Το A/B Testing, σημαίνει σύγκριση δύο διαφορετικών εκδόσεων μιας ιστοσελίδας ή μιας εφαρμογής για να προσδιοριστεί ποια έχει καλύτερη απόδοση.

Οι A/B δοκιμές, είναι ένα δυναμικό και χρήσιμο εργαλείο που χρησιμοποιείται από marketers, web developers, product managers και CRO specialists για να βελτιώσουν την εμπειρία χρήστη και τα ποσοστά μετατροπής των ιστοσελίδων, των εφαρμογών και άλλων σημείων επαφής μεταξύ των brands και των πελατών τους.

Τι είναι το A/B Testing;

Είναι μια διαδικτυακή διαδικασία πειραματισμού, που σας βοηθά να προσδιορίσετε ποιο από δύο ή περισσότερα στοιχεία, όπως μια ιστοσελίδα ή ένα στοιχείο σελίδας, έχει την καλύτερη απόδοση, σύμφωνα με τα κριτήρια που θέλετε να ορίσετε εσείς.

Η διαδικασία του A/B Testing σάς επιτρέπει να δείτε ποια παραλλαγή λειτουργεί καλύτερα για το κοινό σας, με βάση τη στατιστική ανάλυση.

Γιατί να ξεκινήσετε μια A/B δοκιμή και τι θα κερδίσετε:

• Διαιρείτε τυχαία την επισκεψιμότητά σας σε δύο ή περισσότερες ίσες ομάδες.
• Δείχνετε σε αυτές τις ομάδες διαφορετικές παραλλαγές των στοιχείων σας για μια καθορισμένη περίοδο.
• Συγκρίνετε τη σχετική απόδοση κάθε έκδοσης όσον αφορά τις μετρήσεις σας, όπως οι μετατροπές ή οι πωλήσεις.
• Αναλύετε τα αποτελέσματα για να προσδιορίσετε εάν οι αλλαγές αξίζει να εφαρμοστούν μόνιμα.

Υπάρχουν πολλά οφέλη από την εφαρμογή των δοκιμών A/B για την επιχείρησή σας.

1. Αυξημένες μετατροπές

Δοκιμάζοντας διαφορετικές παραλλαγές, μπορείτε να βελτιστοποιήσετε τον ιστότοπό σας συνεχώς, για να βελτιώσετε την εμπειρία των επισκεπτών και το γενικό ποσοστό μετατροπών.

2. Καλύτερη εμπλοκή κοινού

Οι δοκιμές A/B θα σας βοηθήσουν να προσφέρετε στο κοινό σας μια εξαιρετική εμπειρία χρήστη για να το εμπλέξετε γύρω από την επωνυμία σας και να το διατηρήσετε μακροπρόθεσμα.

3. Βελτιωμένες πληροφορίες για τους επισκέπτες

Αναλύστε πώς τα διαφορετικά στοιχεία των σελίδων σας επηρεάζουν τη συμπεριφορά των επισκεπτών σας και μάθετε περισσότερα για τις ανάγκες και τις προσδοκίες τους.

4. Αποφάσεις που βασίζονται σε ποσοτικοποιημένα αποτελέσματα

Η δοκιμή A/B των υποθέσεών σας σάς βοηθά να μειώσετε όλους τους παράγοντες κινδύνου, ώστε να μπορείτε να λαμβάνετε αποφάσεις με βάση αξιόπιστα δεδομένα και στατιστικά στοιχεία και όχι υποκειμενική αξιολόγηση.

5. Βελτιστοποιημένη παραγωγικότητα και προϋπολογισμοί

Χρησιμοποιήστε όσα μαθαίνετε από τον πειραματισμό σας για να διοχετεύσετε την προσπάθεια και τον προϋπολογισμό σας σε αυτό που λειτουργεί καλύτερα για κάθε τμήμα κοινού.

Με τη βοήθεια του A/B testing, μπορείτε να αποφασίσετε για βασικά, καίρια ζητήματα της ιστοσελίδας σας και του web design:

• Ποια στοιχεία οδηγούν τις πωλήσεις και τις μετατροπές ή επηρεάζουν τη συμπεριφορά των χρηστών; Ποια στοιχεία δεν αποδίδουν και τόσο καλά;
• Πρέπει να εφαρμόσετε αυτήν τη νέα λειτουργία στην ιστοσελίδα σας ή όχι;
• Πρέπει να έχετε μεγάλες ή σύντομες φόρμες;
• Ποιος τίτλος για το άρθρο σας μπορεί να προκαλέσει περισσότερες κοινοποιήσεις στα social media;

Παράδειγμα: Έλεγχος ενός sticky κουμπιού “Προσθήκη στο Καλάθι” για έκδοση σε κινητά.

Αρχικά, διαχωρίζουμε την επισκεψιμότητά τους μεταξύ των δύο εκδόσεων της εμπειρίας και ας υποθέσουμε ότι συλλέγουμε τα παρακάτω δεδομένα:

• Οι περιπτώσεις “προσθήκη στο καλάθι” αυξήθηκαν κατά 58% στη νέα έκδοση με το sticky κουμπί
• Η μέση αξία του καλαθιού αυξήθηκε κατά 13%
• Τα έσοδα ανά επίσκεψη αυξήθηκαν κατά 12%

Η εκτέλεση αυτής της A/B δοκιμής, μας επέτρεψε να δούμε τι θα συνέβαινε σε ένα ελεγχόμενο περιβάλλον, εάν έκαναν το κουμπί προσθήκης στο καλάθι sticky για τους χρήστες κινητών.

Διαβάστε ακόμα: Πρώτη Σελίδα της Google με το Πλάνο 6 Μηνών για Επιχειρήσεις – Γιατί το καλό SEO αργεί να γίνει!

Πώς χρησιμοποιούν διαφορετικές ομάδες τις δοκιμές A/B;

Τα A/B testings είναι αρκετά χρήσιμα λόγω του πόσο ευέλικτα είναι. Άρα λοιπόν, πολλές διαφορετικά πόστα σε μια εταιρεία, μπορούν να δημιουργήσουν ουσιαστικές πληροφορίες μέσω του A/B testing.

Τμήμα Marketing

Στο τμήμα Marketing, συχνά χρησιμοποιούν τις δοκιμές A/B ώστε να βελτιώσουν την απόδοση των καμπανιών τους σε διαφορετικά κανάλια.

• Μπορούν να δοκιμάσουν ποια από τις διάφορες CTA τεχνικές που χρησιμοποιούν, αποδίδει καλύτερα σε μια σελίδα προορισμού με χαμηλές επιδόσεις.
• Θα μπορούσαν επίσης να δοκιμάσουν διαφορετικές εμπειρίες χρήστη, για να προσδιορίσουν ποια ενισχύει περισσότερο το KPI.

Τμήμα προϊόντων

Πρόκειται για ένα εξαιρετικό εργαλείο στη βελτίωση της διατήρησης και του engagement των χρηστών, όσον αφορά ένα προϊόν.

Οι ομάδες προϊόντων μπορούν να δοκιμάσουν διαφορετικές διαδικασίες ενσωμάτωσης για να δουν ποιες οδηγούν τους πελάτες να πετύχουν περισσότερα ορόσημα. Μπορείτε επίσης να δοκιμάσετε διαφορετικές εκδόσεις λειτουργιών όταν εισάγονται. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται πειραματισμός λειτουργιών και αυξάνεται σε δημοτικότητα μεταξύ των οργανισμών που βασίζονται σε προϊόντα.

Τμήμα Σχεδιασμού και Ελέγχων

Το τμήμα σχεδιασμού, μπορεί εύκολα να χρησιμοποιήσει δοκιμές A/B για να αξιολογήσει την εμπειρία του πελάτη που έχει δημιουργήσει.

• Μπορούν να δοκιμάσουν ποιες παραλλαγές σελίδας προορισμού (landing page) οδηγούν στον μεγαλύτερο αριθμό νέων εγγραφών για μια ιστοσελίδα.
• Μπορούν επίσης να αξιολογήσουν ποιος σχεδιασμός σελίδας προϊόντος οδηγεί στα λιγότερα εγκαταλελειμμένα καλάθια αγορών.

Τύποι A/B δοκιμών

Ας αναλύσουμε μερικούς από τους πιο συνηθισμένους τύπους A/B δοκιμών που χρησιμοποιούνται σήμερα:

Διαχωριζόμενες Δοκιμές

Οι διαχωριζόμενες δοκιμές είναι ένας συγκεκριμένος τύπος δοκιμών A/B, όπου στέλνετε δοκιμαστικά κοινά σε διαφορετικές διευθύνσεις URL. Ο διαχωρισμός είναι κρυμμένος από αυτά τα κοινά.

Πολυπαραμετρικές δοκιμές (MVT)

Οι πολυπαραμετρικές δοκιμές (MVT) είναι μια μεθοδολογία δοκιμών A/B που σας επιτρέπει να δοκιμάσετε πολλαπλές παραλλαγές ενός στοιχείου (ή περισσότερων από ενός στοιχείων) ταυτόχρονα κατά τη διάρκεια ενός test.

Για παράδειγμα, θα μπορούσατε να δοκιμάσετε συνδυασμούς κεφαλίδων, περιγραφών και σχετικών βίντεο προϊόντων. Σε αυτήν την περίπτωση, έχετε δημιουργήσει πολλαπλές παραλλαγές σελίδας ή εφαρμογής, για να δοκιμάσετε όλους τους διαφορετικούς συνδυασμούς αυτών των αλλαγών ώστε να προσδιορίσετε την καλύτερη.

A/A Testing

Οι δοκιμές A/A σάς επιτρέπουν να δοκιμάσετε δύο πανομοιότυπες εκδόσεις ενός στοιχείου. Η επισκεψιμότητα στον ιστότοπό σας χωρίζεται σε δύο, με κάθε ομάδα να εκτίθεται στην ίδια παραλλαγή.

Οι δοκιμές A/A μπορούν να βοηθήσουν στον προσδιορισμό του εάν τα ποσοστά μετατροπής σε κάθε ομάδα είναι παρόμοια και να επιβεβαιώσουν ότι η τεχνική σας λειτουργεί σωστά. Είναι επίσης ένας καλός τρόπος για να εντοπίσετε σφάλματα και ακραίες τιμές που επηρεάζουν τα αποτελέσματα, αυξάνοντας έτσι το επίπεδο εμπιστοσύνης στα πειράματά σας.

Δοκιμές bandit (Δυναμική κατανομή επισκεψιμότητας)

Οι δοκιμές bandit, που συχνά αποκαλούνται δυναμική κατανομή επισκεψιμότητας, είναι όταν ο αλγόριθμός σας ανακατευθύνει αυτόματα και σταδιακά το κοινό σας προς την νικητήρια παραλλαγή. Ο νικητής καθορίζεται από τις μετρήσεις που ορίσατε στην αρχή της δοκιμής σας.

Δοκιμές χαρακτηριστικών

Οι δοκιμές χαρακτηριστικών, περιλαμβάνουν τη δημιουργία πολλαπλών εκδόσεων χαρακτηριστικών στη βάση σας.

Ενώ μπορεί να χρειαστείτε προγραμματιστές για να γράψουν χαρακτηριστικά για εσάς, ορισμένα εργαλεία διαχείρισης χαρακτηριστικών χωρίς ή με χαμηλό κώδικα επιτρέπουν σε μη τεχνικούς χρήστες, όπως διαχειριστές προϊόντων, να δημιουργούν πειράματα χαρακτηριστικών.

Εφόσον οι λειτουργίες μπορούν να τροποποιήσουν οτιδήποτε στον κώδικά σας, ο πειραματισμός χαρακτηριστικών μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να δοκιμάσει σχεδόν οτιδήποτε μπορείτε να δοκιμάσετε με δοκιμές από την πλευρά του διακομιστή.

Οι δοκιμές χαρακτηριστικών, μπορούν να αποτελέσουν ένα ισχυρό εργαλείο ανάπτυξης.

Server-side A/B testing VS Client-side testing

Γενικά, μπορείτε να εκτελέσετε την A/B δοκιμή σας σε δύο πλευρές του δικτύου σας: Από την πλευρά του Server ή από την πλευρά του Client.

Οι δοκιμές από την πλευρά του πελάτη απαιτούν λιγότερες τεχνικές δεξιότητες, γεγονός που τις καθιστά κατάλληλες για επαγγελματίες ψηφιακού marketing, ομάδες ανάπτυξης και προγράμματα πειραματισμού που μόλις ξεκινούν. Δίνει τη δυνατότητα στις ομάδες να είναι ευέλικτες και να εκτελούν πειράματα γρήγορα, αποφεύγοντας τα σημεία συμφόρησης, ώστε να λαμβάνουν αποτελέσματα δοκιμών πιο γρήγορα.  Το 51% των εταιρειών υψηλής απόδοσης επενδύουν σε μεγάλο βαθμό σε δοκιμές από την πλευρά του πελάτη.

Οι δοκιμές από την πλευρά του Server απαιτούν τεχνικούς πόρους και συχνά πιο σύνθετη υποστήριξη ανάπτυξης. Ωστόσο, επιτρέπουν πιο ισχυρό, κλιμακωτό και ευέλικτο testing.

Η προσέγγιση που θα επιλέξετε για μια δεδομένη δοκιμή θα εξαρτηθεί από τη δομή της εταιρείας, τους εσωτερικούς πόρους, τον κύκλο ζωής ανάπτυξης και την πολυπλοκότητα των πειραμάτων.

Client-Side A/B Testing

Μια δοκιμή από την πλευρά του πελάτη τροποποιεί τον κώδικα ιστού απευθείας στο πρόγραμμα περιήγησης του τελικού χρήστη. Ο κώδικας ιστού για τη σελίδα του θέματος της δοκιμής προωθείται από τον διακομιστή στο πρόγραμμα περιήγησης του τελικού χρήστη, όπου ένα σενάριο στον κώδικα καθορίζει ποια έκδοση θα δει ο χρήστης.

Το κάνει αυτό εν κινήσει, ανεξάρτητα από το πρόγραμμα περιήγησης – Chrome, Firefox, Safari, Opera, κ.λπ.

Πλεονεκτήματα των Client-side Δομικών A/B

• Εύκολη εγκατάσταση και λειτουργία με λίγες τεχνικές δεξιότητες που απαιτούνται.
• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την γρήγορη ανάπτυξη πολλών τύπων δοκιμών front-end και εξατομίκευσης, συχνά χρησιμοποιώντας έναν γραφικό επεξεργαστή WYSIWYG.
• Δεν απαιτεί πόρους προγραμματιστή ή κώδικα backend.
• Επιτρέπει στις μάρκες να εκτελούν μια μεγάλη ποικιλία σύνθετων πειραμάτων, συμπεριλαμβανομένων πολλαπλών μεταβλητών δοκιμών και εξατομίκευσης σε πολλές σελίδες.
• Ευκολότερη πρόσληψη πρακτορείων και επαγγελματιών CRO για την εκτέλεση δοκιμών από την πλευρά του πελάτη.
• Μπορεί εύκολα να δημιουργήσει δοκιμές με βάση τα δεδομένα του προγράμματος περιήγησης.

Μειονεκτήματα Client-side Δοκιμές A/B

• Άλλες επιλογές πειραματισμού είναι περιορισμένες.
• Δεν είναι δυνατή η δοκιμή λειτουργιών, λογικής back-end ή αλγορίθμων από την πλευρά του πελάτη.
• Δεν είναι δυνατή η χρήση για δοκιμές εφαρμογών για κινητά.
• Μπορεί να προκαλέσει εφέ τρεμοπαίγματος εάν το απόσπασμα δεν έχει κατασκευαστεί ή εγκατασταθεί σωστά.
• Μπορεί να επιβραδύνει την απόδοση φόρτωσης σελίδας.
• Τα μέτρα προστασίας δεδομένων, όπως το ITP της Apple, μπορούν να περιορίσουν τα δεδομένα που μπορούν να συλλέξουν και να βασιστούν οι πειραματιστές, καθώς περιορίζουν την πρόσβαση των επισκεπτών στον ιστό.
• Ο επεξεργαστής γραφικών WYSIWYG ενδέχεται να δυσκολεύεται να λειτουργήσει σωστά σε μια εφαρμογή μίας σελίδας (SPA) εάν έχει κατασκευαστεί λανθασμένα.

Server-side A/B Δοκιμές

Όταν εκτελείτε Server-side Δοκιμές A/B, δημιουργούνται διαφορετικές εκδόσεις δοκιμών στην υποδομή back-end, σε αντίθεση με το πρόγραμμα περιήγησης του επισκέπτη.

Πλεονεκτήματα των Server-side δοκιμών A/B

• Αυξημένος έλεγχος στα στοιχεία των δοκιμών και των πειραμάτων σας.
• Μεγαλύτερη ελευθερία με αυτά που μπορείτε να δοκιμάσετε, συμπεριλαμβανομένων στοιχείων που απαιτούν συνδέσεις βάσης δεδομένων back-end ή πρόσβαση στο παρασκήνιο στον κώδικά σας.
• Εξαλείφει το εφέ τρεμοπαίγματος των δοκιμών.
• Επιτρέπει τον πειραματισμό εφαρμογών για κινητά.
• Δεν έχει αντίκτυπο στην ταχύτητα φόρτωσης ή την απόδοση της σελίδας.
• Μπορεί να λειτουργήσει ως αντιστάθμισμα έναντι πιθανών επιπλοκών από την πλευρά του πελάτη λόγω περιορισμού των δεδομένων επισκεπτών του ιστότοπου.

Μειονεκτήματα Server-side δοκιμές A/B

• Απαιτεί πόρους προγραμματιστών για τον σχεδιασμό και τον κώδικα δοκιμών. Αυτοί οι τεχνικοί πόροι είναι συχνά περιορισμένοι και η εξάρτηση από αυτούς μπορεί να καθυστερήσει τα προγράμματα δοκιμών.
• Απαιτεί από τους προγραμματιστές να διαμορφώνουν και να διατηρούν ενσωματώσεις τρίτων για ακριβή στόχευση κοινού χρησιμοποιώντας εξωτερικά τμήματα ή για συγχρονισμό δεδομένων πειραματισμού με άλλες πλατφόρμες.
• Ανάγκη συντήρησης κιτ ανάπτυξης λογισμικού (SDK) ή χρήσης μιας πλατφόρμας πειραματισμού που το κάνει αυτό για εσάς.
• Δεν μπορεί να ανατεθεί εύκολα σε εξωτερικούς συνεργάτες επειδή απαιτεί έναν προγραμματιστή που κατανοεί την αρχιτεκτονική και τη μηχανική του ιστότοπού σας.
• Περιορίζει τι μπορείτε να κάνετε όσον αφορά τη στόχευση, καθώς είναι δύσκολο να αποκτήσετε πρόσβαση και να χρησιμοποιήσετε δεδομένα επισκεπτών εντός περιόδου σύνδεσης, δηλαδή δεδομένα προγράμματος περιήγησης για τη δημιουργία δοκιμών A/B.
• Η μετάβαση από τις δοκιμές από την πλευρά του πελάτη στις δοκιμές από την πλευρά του διακομιστή μπορεί να αποτελέσει ένα μεγάλο ορόσημο για ένα πρόγραμμα δοκιμών A/B, αλλά απαιτεί ισχυρότερη συμβολή προγραμματιστή.

Τι μπορείτε να κάνετε A/B δοκιμή στην ιστοσελίδα σας ή την εφαρμογή σας;

Μπορείτε να δοκιμάσετε σχεδόν οτιδήποτε αφορά την ιστοσελίδα σας, την εφαρμογή ή το ταξίδι του πελάτη σας. Το ερώτημα είναι απλώς, πώς κάνετε τη δοκιμή.

Όπως είδαμε παραπάνω, ορισμένες δοκιμές εκτελούνται καλύτερα από την πλευρά του client (client-side) και άλλες από την πλευρά του server (server-side).

Ιδέες για Client-side Δοκιμές

Οι δοκιμές από την πλευρά του πελάτη, είναι ιδανικές για τη δοκιμή στοιχείων που αποδίδονται στο πρόγραμμα περιήγησης ενός πελάτη, συμπεριλαμβανομένων:

• Τίτλων σελίδων
• Banner
• Μπλοκ αντιγράφων
• Διαφορετικών CTA
• Εικόνων
• Αξιολογήσεων
• Συνδέσμων
• Ετικετών προϊόντων

Ιδέες για δοκιμές από την πλευρά του διακομιστή

Οτιδήποτε μπορείτε να δοκιμάσετε από την πλευρά του πελάτη, μπορείτε επίσης να το δοκιμάσετε από την πλευρά του διακομιστή. Θα χρειαστείτε όμως περισσότερη υποστήριξη προγραμματιστών, ώστε να διατηρήσετε το περιβάλλον δοκιμών σας. Μπορείτε ακόμα, να κατασκευάσετε ένα υβριδικό περιβάλλον πειραματισμού όπου θα διεξάγετε διαφορετικά πειράματα.

Οι δοκιμές που μπορείτε να εκτελέσετε μόνο από την πλευρά του διακομιστή τείνουν να περιλαμβάνουν μέρη της υποδομής IT του back-end που δεν είναι προσβάσιμα από το πρόγραμμα περιήγησης ενός πελάτη. Εάν δοκιμάζετε μια εφαρμογή που δεν αποδίδεται στη συσκευή ενός χρήστη κάθε φορά που την φορτώνετε, οι επιλογές σας περιορίζονται ως επί το πλείστον από την πλευρά του διακομιστή.

Οι Server-side δοκιμές A/B μπορούν να περιλαμβάνουν εκδόσεις:

• Αλγορίθμων
• Εμπειριών πολυκαναλικού
• Δυναμικού περιεχομένου, ειδικά όταν φορτώνεται από εξωτερικές πηγές
• Προσαρμογές απόδοσης βάσης δεδομένων

Οι server-side δοκιμές που δημιουργείτε, μπορούν να σας βοηθήσουν να αποφύγετε τους περιορισμούς παρακολούθησης που επιβάλλονται από εφαρμογές σε συσκευές χρηστών, όπως η λειτουργία Intelligent Tracking Prevention (ITP) της Apple σε συσκευές iOS.

Εφαρμογή των A/B Δοκιμών στη δική σας επιχείρηση

Η εφαρμογή των A/B δοκιμών για την επιχείρησή σας, απαιτεί μια προσέγγιση από πάνω προς τα κάτω, αλλά αξίζει την επένδυση.

Ακολουθούν τρία πράγματα που πρέπει να έχετε κατά νου για να σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε το πρόγραμμα πειραματισμού σας.

1. Δημιουργήστε μια κουλτούρα πειραματισμού

Μία από τις καλύτερες και μακροπρόθεσμες στρατηγικές για ενθάρρυνση των A/B δοκιμών στην εταιρεία σας, είναι η καλλιέργεια μιας κουλτούρας πειραματισμού. Είναι απαραίτητη εάν θέλετε να δημιουργήσετε εξατομικευμένες και βελτιστοποιημένες εμπειρίες για όλους τους πελάτες σας.

2. Περιβάλλετε τον εαυτό σας με τους κατάλληλους ανθρώπους

Η δημιουργία μιας ισχυρής ομάδας CRO είναι το κλειδί για την επιτυχία του προγράμματος πειραματισμού. Ακολουθούν μερικοί ρόλοι για τους οποίους θα πρέπει να προσλάβετε:

• Ειδικοί εξατομίκευσης και διαχειριστές έργων: δομούν τη στρατηγική και διαχειρίζονται το έργο συντονίζοντας τα διαφορετικά προφίλ και τους πόρους.
• Προγραμματιστές: χειρίζονται την ενσωμάτωση και την τεχνική πτυχή του πειράματος.
• Σχεδιαστές με γνώσεις UX: για τη δημιουργία εξατομικευμένων εμπειριών και διεπαφών προσαρμοσμένων στις ανάγκες των επισκεπτών.

3. Δημιουργήστε ποικίλα προγράμματα δοκιμών A/B

Για να δημιουργήσετε την ειδική ομάδα πειραματισμού, μπορείτε να εμπνευστείτε από τους τρεις κύριους τύπους οργανωτικών δομών που υπάρχουν στις εταιρείες σήμερα:

• Μια κεντρική δομή που καθοδηγεί τη στρατηγική δοκιμών για ολόκληρη την εταιρεία και ιεραρχεί τα πειράματα σύμφωνα με τις ανάγκες κάθε ομάδας.
• Μια αποκεντρωμένη δομή με ειδικούς σε κάθε ομάδα για την ταυτόχρονη εκτέλεση πολλών έργων.
• Μια υβριδική δομή με μια μονάδα πειραματισμού και ειδικούς σε κάθε ομάδα.

Πώς να δημιουργήσετε ένα πρόγραμμα A/B Testing

Ακολουθούν βήματα για την εφαρμογή της στρατηγικής των A/B δοκιμών σας.

Βήμα 1: Αποκτήστε την αποδοχή των στελεχών

Η εμπειρία δείχνει ότι η συμμετοχή της ηγεσίας του οργανισμού σας σε ένα νέο πρόγραμμα δοκιμών θα αυξήσει σημαντικά τις πιθανότητές σας να διατηρήσετε τους πόρους δοκιμών μακροπρόθεσμα. Ξεκινήστε ζητώντας τη συμβολή των στελεχών σχετικά με τις μετρήσεις που μπορείτε να δοκιμάσετε, οι οποίες θα υποστηρίξουν τους στρατηγικούς στόχους της εταιρείας – με άλλα λόγια, τι βρίσκεται στο ραντάρ του στελέχους σας.

Εάν τα στελέχη σας είναι επιφυλακτικά, σκεφτείτε να τους ζητήσετε να προτείνουν υποθέσεις για να τις δοκιμάσετε και στη συνέχεια να εργαστείτε για να τους δείξετε τα αποτελέσματα. Είτε είναι επιτυχημένα είτε όχι, με καλή ανάλυση, θα είστε σε θέση να δείξετε ουσιαστικά αποτελέσματα από τις αρχικές δοκιμές A/B.

Βήμα 2: Μετρήστε και αναλύστε την απόδοση του ιστότοπού σας

Το επόμενο βήμα είναι να αφιερώσετε λίγο χρόνο για να εντοπίσετε τι μπορείτε να βελτιστοποιήσετε στην ιστοσελίδα σας. Κάθε ιστότοπος είναι διαφορετικός, επομένως τα brands πρέπει να αναπτύξουν τη στρατηγική τους με βάση τη συμπεριφορά του κοινού τους, τους στόχους τους και τα αποτελέσματα που επιτυγχάνονται μετά την ανάλυση της απόδοσης της ιστοσελίδας σας.

Για να εντοπίσετε σημεία τριβής στον ιστότοπό σας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία ανάλυσης συμπεριφοράς, όπως παρακολούθηση κλικ ή θερμικούς χάρτες.

Βήμα 3: Διατυπώστε την υπόθεσή σας

Μόλις εντοπίσετε τα σημεία τριβής που εμποδίζουν τους επισκέπτες σας να μετατραπούν σε μετατροπείς, διατυπώστε υποθέσεις που μπορείτε να ελέγξετε με ένα τεστ A/B.

Μια υπόθεση, είναι μια εμπεριστατωμένη εικασία που κάνετε σχετικά με τη συμπεριφορά ενός πελάτη στην ιστοσελίδα σας. Όλες οι καλές A/B δοκιμές, σχεδιάζονται με βάση υποθέσεις που βασίζονται σε στοιχεία.

Δείτε πώς μπορείτε να δημιουργήσετε ένα πείραμα από μια υπόθεση:

1. Παρατήρηση: Η sticky γραμμή που εγκαταστήσατε στη σελίδα προϊόντων, σπάνια χρησιμοποιείται από τους επισκέπτες της ιστοσελίδας σας.
2. Υπόθεση: Τα εικονίδια πρέπει να είναι πιο σαφή. Η προσθήκη πλαισίου θα μπορούσε να βελτιώσει αυτό το αδύναμο σημείο.
3. Προγραμματισμένο πείραμα: Προσθέστε κείμενο κάτω από κάθε εικονίδιο.

Βήμα 4: Δοκιμή

Μόλις ολοκληρώσετε την προετοιμασία, ήρθε η ώρα να ξεκινήσετε τη δοκιμή σας. Θυμηθείτε, μην επεξεργάζεστε τη δοκιμή σας μόλις βρίσκεται σε εξέλιξη. Αφήστε την να εκτελεστεί, μέχρι να ολοκληρωθεί.

Βήμα 5: Αναλύστε τα αποτελέσματα της δοκιμής A/B

Είναι σημαντικό να αναλύετε και να ερμηνεύετε τα αποτελέσματα της δοκιμής σας. Άλλωστε, η A/B δοκιμή αφορά τη μάθηση και τη λήψη αποφάσεων, με βάση την ανάλυση των πειραμάτων σας.

Για αποτελεσματική ανάλυση των αποτελεσμάτων σας:

• Μάθετε να αναγνωρίζετε ψευδώς θετικά
• Καθορίστε αντιπροσωπευτικά τμήματα επισκεπτών
• Μην δοκιμάζετε πάρα πολλές παραλλαγές ταυτόχρονα
• Μην εγκαταλείπετε μια ιδέα δοκιμής μετά από μία αποτυχία

Μπορείτε επίσης να καθορίσετε μετρήσεις που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να αξιολογήσετε εάν οι αλλαγές σας οδηγούν σε ακούσιες παρενέργειες αλλού. Οι συνήθεις μετρήσεις guardrail στο ηλεκτρονικό εμπόριο περιλαμβάνουν το ποσοστό σφάλματος ή την εγκατάλειψη καλαθιού αγορών. Εάν αυτές οι μετρήσεις αυξηθούν κατά τη διάρκεια της δοκιμής σας, μπορεί να οδηγούν σε προβλήματα πέρα ​​από τους άμεσους KPI.

Βήμα 6: Επανάληψη

Αφού συλλέξετε και αναλύσετε τα αποτελέσματα, πρέπει να χρησιμοποιήσετε όσα έχετε μάθει για τους πελάτες σας και το ταξίδι τους για να διαμορφώσετε τον επόμενο γύρο δοκιμών σας.

Η στρατηγική A/B testing και πειραματισμού αφορά τη δημιουργία βρόχων ανατροφοδότησης. Τα ευρήματα οδηγούν σε περισσότερα ευρήματα, η βελτιστοποίηση οδηγεί σε περαιτέρω βελτιστοποίηση και το αυξανόμενο engagement των πελατών, οδηγεί σε ακόμα μεγαλύτερο.

Μόλις ολοκληρωθεί ο τελευταίος γύρος δοκιμών, εργαστείτε στον επόμενο και διατηρήστε την όρεξή σας αμείωτη.

Online εργαλεία για να εφαρμόσετε Α/Β testing

Αν ψάχνετε για συγκεκριμένα, επώνυμα online εργαλεία (SaaS) που κυκλοφορούν στην αγορά για A/B δοκιμές και ανάλυση συμπεριφοράς, τα πιο δημοφιλή είναι τα εξής εξής:

1. Εργαλεία A/B Testing & Πειραματισμού (Client-side & Server-side)VWO (Visual Website Optimizer):

Πολύ δημοφιλής πλατφόρμα με WYSIWYG editor για εύκολες δοκιμές από ομάδες marketing, αλλά και δυνατότητες για server-side πειράματα.

• AB Tasty: Εστιασμένο στο CRO, την εξατομίκευση (personalization) και τις δοκιμές λειτουργιών για e-commerce και product teams.
• Optimizely: Ηγετικό εργαλείο στην αγορά για enterprise επιχειρήσεις, ιδανικό τόσο για client-side όσο και για προηγμένες server-side / feature-flagging δοκιμές από προγραμματιστές.
• Kameleoon: Πλατφόρμα πειραματισμού και AI εξατομίκευσης με ισχυρή υποστήριξη για compliance (GDPR/privacy) και hybrid testing.
• PostHog / LaunchDarkly: Εργαλεία που εστιάζουν κυρίως στο Feature Testing και διαχείριση σημαιών (feature flags), επιτρέποντας σε product managers και developers να δοκιμάζουν νέες λειτουργίες σε πραγματικό χρόνο.

2. Δωρεάν & Analytics-Integrated ΕργαλείαGoogle Analytics 4 (GA4) + integrations:

Αν και το Google Optimize αποσύρθηκε, το GA4 συνδέεται με τρίτες πλατφόρμες A/B testing για την παρακολούθηση των μετατροπών και των KPIs.

• GrowthBook: Μια δημοφιλής open-source πλατφόρμα A/B testing και feature flagging που μπορεί να φιλοξενηθεί και σε δικούς σας servers.

3. Εργαλεία Ανάλυσης Συμπεριφοράς (Heatmaps & Session Recordings)

• Hotjar: Το πιο γνωστό εργαλείο για θερμικούς χάρτες (heatmaps), παρακολούθηση κλικ και αναπαραγωγή συνεδριών χρηστών (session recordings).
• Microsoft Clarity: Δωρεάν εργαλείο από τη Microsoft που προσφέρει heatmaps και παρακολούθηση κλικ χωρίς όρια επισκεψιμότητας.
• Contentsquare: Enterprise εργαλείο για βαθιά ανάλυση της συμπεριφοράς και της εμπειρίας χρήστη (UX).

Ξεκινώντας με το A/B Testing

Βασίζοντας τη στρατηγική σας σε A/B testing και αυστηρή ανάλυση δεδομένων, θα κάνετε την εταιρεία σας πιο ανταγωνιστική, ευέλικτη και, το πιο σημαντικό, θα έχετε υψηλής ποιότητας ανατροφοδότηση με βάση δεδομένα, σχετικά με το πώς αισθάνονται οι πελάτες σας για την υπηρεσία σας.

Θα σας δώσει νέες, ισχυρές πληροφορίες για την εμπειρία του πελάτη σας και θα προσφέρει πιο απτά οφέλη, όπως μειωμένα ποσοστά εγκατάλειψης και αυξημένα ποσοστά μετατροπής.