شاید برای شما هم پیش آمده باشد که دو نسخه از یک صفحه فرود یا ایمیل تبلیغاتی طراحی کرده اید و برای فهمیدن اینکه کدام یک بهتر عمل می کند، سراغ A/B تست رفته اید. تست را اجرا می کنید، نتایج اولیه به نظر امیدوارکننده می رسد، اما چند هفته بعد متوجه می شوید تغییری که اعمال کرده اید، هیچ تأثیر معناداری بر نرخ تبدیل نداشته یا حتی اوضاع را بدتر کرده است. این اتفاق فقط برای شما نیست؛ بسیاری از تیم های بازاریابی، طراحان محصول و تحلیل گران داده حالا دیگر با تردید به A/B تست نگاه می کنند.
A/B تست زمانی یکی از مهم ترین ابزارهای تصمیم گیری داده محور بود. ابزاری که به ما کمک می کرد به جای حدس و گمان، بر اساس رفتار واقعی کاربران تصمیم بگیریم. اما شرایط تغییر کرده. رفتار کاربران دیگر مثل قبل قابل پیش بینی نیست، کانال های ارتباطی متنوع تر شده اند و ابزارهای هوشمندتری در دسترس ما قرار گرفته اند. در این مقاله دقیقاً به همین موضوع می پردازیم: چرا A/B تست دیگر مانند گذشته جواب نمی دهد؟ و مهم تر از آن، چرا وقت آن رسیده این روش سنتی را کنار بگذاریم.
برای مطالعه بیشتر حتما بخوانید: ایمیل مارکتینگ چیست؟ مزایا و معایب بازاریابی ایمیلی
1. رفتار کاربران دیگر قابل پیش بینی نیست
A/B تست از ابتدا بر پایه ی یک فرض ساده بنا شده بود: اگر دو نسخه متفاوت از یک صفحه یا محصول را به دو گروه از کاربران نمایش دهیم، می توانیم متوجه شویم کدام نسخه عملکرد بهتری دارد. اما امروز دیگر اوضاع مثل گذشته نیست. رفتار کاربران در فضای آنلاین به شدت متغیر و غیرقابل پیش بینی شده. حتی اگر نسخه A بهتر از نسخه B عمل کند، آیا می توان با اطمینان گفت که هفته بعد هم همین نتیجه تکرار خواهد شد؟
1.1 تنوع دستگاه ها، سلیقه ها و کانال ها باعث تزلزل نتایج می شود
یک کاربر ممکن است با موبایل وارد سایت شود، کاربری دیگر با لپ تاپ، و یکی هم از طریق مرورگر تلویزیون هوشمند. A/B تست نمی تواند تمام این تنوع را به درستی مدیریت کند. مثلاً نسخه ای که روی موبایل عملکرد خوبی دارد ممکن است روی دسکتاپ ضعیف تر عمل کند. همین تفاوت ها باعث می شود نتایج تست دچار نوسان و سردرگمی شود.
از طرف دیگر، سلیقه ها هم به شدت متنوع شده اند. یک کاربر ممکن است به طراحی مینیمال علاقه مند باشد و دیگری به طراحی شلوغ و رنگارنگ. یا مثلاً یک گروه از طریق گوگل وارد سایت شده اند و گروه دیگر از طریق تبلیغات اینستاگرامی. این تفاوت کانال های ورودی، خود عاملی است که نتیجه گیری دقیق از A/B تست را سخت تر از همیشه کرده.
1.2 وقتی رفتار کاربر در لحظه تغییر می کند، A/B تست از زمان جا می ماند
فرض کنیم یک نسخه از صفحه را برای ۵ روز تست می کنیم. در همین فاصله، کمپینی در تلگرام یا یک اتفاق بیرونی ممکن است رفتار کاربران را دگرگون کند. مثلاً یک خبر ناگهانی یا حتی تغییر آب و هوا می تواند باعث شود کاربران ناگهان رفتاری متفاوت از خود نشان دهند. حالا A/B تست که با فرض ثبات در رفتار کاربران طراحی شده بود، دیگر نمی تواند خودش را با این تغییرات لحظه ای هماهنگ کند.
در واقع، A/B تست ممکن است نتایجش دقیق به نظر برسد، اما مربوط به شرایطی است که دیگر وجود ندارند. همین موضوع باعث شده بسیاری از کارشناسان دیجیتال مارکتینگ، از جمله در ایران، به دنبال روش های جایگزین برای A/B تست باشند.
2. داده های آماری در حجم پایین گمراه کننده اند
حتی اگر فرض کنیم رفتار کاربران ثابت باقی بماند (که در واقعیت این طور نیست)، باز هم بدون داشتن داده های کافی، نمی توان به نتایج A/B تست اعتماد کرد. عدد و نمودار فقط زمانی معنی دار هستند که پشت آن ها تعداد قابل توجهی بازدید و تعامل وجود داشته باشد.
در ادامه بررسی می کنیم که چرا بسیاری از کسب وکارها، مخصوصاً در ایران، به دلیل حجم پایین ترافیک، عملاً نمی توانند از A/B تست نتیجه درستی بگیرند.
2.1 اکثر کسب وکارها حجم ترافیک کافی برای اعتبار آماری ندارند
یکی از اصول پایه ای A/B تست این است که برای رسیدن به یک نتیجه قابل اتکا، باید نمونه آماری شما به اندازه کافی بزرگ باشد. یعنی اگر سایت شما روزانه فقط ۳۰۰ بازدیدکننده دارد، تقسیم کردن آن ها به دو گروه ۱۵۰ نفری نمی تواند تصویر واقعی از رفتار کاربران به شما بدهد.
بیشتر کسب وکارهای ایرانی، به خصوص فروشگاه های تازه کار یا سایت های محتوایی، چنین ترافیکی ندارند که بتواند پایه ی یک تست آماری معتبر باشد. نتیجه؟ تصمیم گیری بر اساس نتایجی که در واقعیت می توانند کاملاً تصادفی و اشتباه باشند. این یعنی نه تنها A/B تست کمکی نمی کند، بلکه می تواند شما را گمراه کند.
2.2 تست های کوتاه مدت معمولاً به نتایج تصادفی منجر می شوند
برخی کسب وکارها برای اینکه زودتر به نتیجه برسند، تست های خود را فقط در بازه های زمانی کوتاه اجرا می کنند. مثلاً یک یا دو روز. اما همانطور که در بخش قبل هم اشاره کردیم، رفتار کاربران به دلایل مختلف در لحظه تغییر می کند و همین موضوع باعث می شود که نتایج این تست های سریع، عملاً قابل اعتماد نباشند.
فرض کنید در همین دو روز، یک تبلیغ خاص یا یک اتفاق بیرونی باعث شود A/B تست به شما بگوید که نسخه B بهتر است، اما در واقع، نسخه B فقط شانس آورده که در زمان تبلیغ نمایش داده شده. این یعنی شما با داده ای تصمیم می گیرید که کاملاً شانسی بوده و نه حاصل یک تحلیل دقیق.
برای مطالعه بیشتر حتما بخوانید: پوش نوتیفیکیشن چیست و چه کاربردی دارد؟
3. تصمیم گیری فقط بر اساس یک متغیر دیگر کافی نیست
تا اینجا دیدیم که A/B تست با چالش هایی مثل غیرقابل پیش بینی بودن کاربران و حجم پایین داده روبروست. اما حتی اگر همه چیز طبق اصول پیش برود، باز هم یک اشکال جدی باقی می ماند: تصمیم گیری فقط بر اساس یک متغیر. یعنی مثلاً شما فقط رنگ دکمه «خرید» را تغییر می دهید و انتظار دارید بدانید کدام نسخه بهتر عمل می کند. اما آیا واقعاً می توان رفتار یک انسان را فقط با تغییر رنگ یا تیتر پیش بینی کرد؟
واقعیت این است که رفتار کاربر در فضای آنلاین، حاصل ترکیب چندین عامل به هم پیوسته است. A/B تست نمی تواند این روابط پیچیده را درک کند و همین باعث می شود تصمیم گیری های مهم شما، به جای آنکه بر پایه ی تحلیل عمیق باشد، فقط روی یک جز کوچک متمرکز شود.
3.1 A/B تست نمی تواند تعامل میان چند عامل را تحلیل کند
فرض کنید همزمان دارید رنگ دکمه را تغییر می دهید، جای تصویر محصول را عوض می کنید و عنوان صفحه را بازنویسی می کنید. A/B تست به شما نمی گوید کدام تغییر باعث بهبود شده. حتی اگر نرخ تبدیل بهتر شود، نمی فهمید این به خاطر رنگ بوده یا عنوان جدید یا ترکیب این دو.
اینجاست که ضعف A/B تست در تحلیل چند متغیر به صورت همزمان خودش را نشان می دهد. این روش صرفاً به درد تست های تک عاملی می خورد و در پروژه های واقعی که چند فاکتور با هم در تعامل اند، عملاً کارایی خاصی ندارد.
4. A/B تست جلوی نوآوری را می گیرد
یکی از اشکالات کمتر دیده شده A/B تست، اثر روانی بر روی تیم ها هستش. وقتی تصمیم گیری ها صرفاً با تست های ریز و مرحله به مرحله انجام شود، کم کم تیم ها به سمت محافظه کاری می روند. یعنی به جای فکر کردن به تغییرات بزرگ و متفاوت، مدام دنبال تغییراتی هستند که فقط «اندازه گیری پذیر» باشند.
در ادامه می بینیم چطور همین نگاه باعث می شود فرصت های خلاقانه یکی یکی از دست بروند.
4.1 ترس از شکست باعث تست تغییرات کوچک و بی اثر می شود
A/B تست به شکلی طراحی شده که در هر مرحله فقط یک تغییر کوچک انجام شود؛ مثلاً رنگ دکمه، جای لوگو یا طول عنوان. این رویکرد اگرچه در نگاه اول منطقی به نظر می رسد، اما واقعیت این است که ترس از شکست در نتیجه ی این تست ها، باعث می شود اعضای تیم جرأت اجرای ایده های متفاوت تر را نداشته باشند.
مثلاً ممکن است یک طراح ایده ای برای طراحی کاملاً متفاوت صفحه اصلی داشته باشد، اما چون نمی تواند آن را به صورت "تغییر قابل تست" در قالب A/B تست اجرا کند، قیدش را می زند. نتیجه؟ ایده ها یکی یکی فیلتر می شوند فقط چون از نظر این تست ها، بیش از حد ریسکی به نظر می رسند. این یعنی A/B تست به جای اینکه به رشد کمک کند، کم کم تبدیل به ترمزی برای خلاقیت می شود.
5. یادگیری ماشین و مدل های پیش بینی رفتار، کارآمدتر از A/B تست عمل می کنند
برخلاف A/B تست که تنها می تواند دو نسخه ی مشخص را با هم مقایسه کند، مدل های یادگیری ماشین توانایی تحلیل هم زمان چندین عامل مختلف را دارند. یادگیری ماشین با بررسی رفتار واقعی کاربران، مثل صفحاتی که بازدید کرده اند، زمان حضورشان در سایت، یا نوع محصولاتی که بیشتر می بینند، می توانند پیش بینی کنند که هر کاربر به چه چیزی علاقه دارد.
در نتیجه، به جای اینکه خودمان حدس بزنیم کدام طراحی یا محتوا بهتر عمل می کند، الگوریتم به صورت خودکار تشخیص می دهد چه چیزی برای هر کاربر مناسب تر است. این روش بسیار دقیق تر از A/B تست عمل می کند.
خدمات طراحی سایت مشابه دیوار
اگر به دنبال طراحی سایت شبیه دیوار هستید، نوپرداز بهترین انتخاب برای شماست. این خدمات شامل طراحی سایت و اپلیکیشن اختصاصی (اندروید و iOS) به همراه نسخه PWA برای دسترسی آسان تر کاربران است.
برخی از مزایا و ویژگی های خدمات ما:
- برنامه نویسی اختصاصی: بدون استفاده از سیستم های آماده مانند وردپرس.
- قابلیت مدیریت پیشرفته آگهی ها: دسته بندی های پویا، جستجوی سریع، و سیستم پیام رسان داخلی.
- نسخه موبایل و اپلیکیشن: نسخه Responsive برای موبایل و اپلیکیشن های اندروید و iOS.
- سیستم پرداخت آنلاین: برای راحتی کاربران در پرداخت هزینه ها.
- چت پیشرفته: امکان ارسال تصویر، موقعیت مکانی و گفتگو صوتی.
- کیف پول کاربران: مدیریت هزینه های مربوط به آگهی ها و ویژگی های ویژه سایت.
- امکانات حرفه ای فروشگاه: معرفی و نمایش آگهی های فروشگاه ها در یک صفحه اختصاصی.
با اسکریپت نوپرداز، سایت شما به سرعت و با امکانات حرفه ای مشابه دیوار آماده می شود و به کسب وکار شما فرصت های جدیدی برای درآمدزایی آنلاین می دهد.
سخن پایانی: اگر هنوز به A/B تست تکیه می کنید، بهتر است بازنگری کنید
در پایان، با توجه به محدودیت هایی که A/B تست در دنیای پیچیده و متغیر امروز دارد، جای تعجب نیست که بسیاری از کسب وکارها به دنبال جایگزین های بهینه تر و هوشمندتر هستند. اگر هنوز بر این روش تکیه دارید، زمان آن رسیده که بازنگری کنید. ابزارهای جدید مبتنی بر یادگیری ماشین، قابلیت های بی نظیری را در اختیار شما قرار می دهند که به مراتب دقیق تر، سریع تر و مؤثرتر از A/B تست عمل می کنند.
در دنیای امروز که رفتار کاربران پیوسته در حال تغییر است، دیگر نمی توان به ابزارهایی که فقط به مقایسه نسخه های ثابت و ساده می پردازند تکیه کرد. برای آن که در رقابت باقی بمانید و تجربه ای بهتر و دقیق تر به کاربران خود ارائه دهید، باید به سمت فناوری های نوین حرکت کنید.
0 دیدگاه