8 مرحله + تست A/B چیست؟ 24 نکته

آزمایش A/B روشی است برای مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب یا برنامه برای تعیین اینکه کدام یک از نظر تعامل کاربر یا نرخ تبدیل عملکرد بهتری دارند. این یک آزمایش کنترل شده است که در آن دو نوع A و B به طور همزمان به مجموعه های مشابهی از کاربران ارائه می شود. هدف این است که مشخص شود کدام نوع نتایج مطلوب تری ایجاد می کند و بر اساس نتایج تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ می شود.

فرآیند انجام تست A/B معمولاً شامل 8 مرحله زیر است:

1. هدف را شناسایی کنید: هدف یا معیار خاصی را که می‌خواهید از طریق تست A/B بهبود دهید، تعیین کنید. این می تواند افزایش نرخ کلیک، بهبود نرخ تبدیل، کاهش نرخ پرش و غیره باشد.
2. فرضیه ای را فرموله کنید: فرضیه ای در مورد اینکه چگونه تغییر یک عنصر خاص در صفحه وب یا برنامه شما بر رفتار کاربر تأثیر می گذارد ایجاد کنید. برای مثال، تغییر رنگ دکمه فراخوان ممکن است نرخ کلیک را افزایش دهد.
3. ایجاد تغییرات: دو نسخه مختلف از صفحه وب یا برنامه خود را ایجاد کنید که فقط یک عنصر بین آنها متفاوت است. این می‌تواند شامل اصلاح سرفصل‌ها، طرح‌بندی‌ها، تصاویر، دکمه‌ها یا هر عنصر دیگری باشد که می‌خواهید آزمایش کنید.
4. تقسیم ترافیک: بازدیدکنندگان وب سایت یا کاربران برنامه خود را به طور تصادفی به دو گروه تقسیم کنید: یک گروه نسخه A (اصلی یا کنترل) را می بیند و گروه دیگر نسخه B (تنوع). بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که هر دو گروه از نظر خصوصیات و رفتارهایشان از نظر آماری مشابه هستند.
5. آزمایش را اجرا کنید: تست A/B را اجرا کنید و داده‌هایی را در مورد تعاملات کاربر با هر گونه جمع‌آوری کنید. این را می توان با استفاده از ابزارهای تخصصی تست A/B انجام داد که معیارهایی مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل، مدت جلسه یا هر نقطه داده مرتبط دیگری را ردیابی می کند.
6. تعیین حجم نمونه: حجم نمونه لازم را برای به دست آوردن نتایج آماری معنی دار محاسبه کنید. این تضمین می‌کند که تفاوت‌های مشاهده‌شده بین گونه‌ها ناشی از شانس نیست، بلکه منعکس‌کننده تفاوت‌های عملکرد واقعی است.
7. تجزیه و تحلیل نتایج: داده های جمع آوری شده را ارزیابی کنید تا مشخص کنید کدام نوع در دستیابی به هدف مورد نظر بهتر عمل می کند. تجزیه و تحلیل آماری اغلب برای تعیین اهمیت تفاوت های مشاهده شده استفاده می شود.
8. پیاده سازی نوع برنده: اگر یکی از انواع به وضوح از دیگری برتری دارد، آن را به عنوان نسخه پیش فرض جدید اجرا کنید. با این حال، نظارت مداوم و تکرار بر روی وب سایت یا برنامه برای بهینه سازی بیشتر عملکرد آن بسیار مهم است.

در اینجا 24 نکته وجود دارد که باید هنگام انجام تست A/B در نظر بگیرید:

1. تمرکز روی یک عنصر منفرد: برای ارزیابی دقیق تأثیر آن بر رفتار کاربر، هر بار فقط یک عنصر را آزمایش کنید.
2. با عناصر تاثیرگذار شروع کنید: با آزمایش عناصری که احتمالاً تأثیر قابل‌توجهی بر میزان تعامل کاربر یا نرخ تبدیل دارند، شروع کنید.
3. معیارهای موفقیت را تعریف کنید: شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را که موفقیت آزمون A/B شما را تعیین می‌کنند، به وضوح تعریف کنید.
4. تغییرات کوچک و بزرگ را آزمایش کنید: با ترفندهای ظریف و همچنین تغییرات شدیدتر آزمایش کنید تا ببینید چه چیزی بهترین کار را انجام می دهد.
5. زمان کافی به آزمون‌ها بدهید: قبل از نتیجه‌گیری، زمان کافی را در اختیار کاربران بگذارید تا با هر دو نسخه تعامل داشته باشند.
6. فصلی را در نظر بگیرید: عوامل فصلی یا زمانی را که ممکن است بر رفتار کاربر در طول دوره آزمایشی تأثیر بگذارد، در نظر بگیرید.
7. مخاطبان خود را تقسیم بندی کنید: نتایج را بر اساس بخش های مختلف کاربر (به عنوان مثال، جمعیت شناسی، مکان) تجزیه و تحلیل کنید تا اطلاعات بینش خاص هر گروه را کشف کنید.
8. بهینه سازی تلفن همراه را در اولویت قرار دهید: با توجه به شیوع روزافزون دستگاه های تلفن همراه، مطمئن شوید که تست های A/B شما شامل کاربران تلفن همراه می شود و نیازها و رفتارهای منحصر به فرد آنها را در نظر می گیرند.
9. جلوگیری از تعصب در انتخاب نمونه: به طور تصادفی کاربران را به انواع مختلف اختصاص دهید تا سوگیری انتخاب را به حداقل برسانید.
10. اهرم آماری معنادار: از روش‌های آماری برای تعیین اینکه آیا تفاوت‌های مشاهده‌شده بین متغیرها از نظر آماری معنادار هستند یا صرفاً ناشی از شانس هستند، استفاده کنید.
11. اثرات بلند مدت را در نظر بگیرید: ارزیابی کنید که چگونه تغییرات ایجاد شده در طول آزمایش A/B ممکن است بر رفتار بلندمدت کاربر یا ادراک برند تأثیر بگذارد.
12. آزمون‌های خود را مستند کنید: تمام آزمون‌های A/B انجام‌شده، از جمله فرضیه، تغییرات آزمایش‌شده و نتایج به‌دست‌آمده را ثبت کنید. این امر به اشتراک گذاری دانش را تسهیل می کند و از آزمایش های مکرر جلوگیری می کند.
13. تست در حین سلامدوره‌های gh-traffic: زمانی که ترافیک وب‌سایت یا برنامه در اوج است، آزمایش‌هایی را انجام دهید تا داده‌ها را سریع‌تر جمع‌آوری کنید.
14. تجربه کاربر را در نظر بگیرید: اطمینان حاصل کنید که هر دو نوع تجربه کاربری یکپارچه و ثابتی را برای جلوگیری از نتایج سوگیری ارائه می‌دهند.
15. تکرار و اصلاح: به طور مداوم در مورد فرآیند تست A/B خود تکرار کنید، و بینش های به دست آمده از آزمایش های قبلی را برای بهبود آزمایش های آینده ترکیب کنید.
16. معیارهای ثانویه را پایش کنید: در حالی که روی هدف اصلی تمرکز می‌کنید، به معیارهای ثانویه‌ای که ممکن است تحت‌تاثیر تغییرات قرار گیرند، توجه داشته باشید و بینش‌های بیشتری ارائه دهید.
17. فقط به میانگین‌ها تکیه نکنید: تأثیر آزمایش A/B را در بخش‌های مختلف کاربر یا گروه‌های مختلف تجزیه و تحلیل کنید تا الگوها یا تغییرات پنهان را کشف کنید.
18. عوامل روانشناختی را در نظر بگیرید: هنگام طراحی تغییرات، اصول روان‌شناختی مانند اثبات اجتماعی، کمبود یا سوگیری‌های شناختی را در نظر بگیرید.
19. آزمایش در کانال‌های مختلف: آزمایش A/B را فراتر از وب‌سایت یا برنامه خود به سایر کانال‌های بازاریابی مانند کمپین‌های ایمیل یا تبلیغات گسترش دهید.
20. آزمایش چند متغیره را در نظر بگیرید: هنگامی که می‌خواهید چندین عنصر را به طور همزمان آزمایش کنید، آزمایش چند متغیره را بررسی کنید، اما به الزامات اندازه نمونه توجه داشته باشید.
21. شخصی‌سازی اهرمی: از داده‌های کاربر و تقسیم‌بندی برای ارائه تجربیات شخصی‌شده و تطبیق تست‌های A/B برای بخش‌های خاص مخاطب استفاده کنید.
22. نتایج را با ذینفعان به اشتراک بگذارید: یافته‌ها و پیامدهای آزمون‌های A/B را با ذینفعان مربوطه به اشتراک بگذارید تا تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در سراسر سازمان تقویت کنید.
23. با بهترین شیوه‌های صنعت همراه باشید: از روندهای نوظهور، روش‌شناسی و بهترین روش‌ها در تست A/B به‌روز باشید تا مطمئن شوید که از مؤثرترین تکنیک‌ها استفاده می‌کنید.
24. آزمایش مداوم: تست A/B باید یک فرآیند مداوم باشد تا یک رویداد یکبار مصرف. به طور منظم ایده های جدید را آزمایش کنید و روی عناصر موجود برای بهینه سازی تجربیات کاربر تکرار کنید.

3 انتشارات مرجع معتبر یا نام دامنه مورد استفاده در پاسخ به این سوال:

1. Optimizely: Optimizely یک پلت فرم تست A/B شناخته شده است که بینش های صنعتی، بهترین شیوه ها و مطالعات موردی مربوط به آزمایش و بهینه سازی تبدیل را ارائه می دهد.
2. Google Optimize: Google Optimize یک ابزار تست A/B و شخصی‌سازی رایگان است که توسط Google ارائه می‌شود. وب سایت و اسناد آنها منابع ارزشمندی را در مورد روش ها و تکنیک های تست A/B ارائه می دهد.
3. CXL: CXL یک پلت فرم آنلاین است که بر بازاریابی و بهینه سازی مبتنی بر داده تمرکز دارد. آنها راهنماها، مقالات و دوره های جامعی را در مورد تست A/B، بهینه سازی تبدیل، و موضوعات مرتبط ارائه می دهند.