A/B تست چیست و چگونه انجام می شود؟

آزمون A/B یا آزمون تقسیمی یا  A/B تست، یک روش آماری است که برای ارزیابی دو نسخه مختلف یک ویژگی، صفحه وب، یا محصول، مورد استفاده قرار می‌شود. هدف اصلیA/B تست، مشخص کردن این است که کدام نسخه برتر است یا آیا تفاوت معناداری بین دو نسخه وجود دارد یا خیر. این روش محبوبیت زیادی در عرصه بهینه‌سازی و بهبود تجربه کاربری دارد. در این مقاله در مورد مزایا و روش انجام A/B تست صحبت می‌کنیم و اشتباهات رایجی که باید از آنها دوری کرد را می‌گوییم.

 

مزایای A/B تست چیست؟

تست A/B یک روش آزمایشی است که در طراحی و بهبود تجربه کاربری و بهبود عملکرد وب‌سایت‌ها، نرم‌افزارها و محصولات دیجیتالی استفاده می‌شود. در این روش، دو یا چند نسخه از یک المان (مانند یک صفحه وب، یک دکمه، یک نمایشگر، یک آگهی و غیره) به تصادف به گروه‌های مختلف کاربران نشان داده می‌شود تا عملکرد هر نسخه به طور دقیق مورد ارزیابی قرار گیرد. مزایای تست A/B عبارتند از:

• ارزیابی بهبودهای دو نسخه‌: با اجرای A/B تست می‌توان بهبودهای مختلف را در نسخه‌های آزمایشی انجام داده و تأثیر آن‌ها را بر کاربران مشاهده کرد. این امکان به مدیران و تیم‌ها کمک می‌کند تا از بهترین نسخه برای ارائه به کاربران خود اطمینان حاصل کنند.
• بهبود نرخ تبدیل و فروش: با انجام A/B تست و تغییر عوامل مختلف در نسخه‌های آزمایشی، می‌توان بهبود نرخ تبدیل و نرخ فروش را از طریق بهبود طراحی و ویژگی‌های محصول ایجاد کرد. این مورد به کسب و کارها کمک می‌کند تا درآمدها و سود خود را افزایش دهند.
• کاهش ریسک تغییرات: انجام تغییرات بزرگ در یک محصول یا وب‌سایت ممکن است با خطرات احتمالی همراه باشد و احتمال شکست را افزایش دهد. A/B تست این امکان را می‌دهد تا تغییرات را در نسخه‌های آزمایشی تست کرده و تأثیر آن‌ها را به صورت کنترل‌شده بررسی کنید، که به کاهش ریسک تغییرات نیز کمک می‌کند.
• ارتقاء تجربه کاربری: با مقایسه نسخه‌های مختلف در تست A/B، می‌توان بهبودهایی در تجربه کاربری محصول ایجاد کرد. و به کاربران کمک می‌کند تا تجربه بهتری هنگام استفاده از محصول داشته باشند و در نتیجه ممکن است به وفاداری و رضایت بیشتر از کاربران منجر شود.
• ارائه‌ی تصمیمات مبتنی بر داده: A/B تست بر اساس داده‌های به دست آمده از آزمایش‌ها و تفاوت‌های مشاهده شده در نسخه‌های مختلف به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات مطلوب‌تر و مبتنی بر اطلاعات دقیق‌تری اتخاذ کنند.

با این حال، ممکن است A/B تست همچنان با چالش‌ها و محدودیت‌ها مواجه شود، مانند نیاز به حجم داده‌های قابل قبول، مدت زمان صرف‌نظر از آزمایش و تداخل با عوامل خارجی که باید در نظر گرفته شوند.

 

A/B تست چگونه انجام می‌شود؟

A/B تست چند مرحله دارد:

1. تعریف هدف: ابتدا باید هدف خود را تعیین کنید. ممکن است هدف شما افزایش نرخ تبدیل، افزایش تعداد کلیک‌، افزایش میزان بازدید صفحه و غیره باشد.
2. انتخاب متغیر: ابتدا لازم است متغیری که قصد آزمایش آن را دارید، به طور دقیق تعریف کنید. برای مثال، این متغیر می‌تواند متن یک دکمه، تصویر، طرح بندی صفحه و یا عناصر دیگر صفحه وب باشد.
3. تقسیم تصادفی: باید کاربران را به‌طور تصادفی به دو گروه A و B تقسیم کنید. گروه A به عنوان گروه کنترل (Control Group) مشخص میگردد که در آن نسخه اصلی (قدیمی) نشان داده می‌شود و گروه B به عنوان گروه آزمایش (Experiment Group) که در آن نسخه جدید (تغییر یافته) نمایش داده می‌شود.
4. اجرای آزمون: هم‌اکنون می‌توانید نسخه‌های A و B را بر روی گروه‌های مختلف نمایش دهید و داده‌ها را جمع‌آوری کنید. در این میان می‌توانید از ابزارهای تحلیلی مختلف برای ثبت نتایج استفاده کنید. که در ادامه مقاله دیجی فای به بررسی دقیق ابزارها می‌پردازیم.
5. تحلیل نتایج: با جمع‌آوری داده‌ها، از طریق آزمون‌های آماری مناسب می‌توانید نتایج را تحلیل کنید و مشخص کنید کدام نسخه بهتر عمل کرده است و یا آیا تفاوت معناداری بین آن‌ها وجود دارد یا خیر.
6. تصمیم گیری: بر اساس نتایج حاصل از آزمون A/Bتست، می‌توانید تصمیم به تغییر دائمی وب‌سایت، نرم‌افزار و یا محصول خود یا حتی ادامه آزمایش‌ها بگیرید.

مهم است که در هنگام انجام آزمون A/B، نتایج به دقت مورد تحلیل قرار گیرند و از نقص‌های محتمل مانند انتخاب نامناسب نمونه، مدت زمان کوتاه آزمایش، و تأثیر تغییرات فصلی و رویدادهای خاص بر روی نتایج اجتناب شود. همچنین، احتمال وقوع خطاهای آماری در نظر گرفته شود و نتایج با اطمینان آماری مناسب گزارش شوند.

 

معرفی ابزارهای کاربردی برای A/B تست

گوگل ابزار‌های مختلفی برای انجام A/B تست ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند تا تغییرات و بهبودهای مختلف را در وب‌سایت‌ها و نرم‌افزارها آزمایش کنید و تغییرات مطلوب را انتخاب کنید. یکی از معروف‌ترین ابزارهای A/B تست از گوگل، Optimizely نام دارد.

Google Optimize یک ابزار رایگان از گوگل است که به شما امکان می‌دهد تا A/B  تست را بر روی وب‌سایت‌ها و صفحات وب اجرا کنید. با استفاده از Google Optimize، شما می‌توانید نسخه‌های مختلفی از صفحات خود را ایجاد و به تصادف به کاربران ارائه دهید و نتایج و تفاوت‌ها را در نرخ تبدیل، نرخ کلیک و معیارهای دیگر مشاهده کنید. همچنین، این ابزار به شما اجازه می‌دهد تا به طور هوشمندانه مخاطبان را به گروه‌های مختلف تقسیم کنید و مشاهده‌ی نتایج را تجزیه و تحلیل نمائید.

Google Optimize همچنین با Google Analytics یکپارچه شده است که اجازه می‌دهد به طور مستقیم از داده‌های آن استفاده کرده و نتایج آزمایش‌ها را با داده‌های دیگر به‌راحتی مقایسه کنید. این امکان را به شما می‌دهد تا تصمیم‌گیری‌های بهتری بر اساس داده‌های واقعی انجام دهید.

نکته مهم: توصیه می‌شود قبل از شروع هر آزمایش A/B، نیازمندی‌ها و هدف خود را دقیقاً مشخص کنید و با توجه به محدودیت‌ها و اهداف خود، بهترین ابزار را برای تست A/B انتخاب کنید. انتخاب ابزار مناسب می‌تواند به عملکرد و موفقیت آزمایش‌های شما کمک کند.

 

اشتباهات متداول در انجام A/B تست که باید از آن‌ها دوری کرد

در A/B تست برخی اشتباهات متداول و قابل اجتناب وجود دارند که اگر از آنها دوری نشود، می‌توانند به نتایج غلط و نادرست منجر شوند. در این بخش از مقاله دیجی فای، چند اشتباه متداول در تست A/B که باید از آنها دوری کنید را بیان می‌کنیم:

1. تست بدون برنامه‌ریزی قبلی: انجام تست A/B بدون برنامه‌ریزی کافی و مطالعه هدف و فرضیات تست می‌تواند باعث عدم اعتماد به نتایج شود. قبل از شروع تست، اهداف، معیارهای اندازه‌گیری و فرضیات باید به دقت تعیین شوند.
2. اعمال تغییرات زیاد و همزمان: اعمال تعداد زیادی تغییر به طور همزمان در نسخه‌های مختلف تست می‌تواند تحلیل نتایج را پیچیده‌تر کند. بهتر است تغییرات را به صورت کنترل‌شده و متناسب با هدف تست، اعمال کنید.
3. تست در مدت زمان ناکافی: A/B تست باید به مدت زمان کافی اجرا شود تا داده‌ها به طور آماری معنادار باشند. تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های زودهنگام ممکن است به نتایج نادرستی منجر شود.
4. عدم توجه به تأثیر عوامل خارجی: تغییرات در A/B تست ممکن است تأثیری در رفتار کاربران داشته باشند، اما عوامل خارجی مانند رویدادها، تغییرات فصلی و تغییرات بازار هم می‌توانند تأثیری در نتایج آزمایش داشته باشند.
5. عدم توجه به گروه‌های یکسان: اطمینان حاصل کنید که کاربران هر گروه تست (مانند گروه A و گروه B) از نظر ویژگی‌های کلیدی مشابه هستند تا نتایج آزمایش ناعادلانه نباشد.
6. تفسیر غلط نتایج: برخی از نتایج می‌توانند به صورت اتفاقی به دست آید و نتیجه‌گیری نادرست می‌تواند باعث اتخاذ تصمیم‌های نادرست شود. همیشه نتایج را با دقت تحلیل کنید.
7. تست بر اساس یکباره‌ای: برخی افراد ممکن است بر اساس نتایج یک A/B تست تصمیم‌گیری کنند و نتیجه‌ها را بدون تأیید تجربیات بیشتر به کار بگیرند. تست A/B ممکن است نیاز به چندین آزمایش داشته باشد تا نتایج قابل اطمینان و تکرارشونده به دست آید.

با انجام A/B تست به طور دقیق و با برنامه‌ریزی صحیح، می‌توانید به بهترین تغییرات و بهبودها برای کسب و کار و تجربه کاربری مناسب دست پیدا کنید.