اختبار متعدد المتغيرات مقابل اختبار أ/ب: دليل المسوق الرقمي

قم بإنشاء تجارب تسويقية ستساعدك على تحقيق أهداف علامتك التجارية عندما تتعرف على الاختلافات بين الاختبار متعدد المتغيرات مقابل اختبار A/B هذا العام.

يعتمد نجاحك عبر الإنترنت على قدرتك على ابتكار التسويق الرقمي الخاص بك. ويمكن القيام بذلك من خلال تجربة التسويق. سواء كنت تجري تجارب لتحسين إعلاناتك المدفوعة، أو التسويق عبر البريد الإلكتروني، أو تجربة المستخدم الشاملة (UX)، فأنت بحاجة إلى معرفة أساسيات التجربة حتى تتمكن من تحسين الحملات وتحقيق المكاسب الرقمية لشركتك اليوم.

يعد تحليل A/B والاختبار متعدد المتغيرات من أبسط الطرق وأكثرها أهمية في تجربة التسويق في عالم الأعمال. من أجل استخدام طرق الاختبار هذه بطرق فعالة، تحتاج إلى فهم تعريفاتها وحالات الاستخدام والاختلافات، حتى تتمكن من تحديد أي منها سيعمل بشكل أفضل لتحقيق الأهداف التي تضعها في اعتبارك لنجاح عملك.

هل أنت متحمس لاستخدام هاتين الطريقتين لتحسين تسويقك وتحقيق المكاسب الرقمية لعلامتك التجارية؟ ثم استمر في قراءة هذا الدليل من Propelrr لاكتشاف كيفية استخدام الاختبار متعدد المتغيرات مقابل اختبار A/B في التسويق عبر البريد الإلكتروني، والإعلانات المدفوعة، وتجربة المستخدم، والمزيد اليوم.

شرح اختبار أ/ب

يعد اختبار A/B في جوهره نوعًا من الاختبار الذي يقارن بين نسختين من الإعلان أو الصفحة المقصودة أو موقع الويب أو البريد الإلكتروني لمعرفة الإصدار الذي يحقق أفضل أداء. تتيح لك هذه التقنية، المعروفة أيضًا باسم الاختبار المقسم، تحسين عمليات تنفيذ التسويق الرقمي وتحسين الأداء العام عبر الإنترنت.

تشمل إيجابيات طريقة التجريب هذه ما يلي:

• بساطة. تقارن اختبارات A/B الأفضل والأكثر فعالية بين متغيرين فقط لمتغير واحد في حملة تسويقية. وهذا يضفي إحساسًا بالبساطة التي لا تتمتع بها التحليلات متعددة المتغيرات بالضرورة.
• الوضوح في النتائج. طالما أن تصميم البحث ومنهجيته سليمة، فستحصل على نتائج ستحدد بوضوح البديل الفائز من تجربتك التسويقية.
• الطبيعة التكرارية. نظرًا للطبيعة التكرارية لهذا النوع من التجارب، ستتمكن من تطوير عمليات التنفيذ وتحسينها بطريقة مركزة وتدريجية للغاية.
• تكامل المنصة. نظرًا لأن هذا أحد الأشكال الأساسية للتحليل المقارن، فستجد عمليات تكامل تجربة A/B على العديد من منصات الوسائط الاجتماعية، مثل تحسين إعلانات Facebook.

ومن ناحية أخرى، تشمل سلبيات هذه الطريقة ما يلي:

• رؤى محدودة. لا يمكنك الحصول على الكثير من الأفكار إلا عند مقارنة متغيرين فقط ببعضهما البعض، بعد كل شيء.
• احتمالية الحصول على نتائج إيجابية كاذبة. ما لم تقم بتعيين معدل إيجابي كاذب في بداية تحليلك، فإنك تخاطر بإبرام فرق ذي دلالة إحصائية بشكل خاطئ بين المتغيرات الخاصة بك - عندما لا يكون هناك فرق على الإطلاق في اختبارك على نطاق صغير.
• يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً. نظرًا لأنه لا يمكنك اختبار سوى متغيرين لمتغير واحد في كل مرة، فستحتاج إلى المزيد من الوقت لتحليل كل متغير ترغب في تحسينه في شيء معقد، مثل الصفحة المقصودة أو موقع الويب.
• يمكن استخدام الموارد. نظرًا لمقدار الوقت الذي يستغرقه هذا النوع من التجارب، فمن المنطقي أنك ستستخدم الموارد خلال هذه السلسلة من التحليلات المتنوعة أيضًا.

بالنظر إلى هذه الإيجابيات والسلبيات، قد تكون مهتمًا بمعرفة الحالات المحددة التي يكون من الأفضل فيها استخدام هذا النوع من التجارب لتلبية احتياجاتك التسويقية. ستجد أدناه بعض السيناريوهات والأمثلة حول متى يمكنك استخدام تحليل A/B لتحسين الحملات التي اخترتها.

فيما يلي بعض سيناريوهات حالة الاستخدام لاستخدام الاختبار المقسم في رحلة التحسين الخاصة بك:

• مقارنة عناصر جوجل AdWord. يمكنك تحسين نسخة إعلانك عن طريق التبديل بين برنامجين مختلفين من Google AdWords ومعرفة أيهما يحصل على النقرات بشكل أكثر فعالية.
• اختبار ألوان الارتباط التشعبي. ما الذي يتمتع بنسبة نقر إلى ظهور أفضل، الارتباط التشعبي الأخضر أو ​​الارتباط التشعبي الأزرق؟ يمكنك مقارنة هذين اللونين لمعرفة أيهما يعمل بشكل أفضل على الصفحة.
• تغييرات محدودة للإعلان المرئي المدفوع. من المحتمل أنك تريد أن يحصل إعلان الدفع بالنقرة (PPC) الخاص بك على تحويلات - لذا تأكد من تحسين صوره من خلال مقارنة الصور الرئيسية ومعرفة أي منها أكثر فعالية من الأخرى.
• الاختلافات الأساسية في زر CTA. سواء كان ذلك يشير إلى لون زر الحث على اتخاذ إجراء (CTA) بموقعك على الويب، أو موضعه، أو نسخه، أو شكله، يمكنك اختبار الأشكال الأساسية منه لمعرفة الإصدار الذي يحقق نسبة نقر إلى ظهور أو معدل تحويل أعلى.

فيما يلي دراستي حالة ناجحتين تعرضان الاستخدام المناسب لطريقة الاختبار هذه:

• آرهوس تيتر. قامت شركة المسرح هذه في الدنمارك بمراجعة زر CTA الخاص بموقعها الإلكتروني من "Kb Billet" ("اشتر تذكرة") إلى "Kb Billetter" ("اشتر التذاكر"). انتهى بهم الأمر إلى زيادة بنسبة 20% في مبيعات التذاكر بسبب التعليمات الأكثر وضوحًا من الإصدار الثاني من CTA.
• سويسجير. في مجموعة متنوعة من صفحات معلومات المنتجات المعروضة للبيع، استخدمت SWISSGEAR اللون الأحمر لتسليط الضوء فقط على أقسام "السعر الخاص" و"الإضافة إلى سلة التسوق". وقد سهّل ذلك على العملاء رؤية ما هو معروض للبيع، مما أدى إلى زيادة بنسبة 52% في التحويلات للعلامة التجارية.

هل تعتقد أنك قادر على التعامل مع اختبار A/B عندما يتعلق الأمر بحملات التسويق الرقمي الخاصة بك؟ حان الوقت لتتعلم المزيد عن اختبار المتغيرات المتعددة، لترى ما إذا كان مناسبًا لتجربتك اليوم.

تم الكشف عن اختبار متعدد المتغيرات

يعد اختبار المتغيرات المتعددة (MVT) طريقة تتيح لك تحليل المتغيرات المتعددة للإعلان أو الصفحة المقصودة أو موقع الويب أو تجربة المستخدم أو أي تنفيذ تسويقي آخر، لمعرفة مجموعة المتغيرات التي تعمل بشكل أفضل للتنفيذ المذكور. نظرًا لأنه يمكنك اختبار المزيد من الإصدارات في وقت واحد مع هذا النوع، فإنك تحصل على نتائج أكثر تعقيدًا مما قد تحصل عليه من تحليل A/B التقليدي.

وبالنظر إلى هذا التعريف، فإن الإيجابيات اللاحقة لطريقة التجريب هذه تشمل ما يلي:

• التحسين الفعال. باستخدام MVT، يمكنك تحسين إعلانك أو موقع الويب أو تجربة المستخدم أو الصفحة المقصودة بشكل أكثر كفاءة حيث يمكنك اختبار المزيد من العناصر في فترة زمنية أقصر.
• رؤى شاملة. نظرًا لأنك تجمع المزيد من نقاط البيانات من هذا النوع من التجارب، يمكنك الحصول على رؤى أكثر شمولاً تتيح لك استقراء النتائج أيضًا.
• يلغي الحاجة إلى اختبارات A/B متعددة. MVT هي في الأساس مجموعة من اختبارات A/B موضوعة فوق بعضها البعض، لذلك من خلال تشغيل طريقة الاختبار هذه، يمكنك التخلص من الحاجة إلى تشغيل عدة اختبارات A/B متسلسلة على التوالي.
• نتائج ذات دلالة إحصائية. يتطلب هذا النوع من الاختبار قدرًا كبيرًا من حركة المرور على موقع الويب ليتم تشغيله بشكل صحيح؛ وهذا يعني أنه يمكنك ضمان تحقيق نتائج ذات دلالة إحصائية مع مجموعة الجمهور الأكبر هذه.

من ناحية أخرى، تشمل سلبيات MVT ما يلي:

• منهجية معقدة. بالنظر إلى كيفية اختبار هذا النوع لمتغيرات متعددة من متغيرات متعددة، يمكنك توقع منهجية أكثر تعقيدًا تتطلب تحليلًا عميقًا لتفاعلات المتغيرات المذكورة مع بعضها البعض.
• أقل تكرارا في الطبيعة. يمكن لهذه الطريقة اختبار كل ما تحتاجه للإعلان دفعة واحدة، ولكن إذا كنت تتطلع إلى اتباع نهج أكثر تكرارًا لتحسين التحويل، فهذه الطريقة ليست هي الطريقة المناسبة لك.
• يتطلب المزيد من حركة المرور على موقع الويب للتشغيل الفعلي. نظرًا لأنك تحتاج إلى ما يكفي من بيانات المستخدم لاختبار جميع مجموعات المتغيرات الخاصة بك، فإن MVT يتطلب قدرًا كبيرًا من حركة المرور على موقع الويب حتى يعمل بشكل صحيح. إذا كنت تمتلك نشاطًا تجاريًا جديدًا أو صغيرًا، فقد لا تحصل على عدد زيارات الموقع هذا حتى الآن - مما يعني أنه لا يمكنك فعليًا إجراء تجربة ناجحة لعلامتك التجارية.
• يتطلب خبرة أكبر من الاختبارات المقسمة. وبما أن هذا النوع يقارن المزيد من المتغيرات وتفاعلاتها مع بعضها البعض، فإن هذا النوع هو الأنسب للمسوقين الرقميين المتقدمين الذين يتمتعون بخبرة أكبر في التجريب.

هناك بعض الآثار المترتبة على حالة الاستخدام الفريدة لـ MVT، في ضوء الإيجابيات والسلبيات المذكورة أعلاه. اكتشف المواقف والسيناريوهات التي يمكنك فيها استخدام هذا النوع من التحليل من خلال مراجعة القوائم أدناه.

فيما يلي أمثلة للسيناريوهات التي يمكنك فيها استخدام MVT لتحسين تنفيذ التسويق الخاص بك:

• تغييرات متعددة على نموذج الاشتراك. باستخدام هذه الطريقة، يمكنك تجربة موضع نموذج الاشتراك وطوله ولغته لمعرفة الإصدار الذي يحصل على أكبر عدد من الاشتراكات الناجحة.
• الاختلافات المعقدة في الإعلان المدفوع. يمكنك أيضًا تبديل العنوان والنسخة والمرئية للإعلان لاكتشاف الإصدار الذي يحصل على أكبر عدد من التحويلات. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية، خاصة بالنسبة للإعلانات المدفوعة التي تستهلك موارد مهمة.
• مراجعة تخطيط الصفحة المقصودة بأكملها. ما هو موضع النص الذي يرشد المستخدمين بشكل أفضل خلال صفحتك المقصودة؟ من خلال التحسين باستخدام MVT، يمكنك نقل العناوين الرئيسية والنص الأساسي لمعرفة الترتيب الأفضل الذي يرشد المستخدمين إلى CTA الخاصة بالصفحة.
• الاختلافات المعقدة في إعلان CTA. بينما قبل أن تتمكن من اختبار عنصر واحد فقط في كل مرة، يمكنك هنا تغيير اللون و/أو الموضع و/أو النسخ و/أو شكل زر CTA الخاص بموقعك على الويب لمعرفة الإصدار الذي يحصل على نسبة نقر إلى ظهور أعلى.

وفي الوقت نفسه، فيما يلي أمثلة لدراسات الحالة التي تم فيها استخدام MVT وتنفيذها بشكل صحيح:

• اشلي للأثاث. من خلال إزالة قسم غير ذي صلة تمامًا من صفحة الدفع الخاصة بهم، تمكنت Ashley Furniture من تحسين تجربة المستخدم الخاصة بها، وتقليل معدل الارتداد بنسبة 4%، وزيادة تحويلات المبيعات بنسبة 15%.
• اكتشاف. ومن خلال تحسين التفاعل مع الفيديو وإمكانية عرض الإعلان على صفحات المحتوى الخاصة بهم، تمكنت Discovery من تحقيق زيادة بنسبة 6% في نسبة النقر إلى الظهور لمقاطع الفيديو التي تقدمها على شبكة العروض الخاصة بها عبر الإنترنت.

بالنظر إلى كل هذه التعريفات والأمثلة الممتازة لطرق A/B وMVT، فأنت الآن مجهز بشكل أفضل لفهم الطريقة التي قد تعمل بشكل أفضل لاحتياجات التسويق الرقمي الخاصة بك اليوم. دعنا نواصل تعزيز معرفتك بهذين النوعين من خلال مقارنتهما ببعضهما البعض في القسم التالي.

الاختلافات الرئيسية بين اختبار A/B والاختبار متعدد المتغيرات

كل اختبار مفيد بطريقته الخاصة، وقد لا يكون أحدهما بديلاً رائعًا للآخر بسبب بعض الاختلافات الرئيسية. أثناء مقارنة كل نوع اختبار لأهداف التحسين الخاصة بك، تذكر أن تأخذ في الاعتبار الاختلافات الفريدة التالية بين الطريقتين أيضًا:

ستعتمد أفضل طريقة للاختيار حتمًا على احتياجات التحسين لحملتك التسويقية المحددة. ولكن بصرف النظر عن مدى ملاءمة الاختبار لاحتياجاتك، يجب عليك أيضًا معرفة الأدوات المتوفرة لديك لإجراء هذه التجارب بشكل عام.

تابعنا في القسم التالي لاكتشاف أربع أدوات ومنصات أساسية لتشغيل تحليل A/B أو MVT هذا العام.

الاعتبارات الفنية لتنفيذ اختبار المتغيرات المتعددة مقابل اختبار A/B

يجب أن تتضمن عملية اتخاذ القرار للاختيار بين هذين النوعين أيضًا الأدوات والأنظمة الأساسية والتقنيات المتاحة لك عند إجراء تجربتك. إذا لم تكن لديك الأدوات التي تحتاجها لإجراء تحليل متعدد المتغيرات، على سبيل المثال، فقد تحتاج إلى إعادة وضع الإستراتيجية وإجراء مقارنة أ/ب بدلاً من ذلك.

فيما يلي بعض الأمثلة على أدوات ومنصات الاختبار الأساسية لإعداد تجاربك وتتبع تقدمها وجمع البيانات لتفسير الخبراء الخاص بك:

• أب لذيذ. تستخدمه شركات عالمية ضخمة مثل Fenty وLush، ويوفر لك A/B Tasty كلاً من التحليل المقسم وإمكانيات MVT بأسعار تنافسية - حتى للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم.
• يتحول. توفر شركة Convert، التي تحظى بثقة اليونيسيف وسوني، تجربة مجانية فريدة مدتها 15 يومًا لعملائها حتى يتمكنوا من اختبار قدرات A/B والقدرات المتعددة المتغيرات للمنصة.
• تطور الذكاء الاصطناعي. تتيح الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في Evolv AI للشركات مثل شركتك تحسين الحملات بكفاءة من خلال منصاتها التجريبية A/B وMVT التكيفية.
• على النحو الأمثل. تستخدم شركة Optimizely من قبل Pizza Hut وeBay وYamaha وMicrosoft، وتسمح للعلامات التجارية بالوصول إلى إمكانات A/B وMVT وإمكانات الصفحات المتعددة من خلال مجموعة واسعة من الخدمات.

باستخدام هذه القائمة القصيرة من البرامج القوية لتجربة التسويق وتحسينه، يمكنك إعداد نقطة بداية قوية لتحسين حملاتك ومحتواك من هذه النقطة فصاعدًا.

تمكين الابتكار القائم على البيانات

بغض النظر عن الطريقة التي تختارها، الشيء المهم الذي يجب أن تتذكره هو أنه يجب عليك دائمًا تجربة المحتوى الخاص بك. يعد اختبار حملاتك أمرًا أساسيًا لتحقيق أهداف العمل؛ وبدون ذلك، لن تتمكن من ابتكار عمليات التنفيذ الخاصة بك بطرق ناجحة تعتمد على البيانات.

يعمل الاختبار والتجريب على تمكين الابتكار القائم على البيانات في التسويق الرقمي. معهم، يمكنك معالجة نقاط الضعف الحرجة، واكتشاف الحلول المدعومة بالبيانات، وقيادة الحملات التي تحقق نتائج حقيقية لعلامتك التجارية على المدى الطويل.

الماخذ الرئيسية

حفز الابتكار باستخدام أنواع الاختبارات المناسبة اليوم. إليك بعض التذكيرات النهائية التي يجب عليك أخذها معك عند الشروع في رحلة التسويق الرقمي اليوم:

• حدد السبب. لماذا تجري هذه التجربة في المقام الأول؟ من خلال تحديد السياق الخاص بك وسبب هذه المقارنة، ستتمكن من تحديد الطريقة الأفضل لتحقيق أهدافك المحددة.
• عزز قراراتك بالبيانات. بمجرد تحديد أسبابك للتجربة، يجب عليك استخدام جميع البيانات المتاحة لك لتحديد ما إذا كنت تريد استخدام تحليل A/B أو MVT لتنفيذك.
• التشاور مع خبراء التجريب. لست واثقًا جدًا من مهاراتك التحليلية لحملات تسويقية أكبر؟ لا تخف من الاستفادة من خدمات Propelrr للحصول على نصائح وتوجيهات إضافية 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.