اگر نمی‌دانید کدام نسخه از یک صفحه، دکمه، عنوان یا فرم برای کاربران عملکرد بهتری دارد، به‌جای حدس زدن می‌توانید آن را با تست A/B بررسی کنید. در این روش، دو نسخه متفاوت از یک بخش را در اختیار کاربران قرار می‌دهید و بررسی می‌کنید کدام نسخه نتیجه بهتری ایجاد می‌کند.
برای مثال، فرض کنید در صفحه فروش سایت یک انکر تکست با عبارت «خرید محصول» دارید و می‌خواهید بدانید آیا عبارت «ثبت سفارش» می‌تواند کاربران بیشتری را به کلیک وادار کند یا نه. در تست A/B بخشی از کاربران نسخه اول و بخش دیگری نسخه دوم را مشاهده می‌کنند و سپس نرخ کلیک، ثبت سفارش یا هر هدف دیگری را مقایسه می‌کنید.
در ساده‌ترین حالت، یک نسخه فعلی و یک نسخه جدید دارید. نسخه فعلی «نسخه کنترل» و نسخه جدید «نسخه آزمایشی» محسوب می‌شود. کاربران به‌صورت تصادفی میان این دو نسخه تقسیم می‌شوند و عملکرد هر گروه اندازه‌گیری می‌شود.
مثلاً:
مورد | نسخه A | نسخه B |
عنوان صفحه | دریافت مشاوره رایگان | مشاوره رایگان بگیرید |
هدف | کلیک روی فرم | کلیک روی فرم |
نتیجه | ۴٪ تبدیل | ۵.۲٪ تبدیل |
در این مثال، نسخه B در ظاهر عملکرد بهتری دارد؛ اما هنوز نمی‌توان فقط بر اساس این اختلاف تصمیم گرفت. باید بررسی شود که آیا اختلاف ایجادشده از نظر آماری قابل اعتماد است یا ممکن است بر اثر نوسانات تصادفی به وجود آمده باشد.
نکته مهم این است که تست نباید صرفاً بر اساس این باشد که کدام نسخه عدد بزرگ‌تری دارد؛ تعداد کاربران، مدت اجرای آزمایش و معناداری آماری نیز باید در نظر گرفته شوند.
بزرگ‌ترین مزیت این روش این است که تصمیم‌های مربوط به سایت را از حالت حدس و سلیقه خارج می‌کند. ممکن است یک طراحی از نظر شما جذاب‌تر باشد، اما کاربران با نسخه ساده‌تر تعامل بیشتری داشته باشند.
با استفاده از آزمایش می‌توانید بفهمید کدام تغییر واقعاً روی رفتار مخاطب تأثیر گذاشته است. این روش می‌تواند برای افزایش ثبت سفارش، دریافت شماره تماس، کلیک روی دکمه های کال تو اکشن، تکمیل فرم، عضویت، دانلود فایل و بسیاری از اهداف دیگر استفاده شود.
در واقع، به‌جای اینکه یک تغییر را برای همه کاربران اجرا کنید و بعد منتظر بمانید ببینید نتیجه چه می‌شود، ابتدا آن را در قالب یک آزمایش کنترل‌شده بررسی می‌کنید.
قبل از تغییر هر چیزی، باید دقیقاً بدانید قرار است چه چیزی را بهتر کنید. جمله‌ای مثل «می‌خواهم سایت بهتر شود» هدف مناسبی برای آزمایش نیست.
هر تست بهتر است یک هدف اصلی مشخص داشته باشد تا در پایان بدانید موفقیت را بر اساس چه معیاری ارزیابی می‌کنید.
هدف باید قابل اندازه‌گیری باشد. برای مثال:
حالا باید مشخص کنید چه تغییری ممکن است نتیجه را بهتر کند. برای مثال:
«اگر متن دکمه را از «اطلاعات بیشتر» به «دریافت مشاوره رایگان» تغییر دهیم، احتمالاً تعداد کلیک روی آن افزایش پیدا می‌کند.»
این جمله سه بخش مهم دارد: تغییر، دلیل احتمالی و نتیجه مورد انتظار.
داشتن فرضیه باعث می‌شود بدون هدف سراغ تغییرات مختلف نروید و بعد از پایان آزمایش نیز بتوانید نتیجه را بهتر تحلیل کنید.
این روش زمانی ارزش بیشتری پیدا می‌کند که سایت به اندازه کافی کاربر و تبدیل داشته باشد تا بتوان از رفتار واقعی مخاطبان داده جمع کرد. سایت‌هایی با ترافیک بسیار کم ممکن است برای رسیدن به نتیجه قابل اعتماد به زمان زیادی نیاز داشته باشند.
اگر ترافیک سایت پایین است، قبل از اجرای آزمایش‌های متعدد می‌توانید از روش‌های دیگری مانند بررسی رفتار کاربران، تحلیل مسیر آنها، مصاحبه با مشتریان و مشاهده مشکلات تجربه کاربری استفاده کنید.
یکی از اشتباهات رایج این است که چندین بخش صفحه را همزمان تغییر دهید. مثلاً عنوان، رنگ دکمه، تصویر، متن و فرم را با هم عوض کنید.
اگر نسخه جدید بهتر شود، نمی‌دانید دلیل موفقیت کدام تغییر بوده است.
برای شروع بهتر است یک متغیر اصلی را انتخاب کنید. مثلاً فقط عنوان صفحه را تغییر دهید و سایر بخش‌ها را ثابت نگه دارید. پس از به‌دست‌آوردن نتیجه می‌توانید آزمایش بعدی را برای عنصر دیگری انجام دهید.
نسخه A همان وضعیت فعلی صفحه است و نسخه B شامل تغییری است که می‌خواهید بررسی کنید.
برای مثال:
نسخه A: «برای دریافت اطلاعات بیشتر کلیک کنید»
نسخه B: «مشاوره رایگان دریافت کنید»
در این مرحله باید مطمئن شوید هر دو نسخه درست نمایش داده می‌شوند و تغییر ایجادشده باعث خراب شدن تجربه کاربر، سرعت صفحه یا عملکرد فرم نشده است.
حالا باید کاربران را به‌صورت تصادفی میان دو نسخه تقسیم کنید. تقسیم ۵۰/۵۰ معمولاً ساده‌ترین حالت برای مقایسه دو نسخه است، زیرا حجم داده هر دو گروه تقریباً برابر خواهد بود. در آزمایش‌های مختلف ممکن است نسبت‌های دیگری نیز استفاده شود، اما انتخاب آن باید با هدف و شرایط آزمایش هماهنگ باشد.
مهم است که کاربران گروه‌ها به شکل تصادفی انتخاب شوند؛ زیرا اگر یک گروه از کاربران ویژگی متفاوتی داشته باشد، نتیجه آزمایش می‌تواند منحرف شود.
یکی از مهم‌ترین نکات در تست A/B این است که خیلی زود آزمایش را متوقف نکنید.
فرض کنید نسخه B بعد از یک روز ۲۰ درصد بهتر از نسخه A عمل کرده است. اگر تعداد کاربران کم باشد، این اختلاف لزوماً به معنی موفقیت واقعی نسخه B نیست.
حجم نمونه موردنیاز به نرخ تبدیل فعلی، میزان تغییری که می‌خواهید شناسایی کنید و سطح اطمینان موردنظر بستگی دارد. بنابراین یک عدد ثابت برای همه سایت‌ها وجود ندارد.
همچنین بهتر است آزمایش را به اندازه‌ای ادامه دهید که الگوی رفتاری کاربران در طول دوره موردنظر دیده شود و عواملی مانند تفاوت رفتار در روزهای مختلف نتیجه را منحرف نکنند.
بعد از جمع‌آوری داده، باید چند مورد را بررسی کنید. مهم‌ترین مورد، معیار اصلی آزمایش است؛ اما بهتر است شاخص‌های مهم دیگری را نیز زیر نظر داشته باشید.
مثلاً اگر هدف افزایش کلیک روی دکمه است، بررسی کنید آیا افزایش کلیک واقعاً به افزایش ثبت سفارش یا درخواست منجر شده است یا فقط تعداد کلیک‌های بی‌نتیجه بیشتر شده است.
همچنین باید به معناداری آماری توجه کنید. این مفهوم به شما کمک می‌کند بفهمید اختلاف مشاهده‌شده تا چه اندازه می‌تواند ناشی از تغییر واقعی باشد و تا چه اندازه ممکن است حاصل شانس و نوسان تصادفی داده‌ها باشد.
تقریباً هر عنصر قابل اندازه‌گیری سایت می‌تواند موضوع آزمایش باشد، اما بهتر است ابتدا سراغ بخش‌هایی بروید که احتمال تأثیرگذاری بیشتری روی رفتار کاربر دارند.
برخی گزینه‌های مناسب عبارت‌اند از:
خیر. هر سایتی که هدف قابل اندازه‌گیری داشته باشد می‌تواند از این روش استفاده کند. سایت‌های خدماتی، شرکتی، آموزشی، فروشگاهی و حتی صفحات کمپین تبلیغاتی می‌توانند عنوان، فرم، دکمه یا پیشنهاد خود را آزمایش کنند.
اگر اختلاف معناداری وجود نداشته باشد، نباید صرفاً به دلیل تفاوت جزئی یکی از نسخه‌ها را برنده اعلام کنید. بهتر است بررسی کنید آیا تغییر ایجادشده به اندازه کافی اثرگذار بوده و آیا داده کافی برای نتیجه‌گیری داشته‌اید.
بله، اما اگر آزمایش‌ها روی یک صفحه و یک مخاطب انجام شوند، ممکن است نتایج یکدیگر را تحت تأثیر قرار دهند. بنابراین باید تعامل بین آزمایش‌ها را در نظر بگیرید و از ایجاد پیچیدگی غیرضروری جلوگیری کنید.
مدت زمان ثابت و یکسانی برای همه آزمایش‌ها وجود ندارد. مدت مناسب به حجم ترافیک، نرخ تبدیل، اندازه تغییر مورد انتظار و روش آماری مورد استفاده بستگی دارد. مهم این است که تصمیم را بر اساس داده کافی بگیرید، نه صرفاً تعداد روزهای گذشته.
تست A/B یکی از کاربردی‌ترین روش‌ها برای تصمیم‌گیری داده‌محور در سایت و بازاریابی دیجیتال است. در این روش دو نسخه از یک عنصر یا صفحه را با یکدیگر مقایسه می‌کنید تا مشخص شود کدام نسخه عملکرد بهتری دارد.
برای اجرای درست آن، ابتدا هدف را مشخص کنید، سپس یک فرضیه بسازید، فقط یک تغییر اصلی ایجاد کنید، کاربران را به شکل مناسب میان نسخه‌ها تقسیم کنید، داده کافی جمع کنید و در نهایت نتیجه را با توجه به نرخ تبدیل و معناداری آماری بررسی کنید.
مهم‌تر از همه، به دنبال بزرگ‌ترین تغییر ظاهری نباشید؛ تغییری ارزشمند است که بتواند رفتار واقعی کاربران و در نهایت نتیجه کسب‌وکار را بهتر کند.
