اشترك بنشرتنا البريديّة
واحصل على كوبون خصم 10$ على أيّ منتج رقميّ ضمن مكتبتنا.
يُقدِم المستهلكون في كثير من الأوقات على خيارات لا يستطيعون تفسيرها، أحياناً ما تكون بملءِ إرادتهم و أحياناً أخرى تكون بما يمليه عليهم وعيهم الباطني، لذلك فإن أصحاب الشركات التجارية يقومون باختباراتٍ مدعومةٍ بالبيانات لتحديد المسار الأفضل لإدارة أعمالهم بدلاً من الاعتماد على الحدس.
من أشهر هذه الاختبارات هو اختبار A/B. سنتعرّف في هذا المقال على مفهوم هذا الاختبار ومدى أهميته في تحسين التجارة الإلكترونية.
اختبار A/B هو طريقة إحصائية للمقارنة بين نموذجين أو أكثر لشيء ما مثل: صفحة هبوط أو بريد إلكتروني تسويقي، ليس فقط لتحديد أي النموذجين أفضل ولكن لاكتشاف ما إذا كان الاختلاف بين هذين النموذجين يحمل قيمةً إحصائيةً مؤثّرة.
يوجد عدد من المؤشرات التي يمكن قياسها بهذا الاختبار مثل: معدل التحويل (Conversion Rate) ونسبة النقر على الإعلان إلى معدل الظهور (Click Through Rate) وغيرها من مؤشرات الأداء.
سُمي هذا الاختبار بهذا الاسم لأن أبسط شكل له هو مقارنة بين نموذجين فقط (A) و (B)، حيث يتم عرض كل نموذج على عدد متساوٍ من الأشخاص في آن واحد وتحديد أي النموذجين يقدم أداءً أفضل.
يمكن لهذا الاختبار أن يُجرى على أي حلقة من سلسلة التجارة الإلكترونية، ابتداءً بالحملة التسويقية التي تعرّف الأشخاص على العلامة التجارية وانتهاءً بإقناع الزوّار بشراء المنتج أو الخدمة.
يتم الاختبار عادةً بتغيير عنصر واحد من عناصر المادة الاختبارية؛ وذلك للحصول على نتائج أكثر دقة إحصائية، ثم مراقبة سلوك المستهلكين وكيفية تفاعلهم مع كل نموذج.
من مجالات استخدام هذا الاختبار في التجارة الإلكترونية:
تهدف حملات التسويق إلى تحقيق معايير النجاح التي يحددها أصحاب الشركات التجارية، حيث أن لكل شركة مجموعة من مؤشرات الأداء (Key Performance Indicator)، تساعد هذه المؤشرات الشركة في قياس مدى تقدمها وتحديد أهداف مستقبلية تطمح للوصول إليها، واتخاذ قرارات أفضل في المستقبل.
لذلك ينبغي على هذه الحملات اختبار عدة نماذج لاكتشاف أيّها أكثر جذباً للمشاهد وإثارةً لاهتمامه، سواءً كان ذلك عنوان إعلانٍ ممول على محركات البحث أو صياغة منشورٍ على وسائل التواصل الاجتماعي، للوصول في النهاية إلى أكثر أشكال التسويق نجاحاً بما يتوافق مع معايير الشركة.
تطلب الكثير من المواقع الإلكترونية البيانات الشخصية من زوارها مقابل محفّز ما، وتضيف هؤلاء الزوار إلى القوائم البريدية، فهي ترى فيهم عملاءً محتملين (Leads) يمكن تحويلهم إلى زبائن ويجب الاستثمار في ذلك.
يتم إرسال عروض دورية إلى هذه القوائم، ولهذا يجب اختبار أشكال مختلفة من هذه العروض لاكتشاف أيّها أكثر نجاحاً. هل تضمين السعر في هذا العرض أفضل أم لا؟ أيُّ العنوانين أكثرُ إثارةً للاهتمام؟ لو قدمنا عيّنة مجانية فهل يزيد ذلك في الفائدة الحاصلة من هذه العروض؟
كل تلك العناصر تستحق الاختبار والتجربة لإيجاد أفضل الأشكال في رفع معدل النقر إلى الظهور (CTR).
صفحة الهبوط هي الحصيلة النهائية لحملة التسويق، ومن مهامها الأساسية إقناعُ الزوّار بشراء المنتج ودفعهم في قمع المبيعات (Sales Funnel).
بناءً على ذلك يجب اختبار عدة نماذج من صفحات الهبوط وإيجاد أنجحها في رفع معدل التحويل (Conversion Rate) وزيادة المبيعات.
من عناصر صفحات الهبوط التي يمكن تجربة التعديل عليها:
يوجد عدة شروط يجب أن تتوفر ليكون تصميم اختبار A/B مناسباً، بدايةً ينبغي أن يكون حجم الجمهور الذي يتم الاختبار عليه كافياً، حيث أن هذا الاختبار يشابه أي عملية إحصائية يمكن القيام بها؛ يجب أن تُجرى على عدد معتبر من العناصر الاختبارية لكي نحصل على نتائج دقيقة إحصائياً.
ثانياً يجب معرفة الدافع وراء القيام بهذا الاختبار، بتعبير آخر، ما هو معيار النجاح الذي نطمح لتحقيقه بتجربة النموذج الجديد (B)، هل هو زيادة معدل التحويل؟ توسعة القائمة البريدية؟ رفع نسبة الفتح (Open Rate)؟
يمكن أيضاً أن يكون الدافع وراء الاختبار هو ملاحظة أن نسبة الزيارات الآتية من مواقع التواصل الاجتماعي مثلاً تفوق رسائل البريد الإلكتروني أو العكس، فذلك يدل على أن أداء أحد أشكال التسويق أقل كفاءةً من الآخر ويجب القيام باختبارات لرفعِ سويته.
بعدها نحدد العنصر المُراد اختباره، سواء كان صفحة هبوط أو رسالة بريد إلكتروني أو منشوراً على مواقع التواصل الاجتماعي، بحيث نُجري تغييراً على أحد أجزاء هذا العنصر مع ثبات بقية المعلومات.
بالتالي نكون حصلنا على نموذجين لهذا العنصر أو أكثر، يتم عرض كل نموذج على عدد من الأشخاص، ليس بالضرورة أن يكون هذا العدد متساوٍ لكن يجب أن يكون بالحد الأدنى للحصول على نتائج إحصائية فعّالة.
من الجدير بالذكر أن تخصيص جزء من الميزانية للقيام بهذه الاختبارات ليس مضيعة للمال، فتجربة أشكال مختلفة للوصول إلى أفضلها أمر يستحق بذل الوقت والجهد، بحيث يتم اعتماد النموذج الأمثل وعرضه على كل الزبائن في المستقبل، ويساعد ذلك أيضاً في رسم مسار الحملات التسويقية وضخ المال فيها.
أخيراً يُنصح بإجراء الاختبار عدة مرات، في كل مرة يتم تجربة نماذج مختلفة، فهناك دائماً احتماليةٌ لإيجاد نماذج أفضل وأكثر تحقيقاً للمبيعات، مع ضرورة الفصل بينها بمدة زمنية مناسبة ليتم تنفيذ الاختبار على شريحة معتبرة من الأشخاص.
يمكن أن تختلف النماذج بأكثر من عنصر فيها مثل: العنوان وتصميم زر الدعوة لاتخاذ إجراء (CTA)، يدعى ذلك بالاختبار متعدد المتغيرات، ولا يُحبذ استخدام هذا الاختبار لأنه أكثر تعقيداً، حيث أن إكثار المتغيرات يجعل من الصعب تحديد العامل الذي سبب تغيّرَ النتائج.
تختلف مدة الاختبار بحسب العنصر الذي يتم اختباره، فمثلاً: لو كان هذا العنصر منشوراً على السوشال ميديا فيجب تركه عدة أيام قبل نشره من جديد مع المتغيّر، ويجب أيضاً توفير ظروف متشابهة لكل نسخة للحصول على نتائج صحيحة دون خلل، كوقت النشر مثلاً.
أما العناصر الأخرى كصفحات الهبوط والإعلانات الممولة فتحتاج إلى مدة أطول ليكون عدد الأشخاص الذين زاروا الموقع أو شاهدوا ذلك الإعلان كافياً، قد يحتاج الأمر عدة أسابيع، ولا ينبغي أن تكون مدة الاختبار أطول من اللازم كي لا تؤثر على النتائجِ متغيراتٌ أخرى لا يمكن التحكم بها طوال فترة الاختبار.
بكل الأحوال يجب أن يحصل الاختبار على قدر كافٍ من الوقت ليأخذ مجراه الصحيح ويصدّر نتائج إحصائية دقيقة.
لو افترضنا أن عنصر الاختبار هو صفحة هبوط لبيع منتج معين كالملابس أو غيرها، فيمكن مثلاً التغيير في العنوان، أو تبديل لون زر إتمام عملية الشراء من الأحمر إلى الأخضر، أو تبديل عبارة ذلك الزر من (اشتري الآن) إلى (لا تفوت العرض) أو غيرها من الصياغات.
يمكن أيضاً التغيير في الصور التوضيحية في الصفحة أو مكان عرضها، تغيير مكان عبارات الدعوة لاتخاذ الإجراء (CTA) من الأعلى إلى الأسفل أو العكس.
لو كان العنصر رسالة إلى البريد الإلكتروني تحوي عرضاً للاشتراك بدورة تعليمية أو أي خدمة مدفوعة، فهل ذكر سعر الاشتراك في الرسالة يرفع معدل النقر على الرابط أم لا؟ قد يحقق تقديم نسبة خصم على الاشتراك لمن يدخل عن طريق الرابط في الرسالة نجاحاً في زيادة ذلك المعدل.
كل تلك الأمثلة وغيرها أمور تستحق التجربة لإيجاد الحل الأمثل لزيادة تفاعل الأشخاص مع العروض التي تقدمها الشركات والهيكل العام لموقعها الإلكتروني.
قبل القيام بالاختبار، نحتاج أولاً أداة (Google Analytics)، فبعد تحديد مؤشر الأداء المراد قياسه مثل: معدل التحويل أو معدل النقر إلى الظهور، يأتي دور هذه الأداة لحساب هذه المؤشرات وملاحظة الفرق عند التبديل في النماذج.
من أفضل الخيارات لهذا الاختبار هو أداة (Optimizely)، حيث توفر هذه الأداة حزمة واسعة من الخدمات تتضمن اختبار A/B والاختبارات متعددة المتغيرات.
من الأدوات المجانية أداة (VWO) التي تقدم مجموعة ممتازة من الخدمات المجانية للشركات الصغيرة، بالإضافة إلى توفر عدد من شرائح الاشتراك بالخدمة المدفوعة للشركات الكبيرة، بحيث تقدم عدداً أكبر من خدمات الاختبار الأكثر تعقيداً.
في حال لم تتوفر القدرة على شراء أداة مدفوعة ولم نجد أداة مجانية مناسبة للغرض، يمكن القيام بالاختبار يدوياً، حيث يتم قياس المؤشر المطلوب لأول نموذج فترة من الزمن، ثم القياس لنموذج آخر لفترة مساوية، ومقارنة النتائج باستخدام ملف Excel.
نذكر أيضاً أن بعض مواقع التواصل الاجتماعي مثل: (Facebook) توفر هذه الخدمة في حزمتها، فمثلاً: يمكن عرض نموذجين من إعلان ما، يختلفان بالنص أو الصورة، بحيث يتم عرض كل نموذج على شريحة مختلفة من الجمهور وتحديد أي النموذجين يؤدي بشكل أفضل.
يوجد عدد من الأخطاء الشائعة التي ينبغي تجنّبها في هذا الاختبار إذا أردنا الحصول على نتائج دقيقة، نذكر منها: