اختبار A/B أداة أساسية لتحسين تجربة المستخدم. فما هي اختبارات A/B، ولماذا تُعد مهمة؟ تتعمق هذه التدوينة في المبادئ الأساسية لاختبار A/B، وأنواعه المختلفة، ودوره في فهم سلوك المستخدم. كما تقدم نصائح لنجاح اختبارات A/B، وتتناول الأسباب الشائعة لفشل الاختبارات. وتشرح أفضل الأدوات وطرق القياس والتحليل لاختبار A/B، مع تسليط الضوء على تأثير النتائج على تجربة المستخدم. كما أنها تُرشدك في رحلة التحسين المُركزة على المستخدم، مع نصائح مفيدة حول اختبار A/B.

اختبارات A/B: ما هي وأهميتها؟

اختبارات A/Bيُعد الاختبار وسيلة فعّالة لتحسين تجربة المستخدم وزيادة معدلات التحويل. يهدف الاختبار أساسًا إلى عرض نسختين مختلفتين من موقعك الإلكتروني أو تطبيقك (أ و ب) على مستخدمين عشوائيين لتحديد أيهما أفضل أداءً. تتيح لك هذه الاختبارات قياس تأثير التغييرات في التصميم أو المحتوى أو الوظائف على سلوك المستخدم باستخدام بيانات ملموسة.

يتيح لك اختبار A/B اتخاذ قرارات بناءً على بيانات المستخدمين الفعلية، بدلاً من الاعتماد فقط على التخمين أو الحدس. على سبيل المثال، بتغيير لون زر "الشراء" على موقع تجارة إلكترونية، يمكنك استخدام اختبار A/B لتحديد اللون الذي يجذب المزيد من النقرات، وبالتالي المزيد من المبيعات. يساعدك هذا النهج على فهم رغبات المستخدمين وما يستجيبون له بشكل أفضل.

متري	النسخة أ	النسخة ب
معدل النقر (CTR)	%2.5	%3.8
معدل التحويل	%1.0	%1.5
معدل الارتداد	%45	%38
متوسط مدة الجلسة	2:30	3:15

تكمن أهمية اختبار A/B في أنه يُمكّن الشركات من التحسين المستمر واكتساب ميزة تنافسية. ونظرًا لأن التغييرات الصغيرة قد تُحدث تأثيرًا كبيرًا، فإن اختبار A/B يُمكّنك من تحسين تجربة المستخدم باستمرار وتحقيق أهداف عملك بشكل أسرع.

في العمل اختبارات A/B وفيما يلي بعض الأسباب الرئيسية التي تجعل الأمر مهمًا للغاية:

• القرارات المستندة إلى البيانات: إنه يتيح اتخاذ القرارات بناءً على سلوك المستخدم الحقيقي، وليس التخمين.
• تحسين تجربة المستخدم: إنه يسمح للمستخدمين بقضاء وقت ممتع ومنتج أكثر على موقع الويب أو التطبيق الخاص بك.
• زيادة معدلات التحويل: يساعدك على تحقيق تحسينات في المبيعات أو التسجيلات أو المقاييس الرئيسية الأخرى.
• تقليل المخاطر: إنه يسمح لك بتحديد المشكلات المحتملة في الاختبارات على نطاق صغير قبل إجراء تغييرات كبيرة.
• التحسين المستمر: يساعدك على الحصول على ميزة تنافسية من خلال تحسين موقع الويب أو التطبيق الخاص بك بشكل مستمر.

اختبارات A/Bيُعدّ هذا جزءًا أساسيًا من تحسين تجربة المستخدم، وزيادة معدلات التحويل، وتحقيق أهداف العمل. تساعدك هذه الطريقة على فهم رغبات المستخدمين وتزويدهم بتجربة أفضل.

ما هي المبادئ الأساسية لاختبار A/B؟

اختبارات A/Bاختبار A/B هو أسلوب فعّال لتحسين تجربة المستخدم (UX) وزيادة معدلات التحويل. تقارن هذه الاختبارات نسختين مختلفتين (A وB) من صفحة ويب أو تطبيق أو مادة تسويقية لتحديد أيهما يحقق أداءً أفضل. ومع ذلك، لكي يكون اختبار A/B فعالاً، من الضروري اتباع بعض المبادئ الأساسية. تساعد هذه المبادئ على ضمان تصميم الاختبارات وتنفيذها وتحليلها بشكل صحيح، مما يؤدي إلى نتائج قيّمة.

أحد أهم مبادئ اختبار A/B هو، هو إنشاء فرضيةيجب أن يكون لكل اختبار سبب، وأن يستند هذا السبب إلى فرضية مصممة لحل مشكلة محددة أو إجراء تحسين محدد. على سبيل المثال، قد تكون الفرضية أن تغيير لون زر "شراء" في صفحتنا الرئيسية من الأحمر إلى الأخضر سيزيد من معدلات النقر. تُحدد الفرضية بوضوح غرض الاختبار وتُسهّل تفسير النتائج. من المهم أيضًا وجود بيانات تدعم فرضيتك؛ فسلوك المستخدم، أو أبحاث السوق، أو نتائج الاختبارات السابقة يمكن أن تُشكل أساس فرضيتك.

خطوات اختبار A/B

1. توليد الفرضية: حدد المجال الذي تريد تحسينه وأنشئ فرضية.
2. تحديد الهدف: حدد بوضوح مقياس نجاح الاختبار (على سبيل المثال، معدل النقر، ومعدل التحويل).
3. تصميم الاختبار: قم بإنشاء نسختين مختلفتين (A وB) وحدد المستخدمين الذين سيشاهدون أي نسخة أثناء الاختبار.
4. جمع البيانات: ابدأ الاختبار واجمع بيانات كافية. من المهم الوصول إلى عدد كافٍ من المستخدمين للحصول على نتائج ذات دلالة إحصائية.
5. تحليل: قم بتحليل البيانات المجمعة وتحديد الإصدار الذي يعمل بشكل أفضل.
6. طلب: تنفيذ الإصدار الفائز والاستمرار في تحسين تجربة المستخدم بشكل مستمر.

مبدأ مهم آخر يجب مراعاته في اختبار A/B هو: هو تحديد الجمهور المستهدف المناسبقد تختلف نتائج اختباراتك تبعًا لخصائص جمهورك المستهدف. لذلك، فإن تصميم اختباراتك لمستخدمين ذوي خصائص ديموغرافية أو اهتمامات أو أنماط سلوكية محددة سيُعطي نتائج أكثر دقة وفائدة. علاوة على ذلك، من خلال تقسيم اختباراتك إلى شرائح مختلفة، يمكنك تحديد الشرائح الأكثر حساسية للتغييرات. سيساعدك هذا على إنشاء تجارب مستخدم مخصصة وزيادة معدلات التحويل.

الاختبار والتعلم المستمر يُعدّ مبدأ "اختبار A/B" أساسيًا لنجاح هذه الاختبارات. فهو ليس حلاً لمرة واحدة، بل هو جزء من عملية تحسين مستمرة. من خلال تحليل نتائج اختباراتك بعناية، يمكنك اكتساب رؤى قيّمة حول سلوك المستخدم، وتصميم اختبارات مستقبلية بناءً على ذلك. لا يُحسّن الاختبار الناجح تجربة المستخدم ويزيد معدلات التحويل فحسب، بل يساعدك أيضًا على فهم ما يريده المستخدمون ويقدّرونه. وهذا بدوره يزيد من ولاء العملاء وقيمة علامتك التجارية على المدى الطويل.

نصائح لإجراء اختبار A/B ناجح

اختبارات A/Bإنها إحدى أكثر الطرق فعاليةً لتحسين تجربة المستخدم (UX) باستمرار وزيادة معدلات التحويل. ومع ذلك، هناك بعض النقاط الرئيسية التي يجب مراعاتها لضمان نتائج ناجحة. باتباع هذه النصائح، يمكنك ضمان تحقيق اختباراتك نتائج أكثر فعاليةً وفائدةً.

من أهم عوامل النجاح في اختبارات A/B صياغة فرضيات دقيقة. يجب أن تستند هذه الفرضيات إلى تحليل البيانات وسلوك المستخدم. على سبيل المثال، قد تفترض أن جعل عنوان الصفحة الرئيسية أكثر جاذبيةً قد يزيد من معدلات النقر. تذكر أن الفرضية الجيدة تُسهّل تفسير نتائج الاختبار وتطبيقها.

متطلبات الاختبار

• حدد أهدافًا واضحة وقابلة للقياس.
• إنشاء فرضيات من خلال تحليل سلوك المستخدم.
• اختبار متغير واحد فقط في كل مرة.
• تأكد من أن لديك حجم حركة مرور كافٍ.
• قم بضبط فترة الاختبار بشكل صحيح (عادةً 1-2 أسابيع).
• تحليل وتفسير نتائج الاختبار بعناية.

يعتمد نجاح اختبارات A/B أيضًا على استخدام الأدوات المناسبة. تتيح لك منصات مثل Google Optimize وOptimizely وVWO إنشاء اختبارات A/B وإدارتها وتحليلها بسهولة. تتيح لك هذه الأدوات تحليل نتائج اختباراتك بمزيد من التفصيل وفهم سلوك المستخدم بشكل أفضل. علاوة على ذلك، غالبًا ما توفر هذه الأدوات ميزات تجزئة، مما يسمح لك بإجراء اختبارات منفصلة لمجموعات مستخدمين مختلفة.

فكرة	توضيح	أهمية
تحديد الأهداف الصحيحة	حدد بوضوح غرض الاختبار (على سبيل المثال، معدل النقر، معدل التحويل).	عالي
اختبار المتغير الواحد	قم بتغيير عنصر واحد فقط لكل اختبار (على سبيل المثال العنوان أو لون الزر).	عالي
حركة مرور كافية	تأكد من وجود عدد كافٍ من الزوار لإجراء الاختبار.	عالي
الأهمية الإحصائية	تأكد من أن النتائج ذات دلالة إحصائية.	عالي

من المهم مراعاة الدلالة الإحصائية عند تقييم نتائج اختبار A/B. تشير الدلالة الإحصائية إلى أن النتائج المُحصل عليها ليست عشوائية، بل لها تأثير حقيقي. لذلك، يجب عليك التحقق من فترات الثقة وقيم P عند تقييم نتائج الاختبار. اختبار A/Bهو جزء من عملية التعلم والتحسين المستمر.

اختبارات A/B: ما هي أنواع اختبارات A/B المختلفة؟

اختبارات A/Bيُعد اختبار A/B أسلوبًا فعالًا لتحسين تجربة المستخدم (UX) وزيادة معدلات التحويل. ومع ذلك، ليست جميع اختبارات A/B متساوية. فهناك أنواع مختلفة من اختبارات A/B تناسب أهدافًا وسيناريوهات مختلفة. يتيح هذا التنوع للمسوقين ومطوري المنتجات إدارة عمليات الاختبار وتحسينها بفعالية أكبر.

اختبارات A/B يُعدّ تحديد النوع الأنسب لك أمرًا بالغ الأهمية لنجاح اختبارك. عند اتخاذ هذا القرار، من المهم مراعاة غرض الاختبار، والموارد المتاحة، والنتائج المرجوة. على سبيل المثال، قد يكون اختبار A/B التقليدي كافيًا لقياس تأثير تغيير بسيط في العنوان، بينما قد يكون الاختبار متعدد المتغيرات أنسب لفهم تأثير تصميم صفحة أكثر تعقيدًا.

• أنواع اختبار A/B
• اختبارات A/B الكلاسيكية
• الاختبارات المتعددة المتغيرات
• اختبارات متعددة الصفحات
• اختبارات جانب الخادم
• الاختبارات الشخصية

يُقارن الجدول أدناه الميزات الرئيسية لأنواع مختلفة من اختبارات A/B ومتى تُستخدم. ستساعدك هذه المقارنة على تحديد نوع الاختبار الأنسب لمشروعك.

نوع الاختبار	الميزات الرئيسية	متى تستخدمه؟	سيناريو العينة
اختبار A/B الكلاسيكي	مقارنة بين نسختين مختلفتين لمتغير واحد.	لقياس تأثير التغييرات البسيطة.	تغيير لون الزر.
الاختبار المتعدد المتغيرات	اختبار مجموعات من المتغيرات المتعددة.	لتحسين تصميمات الصفحات المعقدة.	اختبار مجموعات من العناوين والصور والنصوص.
اختبار متعدد الصفحات	إنه يختبر سلوك المستخدم عبر سلسلة من الصفحات.	لتحسين مسار المبيعات.	خطوات الاختبار في عملية الخروج.
اختبار جانب الخادم	اختبار تأثير التغييرات التي تم إجراؤها على جانب الخادم.	لقياس تأثير الخوارزميات أو ميزات الواجهة الخلفية.	اختبار أداء محرك التوصية.

اختبارات A/B الكلاسيكية

كلاسيكي اختبارات A/Bاختبار A/B هو أبسط أنواع الاختبارات وأكثرها شيوعًا. في هذه الطريقة، يُختبر عنصر واحد من صفحة ويب أو تطبيق (مثل عنوان رئيسي، أو زر، أو صورة) مقارنةً بإصدارات مختلفة. الهدف هو تحديد الإصدار الأفضل أداءً (مثل معدل نقر أو معدل تحويل أعلى). يُفضل عادةً اختبار A/B التقليدي لسرعته وسهولة تنفيذه.

اختبارات A/B متعددة المتغيرات

متعدد المتغيرات اختبارات A/Bيتضمن نوع أكثر تعقيدًا من الاختبارات اختبار عدة متغيرات في آنٍ واحد. تتضمن هذه الطريقة إنشاء مجموعات متنوعة من عناصر مختلفة (مثل العنوان والصورة والنص) وتعريض المستخدمين لهذه الاختلافات المختلفة. الهدف هو تحديد المجموعة التي تحقق أفضل أداء. يُعد الاختبار متعدد المتغيرات مفيدًا بشكل خاص لتحسين تصميمات الصفحات المعقدة أو الحملات التسويقية.

فهم سلوك المستخدم باستخدام اختبار A/B

اختبارات A/Bطريقة فعّالة لفهم كيفية تفاعل المستخدمين مع موقعك الإلكتروني أو تطبيقك أو موادك التسويقية. بإنشاء نسختين (أ و ب) ومراقبة أيّهما أفضل أداءً، يمكنك الحصول على رؤى قيّمة حول سلوك المستخدم. يمكن استخدام هذه المعلومات لزيادة معدلات التحويل، وتحسين رضا المستخدمين، وتحقيق أهدافك التجارية العامة.

لا يقتصر دور اختبار A/B على تحديد التصميم الأفضل فحسب، بل يساعدك أيضًا على فهم سلوك المستخدمين. على سبيل المثال، يمكنك معرفة كيف يؤثر تغيير لون الزر على نسب النقر، أو كيف يؤثر تغيير العنوان على مدة بقاء المستخدمين على الصفحة. يتيح لك هذا الفهم المتعمق اتخاذ قرارات تصميم مستقبلية أكثر وعيًا.

متري	الاختلاف أ	الاختلاف ب	النتيجة
معدل النقر (CTR)	%5	%7	B varyasyonu %40 daha iyi
معدل التحويل	%2	%3	B varyasyonu %50 daha iyi
معدل الارتداد	%40	%30	B varyasyonu %25 daha iyi
مدة البقاء في الصفحة	2 دقيقة	3 دقائق	B varyasyonu %50 daha iyi

تتيح لك بيانات اختبار A/B اتخاذ خطوات ملموسة لتحسين تجربة المستخدم. تتيح لك هذه البيانات فهمًا أفضل لما يُقدّره المستخدمون، ونقاط ضعفهم، وما يحفزهم. باستخدام هذه المعلومات، يمكنك تحسين موقعك الإلكتروني أو تطبيقك بناءً على احتياجات المستخدمين وتوقعاتهم.

البيانات التي تم الحصول عليها عن طريق اختبار A/B

• ما هي عناصر التصميم الأكثر جاذبية للمستخدمين؟
• ما هي العناوين التي تجذب المزيد من الاهتمام؟
• ما هي دعوات العمل (CTAs) الأكثر فعالية؟
• ما هي الخطوات التي يواجه مستخدمو الموقع صعوبة في إكمالها؟
• الاختلافات السلوكية بين المجموعات الديموغرافية المختلفة

اختبارات A/Bإنها أداة قيّمة تُمكّنك من اتباع نهج مُركّز على المستخدم وتحسين تجربته باستمرار. من خلال تحليل البيانات الناتجة بدقة، يُمكنك فهم سلوك المستخدم بشكل أفضل وتحسين أداء موقعك الإلكتروني أو تطبيقك.

الأسباب الشائعة لفشل اختبارات A/B

اختبارات A/Bيُعد اختبار A/B أداة فعّالة لتحسين تجربة المستخدم وزيادة معدلات التحويل. ومع ذلك، إذا لم يُطبّق بشكل صحيح، فقد تُعطي هذه الاختبارات نتائج مضللة وتؤدي إلى قرارات خاطئة. من الأسباب الشائعة لفشل اختبارات A/B: عدم كفاية حجم العينة، واختيار مقاييس خاطئة، وقصر أوقات الاختبار، وأخطاء التجزئة. يُعدّ تحديد هذه الأخطاء ومنعها أمرًا بالغ الأهمية لزيادة نجاح اختبارات A/B.

يجب أن يجمع اختبار A/B بيانات من عدد كافٍ من المستخدمين للحصول على نتائج موثوقة. يُصعّب حجم العينة غير الكافي الحصول على نتائج ذات دلالة إحصائية، وقد يؤدي إلى نتائج مضللة. على سبيل المثال، حتى لو أظهر اختبار A/B على موقع تجارة إلكترونية صغير معدل تحويل مرتفعًا في وقت قصير، فقد لا تكون هذه النتائج قابلة للتعميم. لذلك، قبل بدء الاختبار، تحليل القوة الإحصائية من المهم تحديد حجم العينة المناسب.

نوع الخطأ	توضيح	النتائج المحتملة
حجم العينة غير كاف	عدم جمع بيانات كافية للمستخدم للاختبار.	نتائج غير ذات دلالة إحصائية، وقرارات خاطئة.
اختيار مقياس خاطئ	استخدام مقاييس لا تتوافق مع أهداف الاختبار.	نتائج غير صحيحة، فشل التحسين.
وقت اختبار قصير	- إكمال الاختبار في وقت قصير دون مراعاة التغيرات الموسمية أو العوامل الخارجية.	نتائج غير دقيقة، تتجاهل التأثيرات الموسمية.
أخطاء التجزئة	لم يتم تقسيم المستخدمين بشكل صحيح أو لم يتم أخذ القطاعات في الاعتبار.	نتائج غير دقيقة، تتجاهل سلوك مجموعات المستخدمين المختلفة.

يُعد اختيار المقاييس الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح اختبارات A/B. فاستخدام مقاييس لا تتوافق مع غرض الاختبار قد يؤدي إلى نتائج مضللة. على سبيل المثال، قد يؤدي التركيز فقط على معدلات إكمال النموذج عند اختبار تصميمه إلى إغفال جوانب النموذج التي تُمثل تحديًا للمستخدمين. وبدلاً من ذلك، فإن مراعاة مقاييس مثل معدلات الأخطاء والوقت المستغرق في كل جانب من جوانب النموذج سيوفر تحليلًا أكثر شمولًا.

أشياء يجب مراعاتها في اختبارات A/B

• توليد الفرضية: حدد بوضوح غرض الاختبار والنتيجة المتوقعة.
• حجم العينة: جمع بيانات كافية عن المستخدم للحصول على نتائج ذات دلالة إحصائية.
• فترة الاختبار: قم بإجراء الاختبار لفترة زمنية كافية، مع الأخذ في الاعتبار التغيرات الموسمية والعوامل الخارجية.
• التجزئة: تحليل سلوك المجموعات المختلفة عن طريق تقسيم المستخدمين بدقة.
• المقاييس الصحيحة: اختر المقاييس التي تتوافق مع أهداف الاختبار وتتبعها بانتظام.
• الأهمية الإحصائية: تأكد من أن النتائج ذات دلالة إحصائية.

من الجوانب المهمة الأخرى لاختبارات A/B مدة الاختبار. قد يؤدي قصر مدة الاختبار إلى نتائج مضللة، خاصةً عند تأثير التغيرات الموسمية أو العوامل الخارجية. على سبيل المثال، قد تلاحظ شركة ملابس زيادة في مبيعات منتج معين خلال اختبار A/B أُجري في الصيف. مع ذلك، قد لا تكون هذه النتائج بنفس الفعالية في الشتاء. لذلك، من المهم مراعاة التغيرات الموسمية والعوامل الخارجية عند تحديد مدة الاختبار.

أخطاء التجزئة قد يؤدي هذا أيضًا إلى فشل اختبارات A/B. قد يؤدي عدم تقسيم المستخدمين بشكل صحيح أو تجاهل الشرائح إلى إغفال سلوك مجموعات المستخدمين المختلفة. على سبيل المثال، قد يختلف سلوك المستخدمين الجدد عن سلوك المستخدمين الحاليين. لذلك، عند إجراء اختبارات A/B، سيؤدي تقسيم المستخدمين إلى شرائح وإجراء تحليلات منفصلة لكل شريحة إلى نتائج أكثر دقة.

أفضل الأدوات لاختبار A/B

اختبارات A/Bيُعدّ تحسين تجربة المستخدم (UX) وزيادة معدلات التحويل أمرًا بالغ الأهمية لإجراء هذه الاختبارات بفعالية. لذا، يُعدّ امتلاك الأدوات المناسبة أمرًا بالغ الأهمية. تتوفر العديد من أدوات اختبار A/B في السوق، ولكلٍّ منها ميزاتها ومزاياها وعيوبها الفريدة. تساعد هذه الأدوات المستخدمين على إنشاء الاختبارات وإدارتها وتحليلها وإعداد تقارير عنها.

يقدم الجدول أدناه تحليلاً مقارناً لمختلف أدوات اختبار A/B. يتضمن هذا الجدول ميزاتها الرئيسية، ونماذج تسعيرها، وفئاتها المستهدفة. سيساعدك هذا في اختيار الأداة الأنسب لاحتياجاتك.

اسم السيارة	الميزات الرئيسية	التسعير	الفئة المستهدفة
تحسين جوجل	النسخة المجانية، التخصيص، التكاملات	مجاني / مدفوع (مع منصة تسويق جوجل)	الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم
تحسين بشكل أفضل	الاستهداف المتقدم والتخصيص واختبار الهاتف المحمول	مدفوع (أسعار خاصة)	الشركات الكبيرة
VWO (مُحسِّن موقع الويب المرئي)	تحليل سلوك المستخدم، خرائط حرارية، تحليل النماذج	مدفوع (اشتراك شهري)	الشركات من جميع الأحجام
أب لذيذ	التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي والاختبار المتعدد المتغيرات	مدفوع (أسعار خاصة)	الشركات المتوسطة والكبيرة

ينبغي تقييم أدوات اختبار A/B ليس فقط من حيث قدراتها التقنية، بل أيضًا من حيث سهولة استخدامها وخيارات دمجها وخدمات الدعم. على سبيل المثال، يُعدّ Google Optimize مثاليًا للمبتدئين، إذ يُقدّم خيارًا مجانيًا ويتكامل مع Google Analytics. من ناحية أخرى، قد تكون أدوات مثل Optimizely وAB Tasty أكثر ملاءمةً للشركات الكبيرة التي تحتاج إلى ميزات وخيارات تخصيص أكثر تقدمًا.

أدوات اختبار A/B الشائعة

• Google Optimize: يتميز بواجهته المجانية وسهلة الاستخدام.
• Optimizely: منصة اختبار A/B شاملة ذات ميزات متقدمة.
• VWO (مُحسِّن موقع الويب المرئي): قوي في تحليل سلوك المستخدم.
• AB Tasty: مثالي للتخصيص والاختبار المتعدد المتغيرات.
• Convert.com: يوفر خيارات اختبار مرنة وقابلة للتخصيص.
• Adobe Target: حل متقدم متكامل مع Adobe Marketing Cloud.

اختيار الأداة المناسبة سيجعل اختبارك أكثر كفاءة وفعالية. مع ذلك، من المهم أن تتذكر أن النجاح الحقيقي يكمن في استراتيجية الاختبار وأساليب التحليل الصحيحة، وليس في الأدوات نفسها. اختبارات A/B يجب أن تنظر إليهم كمساعدين يدعمون ويسهلون عمليتك.

القياس والتحليل في اختبارات A/B

اختبارات A/Bأداة بالغة الأهمية لتحسين تجربة المستخدم، ويعتمد نجاح هذه الاختبارات على دقة القياس والتحليل. تتيح لنا هذه المرحلة من عملية الاختبار فهم أي إصدار يحقق أداءً أفضل. لا يقتصر دور القياس والتحليل على تحديد الإصدار الفائز فحسب، بل يحدد أيضًا سلوك المستخدم يوفر معلومات قيّمة حول عملك. تُشكل هذه المعلومات أساسًا لاستراتيجيات التحسين المستقبلية.

أحد أهم النقاط التي يجب مراعاتها عند القياس في اختبارات A/B هي، المقاييس الصحيحة اختيار مقاييس لا تتوافق مع أهدافك قد يؤدي إلى نتائج مضللة. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في زيادة معدلات التحويل على موقع تجارة إلكترونية، فعليك تتبع مقاييس مثل معدل الإضافة إلى سلة التسوق ومعدل إتمام الشراء. تساعدك هذه المقاييس على فهم سلوك المستخدم بشكل أفضل طوال عملية الشراء.

خطوات القياس قبل اختبار A/B

1. تحديد الهدف: ينبغي تحديد غرض الاختبار بشكل واضح.
2. اختيار المقياس: ينبغي تحديد المقاييس التي سيتم استخدامها لقياس النجاح.
3. تحديد القيمة الأساسية: يجب قياس أداء الوضع الحالي.
4. توليد الفرضية: يجب تكوين فرضية حول النتيجة المتوقعة للاختبار.
5. التجزئة: ينبغي تحليل شرائح مختلفة من الجمهور المستهدف.

عند تحليل نتائج اختبار A/B، الأهمية الإحصائية من المهم ملاحظة أن النتائج غير ذات الدلالة الإحصائية قد تكون ناتجة عن تقلبات عشوائية، وقد تكون مضللة. لذلك، من الضروري جمع بيانات كافية من المستخدمين واستخدام أساليب إحصائية موثوقة. علاوة على ذلك، من الضروري ضمان دقة واكتمال البيانات المجمعة أثناء الاختبار.

متري	الاختلاف أ	الاختلاف ب	النتيجة
معدل التحويل	%2	%3	الاختلاف ب هو الأفضل
معدل الارتداد	%50	%40	الاختلاف ب هو الأفضل
أضف إلى سلة التسوق	%5	%7	الاختلاف ب هو الأفضل
متوسط قيمة الطلب	100 جنيه استرليني	110 جنيه استرليني	الاختلاف ب هو الأفضل

المعلومات التي تم الحصول عليها من اختبارات A/B التحسين المستمر من المهم استخدامه طوال دورة الاختبار. بغض النظر عن نتيجة الاختبار، تُوفر البيانات الناتجة رؤى قيّمة للاختبارات المستقبلية. لذلك، من الضروري تحليل نتائج الاختبار بانتظام، وفهم سلوك المستخدم، وتعديل استراتيجيات التحسين وفقًا لذلك. يُعد هذا النهج بالغ الأهمية لتحسين تجربة المستخدم باستمرار وتحقيق أهداف العمل.

تأثير النتائج على تجربة المستخدم

اختبارات A/Bإنها إحدى أكثر الطرق فعالية لتحسين تجربة المستخدم (UX). تكشف نتائج الاختبارات عن التأثير الحقيقي للتغييرات في موقعك الإلكتروني أو تطبيقك على سلوك المستخدم. باستخدام هذه البيانات، يمكنك إجراء تحسينات مبنية على الأدلة بدلاً من اتخاذ قرارات مبنية على افتراضات. عند تحسين تجربة المستخدم، يُعدّ التقييم الدقيق لنتائج اختبارات A/B أمرًا بالغ الأهمية لزيادة معدلات التحويل، وتعزيز رضا العملاء، وتحقيق أهداف عملك العامة.

متري	الاختلاف أ (الحالة الحالية)	الاختلاف ب (تصميم جديد)	النتيجة
معدل الارتداد	%55	%45	الاختلاف ب أفضل
معدل التحويل	%2	%3.5	الاختلاف ب أفضل
متوسط مدة الجلسة	2 دقيقة	3 دقائق و 15 ثانية	الاختلاف ب أفضل
أضف إلى سلة التسوق	%8	%12	الاختلاف ب أفضل

يساعدك التفسير الصحيح لنتائج اختبار A/B على فهم رغبات مستخدميك. على سبيل المثال، إذا أدى تغيير لون أحد الأزرار إلى زيادة معدلات النقر، فقد تدرك أن الألوان الزاهية أكثر فعالية في جذب انتباه المستخدمين. وبالمثل، إذا حظيت نسخة مختلفة من عنوان رئيسي بتفاعل أكبر، يمكنك تحديد المواضيع والرسائل التي تلقى صدى لدى مستخدميك. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين تجربة المستخدم، ليس فقط للعنصر الذي تختبره، بل أيضًا لموقعك الإلكتروني أو تطبيقك بشكل عام.

مجالات استخدام نتائج اختبار A/B

• تحسين تصميم الموقع
• تحسين صفحات الهبوط
• تطوير حملات التسويق عبر البريد الإلكتروني
• جعل واجهة تطبيق الهاتف المحمول سهلة الاستخدام
• تحسين نصوص الإعلانات والصور
• جعل صفحات المنتج تركز على التحويل

ومع ذلك، عند تقييم نتائج اختبار A/B احرص هذا مهم. يجب مراعاة عوامل مثل الدلالة الإحصائية، ومدة الاختبار، وحجم العينة. لا ينبغي اعتبار نتائج اختبار واحد نهائية. بل إن أفضل نهج هو اعتبار اختبار A/B عملية تحسين مستمرة، وتقييم البيانات الناتجة بالتزامن مع أساليب تحليل أخرى. اختبارات A/B إن التفسير الصحيح وتطبيق النتائج سيساعدك على تحسين تجربة المستخدم بشكل مستمر وتحقيق أهداف عملك.

اختبارات A/B إنه جزء أساسي من نهج يركز على المستخدم. تتيح لك البيانات المُجمعة فهم سلوك المستخدم وتقديم تجربة أفضل له. وهذا بدوره يزيد من رضا العملاء، ويعزز معدلات التحويل، ويساهم في نمو الأعمال. من خلال إجراء اختبارات A/B بانتظام وتحليل النتائج بدقة، يمكنك تحسين تجربة المستخدم باستمرار واكتساب ميزة تنافسية.

ملاحظات ممتعة حول اختبارات A/B

اختبارات A/Bلا يزيد هذا الاختبار من معدلات النقر فحسب، بل يوفر أيضًا رؤىً معمقة حول مستخدميك. كل اختبار فرصة للتعلم، وهذه الدروس المستفادة تُشكل استراتيجياتك المستقبلية في التصميم والتسويق. قد يُطلق اختبار A/B الناجح شرارة ابتكارك الكبير القادم.

ملاحظة	أهمية	سيناريو العينة
تقسيم المستخدمين	تفهم أن مجموعات المستخدمين المختلفة قد تتفاعل بشكل مختلف.	على الرغم من أن الميزة الجديدة تحظى بشعبية بين المستخدمين الأصغر سناً، إلا أنها قد تكون مربكة للمستخدمين الأكبر سناً.
أهمية وقت الاختبار	جمع البيانات الكافية وتحقيق الدلالة الإحصائية.	قد يؤدي الاختبار القصير جدًا إلى نتائج مضللة.
اختبار المتغير الواحد	تغيير متغير واحد فقط لتفسير النتائج بشكل صحيح.	إن تغيير العنوان واللون في نفس الوقت يجعل من الصعب معرفة التغيير الذي كان فعالاً.
توليد الفرضيات	وضح سبب إجراء الاختبار وما هو المتوقع.	من الواضح أن تغيير لون الزر سيؤدي إلى زيادة معدلات النقر.

تذكر أن كل اختبار فاشل له قيمته. فالفشل يساعدك على استخدام مواردك بكفاءة أكبر من خلال إظهار الأساليب غير الناجحة. المهم هو: التعلم من الاختبارات وإدراجها ضمن عملية التحسين المستمر.

اعتبر اختبارات A/B بمثابة تجارب. باتباع المنهج العلمي، يمكنك وضع فرضيات، وإجراء اختبارات، وتحليل البيانات، واستخلاص النتائج. لن تُحسّن هذه العملية منتجك أو موقعك الإلكتروني فحسب، بل ستُصقل أيضًا مهاراتك في حل المشكلات.

خطوات استخلاص النتائج

1. جمع البيانات وتنظيمها.
2. تحديد مستوى الدلالة الإحصائية.
3. قارن النتائج مع الفرضية.
4. توثيق المعلومات التي تم الحصول عليها.
5. تعلم الدروس للاختبارات المستقبلية.

اختبارات A/B إنها عملية لا تنتهي. ولأن سلوك المستخدم في تطور مستمر، يجب عليك مواصلة تحسين تجربة المستخدم من خلال الاختبار المستمر. هذا النهج من التحسين المستمر سيضعك في صدارة المنافسة ويزيد من رضا المستخدمين.

الأسئلة الشائعة

كيف يمكن لاختبار A/B أن يساعدني في زيادة معدلات التحويل لموقع الويب الخاص بي؟

يتيح لك اختبار A/B تحسين معدلات التحويل من خلال قياس تأثير عناصر مختلفة على موقعك الإلكتروني (العناوين، الصور، الأزرار، إلخ) على المستخدمين. بتحديد التغييرات التي تحقق أفضل أداء، يمكنك تحسين تجربة المستخدم وزيادة معدلات التحويل.

كم مرة يجب أن أقوم بإجراء اختبارات A/B وكم من الوقت يجب أن أقوم بإجرائها؟

يعتمد تكرار ومدة اختبارات A/B على عدد زيارات موقعك الإلكتروني، وأهمية التغييرات التي تختبرها، والحاجة إلى نتائج ذات دلالة إحصائية. يُنصح عمومًا بإجراء الاختبارات لعدة أيام أو أسابيع لجمع بيانات كافية. إذا كانت زيارات موقعك عالية، يمكنك إجراء الاختبارات بوتيرة أكبر، ولكن يجب عليك دائمًا مراعاة الدلالة الإحصائية.

ما هي المقاييس التي يجب أن أتابعها في اختبار A/B؟

تعتمد المقاييس التي يجب عليك تتبعها على غرض الاختبار. تشمل المقاييس الشائعة معدل التحويل، ومعدل النقر (CTR)، ومعدل الارتداد، ومدة البقاء في الصفحة، والإيرادات. ومع ذلك، إذا كنت تختبر قابلية استخدام نموذج، على سبيل المثال، فمن المهم تتبع معدل إكمال النموذج أيضًا.

هل يُمكن اختبار أكثر من منتج في آنٍ واحد باستخدام اختبار A/B؟ هل هذا هو النهج الصحيح؟

من الممكن اختبار عدة عناصر في آنٍ واحد (الاختبار متعدد المتغيرات). مع ذلك، قد يكون تحديد التغييرات التي أثرت على النتائج أصعب. في البداية، يُفضّل اختبار متغير واحد في اختبارات A/B وتوضيح النتائج. لاحقًا، يمكنك الانتقال إلى الاختبار متعدد المتغيرات.

ماذا يجب أن أفعل إذا كانت نتائج اختبار A/B ليست ذات دلالة إحصائية؟

إذا لم تكن نتائج اختبار A/B ذات دلالة إحصائية، يمكنك أولاً محاولة توسيع نطاق الاختبار وجمع المزيد من البيانات. راجع أيضًا فرضيتك وإعدادات الاختبار. تأكد من استهداف جمهورك المستهدف بشكل صحيح، وأن التغييرات التي تختبرها تُحدث تأثيرًا ملموسًا على تجربة المستخدم.

ما هو "التحكم" و "التباين" في اختبار A/B؟

في اختبار A/B، يُقصد بعنصر التحكم الإصدار الأصلي الموجود دون تعديل. أما النسخة المُعدّلة أو المُضافة، فهي النسخة التي عُدّلت أو أُضيفت لمقارنتها بعنصر التحكم. يهدف اختبار A/B إلى تحديد الإصدار الأفضل أداءً من خلال مقارنة أداء عنصر التحكم والنسخة المُعدّلة.

هل يمكنني استخدام اختبار A/B في تطبيقات الهاتف المحمول أيضًا؟

نعم، يُستخدم اختبار A/B على نطاق واسع في تطبيقات الجوال. ويمكن استخدامه لقياس تأثير عناصر التطبيق (ألوان الأزرار، النصوص، التصميمات، إلخ) على تفاعل المستخدمين ومعدلات التحويل. تُوفر العديد من أدوات تحليلات الجوال ميزات متكاملة لاختبار A/B.

هل هناك أي قضايا أخلاقية يجب مراعاتها في اختبار A/B؟

نعم، هناك اعتبارات أخلاقية يجب مراعاتها في اختبارات A/B. من المهم تجنب التغييرات المضللة أو التلاعبية، والشفافية، وحماية خصوصية المستخدم. على سبيل المثال، تجنب استخدام عناوين رئيسية مضللة أو عروض خصومات مضللة تهدف إلى خداع المستخدمين.

لمزيد من المعلومات: تعرف على المزيد حول اختبار A / B

لمزيد من المعلومات: لمزيد من المعلومات حول اختبار A/B، قم بزيارة VWO