حسّن أداء موقعكم مع وكالة A/B testing

ما هو A/B testing؟

عزّزوا أداءكم بفضل وكالة A/B testing

هل تعلمون أن التغييرات الصغيرة يمكن أن يكون لها تأثير كبير على معدلات التحويل لديكم؟ هذا بالضبط ما يتيحه A/B testing، وهو تخصصنا في Welyft!

ما هو A/B test؟

تخيّلوا أن لديكم نسختين من صفحة ويب، أو زر، أو رسالة إعلانية:

• النسخة A: التصميم أو النص الحالي لديكم • النسخة B: نسخة معدّلة قليلاً

نقوم باختبار هذه الاختلافات في ظروف واقعية على جمهوركم. ثم نحلّل بدقة أي نسخة تحقق أكبر عدد من النقرات، أو عمليات الشراء، أو التفاعل.

الحلول

1. الخطوة 1

   01

   بناء الفرضية

   يبدأ كل اختبار A/B بفرضية واضحة وقابلة للقياس: - ما المشكلة التي نسعى لحلها؟ (مثال: "هل CTA أكثر وضوحاً يزيد من معدل النقر؟") - ما التحسين الذي سيتم اختباره؟ (مثال: تعديل اللون، النص، موضع الزر) - ما مؤشرات الأداء (KPIs) التي سيتم قياسها؟ (معدل النقر، معدل التحويل، الوقت المستغرق على الصفحة...) مثال: "إذا قمنا بـ [التعديل الذي تم إجراؤه]، فسنلاحظ تحسناً في [مؤشر الأداء الرئيسي] بنسبة __%."

   

2. الخطوة 2

   02

   التحقق من خطة الاختبار والنماذج الأولية

   قبل إطلاق التجربة، نتحقق من: - خطة الاختبار، التي توضح النسخ المراد اختبارها والمنهجية المتبعة - النماذج الأولية، للتأكد من أن النسخ الجديدة تحترم تجربة المستخدم والقيود التقنية - قواعد التوزيع، التي تحدد كيفية توزيع الزيارات بين النسخة A والنسخة B يضمن التحقق الدقيق أن يكون الاختبار موثوقاً وقابلاً للاستغلال ومتماشياً مع الأهداف التجارية.

   

3. الخطوة 3

   03

   التطوير والدمج

   بعد التحقق من النماذج الأولية، ننتقل إلى التنفيذ التقني للاختبار: - تطوير النسخ على أداة الاختبار المختارة (AB Tasty، Google Optimize، Kameleoon...) - دمج سكريبتات التتبع والتحقق من حسن سير العمل - اختبارات وفحص للتأكد من عدم وجود أي خلل قد يؤثر على النتائج تضمن هذه المرحلة أن تبقى تجربة المستخدم سلسة ومتجانسة، أياً كانت النسخة المعروضة.

   

4. الخطوة 4

   04

   الإطلاق ومتابعة الاختبار

   تم إطلاق الاختبار! 🚀 نقوم بتفعيل التجربة ومراقبتها في الوقت الفعلي: ✔ التوزيع الصحيح للزيارات بين النسخة A والنسخة B ✔ متابعة مؤشرات الأداء (KPIs) المحددة مسبقاً ✔ عدم وجود أي انحياز قد يؤثر على النتائج تتيح المتابعة الدقيقة تعديل الاختبار بسرعة عند الحاجة وضمان تجربة موثوقة وتمثيلية.

   

5. الخطوة 5

   05

   تحليل النتائج واتخاذ القرار

   بمجرد انتهاء A/B test، نقوم بتحليل أداء كل نسخة: - أي نسخة حققت أفضل النتائج؟ - هل الفروقات ذات دلالة إحصائية؟ - هل يجب نشر النسخة الفائزة بشكل نهائي؟ إذا تم إثبات التحسن، يتم تطبيقه على كامل الموقع. وفي حال عدم ذلك، يمكن التفكير في تكرار جديد لتعميق التعلم وتدقيق التحسين.

   

الحلول

قاموس مصطلحات A/B Testing لدينا

• 🎰 Multi-Armed Bandit Testing

  Multi-Armed Bandit (MAB) هو نهج تجريبي تكيفي يُستخدم لاختبار عدة نسخ من صفحة أو عنصر معين مع تعظيم النتائج في الوقت الفعلي.

  A/B testing+ التفاصيل

• Flickering effect A/B testing

  يشير flickering effect (أو تأثير الوميض) إلى مشكلة بصرية ملحوظة من قِبل المستخدم أثناء تحميل A/B test:

  + التفاصيل

• Session Replay

  تقنية تحليل سلوكي تتمثل في تسجيل وإعادة تشغيل جلسات تصفح المستخدمين على موقع إلكتروني أو تطبيق.

  + التفاصيل