Τι Είναι το AB Testing και πώς Μπορώ να το Εφαρμόσω στο Δικό Μου Website

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
ab-testing
Πινακας Περιεχομενων

Η εξέλιξη της τεχνολογίας και η ανάπτυξη του διαδικτύου, σε συνδυασμό με την ανάγκη των επιχειρήσεων να βελτιώνουν όλο και περισσότερο την ψηφιακή τους παρουσία -παρέχοντας όλο και καλύτερη εμπειρία χρήστη στους πελάτες τους- δημιουργήσαν την ανάγκη για μια μέθοδο που θα επέτρεπε στις επιχειρήσεις να δοκιμάζουν διάφορες αλλαγές στο website τους, με το μικρότερο ρίσκο.

Η δημοφιλέστερη και ασφαλέστερη μέθοδος που ακολουθείται, εδώ και πολλά χρόνια, από μικρές και μεγάλες επιχειρήσεις που θέλουν να βελτιστοποιούν και να εμπλουτίζουν, συνεχώς, το website ή την εφαρμογή τους με νέα χαρακτηριστικά, ονομάζεται A/B testing.

Είναι πολύ πιθανό, εάν δραστηριοποιείσαι επιχειρηματικά στο ψηφιακό περιβάλλον, να έχεις ακούσει τον όρο αυτό. Παρακάτω, όμως, θα έχεις την ευκαιρία να μάθεις τι είναι το A/B testing, γιατί είναι σημαντικό για τη βελτιστοποίηση μιας ιστοσελίδας ή εφαρμογής, ποια είναι τα βασικά βήματα για να το εφαρμόσεις, αλλά και κάποια προτεινόμενα εργαλεία για να το πετύχεις.

 

Τι είναι το A/B testing

Το A/B testing, γνωστό και ως split testing, είναι μια μέθοδος σύγκρισης δύο εκδόσεων μιας ιστοσελίδας (π.χ. αρχική σελίδα, σελίδα επικοινωνίας, προϊοντική σελίδα) ή ενός στοιχείου που βρίσκεται σε μια σελίδα (π.χ. κουμπί, φόρμα επικοινωνίας, εικαστικό), με στόχο να προσδιοριστεί ποια/ο αποδίδει καλύτερα.

Το A/B testing είναι, ουσιαστικά, ένα πείραμα. Δύο ή περισσότερες παραλλαγές μιας σελίδας ή ενός στοιχείου εμφανίζονται τυχαία στους χρήστες, ενώ γίνεται χρήση στατιστικής ανάλυσης για να προσδιοριστεί ποια παραλλαγή αποδίδει καλύτερα για ένα δεδομένο στόχο (conversion goal).

Η εκτέλεση ενός A/B test, που συγκρίνει άμεσα μια παραλλαγή με την τρέχουσα κατάσταση (original), σου επιτρέπει να κάνεις εστιασμένες ερωτήσεις σχετικά με τις αλλαγές στο website ή στην εφαρμογή σου και, στη συνέχεια, να συλλέγεις δεδομένα σχετικά με τον αντίκτυπο (θετικό ή αρνητικό) αυτής της αλλαγής.

Έτσι, το A/B test αφαιρεί τις εικασίες γύρω από τη βελτιστοποίηση ενός ιστοτόπου και επιτρέπει τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων, που μετατοπίζουν τις επιχειρηματικές συνομιλίες από το… «νομίζουμε» στο «γνωρίζουμε». Γνωρίζοντας τον αντίκτυπο που έχουν οι αλλαγές στις μετρήσεις σου, μπορείς να διασφαλίσεις ότι κάθε αλλαγή θα παραγάγει θετικά αποτελέσματα!

 

Γιατί είναι σημαντικό και πού μπορεί να σε βοηθήσει

Το A/B testing επιτρέπει σε άτομα, ομάδες και εταιρείες να κάνουν προσεκτικές αλλαγές στις εμπειρίες των χρηστών τους και να συλλέξουν δεδομένα για τα αποτελέσματά των διαφορετικών επιλογών τους. Έτσι, μπορούν να κατασκευάσουν υποθέσεις και να μάθουν γιατί ορισμένα στοιχεία των εμπειριών των χρηστών επηρεάζουν τη συμπεριφορά τους.

Αν δεν εφαρμοστεί η συγκεκριμένη μέθοδος, η ολοκλήρωση μιας αλλαγής βασισμένης, απλώς, σε μια γνώμη ή πεποίθηση, μπορεί να επιφέρει αρνητικές  επιπτώσεις και να δημιουργήσει αρνητικές εμπειρίες στο χρήστη.

Πέρα από την απλή απάντηση σε μια εφάπαξ ερώτηση ή την επίλυση μιας διαφωνίας, το A/B testing μπορεί να χρησιμοποιηθεί και για τη συνεχή βελτίωση μιας δεδομένης εμπειρίας ή για τη βελτίωση ενός μόνο στόχου, όπως για παράδειγμα το ποσοστό μετατροπών (conversion rate) με την πάροδο του χρόνου.

Ας πάρουμε ως παράδειγμα μια εταιρεία τεχνολογίας B2B, η οποία θέλει να βελτιώσει την ποιότητα και τον όγκο των πωλήσεων από μια ιστοσελίδα της. Προκειμένου να επιτευχθεί αυτός ο στόχος, θα εφαρμοστεί A/B testing στην επικεφαλίδα, στις εικόνες, στα πεδία της φόρμας εκδήλωσης ενδιαφέροντος ή στην ευρύτερη διάταξη της σελίδας.

Ο έλεγχος κάθε αλλαγής βοηθάει να εντοπιστούν ποιες είχαν επίδραση στη συμπεριφορά των επισκεπτών της ιστοσελίδας και ποιες όχι. Με την πάροδο του χρόνου, όμως, μπορεί να συνδυαστούν τα αποτελέσματα πολλαπλών θετικών αλλαγών -βάσει του A/B testing, για να αναδειχθεί η μετρήσιμη βελτίωση μιας νέας εμπειρίας σε σχέση με την παλιά.

 

Ποια είναι τα βήματα μεθοδολογίας A/B testing

Παρακάτω θα βρεις ένα πλαίσιο μεθοδολογίας A/B testing, για να ξεκινήσεις να εκτελείς τα πρώτα σου πειράματα:

Συλλογή δεδομένων: Συνήθως τα Google Analytics ή άλλες πλατφόρμες -που παρέχουν δεδομένα για το website σου- παρέχουν πληροφορίες για το πού μπορείς να ξεκινήσεις τη βελτιστοποίηση. Αυτό θα σε βοηθήσει να ξεκινήσεις με σελίδες υψηλής επισκεψιμότητας του website ή της εφαρμογής σου, ώστε να μπορείς να συλλέγεις δεδομένα πιο γρήγορα. Αναζήτησε σελίδες με χαμηλά ποσοστά μετατροπών (conversion rates) ή υψηλά ποσοστά εγκατάλειψης (bounce rates) που πρέπει να βελτιωθούν.

Προσδιορισμός στόχου: Ο στόχος μετατροπών σου (conversion goal) είναι η μέτρηση που θα χρησιμοποιήσεις, για να προσδιορίσεις αν η παραλλαγή στο πείραμά σου είναι πιο επιτυχημένη από την αρχική έκδοση. Ο στόχος μπορεί να είναι ο οποιοσδήποτε, από κλικ σε κουμπί ή σύνδεσμο, μέχρι εγγραφή σε μια φόρμα επικοινωνίας. Γενικά, έχε στο νου σου ότι οποιοδήποτε στοιχείο ή ενέργεια σε μια ιστοσελίδα μπορεί να αποτελέσει αντικείμενο ελέγχου.

Δημιουργία υπόθεσης: Μόλις προσδιορίσεις ένα στόχο, μπορείς να ξεκινήσεις τη δημιουργία ιδεών και υποθέσεων A/B testing, για το τι πιστεύεις ότι είναι καλύτερο από την τρέχουσα έκδοση. Μόλις έχεις μια λίστα ιδεών, δώσε προτεραιότητα στα πειράματα που θα έχουν το μεγαλύτερο αντίκτυπο στην επιχείρησή σου και την εμπειρία των επισκεπτών σου.

Δημιουργία παραλλαγών: Χρησιμοποιώντας ένα εργαλείο A/B testing, όπως το Google Optimize ή το Optimizely, μπορείς να κάνεις τις επιθυμητές αλλαγές σε ένα στοιχείο μιας σελίδας ή και σε ολόκληρη τη σελίδα.

Τα εργαλεία αυτά απαιτούν κάποιες βασικές γνώσεις προγραμματισμού και στατιστικής, γι’ αυτό προτείνεται η αναζήτηση βοήθειας από έναν προγραμματιστή με εξειδίκευση στα web analytics.

Τα πειράματά σου μπορεί να αφορούν στην αλλαγή χρώματος σε ένα κουμπί, στην αλλαγή των στοιχείων σε μια σελίδα, στη δοκιμή διαφορετικών λεκτικών σε μια περιγραφή προϊόντος ή στη χρήση κάποιων κριτικών από πελάτες -σε σύγκριση με τη μη χρήση τους.

Πολλά κορυφαία εργαλεία A/B testing διαθέτουν οπτική απεικόνιση του πειράματος μαζί με τα αποτελέσματα. Δοκίμασε το πείραμά σου μέσω ενός εργαλείου A/B testing, για να βεβαιωθείς ότι λειτουργεί όπως αναμενόταν.

Εκτέλεση πειράματος: Όταν ξεκινήσει το πείραμά σου, οι χρήστες που επισκέπτονται τη σελίδα σου θα χωρίζονται σε δύο γκρουπ. Το ένα γκρουπ (ένα ποσοστό του) θα βλέπει την original εκδοχή και το άλλο γκρουπ -ή και περισσότερα- θα βλέπει την παραλλαγή της.

Το πείραμα αυτό ονομάζεται split test και θεωρείται ως η πιο διαδεδομένη μέθοδος A/B testing. Η αλληλεπίδραση κάθε γκρουπ χρηστών με τις δύο εκδοχές (original και παραλλαγή) και η εμπειρία από αυτές συγκρίνονται, για να καθοριστεί η απόδοση κάθε εκδοχής.

Φυσικά, τα περισσότερα εργαλεία A/B testing παρέχουν μια ευρεία επιλογών για split tests, με μια ή και περισσότερες παραλλαγές σε περισσότερα γκρουπ κοινών.

Ανάλυση αποτελεσμάτων: Μόλις ολοκληρωθεί το πείραμά σου, θα έχει έρθει η ώρα να αναλύσεις τα αποτελέσματα. Το εργαλείο A/B testing θα σου παρουσιάσει τα δεδομένα από το πείραμα και θα σου δείξει τη διαφορά μεταξύ του τρόπου με τον οποίο απέδωσαν οι δύο εκδόσεις της σελίδας σου και, μάλιστα, εάν υπάρχει στατιστικά σημαντική διαφορά μεταξύ τους.

Για την ολοκλήρωση του πειράματος, συνήθως, απαιτείται ένα εύλογο χρονικό διάστημα από 2 έως και περισσότερες εβδομάδες, ανάλογα με τον όγκο δεδομένων που θα έχει το εργαλείο A/B testing.  

Σχεδόν όλα τα εργαλεία σού παρέχουν πληροφόρηση σχετικά με το πόσο ασφαλής είναι η εξαγωγή ενός αποτελέσματος A/B testing. Εάν δεν υπάρχει νικητής στο πείραμα, τότε προτείνεται η επανάληψή του ή ο επανασχεδιασμός του πειράματος και του βασικού του στόχου. Η ασφάλεια του συμπεράσματος είναι άκρως σημαντική, για να θεωρηθεί ένα πείραμα επιτυχές.

Εάν η παραλλαγή υπερέχει της αρχικής εκδοχής και ανακηρυχθεί νικήτρια, τότε θα έχεις πετύχει στο πείραμά σου και θα είσαι έτοιμος να εφαρμόσεις την αλλαγή. Δες, αν μπορείς να εφαρμόσεις τα διδάγματα από το πείραμα και σε άλλες σελίδες του website σου και συνέχισε να επαναλαμβάνεις τα πειράματα, μέχρι να βελτιώσεις τα αποτελέσματά τους. Ωστόσο, εάν ένα πείραμα παράξει αρνητικά αποτελέσματα ή καθόλου αποτελέσματα, να θυμάσαι ότι και αυτό μπορεί να σε βοηθήσει, ώστε να λάβεις μια σημαντική απόφαση.

 

Εργαλεία A/B testing

Παρακάτω θα βρεις 4 εργαλεία για A/B testing, τα οποία θα σε βοηθήσουν να δημιουργήσεις τα πρώτα σου πειράματα. Έχουν επιλεχθεί με γνώμονα το κόστος, την ευχρηστία και την απλότητά τους προς το μέσο χρήστη.

Google Optimize

To Google Optimize είναι ένα δωρεάν εργαλείο της Google, αρκετά εύχρηστο και φιλικό προς το χρήστη, ακόμα και γι’ αυτόν που δεν έχει μεγάλη εμπειρία στο A/B testing. Άλλο ένα θετικό του Google Optimize είναι η εύκολη σύνδεσή του με τη σουίτα της Google (Google Analytics, Google Sheets κ.ά.), που σημαίνει ότι μπορείς να έχεις όλα τα δεδομένα σου σε ένα λογαριασμό της Google. Για τη χρήση του δεν απαιτείται συνδρομή.

Optimizely

Θεωρείται, από πολλούς, ως το καλύτερο και πληρέστερο εργαλείο A/B testing της αγοράς, καθώς είναι πολύ φιλικό προς το μέσο χρήστη, μπορεί να συνδεθεί με άλλα εργαλεία και πλατφόρμες, διαθέτει ένα πολύ αναλυτικό σύστημα reporting και, φυσικά, παρέχει πολλές επιλογές A/B testing.

VWO

Το VWO ή αλλιώς Visual Website Optimizer είναι ένα εξαιρετικά δημοφιλές εργαλείο για A/B testing, ενώ απευθύνεται, κυρίως, σε μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις με ελάχιστο budget. Διαθέτει ένα αρκετά εύχρηστο περιβάλλον, μια πολύ καλή εξυπηρέτηση πελατών και είναι έτοιμο να λύσει κάθε απορία στη διαχείριση των πειραμάτων.

Convert Experiences

Ενώ τα Optimizely και VWO είναι τα δημοφιλέστερα εργαλεία A/B testing στην αγορά, υπάρχει και το Convert Experiences, που έχει λάβει, επίσης, πολύ θετικές κριτικές από όσους το έχουν χρησιμοποιήσει. Και αυτό απευθύνεται σε μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις και προσφέρει διαφορετικές επιλογές A/B testing και ένα εύχρηστο περιβάλλον.

 

Συμπέρασμα

Το A/B testing είναι μια μέθοδος με πολλές εφαρμογές, όπως στην online διαφήμιση, στην ευχρηστία μιας ιστοσελίδας, στη δοκιμή ενός button και σε άλλα πολλά. Ο στόχος της μεθόδου είναι να παρουσιάσει την καλύτερη εκδοχή συγκριτικά με μια άλλη -ή και περισσότερες. Η συνεχής βελτιστοποίηση μέσω A/B testing ακολουθείται από πολλά επιτυχημένα brands, ενώ όλο και πιο σύγχρονα εργαλεία επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να κάνουν τα δικά τους πειράματα, με ελάχιστο ή και καθόλου κόστος.

 

Αναβάθμισε την Online Παρουσία σου!

Ένας εξειδικευμένος Σύμβουλος Διαφήμισης
θα αναλύσει τις ανάγκες σου και Θα σου προτείνει την κατάλληλη Στρατηγική Προώθησης
για την Επιχείρησή σου.

Ένας εξειδικευμένος Σύμβουλος Διαφήμισης θα αναλύσει τις ανάγκες σου και Θα σου προτείνει την κατάλληλη Στρατηγική Προώθησης για την Επιχείρησή σου

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Σχετικά Άρθρα:

Scroll to Top

Δοκίμασε τη Δύναμη του xo.gr
Καταχώρισε Δωρεάν την Επιχείρησή σου!

6,5 Εκατομμύρια Επισκέψεις
Κάθε Μήνα Αναζητούν Επιχειρήσεις σαν τη Δική σου!