ما هو اختبار A/B؟

إذا سبق لك أن بحثت في مجال التصميم، تصميم UI أو UX، التسويق، فمن المؤكد أنك سمعت عن اختبار A/B. العديد من يسمع بهذا المصطلح ولكن لا يعرف ما معناه. في هذا الدليل سوف نتعرف على كل صغيرة وكبيرة عن اختبارات A/B، معناه والدور الذي يلعبه.

 ما هو A/B Testing

ما هو اختبار A/B؟

بكل بساطة، يعني هذا مقارنة نسختين من المنتج لمعرفة أيهما يعمل بشكل أفضل. يُطلق على اختبار A/B اسم “اختبار الانقسام” كما هو الحال في “وضع الأشياء في مجموعتين مختلفتين”. طبعاً يأتي هذا الاختبار بنتيجة إيجابية، على سبيل المثال يكون مفيداً في تحسين التصميم الخاص بك، وأيظاً معرفة المنتج الفعال عن غيره.

لماذا نستخدم اختبار A/B؟

أعتقد أن الفكرة واضحة عن سبب استخدام اختبار A/B بعد قراءة الفقرة أعلاه. يتيح لنا اختبار A/B اختبار منتج وتصميم ما وجمع البيانات قبل أن نقرِّر القيام بالتغيير، هذا الأمر يعزز احتمالية نجاح التغيير الذي ستقوم به بناءاً على اختبار A/B. ضع في اعتبارك أنه قد يتطلب هذا الأمر الوقت والمال.

كيف يعمل اختبار A/B؟

تم تنقيح مفهوم اختبار A/B بالفعل في القرن الماضي من قبل الإحصائي وعالم الأحياء رونالد فيشر، الذي استخدمه لأول مرة في عمل تجارب زراعية. سرعان ما تحولت تلك التجارب إلى مجال الطب وتصميم الويب والتسويق مؤخراً.

لنفترض أنك ترغب بتصميم إعلان لمنتجك، وتريد معرفة نمط وتعديلات التصميم التي ستلفت النظر وتجعل الأشخاص ينقرون على إعلانك. يجب عليك إنشاء إعلانين للمنتج، أحدهما يحتوي على التغييرات والآخر بدون، النسخة A والنسخة B. يعمل أحدهما كعنصر تحكم، بدون أي تغييرات، والآخر هو الشكل.

عادة ما يتم اتباع الخطوات التالية للقيام بذلك:

  1. اختر ما ترغب باختباره.
  2. قم بعرض نسخ التحكم والتباين لمجموعات من الأشخاص عشوائياً.
  3. تتبع الإحصائيات ومعرفة النسخة التي جلبت نتائج إيجابية أكثر من غيرها.

يجدر الذكر أن التوزيع العشوائي أمر في غاية الأهمية في عملية الاختبار هذه، حيث يساعد في إزالة المتغيرات الأخرى من المعادلة. يمكن إجراء اختبار A/B في أكثر من صفحتين أو إعلانين، ولكنك عادة ما يُستخدم لمنتجين في البداية.

يختلف عدد الأشخاص الذين تعرضهم لكل إصدار بناءً على ما إذا كان كلا النسختين جديدتين ، أو أن النسخة الجديدة تتنافس مع النسخة العادية والقديمة. إذا كان كلا النسختين جديدتين، فمن المحتمل أن تقسم عدد النقرات بنسبة 50/50. إذا كنت تقوم بإجراء تغييرات على إعلان محديد (النسخة)، فقد تكون 60/40.

بصرف النظر عن الوسيلة التي تقرر بها جلب حركة المرور لإعلانك، فإنك تعرض دائماً للمستخدمين العائدين نفس النسخة للحفاظ على سلامة الاختبار. يجب تشغيل الاختبار لفترة كافية مثل أسبوعين أو شهر من أجل جمع بيانات كافية لتكون ذات دلالة إحصائية وتتمكن من الاعتماد عليها بعد ذلك.

كلمات ختامية

للتذكير، هذا المفهوم ليس مقتصراً على إعلانات المنتج فقط. يمكنك اختبار A/B لرسائل البريد الإلكتروني التسويقية المختلفة، زيارات موقع الويب، تصميم صفحة الويب والتطبيقات، يمكنك تطبيق هذا الاختبار على نستختين من نفس المنتج ولكن كل منتج مصنوع من طرف شركة مختلفة، وغيرها من الأمور التي يمكنك تسويقها.

قد يعجبك ايضا

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك. سنفترض أنك موافق على ذلك ، ولكن يمكنك إلغاء الاشتراك إذا كنت ترغب في ذلك. قبول قراءة المزيد