התשובה הקצרה
התשובה המלאה:
מה זה A/B Testing
A/B Testing היא שיטה נפוצה בעולמות השיווק והעסקים, המאפשרת לנו להשוות בין -2 גרסאות שונות ולבחון איזה גרסה עבדה טוב יותר. בין אם מדובר על דילמה כמו: מה עדיף “להציג מחיר באתר או לא להציג מחיר באתר”? או כחלק מנסיון לשפר את התוצאות העסקיות או השיווקיות של העסק – לדוגמה “לשפר את אחוז ההמרה באתר ( CRO ) מ- 8% ל- 12%”.
על מה אפשר לעשות בדיקות A/B Testing
אפשר לבצע בדיקות A/B טסטינג על כל דבר שעולה לכם בראש בין אם בעולם הדיגיטלי או בעולם האמיתי. לדוגמה תוכלו לבצע השוואות בעולם הדיגיטלי בין: הנעות לפעולה, עיצוב האתר, כמות שדות בטופס קשר, כותרות במייל, מחיר, טרגוט קהל במערכת פרסום, מודעה מסויימת בקמפיין, אסטרטגית בידינג בקמפיין גוגל ועוד. בעולם האמיתי נוכל לבצע השוואה בין הצעות ערך USP, שיטות תמחור, טקטיקה שיווקית ועוד. בקיצור כל פעם שאתם מתלבטים מה עדיף? תוכלו לבצע בדיקת A/B Testing ולקבל תשובה חד משמעית על בסיס נתונים ( כמו שאנחנו אוהבים ).
איך מבצעים בדיקת A/B Testing בצורה נכונה?
מאוד חשוב לבצע בדיקות A/B Testing, אך יותר חשוב לבצע אותם בצורה נכונה.
אם לא תבצעו בדיקות A/B Testing אתם תדעו שאתם לא יודעים מה עובד יותר טוב, כי לא בחנם את זה בצורה מקצועית. גרוע מזה יהיה לחשוב שאתם יודעים את התשובה, אבל בעצם התשובה לא נכונה כי ביצעתם בדיקה שגויה
לפניכם מספר דגשים לביצוע בדיקות A/B Testing בצורה נכונה:
1. בצעו השוואה בין משתנה 1 בכל בדיקה:
בכל בדיקה הקפידו לבצע השוואה בין משתנה 1 על מנת שתהיו בטוחים בסוף ההשוואה כאשר תקבלו את התוצאות, שבאמת השינוי הספציפי שביצעתם הוא מה שהוביל לשיפור. תחשבו על זה, אם תשנו גם את הקריאה לפעולה בקמפיין וגם את צבעי האתר, איך תדעו מה השינוי שהשפיע לטובה או לרעה? אולי זה הצבעים ואולי זה השינוי בקריאה לפעולה. במצב כזה הבדיקה לא רלוונטית ולא נוכל ללמוד ממנה בצורה אידיאלית.
2. מדגם מספיק גדול של אנשים:
אם נבצע בדיקת A/B Testing על כמות קטנה של אנשים, לא נוכל באמת לקבל אינדיקציה אמיתית משום שהמדגם יהיה קטן מידי ולא מייצג. לכן הקפידו להריץ את הבדיקות שלכם למספיק ימים ול-DATA מספיק רחבה, בשביל לקבל אינדיקציה אמיתית.
3. לא להשוות על “כל דבר קטן”, ולהפיק תובנות להבא:
אם תבצעו השוואה על כל דבר קטן, אתם לא תצאו מזה. תערכו השוואות על דילמות משמעותיות שלכם. בנוסף נסו ללמוד מהתוצאות של בדיקה מסוימת שערכתם גם להבא וככה לצמצם את כמות הבדיקות. לדוגמה אם עכשיו ראיתם שמודעות וידאו עובדות לכם יותר טוב ממודעות גרפיות בקמפיין מסויים, תוכלו לקחת את התובנה הזו לשאר הקמפיינים. כמובן שלבדוק זה תמיד טוב ועד שלא ננסה לא נדע, אך מה שהגתי לכם כאן זה טיפים פרקטים מעבודה יום יומית, שלפעמים מטעמי פרודוקטיביות אי אפשר לבחון הכל.
4. הגדרת KPI -ומעקב אחרי הבדיקות שעשינו.
הגדירו בדיוק את מטרות הבדיקה ואת התוצאה הרצויה מראש, לא יוצאים לבדיקה “סתם”.
הגדירו את המטרות שלכם גם בכתב וגם במספרים. לדוגמה מטרת הבדיקה היא לשפר יחס ההמרה בדף הנחיתה מ- 5% ל- 7% ולצורך הבדיקה השקעתי 1500$ והבדיקה נערכה במשך 7 ימים השינוי שערכתי הוא הוספת דרכי התקשרות נוספות בדף הנחיתה – וואטסאפ ושיחה ישירה למוקד המכירות.
5. שימו לב לאופי התקופה בה מתבצע הניסוי:
אם תבצעו ניסוי בזמן מלחמה או משבר, הגיוני שתוצאות הניסוי יושפעו מהמצב הסורר במדינה או בעולם, לכן עליכם לשים לב שאתה מבצעים את בדיקות ה- A/B Testing בסביבה “סטרילית”.
6. כל צד בבדיקה מקבל תנאים שווים!
כאשר אתם משווים בין 2 משתנים עליכם לוודא ש-2 הצדדים בבדיקה מקבלים תנאים שווים.
לדוגמה אם אתם מבצעים בדיקת A/B טסט על מודעה מסויים, עליכם לוודא ש-2 המודעות מקבלות את אותו כמות טראפיק ומאותו קהל יעד.
איך מתעדפים ניסויים של A / B testing?
סטטיסטית ככל שנבצע יותר ניסויים ונלמד יותר על הקהל שלנו, נצליח לשפר את התוצאות בצורה אגרסיבית יותר, עם זאת מטעמי פרודוקטיביות ומשאבים לא נוכל לבחון הכל, עלינו לתעדף את הניסויים שלנו. שעבדתי במשרד פרסום גדול בעבר פיתחנו שיטה לתעדוף ניסויים A / B testing
1. כסף במקום הראשון:
בדיקה שאנחנו סבורים שעשויה להכניס לנו הרבה כסף, תיכנס ללוח המשימות שלנו כמה שיותר מהר. לדוגמה שיפור CRO ( יחסי המרה ) בדף נחיתה או בדף מוצר. ( לפעמים מדובר במספר בדיקות ) אשר אחראי לחלק ניכר ממחזור המכירות של הלקוח שלנו.
2. טראפיק במקום השני:
נשקיע חשיבות גדולה יותר לבדיקות עבור ערוצים שאנחנו מקבלים מהם כמה שיותר טראפיק.
לדוגמה אם גוגל אחראי ל- 70% מההכנסות שלנו ופייסבוק רק 30% מההכנסות שלי אז את המשאבים על הבדיקות הראשונות אני אשקיע בגוגל.
כמובן, שכל מקרה הוא אינדיבידואלי ועליכם לבחון כל לקוח ולקוח לעצמו.
כלים חיצוניים לביצוע בדיקות A/B Testing: (ללא קוד)
Google Optimize .1
כלי המאפשר לבצע בדיקות A/B ולבחון גרסאות שונות של דפי האתר שלכם. גוגל אופטימייז מתעדכן בתוצאות הניסוי ומציג איזו גרסה עובדת בצורה הטובה ביותר. הכלי משתלב בצורה חלקה עם גוגל אנליטיקס, כך שתוכלו לנתח את התנהגות המשתמשים ולקבל תובנות מבוססות נתונים. בנוסף, ניתן לבצע ניסויים למשתמשים ספציפיים שהוגדרו כקהלים באנליטיקס. נוכל לבצע ניסויים כמו לשנות טקסטים, תמונות, לינקים, להסתיר אלמנטים וכו׳ ולראות מה עובד טוב יותר.
2. Split Test For Elementor
ספליט טסט לאלמנטור – תוסף ייעודי לאתרי וורדפרס-אלמנטור, המאפשר לבצע בדיקות A/B על דפים שנבנו באלמנטור. בעזרת התוסף ניתן לבדוק אלמנטים שונים בדף, כמו כותרות, כפתורי קריאה לפעולה, ואורך הטקסט, כדי לזהות את הדף שמביא לתוצאות הטובות ביותר.
3. Optimizely
אופטימייזלי – פלטפורמת אופטימיזציה מתקדמת הכוללת כלים לבדיקות A/B, בדיקות רבות משתנים ובדיקות בצד השרת. אופטימייזלי מציעה התאמה אישית וניסויים מבוססי בינה מלאכותית (AI), ומאפשרת לשפר את חוויית המשתמש באתרים שלכם. הפלטפורמה מיועדת למשתמשים בכל רמות הידע הטכני וכוללת אפשרויות אינטגרציה עם כלים שונים.
4. linksplit
LinkSplitהוא כלי יעיל במיוחד המאפשר לבצע בדיקות A/B על קישורים. הכוונה היא שניתן ליצור קישור יחיד בעזרת הכלי, והוא יפנה את כל מי שיקליק עליו למקום שהגדרתם מראש. לדוגמה, אם אתם מעוניינים לבדוק כמה דפי נחיתה, תוכלו ליצור קישור אחד עם LinkSplit ולכוון ש-50% מהמשתמשים יגיעו לעמוד X והחצי השני לעמוד Y.
5.VWO
VWO – פלטפורמה פופולרית לביצוע בדיקות A/B באתרי אינטרנט, אפליקציות ומוצרים דיגיטליים. VWO מציעה כלים לבדיקות מרובות משתנים וניתוח מפות חום, המסייעים להבין את התנהגות המשתמשים ולבצע שיפורים מבוססי נתונים. מותגים רבים ברחבי העולם משתמשים ב-וי.וו.או לשיפור ביצועי אתרי האינטרנט שלהם.
6. AB Tasty
כלי המיועד לבדיקות A/B על מגוון רחב של משתנים, במטרה לשפר את אחוזי ההמרה, הרווחים ואחוזי ההקלקה באתר שלכם. איי.בי טייסטי מאפשר אינטגרציה עם גוגל אנליטיקס לניתוח נתונים מדויק, ומציע יכולות מתקדמות לניתוח מפות חום והתנהגות משתמשים.
7. במערכות הפרסום
במערכות הפרסום תוכלו להגדיר בדיקות A/B Testing בתוך המערכת ללא שימוש בכלים חיצוניים. תוכלו לבצע את הבדיקות על מודעות, קהלים, אסטרטגיות בידינג, הנעות לפעולה וכו’
איך עושים בדיקות A/B Testing עם קוד ?
ישנה עוד דרך נפוצה לביצוע ניסויי A/B Testing באמצעות הצגה למשתמשים שלכם גרסאות שונות של אלמנטים מסוימים באתר או באפליקציה באמצעות קוד. ניתן לתכנת ״מיני מערכת״ משלכם או להשתמש בספריות קוד מוכנות שעוזרות בזה כמו Firebase שמכילה ספרייה ייעודית ליישום בדיקות A/B Testing לאפליקציות ואתרים.
לסיכום- בדיקות A/B Testing יגדילו לכם את הרווחים!
בעזרת ביצוע בדיקות A/B Testing נוכל לשפר את השיווק שלנו ולהגדיל את שורת הרווח בשורה התחתונה. נוכל ללמוד יותר על הקהל שלנו או על החלטות אסטרטגיות וטכניות שקיבלנו כחלק ממאמצי השיווק שלנו. לדוגמה נוכל להבין לאיזה מסרים שיווקים הקהל שלנו מתחבר יותר או באיזה אסטרטגית בידנג הקמפיין שלנו מייצר תוצאות טובות יותר. מי שיעשה שימוש חכם ונכון בניסויי A/B Testing מבטיח לעצמו תוצאות טובות יותר בשיווק ובמכר, מי שהגיע עד לכאן בהחלט יודע איך לעשות את זה נכון (: בהצלחה.
