اختبار أ / ب روبوتات المحادثة: كيف تبدأ (ولماذا يجب عليك)

"مرحبًا يا من هناك

أنا بوتي بوت!

كيف يمكنني مساعدك؟"

لا أعرف مواقع الويب التي ستزورها اليوم ... ولكنك ستنتهي بزيارة موقع واحد على الأقل حيث ستسمع صوت * Pop * وسيبدأ الروبوت "بالتحدث" إليك.

… نقدم لك دعم ما قبل البيع.

أو مساعدتك في أسئلة ما بعد البيع.

أو مجرد تقديم الدعم.

تمتلك روبوتات الدردشة يوميًا الملايين من هذه المحادثات مع المستخدمين ؛ جلب نتائج أعمال حقيقية وملموسة مثل المزيد من العملاء المحتملين ، والمزيد من المبيعات ، وزيادة ولاء العملاء. وهم سائدون جدًا مع 80٪ من الشركات التي يُتوقع استخدامها بحلول عام 2020.

نظرًا لأن روبوتات الدردشة تحقق أرباحًا ، فيمكن - تمامًا مثل أي قناة إيرادات أخرى - تحسينها للحصول على نتائج أفضل.

تحسين روبوتات المحادثة باستخدام اختبار A / B (وتجارب أخرى)

اعتمادًا على كيفية استخدامك لبرامج الدردشة الآلية في استراتيجية التسويق والمبيعات والدعم ، يمكن أن يوفر إجراء تجارب عليها العديد من الفوائد.

على سبيل المثال ، يمكن أن تساعدك تجارب chatbot في تحديد:

• تسلسلات ما قبل البيع التي تولد عملاء متوقعين أكثر وأفضل
• الرسائل التجريبية التي تحول المزيد من العملاء المحتملين إلى عملاء
• تجارب على متن الطائرة تتحول بشكل أفضل
• تسلسلات نجاح العملاء التي تؤدي إلى زيادة رضا العملاء (والولاء)
• …. ودعم التسلسلات التي تؤدي إلى عدد أقل من التذاكر

باختصار: إذا كنت شركة تستخدم روبوتات المحادثة ، فيمكنك تحسين عائد الاستثمار من القناة باختبار A / B.

يأتي عدد قليل جدًا من حلول chatbot مع وظائف اختبار A / B الأصلية التي تسمح للشركات بإجراء تجارب للعثور على الرسائل والتسلسلات والمحفزات الأفضل أداءً والمزيد.

ولكن من أجل إجراء تجارب CRO ذات مغزى لروبوتات الدردشة ، يجب عليك استخدام عملية التحسين الصحيحة.

اختبار أ / ب روبوتات المحادثة: العملية

قبل أن تبدأ في إنشاء تجارب chatbot ، اختر أولاً المقاييس التي تريد تحسينها.

على سبيل المثال ، إذا كنت تستخدم chatbot للتسويق ، فقد يكون المقياس الخاص بك هو عدد العملاء المتوقعين الذين اشتركوا بعد تفاعل ناجح مع chatbot .

بدلاً من ذلك ، إذا كنت تستخدم chatbot لزيادة المبيعات ، فقد يكون المقياس الخاص بك هو عدد العملاء المحتملين الذين تتحسن درجة تفاعلهم بسبب التفاعل مع chatbot .

أخيرًا ، إذا كنت تستخدم chatbot لتقديم الدعم ، فقد يكون المقياس الخاص بك هو النسبة المئوية للانخفاض في عدد التذاكر الواردة .

مهما كان الأمر ، بمجرد تحديد المقياس (أو المقاييس) المطلوب تحسينها ، فأنت جاهز لبدء العمل على تجربة chatbot الخاصة بك.

فيما يلي ثلاث خطوات بسيطة لإعداد وتشغيل اختبارات chatbot A / B الفائزة:

الخطوة رقم 1: صياغة الفرضية

تمامًا مثل تجارب مواقع الويب أو التطبيقات العادية ، تبدأ تجارب chatbot أيضًا بفرضية واضحة.

على سبيل المثال ، عندما قررت شركة Magoosh ، وهي شركة تحضيرية للاختبار عبر الإنترنت ، إجراء تجربة على متن الطائرة ، بدأت بفرضية واضحة:

إذا أرسلنا للعملاء التجريبيين رسالة ترحيب على متن الطائرة عند تسجيل الدخول لأول مرة إلى أحد منتجات Magoosh ، فمن المرجح أن يشتروا حسابات مميزة في المستقبل.

على الرغم من أن Magoosh لم يختبر برنامج chatbot بالضبط ، إلا أنه اختبر ما إذا كان إرسال رسالة محادثة ترحيب آلية للعميل على متن الطائرة يمكن أن يساعد في المزيد من التحويلات.

في إستراتيجية اختبار chatbot الخاصة بك ، يمكن أن تصبح فرضيتك "تقديم مساعدة روبوت الدردشة الآلية للاشتراكات التجريبية الجديدة سيؤدي إلى ... "

تحصل على هذه الفكرة، أليس كذلك؟

موارد مفيدة:

أدوات لكتابة الفرضيات لتجاربك: هذه خمس أدوات رائعة حقًا من CRO ستساعدك على كتابة فرضية رابحة لاختبار A / B لبرامج الدردشة الخاصة بك.

كيفية إنشاء فرضية اختبار أ / ب فائزة: تقسم هذه الندوة عبر الويب عملية كتابة فرضية فائزة إلى خمس خطوات بسيطة. يجب أن تشاهده إذا كنت تبدأ بالتجارب فقط.

إنشاء فرضيات اختبار أ / ب المعقدة: هذا برنامج تعليمي ممتاز آخر حول كتابة الفرضيات لتجربتك. تنطبق تكتيكات الافتراضات هذه بسلاسة على تجارب روبوتات المحادثة.

الخطوة رقم 2: تصميم التجارب

تمامًا كما تفعل في اختبار A / B العادي أو تجربة CRO ، في خطوتك الثانية ، تحتاج إلى "إنشاء" تجارب chatbot الخاصة بك.

في هذه الخطوة ، تحتاج إلى ترجمة فرضيتك إلى "تغيير" (أو مجموعة من التغييرات) لاختبارها.

على سبيل المثال ، إذا افترضت أن روبوت الدردشة "الأكثر تميزًا" سيحقق نتائج أفضل لفريق التسويق الخاص بك ، في هذه الخطوة ، سيتعين عليك معرفة العناصر الموجودة في مربع الدردشة الخاص بك التي يمكن أن تكون ذات علامة تجارية أفضل. يمكن أن يكون صوت أو نغمة chatbot الخاص بك أو ببساطة الواجهة المرئية.

أثناء قيامك بهذه الخطوة ، تحقق من هذا الدليل من الأشخاص الرائعين من ألما. سيكون مفيدًا جدًا في تصميم تجاربك. على سبيل المثال ، في تجربة العلامة التجارية هذه ، ما عليك سوى زيارة قسم الشخصية في دليل اختبار chatbot هذا وسترى بعض الأسئلة التي ستُظهر لك عناصر العلامة التجارية التي يمكنك تجربتها بالفعل. انظر لقطة الشاشة أدناه للإلهام:

بمجرد معرفة العنصر / العناصر التي ستختبرها (بناءً على فرضيتك) ، حدد طول تجربة chatbot وحجم العينة.

موارد مفيدة:

أدوات لحساب المدة وحجم العينة لتجاربك: فيما يلي بعض من أفضل أدوات CRO لحساب الحجم المثالي للعينة والمدة لتجارب chatbot الخاصة بك.

حاسبة مدة اختبار A / B الخاصة بـ Convert: ما عليك سوى إدخال بياناتك في هذه الآلة الحاسبة ، وستعرف المدة التي يجب أن يتم خلالها تشغيل اختبار chatbot أو التجربة. حاسبة مدة اختبار A / B الخاصة بـ Convert: ما عليك سوى إدخال بياناتك في هذه الآلة الحاسبة ، وستعرف المدة التي يجب أن يتم خلالها تشغيل اختبار chatbot أو التجربة.

الخطوة رقم 3: التعلم من التجارب

بمجرد انتهاء تجربتك ووجود البيانات ، حان الوقت لتحليل نتائجك.

عادة ، هناك ثلاث نتائج فقط لأي تجربة تحسين ، بما في ذلك النتائج التي ستجريها لروبوتات الدردشة الخاصة بك. هؤلاء هم:

• يفقد السيطرة. هنا ، يتم التحقق من صحة فرضيتك ويؤدي التغيير الذي أجريته إلى إحداث تأثير إيجابي على الأرقام. مثال على هذه النتيجة هو الحصول على 1000 اشتراك بدلاً من 890 عن طريق تغيير صورة ملف تعريف برنامج chatbot الخاص بك من رسم كاريكاتوري إلى تعويذة.
• يفوز التحكم. هنا ، يجب رفض فرضيتك لأن التغيير الذي أجريته له تأثير سلبي على الأرقام. على سبيل المثال ، تحصل صورة ملف تعريف التميمة الجديدة على اشتراكات أقل بكثير من صورة الكارتون العادية.
• الاختبار غير حاسم. عادةً ما تكون هذه هي النتائج الأكثر شيوعًا والأكثر إحباطًا لأنك لا تحصل على دلالة إحصائية للحصول على فائز واضح.

لذلك بمجرد حصولك على نتائج الاختبار ، عليك العودة إلى الخطوة رقم 1 من تجربتك: خطوة الفرضية.

إما يمكنك بدء تجربة جديدة لاختبار فرضية جديدة أو الذهاب مع الاختبار التكراري ، مما يعني العودة إلى فرضية لم يتم التحقق من صحتها (إما بسبب اختبار خاسر أو غير حاسم) ، وتحسينها ، ثم إعادة- إجراء الاختبار.

عند إجراء الاختبار التكراري ، تأكد من قضاء بعض الوقت في فهم سبب فشل الاختبار في المرة الأولى.

فكر في:

هل كان اختيار شريحة اختبار خاطئة؟

هل كانت فرضية سيئة طوال الوقت؟

هل كان الاختبار اللوجستي الخاص بك سيئًا؟ الفكرة هنا هي أن تتعلم كل ما تستطيع من تجارب الربح والخسارة وحتى تجارب chatbot غير الحاسمة لأن هذه هي الطريقة التي تتحسن بها - بالتعلم المستمر.

قم بتغليفه …

إذا كنت أكثر ذكاءً من الناحية التقنية ، فيمكنك نقل تجارب chatbot إلى مستوى جديد تمامًا عن طريق الاختبار باستخدام المحتوى الذي تغذي به chatbot (أو "قاعدة المعرفة" الخاصة به).

أو يمكنك أيضًا تجربة خوارزمية تعلم مختلفة.

روبوتات الدردشة موجودة لتبقى ، ومع نضوج التعلم الآلي ، ستكون في المقدمة وفي المنتصف ، وستكون بمثابة نقطة الاتصال الأولى مع قطاعات كبيرة من العملاء المحتملين.

من المنطقي الانضمام إلى اختبار A / B لأدائهم.