בדיקת A/B: איך זה עובד ולמה אתה צריך את זה

הנתונים נמצאים בכל מקום. בין אם אתה אדם פרטי, חברה קטנה או חברה רב לאומית, אתה חייב להתמודד עם הרבה נתונים כולל נתוני לקוחות הדרושים כדי לספק ללקוחות ולשפר את השורה התחתונה שלך.

משווקים משתמשים במגוון טכניקות כדי להגדיל את הרווחים. מובן, לא כל הטכניקות עשויות לעבוד או שלא כולן עשויות להיות יעילות באותה מידה.

אתה לא יכול ליצור קמפיין המבוסס על תחושה או רגשות. אתה צריך מספרים, אבל אולי הם לא תמיד ברורים. זו הסיבה שעסקים זקוקים לבדיקת A/B, שיטה ייחודית המסייעת לעסקים לבחור את המסלול הנכון.

במאמר זה, נדבר על בדיקות A/B ונדגיש את היתרונות שלה תוך הדגשת כמה מתוכנות בדיקות A/B הטובות ביותר.

בואו נתחיל:

מה זה בדיקת A/B?

ניתן להגדיר בדיקת A/B כשיטה להשוואה בין שתי אפשרויות המשמשות כדי להשיג את אותו הדבר כדי לגלות את זו שמציעה תוצאות טובות יותר.

אנו משתמשים בבדיקות A/B כמעט כל יום ונאמר כי הטכניקה היא בת יותר מ-100 שנים. עם זאת, עכשיו זה הופך פופולרי יותר הודות להכנסת השיווק המקוון. משווקים משתמשים במבחני A/B כדי להשוות בין שתי שיטות שיווק כדי למצוא את זו שמציעה את ההחזר הטוב ביותר על ההשקעה; עם זאת, זה לא השימוש היחיד במבחני A/B.

הביולוג והסטטיסטיקאי רונלד פישר עשו ניסויים אקראיים מבוקרים בשנות ה-20. הוא הבין את המתמטיקה והעקרונות הבסיסיים והפך את הרעיון הזה למדע.
פישר ערך מספר ניסויים חקלאיים כדי למצוא תשובות לשאלות בסיסיות כמו מה קורה אם אני מחליף דשן או משתמש יותר דשן.

העקרונות שהוא הציג התבררו כנכונים ומדענים החלו רשמית להפעיל ניסויים קליניים בתחילת שנות החמישים בתחום הרפואה.

משווקים התאימו את הטכניקה בסוף שנות ה-60. הם רוצים להעריך מסעות פרסום ישירים, כלומר: אם מכתבים או גלויות מותאמים אישית מציעים יותר מכירות.

עם זאת, בדיקות A/B לא היו זהות אז. הוא הגיע לצורתו הנוכחית באמצע שנות ה-90. הוא משתמש באותם מושגים אך עבר לסביבה וירטואלית ובזמן אמת.

מהם היתרונות של בדיקת A/B?

עכשיו כשאתה מכיר את ההגדרה של בדיקת A/B, הגיע הזמן להסתכל על היתרונות העיקריים של בדיקות AB.

חוסך כסף

בדיקת A/B מאפשרת לעסקים לחסוך כסף על ידי זיהוי תהליכים המציעים תשואה טובה יותר. אין שני קמפיינים שיווקיים שיציעו תשואות דומות, אחד תמיד יהיה איכשהו טוב יותר מהשני.

בעזרת A/B testing data science, עסקים יכולים למצוא את האפשרות שמציעה תשואה טובה יותר ולהיפטר מהתהליך שמציע תשואה נמוכה יותר ולבזבז את הכסף היכן שהוא משתלם יותר.

מגדיל את הרווחים

כפי שמודגש בהגדרת בדיקת AB, זה עוזר להגדיל את הרווחים על ידי שיפור ההמרות ומאפשר לעסק להגיע ליותר אנשים. כ-60 אחוז מהעסקים מאמינים שזה עוזר לשפר את ההמרה.

בנוסף לכך, תוצאות בדיקות A/B יכולות לשפר את שיעורי הנטישה ולהגביר את המעורבות. גורמים אלו חשובים כדי לעזור לעסק לצמוח. בסופו של יום, העסק מתחיל להרוויח יותר כסף בגלל עלויות מופחתות והגדלת המכירות.

עוזר לזהות בעיות

הרבה קמפיינים שיווקיים נכשלים בגלל שגיאות קטנות. כלי בדיקת AB הטובים ביותר יכולים לזהות שגיאות אלו כך שעסק יוכל לפעול בצורה חלקה.

זה יכול לעזור לזהות הרבה בעיות כמו עיצוב UX לקוי. זה חשוב כי עיצוב טוב יותר יכול להגדיל את ההמרה עד 400 אחוז.

משפר את התוכן

למרות מה שכולם אומרים, התוכן עדיין שולט. הבעיה, עם זאת, היא שיש הרבה אפשרויות לבחירה כולל תוכן כתוב, תוכן ויזואלי וכו'.

אתה לא תמיד יכול להיות בטוח מה יעבוד ומה לא, אלא אם כן יש לך ניתוח נתוני בדיקות A/B אמין.

טוב לתדמית עסקית

בדיקות A/B הפכו פופולריות מאוד ולמעלה מ-70 אחוז מהחברות מבצעות לפחות שני בדיקות בחודש. בדיקת A/B לאתרים מאפשרת לעסקים להיפטר מתהליכים או שלבים שמותירים רושם רע אצל הלקוחות.

כתוצאה מכך, התמונה מקבלת דחיפה והרצון הטוב גדל.

מקל על הניתוח

כ-77 אחוז מהעסקים מבצעים בדיקות A/B באתרי האינטרנט שלהם (כולל דפי נחיתה) כדי לזהות עיצוב, גופן ובעיות נוספות מסוג זה.

זה עוזר להפחית את נטישת העגלה על ידי הדגשת מה גורם לקונים להפסיק עגלה. יכולות להיות מגוון סיבות כמו פריסה לקויה, עלויות נסתרות וכו'.

בעזרת בדיקות A/B, עסקים יכולים למצוא את הסיבה האמיתית ולעבוד עליה.

יותר מעורבות

חברות מחפשות עוקבים וקונים מעורבים, ומכאן שזה לא מפתיע ש-59 אחוז מהעסקים מבצעים בדיקות A/B במיילים. זה יכול לעזור לעסקים לזהות איזה סוג של תוכן עובד יותר כדי שיוכלו להתרכז בו יותר.

כיצד פועלת בדיקת A/B?

בדיקת A/B אולי נשמעת כמו תופעה מורכבת אבל היא למעשה פשוטה מאוד. הצעד הראשון הוא להחליט מה ברצונך לבדוק ולמה.

נניח שאתה רוצה לבדוק את הגודל של כפתור 'קנה עכשיו' באתר שלך כדי לראות כמה אנשים 'קונים' אם תשנה את הגודל, כלומר: הגדל או קטן אותו. ברגע שברור לך מה אתה רוצה לבדוק, אתה צריך להיות בטוח לגבי האופן שבו אתה הולך להעריך ביצועים.

כמה אנשים לוחצים על הכפתור, למשל, יכולים להיות אינדיקציה טובה לאופן שבו גודל הכפתור משפיע על התפיסה.

אתה יכול גם להשתמש במספר הקונים הסופיים כדי לעשות שיקול דעת, אבל ייתכן שזו לא אפשרות הוגנת מכיוון שמבקרים עלולים לנטוש רכישה גם מסיבות אחרות.

בשלב הבא, תצטרך לחלק את המשתמשים לשתי קבוצות. הסט חייב להיות אקראי אלא אם כן אתה מנסה ללמוד כיצד שימושים מדמוגרפיים ספציפיים מגיבים לשינוי.

לאחר מכן, צור שני דפים דומים אך עם גדלי כפתורים שונים. כעת, עיין בניתוח וראה איזה עמוד מקבל יותר קליקים.

ההחלטה ללחוץ תלויה במספר גורמים כמו גודל הכפתור, צבע הטקסט, המכשיר שבו משתמשים. למען הבהירות, אתה יכול לחלק את המשתמשים שלך לקבוצות ספציפיות, כלומר: משתמשים בנייד ומשתמשים שולחניים.

הסיבה לכך היא שאותו כפתור עשוי להיראות שונה למשתמשים ניידים ושונה למשתמשים במחשב שולחני. כך תוכל לדעת איזה כפתור להגיש למשתמשים ספציפיים.

"מבחן ה-A/B יכול להיחשב לסוג הבסיסי ביותר של ניסוי מבוקר אקראי", אומר קייזר פונג, האיש מאחורי מספר ספרים כולל חוש מספרים: כיצד להשתמש ביג דאטה לטובתך .

"בצורתו הפשוטה, ישנם שני טיפולים ואחד משמש כשליטה עבור השני", הוא מוסיף. הקפד להעריך נכון את גודל המדגם שלך כך שהתוצאה תהיה נכונה ולא בגלל רעשי רקע.

כמה משתנים אחרים יכולים להשפיע על התוצאות. לדוגמה, ייתכן שמשתמשים בנייד לא יאהבו לחיצה על כפתורים או שהלחצן אינו ממוקם כהלכה בגרסת שולחן העבודה של האתר שלך.

אקראית יכולה לגרום לסט אחד להכיל יותר משתמשים ניידים מהקבוצה השנייה, מה שיכול לגרום לסט אחד עם שיעור נמוך או גבוה יותר ללא קשר לגודל הכפתור.

הדרך הטובה ביותר להימנע מהטיות כאלה היא לחלק את המבקרים לפי משתמשים במחשבים שולחניים ובניידים ולאחר מכן להקצות אותם באופן אקראי לקבוצות ספציפיות. הטריק הזה מכונה חסימה.

בדיקות A/B ותוצאות: כיצד לפרש

זו הייתה דוגמה בסיסית. בעולם האמיתי, אתה לא רק תבדוק את הגודל אלא גם גורמים אחרים כולל הטקסט, המיקום וצבע הכפתור.

ידוע שמנתחי בדיקות A/B מריצים בדיקות עוקבות כדי להשוות בין אלמנטים שונים. הם יבדקו תחילה את גודל הכפתור (קטן או גדול), ואז יעברו לצבע (אדום או כחול), ואז המיקום (עליון או תחתון) וכו'.

זה עוזר להם להגיע לגרסה מושלמת של הדף. זה חשוב מכיוון ששינוי של מספר גורמים בו-זמנית יכול להקשות על הסיכום מה גורם לשינויים בהתנהגות (כלומר: מספר הקליקים).
עם זאת, יש לנו כעת כלי בדיקת A/B שיכולים להתמודד עם בדיקות מורכבות.

"עם בדיקות A/B, אנחנו נוטים לרצות להריץ מספר רב של בדיקות בו-זמנית ועצמאיות, בעיקר בגלל שהמוח מתערער על מספר השילובים האפשריים שאתה יכול לבדוק", אומר פונג.

"באמצעות מתמטיקה, אתה יכול לבחור ולהפעיל בצורה חכמה רק תת-קבוצות מסוימות של טיפולים אלה; אז אתה יכול להסיק את השאר מהנתונים", הוא מציע.

טריק זה ידוע בתור בדיקות "רב משתנות". זה סוג של בדיקת A/B. זה אומר להפעיל לא רק מבחן A/B אלא מבחן A/B/C וכן הלאה.

בדיקות A/B ותוצאות: כיצד לפרש

רוב המשווקים ומומחי הניתוח משתמשים בכלי בדיקה מפוצלים שונים כדי לבצע בדיקות כאלה. תמצא הרבה תוכנות לבדיקת AB בחוץ, אבל לא כולן עשויות להתאים לך.

עליך לדעת כיצד לבצע בדיקות A/B כדי שתוכל לפרש תוצאות. זכור שהכלי הנכון תלוי במה שברצונך לבדוק.

לדוגמה, אדוריק יכולה להתמודד עם מגוון משימות כולל בדיקות A/B.

Adoric היא תוכנה שלמה שיכולה לעזור לך להפעיל, לנהל ולנתח קמפיינים כדי שתוכל לזהות את הטוב ביותר ולהשתמש במשאבים שלך בצורה הנכונה.

המטרה העיקרית של בדיקות A/B היא להגדיל את ההמרות. אתה יכול לעשות זאת על ידי שינוי מגוון אלמנטים כגון גודל הגופן, הטקסט והשימוש בתמונות. אתה יכול גם להשתמש בו כדי לבדוק אלמנטים של עיצוב אתרים ותכונות אחרות כאלה.

אדוריק מתרכזת בעיקר בפופ-אפים, כלי שיווקי שיכול להציע יחס המרה של 11% בשימוש נכון. התוכנה שלנו יכולה לעזור לך להשוות בין עיצובים ואפשרויות קופצות שונות כדי לבחור את המתאים.

Adoric משמשת בשמות כמו P&G, PMI וטויוטה. סמוך על שם שמותגים שאתה אוהב סומך עליו.

 

אתה צריך לחפש תוכנה שלא רק מספקת מספרים אלא גם מסבירה את משמעותם. אחרת, תצטרך לשכור בודק A/B או סטטיסטיקאי כדי לפרש את התוצאות.

ישנן תוכנות בדיקה מפוצלות בתשלום וחינמיות; עם זאת, אנו ממליצים לך ללכת על גרסה בתשלום מכיוון שהם מפורטים יותר וקלים יותר לשימוש. תוכנה כזו מציגה בדרך כלל שיעורי המרה או דוחות:

אחד עבור משתמשים שראו את הדף הטיפוסי שלך

השני עבור משתמשים שראו את דף הבדיקה

הדוח מדגיש בדרך כלל מספר גורמים. חפש הבדלים בין נתונים חשובים כגון מספר הקליקים.

ייתכן שתראה גם את המידע הבא:

• שליטה: 15 אחוז (+/- 2.2 אחוז)
• שינוי 18 אחוז (+/- 1.9 אחוז)

המשמעות היא שכ-18 אחוז מהמבקרים או מהקוראים שלך פתחו את המייל עם שורת הנושא החדשה שלך. לנתון יש מרווח טעות – 2.3 אחוזים.

זה לא אומר שהשיעור בפועל הוא בין 16.1 אחוז ל-19.9 אחוז.

"הפרשנות האמיתית היא שאם אתה מפעיל את מבחן ה-A/B שלך מספר פעמים, 95 אחוז מהטווחים ילכוד את שיעור ההמרה האמיתי – במילים אחרות, שיעור ההמרה נופל מחוץ לשולי השגיאה 5 אחוז מהזמן (או מה שלא יהיה רמת המובהקות הסטטיסטית שהגדרת)", מסביר פונג.

אם זה קשה מדי להבנה אז דע שאתה לא היחיד. פנה לתוכנה שיכולה להציג את המידע הזה בצורה מסודרת כך שיהיה לך קל להבין ולהשתמש.

בהתבסס על תוצאה זו, אנו יכולים לומר שהשיטה החדשה יעילה יותר מכיוון שהיא גורמת ליותר אנשים לפתוח אימייל. עם זאת, בשל מרווח הטעות, איננו יכולים להבטיח בדיוק כמה אנשים יפתחו מייל אך בהתבסס על המספר הוא יהיה גבוה משיעור הפתיחה הנוכחי.

בדיקת A/B: טעויות שיש להימנע

להלן כמה מהטעויות הנפוצות ביותר בבדיקת A/B. הקפד להימנע מאלה:

סיום בדיקות מוקדם מדי

מאמינים שכ-57 אחוז מהנסיינים מסיימים את בדיקות A/B ברגע שנראה שההשערה המקורית שלהם הוכחה. המכונה p-hacking, היא סוג של הטיית אינפלציה שנחשבת ל'דיווח סלקטיבי' ועלולה לגרום לתוצאות גרועות.
חשוב לתת לכל מבחן להתקדם גם אם אתה יכול לראות תוצאות בזמן אמת.

אין מדגם הגון

בדיקות A/B זקוקות לכ-25,000 מבקרים כדי להגיע למדגם משמעותי, לפי מאמר VentureBeat זה.

למרבה הצער, רוב המשווקים משתמשים בגודל מדגם קטן יותר, שאינו ייצוג אמיתי של כלל האוכלוסייה, ומכאן שהתוצאה בסופו של דבר היא "לא אמינה".

בדיקה חוזרת קטנה

מעט מאוד חברות בוחרות בבדיקה חוזרת. רובם בודקים פעם אחת ומאמינים בזה. מחקר הוכיח שפעם אחת לא יספיק בגלל הסיכון ל-false positive.

יתר על כן, כדאי לנסות כל כמה חודשים כי דברים עשויים להשתנות. לדוגמה, ייתכן שתשיג מבקרים חדשים שעשויים לאהוב צבע או גודל אחר של הכפתור.

לעולם לא תוכל למצוא את האפשרות הנכונה ללא בדיקה חוזרת.

סופר יותר מדי מדדים

אמנם בדיקות מורכבות הן שימושיות, אך לא תמיד הן יעילות. הסתכלות על יותר מדי מדדים בו-זמנית עלולה לגרום ל"קורלציות מזויפות".

גם אם התוכנה שלך מציעה יותר מדי מדדים, עליך לדעת באילו מהם להתרכז. זה יעזור למנוע תנודות אקראיות ויאפשר לך להתרכז בנתונים החשובים.

בדיקת A/B: שאלות נפוצות

האם חברות גדולות משתמשות בבדיקות A/B?
כן הם כן. גוגל ערכה את הבדיקה הראשונה שלה בשנת 2000 כדי לקבוע את המספר הנכון של תוצאות לכל עמוד. החברה עדיין משתמשת באופן פעיל בבדיקות A/B וריצה למעלה מ-7,000 בדיקות ב-2011.

גם שמות גדולים אחרים כמו Booking.com, Facebook ואמזון עורכים באופן קבוע ניסויים מבוקרים. יתר על כן, הוא משמש גם בפוליטיקה.

מסע הפרסום של אובמה גייס 75 מיליון דולר נוספים עקב קבלת החלטות משופרות שנזקפו לזכות שיווק A/B. זה גם הגדיל את המרות התרומות בכ-79 אחוזים.

כמה זמן נמשכים מבחני A/B?
הם יכולים להימשך בין שעה לשבוע לשיטה, תלוי במה שאתה מנסה לבדוק.

לדוגמה, חברה הבודקת מודל מנוי צריכה לנסות אותו לפחות חודש.

מצד שני, מבחן שיווק בדוא"ל ייתן לך תוצאות תוך 24-48 שעות שכן יותר מ-50 אחוז מהאנשים קוראים מיילים הקשורים לעבודה תוך כ-24 שעות בלבד.

מי צריך בדיקת A/B?
כל משווק מקוון או עסק מקוון זקוק לבדיקת A/B כדי לזהות את טכניקת השיווק הנכונה.

הוא משמש להשוואת כל המרכיבים שיכולים להשפיע על ההחלטה של הקונה הסופי שלך. אתה תראה שהוא נמצא בשימוש בקידום אתרים, שיווק בדוא"ל, פיתוח אתרים וכו'.

בדיקת A/B: מסקנה

במילים פשוטות, בדיקת A/B משמשת להשוואה בין שתי אפשרויות ולמצוא את זו שמציעה תוצאות טובות יותר. אל תיתן לשום דבר לבלבל אותך, נסה את Adoric אם אתה מחפש תוכנת בדיקות A/B ידידותית וראה את הרווחים שלך גדלים.

נסה את Adoric בחינם