تعد عملية تحسين واجهة الموقع وزيادة معدل التحويل عملية مرهقة، لذا تستلزم استخدام التقنيات المناسبة
والأدوات الفعالة لهذا الغرض.
من أهم التقنيات المستخدمة في مرحلة الاختبار هي اختبارات A/B لزيادة معدل التحويل للقيام بعملية
التحسين، وزيادة معدل التحويل سواء كان: (عمليات الشراء، والنقر على الإعلانات، وعدد التسجيلات ..
إلخ) .
تستلزم الخطوات التالية في كل مرة مجموعة من الخطوات مثل: (طرح بعض الأفكار الجديدة، وترتيب هذه
الأفكار حسب الأولوية، والقيام ببعض الاختبارات والتجارب، وتحليل البيانات الناتجة عن الاختبارات،
والتطوير واتخاذ الإجراءات اللازمة.
السطور التالية توضح تقنية من أهم التقنيات المستخدمة في مرحلة الاختبار لزيادة معدل التحويل، وهي
اختبارات A/B.
جميع المواقع على شبكة الإنترنت لديها أهداف وسبب لوجودها وخاصة مواقع التجارة الإلكترونية تريد
زواراً لشراء منتجاتها.
كل موقع تجاري يسعى لتحويل الزوار من مجرد زائرين إلى عملاء دائمين.
المعدل الذي يحوّل به الموقع زواره هو ما نسميه “معدل التحويل”، قياس أداء كل من النسختين (A أو B)
يعني قياس معدل التحويل لكل منهم.
ما هي اختبارات A/B أو الـ A/B Testing؟
اختبارات A/B هدفها الأساسي هو قياس التغيير الناتج عن تعديل متغير A وتحويله إلى متغير B، فإذا
افترضنا أنك تمتلك متجراً لبيع الملابس الرياضية، ذو واجهة تبدأ بصفحة هبوط لإقناع الزائر بالتسجيل
بالموقع للحصول على تخفيضات مدهشة، الصفحة مقسمة لثلاث مراحل، بالمرحلة الأخيرة يوجد زر
التسجيل بمتجرك، وكان من إحدى الاقتراحات هو تغيير الجملة المكتوبة على الزر من (سجل الآن) إلى
(انضم إلينا)، بهذه الحالة وبكل سهولة يمكنك معرفة أي منهما أفضل من الآخر، هل جملة ( A سجل الآن )
أم جملة( B انضم إلينا ) عن طريق القيام باختبار A/B.
ما هي فكرة عملها؟
التطبيقات والأدوات البرمجية للقيام باختبارات A/B كثيرة، لكن مبدأ عملها واحد، ففي البداية يجب عليك
أن تحدد أحد المتغيرات (A) زر أخضر، عنوان طويل، صفحة هبوط من ثلاثة أقسام، نموذج تسجيل
يتطلب ملئ 5 خانات…إلخ)، ومن ثم تقوم بتحديد المتغير الآخر وهو المتغير A بعد التعديل (B) مثلًا:
(زر أبيض، عنوان قصير، صفحة هبوط من قسمين، نموذج تسجيل من 3 خانات.. إلخ).
يتيح التطبيق أو الأداة البرمجية تحديد زمن الاختبار ولنفترض أنه شهر، تقوم الأداة البرمجية بإظهار
المتغيرين بنسبة متساوية للزوار، فإذا كان عدد الزيارات الشهرية لمتجرك 20.000 زيارة، فإن المتغير A
سيظهر لنصف هؤلاء الزوار 10.000 مرة، والمتغير B بنفس النسبة 10.000 مرة، حسب الأداة
البرمجية التي تستخدمها، ستجد تفاصيل أخرى تحتاج لتحديدها بالاختبار للحصول على نتائج أكثر دقة.
لماذا يجب عليك القيام باختبار A/B؟
اختبار A/ B يسمح لك بتحقيق استفادة وفهم للزيارات القادمة إلى موقعك، في حين أن تكلفة جلب الزيارات
عبر الإعلانات يمكن أن تكون ضخمة، فإن تكلفة زيادة التحويلات منخفضة.
بإجراء مقارنة بسيطة، فإن كلفة إجراء اختبار A/B بواسطة الأداة (Visual Website
Optimizer)يبدأ من 49$. وهي تكلفة 5 إلى 10 نقرات على Google Adwords .
العائد على الاستثمار على اختبارات A/B يمكن أن يكون ضخماً، بحيث أن تغييرات صغيرة على صفحة
الهبوط أو على الموقع يمكن أن تؤدي إلى زيادات كبيرة في توليد الزيارات و المبيعات والإيرادات.
ما الذي يمكنك اختباره؟
أي شيء تقريباً على موقعك ترى أنه يمكن أن يؤثر على سلوك الزائرين يمكن أن يكون موضوعاً
لاختبارات A/B.
- العناوين
- العناوين الفرعية
- نصوص الفقرات
- الشهادات
- نصوص الدعوة إلى المبادرة (Call to Action text)
- أزرار الدعوة إلى المبادرة (Call to Action Button)
- الروابط
- الصور
- المحتوى التلخيصي
- العقل الجمعي (Social proof)
- الذّكْر (@) على وسائل الإعلام
- الجوائز والشارات
هل يمكن أن تحسن اختبارات A/B من النتيجة النهائية؟
بمجرد جمع البيانات التجريبية، يمكنك تحديد استراتيجيات التسويق التي تعمل بشكل أفضل لشركتك
ومنتجك، وبالتالي يمكن أن يؤدي اختبار A/B الذي يتم إجراؤه باستمرار إلى تحسين صافي أرباحك بشكل
كبير، لأنك إذا كنت تعرف ما يصلح وما لا يصلح فمن الأسهل اتخاذ القرارات.
يمكنك غالبًا صياغة مواد تسويقية أكثر فعالية من البداية، فقط تذكر أن تستمر في الاختبار بانتظام لأن
فعالية أي شيء يمكن أن تتغير بمرور الوقت.
يسمح اختبار A/B بإجراء تغييرات دقيقة على تجربة المستخدم الخاصة بك أثناء جمع البيانات، مما يسمح
لك ببناء الفرضيات والتعرف بشكل على أفضل الممارسات لتحقيق هدف معين أو إثبات الخطأ في اعتماد
فكرة معينة، كل ذلك من خلال الـ A/B Testing. .
يساعد اختبار تغيير واحد في كل مرة على تحديد التغييرات التي كان لها تأثير على سلوك زوار موقعك،
وتلك التي لم تؤثر بمرور الوقت، يمكنك جمع التأثيرات التي تحتاج إلى تغيير، وإجراء تحسين لتعرف
الفرق بين التجربة الجديدة والتجربة القديمة.
ما هي مدة اختبار A/B المناسبة؟
قد يعني إعطاء وقت غير كافٍ للاختبار نتائج غير صحيحة، لأنك لم تحصل على مجموعة كبيرة من
الزوار لتكون النتائج دقيقة إحصائيًا.
يمكن أن يؤدي إجراء اختبار لفترة طويلة إلى نتائج غير صحيحة، نظرًا لوجود المزيد من المتغيرات التي
لا يمكنك التحكم فيها لطول فترة الاختبا.
تأكد من مواكبة أي شيء قد يؤثر على نتائج الاختبار، بحيث يمكنك حساب أي انحراف إحصائي عند
مراجعة نتائج اختبار A/B، وتأكد أن الأمر يستحق أن تستغرق بضعة أسابيع لإجراء الاختبارات بشكل
صحيح.
ماهو عدد المتغيرات التي يمكن استخدام اختبار A/B عليها في المرة الواحدة؟
لنفترض أنك تريد فقط اختبار العنوان، ولكن لديك ثلاثة أشكال مختلفة ممكنة، في هذه الحالة يعد إجراء
اختبار واحد وتقسيم زوار موقعك إلى ثلاث مجموعات بدلاً من مجموعتين أمرًا معقولاً، ومن المحتمل أن
يظل اختبار A/B هذه المرة أكثر كفاءة من إجراء ثلاثة اختبارات منفصلة
A مقابل B
B مقابل A
C مقابل C
يمكنك إعطاء اختبارك يومين إضافيين للتشغيل، بحيث تظل لديك نتائج كافية لتبني عليها أي استنتاجات.
يعد اختبار أكثر من شيء في وقت واحد، مثل العنوان الرئيسي والعبارة التي تحث المستخدم على اتخاذ
إجراء، اختباراً متعدد المتغيرات كما أنه أكثر تعقيداً في التشغيل ولا ننصح به.
ما الأخطاء التي يرتكبها الأشخاص عند إجراء اختبارات A/B؟
يمكن أن تقع في أخطاء قد تعود عليك بنتائج سلبية حين القيام بالإختبار وإليك البعض منها:
الكثير من الأشخاص لا يتركون الاختبارات تسير في مسارها، نظراً لأن معظم البرامج الخاصة
بإجراء هذه الاختبارات تتيح لك مشاهدة النتائج في الوقت الفعلي، فتعتمد على النتائج الغير دقيقة مع
أنه من الممكن إذا تركت الاختبار يعمل لمدة كافية، قد تحصل على نتيجة مختلفة أوثق وأكثر صلة.
النظر إلى الكثير من المقاييس، تكمن المشكلة في أنك إذا نظرت إلى مثل هذا العدد الكبير من
المقاييس في نفس الوقت؛ فأنت في خطر صنع ما يسميه الإحصائيون “لارتباطات الزائفة “، لذا
يجب أن تقرر المقاييس التي ستنظر إليها قبل تنفيذ التجربة واختيار القليل منها.
يميل الكثيرون إلى تجربة الاختبار مرة، ولكن حتى مع وجود نتيجة ذات دلالة إحصائية، هناك
احتمال كبير لحدوث خطأ، ما لم تعيد الاختبار من حين لآخر، لا تستبعد احتمال أن تكون مخطئًا.
حيث يمكن أن تحدث الإيجابيات الكاذبة لعدة أسباب على سبيل المثال، على الرغم من أنه قد يكون هناك
احتمال ضئيل في أن تكون أي نتيجة A/B معينة مدفوعة بالصدفة العشوائية إذا أجريت الكثير من
اختبارات A/B، فإن فرص أن تكون نتيجة واحدة على الأقل من نتائجك خاطئة تزداد بسرعة.
باختصار
اختبارات A/B طريقة جيدة لاتخاذ قرار بتحسين شيء معين بواجهة الموقع أو نماذج التسجيل أو حتى
بصفحات الهبوط، يمكنك الاستفادة منها لمضاعفة معدل التحويل عدة مرات.
