البيانات تغلب الآراء في كل مرة.
اختبار A/B (يُسمى أيضًا الاختبار المقسم) هو ممارسة لمقارنة نسختين من صفحة الويب أو البريد الإلكتروني أو الإعلان لتحديد أيهما يحقق أداءً أفضل. وفقا لتقرير صدر عام 2025 من قبل شركة Optimizely، فإن الشركات التي تجري ما لا يقل عن 50 اختبار أ/ب سنويا تحقق نموا في الإيرادات أعلى بمقدار 2.5 مرة من تلك التي تجري أقل من 10. ولكن تشغيل الاختبارات بشكل غير صحيح يؤدي إلى نتائج مضللة يمكن أن تكلف أكثر من عدم الاختبار على الإطلاق.
في x13apps، نقوم بإجراء مئات الاختبارات سنويًا لعملائنا. إليك منهجيتنا للتجارب التي يمكنك الوثوق بها.
صياغة فرضية واضحة
يبدأ كل اختبار بفرضية، وليس بتخمين عشوائي. تتكون الفرضية الجيدة من ثلاثة أجزاء: التغيير، والتأثير المتوقع، والمنطق. مثال: "سيؤدي تغيير زر CTA من الأخضر إلى الأحمر إلى زيادة نسبة النقر إلى الظهور بنسبة 15% لأن اللون الأحمر يخلق حالة من الإلحاح ويتناقض بشكل أفضل مع خلفيتنا البيضاء." ويربط المنطق التغيير بمبدأ نفسي أو بصيرة سلوك المستخدم.
تستند الفرضيات على البيانات: خرائط التمثيل اللوني التي توضح أن المستخدمين لم يزروا الزر، أو التحليلات التي توضح الانقطاع في صفحة معينة، أو تعليقات العملاء التي تشير إلى الارتباك. الاختبارات التي لا تحتوي على فرضيات تؤدي إلى نتائج لا يمكنك التصرف بناءً عليها. حتى عندما تتعلم شيئًا ما، فإنك لا تعرف سبب نجاحه أو كيفية تطبيقه في مكان آخر.
تصميم للأهمية الإحصائية
وتعني الأهمية الإحصائية أن النتيجة من غير المرجح أن تكون قد حدثت عن طريق الصدفة. الحد القياسي هو الثقة بنسبة 95%، مما يعني أن هناك احتمال بنسبة 5% فقط أن تكون النتيجة عشوائية. استخدم حاسبة حجم العينة قبل بدء الاختبار لتحديد عدد الزوار الذين تحتاجهم. يعد إجراء الاختبارات باستخدام عينة صغيرة جدًا هو الخطأ الأكثر شيوعًا في اختبار A/B.
ضع في اعتبارك معدل التحويل الأساسي الخاص بك والحد الأدنى من التأثير الذي يهمك والذي يمكن اكتشافه. يحتاج الموقع الذي يبلغ معدل التحويل فيه 1% إلى المزيد من الزيارات للوصول إلى الأهمية مقارنة بالموقع الذي يبلغ معدل التحويل فيه 5%. لا تلقي نظرة خاطفة على النتائج وتتوقف مبكرًا، فالتوقف المبكر يبطل الصلاحية الإحصائية. دع الاختبارات تجري مسارها الكامل حتى لو بدت النتائج واضحة بعد يومين.
اختبار متغير واحد في كل مرة
يتطلب الاختبار متعدد المتغيرات (اختبار تغييرات متعددة في وقت واحد) زيادة كبيرة في عدد الزيارات والوقت. بالنسبة لمعظم الشركات، يعد اختبار أ/ب لمتغير واحد لكل تجربة أكثر عملية ويؤدي إلى نتائج أكثر وضوحًا. قم بتغيير عنصر واحد: العنوان أو الصورة أو لون الزر أو طول النموذج أو التخطيط. اعزل المتغير حتى تعرف بالضبط سبب الاختلاف.
إذا كنت تريد اختبار تصميم صفحة جديد تمامًا، فقم بإجراء اختبار A/B لمقارنة الإصدار الحالي بالإصدار الجديد ككل. ثم تابع باختبارات العناصر الفردية لفهم التغييرات المحددة التي أدت إلى التحسين. يبني هذا النهج متعدد الطبقات المعرفة التي تتراكم بمرور الوقت.
توثيق وتطبيق الدروس
تضيف نتيجة الاختبار - سواء كانت فائزة أو خاسرة - إلى قاعدة معارفك. توثيق الفرضية والنتائج ومستوى الأهمية والتفسير. مشاركة النتائج عبر الفريق. تطبيق التغييرات الفائزة بشكل دائم. استخدم الدروس المستفادة من اختبار واحد لإبلاغ الفرضية التالية. الشركات التي تبني ثقافة الاختبار ترى النتائج تتضاعف بشكل كبير على مر السنين. في x13apps، نقوم بدمج اختبار A/B في كل مشاركة للعميل لضمان اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. لمعرفة المزيد عن التسويق المبني على الأدلة، اقرأ موقعنادليل التسويق المبني على البيانات.