نصائح لتصميم اختبار A/B لصياغة تجارب تسويقية صالحة

يعد تصميم اختبار A/B جزءًا مهمًا من نجاح كل مسوق رقمي.

سواء كنت تستخدمه لإعلانات الدفع بالنقرة (PPC)، أو تصميم تجربة المستخدم (UX)، أو أي تنفيذ رقمي آخر، فإن هذا الركن من التجارب التسويقية سيساعدك على تحديد مجالات الأداء الضعيف، وإنشاء استراتيجيات للتحسين، وتحسين النتائج. لكل حملة لديك.

لإنشاء اختبار A/B فعال لتصميم تجربة المستخدم، وإنشاء المحتوى، وأشكال أخرى من التسويق الرقمي، تحتاج إلى معرفة كيفية إنشاء متغيرات اختبار ليست صالحة فقط، ولكنها موثوقة أيضًا. بمساعدة هذا الدليل المستند إلى البيانات من Propelrr، يمكنك اتخاذ قرارات عمل سليمة من شأنها أن تساعد في تحقيق مكاسب في التسويق الرقمي لصالح علامتك التجارية اليوم.

هل أنت على استعداد للتعمق في الاختبار المقسم والتصميم المتنوع؟ ثم تحقق من هذا الدليل لمعرفة المزيد الآن.

فهم تصميم تجربة اختبار A/B

كيف يمكنك معرفة ما إذا كان إعلان PPC يعمل أم لا؟ هل هناك طرق يمكنك من خلالها تحسين إحدى هذه الطرق لصالح حملاتك المستقبلية؟ الإجابات على هذه الأسئلة بسيطة: يمكنك معرفة ما إذا كان إعلانك يعمل أم لا وتحسينه للحملات المستقبلية، بمساعدة اختبار A/B المبني على البيانات.

يُعرف أيضًا باسم الاختبار المقسم، ويتم إجراء هذا النوع من التجارب لاختبار شكلين أو أكثر من إعلان الوسائط الاجتماعية أو الصفحة المقصودة أو النسخة أو أي جانب آخر من الإعلان عبر الإنترنت. فهو يساعد المسوقين على معرفة أي شكل من أشكال التنفيذ يعمل بشكل أفضل لتحقيق أهداف الشركة، مما يسمح لك بتحسين المزيد من الحملات على المدى الطويل.

يقوم اختبار الانقسام الأساسي بوضع الإصدار الأصلي "A" في مواجهة الإصدار المتغير "B"، ومن هنا جاء اسم "A/B". من ناحية أخرى، يقوم الاختبار متعدد المتغيرات بمقارنة عدد أكبر من المتغيرات مع بعضها البعض. تختبر تجربة متعددة الصفحات الاختلافات المتسقة عبر صفحات متعددة، مما يسمح بمزيد من التحسين عبر عدد أكبر من الصفحات المقصودة.

يساعد الاختبار المسوقين بعدة طرق. يمكنك استخدامه لاتخاذ قرارات حاسمة تتعلق بالحملة، وتقليل خسائر الإعلانات منخفضة الأداء، وحتى تعزيز أداء الصفحة المقصودة. يمكنك أيضًا استخدام هذا النوع من التجارب لتحسين أي تنفيذ تقريبًا. بدءًا من تنسيقات الوسائط الاجتماعية وحتى تحسين الكلمات الإعلانية، يمكن للاختبارات المقسمة أن تكشف عن العديد من الطرق لتحسين جهود التسويق المدفوعة اليوم.

كيفية تصميم اختبار A/B صالحًا وموثوقًا

نظرًا لقيمة الاختبار لحملات التسويق الرقمي الخاصة بك، فمن الطبيعي أن ترغب في إجراء تحليلات A/B دقيقة تؤدي إلى نتائج مفيدة. للقيام بذلك، تحتاج إلى صياغة متغيرات اختبار صالحة وموثوقة تعتمد على البيانات من أجل الحصول على رؤى تعزز أداء عمليات التنفيذ الخاصة بك بدلاً من إسقاطها.

لإنشاء اختبار يعرض نتائج مستندة إلى البيانات لعلامتك التجارية، كل ما عليك فعله هو اتباع الخطوات الخمس التالية:

1. ابحث عن "لماذا".

قبل أن تبدأ أي اختبار A/B، يتعين عليك إجراء بحث لفهم سبب قيامك بالتجربة في المقام الأول. ما هي الحملة أو جانب التسويق الذي تقوم بتحليله، ولماذا تريد تحسين ذلك لعملك؟

بدون هذا البحث المسبق للتجربة، لن يكون لديك فكرة واضحة عن أهداف التسويق الرقمي التي تريد تحقيقها بشكل عام. هل تحاول العثور على عبارة تحث المستخدم على اتخاذ إجراء (CTA) التي تحقق أفضل التحويلات لصفحتك المقصودة للمبيعات؟ هل تقارن فعالية عناوين بريدك الإلكتروني التسويقي؟

قم بدراسة التنفيذ الذي اخترته أولاً، وقم بإجراء البحث لمعرفة ما إذا كانت هناك أشياء يمكنك تحسينها قبل إجراء أي اختبارات. تعرف على المقاييس التي تحتاجها لقياس التحسن الملحوظ في حملتك، مثل نسبة النقر إلى الظهور، والتحويلات، والمشاركة، والمزيد.

2. صياغة فرضية واضحة.

والشيء التالي الذي عليك القيام به هو صياغة فرضية واضحة ومحددة لتحليلك. يجب أن توضح هذه الفرضية المشكلة التي تحاول حلها، والمقياس الذي تحاول تحسينه، والتغيير الذي تحاول رؤيته في حملتك. قد يبدو المثال الأساسي للفرضية كما يلي:

سيؤدي تغيير لون زر CTA من الأزرق إلى الأحمر إلى زيادة عدد النقرات بنسبة 10% خلال أسبوعين.

بالطبع، هذه الفرضية لن تكون مفيدة لك إلا إذا قمت بتجذيرها في البحث الذي أجريته في الخطوة السابقة. لا ترتكب خطأ إنشاء فرضية من العدم؛ تأكد من بحث ودراسة بياناتك السابقة وأهداف حملتك ومقاييسك، من أجل صياغة فرضية فعالة لتجربتك.

3. إنشاء الاختلافات.

هذه الخطوة هي الأهم في هذا الدليل. من أجل إنشاء متغيرات صالحة وموثوقة لهذه المقارنة، تحتاج إلى تحديد "التحكم" أو المتغير A، و"المنافس" أو المتغير B، بناءً على الفرضية المدروسة جيدًا التي قمت بإعدادها في الخطوة السابقة.

تتضمن بعض الأمثلة على المتغيرات المحددة للغاية لإنشاء المتغيرات ما يلي:

• العناوين
• ينسخ
• عبارات الحث على اتخاذ إجراء
• الصور
• الخلفيات
• الألوان
• الأحجام
• تحديد مستوى
• الجماهير
• التركيبة السكانية

هذه مجرد أمثلة قليلة من عدد لا يحصى من المتغيرات التي يمكنك إنشاء متغيرات اختبارية لها اليوم.

إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تجري فيها هذا النوع من التجارب التسويقية، فيجب عليك مقارنة متغير واحد فقط في كل مرة. إذا قمت بمقارنة متغيرات مختلفة إلى حد كبير مع بعضها البعض، أو قمت بإنشاء متغيرات تحتوي على عدد كبير جدًا من المتغيرات المختلفة، فستجد صعوبة في مراقبة البيانات وتحديد النتائج الدقيقة لحملتك.

من خلال مقارنة متغير واحد فقط مع متغير آخر في المتغيرات الخاصة بك، ستحصل على النتائج الأكثر دقة لتجربتك - وبالتالي ضمان تحسينات موثوقة لصفحتك المقصودة، أو تصميم تجربة المستخدم، أو إعلان الوسائط الاجتماعية، أو نص البريد الإلكتروني على المدى الطويل.

4. قم بإجراء الاختبار.

بمجرد الانتهاء من البحث والفرضيات والمتغيرات، يمكنك أخيرًا تشغيل الحملة الاختبارية لتنفيذ التسويق الرقمي الخاص بك. مرة أخرى، تذكر أن تبقي جميع المتغيرات الأخرى دون تغيير بين المتغيرات الخاصة بك حتى تتمكن بالفعل من الحصول على نتائج دقيقة من تجربتك. وإلا فإنك ستحصل على نتائج غامضة وغير مفيدة، مما يؤدي إلى إضاعة وقتك الثمين ومواردك الثمينة للحملة.

5. تحليل النتائج ونشر التغييرات.

آخر شيء عليك القيام به عند تشغيل تجربة أ/ب هو تحليل نتائجك ونشر التغيير المناسب. كيف نجحت متغيرات التحكم والمنافس في تحقيق المقياس المحدد الخاص بك؟ هل لاحظت أي اختلافات أو حالات شاذة كبيرة طوال مدة تجربتك؟ ما مدى ثقتك في دقة نتائجك؟

باستخدام المتغيرات المناسبة لتحليلك، يجب أن تكون قادرًا على نشر طريقة جديدة ومحسنة لجعل التنفيذ الذي اخترته أكثر فعالية. بالطبع، هناك دائمًا مجال أكبر للتحسين - يمكنك تحسين العناصر الأخرى على صفحتك المقصودة، ودراسة جانب آخر من تجربة المستخدم الخاصة بك، وحتى إجراء مقارنة متغيرات أخرى بناءً على نتائج اختبارك الأول.

مع وضع هذا الدليل التفصيلي لاختبار A/B والتجريب في الاعتبار، يمكنك الآن اكتشاف طرق أكثر دقة لصياغة متغيرات فعالة لرحلة التحسين الخاصة بك اليوم. استمر في القراءة لاكتشاف نصائح الخبراء لتحسين متغيرات الاختبار الخاصة بك لاختبار الانقسام المستقبلي.

الأشياء التي يجب الاستعداد لها لتصميم نظام اختبار A/B

بالإضافة إلى إجراء بحث مسبق للمقارنة القادمة، ستحتاج إلى إعداد بعض الأشياء الأخرى مسبقًا أولاً. لإنشاء تصميم نظام اختبار A/B الذي ينتج نتائج صالحة وموثوقة من المتغيرات الخاصة بك، تحتاج إلى:

• تحديد مقاييس النجاح الخاصة بك. مقاييس النجاح هي مؤشرات كمية تستخدمها لتقييم أداء المتغيرات الخاصة بك، وذلك لتحديد الشكل الفائز. يجب أن تعكس هذه المقاييس أهداف عملك الإجمالية، ويمكن أن تتضمن أمثلة مثل نسبة النقر إلى الظهور، والتحويلات، والمزيد.
• قم بتقسيم جمهورك المستهدف. لإجراء مقارنات فعالة على المتغيرات، يجب عليك تقسيم الجماهير المستهدفة للاختبار الخاص بك أولاً. يشير التقسيم إلى كيفية تقسيم الجماهير المستهدفة إلى مجموعات فرعية ذات معنى، بناءً على الخصائص أو السلوكيات ذات الصلة بتجربتك. قد تتضمن هذه شرائح بناءً على العمر والجنس والموقع والمزيد.
• سن العشوائية للحد من التحيز. قبل إطلاق العنان لتحليلك على الجماهير المستهدفة، قم بتفعيل التوزيع العشوائي مسبقًا لتقليل التحيز في نتائجك الإجمالية. التوزيع العشوائي هو عندما تقوم بتعيين الجماهير لكل متغير بشكل عشوائي وبالتساوي؛ وهذا يقلل من التحيز في الاختيار ويضمن المقارنة العادلة بين المجموعات.

بالنظر إلى كل هذه الاستعدادات لتصميم النظام التي يتعين عليك القيام بها مسبقًا، ستحتاج إلى استخدام مساعدة أداة أو نظام اختبار A/B لأتمتة العملية، وتوفير المال والجهد، وتحسين تصميم تجربتك بكفاءة اليوم.

نصائح لصياغة المتغيرات الفعالة

بمجرد الانتهاء من إعداد تصميم نظام عادل وموثوق، يمكنك بعد ذلك صياغة المتغيرات التي يمكنك من خلالها تشغيل منهجية اختبار A/B الفعالة. للقيام بذلك، تأكد من:

• تصميم المتغيرات التي تتوافق مع فرضيتك. من خلال تحديد المتغير الخاص بك في البحث الذي تم إجراؤه والفرضيات المحددة لتحليلك، ستتمكن من الإجابة على سؤال مشكلتك بسهولة أكبر وتضمن نتائج الاختبار التي تعكس التغييرات في حملتك بشكل أكثر وضوحًا أيضًا.
• قم بتنفيذ تغييرات كبيرة وقابلة للقياس من متغيرك. بمجرد الانتهاء من تشغيل الاختبار واختيار المتغير الأفضل، قم بتنفيذ التغييرات من المتغير المذكور لمعرفة ما إذا كان يعمل بالفعل على تحسين حملتك أو تجربة المستخدم أو تنفيذ التسويق. ثم تأكد من قياس هذه التغييرات للتحسين والتجريب في المستقبل.
• تجنب المخاطر المحتملة في إنشاء البديل. لا تختبر متغيرات متعددة في وقت واحد، وإلا فسوف تعكر مجموعة الاختبار وتحصل على نتائج غامضة. تذكر أن تحدد جمهورك المستهدف مسبقًا حتى تتمكن من تنفيذ تجربتك على شريحة المستخدمين المناسبة. وأخيرًا، حدد المدة التي تخطط فيها لتشغيل التحليل لتحقيق أهمية الاختبار الإحصائي.

باتباع هذه النصائح لصياغة المتغيرات الخاصة بك، ستحصل على نتائج أكثر وضوحًا توضح التغييرات الدقيقة التي تحتاج إلى إجرائها لتحسين تنفيذ التسويق الرقمي لنجاح عملك على المدى الطويل.

موثوقية الاختبار وإمكانية تكرار نتائج

هل تريد ضمان موثوقية وتكرار تصميم بحثك ومنهجية الاختبار عبر جميع الحملات؟ إليك بعض النصائح التي يجب أخذها بعين الاعتبار اليوم:

• التعرف على أنواع صلاحية الاختبار. تشير الصلاحية الداخلية إلى مدى قدرة المنهجية الخاصة بك على عزل التغييرات من متغير (مقابل التغييرات من عوامل أخرى)، مما يجعل نتائجك أكثر صحة. تشير الصلاحية الخارجية إلى كيفية جعل تصميم بحثك عامًا بما يكفي لتطبيقه على النتائج الخارجية من مواقف أخرى، مثل الأجهزة أو المتصفحات أو شرائح الجمهور المختلفة. من خلال فهم هذه الأنواع، يمكنك تتبع صحة نتائجك وإعادة إنتاج تصميمك بشكل موثوق مع المتغيرات والمتغيرات الأخرى.
• تحديد التهديدات التي تهدد صلاحية الاختبار الخاص بك. حدد جميع التهديدات المحتملة لصلاحية تصميم بحثك، مثل تقسيم الجمهور بشكل غير مناسب، أو مدة الاختبار، أو حجم العينة. ثم تأكد من إزالة هذه التهديدات من المنهجية الخاصة بك لتحسين موثوقيتها الشاملة وإمكانية تكرار نتائجها.
• تقليل المتغيرات المربكة. المتغيرات المربكة هي متغيرات تظهر في منتصف تشغيل اختبار A/B، مما يشكل تهديدًا لصحة نتائجك. تشمل الأمثلة تحديثات خوارزميات محرك البحث، وانقطاع موقع الويب أو الخادم، والتغييرات المفاجئة الأخرى. لتقليل مخاطر إرباك المتغيرات، تأكد من تتبع جميع التهديدات المحتملة وتوقيت تشغيلك بحكمة لتجنب التعرض لتغييرات غير متوقعة في الاختبار.

الاتساق هو المفتاح عندما يتعلق الأمر بتحليل أ/ب. اجعل تصميم بحثك موثوقًا وقابلاً للتكرار من خلال ضمان الاتساق طوال مدة تشغيل التحليل المجزأ الأولي.

كيفية تحليل نتائج A/B بدقة

لتحليل نتائج تجربة أ/ب بدقة، ارجع دائمًا إلى فرضيتك الأصلية. هل النتيجة النهائية تلبي توقعات بيان مشكلتك، أم أنها أظهرت العكس؟ ماذا يعني إذا حصلت على نتائج مخالفة لتوقعاتك؟

بمجرد عودتك إلى فرضيتك الأصلية، تأكد من تصور البيانات التي جمعتها من إجراء التجربة. سيساعدك هذا على تحليل النتائج التي توصلت إليها بشكل أكثر وضوحًا، مما يساعدك على استخراج المزيد من الأفكار من عوامل أخرى مثل شرائح جمهورك أو المدة أو حجم العينة.

إذا وجدت صعوبة في تنفيذ هذا الجزء من تحليل A/B، فتواصل مع الخبراء في مجالك للحصول على تحليلات دقيقة لاحتياجات عملك اليوم.

الماخذ الرئيسية

صمم اختبارك المقسم مثل المحترفين عندما تعرف كيفية صياغة متغيرات فعالة للمقارنة اليوم. فيما يلي بعض التذكيرات النهائية التي يجب أن تأخذها معك عندما تبدأ بحثك في تحليل A/B لتحقيق نجاح التسويق الرقمي:

• جذر استراتيجياتك في البيانات. سواء كنت تقوم بصياغة فرضية أو إنشاء متغير للمقارنة، تأكد من تحديد اختياراتك في البيانات من الحملات التسويقية السابقة لضمان دقة وملاءمة النتائج التي ستحصل عليها.
• خذ وقتك في صياغة التجربة. لا يمكنك التسرع في إجراء اختبار منقسم وتوقع الحصول على نتائج موثوقة فورًا. خذ وقتك في صياغة التحليل لضمان موثوقية النتائج التي توصلت إليها وإمكانية تكرار تصميم بحثك.
• عندما تكون في شك، تواصل معنا. لست واثقًا جدًا من مهاراتك في اختبار A/B حتى الآن؟ لا تخف من الاستفادة من خدمات التسويق الرقمي المتخصصة من Propelrr لإجراء التحليلات الماهرة وتجربة التسويق اليوم.

إذا كانت لديك أي أسئلة أخرى، أرسل لنا رسالة عبر حساباتنا على Facebook وX وLinkedIn. دعنا نتحدث!

اشترك في النشرة الإخبارية لـPropelrr أيضًا، إذا وجدت هذه المقالة ومحتوياتنا الأخرى مفيدة لاحتياجاتك