اختبار أ/ب (A/B testing)

من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
اذهب إلى: تصفح، ‏ ابحث

'A / B اختبار'، 'اختبار الانقسام 'اختبار دلو أو هو وسيلة لتسويق اختبار التي يتم من خلالها مقارنة عينة مراقبة خط الأساس إلى مجموعة متنوعة من عينات اختبار واحد متغير من أجل تحسين معدلات الاستجابة. تكتيك كلاسيكي البريد المباشر، وقد اعتمدت هذه الطريقة في الآونة الأخيرة داخل مساحة تفاعلية لاختبار تكتيكات مثل راية الإعلانات، البريد الإلكتروني ق وصفحات مقصودة.

ويمكن رؤية تحسينات هامة من خلال اختبار العناصر مثل نص نسخة والصور والتصاميم والألوان. ومع ذلك، ليس كل عناصر إنتاج التحسينات نفسه، وخلال النظر في نتائج الاختبارات المختلفة، فمن الممكن لتحديد العناصر التي تميل دائما لإنتاج أكبر التحسينات.

وأرباب العمل وهذه طريقة اختبار / B توزيع عينات متعددة من الاختبار، بما في ذلك مراقبة، لمعرفة أي متغير واحد هو الأكثر فعالية في زيادة معدل الاستجابة أو غيرها من النتائج المرجوة. اختبار، ولكي تكون فعالة، يجب أن تصل إلى الجمهور من حجم كاف على أن هناك فرصة معقولة للكشف عن تغيير ذي مغزى بين الرقابة وتكتيكات أخرى: انظر القوة الإحصائية.

كمثال بسيط، وهي شركة مع العملاء قاعدة البيانات من 2000 شخص يقرر لخلق حملة البريد الإلكتروني مع رمز الخصم من أجل توليد المبيعات من خلال الموقع الشبكي]]. يخلق بريد إلكتروني ومن ثم يعدل دعوة للعمل (من جانب نسخة التي تشجع الزبائن على القيام بشيء ما - في حالة وجود حملة المبيعات، وإجراء عملية شراء). إلى 1000 شخص يرسل البريد الإلكتروني مع الدعوة إلى العمل قائلا "هذا العرض ينتهي يوم السبت! استخدام رمز A1"، وإلى آخر 1000 شخص يرسل البريد الإلكتروني مع الدعوة إلى العمل قائلا "العرض المحدود! استخدام رمز B1". جميع العناصر الأخرى للنسخة على البريد الإلكتروني، وتخطيط متطابقة. الشركة تراقب ثم حملة التي لديها أعلى معدل نجاح من خلال تحليل واستخدام الرموز الترويجية. البريد الإلكتروني باستخدام A1 رمز لديها 5٪ استجابة معدل (عبر البريد الإلكتروني 50 من 1000 شخص استخدام رمز لشراء منتج)، والبريد الإلكتروني باستخدام B1 رمز لديها معدل استجابة 3٪ (30 من المستفيدين استخدام رمز لشراء المنتج). الشركة يحدد لذلك في هذه الحالة، فإن أول دعوة لعمل أكثر فعالية وسوف استخدامها في حملات المبيعات في المستقبل.

في المثال أعلاه، فإن الغرض من الاختبار هو تحديد والذي هو أنجع وسيلة لدافعا للعملاء في جعل عملية البيع. ولكن، إذا كان الهدف من اختبار لمعرفة الذي من شأنه أن يولد أعلى فوق سعر - أي عدد من الناس الذين فوق فعلا إلى الموقع بعد تلقي البريد الإلكتروني - ثم على نتائج قد تكون مختلفة. قد وصلت إلى أكثر من الزبائن استلام B1 رمز الموقع بعد تلقي البريد الإلكتروني، ولكن لأن الدعوة إلى العمل لم يحدد الموعد النهائي للترويج، كان هناك أقل حافزا لهم لجعل عملية شراء فوري. إذا كان الغرض من الاختبار هو مجرد رؤية من شأنها جلب المزيد من الحركة إلى موقع، ثم قد يكون البريد الإلكتروني التي تحتوي على رمز B1 أكثر نجاحا. يجب على A / B اختبار لها نتائج محددة قابلة للقياس الذي هو، على سبيل المثال عدد المبيعات التي، فوق سعر التحويل، وعدد من الناس التوقيع / تسجيل الخ.

هذا الأسلوب يختلف عن الاختبار متعدد المتغيرات، وهو ما ينطبق النمذجة الإحصائية التي يتم من خلالها اختبار يمكن أن محاولة متغيرات متعددة داخل توزيع العينات.

شركات معروفة لاستخدام اختبار أ / ب[عدل]

العديد من الشركات استخدام "تصميم تجربة" النهج المتبع في اتخاذ القرارات التسويقية. وهي ممارسة شائعة على نحو متزايد مع الأدوات والخبرة في هذا المجال ينمو. وهناك العديد من A / B اختبار دراسات الحالة التي تبين أن ممارسة اختبار تزداد شعبية مع الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم أيضا. [1]

في حين يستخدم على نطاق واسع وراء الكواليس لتحقيق أقصى قدر من الأرباح، وهذه الممارسة تجعل من وقت لآخر في دائرة الضوء:

A / B اختبار أدوات[عدل]

وقد تم اختبار B / الأدوات المستخدمة على نطاق واسع من قبل الشركات مثل:

Other terms used[عدل]

  • A/B/N Testing: A/B testing with more than two options ("N" cells).
  • A/B/..Z Testing: Same as above.
  • A/B/A: Only two alternatives, but one is repeated. This enables a quick visual of when the test reaches significance.
  • Multivariate Testing: A designed experiment where effects from two or more potential causal factors can be isolated from one another.
  • Multivariant Testing: same as above.

انظر أيضا[عدل]

المراجع[عدل]

  1. ^ "A/B Split Testing | Multivariate Testing | Case Studies". Visual Website Optimizer. اطلع عليه بتاريخ 2011-07-10. 
  2. ^ http://www.grokdotcom.com/2008/02/26/amazon-shopping-cart/
  3. ^ "Web Developer: A/B Testing". BBC. 2010-01-12. اطلع عليه بتاريخ 2011-07-10. 
  4. ^ "Goodbye, Google". stopdesign. اطلع عليه بتاريخ 2011-07-10. 
  5. ^ "Experimentation at Microsoft". Exp-platform.com. 2009-09-09. اطلع عليه بتاريخ 2011-07-10. 
  6. ^ "The Netflix Tech Blog: “More Like This…” Building a network of similarity". Techblog.netflix.com. 2011-04-18. اطلع عليه بتاريخ 2011-07-10. 
  7. ^ "Brandon Smietana's answer to What is Zynga's core competency?". Quora. اطلع عليه بتاريخ 2011-07-10.