اختبار A / B مع Mopinion 17 فبراير 2023

يركز متخصصو CRO ومسوقو النمو بشدة على التجريب واختبار A / B. اختبار A / B ، أو اختبار الانقسام ، هو طريقة لاختبار نسختين من المحتوى ومقارنة أدائهما. غالبًا ما يكون الهدف من اختبار A / B هو معرفة الإصدار الذي يؤدي إلى مزيد من التحويلات ونسبة نقر إلى ظهور أعلى. غالبًا ما لا تحظى البيانات النوعية بقدر كبير من الاهتمام مثل الأرقام الأولية. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي اختبار A / B معين إلى مزيد من التحويلات أو النقرات على زر معين ، ولكن قد لا تكون تجربة المستخدمين أو شعورهم أفضل. ربما حدث النقر على الزر لأنك لم تكن واضحًا بشأن ما سيحدث إذا نقر الزائر على الزر.
لهذا السبب نعتقد أنه من المهم جمع التعليقات حول اختبارات A / B الخاصة بك والتقاط البيانات النوعية أيضًا.

في هذه المقالة ، سوف نعرض طريقتين عمليتين يمكنك من خلالهما إجراء اختبارات A / B مع Mopinion .

1. استخدام نماذج التعليقات لقياس كيفية تجربة المستخدمين لنسختين مختلفتين من اختبار A / B.
2. اختبار شكلين مختلفين من أشكال التغذية الراجعة لقياس أيهما لديه معدل استجابة أعلى.

يمكن أن تساعدك ملاحظات العملاء عبر الإنترنت أيضًا في تكوين فرضيات لا تستند فقط إلى الافتراضات. بناءً على التعليقات التي تجمعها ، يمكنك تحديد المشكلات التي يواجهها عملاؤك على قنواتك عبر الإنترنت. يمكنك استخدام هذه المعلومات كمدخلات لاختبار فرضيات مختلفة. لكن في هذه المقالة ، سنركز على النقطتين أعلاه.

لا وقت لقراءة المقال بأكمله؟ شاهد الفيديو حيث أشرح (Growth Marketer at Mopinion) كيف يمكنك اختبار A / B مع Mopinion.

ما هو اختبار A / B؟

يتيح لك اختبار A / B اختبار نسختين من المحتوى لمعرفة أيهما يعمل بشكل أفضل. أنت تخدم 50٪ من جمهورك نسخة واحدة من المحتوى ، المتغير A ، بينما تخدم 50٪ الأخرى النسخة الأخرى من المحتوى ، يجب أن يكون التوزيع البديل عشوائيًا.

بعد ذلك ، يمكنك قياس معدل التحويل أو النقر فوق المعدل أو تجربة العميل لمعرفة أي إصدار من الاختبار يعمل بشكل أفضل. مع حجم عينة كبير بما يكفي ، ستحصل على نتيجة ذات دلالة إحصائية وتعرف الإصدار الذي يؤدي إلى الهدف المقصود وبالتالي يؤدي بشكل أفضل. ستكون هذه هي النسخة التي ستنفذها بالفعل وستحقق التحسين الذي تريده.

ماذا يمكنك اختبار أ / ب؟

غالبًا ما يتم إجراء اختبارات A / B على القنوات الرقمية مثل صفحات مواقع الويب وداخل التطبيق وفي رسائل البريد الإلكتروني. في الصفحات (المقصودة) على مواقع الويب الخاصة بك أو داخل التطبيق ، يمكنك اختبار العديد من المتغيرات ، مثل:

• العناوين والترجمات
• نسخة الجسم
• الألوان
• نوع المحتوى (فيديو ، صورة ، نص ، كما هو موضح في الصورة أدناه)
• تَخطِيط
• تصميم
• الحث على اتخاذ إجراء (CTA's)
• ملاحة
• نماذج التعليقات

من خلال اختبار A / B في رسائل البريد الإلكتروني ، يمكنك اختبار سطر الموضوع ، والتخطيط ، وطول البريد الإلكتروني وحتى الوقت من اليوم الذي ترسل فيه البريد الإلكتروني.

لا يقتصر اختبار A / B على قنواتك الخاصة. يمكنك أيضًا اختبار الإعلانات الاجتماعية والإعلانات على شبكة البحث لمعرفة أي منها يجذب أكبر عدد من الزيارات إلى موقع الويب الخاص بك وأيها من المرجح أن يؤدي إلى تحويل الزائرين. هنا يمكنك أيضًا التلاعب بالألوان والتصميم وعبارات الحث على اتخاذ إجراء .

نماذج الملاحظات هي أيضًا احتمالات لاختبار أ / ب. ألا تريد معرفة نوع نموذج التعليقات الذي يمنحك أكبر قدر من الأفكار؟ ضمن نموذج الملاحظات ، هناك أيضًا العديد من الأشياء التي يجب اختبارها مثل التخطيط والنسخ والتصميم وترتيب الأسئلة ونوع السؤال ونوع نموذج التعليقات وكيف ومتى يتم تشغيله وغير ذلك الكثير. قد يكون لتغيير أحد المتغيرات تأثير إيجابي على معدل الاستجابة لنماذج الملاحظات الخاصة بك.

لماذا يجب عليك اختبار A / B (مع Mopinion)؟

من خلال اختبارات A / B ، ستتمكن من إجراء تغييرات ذات مغزى وقائمة على البيانات على موقع الويب أو التطبيق أو البريد الإلكتروني أو أي قناة رقمية أخرى تؤدي في الواقع إلى التحسينات المقصودة. يمكن أن يكون هذا في أي مكان بين عائد استثمار أعلى ، وتحويلات أكثر ، وتجربة عملاء أفضل والمزيد. يأخذ الاختبار التخمين والافتراضات.

الآن دعنا نركز على سبب وجوب بدء اختبار A / B مع Mopinion على وجه التحديد. سنركز على طريقتين لـ A / B مع Mopinion كما هو مذكور أعلاه.

1. استخدام نماذج التعليقات لقياس كيفية تجربة المستخدمين لنسختين مختلفتين من اختبار A / B.

سيعطيك قياس كيفية تجربة جمهورك لنسختين من اختبار أ / ب بيانات نوعية. يوفر لك نظرة ثاقبة على مشاعر وآراء جمهورك. على سبيل المثال ، تقوم بإجراء اختبار A / B في بريدك الإلكتروني مع أنواع مختلفة من المحتوى. يمكن لجمهورك إعطاء تقييم وترك تعليق مفتوح في نموذج الملاحظات في بريدك الإلكتروني. يمكن أن يؤدي اختبار A / B الخاص بك إلى تصنيفات مختلفة للنسختين. يؤثر هذا على CSAT أو NPS أو أي شيء آخر تقيسه ويوفر لك نظرة ثاقبة حول مشاعر جمهورك. ستخبرك التعليقات المفتوحة بالمزيد حول سبب إعطاء تصنيف معين ولماذا قد يكون هناك اختلاف في نسختك. تُعلمك التعليقات المفتوحة أيضًا بالرأي العام لجمهورك. بجانب الأهداف الكمية المستندة إلى نسبة النقر إلى الظهور (CTR) وتحويلات (المبيعات) ، ستعرف رأي جمهورك في نسختين من بريدك الإلكتروني.

على الرغم من أنه ليس من الشائع وجود أهداف لا ترتبط مباشرة بأرقام المبيعات الأولية ، فقد يكون تركيزك على إنشاء تجربة مستخدم أفضل. يمكن للتجربة المحسّنة أن تؤثر بشكل إيجابي على مقاييس المبيعات وغالبًا ما تؤثر عليها. نشجعك أيضًا على جمع التعليقات في هذه الحالة أيضًا ، ألق نظرة على المثال التالي.

لنفترض أنك تريد تحسين تجربة المستخدم على صفحة موقع ويب معينة. تريد قياس الوقت على الصفحة ، وعدد الصفحات التي تمت زيارتها أو عمق التمرير. يؤدي متغير تجربتك (ب) إلى زيارة المزيد من الصفحات ووقت أطول على الصفحة ، مما قد يشير إلى تجربة موقع ويب أفضل. ومع ذلك ، يمكن أن تكون أيضًا علامة على عدم تمكن الزائرين من العثور على المعلومات التي كانوا يبحثون عنها ، لذا فقد احتاجوا إلى مزيد من الوقت أو قاموا بزيارة المزيد من الصفحات للعثور عليها. ستحتاج إلى جمع بيانات نوعية لمعرفة ما إذا كان للتغيير تأثير إيجابي فعلي على التجربة.

2. اختبار شكلين مختلفين من أشكال التغذية الراجعة لقياس أيهما لديه معدل استجابة أعلى.

بالنسبة للطريقة الثانية لاختبار A / B مع Mopinion - عند إجراء اختبارات A / B باستخدام نماذج الملاحظات الخاصة بك ، مثل ترتيب الأسئلة أو تصميم النموذج - ستتمكن من تحديد نموذج التعليقات الذي يمنحك أكبر عدد من الردود أو التعليقات المفتوحة و وبالتالي فإن معظم الأفكار.

طريقتان لاختبار A / B مع Mopinion

1. استخدام نماذج التعليقات لقياس كيفية تجربة المستخدمين لنسختين مختلفتين من اختبار A / B

مثال:
أنت تقوم باختبار A / B على صفحة مقصودة على موقع الويب الخاص بك. لقد قمت بتغيير تصميم صفحتك كما هو موضح في الصورة أعلاه. أنت تقيس رضا العملاء وتريد معرفة ما إذا كان متوسط ​​التقييم لكل متغير مختلفًا . بعد إجراء الاختبار ، حصل المتغير الأصلي (أ) على متوسط ​​تقييم 3/5 ، بينما متوسط ​​التقييم لمتغير التجربة (ب) 5/5 . باستخدام حجم عينة كبير بما يكفي ونتيجة مهمة ، يمكنك القول أن الاختلاف في التصنيف يرجع إلى التغييرات التي أجريتها في متغير B. إنها إشارة واضحة إلى أن زوارك أكثر رضا عن متغير التجربة ويجب عليك تنفيذ التغييرات على الصفحة.

كيف تفعل هذا مع Mopinion؟

إن تنفيذ نموذج التعليقات على اختبار A / B الخاص بك ليس صعبًا للغاية ، فأنت تحتاج فقط إلى نموذج واحد. يمكنك الاحتفاظ بالنموذج الأصلي إذا كان لديك بالفعل نموذجًا مباشرًا على الصفحة التي تختبرها ، أو يمكنك إنشاء نموذج ملاحظات جديد ونشره مباشرة على الصفحة. عليك التأكد من أنه متاح لـ 100٪ من جمهورك.

كل ما عليك فعله بعد ذلك هو وضع عنصر بيانات في نموذج الملاحظات الخاص بك. يجب أن يكون عنصر البيانات قادرًا على الإشارة إلى المتغير الذي تم تقديم الملاحظات فيه - أ أو ب. انظر الصورة أدناه لكيفية ظهور ذلك في نموذج الملاحظات *.


تصميم نموذج ملاحظات Mopinion - عنصر بيانات اختبار A / B

توضح لك الصورة التالية كيف ستبدو في عنصر الملاحظات في البريد الوارد. كل تعليق يتم تقديمه ، سيرسل المتغير إلى Mopinion وسيظهر في عناصر التعليقات الفردية في البريد الوارد. بهذه الطريقة تعرف أي عنصر ملاحظات ينتمي إلى متغير الاختبار.


صندوق وارد ملاحظات Mopinion - رؤية متغير اختبار A / B

يمكنك بسهولة تتبع تجاربك في لوحة القيادة الخاصة بك. يمكنك القيام بذلك عن طريق إنشاء مخطط وتصفية التصنيف بناءً على المتغيرات (مع عنصر البيانات). شاهد لقطة الشاشة أدناه لما تبدو عليه في لوحة القيادة. يمكنك أن ترى أن متوسط ​​التقييم للمتغير الأصلي (أ) هو 3 ، بينما تقييم متغير التجربة (ب) هو 5. يمكنك أيضًا معرفة ما إذا كان هذا يتغير بمرور الوقت أو لكل شريحة جمهور عند إنشاء المخطط ، فهناك احتمالات لا حصر لها.


الرسم البياني Mopinion - متوسط ​​تصنيف اختبار A / B لكل متغير

عندما ترى اختلافًا في لوحة المعلومات لكل حالة ، يجب عليك الغوص بشكل أعمق في عناصر التعليقات لكل متغير وقراءة التعليقات المفتوحة. ربما ستجد سببًا للاختلاف في التصنيف هناك وستتعرف على مشاعر وأفكار جمهورك.

في قاعدة المعرفة الخاصة بنا ، يمكنك العثور على دليل تفصيلي حول كيفية إجراء اختبار A / B مع Mopinion. لقد كتبنا دليلًا لثلاث أدوات مختلفة لاختبار A / B: Google Optimizely و Optimizely و AB Tasty. بالطبع فريق الدعم لدينا هنا لمساعدتك إذا كنت تستخدم أداة أخرى لاختبار A / B وتريد جمع التعليقات في اختبارات A / B الخاصة بك.

* تعتمد لقطة الشاشة مع عنصر البيانات على Google Optimize

2. اختبار شكلين مختلفين من أشكال التغذية الراجعة لقياس أيهما لديه معدل استجابة أعلى.

مثال:
تريد اختبار نموذجي ملاحظات مختلفين على صفحة ويب ومعرفة أيهما يحصل على المزيد من الردود من جمهورك. تريد معرفة ما إذا كان نموذج ملاحظات المحادثة الخاص بك يحصل على ردود أكثر من نموذج Mopinion الكلاسيكي. بعد إجراء الاختبار ، لديك 75 ردًا في نموذج المحادثة و 50 ردًا في النموذج الكلاسيكي ، بينما يتم فتح النماذج بنفس القدر. من خلال الردود الكافية ووجهات النظر الكافية على نموذج الملاحظات ، يمكنك القول بقدر معين من الثقة أن نموذج ردود الفعل التحادثية يحصل على المزيد من الردود وبالتالي يمنحك المزيد من الأفكار.

كيف تفعل هذا مع Mopinion؟

من السهل جدًا القيام بذلك باستخدام Mopinion ، حيث يمكنك نشر نموذجين مختلفين على نفس صفحة الويب أو التطبيق أو البريد الإلكتروني. ستحتاج إلى إظهار النماذج الخاصة بك على نفس العدد من الأشخاص لإجراء اختبار عادل. سيتم عرض كل متغير للنصف أو للجمهور ، لذا يجب أن يكون التقسيم 50/50. يظهر الشكل الأول (البديل أ) لـ 50٪ من الزوار. الشكل الآخر (البديل ب) يظهر بنسبة 100٪ من الزوار الذين لم يروا النموذج الأول. أيضًا ، يساعد التأخير لمدة ثانية واحدة على ضمان عدم عرض كلا النموذجين في نفس الوقت.


نشر Mopinion - نموذجان في نفس الصفحة لاختبار A / B

بمجرد أن تبدأ الملاحظات الواردة ، يمكنك مقارنة التعليقات بين الشرطين ، مثل معدل الاستجابة ، التصنيف (مثل CSAT ، NPS) وبالطبع التعليقات المفتوحة. يمكنك بسهولة تتبع تجربتك عن طريق إضافة كلا النموذجين في نفس الرسم البياني ومقارنة عدد الردود.

لنأخذك عبر مثال واقعي لاختبار A / B أجريته باستخدام نماذج Mopinion.

كيف يستخدم Mopinion Mopinion لإجراء اختبارات AB

في أكتوبر 2022 ، اختبرت نموذج التعليقات السلبية على صفحتنا الرئيسية ، وهو نموذج تعليقات محادثة مقابل نموذج ملاحظات كلاسيكي. كان الهدف من اختبار A / B الخاص بي هو فهم نموذج التعليقات الذي يحصل على المزيد من الردود وأي منها يحصل على تصنيف أعلى. كانت فرضيتي هي أن نماذج الملاحظات التحادثية ستحصل على المزيد من الردود وتصنيفًا أعلى من نماذج التعليقات الكلاسيكية.


لوحة معلومات Mopinion - استجابات نموذج التعليقات أ / ب


لوحة معلومات Mopinion - نموذج الملاحظات A / B اختبار متوسط ​​التقييم

هنا يمكنك رؤية نتائج تجربتي وكيف تبدو في لوحة المعلومات الشخصية الخاصة بي. تم دعم فرضيتي الأولى (ليس بشكل كبير **) حيث تلقى نموذج التعليقات على المحادثة 11 إجابة أكثر من النموذج الكلاسيكي. لم يتم دعم فرضيتي الثانية (مرة أخرى ليس بشكل كبير) حيث كان للشكل الكلاسيكي متوسط ​​تقييم 3.8 وهو أعلى بمقدار 0.2 نقطة من نموذج المحادثة الخاص بي.

من خلال إجراء اختبارات A / B باستخدام نماذج الملاحظات الخاصة بك ، ستتعرف على نموذج الملاحظات الذي يمنحك أكبر عدد من الردود ومعظم الأفكار.

إذا كنت ترغب في البدء في اختبار نماذج ملاحظات مختلفة من Mopinion بنفسك ، فتوجه إلى قاعدة المعرفة الخاصة بنا حيث ستجد دليلنا خطوة بخطوة.

** لم يتم إجراء الاختبار لفترة كافية للحصول على تأثير كبير ، ولكن مع المزيد من عناصر التعليقات ، قد تتمكن من الحصول على تأثير كبير

ابدأ اختبار A / B بمساعدة Mopinion

في الختام ، Mopinion هو مساعدة كبيرة لاختبارات A / B الخاصة بك. يساعدك في الحصول على بيانات نوعية في اختبارات A / B وفهم مشاعر وخبرة جمهورك. يثري البيانات الكمية لاختباراتك بالبيانات النوعية. علاوة على ذلك ، يساعدك على فهم نوع نموذج التعليقات الذي سيوفر لك أكبر عدد من الردود والأفكار.

نتمنى لك حظًا موفقًا في اختبارات A / B!