الدليل الكامل لاختبار A / B: نصائح الخبراء من Google و HubSpot والمزيد

ربما لم تكن هذه هي المرة الأولى التي تقرأ فيها عن اختبار A / B. قد تقوم بالفعل باختبار أ / ب سطور موضوع بريدك الإلكتروني أو منشوراتك على وسائل التواصل الاجتماعي.

على الرغم من حقيقة أنه قيل الكثير حول اختبار A / B في مجال التسويق ، لا يزال الكثير من الناس يخطئون. النتائج؟ الأشخاص الذين يتخذون قرارات تجارية كبيرة بناءً على نتائج غير دقيقة من اختبار غير لائق.

غالبًا ما يتم تبسيط اختبار A / B بشكل مفرط ، لا سيما في المحتوى المكتوب لأصحاب المتاجر. ستجد أدناه كل ما تحتاج إلى معرفته للبدء في أنواع مختلفة من اختبار A / B للتجارة الإلكترونية ، موضحًا بأكبر قدر ممكن من الوضوح.

ما هو اختبار A / B؟

اختبار A / B ، الذي يشار إليه أحيانًا باسم اختبار الانقسام ، هو عملية مقارنة نسختين من نفس صفحة الويب أو البريد الإلكتروني أو الأصول الرقمية الأخرى لتحديد أيهما يعمل بشكل أفضل.

تسمح لك هذه العملية بالإجابة على أسئلة العمل المهمة ، وتساعدك على تحقيق المزيد من الإيرادات من حركة المرور التي لديك بالفعل ، وتضع الأساس لاستراتيجية تسويق مستنيرة بالبيانات.

تعرف على المزيد: كيفية إجراء تحليل SWOT لعملك

كيف يعمل اختبار أ / ب

عند استخدام اختبار A / B في سياق التسويق ، فإنك تعرض 50٪ من الزائرين الإصدار A من الأصل الخاص بك (دعنا نسمي هذا "التحكم") ، و 50٪ من الزوار الإصدار B (دعنا نسمي هذا "البديل").

الإصدار الذي ينتج عنه أعلى معدل تحويل هو الفائز. على سبيل المثال ، لنفترض أن المتغير (الإصدار ب) حقق أعلى معدل تحويل. ستعلن بعد ذلك أنه الفائز وتدفع 100٪ من الزوار إلى البديل.

بعد ذلك ، يصبح المتغير هو عنصر التحكم الجديد ، ويجب عليك تصميم متغير جديد.

من الجدير بالذكر أن معدل تحويل اختبار A / B هو مقياس غير كامل للنجاح. لماذا ا؟ يمكنك زيادة معدل التحويل الخاص بك على الفور عن طريق جعل كل شيء في متجرك مجانيًا. بالطبع ، هذا قرار تجاري سيء.

لهذا السبب يجب عليك تتبع قيمة التحويل وصولاً إلى صوت رنين السجل النقدي.

قائمة القراءة المجانية: تحسين التحويل للمبتدئين

حوّل المزيد من زوار الموقع إلى عملاء من خلال الحصول على دورة تدريبية مكثفة في تحسين التحويل. قم بالوصول إلى قائمتنا المجانية المنسقة للمقالات عالية التأثير أدناه.

احصل على قائمة القراءة المجانية

احصل على قائمة القراءة الخاصة بـ "تحسين التحويل" في بريدك الوارد مباشرة.

أوشكت على الانتهاء: الرجاء إدخال بريدك الإلكتروني أدناه للوصول الفوري.

عنوان بريد الكتروني احصل على التحديثات

سنرسل لك أيضًا تحديثات حول الأدلة التعليمية الجديدة وقصص النجاح من Shopify النشرة الإخبارية. نحن نكره الرسائل الاقتحامية (SPAM) ونعدك بالحفاظ على أمان عنوان بريدك الإلكتروني.

شكرا على الإشتراك. ستبدأ في تلقي نصائح وموارد مجانية قريبًا. في غضون ذلك ، ابدأ في بناء متجرك مع نسخة تجريبية مجانية مدتها 14 يومًا من Shopify.

البدء

ما هو اختبار A / B / n؟

باستخدام اختبار A / B / n ، يمكنك اختبار أكثر من متغير مقابل عنصر التحكم. لذلك ، بدلاً من إظهار 50٪ من الزائرين التحكم و 50٪ من الزوار المتغير ، قد تُظهر 25٪ من الزائرين عنصر التحكم ، و 25٪ البديل الأول ، و 25٪ البديل الثاني ، و 25٪ البديل الثالث.

ملاحظة: يختلف هذا عن الاختبار متعدد المتغيرات ، والذي يتضمن أيضًا متغيرات متعددة. عند إجراء اختبارات متعددة المتغيرات ، فأنت لا تختبر متغيرات متعددة فحسب ، بل تختبر عناصر متعددة أيضًا ، مثل اختبار A / B لاختبار UX أو اختبار انقسام SEO. الهدف هو معرفة المجموعة الأفضل أداءً.

ستحتاج إلى الكثير من حركة المرور لإجراء اختبارات متعددة المتغيرات ، بحيث يمكنك تجاهلها في الوقت الحالي.

ما هي المدة التي يجب أن تجري فيها اختبارات أ / ب؟

قم بإجراء اختبار A / B الخاص بك لدورة عمل كاملة واحدة على الأقل ، من الناحية المثالية. لا تتوقف عن الاختبار لمجرد أنك وصلت إلى الأهمية. ستحتاج أيضًا إلى تلبية حجم العينة المحدد مسبقًا. أخيرًا ، لا تنس إجراء جميع الاختبارات بزيادات أسبوع كامل.

لماذا دورتين كاملتين للأعمال؟ للمبتدئين:

1. يمكنك حساب مشتري "أنا بحاجة إلى التفكير في الأمر".
2. يمكنك حساب جميع مصادر حركة المرور المختلفة (Facebook ، النشرة الإخبارية عبر البريد الإلكتروني ، البحث العضوي ، إلخ.)
3. يمكنك تفسير الحالات الشاذة. على سبيل المثال ، النشرة الإخبارية الخاصة بك يوم الجمعة عبر البريد الإلكتروني.

إذا كنت قد استخدمت أي نوع من A / B أو أداة اختبار الصفحة المقصودة ، فمن المحتمل أن تكون على دراية بالأيقونة الخضراء الصغيرة "ذات الأهمية الإحصائية".

بالنسبة للكثيرين ، للأسف ، هذه هي العلامة العامة لـ "الاختبار جاهز ، أطلق عليه". كما ستتعرف على المزيد حول ما يلي ، لا يعني الوصول إلى أهمية إحصائية لاختبار A / B أنه يجب عليك إيقاف الاختبار.

وحجم عينتك المحددة سلفا؟ إنه ليس مخيفًا كما يبدو. افتح آلة حاسبة لحجم العينة ، مثل هذه من إيفان ميلر.

تشير هذه العملية الحسابية إلى أنه إذا كان معدل التحويل الحالي لديك هو 5٪ وتريد أن تكون قادرًا على اكتشاف تأثير بنسبة 15٪ ، فأنت بحاجة إلى عينة من 13533 لكل اختلاف. لذلك ، في المجموع ، هناك حاجة إلى أكثر من 25000 زائر إذا كان اختبار A / B قياسيًا.

شاهد ما يحدث إذا كنت تريد اكتشاف تأثير أصغر:

كل ما تغير هو الحد الأدنى من التأثير القابل للاكتشاف (MDE). لقد انخفضت من 15٪ إلى 8٪. في هذه الحالة ، أنت بحاجة إلى عينة من 47127 لكل اختلاف. لذلك ، في المجموع ، هناك حاجة إلى ما يقرب من 100000 زائر إذا كان اختبار A / B قياسيًا.

سواء كنت تقوم باختبار A / B لاختبار UX أو SEO ، يجب حساب حجم عينتك مقدمًا ، قبل بدء الاختبار. لا يمكن أن يتوقف اختبارك ، حتى لو وصل إلى الأهمية ، حتى يتم الوصول إلى حجم العينة المحدد مسبقًا. إذا كان الأمر كذلك ، فإن الاختبار غير صالح.

لهذا السبب لا يمكنك اتباع أفضل الممارسات بلا هدف ، مثل "التوقف بعد 100 تحويل".

من المهم أيضًا إجراء اختبارات بزيادات الأسبوع بالكامل. يمكن أن تتغير حركة المرور الخاصة بك بناءً على يوم الأسبوع والوقت من اليوم ، لذلك ستحتاج إلى التأكد من تضمين كل يوم من أيام الأسبوع.

لماذا يجب عليك اختبار أ / ب؟

لنفترض أنك تنفق 100 دولار على إعلانات Facebook لإرسال 10 أشخاص إلى موقعك. متوسط ​​قيمة الطلب هو 25 دولارًا. ثمانية من هؤلاء الزوار يغادرون دون شراء أي شيء ، والآخران ينفقان 25 دولارًا لكل منهما. النتائج؟ لقد خسرت 50 دولارًا.

لنفترض الآن أنك تنفق 100 دولار على إعلانات Facebook لإرسال 10 أشخاص إلى موقعك. لا يزال متوسط ​​قيمة الطلب 25 دولارًا. هذه المرة ، على الرغم من ذلك ، يغادر خمسة فقط من هؤلاء الزوار دون شراء أي شيء ، بينما ينفق الخمسة الآخرون 25 دولارًا لكل منهم. النتائج؟ لقد ربحت 25 دولارًا.

هذا واحد من أبسط أمثلة اختبار A / B ، بالطبع. ولكن عن طريق زيادة معدل التحويل في الموقع ، فقد جعلت نفس حركة المرور أكثر قيمة.

يساعدك اختبار A / B للصور والنسخ أيضًا في الكشف عن الرؤى ، سواء أكان اختبارك يفوز أو يخسر. هذه القيمة قابلة للتحويل للغاية. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد نظرة ثاقبة حول كتابة الإعلانات من اختبار A / B لوصف المنتج في إعلام عرض القيمة أو فيديو المنتج أو أوصاف المنتج الأخرى.

لا يمكنك أيضًا تجاهل القيمة الكامنة في التركيز على التحسين المستمر لفعالية متجرك.

هل يجب أن تخضع لاختبار أ / ب؟

ليس بالضرورة. إذا كنت تقوم بتشغيل موقع ذي حركة مرور منخفضة أو تطبيق ويب أو جوال ، فمن المحتمل ألا يكون اختبار A / B هو أفضل جهد تحسين بالنسبة لك. من المحتمل أن ترى عائدًا أعلى على الاستثمار (ROI) من إجراء اختبار المستخدم أو التحدث إلى عملائك ، على سبيل المثال.

على الرغم من الاعتقاد السائد ، فإن تحسين معدل التحويل لا يبدأ وينتهي بالاختبار.

ضع في اعتبارك الأرقام من حاسبة حجم العينة أعلاه. 47127 زائرًا لكل شكل لاكتشاف تأثير بنسبة 8٪ إذا كان معدل التحويل الأساسي هو 5٪. لنفترض أنك تريد اختبار صفحة منتج. هل تستقبل ما يقرب من 100000 زائر في غضون أسبوعين إلى أربعة أسابيع؟

لماذا من أسبوعين إلى أربعة أسابيع؟ تذكر أننا نريد إجراء اختبارات لدورتي عمل كاملتين على الأقل. عادة ، هذا يعمل لمدة أسبوعين إلى أربعة أسابيع. الآن ربما تفكر ، "لا مشكلة ، شانيل ، سأجري الاختبار لمدة تزيد عن أسبوعين إلى أربعة أسابيع للوصول إلى حجم العينة المطلوب." هذا لن ينجح أيضًا.

كما ترى ، كلما طالت مدة تشغيل الاختبار ، زادت قابليته لتهديدات الصلاحية الخارجية وعينة التلوث. على سبيل المثال ، قد يحذف الزوار ملفات تعريف الارتباط الخاصة بهم وينتهي بهم الأمر بإعادة إدخالهم في اختبار A / B كزائر جديد. أو يمكن لأي شخص التبديل من هاتفه المحمول إلى سطح المكتب ورؤية شكل بديل.

بشكل أساسي ، السماح بإجراء اختبارك لفترة طويلة يعد أمرًا سيئًا مثل عدم تركه يعمل لفترة كافية.

يستحق الاختبار الاستثمار في المتاجر التي يمكنها تلبية حجم العينة المطلوب في غضون أسبوعين إلى أربعة أسابيع. المتاجر التي لا يمكنها التفكير في أشكال أخرى من التحسين حتى تزداد حركة المرور الخاصة بها.

توافق جوليا ستاروستينكو ، عالمة البيانات في Shopify ، موضحة:

جوليا ستاروستينكو ، Shopify

”التجربة ممتعة! لكن من المهم التأكد من دقة النتائج.

اسأل نفسك: هل جمهورك كبير بما يكفي؟ هل جمعت بيانات كافية؟ من أجل تحقيق دلالة إحصائية حقيقية (ضمن إطار زمني معقول) ، يجب أن يكون حجم الجمهور كبيرًا بما يكفي ".

ما الذي يجب عليك اختبار أ / ب؟

لا أستطيع أن أخبرك بما يجب عليك اختباره أ / ب. اعلم اعلم. من المؤكد أنه سيجعل حياتك أسهل إذا كان بإمكاني إعطائك قائمة تضم 99 شيئًا لاختبارها الآن. لا يوجد نقص في المسوقين المستعدين للقيام بذلك مقابل النقرات.

الحقيقة هي أن الاختبارات الوحيدة التي تستحق التشغيل هي الاختبارات التي تستند إلى بياناتك الخاصة. لا يمكنني الوصول إلى بياناتك وعملائك وما إلى ذلك ، ولا أي شخص يقوم برعاية تلك القوائم الضخمة لأفكار اختبار A / B. لا أحد منا يمكنه إخبارك بشكل هادف بما يجب اختباره.

الاختبارات الوحيدة التي تستحق إجراء اختبارات تستند إلى بياناتك الخاصة.

بدلاً من ذلك ، أشجعك على الإجابة على هذا السؤال بنفسك من خلال التحليل النوعي والكمي. بعض الأمثلة الشائعة لاختبار A / B هي:

• التحليل الفني. هل يتم تحميل متجرك بشكل صحيح وسريع على كل متصفح؟ على كل جهاز؟ قد يكون لديك iPhone 11 جديدًا لامعًا ، لكن شخصًا ما في مكان ما لا يزال يهز Motorola Razr منذ عام 2005. إذا كان موقعك لا يعمل بشكل صحيح وسريع ، فمن المؤكد أنه لا يتم تحويله كما ينبغي.

• المسوحات في الموقع. تنبثق هذه بينما يتصفح زوار متجرك. على سبيل المثال ، قد يسأل استطلاع في الموقع الزائرين الذين كانوا على نفس الصفحة لفترة من الوقت إذا كان هناك أي شيء يمنعهم من إجراء عملية شراء اليوم. إذا كان الأمر كذلك، فما هو؟ يمكنك استخدام هذه البيانات النوعية لتحسين نسختك ومعدل التحويل.

• مقابلات العملاء. لا شيء يمكن أن يحل محل الاتصال بالهاتف والتحدث إلى عملائك. لماذا اختاروا متجرك على المتاجر المنافسة؟ ما المشكلة التي كانوا يحاولون حلها عند وصولهم إلى موقعك؟ هناك مليون سؤال يمكنك طرحها للوصول إلى جوهر عملائك ولماذا يشترون منك حقًا .

• استطلاعات العملاء. استطلاعات العملاء هي استطلاعات كاملة يتم إجراؤها للأشخاص الذين أجروا عملية شراء بالفعل (على عكس الزوار). عند تصميم استطلاع ، تريد التركيز على: تعريف عملائك ، وتحديد مشاكلهم ، وتحديد التردد لديهم قبل الشراء ، وتحديد الكلمات والعبارات التي يستخدمونها لوصف متجرك.

• تحليل التحليلات. هل أدوات التحليلات الخاصة بك تتتبع بياناتك وتبلغ عنها بشكل صحيح؟ قد يبدو هذا سخيفًا ، لكنك ستندهش من عدد أدوات التحليل التي تم تكوينها بشكل غير صحيح. تحليل التحليلات هو كل شيء عن معرفة كيف يتصرف زوار موقعك. على سبيل المثال ، قد تركز على مسار التحويل. أين توجد أكبر تسريبات قمع التحويل الخاصة بك؟ بمعنى آخر ، أين ينسحب معظم الناس من مسار التحويل؟ هذا مكان جيد لبدء الاختبار.

• اختبار المستخدم. هذا هو المكان الذي تشاهد فيه أشخاصًا حقيقيين في تجربة مدفوعة الأجر ومحكومة يحاولون أداء المهام على موقعك. على سبيل المثال ، قد تطلب منهم العثور على لعبة فيديو في نطاق 40-60 دولارًا وإضافتها إلى عربة التسوق الخاصة بهم. أثناء قيامهم بهذه المهام ، يروون أفكارهم وأفعالهم بصوت عالٍ.

• إعادة الجلسة. تشبه عمليات إعادة عرض الجلسة اختبار المستخدم ، ولكنك الآن تتعامل مع أشخاص حقيقيين بأموال حقيقية ونية حقيقية للشراء. ستشاهد الزائرين الفعليين يتنقلون في موقعك. ما الذي يجدون صعوبة في العثور عليه؟ أين يصابون بالإحباط؟ أين يبدون مرتبكين؟

هناك أنواع إضافية من البحث أيضًا ، ولكن ابدأ باختيار أفضل منهجية اختبار أ / ب لك. إذا قمت بتشغيل بعضها ، فستحصل على قائمة غسيل ضخمة من الأفكار المستندة إلى البيانات التي تستحق الاختبار. أضمن أن قائمتك ستجلب لك قيمة أكبر من أي مقال "99 شيئًا يجب اختباره الآن".

تحديد أولويات أفكار اختبار A / B

تعد القائمة الضخمة لأفكار اختبار A / B مثيرة ، ولكنها ليست مفيدة تمامًا لتحديد ما يجب اختباره. من أين تبدأ؟ وهنا يأتي دور تحديد الأولويات.

هناك عدد قليل من أطر تحديد الأولويات الشائعة التي يمكنك استخدامها:

• جليد. يرمز ICE إلى التأثير والثقة والسهولة. يتلقى كل عامل من هذه العوامل ترتيبًا من 1 إلى 10. على سبيل المثال ، إذا كان بإمكانك إجراء الاختبار بنفسك بسهولة دون مساعدة من مطور أو مصمم ، فقد تمنح السهولة ثمانية. أنت تستخدم حكمك هنا ، وإذا كان لديك أكثر من شخص يقوم بإجراء الاختبارات ، فقد تصبح التصنيفات ذاتية للغاية. من المفيد أن يكون لديك مجموعة من الإرشادات للحفاظ على موضوعية الجميع.

• فطيرة. PIE تعني الإمكانات والأهمية والسهولة. مرة أخرى ، يتلقى كل عامل ترتيبًا من 1 إلى 10. على سبيل المثال ، إذا وصل الاختبار إلى 90٪ من حركة المرور الخاصة بك ، فيمكنك إعطاء الأهمية ثمانية. PIE ذاتية مثل ICE ، لذا يمكن أن تكون الإرشادات مفيدة لهذا الإطار أيضًا.

• PXL. PXL هو إطار تحديد الأولويات من CXL. إنه مختلف قليلاً وأكثر قابلية للتخصيص ، مما يفرض قرارات أكثر موضوعية. بدلاً من ثلاثة عوامل ، ستجد أسئلة بنعم / لا وسؤال سهل التنفيذ. على سبيل المثال ، قد يسأل إطار العمل: "هل الاختبار مصمم لزيادة الدافع؟" إذا كانت الإجابة بنعم ، فستحصل على 1. إذا كانت الإجابة لا ، فستحصل على 0. يمكنك معرفة المزيد حول إطار العمل هذا وتنزيل جدول البيانات هنا.

لديك الآن فكرة من أين تبدأ ، ولكن يمكن أن تساعدك أيضًا في تصنيف أفكارك. على سبيل المثال ، خلال بعض أبحاث التحويل التي أجريتها مؤخرًا ، استخدمت ثلاث فئات: التنفيذ والتحقيق والاختبار.

• ينفذ. افعل ذلك. إنه مكسور أو واضح.
• يفتش. يتطلب مزيدًا من التفكير لتحديد المشكلة أو تضييق نطاق الحل.
• اختبار. الفكرة سليمة والبيانات واعية. قم بتجريبه!

بين هذا التصنيف وتحديد الأولويات ، أنت مضبوط.

دورة مكثفة في إحصائيات اختبار A / B

قبل إجراء اختبار ، من المهم البحث في الإحصائيات. أعلم أن الإحصائيات ليست مفضلة لدى المعجبين ، لكن فكر في هذا على أنه الدورة التدريبية المطلوبة التي تتأخر فيها للتخرج.

الإحصائيات جزء كبير من اختبار أ / ب. لحسن الحظ ، جعلت أدوات اختبار A / B وبرامج الاختبار المنقسمة مهمة المُحسِّن أسهل ، لكن الفهم الأساسي لما يحدث خلف الكواليس أمر بالغ الأهمية لتحليل نتائج الاختبار لاحقًا.

يوضح أليكس بيركيت ، مدير تسويق النمو في HubSpot:

أليكس بيركيت ، HubSpot

"الإحصائيات ليست عددًا سحريًا من التحويلات أو" نجاح "ثنائي! أو "الفشل". إنها عملية تُستخدم لاتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين وتقليل المخاطر من خلال محاولة تقليل الضبابية حول نتيجة قرار معين.

"مع أخذ ذلك في الاعتبار ، أعتقد أنه من الضروري للغاية معرفة الأساسيات: ما هو المتوسط ​​، والتباين ، وأخذ العينات ، والانحراف المعياري ، والانحدار إلى المتوسط ​​، وما الذي يشكل عينة" تمثيلية ". بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يساعد عندما تبدأ باختبار A / B لإعداد بعض حواجز الحماية المحددة للتخفيف من أكبر قدر ممكن من الخطأ البشري ".

ماذا تعني؟

يعني المتوسط. هدفك هو إيجاد وسيلة تمثل الكل.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تحاول العثور على متوسط ​​سعر ألعاب الفيديو. لن تضيف سعر كل لعبة فيديو في العالم وتقسمها على عدد جميع ألعاب الفيديو في العالم. بدلاً من ذلك ، ستعزل عينة صغيرة تمثل جميع ألعاب الفيديو في العالم.

قد ينتهي بك الأمر إلى إيجاد متوسط ​​سعر بضع مئات من ألعاب الفيديو. إذا حددت عينة تمثيلية ، فيجب أن يكون متوسط ​​سعر مائتي لعبة فيديو ممثلاً لجميع ألعاب الفيديو في العالم.

ما هو أخذ العينات؟

كلما زاد حجم العينة ، قل التباين ، مما يعني أن المتوسط ​​سيكون أكثر دقة.

لذلك ، إذا قمت بزيادة عينتك من مائتي لعبة فيديو إلى ألفي لعبة فيديو ، فسيكون لديك تباين أقل ووسيلة أكثر دقة.

ما هو التباين؟

التباين هو متوسط ​​التباين. بشكل أساسي ، كلما زاد التباين ، قلت دقة المتوسط ​​في التنبؤ بنقطة بيانات فردية.

إذن ، ما مدى قرب متوسط ​​السعر الفعلي لكل لعبة فيديو فردية؟

ما هي الدلالة الإحصائية؟

بافتراض عدم وجود فرق بين "أ" و "ب" ، فكم مرة سترى التأثير بالصدفة فقط؟

كلما انخفض مستوى الأهمية الإحصائية ، زادت فرصة ألا يكون الشكل الفائز الخاص بك فائزًا على الإطلاق.

ببساطة ، يعني مستوى الأهمية المنخفض أن هناك فرصة كبيرة لأن "الفائز" ليس فائزًا حقيقيًا (يُعرف هذا باسم الإيجابية الخاطئة).

اعلم أن معظم أدوات اختبار A / B وبرامج اختبار A / B مفتوحة المصدر تستدعي أهمية إحصائية دون انتظار الوصول إلى حجم عينة محدد مسبقًا أو نقطة زمنية محددة مسبقًا. لهذا السبب قد تلاحظ أن اختبارك يتقلب ذهابًا وإيابًا بين دلالة إحصائية وغير ذات دلالة إحصائية.

يريد Peep Laja ، مؤسس معهد CXL ، أن يفهم المزيد من الأشخاص حقًا الدلالة الإحصائية لاختبار A / B وسبب أهميته:

بيب لاجا ، معهد CXL

"الدلالة الإحصائية لا تعني الصلاحية - إنها ليست قاعدة توقف. عندما تصل إلى 95٪ دلالة إحصائية أو أعلى ، فهذا يعني القليل جدًا قبل استيفاء شرطين آخرين أكثر أهمية:

"1. يوجد حجم عينة كافٍ ، والذي يمكنك حسابه باستخدام حاسبات حجم العينة. بمعنى ، شارك عدد كافٍ من الأشخاص في التجربة حتى نتمكن من استنتاج أي شيء على الإطلاق.

"2. تم تشغيل الاختبار لفترة كافية بحيث تكون العينة تمثيلية (وليست طويلة جدًا لتجنب تلوث العينة). في معظم الحالات ، سترغب في إجراء اختباراتك لمدة أسبوعين أو ثلاثة أو أربعة أسابيع ، اعتمادًا على مدى السرعة التي يمكنك بها الحصول على العينة المطلوبة ".

ما هو الانحدار إلى الوسط؟

قد تلاحظ تقلبات شديدة في بداية اختبار أ / ب.

الانحدار إلى المتوسط ​​هو الظاهرة التي تقول أنه إذا كان هناك شيء ما متطرفًا في قياسه الأول ، فمن المحتمل أن يكون أقرب إلى المتوسط ​​في قياسه الثاني.

إذا كان السبب الوحيد الذي يجعلك تطلب الاختبار هو وصوله إلى دلالة إحصائية ، فمن الممكن أن ترى نتيجة إيجابية خاطئة. من المرجح أن يتراجع الاختلاف الفائز إلى المتوسط ​​بمرور الوقت.

ما هي القوة الإحصائية؟

بافتراض وجود اختلاف بين "أ" و "ب" ، فكم مرة سترى التأثير؟

كلما انخفض مستوى القوة ، زادت فرصة عدم التعرف على الفائز. كلما ارتفع مستوى القوة ، قلت فرصة عدم التعرف على الفائز. حقًا ، كل ما تحتاج إلى معرفته هو أن 80٪ من الطاقة الإحصائية قياسية لمعظم أدوات اختبار A / B و / أو أي خدمة اختبار مقسم.

يتمنى Ton Wesseling ، مؤسس Online Dialogue ، أن يعرف المزيد من الناس حول القوة الإحصائية:

تون ويسلينج ، الحوار عبر الإنترنت

"كثير من الناس قلقون بشأن الإيجابيات الكاذبة. نحن قلقون أكثر بشأن السلبيات الكاذبة. لماذا تجري تجارب حيث تكون فرص العثور على دليل على أن التغيير الإيجابي الخاص بك له تأثير منخفضة حقًا؟ "

ما هي تهديدات الصلاحية الخارجية؟

هناك عوامل خارجية تهدد صحة اختباراتك. علي سبيل المثال:

• مبيعات الجمعة السوداء Cyber ​​Monday (BFCM)
• إشارة صحفية إيجابية أو سلبية
• إطلاق حملة مدفوعة الأجر
• يوم من أيام الأسبوع
• الفصول المتغيرة

أحد أمثلة اختبار A / B الأكثر شيوعًا حيث تؤثر تهديدات الصلاحية الخارجية على نتائجك هو أثناء الأحداث الموسمية. لنفترض أنك ستجري اختبارًا خلال شهر ديسمبر. قد تعني عطلات التسوق الرئيسية زيادة في حركة المرور لمتجرك خلال ذلك الشهر. قد تجد في كانون الثاني (يناير) أن الفائز في شهر كانون الأول (ديسمبر) لم يعد يؤدي أداءً جيدًا.

لماذا ا؟

بسبب تهديد خارجي بالصلاحية: الأعياد.

كانت البيانات التي استندت إليها في قرار اختبارك أمرًا شاذًا. عندما تستقر الأمور في يناير ، قد تتفاجأ عندما تجد الفائز يخسر.

لا يمكنك التخلص من تهديدات الصلاحية الخارجية ، ولكن يمكنك التخفيف منها عن طريق إجراء اختبارات لأسابيع كاملة (على سبيل المثال ، لا تبدأ الاختبار يوم الاثنين وإنهائه يوم الجمعة) ، بما في ذلك أنواع مختلفة من حركة المرور (على سبيل المثال ، لا تفعل t اختبار حركة المرور المدفوعة حصريًا ثم نشر النتائج على كل مصدر حركة مرور) ، مع مراعاة التهديدات المحتملة.

إذا كنت تجري اختبارًا خلال موسم تسوق مزدحم ، مثل BFCM ، أو من خلال تهديد صلاحية خارجي كبير ، فقد ترغب في قراءة دليلنا الكامل لاختبار A / B.

كيفية إعداد اختبار أ / ب

دعنا نتصفح القليل من البرنامج التعليمي لاختبار A / B. قبل أن تختبر أي شيء ، يجب أن يكون لديك فرضية قوية. (رائع ، لقد انتهينا للتو من فصل الرياضيات ونحن الآن ننتقل إلى العلوم.)

لا تقلق ، الأمر ليس معقدًا. في الأساس ، تحتاج إلى اختبار فرضية وليس فكرة. الفرضية قابلة للقياس ، وتطمح إلى حل مشكلة تحويل معينة ، وتركز على الرؤى بدلاً من المكاسب.

أنت بحاجة إلى اختبار أ / ب فرضية ، وليس فكرة.

عندما أكتب فرضية ، أستخدم صيغة مستعارة من مجموعة فرضية كريج سوليفان:

• لأنك ترى [أدخل البيانات / التعليقات من البحث]
• تتوقع أن يتسبب [التغيير الذي تختبره] في [التأثير الذي تتوقعه] و
• ستقيس ذلك باستخدام [مقياس البيانات]

حق سهل؟ كل ما عليك فعله هو ملء الفراغات وتحولت فكرة الاختبار إلى فرضية.

اختيار أداة اختبار A / B

يمكنك الآن البدء في اختيار أداة اختبار A / B أو خدمة اختبار الانقسام. في كثير من الأحيان ، ستفكر في Google Optimizely و Optimizely و VWO أولاً.

كلها خيارات جيدة وآمنة.

• جوجل الأمثل. مجانًا ، باستثناء بعض القيود متعددة المتغيرات ، والتي لا ينبغي أن تؤثر عليك حقًا إذا كنت قد بدأت للتو. إنه يعمل بشكل جيد عند إجراء اختبار Google Analytics A / B ، وهو ميزة إضافية.

• على النحو الأمثل. من السهل إجراء الاختبارات البسيطة وتشغيلها ، حتى بدون المهارات الفنية. يجعل محرك Stats من السهل تحليل نتائج الاختبار. عادةً ما يكون Optimizely هو الخيار الأغلى من بين الخيارات الثلاثة.

• فولكس فاجن. يحتوي VWO على SmartStats لتسهيل التحليل. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي على محرر WYSIWYG رائع للمبتدئين. تأتي كل خطة من خطط VWO مع خرائط حرارية واستطلاعات رأي في الموقع وتحليلات للنماذج وما إلى ذلك.

لدينا أيضًا بعض أدوات اختبار A / B في Shopify App Store والتي قد تجدها مفيدة.

بمجرد تحديد أداة اختبار A / B أو برنامج اختبار الانقسام ، املأ نموذج الاشتراك واتبع التعليمات المقدمة. تختلف العملية من أداة إلى أخرى. عادة ، على الرغم من ذلك ، سيُطلب منك تثبيت مقتطف على موقعك وتحديد الأهداف.

كيفية تحليل نتائج اختبار A / B

أتذكر عندما قلت إن كتابة فرضية تحول التركيز من الانتصارات إلى الرؤى؟ توضح Krista Seiden ، محامية Analytics ومديرة المنتج في Google ، ما يعنيه ذلك:

كريستا سيدن ، جوجل

"الجانب الأكثر إغفالًا في اختبار A / B هو التعلم من الخاسرين. في الواقع ، في برامج التحسين التي أديرها ، اعتدت نشر" تقرير الفشل "حيث أستدعي بعضًا من أكبر الخاسرين في الربع وما تعلمناه منهم.

"كانت إحدى الحملات المفضلة لدي طوال الوقت من حملة استغرق إعدادها شهورًا. لقد تمكنا من التسلل في اختبار الصفحة المقصودة قبل أن يتم إطلاقها مباشرة ، وهذا أمر جيد فعلناه ، لأنها فشلت فشلاً ذريعاً. لو أطلقنا الصفحة كما كانت بالفعل ، لكنا قد حققنا نجاحًا كبيرًا في المحصلة النهائية. لم ننتهي فقط من توفير الكثير من المال للشركة ، ولكن تمكنا من البحث ووضع بعض الافتراضات (التي اختبرناها لاحقًا) حول سبب ضعف أداء الصفحة الجديدة ، مما جعلنا مسوقين أفضل وأكثر نجاحًا في الحملات المستقبلية ".

إذا قمت بصياغة فرضيتك بشكل صحيح ، فحتى الخاسر هو الفائز ، لأنك ستكتسب رؤى يمكنك استخدامها للاختبارات المستقبلية وفي مجالات أخرى من عملك. لذلك ، عندما تقوم بتحليل نتائج الاختبار ، فأنت بحاجة إلى التركيز على الأفكار ، وليس ما إذا كان الاختبار قد فاز أو خسر. هناك دائمًا شيء ما لنتعلمه ، ودائمًا ما يجب تحليله. لا ترفض الخاسرين!

إذا قمت بصياغة فرضيتك بشكل صحيح ، فإن الخاسر هو الفائز.

أهم شيء يجب ملاحظته هنا هو الحاجة إلى التجزئة. قد يكون الاختبار خاسرًا بشكل عام ، ولكن من المحتمل أن يكون أداؤه جيدًا مع شريحة واحدة على الأقل. ماذا أعني بالقطعة؟

• الزوار الجدد
• الزوار العائدون
• زوار iOS
• زوار Android
• زوار Chrome
• زوار سفاري
• زوار سطح المكتب
• زوار الجهاز اللوحي
• زوار البحث العضوي
• الزوار المدفوعة
• زوار وسائل التواصل الاجتماعي
• المشترون المسجلون الدخول

تحصل على هذه الفكرة، أليس كذلك؟

عندما تنظر إلى النتائج في أداة الاختبار الخاصة بك ، فإنك تنظر إلى علبة الحلوى الكاملة. ما عليك القيام به هو فصل سمارتيز حسب اللون حتى تتمكن من أكل الأحمر في النهاية. أعني ، حتى تتمكن من الكشف عن رؤى أعمق ومجزأة.

الاحتمالات هي أن الفرضية قد ثبت صحتها بين شرائح معينة. هذا يخبرك بشيء ايضا

التحليل هو أكثر بكثير مما إذا كان الاختبار فائزًا أم خاسرًا. قسّم بياناتك للعثور على رؤى مخفية تحت السطح.

لن تقوم أدوات اختبار A / B بالتحليل نيابةً عنك ، لذا فهذه مهارة مهمة يجب تطويرها بمرور الوقت.

كتاب إلكتروني مجاني: تحليلات التجارة الإلكترونية للمبتدئين

تعرف على المقاييس التي تعتبر المفتاح لتأسيس وتنمية عملك على الإنترنت. هذا الدليل المجاني هو الخطوة الأولى المثالية في التعرف على تحليلات التجارة الإلكترونية.

احصل على الكتاب الاليكتروني المجاني الآن

احصل على تحليلات التجارة الإلكترونية للمبتدئين والتي يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.

أوشكت على الانتهاء: الرجاء إدخال بريدك الإلكتروني أدناه للوصول الفوري.

عنوان بريد الكتروني احصل على التحديثات

سنرسل لك أيضًا تحديثات حول الأدلة التعليمية الجديدة وقصص النجاح من Shopify النشرة الإخبارية. نحن نكره الرسائل الاقتحامية (SPAM) ونعدك بالحفاظ على أمان عنوان بريدك الإلكتروني.

شكرا على الإشتراك. ستبدأ في تلقي نصائح وموارد مجانية قريبًا. في غضون ذلك ، ابدأ في بناء متجرك مع نسخة تجريبية مجانية مدتها 14 يومًا من Shopify.

البدء

كيفية أرشفة اختبارات A / B السابقة

لنفترض أنك أجريت الاختبار الأول لك غدًا. بعد عامين من الغد ، هل تتذكر تفاصيل هذا الاختبار؟ غير محتمل.

هذا هو سبب أهمية أرشفة نتائج اختبار A / B الخاصة بك. بدون أرشيف جيد الصيانة ، ستفقد كل تلك الأفكار التي تكتسبها. بالإضافة إلى ذلك ، لا أمزح ، فمن السهل جدًا اختبار نفس الشيء مرتين إذا كنت لا تقوم بالأرشفة.

ومع ذلك ، لا توجد طريقة "صحيحة" للقيام بذلك. يمكنك استخدام أداة مثل المشاريع أو التجارب الفعالة ، أو يمكنك استخدام Excel. الأمر متروك لك حقًا ، خاصة عندما تكون قد بدأت للتو. فقط تأكد من أنك تتبع ما يلي:

• الفرضية
• لقطات من التحكم والاختلاف
• سواء فاز أو خسر
• الأفكار المكتسبة من خلال التحليل

بينما تنمو ، ستشكر نفسك على الاحتفاظ بهذا الأرشيف. لن يساعدك ذلك فحسب ، بل سيساعدك أيضًا على تعيينات ومستشارين / مساهمين جدد.

عمليات اختبار A / B للمحترفين

الآن بعد أن خضعت لبرنامج تعليمي قياسي لاختبار A / B ، دعنا نلقي نظرة على العمليات الدقيقة للمحترفين من شركات مثل Google و HubSpot.

قائمة القراءة المجانية: تحسين التحويل للمبتدئين

حوّل المزيد من زوار الموقع إلى عملاء من خلال الحصول على دورة تدريبية مكثفة في تحسين التحويل. قم بالوصول إلى قائمتنا المجانية المنسقة للمقالات عالية التأثير أدناه.

احصل على قائمة القراءة المجانية

احصل على قائمة القراءة الخاصة بـ "تحسين التحويل" في بريدك الوارد مباشرة.

أوشكت على الانتهاء: الرجاء إدخال بريدك الإلكتروني أدناه للوصول الفوري.

عنوان بريد الكتروني احصل على التحديثات

سنرسل لك أيضًا تحديثات حول الأدلة التعليمية الجديدة وقصص النجاح من Shopify النشرة الإخبارية. نحن نكره الرسائل الاقتحامية (SPAM) ونعدك بالحفاظ على أمان عنوان بريدك الإلكتروني.

شكرا على الإشتراك. ستبدأ في تلقي نصائح وموارد مجانية قريبًا. في غضون ذلك ، ابدأ في بناء متجرك مع نسخة تجريبية مجانية مدتها 14 يومًا من Shopify.

البدء

كريستا سيدن ، جوجل

تبدأ عمليتي خطوة بخطوة لاختبار الويب والتطبيق A / B بالتحليل - في رأيي ، هذا هو جوهر أي برنامج اختبار جيد. في مرحلة التحليل ، يتمثل الهدف في فحص بيانات التحليلات أو بيانات الاستبيان أو تجربة المستخدم أو أي مصادر أخرى لرؤى العملاء قد تكون لديك من أجل فهم أين توجد فرصك للتحسين.

بمجرد أن يكون لديك مجموعة جيدة من الأفكار من مرحلة التحليل ، يمكنك الانتقال إلى افتراض ما قد يحدث بشكل خاطئ وكيف يمكنك إصلاح أو تحسين مجالات التحسين هذه.

بعد ذلك ، حان وقت إنشاء الاختبارات وتشغيلها. تأكد من تشغيلها لفترة زمنية معقولة (أقوم بالتشغيل الافتراضي لمدة أسبوعين للتأكد من أنني أحسب التغييرات أو الحالات الشاذة من أسبوع إلى آخر) ، وعندما يكون لديك بيانات كافية ، قم بتحليل نتائجك لتحديد الفائز.

من المهم أيضًا قضاء بعض الوقت في هذه المرحلة لتحليل الخاسرين أيضًا - ما الذي يمكنك تعلمه من هذه الاختلافات؟

أخيرًا ، وقد تصل إلى هذه المرحلة فقط بمجرد قضاء الوقت في إرساء الأساس لبرنامج تحسين قوي ، فقد حان الوقت للنظر في التخصيص. لا يتطلب هذا بالضرورة مجموعة أدوات رائعة ولكن يمكن أن يخرج من البيانات التي لديك عن المستخدمين لديك.

يمكن أن يكون تخصيص التسويق سهلاً مثل استهداف المحتوى المناسب للمواقع الصحيحة أو معقدًا مثل الاستهداف بناءً على إجراءات المستخدم الفردي. لا تقفز مرة واحدة على جزء التخصيص. تأكد من قضاء وقت كافٍ للحصول على الأساسيات بشكل صحيح أولاً.

أليكس بيركيت ، HubSpot

على مستوى عالٍ ، أحاول اتباع هذه العملية:

• اجمع البيانات وتأكد من دقة عمليات تنفيذ التحليلات.
• تحليل البيانات والعثور على الرؤى.
• حول الأفكار إلى فرضيات.
• تحديد الأولويات على أساس التأثير والسهولة ، وتعظيم تخصيص الموارد (خاصة الموارد الفنية).
• قم بإجراء اختبار (باتباع أفضل الممارسات الإحصائية على حد علمي وقدراتي).
• تحليل النتائج وتنفيذها من عدمه حسب النتائج.
• كرر بناءً على النتائج ، وكرر.

بعبارة أبسط: ابحث ، اختبر ، حلل ، كرر.

في حين أن هذه العملية يمكن أن تنحرف أو تتغير بناءً على السياق (هل أقوم باختبار ميزة منتج حرجة للأعمال؟ منشور مدونة تحث على اتخاذ إجراء؟ ما هو ملف تعريف المخاطر وتوازن الابتكار مقابل التخفيف من المخاطر؟) ، فإنه ينطبق إلى حد كبير على أي حجم أو نوع الشركة.

النقطة المهمة هي أن هذه العملية سريعة الحركة ، ولكنها تجمع أيضًا بيانات كافية ، سواء تعليقات العملاء النوعية أو التحليلات الكمية ، لتكون قادرًا على الخروج بأفكار اختبار أفضل وتحديد أولوياتها بشكل أفضل حتى تتمكن من توجيه حركة المرور إلى متجرك عبر الإنترنت.

تون ويسلينج ، الحوار عبر الإنترنت

السؤال الأول الذي نجيب عليه دائمًا عندما نريد تحسين رحلة العميل هو: أين يتناسب هذا المنتج أو الخدمة مع نموذج ROAR الذي أنشأناه في Online Dialogue؟ هل ما زلت في مرحلة المخاطرة حيث يمكننا إجراء الكثير من الأبحاث ولكن لا يمكننا التحقق من صحة النتائج التي توصلنا إليها من خلال تجارب اختبار A / B عبر الإنترنت (أقل من 1000 تحويل شهريًا) ، أم أنك في مرحلة التحسين؟ أو حتى أعلاه؟

• مرحلة R isk: الكثير من الأبحاث ، والتي سيتم ترجمتها إلى أي شيء من محور نموذج الأعمال إلى تصميم جديد بالكامل وعرض القيمة.
• مرحلة التحسين: تجارب كبيرة من شأنها تحسين عرض القيمة ونموذج الأعمال.
• مرحلة التحسين: تجارب صغيرة للتحقق من صحة فرضيات سلوك المستخدم ، والتي ستنمي المعرفة لإجراء تغييرات أكبر في التصميم.
• أتمتة: لا يزال لديك قوة تجريبية (زوار) متبقية ، مما يعني أن إمكانات الاختبار الكاملة ليست ضرورية للتحقق من صحة رحلة المستخدم الخاصة بك. يجب استخدام ما تبقى للاستغلال والنمو بشكل أسرع الآن (دون التركيز على التعلم طويل المدى). يمكن أتمتة هذا عن طريق تشغيل قطاع الطرق / استخدام الخوارزميات.
• R e-think: تتوقف عن إضافة الكثير من الأبحاث ، إلا إذا كانت محورية لشيء جديد.

لذا فإن اختبار A / B للويب أو التطبيق ليس سوى شيء مهم في مرحلة التحسين ROAR وما بعدها (حتى إعادة التفكير).

نهجنا في إجراء التجارب هو نموذج FACT & ACT:

يعتمد البحث الذي نقوم به على نموذج 5V الخاص بنا:

نحن نجمع كل هذه الأفكار للتوصل إلى فرضية رئيسية مدعومة بالأبحاث ، والتي ستؤدي إلى فرضيات فرعية سيتم ترتيب أولوياتها بناءً على البيانات التي تم جمعها من خلال اختبار A / B لسطح المكتب أو الهاتف المحمول. كلما زادت فرصة صحة الفرضية ، كلما ارتفع ترتيبها.

بمجرد أن نعرف ما إذا كانت فرضيتنا صحيحة أم خاطئة ، يمكننا البدء في الجمع بين ما تعلمناه واتخاذ خطوات أكبر من خلال إعادة تصميم / إعادة تنظيم أجزاء أكبر من رحلة العميل. ومع ذلك ، في مرحلة ما ، ستؤدي جميع التطبيقات الفائزة إلى حد أقصى محلي. ثم عليك اتخاذ خطوة أكبر لتكون قادرًا على الوصول إلى الحد الأقصى العالمي المحتمل.

وبالطبع ، سيتم نشر المعارف الرئيسية في جميع أنحاء الشركة ، مما يؤدي إلى جميع أنواع التحسين والابتكار على نطاق أوسع استنادًا إلى رؤى الطرف الأول التي تم التحقق من صحتها.

هل تقوم بالتسويق لجمهور دولي؟ تعرف على كيفية جعل هذه العملية سهلة باستخدام الترجمة الزائفة.

جوليا ستاروستينكو ، Shopify

الغرض من التجربة هو التحقق من أن إجراء تغييرات على صفحة ويب موجودة سيكون له تأثير إيجابي على النشاط التجاري.

قبل البدء ، من المهم تحديد ما إذا كان إجراء التجربة ضروريًا حقًا. ضع في اعتبارك السيناريو التالي: يوجد زر بمعدل نقر منخفض للغاية. سيكون من المستحيل تقريبًا تقليل أداء هذا الزر. وبالتالي ، فإن التحقق من فعالية التغيير المقترح على الزر (أي إجراء تجربة) ليس ضروريًا.

وبالمثل ، إذا كان التغيير المقترح على الزر صغيرًا ، فربما لا يستحق قضاء الوقت في إعداد التجربة وتنفيذها وتمزيقها. في هذه الحالة ، يجب نشر التغييرات للجميع ويمكن مراقبة أداء الزر.

إذا تقرر أن إجراء تجربة سيكون مفيدًا في الواقع ، فإن الخطوة التالية هي تحديد مقاييس العمل التي يجب تحسينها (على سبيل المثال ، زيادة معدل التحويل لزر ما). ثم نضمن أن يتم جمع البيانات بالشكل المناسب.

Once this is complete, the audience is randomly run split testing between two groups; one group is shown the existing version of the button while the other group gets the new version. The conversion rate of each audience is monitored, and once statistical significance is reached, the results of the experiment are determined.

بيب لاجا ، معهد CXL

A/B testing is a part of a bigger conversion optimization picture. In my opinion it's 80% about the research and only 20% about testing. Conversion research will help you determine what to test to begin with.

My process typically looks like this (a simplified summary):

• قم بإجراء بحث التحويل باستخدام إطار عمل مثل ResearchXL لتحديد المشكلات على موقعك.
• اختر قضية ذات أولوية عالية (مشكلة تؤثر على جزء كبير من المستخدمين وهي مشكلة خطيرة) ، وطرح الأفكار قدر المستطاع من الحلول لهذه المشكلة. أبلغ عملية التفكير الخاصة بك من خلال رؤى أبحاث التحويل الخاصة بك. حدد الجهاز الذي تريد تشغيل الاختبار عليه (تحتاج إلى تشغيل اختبار A / B المحمول بشكل منفصل عن سطح المكتب).
• حدد عدد الأشكال التي يمكنك اختبارها (بناءً على مستوى حركة المرور / المعاملة الخاصة بك) ، ثم اختر أفضل فكرة أو فكرتين لحل اختبارها مقابل السيطرة.
• الإطار السلكي المعالجات الدقيقة (كتابة النسخة وإجراء تغييرات التصميم وما إلى ذلك) اعتمادًا على نطاق التغييرات ، قد تحتاج أيضًا إلى تضمين مصمم لتصميم عناصر جديدة.
• اطلب من مطور الواجهة الأمامية تنفيذ العلاجات في أداة الاختبار الخاصة بك. قم بإعداد عمليات الدمج الضرورية (Google Analytics) ، وحدد الأهداف المناسبة.
• قم بإجراء QA في الاختبار (الاختبارات المعطلة هي إلى حد بعيد أكبر قاتل لاختبارات A / B) للتأكد من أنها تعمل مع كل مجموعة من المتصفحات / الأجهزة.
• ابدأ الاختبار!
• بمجرد الانتهاء من الاختبار ، قم بإجراء تحليل ما بعد الاختبار.
• اعتمادًا على النتيجة ، إما أن تنفذ الفائز ، أو كرر العلاجات ، أو اذهب واختبر شيئًا آخر.

ندوة مجانية على الويب:

التسويق 101

تكافح من أجل زيادة المبيعات؟ تعرف على كيفية الانتقال من اليوم الأول إلى البيع الأول في هذه الدورة التدريبية المجانية.

سجل الان

تحسين اختبار A / B لعملك

لديك العملية ، لديك القوة! لذا ، انطلق إلى هناك ، واحصل على أفضل برامج اختبار A / B ، وابدأ في اختبار متجرك. قبل أن تعرف ذلك ، ستضيف هذه الأفكار إلى المزيد من الأموال في Bank of You.

إذا كنت ترغب في مواصلة التعرف على التحسين ، ففكر في الحصول على دورة تدريبية مجانية ، مثل اختبار Udacity's A / B بواسطة Google. يمكنك معرفة المزيد حول اختبار A / B للويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة لتعزيز مجموعة مهارات التحسين الخاصة بك.