ابزار محاسبه تست A/B

تکنیک A/B Test چیست؟

تکنیک A/B Test در مسیر بازاریابی دیجیتال به شما کمک می کند تا رفتار مخاطب خویش را به خوبی سنجیده و عملکرد مؤثری از خود بروز دهید؛ در چنین شرایطی مخاطب تبدیل به یکی از مشتریان همیشگی و وفادار شما می گردد. تست A/B در واقع مخفف دو عبارت Splitting Testing و Bucket Listing است. این شیوه یکی از تکنیک های مؤثر امروزی است که به شما کمک می کند دو نسخه کاملاً متفاوت از وب سایت و یا اپلیکیشن خود را از نگاه مخاطبان بررسی نموده و به مفید بودن یکی از آن ها پی ببرید.

این موضوع به صاحبان کسب و کار ها کمک می کند تا به عالی ترین شکل ممکن استراتژی فروش و بازاریابی آنلاین خود را تعیین نمایند و در مدت زمان کوتاه ترین به موفقیت در این زمینه دست پیدا کنند.

بدین منظور کافیست میزان بازدید و نرخ تبدیل کاربران هریک از صفحات فرود و یا تبلیغات خود (بین 2 الی 4 حالت مختلف) را در فیلدهای بالا وارد کرده و میزان برتری هرکدام از آن ها را نسبت به دیگر روش ها بررسی کنید.

تست A/B چیست؟

تصور کنید قصد دارید یک لندینگ پیج را بهینه سازی نمایید. برای این کار، یکی از پارامترهای صفحه مثل عنوان، ویدیو، و… را تغییر داده و آن را به دسته ای از بازدیدکنندگان نشان داده و مقایسه می کنید که چه پارامتری، نرخ تبدیل بیشتری را به همراه داشته است.

متغیری که نرخ تبدیل بیشتری داشته باشد، به عنوان «متغیر برنده» معرفی می شود و می توانید با استفاده از آن، سایت را بهینه سازی کنید. معیارهای تبدیل (conversion) برای هر سایت متفاوت است. برای مثال فروشگاه های اینترنتی، خرید، تبدیل به حساب می آیند. در حالی که در یک سایت «B2B» به دست آوردن لیدهای با کیفیت، یک تبدیل یا کانورژن به شمار می آید.

تست A/B یکی از مورد های بهینه سازی نرخ تبدیل (conversion rate optimization) بوده که با استفاده از آن توانایی این را پیدا می کنید که هم از نظر کیفی و هم از نظر کمی، داده های مخاطبان را جمع آوری کرده و از آن ها برای شناخت مشتریان احتمالی و بهینه سازی قیف تبدیل (conversion funnel) استفاده نمایید.

چرا باید تست A/B را انجام دهید؟

امکان دارد یک کسب وکار«B2B» قصد داشته باشد روزانه لیست ایمیل بیشتری را جمع آوری نماید. ممکن است یک فروشگاه آنلاین با نرخ خروج بالا از سبد خرید دست و پنجه نرم کند و یا یک سایت خبری با فعالیت کم بینندگان سر و کار داشته باشد.

در این حالت، معیارهای اصلی تبدیل، دچار مشکلاتی مانند نشت در قیف تبدیل، خارج شدن در صفحه پرداخت و … شده اند که با ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس، می توانید متوجه مشکل ها شده و با استفاده از A/B test و امتحان فرضیه هایی که برای رفع مشکل دارید، آن ها را حل می کنید.