تست A/B یکی از روش‌های مؤثر در بازاریابی دیجیتال است که می‌توانید با آن عملکرد صفحات وب و ایمیل‌های خود را اصلاح کنید و نرخ تبدیل را بالاتر ببرید.
استفاده از این روش ساده و کاربردی به شما امکان می‌دهد تصمیمات هوشمندانه‌تری در استراتژی بازاریابی خود بگیرید و نتایج بهتری کسب کنید.
تست A/B چیست؟
در پاسخ به این پرسش که تست A/B چیست، باید گفت این یک ابزار کاربردی برای تصمیم‌گیری بهتر بر اساس داده‌های واقعی کاربران است و بر مبنای حدس و گمان نیست. این تست کمک می‌کند تا تصمیم‌های آینده‌تان درباره محتوا، طراحی و تجربه کاربری (UX)، بر پایه نتایج واقعی و قابل اندازه‌گیری باشد.
تعریف تست A/B به زبان ساده
یک روش برای مقایسه دو نسخه متفاوت از یک عنصر بازاریابی است. در این روش، نسخه A به بخشی از مخاطبان و نسخه B به بخش دیگر نمایش داده می‌شود تا مشخص شود کدام نسخه عملکرد بهتری دارد.
تصور کنید قرار است یک ایمیل تبلیغاتی ارسال کنید و مطمئن نیستید تیتر «خرید امروز» بهتر عمل می‌کند یا تیتر «تخفیف ویژه برای تو!» مناسب‌تر است؛ با اجرای تست A/B، می‌توانید این دو تیتر را آزمایش کرده و ببینید کدام یک نرخ باز شدن بیشتری دارد.
تفاوت تست A/B با تست چندمتغیره
هرچند تست A/B روش مؤثری برای مقایسه دو گزینه مختلف است؛ اما زمانی که بخواهید چندین عنصر مختلف را همزمان بررسی کنید (مثلاً رنگ دکمه، تصویر پس‌زمینه و متن تیتر)، تست چندمتغیره یا MVT به کمک می‌آید.
در تست چندمتغیره (Multivariate Testing) به‌جای فقط دو نسخه، چندین ترکیب مختلف از عناصر صفحه ساخته شده و هر ترکیب به بخشی از کاربران نمایش داده می‌شود. این روش می‌تواند نشان دهد که چه ترکیبی از عوامل بیشترین تأثیر را روی رفتار کاربر دارد.
تست A/B در کجای مسیر موفقیت به کمک شما می‌آید؟
تست A/B در جاهای مختلفی کاربرد دارد که این موارد عبارت‌اند از:
صفحات فرود
صفحات فرود (Landing Pages) نقش مهمی در هدایت کاربران به اقدام مورد نظر دارند؛ چه خرید، چه ثبت‌نام یا چه دانلود باشد. یکی از مهم‌ترین جاهایی که تست A/B به‌کار می‌آید، همین صفحات فرود هستند. پیش از اجرای تست، می‌توانید از ابزارهایی مانند نقشه‌های حرارتی (Heat Map) استفاده کنید تا بفهمید کاربران بیشتر روی کدام قسمت از صفحه کلیک می‌کنند.
این داده‌ها کمک می‌کنند فرضیه‌سازی دقیق‌تری داشته باشید و بدانید که کدام بخش از صفحه بیشترین نیاز به بهینه‌سازی دارد. سپس با طراحی دو نسخه مختلف از یک صفحه، می‌توانید بررسی کنید کدام نسخه نرخ تبدیل بیشتری دارد.
ایمیل مارکتینگ
در بازاریابی ایمیلی، باید دو نسخه متفاوت از یک ایمیل را طراحی و هرکدام را برای نیمی از مشترکین بفرستید. این تغییرات می‌توانند شامل موضوع ایمیل مارکتینگ، تصاویر، رنگ دکمه یا متن فراخوان (CTA) باشند.
حتی کوچک‌ترین تفاوت‌ها گاهی تأثیر شگفت‌انگیزی روی نرخ باز شدن یا کلیک دارند. به همین دلیل، تست A/B به یکی از مؤثرترین ابزارها برای بهینه‌سازی کمپین‌های ایمیلی تبدیل شده است.
تبلیغات آنلاین
در واقع تبلیغات کلیکی، بنری و شبکه‌های اجتماعی نیز از دیگر حوزه‌هایی هستند که تست دوبخشی در آن‌ها کاربرد فراوان دارد. در اینجا می‌توانید دو نسخه از یک آگهی را طراحی کرده و به گروه‌های مختلفی از کاربران نمایش دهید.
تغییراتی مانند تیتر تبلیغ، تصویر اصلی، رنگ دکمه یا حتی زمان‌بندی انتشار می‌توانند بررسی شوند. با مقایسه عملکرد نسخه‌ها، می‌توانید سرمایه‌گذاری تبلیغاتی را دقیق‌تر و هدفمندتر انجام دهید.
طراحی اپلیکیشن
در طراحی اپلیکیشن تست دوبخشی اهمیت دارد. مثلاً می‌توانید بررسی کنید که قرار دادن لوگو بهتر عمل می‌کند یا نوشتن نام برند مناسب‌تر است. یا حتی اینکه کدام نسخه از صفحه ثبت‌نام باعث می‌شود کاربران راحت‌تر فرایند ورود یا عضویت را تکمیل کنند.
این تست‌ها باعث بهبود تجربه کاربری شده و در نهایت منجر به افزایش رضایت کاربران و رشد پایدار اپلیکیشن می‌شوند.
مزایای استفاده از A/B تست در بازاریابی دیجیتال
تست A/B مزایای زیادی دارد که مهم‌ترین آن‌ها شامل موارد زیر هستند:
بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO)
بهبود نرخ تبدیل یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از تست A/B در کسب‌وکار است. در این روش، شما می‌توانید دکمه‌ها، تیترها، فرم‌ها یا هر عنصر دیگری را در وب‌سایت یا صفحات فرود آزمایش کنید تا مشخص شود کدام نسخه، کاربران را بیشتر به انجام اقدام مورد نظر ترغیب می‌کند.
مقاله مرتبط: چگونه با لندینگ پیج (Landing Page) مشتریان بیشتری داشته باشیم؟
نتیجه این تست‌ها کمک می‌کند تا بتوانید نسخه‌هایی از صفحات یا پیام‌های بازاریابی را انتخاب کنید که بیشترین بازده را داشته باشند و در نهایت فروش یا جذب مشتری شما به شکل چشم‌گیری افزایش یابد.
کاهش نرخ پرش (Bounce Rate)
در واقع نرخ پرش بالا یکی از چالش‌های رایج در بازاریابی دیجیتال است. در نرخ پرش (Bounce Rate) بالا مکان دارد کاربران وارد سایت شوند، اما بلافاصله بدون هیچ تعاملی آن را ترک کنند. دلایل این موضوع می‌تواند طراحی ضعیف، محتوای نامرتبط یا مسیرهای پیچیده در سایت باشد.
بهبود تجربه کاربر (UX)
بهینه‌سازی تجربه کاربری باعث می‌شود بازدیدکنندگان به مشتریان وفادار تبدیل شوند. یکی از کاربردهای مهم تست دوبخشی در این زمینه، بررسی نسخه‌های مختلف از طراحی، چینش محتوا یا حتی کلمات استفاده‌شده در رابط کاربری است.
وقتی نسخه‌ای که تجربه روان‌تری برای کاربر فراهم می‌کند شناسایی شود، می‌توانید با اطمینان آن را اجرا کرده و نرخ تعامل (Engagement Rate) را بهبود ببخشید. این موضوع در طراحی اپلیکیشن‌ها، سایت‌ها و حتی فرم‌های ثبت‌نام آنلاین بسیار حیاتی است.
چرا باید تست A/B انجام دهیم؟
به دلایل زیر باید تست A/B انجام دهید:
- مزایای تست A/B در بازاریابی دیجیتال: در بازاریابی دیجیتال، کوچک‌ترین تصمیم‌ها هم می‌توانند تفاوت بزرگی در نتایج به وجود بیاورند. تستA/B روشی برای ارزیابی و بهبود عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی، صفحات وب‌سایت‌ها و ایمیل‌های بازاریابی است.
- نقش تست A/B در بهینه‌سازی نرخ تبدیل: یکی از مهم‌ترین اهداف در بازاریابی دیجیتال، افزایش CRO Specialist، یعنی تبدیل بازدیدکننده به مشتری یا انجام یک اقدام مشخص مثل ثبت‌نام یا خرید است.
بیشتر بدانید: روش‌های افزایش بازدید سایت
مراحل اجرای تست A/B به زبان ساده
اجرای تست A/B مراحل مختلفی دارد. در ادامه آموزش تست A/B آمده است:
1. تعریف هدف و شاخص موفقیت (KPI)
پیش از شروع، باید بدانید به دنبال چه چیزی هستید. آیا می‌خواهید نرخ کلیک (CTR) روی یک دکمه را افزایش دهید؟ نرخ ثبت‌نام را بالا ببرید؟ یا شاید نرخ باز شدن ایمیل برایتان مهم است.
در این مرحله، هدف دقیق و یک یا چند شاخص کلیدی عملکرد (KPI) تعیین می‌شود. بدون آن نمی‌توانید ارزیابی دقیقی از موفقیت یا شکست داشته باشید و نتایجتان مبهم خواهد بود.
2. طراحی فرضیه و آماده‌سازی متغیرها
در آموزش تست A/B، یک فرضیه طراحی می‌شود که پاسخ یک سؤال را بررسی می‌کند؛ مثلاً «اگر رنگ دکمه را تغییر دهم، نرخ کلیک (Click-Through Rate) بیشتر می‌شود؟». سپس تنها یک متغیر مستقل را برای آزمایش نسخه انتخاب کرده و باقی شرایط را ثابت نگه می‌دارید تا مطمئن شوید که نتایج فقط به آن متغیر وابسته‌اند.
در مواردی که چند عنصر مختلف (مانند تیتر، تصویر، فراخوان به اقدام) در نظر دارید، می‌توانید آن‌ها را به صورت همزمان ولی جداگانه در نسخه‌های مختلف بررسی کنید. برای مثال در ایمیل مارکتینگ، مواردی مانند نام فرستنده، عنوان ایمیل یا شکل شخصی‌سازی محتوا می‌توانند متغیرهای خوبی برای تست باشند.
3. انتخاب نمونه، تعیین جامعه هدف و ترافیک مناسب
یکی از مهم‌ترین بخش‌های اجرای تست A/B، انتخاب درست نمونه کاربران است. باید جامعه هدف خود را بر اساس رفتار، ویژگی‌های جمعیتی یا حتی دستگاه‌هایی که استفاده می‌کنند تعیین کنید.
سپس، ترافیک وب‌سایت یا لیست ایمیل را به صورت تصادفی به دو گروه تقسیم کرده و نسخه A و نسخه B را برای آن‌ها ارسال یا نمایش دهید. این کار باید به‌گونه‌ای انجام شود که نتایج تست دقیق، بی‌طرفانه و قابل استناد باشد.
4. اجرای تست و جمع‌آوری داده‌ها
زمانی که تست را اجرا کردید، داده‌ها به صورت خودکار توسط ابزارهای تست مانند Google Optimize، Optimizely یا VWO جمع‌آوری می‌شوند.
در مرحله اجرای آزمون A/B، نیازی به مداخله دستی نیست و بهتر است تا پایان بازه زمانی مشخص، نتایج را فقط رصد کرده و تغییری ایجاد نکنید.
5. تحلیل نتایج و تصمیم‌گیری
در این بخش بررسی کنید که کدام نسخه عملکرد بهتری داشته است. اگر اختلاف معناداری بین نتایج وجود دارد، باید نسخه برنده را اجرا کنید؛ اما اگر نتایج نزدیک به هم بودند، شاید نیاز به انجام دوباره تست با متغیر دیگری باشد.
ابزارهای محبوب برای اجرای تست A/B
محبوب‌ترین ابزارهای رایگان تست A/B و ابزارهای غیر رایگان آن عبارتند از:
Google Optimize
Google Optimize یکی از ابزارهای رایگان تست A/B است که برای کسب‌وکارهایی با بودجه محدود گزینه فوق‌العاده‌ای به شمار می‌آید. این ابزار امکانات مختلفی برای بهبود عملکرد وب‌سایت‌ها فراهم می‌کند.
Google Optimize نه‌تنها تست A/B را پشتیبانی می‌کند، بلکه قابلیت‌هایی مثل تست چندمتغیره، تست تقسیم URL و بررسی‌های سمت سرور را نیز ارائه می‌دهد.
قیمت: رایگان است
Optimizely
در واقع Optimizely یکی از پیشرفته‌ترین ابزارهای تست و بهینه‌سازی در بازار بوده که برای شرکت‌های متوسط و بزرگ مناسب‌تر است. این پلتفرم امکاناتی مانند تست A/B، تست چند صفحه‌ای، ویرایشگر بصری (بدون نیاز به کدنویسی) و همچنین هدف‌گذاری و تقسیم‌بندی مخاطبان را ارائه می‌دهد.
ویژگی Full Stack در اپلیکیشن Optimizely باعث می‌شود که بتوانید نه‌تنها سایت، بلکه اپلیکیشن‌ها و محصولات دیجیتال مارکتر را نیز تست و سپس بهینه کنید. همچنین با استفاده از ماژول Personalization، می‌توانید محتوای شخصی‌سازی‌شده و توصیه‌های محصولی مشابه سایت آمازون ارائه دهید.
قیمت: بر اساس درخواست شما
VWO (Visual Website Optimizer)
VWO یکی دیگر از ابزارهای A/Bبوده که برای شرکت‌هایی که به دنبال انعطاف‌پذیری بالا و قیمت مناسب هستند، مناسب است.
این ابزار امکانات متنوعی از جمله تست چندمتغیره، Spilit Testing URL، ویرایشگر بصری برای ایجاد تغییرات بدون کدنویسی و ویجت‌هایی برای تولید سرنخ مانند پاپ‌آپ‌ها و بنرها را در اختیار شما می‌گذارد.
قیمت: شروع قیمت از ۱۹۹ دلار در ماه
A/B تست در وردپرس با افزونه‌ها
اگر از سیستم مدیریت محتوای وردپرس استفاده می‌کنید،لازم نیست به سراغ ابزارهای پیچیده بروید. افزونه‌هایی مانند Nelio A/B Testing، Split Hero و Thrive Optimize به شما اجازه می‌دهند بدون دانش فنی خاص، تست‌های A/B را مستقیماً در سایت خود اجرا کنید.
همچنین ابزار Crazy Egg به شما کمک می‌کند با نقشه‌های حرارتی، پیش از اجرای تست A/B رفتار کاربران را بهتر بشناسید.
| ابزار | ویژگی‌های اصلی | مزایا | معایب | مناسب برای |
| Google Optimize | - یکپارچه با Google Analytics - رایگان (در نسخه استاندارد) - تست A/B، چندمتغیره | - رابط کاربری ساده - مناسب برای شروع کار - اتصال آسان به GA | - دیگر در دسترس نیست (متوقف شده) - محدودیت در تست‌های پیچیده | کسب‌وکارهای کوچک و مبتدی‌ها (در گذشته) |
| Optimizely | - پلتفرم پیشرفته تست A/B و MVT - تست سمت سرور و کلاینت - قابلیت experimentation | - بسیار قدرتمند و دقیق - مناسب برای تیم‌های بزرگ -گزارش‌گیری پیشرفته | - گران‌قیمت - یادگیری اولیه نیاز دارد | سازمان‌های متوسط تا بزرگ |
VWO (Visual Website Optimizer) | - تست A/B، چندمتغیره، Split URL - نقشه حرارتی (Heatmap) - Personalization | - مجموعه ابزار کامل بهینه‌سازی - پشتیبانی قوی - رابط گرافیکی جذاب | - هزینه نسبتاً بالا - ممکن است برای سایت‌های فارسی کمی پیچیده باشد | کسب‌وکارهای در حال رشد و متوسط |
تست A/B در وردپرس (با افزونه‌ها مانند Nelio A/B Testing یا Split Test For Elementor) | - تست عناصر صفحه، تیتر، فرم‌ها - بدون نیاز به کدنویسی - استفاده آسان در محیط وردپرس | - مناسب برای مبتدی‌ها - ارزان‌تر از ابزارهای SaaS - نصب آسان | - امکانات محدودتر نسبت به ابزارهای حرفه‌ای - سرعت پایین‌تر در برخی افزونه‌ها | وب‌سایت‌های وردپرسی، کسب‌وکارهای کوچک |
نکات مهم برای موفقیت در تست A/B
برای موفقیت در تست A/B، نکات مهمی وجود دارد که عبارتند از:
- مدت زمان اجرای تست: اگر تست را زودتر از زمان موعود متوقف کنید، احتمال دارد به نتایج نادرستی برسید. همچنین بلعکس اجرای طولانی‌مدت هم می‌تواند موجب این شود داده‌ها به دلیل تغییر شرایط محیطی یا رفتاری کاربران، دیگر تفسیر نشوند.
مدت‌زمان آزمون A/B باید بر اساس میزان ترافیک وب‌سایت، نرخ تبدیل (Conversion Rate) فعلی و حجم نمونه لازم برای رسیدن به نتایج معنادار آماری تعیین شود.
- اجتناب از خطاهای رایج در تست A/B: یکی دیگر از دلایل شکست در این تست، خطاهای رایج در طراحی یا اجرا است. از این خطاها می‌توان به تست همزمان چند متغیر بدون برنامه‌ریزی درست یا دخالت در جریان تست اشاره کرد.
- تحلیل آماری و درک نتایج در تست A/B: بعد از اجرا، تحلیل آماری A/B تست نقش اصلی در تصمیم‌گیری دارد. این مرحله صرفاً دیدن اینکه کدام نسخه نرخ کلیک یا تبدیل بالاتری داشته نیست، بلکه باید بدانید آیا تفاوت ایجاد شده از نظر آماری معنادار است یا نه!
برای این کار می‌توانید از ابزارهای تخصصی تست دوبخشی یا نرم‌افزارهایی مانند Google Optimize، Optimizely یا VWO استفاده کنید که به شما شاخص‌هایی مانند سطح اطمینان، نرخ خطا و فاصله اطمینان را ارائه می‌دهند.
درک درست از آمار آزمون A/B به شما کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های واقعی تصمیم بگیرید. تحلیل رفتار کاربر می‌تواند برای اجرای تست‌های آینده کاربردی باشد.
اشتباهات رایج در تست A/B
این اشتباهات رایج در تست A/B عبارتند از:
- اجرای تست بدون فرضیه در تست A/B: شروع تست بدون داشتن یک فرضیه مناسب، باعث می‌شود ندانید دقیقاً چه چیزی را می‌خواهید بررسی کنید و آیا این چه دلیلی دارد. فرضیه صحیح به تست شما هدف و مسیر می‌دهد؛ بدون فرضیه نتیجه‌گیری امکان ندارد.
- نمونه آماری ناکافی در تست A/B: اگر تعداد افراد شرکت‌کننده در این تست کافی نباشد، نتایج قابل اعتماد نیست. برای اینکه بتوانید تصمیم‌گیری درستی داشته باشید، باید تست را روی حجم کافی از کاربران اجرا کنید. یک A/B test example موفق با نمونه آماری خوبی همراه است.
- قطع تست زودتر از موعد در تست A/B: اگر خیلی زود این تست را متوقف کنید، ممکن است در نهایت نسخه اشتباهی را برگزینید؛ پس باید صبر کنید تا تست به پایان منطقی خود برسد و یک نتیجه آماری معناداری داشته باشد.
تست A/B در کدام صفحات سایت بالاترين تأثیر را دارد؟
تأثیرگذارترین محل برای اجرای A/B testing tools، صفحاتی هستند که مستقیماً بر نرخ تبدیل کاربران اثر می‌گذارند. این صفحات اصولا شامل صفحه فرود، فرم تماس با ما در سایت، بخش قیمت‌گذاری و یا صفحات ثبت‌نام هستند.
تفاوت A/B تست با Multivariate Test چیست؟
تست A/B فقط یک متغیر را در هر بار بررسی می‌کند (مثلاً دو رنگ مختلف برای یک دکمه)، در حالی که تست چندمتغیره (MVT) چندین متغیر را به طور همزمان آزمایش می‌کند (مثلاً رنگ، اندازه و جایگاه دکمه).
A/B testing tools ساده‌تر بوده و برای تغییرات جزئی به درد می‌‌خورد، اما تست چندمتغیره پیچیده‌تر بوده و برای تحلیل ترکیب‌های مختلف عناصر سایت و تعامل آن‌ها با یکدیگر کاربرد دارد.
نمونه‌های موفق از A/B تست در دنیای واقعی
از افزایش نرخ تبدیل در وب‌سایت‌های فروشگاهی گرفته تا بهبود تعامل کاربران در اپلیکیشن‌ها و حتی بهینه‌سازی عناوین ایمیل‌های تبلیغاتی، نمونه‌های واقعی بسیاری وجود دارند که نشان می‌دهند چگونه تست A/B توانسته به کسب‌وکارها کمک کند تا با تغییرات کوچک، تأثیرات بزرگی ایجاد کنند.
نمونه‌های موفق از تست A/B:
تغییر رنگ دکمه خرید در تست A/B: در یک فروشگاه آنلاین، تنها با تغییر رنگ دکمه «افزودن به سبد»، نرخ کلیک به شکل قابل‌توجهی بیشتر می‌شود. این نشان می‌دهد که حتی تغییرات ساده می‌تواند تأثیر زیادی در این موفقیت داشته باشد.
با این تست می‌توان عملکرد هر مرحله از قیف فروش (Sales Funnel) را تحلیل کرده و نقاط ضعف آن را اصلاح کرد.
بیشتر بخوانید: قیف بازاریابی چیست و چگونه اجرا می‌شود؟
- مقایسه دو عنوان ایمیل در تست A/B: می‌توان گفت که مدیر کمپین، دو عنوان مختلف را برای یک خبرنامه آزمایش می‌کند. عنوانی که حس کنجکاوی بیشتری به وجود می‌آورد، نرخ باز شدن ایمیل را تا ۲۵٪ افزایش می‌دهد.
- تأثیر عکس یا ویدیو در صفحات فرود: در یک صفحه فرود، جایگزینی یک تصویر ثابت با یک ویدئوی معرفی کوتاه، زمان ماندگاری کاربران را افزایش داد و منجر به تبدیل بیشتر شد. این نمونه‌ها، یک A/B test example برای جذب کاربر هستند.
با تست A/B، مسیر بازاریابی خود را بهتر کنید!
دیگر حدس‌زدن کافی است. اگر به دنبال راهی ساده و مؤثر برای بهینه‌سازی کمپین‌های دیجیتال خود هستید، تست A/B یکی از کلیدی‌ترین ابزارها در دنیای بازاریابی است. پس اگر می‌خواهید عملکرد صفحات سایت‌تان را بر پایه داده‌های واقعی بهینه‌سازی کنید، همین امروز اولین تست A/Bخود را شروع کنید. فرقی نمی‌کند تازه‌کار باشید یا حرفه‌ای؛ یک طراح سایت می‌تواند با اجرای تست A/B طراحی‌های مؤثرتری برای جذب و تبدیل کاربران ارائه دهد.
با استفاده از آموزش تست A/B می‌توانید عملکرد صفحات، ایمیل‌ها و تبلیغات خود را با دقت بررسی کرده و تصمیمات مبتنی بر داده بگیرید. تست A/B در بازاریابی به شما کمک می‌کند تا با کمترین هزینه، بیشترین تأثیر را بر مخاطبانتان بگذارید.
اگر به راهنمایی بیشتر در مورد تست‌ها و ابزارهای تحلیل دیجیتال نیاز دارید، با ما در سایت ساز پرتال در ارتباط باشید. شماره پشتیبانی ما در پرتال 02163404 و بخش داخلی ۲ است. خوشحال می‌شویم اگر نظری دارید آن را به اشتراک بگذارید.
سؤالات متداول
- تست A/B چیست؟
تست A/B روشی برای مقایسه دو نسخه از یک صفحه، ایمیل یا تبلیغ است که به شما کمک می‌کند عملکرد بهتر را شناسایی کرده و تصمیم‌های بازاریابی دقیق‌تری بگیرید.
- تست A/B چه مزایایی دارد؟
این روش با هدف‌گذاری علمی، تصمیم‌گیری را از حدس و گمان به سمت داده‌محوری می‌برد.
- به عنوان نمونه چه مقدار ترافیک برای اجرای تست A/B نیاز داریم؟
به‌طور معمول برای هر نسخه نسخه‌ای حدود چند صد تبدیل (conversion) مورد نیاز است تا نتایج قابل اعتماد و معنادار باشند که با ابزارهای محاسبه‌‌گری مانند Optimizely یا CXL مسیر هموارتر می‌شود.
- چه صفحاتی برای اجرای تست A/B مناسب‌تر هستند؟
صفحات فرود، صفحات قیمت‌گذاری، فرم ثبت‌نام و صفحه تماس از بهترین گزینه‌ها برای انجام تست A/B هستند، چون تأثير زیادی روی نرخ تبدیل دارند.
- برای شروع تست A/B از چه ابزاری استفاده کنم؟
ابزارهایی مثل Google Optimize، VWO و Optimizelyو یا crazy Eggخوب هستند.
- آیا امکان اجرای تست A/B برای بازاریابی آفلاین هم وجود دارد؟
بله، می‌توان تست‌های A/B را در شرایط آفلاین مانند ارسال ایمیل مستقیم، تبلیغات چاپی یا نمایشگاه‌ها نیز اجرا کرد. البته باید شرایط کنترل‌شده و زیرساخت جمع‌آوری داده مناسب فراهم باشد.
- آیا امکان تست همزمان چند تغییر (A/B/C یا چندمتغیره) وجود دارد؟
اگر تغییرها با همان نوع تاثیر مورد انتظار هستند، ممکن است تغییر A/B/Cقابل اجرا باشد؛ ولی توصیه رایج این است که یک متغیر در هر تست A/Bتغییر کند تا علت دقیق بهبود یا افت مشخص شود. تست‌های چندمتغیره معمولاً نیازمند ترافیک و تمرکز آماری بیشتری هستند.
