تست A/B چیست؟ احتمالا بارها اصطلاح A/B Test را از زبان بازاریاب‌های دیجیتال شنیده‌اید. آیا می‌دانید منظور چه تستی است؟ در این مقاله قصد داریم تا همه چیز در خصوص این تست را در دیجیتال مارکتینگ برایتان بگوییم.
تست A/B یا A/B test چیست؟
تست A/B (A/B Test) که به عنوان تست تقسیم نیز شناخته میشود، یک تکنیک قدرتمند در بازاریابی دیجیتال است که برای مقایسه دو یا چند تغییر از یک عنصر بازاریابی استفاده میشود تا بدانیم کدام یک نتایج بهتری دارد. این روش بازاریابها را قادر میسازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کرده و کمپینهای خود را برای بهبود عملکرد و دستیابی به اهداف بهینه سازی کنند.
چرا تست A/B برای بازاریابی دیجیتال مهم است؟
دیجیتال مارکتینگ یک حوزه پویا و رقابتی است که نیاز به آزمایش و نوآوری مداوم دارد. بازاریاب‌های دیجیتال باید تمایلات، رفتارها و مشکلات مخاطب هدف خود را درک کرده و محتوای مرتبط و جذابی ارائه دهند که نیازها و انتظارات آنها را برآورده میکند.
با این حال، همیشه نمی‌توان پیش‌بینی کرد که چه چیزی برای مخاطبان شما سودمندتر است. گاهی اوقات، حتی کوچکترین تغییرات می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر نرخ تبدیل داشته باشد؛ مثلا رنگ دکمه دعوت به عمل (CTA)، عنوان صفحه فرود (لندینگ پیج) یا موضوع ایمیل.
برای مطالعه بیشتر:
اینجاست که تست A/B مفید است. تست A/B به شما امکان می‌دهد نسخه‌های مختلفی از بازاریابی را آزمایش کرده و نحوه عملکرد آنها را با توجه به معیارهای از پیش تعریف‌شده، مانند کلیک‌ها، تبدیل‌ها، فروش یا درآمد اندازهگیری کنید. با این کار میتوانید:
- مفروضات و فرضیه‌های خود را در مورد اینکه چه چیزی برای مخاطبان شما بهتر است اعتبار سنجی کنید
- بینش کسب کرده و فرصت‌های جدید برای بهبود را پیدا کنید
- حدس و گمان را از فرآیند تصمیم‌گیری حذف کنید
- بازگشت سرمایه (ROI) را افزایش داده و هزینه هر خرید (CPA) را کاهش دهید
- تجربه کاربری و رضایت مشتری خود را افزایش دهید
برای مطالعه بیشتر: ROI چیست؟
نحوه انجام تست A/B در دیجیتال مارکتینگ
تست A/B یک اقدام یک بار برای همیشه نیست. بلکه یک فرآیند مداوم است که نیاز به برنامه‌ریزی، اجرا و تجزیه و تحلیل دقیق دارد. چند مرحله وجود دارد که میتوانید برای انجام موثر تست A/B دنبال کنید:
- هدف و فرضیه خود را مشخص کنید. قبل از شروع آزمایش، باید ایده روشنی از آنچه می‌خواهید به دست آورید و چرایی آن را داشته باشید. به‌عنوان مثال، هدف شما می‌تواند افزایش نرخ ثبت نام در خبرنامه باشد و فرضیه شما می تواند این باشد که افزودن نظرات مخاطبین می‌تواند اعتماد و اعتبار سایت را افزایش می‌دهد.
- متغیر و تغییرات را انتخاب کنید. در مرحله بعد، باید تصمیم بگیرید که چه عنصری از بازاریابی را می‌خواهید آزمایش کنید و دو یا چند نسخه از آن را با مقادیر متفاوت ایجاد کنید. برای مثال، اگر می‌خواهید گواهینامه را در صفحه فرود خود آزمایش کنید، میتوانید نسخه A را بدون نظرات مخاطبین، نسخه B را با نظرات مخاطبین به صورت متنی و نسخه C را با نظرات مخاطبین به صورت ویدیویی ایجاد کنید.
- مخاطبان و حجم نمونه را انتخاب کنید. باید تعیین کنید که می‌خواهید چه کسانی را در آزمون بگنجانید و به چند نفر نیاز دارید تا به یک نتیجه از نظر آماری معنادار برسید.
- ترافیک را تقسیم کرده و آزمایش را انجام دهید. باید به طور تصادفی مخاطبان را تقسیم کرده و آزمون را برای مدت زمان کافی اجرا کنید.
- داده‌ها را تجزیه و تحلیل و نتیجه‌گیری کنید. در نهایت، باید داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنید و عملکرد هر یک از تغییرات را بر اساس معیار هدف مقایسه کنید. میتوانید از ابزارهایی مانند [Google Analytics]، [Kissmetrics] یا [Mixpanel] برای ردیابی و بصری سازی داده‌ها استفاده کنید.
نمونه‌های تست A/B در دیجیتال مارکتینگ
در اینجا چند نمونه از تست‌های موفق A/B در بازاریابی دیجیتال آورده شده است:
[HubSpot] با تغییر عنوان از «روز آخر» به «آخرین شانس» نرخ کلیک ایمیل مارکتینگ خود را 16٪ افزایش داد.
[Booking.com] با افزودن عناصری مانند رتبه‌بندی و نظرات کاربران، رزرو هتل‌های خود را 3 درصد افزایش داد.
[Netflix] با تغییر تصویر پس زمینه از مناظر عمومی به نمایش‌های محبوب، نرخ ثبت نام خود را 33 درصد افزایش داد.
[Spotify] با ارائه یک دوره آزمایشی رایگان و بدون نیاز به کارت اعتباری، اشتراک پریمیوم خود را 24 درصد افزایش داد.
برخی از اشتباهات رایج در تست A/B کدامند؟
تست A/B یک راه عالی برای بهینه‌سازی کمپینهای دیجیتال مارکتینگ و بهبود نرخ تبدیل است. با این حال، برخی از اشتباهات رایج وجود دارد که باید هنگام انجام تست های A/B از آنها اجتناب کنید، مانند:
- نداشتن فرضیه روشن: شما باید همیشه یک هدف مشخص و قابل اندازهگیری برای تست داشته باشید. همچنین باید دلیلی داشته باشید که چرا فکر میکنید این تغییری به نتیجه خواهد رسید. به عنوان مثال، میتوانید بگویید «میخواهم نرخ ثبتنام برای خبرنامه خود را با افزودن یک گواهی به صفحه فرود 10 درصد افزایش دهم».
- آیا ابزار تست کار میکند یا خیر: قبل از اجرای تست واقعی، باید یک تست A/A اجرا کنید تا ببینید که آیا ابزار تست دقیق و قابل اعتماد است یا خیر.
- اجرای آزمونهای موازی بدون معنی: اگر چندین آزمایش را در یک صفحه یا عنصر به طور همزمان اجرا کنید، ممکن است با نتایج متناقض یا گمراه کننده مواجه شوید.
- اجرای آزمایش خیلی کوتاه یا خیلی طولانی: قبل از اینکه آزمایش خود را به پایان برسانید، باید منتظر بمانید تا ترافیک و تبدیلهای کافی برای رسیدن به اهمیت آماری داشته باشید. اهمیت آماری به این معنی است که تفاوت بین این دو نسخه به دلیل شانس نیست، بلکه به دلیل تغییری است که شما ایجاد کردهاید.
چگونه می‌توانم اهمیت آماری را در نتایج آزمون اندازهگیری کنم؟
اهمیت آماری روشی برای اندازهگیری میزان اطمینان از این است که تفاوت بین نتایج آزمون‌ها به دلیل شانس نبوده، بلکه به دلیل تغییری است که ایجاد شده. معمولا اهمیت آماری به صورت درصد بیان میشود، مثلا 95٪، به این معنی که تنها 5٪ احتمال دارد که تفاوت تصادفی باشد.
برای محاسبه اهمیت آماری در آزمون A/B، باید از یک آزمون آماری استفاده کنید که نرخ تبدیل گروه‌های کنترل و تغییرات شما را با هم مقایسه میکند. بسته به اندازه و توزیع داده‌ه، انواع مختلفی از آزمون‌ها وجود دارد.
توجه کنید که اهمیت آماری برای نتیجه‌گیری معتبر و اعتماد به نتایج تست‌ها کافی نیست. باید عوامل دیگری مانند اندازه نمونه، میزان اثر، مدت زمان و غیره را در نظر بگیرید.
اندازه اثر در تست A/B چقدر است؟
اندازه اثر اندازهگیری میزان تفاوت بین عملکرد دو تغییر در آزمون A/B است. به عنوان مثال، اگر دو نسخه از یک صفحه فرود را آزمایش میکنید، اندازه اثر، تفاوت در نرخ تبدیل بین دو نسخه است. بسته به نوع و مقیاس داده‌ها، روش‌های مختلفی برای محاسبه و بیان اندازه اثر وجود دارد. یکی از راه‌های رایج استفاده از تفاوت نسبت نسبی است که نسبت تفاوت به مقدار پایه است.
چه ابزارهایی برای تفسیر نتایج تست A/B وجود دارد؟
برای تفسیر نتایج یک تست A/B، باید داده‌ها را تجزیه و تحلیل و تعیین کنید که آیا تفاوت آماری معنی داری بین تغییرات وجود دارد یا خیر.
ابزارهای مختلفی وجود دارند که بسته به نیاز شما می‌توانند در انجام این کار به شما کمک کنند. برخی از ابزارها عبارتند از:
Google Optimize: این یک ابزار رایگان از گوگل است که به شما امکان می‌دهد تست‌های A/B را در وب سایت خود ایجاد و اجرا کنید. این ابزار با گوگل آنالیتیکس ادغام می شود، بنابراین میتوانید به راحتی نتایج آزمون خود را ردیابی و اندازهگیری کنید. همچنین یک ویرایشگر بصری به شما ارائه می‌دهد که میتوانید بدون کدنویسی در صفحات تغییرات ایجاد کنید. میتوانید از Google Optimize برای آزمایش طرح‌بندی‌ها، عنوان‌ها، تصاویر، رنگ‌ها، دکمه‌ها و موارد دیگر استفاده کنید.
Optimizely: این ابزار یک پلتفرم جامع برای تست و شخصی‌سازی A/B ارائه می‌دهد. این ابزار ویژگی‌های پیشرفته ای مانند تقسیم‌بندی، هدف‌گذاری، محتوای پویا و تجزیه و تحلیل آزمایشی را به شما ارائه می‌دهد. میتوانید از Optimizely برای آزمایش هر چیزی از صفحات فرود، فرم‌ها، بنرها، پاپ‌آپ‌ها و موارد دیگر استفاده کنید.
VWO: ابزار است که راه حل کاملی برای تست A/B و بهینه‌سازی تبدیل ارائه می‌دهد. این ابزار یک رابط کاربر پسند دارد که به شما امکان می‌دهد تست‌ها را به راحتی ایجاد و اجرا کنید. این ابزار تست A/B دارای ویژگی‌هایی مانند نقشه های حرارتی، ثبت سشن‌ها، نظرسنجی و تجزیه و تحلیل است. میتوانید از VWO برای آزمایش عناصر مختلف وب سایت مانند عنوان‌ها، تصاویر، متن، دکمه‌ها و موارد دیگر استفاده کنید.
