العرض هو النموذج القياسي المستمر أم لا. يجب على المسوقين تطوير نموذج تحليلات قابل لإعادة الاستخدام لنقل نتائج الاختبار وتكيف ذلك النموذج ليعكس العناصر المحددة لاختبار محدد.

معرفة المزيد حول اختبار A/B عبر البريد الإلكتروني

كيفية تفسير نتائج اختبار A/B

من المهم إنشاء الأهداف أثناء تخطيط اختبار، حتى يمكنك تقييم النتائج، وتحديد الفائز، وتحديث الحملة التسويقية و/أو موقع الويب لعكس النتيجة الفائزة. في العديد من الحالات، يتم تقسيم الجمهور مسبقًا إلى مجموعة إيقاف التي ستتلقى الإصدار الفائز للرسالة. هذه النقطة مغطاة بالأعلى وبالأسفل.

ستشير نتائج الاختبار إلى نجاح أحد العناصر على أساس ما قررت قياسه، مثل:

  • عدد الزوار
  • معدلات الفتح
  • معدلات النقر داخل
  • عمليات التسجيل (للرسائل الإخبارية، إلخ)
  • الاشتراكات

وخلال الاختبار، يتم مراقبة العنصرين إلى أن يتم تحقيق قياس هام إحصائيًا.

كما يمكن قياس معدلات التحويل من حيث الإيرادات. قد تراعي أرقام المبيعات بجانب تأثير التغيير على إيرادات المبيعات الفعلية. تذكر أنه يمكن تسجيل أسعار التحويل لأي إجراء قابل للقياس ولا يتم تقييدها بمواقع التجارة الإلكترونية والمبيعات. وتتضمن ما يلي:

  • المبيعات
  • الفرص التسويقية التي تم إنشائها/التسجيلات التي تم تقديمها
  • عمليات التسجيل بالرسائل الإخبارية
  • لنقرات على إعلانات اللافتات
  • الوقت المستغرق على الموقع

ما القياسات التي يجب عليك الانتباه إليها عندما يتعلق الأمر باختبار A/B؟

تعتمد الإجابة على هذا السؤال على الفرضية وأهدافك. ومع ذلك، يجب التركيز على القياسات التي تشير إلى كيفية مشاركة الجمهور مع محتوى التسويق الخاص بك.

إذا كنت تختبر صفحة ويب، فانظر إلى عدد الزوار الفريدين، ورجوع الزوار، والوقت الذي يمضونه على الصفحة وكذلك معدلات الإرجاع والخروج. بالنسبة إلى التسويق عبر البريد الإلكتروني، سترغب في الاطلاع على من يفتح البريد الإلكتروني وينقر من خلال استدعاءات لاتخاذ إجراء خاص بك.

ما هو الاختبار متعدد المتغيرات؟ كيف يختلف عن اختبار A/B؟

غالبًا ما تتم مناقشة الاختبار متعدد المتغيرات بجانب اختبار A/B، لذلك من المهم فهم ماهية الاختبار متعدد المتغيرات وكيفية اختلافه عن اختبار A/B. النوعان نظامان ذا صلة، لكن هناك اختلافات مميزة.

يختبر الاختبار متعدد المتغيرات محتوى مختلف لعناصر متعددة (مقارنة بعنصر واحد في اختبار A/B) عبر صفحة موقع ويب واحدة أو أكثر، أو الحملات التسويقية عبر البريد الإلكتروني لتحديد المجموعة التي ينتج عنها أعلى سعر تحويل.

يطبق الاختبار متعدد المتغيرات نموذجًا إحصائيًا لاختبار مجموعات التغييرات التي ينتج عنها تجربة فائزة عامة وتحسين موقع الويب. فيما يلي العديد من السمات الرئيسية للاختبار متعدد المتغيرات:

1

مدى واسع من العناصر

يتم إجراء اختبارات متعددة المتغيرات لمجموعة من تغييرات موقع الويب/البريد الإلكتروني، بما في ذلك كل أجزاء العرض—مثل الصور، والنص، واللون، والخطوط، والروابط، وأزرار الاستدعاء لاتخاذ إجراء—إلى جانب المحتوى والنسق للصفحات المقصودة أو العمليات مثل الخروج. ليس من الشائع أن يتجاوز الاختبار متعدد المتغيرات 50 مجموعة أو أكثر.

2

من الفرضيات إلى النتائج

يبدأ الاختبار متعدد المتغيرات بفرضيات تتعلق بتغييرات المحتوى التي يمكنها تحسين أسعار التحويل. مع الاختبار متعدد المتغيرات، يمكن تقسيم تغييرات المحتوى إلى عناصر فردية متعددة لتحديد المجموعات التي ينتج عنها أعلى أسعار للتحويل. سواء كانت هناك تغييرات طفيفة، أو تغييرات مهمة في تجربة المستخدم، فقد يؤثر أيًا منهما أيضًا على النتائج الكلية.

3

أسعار التحويل

سعر التحويل هو سعر تنفيذ الزوار للإجراء المطلوب، مثل النقر على عرض أو إضافة منتجات إلى عربة التسوق الخاصة بهم. تُستخدم القياسات الإضافية لتقييم الاختبار، مثل الإيراد لكل طلب، أو معدل النقر الفرعي. تعلمك التحليلات بشأن مجموعة التغييرات التي أسفرت عن أفضل النتائج بناءً على سعر التحويل أو الزيادة في القياسات التي حددتها.

4

التحسين المستمر

نظرًا لأنه يمكنك تحديد هدف أعمال، حيث يحدد الاختبار أفضل تجربة للزوار من أجل تحقيق هدفك، عليك الأخذ في الاعتبار خيار السماح للبرنامج بتحسين التجارب تلقائيًا للاختبار.

هل يمكنك تشغيل اختبارات A/B ومتعدد المتغيرات على تطبيقات iOS وAndroid؟

في عام 2020، بلغ الإنفاق على التجارة الإلكترونية حوالي 2.9 تريليون دولار من تطبيقات الهواتف النقالة. ومن المتوقع أن يزداد هذا العدد بمقدار تريليون إضافي بنهاية عام 2021. ويتجاوز النمو نطاق البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية. ولا تزال حصة الهواتف النقالة لإجمالي حركة مرور شبكة الاتصال عبر الإنترنت تنمو بسرعة أكبر بكثير من نمو أجهزة سطح المكتب، حيث إن الهواتف النقالة في العديد من البلدان ممكن الوصول إليها أكثر من أجهزة الكمبيوتر المتنقلة. وعليه، ففي الكثير والكثير من الحالات، يبدأ تطبيق iOS أو Android في إنهاء رحلة الشراء الخاصة بالعميل. ولكن في ضوء الشاشة الصغيرة، يكون معدل ترك عربة التسوق أعلى على الهواتف النقالة (87 في المائة) في مقابل أجهزة سطح المكتب/الأجهزة الكمبيوتر المتنقلة (73 في المائة).

ومن ثمّ، فإن ضمان تحسين تجربتك للأجهزة المتنقلة أمر في غاية الأهمية من أي وقت مضى، ولكن بسبب القيود المفروضة على تطبيقات iOS وAndroid، فإنك تحتاج إلى الأدوات المناسبة.

شاهد الفيديو أدناه لمعرفة المزيد.

تجزئة الزوار وتجميع بيانات المقاطع في الاختبار متعدد المتغيرات

وقد لا تكون تجربة واحدة مناسبة لجميع الزوار/المستلمين. ومن المزايا الهامة للاختبار متعدد المتغيرات القدرة على تحديد قطاعات الزوار وكيفية أدائهم/تفاعلهم مع التجارب المختلفة. على سبيل المثال، يمكنك تحديد أن الزوار الجدد يفضلون تجربة مختلفة عن الزوار المتكررين—وهذا يمكن أن يجمع نتائج عامة أفضل. وستقترح الأنظمة الأكثر تعقيدًا تقسيم الزوار تلقائيًا، لتقليل الوقت اللازم لتحليل نتائج الاختبار مقارنة بمئات سمات الزوار.

إن استهداف التجارب المختلفة لقطاعات مختلفة من الزوار، سيؤدي إلى زيادة أسعار التحويل الخاصة بك بصورة ملموسة. قم باستهدافها استنادًا إلى مجموعة كبيرة من سمات الزوار—بدايةً من السمات البيئية ووصولاً إلى نظريات تحليلات السلوك—وقم بتضمين سمات العملاء من أنظمة أخرى مثل نظام إدارة علاقات العملاء.

متى يتم إجراء اختبار A/B أو اختبار متعدد المتغيرات؟ هذا هو السؤال.

يعد اختبار A/B أداة رائعة، ولكن في حالة وجود أكثر من خيارين يلزم اختبارهما لتحديد "أفضل تجربة"، فمن المحتمل رغبتك في إجراء اختبار متعدد المتغيرات بدلاً من اختبار A/B.

تستغرق الاختبارات ذات أكثر من خيارين وقتًا أطول للتشغيل، ولن تكشف شيئًا حول التفاعل بين المتغيرات في صفحة واحدة. ومع ذلك، فإن اختبار A/B هو أمر سهل الفهم، وقد يكون طريقة جيدة لإدخال مفاهيم تحسين موقع الويب والحملات التسويقية للمشككين أو لعرض التأثير القابل للقياس لتغيير التصميم أو ضبطه.

إن الاختبار متعدد المتغيرات مفيد للغاية بالنسبة لأي أصل (صفحة موقع الويب أو البريد الإلكتروني) حيث يلزم مقارنة عدة عناصر—على سبيل المثال، المجموعات المختلفة للصور والعناوين الجذابة. ومع ذلك، ففي ظل خيارات أكثر، تظهر الحاجة إلى حركة مرور شبكة اتصال أعلى. وعليه، فأنت لا ترغب باختبار كل شيء على الصفحة. عندما يتغير عدد كبير جداً من عناصر الصفحة، يؤدي ذلك إلى عدد كبير من المجموعات بشكل غير معقول. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي إجراء اختبار على 10 عناصر مختلفة إلى أكثر من ثلاثة ونصف مليون تغيير. يصعب على معظم مواقع الويب والحملات التسويقية عبر البريد الإلكتروني العثور على حركة مرور شبكة الاتصال لدعم ذلك.