تست A/B چیست | آموزش به زبان ساده برای بهبود عملکرد سایت

تست A/B درست مثل لحظه‌ای است که بین دو انتخاب مردد می‌شوی و می‌خواهی بدون حدس‌زدن، بهترین گزینه را پیدا کنی. در این روش دو نسخه از یک بخش سایت به کاربران نشان داده می‌شود و رفتار واقعی آن‌ها مشخص می‌کند کدام نسخه بهتر عمل می‌کند. نتیجه این مقایسه ساده، یکی از مطمئن‌ترین راه‌ها برای افزایش کارایی سایت و تصمیم‌گیری دقیق در سئو و طراحی است. بگذارید با یک مثال ساده توضیح دهم:

علی یک آشپز حرفه‌ای در یک رستوران است. او مدت‌ها بود که یک دستور پخت خاص به نام “دستور A” را می‌پخت، که همیشه مشتریان را راضی نگه می‌داشت. اما روزی تصمیم گرفت یک قدم فراتر برود. علی به ذهنش رسید که شاید افزودن یک چاشنی جدید (B) به این دستور بتواند طعمی متفاوت و خاص به غذا بدهد. اما نمی‌خواست ریسک کند و همه مشتریان را با یک تغییر بزرگ ناراضی کند.

بنابراین، تصمیم گرفت که به صورت تصادفی نیمی از مهمانان را با نسخه‌ی جدید پذیرایی کند و نیمی دیگر همان نسخه‌ی قدیمی را دریافت کنند.

این کار را به شکلی دقیق و با دقت برنامه‌ریزی شده انجام داد. پس از پایان غذا، علی به بررسی بازخوردهای مشتریان پرداخت. تعداد بشقاب‌های خالی و تعریف و تمجیدها برای هر نسخه را با هم مقایسه کرد و نتیجه‌گیری کرد که چاشنی جدید چگونه طعم اصلی را بهتر کرده است.

در نهایت، علی با توجه به داده‌های واقعی که از مهمانان دریافت کرده بود، تصمیم گرفت که چاشنی B را به دستور اصلی خود اضافه کند. این تصمیم نه بر اساس حدس و گمان، بلکه بر اساس تجزیه و تحلیل دقیق بازخوردها و اطلاعات مشتریان گرفته شد. همانطور که در دنیای دیجیتال هم می‌بینیم، تصمیمات باید با دقت و براساس داده‌ها گرفته شوند، چیزی که در تست A/B به وضوح قابل مشاهده است.

دیدید که علی با تغییر چاشنی به بهترین نتیجه رسید. این همان تست A/B است. شما هم با استفاده از این تست می‌توانید عملکرد سایتتان رو به طرز فوق‌العاده‌ای بهبود بدهید. شاید یک نسخه از سایت شما وجود داشته باشد که می‌تواند عملکرد شما را به‌طور قابل‌توجهی بهتر کند، ولی هنوز به آن دست نیافته‌اید. با تست A/B می‌توانید این نسخه را کشف کنید.

تست A/B چیست؟  تفاوت آن با تست چند متغیره (MVT)

تست A/B روشی برای مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب یا المان مشخص است تا بفهمیم کدام یک عملکرد بهتری دارد. به طور مثال، یک فروشگاه آنلاین ممکن است دو طراحی مختلف برای دکمه “خرید” تست کند تا ببیند کدام نسخه بیشتر مشتری جذب می‌کند. این تست دو نسخه مختلف از یک صفحه یا المان سایت را به صورت تصادفی به کاربران نشان می‌دهد تا عملکرد هرکدام را مقایسه و بهترین گزینه را انتخاب کند.
در مقابل، تست چند متغیره (MVT) تغییرات بیشتری را هم‌زمان آزمایش می‌کند، در حالی که تست A/B فقط یک تغییر را بررسی می‌کند.

تاریخچه‌ی تست A/B

تست A/B ریشه در دنیای تبلیغات و چاپ دارد. در اوایل قرن بیستم، تبلیغ‌نویسان و آگهی‌سازان از این روش برای مقایسه اثربخشی دو نسخه مختلف از یک آگهی استفاده می‌کردند. هدف اصلی آن زمان، تعیین بهترین طراحی یا پیام برای جذب توجه مشتریان و افزایش فروش بود. اما با آغاز عصر دیجیتال و ظهور وب‌سایت‌ها در دهه‌های 1990 و 2000، این روش به‌طور گسترده‌ای در فضای آنلاین نیز به‌کار گرفته شد.

اولین کاربردهای آنلاین تست A/B به‌طور خاص در زمینه‌ی بهینه‌سازی صفحات وب و تبلیغات آنلاین در موتورهای جستجو و شبکه‌های اجتماعی انجام شد. گوگل، به‌ویژه، از این روش برای بهبود الگوریتم‌های خود و ارتقای تجربه کاربری استفاده کرد.

چرا تست A/B را اجرا کنم؟

اگر بخواهید فقط یک اقدام فوری و کم‌هزینه برای بهبود عملکرد سایت‌تان انجام دهید، اجرای تست A/B بهترین انتخاب است. تست A/B به‌طور ساده کمک می‌کند بفهمید کدام نسخه از صفحه، دکمه، متن یا المان سایت، نتیجه‌ی بهتری برای شما ایجاد می‌کند؛ بدون حدس‌زدن، بدون آزمون و خطاهای پرهزینه. این یعنی دقیقاً بدانید چه چیزی باعث افزایش فروش، ثبت‌نام یا تعامل کاربران می‌شود.

افزایش نرخ تبدیل  (ROI بهتر)

اولین دلیل و شاید مهم‌ترین دلیل اجرای تست A/B این است که می‌توانید با همان ترافیکی که الآن دارید، نتایج بیشتری بگیرید. فرض کنید روزانه ۱۰۰۰ نفر وارد سایت شما می‌شوند؛ اگر فقط نسخه‌ی بهتر یک دکمه، تیتر یا رنگ را پیدا کنید، می‌توانید بدون حتی یک ریال هزینه‌ی اضافه برای جذب کاربر جدید، فروش یا ثبت‌نام را افزایش دهید. درواقع تست A/B کمک می‌کند پولی که برای تبلیغات و سئو خرج کرده‌اید بهتر بازگردد.
بعد از انجام تست و مشخص شدن نسخه‌ی برنده، کافی است همان نسخه را برای تمام کاربران نمایش دهید تا نرخ تبدیل شما به‌صورت پایدار افزایش پیدا کند.

حل مشکلات کاربران و بهبود تجربه‌ی کاربری (UX)

گاهی دلیل تبدیل‌نشدن کاربران این نیست که محصول یا خدمات شما ارزشمند نیست؛ بلکه مشکل این است که کاربر نمی‌داند کجا باید کلیک کند، چه چیزی را انتخاب کند یا بعد از هر مرحله چه اتفاقی می‌افتد.

تست A/B کمک می‌کند دقیقاً متوجه شوید:

• آیا کاربران با فرم شما مشکل دارند؟

• آیا توضیحات صفحه کافی نیست؟

• آیا دکمه‌ها واضح و قابل‌مشاهده نیستند؟

• آیا مسیر خرید طولانی یا گیج‌کننده است؟

وقتی دو نسخه‌ی مختلف از صفحه را تست کنید، رفتار واقعی کاربران نشان می‌دهد کدام نسخه روان‌تر، سریع‌تر و قابل‌فهم‌تر است. بعد از شناخت این مشکلات، نسخه‌ی برنده را پیاده‌سازی می‌کنید و تجربه‌ی کاربری شما عملاً بهتر می‌شود—بدون حدس و گمان.

اصلاحات کوچک و کم‌ریسک، تغییرات بزرگ!

یکی از بزرگ‌ترین مزیت‌های تست A/B این است که مجبور نیستید کل سایت را تغییر دهید یا طراحی را از صفر شروع کنید.
گاهی فقط یک تغییر کوچک—مثل اندازه‌ی فونت، رنگ دکمه، ترتیب بخش‌ها یا حتی بازنویسی تیتر—می‌تواند ده‌ها درصد نرخ تبدیل را بالا ببرد.

این تست به شما اجازه می‌دهد ابتدا تغییر را روی گروه کوچکی از کاربران بررسی کنید، نتیجه را ببینید و تنها در صورت مؤثر بودن، آن را برای همه اجرا کنید. این یعنی هر تغییری که اعمال می‌کنید، کم‌ریسک است و پشت آن داده و تحلیل واقعی قرار دارد.

راهنمای گام به گام اجرای یک فرآیند تست A/B موفق

برای اجرای تست، مراحل زیر را طی کنید:

گام اول: تحقیق، جمع‌آوری داده و مشاهده 

اولین گام در هر فرآیند تست A/B، جمع‌آوری داده‌های دقیق است. ابزارهایی مانند Google Analytics و Heatmaps به شما کمک می‌کنند تا رفتار کاربران را تجزیه و تحلیل کرده و مشخص کنید که کدام قسمت‌ها به بهبود نیاز دارند. این داده‌ها پایه‌گذار فرضیه شما برای تست خواهند بود. به‌عنوان مثال، فرض کنید که شما یک فروشگاه آنلاین دارید و متوجه شده‌اید که نرخ تبدیل پایین است. با استفاده از ابزارهایی مثل Google Analytics، می‌توانید بررسی کنید که کاربران در کدام صفحات بیشتر زمان می‌گذرانند و از کدام بخش‌ها بیشتر خارج می‌شوند. همچنین با کمک Heatmaps، می‌توانید ببینید که کدام قسمت‌های صفحه بیشترین توجه را جلب کرده و کجاها ممکن است کاربران دچار سردرگمی یا ترک صفحه شوند. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا تغییرات خاصی را برای تست طراحی کنید، مثلاً تغییر مکان دکمه “افزودن به سبد خرید” یا تغییر رنگ آن.

گام دوم: فرمول‌نویسی فرضیه‌ی مبتنی بر داده

وقتی داده‌های لازم را جمع‌آوری کردید، وقت آن است که یک فرضیه مبتنی بر آن‌ها بسازید. فرضیه شما باید به‌طور واضح بیان کند که چه تغییراتی را در صفحه ایجاد کرده‌اید و چرا فکر می‌کنید این تغییرات می‌تواند نرخ تبدیل را بهبود بخشد. مثلا فرضیه شما می‌تواند این باشد که “افزایش اندازه دکمه فراخوان (CTA) باعث افزایش تعداد کلیک‌ها می‌شود.

گام سوم: طراحی متغیرها و تعیین المان‌های قابل تست (CTA، تیتر، تصاویر)

در این مرحله باید مشخص کنید که کدام المان‌ها را در صفحه خود تست خواهید کرد. این المان‌ها می‌توانند شامل تیترها، تصاویر، دکمه‌های CTA و رنگ‌ها باشند. انتخاب درست این المان‌ها مهم است. اصلا از تست کردن نترسید!!! بسیاری از افراد از تغییرات و آزمایش‌ها می‌ترسند چون نگرانند که ممکن است به نتیجه مطلوب نرسند یا باعث اختلال در عملکرد سایت شوند. اما در واقع، با تقسیم ترافیک به دو نسخه، تنها بخشی از کاربران تغییرات را مشاهده می‌کنند، بنابراین در صورت بروز مشکل، تأثیر آن بر کل سایت بسیار کم خواهد بود. این روش به شما کمک می‌کند تا به‌طور علمی تصمیمات بهتری بگیرید و به آرامی صفحات خود را بهینه کنید.

گام چهارم: اجرای آزمون و تقسیم تصادفی ترافیک

آخرین گام، اجرای تست است. ترافیک باید به‌طور تصادفی بین دو نسخه تقسیم شود تا نتیجه‌ای معتبر و بدون سوگیری حاصل شود. در این مرحله باید به مدت زمان تست توجه کنید تا مطمئن شوید که نتایج از نظر آماری معتبر هستند. مدت زمان اجرای تست باید به‌اندازه کافی طولانی باشد تا نتایج دقیق و قابل اعتمادی به‌دست آید. به‌عنوان مثال، فرض کنید شما در حال آزمایش تغییر رنگ دکمه “خرید اکنون” در صفحه فرود هستید. اگر تست را تنها یک روز اجرا کنید، ممکن است نتایج تحت تاثیر شرایط خاص آن روز (مثل تعطیلات یا ترافیک غیرمعمول) قرار بگیرد. به همین دلیل، تست را باید حداقل برای یک یا دو هفته اجرا کنید تا از تغییرات فصلی یا تقویمی جلوگیری شود و مطمئن شوید که نتایج آماری معتبر است. این مدت زمان به شما کمک می‌کند تا داده‌های کافی برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری دقیق جمع‌آوری کنید.

تحلیل نتایج تست A/B

بعد از اینکه تست A/B را اجرا کردید، تازه بخش مهم ماجرا شروع می‌شود؛ جایی که باید بفهمید کدام نسخه واقعاً مؤثر بوده و چرا. برای این کار ابتدا به معیارهایی مثل نرخ تبدیل، نرخ پرش، نرخ کلیک و درآمد نگاه می‌کنید تا تأثیر مستقیم تغییرات را بسنجید. همچنین باید اختلاف بین نتایج را از نظر اهمیت آماری نیز بررسی کنید. این تحلیل به شما کمک می‌کند با اطمینان کامل نسخه برنده را انتخاب و روی کل سایت اجرا کنید.

معیارهای موفقیت

در ارزیابی نتایج تست A/B، دو نوع معیار برای اندازه‌گیری موفقیت وجود دارد: معیارهای اولیه و معیارهای حمایتی. معیارهای اولیه شامل مواردی مانند نرخ تبدیل، نرخ کلیک، و درآمد هستند که به‌طور مستقیم نشان‌دهنده تأثیر تغییرات در عملکرد سایت شما هستند. در حالی که معیارهای حمایتی مانند نرخ پرش، زمان در صفحه، و الگوهای سفر کاربر، به شما کمک می‌کنند تا درک بهتری از رفتار کلی کاربران و تجربه آن‌ها از صفحات سایت به دست آورید. این معیارها به‌طور غیرمستقیم به شما می‌گویند که آیا تغییرات شما توانسته‌اند رضایت کاربران را افزایش دهند یا خیر.

محاسبه‌ی اهمیت آماری

برای اینکه نتایج تست A/B شما معتبر و قابل اعتماد باشد، باید اهمیت آماری آن را محاسبه کنید. اهمیت آماری به این معنی است که نتایج به‌دست آمده از تست شما به احتمال زیاد به طور تصادفی به‌وجود نیامده‌اند و تغییرات شما واقعاً تأثیرگذار بوده است. برای محاسبه اهمیت آماری، معمولاً از آزمون‌هایی مانند آزمون t-test استفاده می‌شود که به شما می‌گوید آیا تفاوت‌های مشاهده‌شده بین دو نسخه از صفحه (مثلاً نسخه A و نسخه B) به اندازه‌ای بزرگ بوده‌اند که احتمالاً به‌طور تصادفی رخ نداده‌اند یا خیر. به زبان ساده، اگر اهمیت آماری بالا باشد، می‌توان گفت که تغییرات اعمال‌شده واقعاً تأثیرگذار بوده‌اند و می‌توان آن‌ها را در سایت پیاده‌سازی کرد.

تست A/B و سئو

اجرای تست A/B اگرچه برای افزایش نرخ تبدیل ضروری است، اما باید با اصول سئو هماهنگ باشد تا به رتبه سایت آسیب نزند. در این بخش سه موضوع کلیدی را بررسی می‌کنیم: پرهیز مطلق از کلاکینگ تا مطمئن شوید کاربران و موتورهای جستجو محتوای یکسانی می‌بینند، استفاده از تگ rel=”canonical” برای مدیریت نسخه‌های مختلف صفحه و جلوگیری از محتوای تکراری، و در نهایت استفاده درست از ریدایرکت 302 به‌جای 301 برای اطمینان از اینکه گوگل تست را موقت تشخیص می‌دهد و سیگنال‌های رتبه‌بندی به نسخه اشتباه منتقل نمی‌شود. رعایت این سه اصل باعث می‌شود تست A/B کاملاً ایمن، اصولی و بدون ریسک برای سئو اجرا شود.

پرهیز مطلق از کلاکینگ (Cloaking)

کلاکینگ چیست؟ کلاکینگ به معنای نشان دادن محتوای متفاوت به موتورهای جستجو و کاربران است. این تکنیک به‌طور عمدی برای فریب موتورهای جستجو به‌کار می‌رود، به‌طوری که به آن‌ها محتوای خاصی نشان داده می‌شود، در حالی که کاربران نسخه متفاوتی از صفحه را می‌بینند. کلاکینگ می‌تواند منجر به جریمه‌های شدید از سوی گوگل شود زیرا موتورهای جستجو آن را به‌عنوان تلاش برای دستکاری رتبه‌بندی می‌بینند. این اشتباه باعث می‌شود که سایت شما به‌جای بهبود رتبه، دچار افت جایگاه و کاهش ترافیک شود.

استفاده از تگ rel=”canonical” برای URLهای جایگزین

زمانی که از تست A/B استفاده می‌کنید و URLهای مختلفی برای نسخه‌های مختلف صفحه ایجاد می‌کنید، برای جلوگیری از مشکلات محتوای تکراری باید از تگ rel=”canonical” استفاده کنید. این تگ به گوگل می‌گوید که نسخه اصلی صفحه کدام است و از ایندکس کردن نسخه‌های مشابه خودداری می‌کند. این کار به شما کمک می‌کند تا از کاهش رتبه و مسائل مربوط به SEO جلوگیری کنید.

استفاده از ریدایرکت 302 (موقت) به جای 301 (دائم)

در تست A/B، برای جلوگیری از مشکلات سئو و اطمینان از اینکه موتورهای جستجو تغییرات شما را به‌طور موقت در نظر بگیرند، باید از ریدایرکت 302 (موقت) استفاده کنید. ریدایرکت 302 به گوگل می‌گوید که تغییرات تنها موقتی هستند و لینک اصلی هنوز معتبر است. در مقابل، ریدایرکت 301 به معنای انتقال دائمی است و ممکن است باعث انتقال اعتبار صفحه به نسخه جدید شود، که در تست‌های موقتی اشتباه است.

کاربردهای عملی و مثال‌های واقعی تست A/B

وقتی تست A/B را در مقیاس کسب‌وکارهای بزرگ بررسی کنید، متوجه می‌شوید این روش چقدر در بهینه‌سازی تجربه کاربری و افزایش تعامل مؤثر است.مثلا در یک سایت اگر یک تصویر باعث شود کاربر چند ثانیه زودتر تصمیم به تماشا بگیرد، همین تغییر ساده در مقیاس میلیون‌ها کاربر به ساعت‌های عظیمی از تماشا تبدیل می‌شود. یا مثلا تغییر نحوه نمایش فرصت‌های شغلی در یک سایت یا بازنویسی عنوان یک دکمه می‌تواند نرخ تعامل را چندین درصد افزایش دهد. نتفلیکس و لینکدین دقیقا از این نوع تغییرات پیروی می‌کنند.

تست A/B در شبکه‌های اجتماعی و رسانه (مثال نتفلیکس و لینکدین)

1. نتفلیکس: نتفلیکس از تست‌های A/B برای شخصی‌سازی پیشنهادات فیلم و سریال به کاربران خود استفاده می‌کند. به‌طور مثال، این شرکت آزمایش کرده که آیا تغییر ترتیب نمایش تصاویر فیلم‌ها یا سریال‌ها (نمایش پیش‌نمایش‌ها یا تغییر تصاویری که در ابتدا به کاربر نشان داده می‌شود) می‌تواند نرخ کلیک و مشاهده را افزایش دهد. نتفلیکس همچنین تست کرده است که چه نوع محتوای پیشنهادی (بر اساس ژانر یا تاریخچه تماشا) باعث افزایش مدت زمان مشاهده می‌شود. این تغییرات باعث بهبود تجربه کاربری و افزایش زمان تماشای فیلم‌ها و سریال‌ها شده است.
2. لینکدین: لینکدین از تست‌های A/B برای بهینه‌سازی پروفایل‌ها و پیشنهادات شغلی استفاده می‌کند. به‌طور مثال، لینکدین آزمایش کرده که آیا تغییر در نحوه نمایش پیشنهادات شغلی یا تغییر عنوان شغلی در پروفایل‌ها می‌تواند باعث افزایش کلیک و تعامل کاربران شود. آن‌ها همچنین طراحی پروفایل‌ها و پیشنهادات شغلی را به‌گونه‌ای تغییر داده‌اند که کاربران بیشتر به تکمیل پروفایل‌هایشان و جستجوی شغل بپردازند، که این امر باعث افزایش نرخ کلیک بر روی پیشنهادات شغلی شده است.

سگمنتیشن چیست؟

برای مثال، فرض کنید یک فروشگاه آنلاین کفش دارید. وقتی یک بازدیدکننده جدید از طریق جستجوی گوگل وارد سایت شما می‌شود، می‌توانید تجربه او را با توجه به کلمات کلیدی که جستجو کرده است، شخصی‌سازی کنید. اگر کاربر “کفش‌های ورزشی مردانه” را جستجو کرده باشد، می‌توانید صفحه‌ای به او نمایش دهید که فقط کفش‌های ورزشی مردانه را شامل شود. حالا اگر بازدیدکننده از طریق تبلیغات در اینستاگرام وارد سایت شما شده باشد، ممکن است به‌جای نمایش محصولات خاص، تخفیف ویژه‌ای برای اولین خرید یا اطلاعات مربوط به آخرین ترندها نشان دهید. این نوع تقسیم‌بندی یا سگمنتیشن کمک می‌کند که تجربه کاربر برای هر گروه بهینه و مرتبط با نیازهایش باشد. این یک کاربرد عملی از این تست است.

معرفی ابزارهای رایگان و حرفه‌ای  A/B تست 

برای اجرای تست A/B لازم نیست از ابتدا سراغ ابزارهای پیچیده و گران‌قیمت بروید؛ ابزارهای URL Split بهترین نقطه شروع هستند. این ابزارها معمولاً رایگان یا بسیار کم‌هزینه هستند و برای کسب‌وکارهایی که در مرحله‌ی تست‌های اولیه قرار دارند، انتخابی کاملاً مناسب محسوب می‌شوند. ابزارهایی مثل Google Optimize، نسخه رایگان VWO و پلتفرم‌های تخصصی مانند Optimizely یا Freshmarketer امکانات قدرتمندی برای اجرای تست‌ها فراهم می‌کنند. در ادامه با این ها آشنا می‌شویم:

ابزارهای تست URL Split

ابزارهای تست URL Split ساده‌ترین و ابتدایی‌ترین ابزارهای A/B تست هستند که معمولاً برای تقسیم ترافیک به دو URL مختلف استفاده می‌شوند. این ابزارها به شما کمک می‌کنند تا دو نسخه مختلف از صفحه وب خود را آزمایش کرده و مشاهده کنید که کدام‌یک عملکرد بهتری دارد. این ابزارها معمولاً رایگان یا با هزینه‌های پایین در دسترس هستند و برای کسب‌وکارهایی که تازه شروع به کار کرده‌اند یا تست‌های اولیه انجام می‌دهند، مناسب هستند.

ویژگی‌های ابزارهای تست URL Split:

سادگی: تقسیم ساده ترافیک بین دو URL.

هزینه پایین: این ابزارها معمولاً ارزان یا رایگان هستند.

مناسب برای تست‌های اولیه: آزمایش تغییرات کوچک مانند تغییر متن، رنگ یا دکمه‌ها.

ابزارهای رایگان تست URL Split:

• Google Optimize: این ابزار رایگان از گوگل است که به شما کمک می‌کند تست‌های ساده A/B را بر روی صفحات سایت خود اجرا کنید. عملکرد خوبی دارد و به راحتی با سایر ابزارهای گوگل مانند Analytics یکپارچه می‌شود.
• VWO (Visual Website Optimizer): پلتفرمی است که ابزار تست A/B همراه با ابزارهای دیگر برای بهینه‌سازی تجربه کاربری ارائه می‌دهد. نسخه رایگان آن برای شروع کار مناسب است.

پلتفرم‌های تخصصی (مانند Optimizely، Freshmarketer و ابزارهای HubSpot)

برای انجام تست‌های پیچیده‌تر و تجزیه و تحلیل پیشرفته‌تر، پلتفرم‌های تخصصی تست A/B بهترین گزینه هستند. این پلتفرم‌ها ابزارهایی فراهم می‌کنند که به شما امکان می‌دهند تست‌های چند متغیره و تست‌های پیچیده‌تر را اجرا کنید. این ابزارها علاوه بر A/B تست، ویژگی‌های اضافی مانند شخصی‌سازی محتوا، بهینه‌سازی تجربه کاربری و تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته را نیز در اختیار شما قرار می‌دهند.

ویژگی‌های پلتفرم‌های تخصصی:

توانایی تست چند متغیره (MVT): امکان تست هم‌زمان چندین متغیر برای بهینه‌سازی بهتر.

تجزیه و تحلیل پیشرفته: این پلتفرم‌ها نتایج تست‌ها را به‌صورت دقیق و با جزئیات زیادی تجزیه و تحلیل می‌کنند.

شخصی‌سازی: برخی از این پلتفرم‌ها به شما این امکان را می‌دهند که تجربه کاربری را بر اساس رفتار و ویژگی‌های خاص کاربران شخصی‌سازی کنید.

پلتفرم‌های حرفه‌ای برای تست A/B:

Optimizely: این پلتفرم یکی از پیشرفته‌ترین ابزارها برای تست A/B است. با Optimizely می‌توانید تست‌های A/B و چند متغیره را به‌صورت دقیق و بهینه انجام دهید و نتایج را به‌طور جامع تجزیه و تحلیل کنید. همچنین امکاناتی برای شخصی‌سازی محتوا و بررسی تأثیرات تغییرات بر عملکرد سایت در اختیار شما قرار می‌دهد.

Freshmarketer: این ابزار، بخشی از پلتفرم Freshworks است که به شما امکان می‌دهد با استفاده از تست‌های A/B و تحلیل داده‌ها، بهینه‌سازی تجربه کاربری و نرخ تبدیل سایت خود را انجام دهید. Freshmarketer امکاناتی برای آزمون‌های پیشرفته‌تر و تحلیل دقیق داده‌ها ارائه می‌دهد.

HubSpot: HubSpot یکی از ابزارهای معروف در زمینه‌ی بازاریابی است که علاوه بر تست A/B، ابزارهای مدیریت مشتری، ایمیل مارکتینگ و تجزیه و تحلیل پیشرفته نیز دارد. این ابزار به شما کمک می‌کند که تست‌های ساده و پیچیده را اجرا کرده و به‌طور کامل به داده‌های حاصل از تست‌ها دسترسی پیدا کنید.

جدول مقایسه ابزارهای تست A/B

فراتر از تست: چگونه فرهنگ آزمایشگری را در تیم خود نهادینه کنیم؟

برای رسیدن به بیشترین بهره‌وری از تست‌های A/B، باید فرهنگ آزمایشگری را در تیم خود نهادینه کنید و تنها اجرای تست کافی نیست. این فرهنگ باعث می‌شود که اعضای تیم با دیدگاهی باز به تغییرات نگاه کنند و همواره به دنبال بهبود و آزمایش روش‌های جدید باشند.

جلب حمایت رهبری و ارتباط نتایج با اهداف تجاری

برای اینکه فرهنگ آزمایشگری در تیم شما نهادینه شود، ابتدا باید از رهبری تیم حمایت جلب کنید. مدیران ارشد باید متوجه شوند که تست‌های A/B و آزمایشات مشابه، به پیشرفت پروژه کمک می‌کنند. برای جلب حمایت رهبری، نتایج تست‌های قبلی، می‌توانند به‌عنوان مثال‌های ملموس استفاده شوند.

برای این کار می‌توانید نتایج آزمون‌های موفق را با آمار و ارقام واضح (مثل افزایش ۱۵٪ در نرخ تبدیل یا کاهش ۱۰٪ در نرخ پرش) ارائه دهید. این نتایج نشان می‌دهند که آزمایش‌ها می‌توانند بهبود‌های واقعی و قابل اندازه‌گیری در عملکرد سایت به‌وجود آورند و بنابراین نیاز به حمایت رهبری در این زمینه کاملاً موجه است.

توانمندسازی تیم و تشویق به تولید فرضیه

نهادینه‌سازی فرهنگ آزمایشگری تنها با حمایت رهبری کافی نیست؛ بلکه شما باید تیم خود را توانمند کنید تا آزمایش‌ها و فرضیه‌های خود را ایجاد کنند. این بدان معناست که اعضای تیم باید درک کنند که آزمایش‌ها می‌توانند نتایج مثبتی داشته باشند، حتی اگر نتایج تست همیشه موفقیت‌آمیز نباشند. هر تست، حتی در صورت شکست، فرصتی برای یادگیری و بهبود است.

تشویق تیم به تولید فرضیه‌های جدید باعث می‌شود که افراد در روند بهبود مداوم سایت مشارکت داشته باشند. برای مثال، می‌توانید جلسات منظم تیمی برگزار کنید که در آن‌ها افراد فرضیه‌های خود را برای آزمایش‌های A/B جدید ارائه دهند. این به تیم این امکان را می‌دهد که به‌طور فعال در فرآیند بهینه‌سازی سایت مشارکت کنند و در نتیجه، احساس مسئولیت بیشتری نسبت به موفقیت پروژه داشته باشند.

پرسش‌های متدوال شما درباره‌ی تست A/B

1. تست A/B چیست و چرا باید آن را اجرا کنم؟

تست A/B یک روش ساده و مؤثر برای مقایسه دو نسخه از یک صفحه وب یا المان خاص است تا بفهمید کدام یک عملکرد بهتری دارد. با انجام این تست می‌توانید نرخ تبدیل، تجربه کاربری و عملکرد سایت خود را بهبود دهید، بدون اینکه نیاز به تغییرات بزرگ و پرهزینه داشته باشید.

2. چه تفاوتی بین تست A/B و تست چند متغیره (MVT) وجود دارد؟

تست A/B فقط یک تغییر را در یک صفحه تست می‌کند، در حالی که تست چند متغیره تغییرات متعددی را هم‌زمان آزمایش می‌کند. بنابراین، تست A/B مناسب برای تغییرات ساده و تست‌های کوچک است، در حالی که MVT برای تست‌های پیچیده‌تر و بهینه‌سازی دقیق‌تر طراحی می‌شود.

3. چگونه می‌توانم نتایج تست A/B را تحلیل کنم؟

برای تحلیل نتایج تست A/B باید از معیارهای موفقیت مانند نرخ تبدیل، نرخ کلیک و درآمد استفاده کنید. همچنین بررسی معیارهای حمایتی مانند زمان در صفحه و نرخ پرش می‌تواند به شما کمک کند تا از تأثیرات مثبت تغییرات در سایت خود آگاه شوید.

4. آیا تست A/B می‌تواند به بهبود تجربه کاربری (UX) کمک کند؟

بله، تست A/B می‌تواند با شناسایی مشکلات کاربران و آزمایش تغییرات مختلف، تجربه کاربری سایت شما را بهبود بخشد. تغییرات کوچک می‌توانند باعث بهبود عملکرد سایت و رضایت بیشتر کاربران شوند.

اگر فرضیه‌سازی دقیق و تحلیل داده‌ها در تست A/B را به درستی انجام ندهید، ممکن است فرصت‌های بزرگی را از دست بدهید. اگر نمی‌خواهید این اشتباه را مرتکب شوید، تیم استارتاپ نمو آماده است تا بهترین استراتژی‌های تست A/B را برای شما پیاده‌سازی کند.
الان وقتشه که نتیجه‌گیری درست رو تجربه کنید! فقط کافیست کلیک کنید و با ما مشاوره رایگان دریافت کنید. اگر به دقت انتخاب نکنید، سایت شما از رتبه‌بندی بهتر و نرخ تبدیل بالاتر بی‌بهره خواهد ماند. به همین دلیل، همین امروز با تیم متخصص ما تماس بگیرید و وب‌سایت خود را به سطح بالاتری ببرید.