كيف يمكنك زيادة سرعة الاختبار؟ لماذا تحتاج إلى برنامج عالي السرعة؟

عادةً ، إذا أجريت 4 اختبارات CRO كل شهر (هذا اختبار / أسبوع) ، وإذا فاز 10٪ من اختباراتك ، فأنت تقوم بتشغيل برنامج تحسين جيد. هذه قدرة اختبار جيدة ومعدل فوز جيد.

والأفضل من ذلك ، إذا كنت تدير ارتفاعًا جيدًا لاختباراتك الفائزة واستمر أداء برنامجك في التحسن بمرور الوقت.

لكن معظم برامج التحسين لا تعمل بشكل جيد.

في الواقع ، 22٪ فقط من الشركات سعيدة بجهود CRO.

مما يعني أن 78٪ من الشركات يمكنها تحسين برامج التحسين الخاصة بها.

ولكن كيف…

ما الذي يقتل معظم برامج تحسين التحويل

تكمن المشكلة في معظم برامج التحسين في أنها غير مصممة لتحقيق نجاح طويل المدى. بدلاً من ذلك ، فإنها تزدهر على أساس اختبار تلو الآخر.

مثل هذه البرامج في الغالب تكون فعالة (أو لا) مثل الاختبار الأخير الذي أجروه.

والشركات التي تديرها تنظر إلى تنفيذ التجارب على أنه الفوز. إن وجهة نظرهم قصيرة النظر تمنعهم من تطوير البنية التحتية لدعم برنامج اختبار جودة متسق.

في حين أنه من الصحيح أن التنفيذ الجيد أمر لا بد منه لأي تجربة ، إلا أنه حتى التجربة السيئة يمكن تنفيذها بشكل جيد حقًا.

لكن لا أحد يفوز عندما يحدث هذا.

التركيز فقط على التنفيذ وعدم إنفاق الوقت والجهد الكافيين على خطوات مثل التفكير والفرضية والتوثيق / التعلم - التي تحدد في الواقع جودة التجارب - عادة ما ينتج عنها نجاح قصير المدى فقط ، هذا على كل حال.

لذلك دعونا نرى كيف يمكنك زيادة سرعة الاختبار وتشغيل برنامج تحسين جيد. إذا كنت تقوم بتشغيل واحدة بالفعل ، فيمكنك استخدام هذه النصائح لتحسين معدل الفوز والأداء العام للبرنامج.

هنا يذهب.

كيفية توليد المزيد من الأفكار للاختبار

لإجراء 4 اختبارات (على الأقل) كل شهر ، تحتاج إلى خط أنابيب مليء باختبار الأفكار. بدون "بنك الأفكار" ، لا يمكنك دعم سرعة اختبار جيدة ومتسقة.

على الرغم من ذلك ، في معظم برامج CRO ، يتم التخطيط للاختبارات عندما يكون لدى شخص ما في الفريق اختبار CRO من نوع ما.

من الناحية المثالية ، يجب أن يكون لديك تدفق مستمر لأفكار اختبار الجودة في برنامج التجربة الخاص بك. يمكن أن تأتي أفكار الاختبار هذه من:

• البحث في تلال البيانات التي تولدها أدوات CRO الخاصة بك. أفضل طريقة لاكتشاف أفكار الاختبار هي البحث في بياناتك. تعد حلول التحليلات الخاصة بك مثل Google Analytics و Kissmetrics و Mixpanel وما إلى ذلك مصادر ممتازة للعثور على الصفحات التي تفقد فيها معظم الأشخاص أو الصفحات التي لديها معدلات مشاركة منخفضة. تعرض لك أدوات مثل Hotjar و Clicktale و Decibel ما يفعله المستخدمون على موقع الويب الخاص بك ويمكن أن تساعد في تحديد نقاط التحويل الحقيقية الخاصة بك. ثم هناك حلول مثل UserTesting و UsabilityHub و Usabilla من بين حلول أخرى تتيح لك جمع أكوام من التعليقات النوعية التي يمكن أن تترجم إلى بعض الفرص الحاسمة للاختبار. في حين أنه من الصعب مراجعة العديد من مستودعات البيانات ، فهذه هي الأماكن التي تأتي منها أفكار الاختبار الحقيقية الفائزة.

• إجراء تدقيق CRO يدوي. يكشف تدقيق موقع الويب الخاص بك من أجل CRO عن بعض ثغرات التحسين الأكثر قيمة للاختبار. يجبرك إجراء تدقيق CRO على النظر بشكل منهجي في كل جانب من جوانب موقع الويب الخاص بك (وما بعده) ومعرفة أين يمكن أن تخسر المال.

• استخدام تقييمات مثل Stuck Score لاكتشاف "حواجز التحويل" على موقع الويب الخاص بك. يمكنك أيضًا استخدام تقييمات مثل Stuck Score التي تكشف عن مشكلات التحويل على موقع الويب الخاص بك وتقدم أفكارًا ممتازة للاختبار. هذه الأدوات ذكية ويمكنها تحديد فرص الاختبار بدقة عبر موقع الويب بالكامل.

بمجرد أن تبدأ في الاستفادة من هذه المصادر ، يجب أن تكون قادرًا على توليد تدفق متسق من الأفكار.

لكن توليد أفكار اختبار الجودة هو مجرد جانب واحد من هذه المشكلة. والآخر هو الافتقار إلى التواصل والتعاون بشأن الأفكار قيد الدراسة. قد يبدو هذا تافهاً (لأنك ، بعد كل شيء ، تحتاج فقط إلى البيانات ، أليس كذلك؟) ، لكن هذه القضايا تؤثر بعمق على شعبك ويمكن أن تحرف ثقافة التجريب لديك.

على سبيل المثال ، خذ 41 درجة من درجات اللون الأزرق الشهيرة التي جربتها Google. لا تزال تجربة Google - القائمة على البيانات كما كانت - موضع انتقاد لاتباعها نهجًا بقيادة مهندس. إليكم ما شعر به دوغلاس بومان ، الذي عمل كمصمم داخلي لشركة Google ، حول كيفية تعامل Google مع تجربتها: " نعم ، صحيح أن فريقًا في Google لم يتمكن من الاختيار بين لونين أزرقين ، لذا فهم يختبرون 41 درجة بين كل لون أزرق لمعرفة أيهما يعمل بشكل أفضل. لقد دار نقاش مؤخرًا حول ما إذا كان يجب أن تكون الحدود بعرض 3 أو 4 أو 5 بكسل ، وطُلب مني إثبات حالتي. لا يمكنني العمل في بيئة كهذه. لقد سئمت من مناقشة قرارات التصميم الضئيلة هذه ".

بدون مشاركة الأفكار التي تفكر فيها وإشراك فريقك ، لا يمكنك بناء ثقافة شاملة للتجريب يرغب الجميع في أن يكونوا جزءًا منها.

باستخدام أداة CRO مثل Compass (من برنامج التحويل Suite) ، يمكنك بسهولة تسهيل مثل هذه الأفكار التعاونية المدعومة بالبيانات. تتيح لك Compass الخروج بأفكار اختبار مدعومة بالبيانات من خلال الجمع بين مصادر البيانات المختلفة وتقترح أيضًا أفكارًا للاختبار بناءً على رؤى من Stuck Score. تتيح لك Compass دعوة أعضاء فريقك وإشراكهم بخيارات للتعليق والمزيد.

تشكيل الفرضيات المدعومة بالبيانات وتحديد الأولويات التي تركز على الليزر

بمجرد أن تكون لديك أفكار اختبارية ، ستجد أن القليل منها واضح تمامًا. على سبيل المثال ، إذا تلقيت بعض تعليقات المستخدمين بأن المحتوى الخاص بك غير قابل للقراءة (والديموغرافية المستهدفة هي ، على سبيل المثال ، الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن أربعين عامًا) ، فربما يمكنك تنفيذ فكرة زيادة حجم الخط أو تغيير لونه بشكل صحيح بعيد. بعد كل شيء ، إنه إصلاح مدته دقيقة واحدة مع تغيير صغير في رمز CSS.

قد تبدو بعض أفكارك واعدة وجديرة بالاختبار تمامًا ، لكنك ما زلت بحاجة إلى البحث عن نقاط بيانات "كافية" لدعمها [المزيد حول هذا في غضون دقيقة ...].

وبعض الأفكار التي قد يتعين عليك تجاهلها لأنها ستكون غامضة ولن يكون لديك طريقة للتحقق منها. على سبيل المثال ، إذا أظهر تدقيق CRO أن لديك درجة NPS منخفضة ، ووجدت أن هذا هو سبب التحويلات الضعيفة ، فلا يمكنك استخدام تجربة بسيطة لإصلاحها.

من بينها ، الأفكار التي يمكن أن تترجم في الواقع إلى فرضيات قوية هي فرص اختبار حقيقية.

لكنك بحاجة إلى الكثير من البيانات لدعم كل فرضية تقوم بها. لذلك ، على سبيل المثال ، إذا افترضت أن تحسين تجربة الصفحة المقصودة للجوال سيؤدي إلى تحويلات أعلى ، فستحتاج إلى مجموعة من نقاط البيانات لدعمها. في هذه الحالة ، إليك بعض البيانات التي يمكنك استخدامها:

1. تحويلات منخفضة للهاتف المحمول - بيانات عبر حل تحليل بيانات الإنترنت الخاص بك مثل Google Analytics.
2. انخفاض غير عادي لحركة مرور الهاتف المحمول - مرة أخرى ، البيانات عبر حل تحليلات الويب الخاص بك مثل Google Analytics.
3. ردود فعل سيئة من العملاء - البيانات عبر حل اختبار المستخدم الخاص بك.

كما ترى ، فإن البيانات اللازمة لتشكيل هذه الفرضية متوازنة تمامًا لأنك مدخلات من مصادر بيانات متعددة. أيضًا ، لديك بيانات كمية ونوعية. من الناحية المثالية ، يجب أن تجد مثل هذه البيانات المتوازنة لدعم جميع أفكارك "الجديرة بالاختبار".

لكنك لم تنته بعد.

لأنه بعد أن تكون جاهزًا بكل فرضياتك الجيدة ، فأنت بحاجة إلى طريقة لتسجيلها أو ترتيبها حسب الأولوية. القيام بذلك يخبرك بالفرضية التي يجب تجربتها أولاً - أو على الإطلاق. تلميح: "دعونا نختبر تصميم موقع جديد !!! سوف تزيد مبيعاتنا. " عادة ما تكون فرضية سيئة للغاية.

تدخل العديد من العوامل في تحديد مدى عملية اختبار الفرضية. يجب النظر هنا في وقت التنفيذ وصعوبة تنفيذه والتأثير المحتمل الذي يمكن أن تحدثه على التحويلات.

لكن معظم الشركات تفتقر إلى نموذج تحديد الأولويات لهذا الغرض. ينتج عن هذا غالبًا إطلاق اختبار طموح مثل ، على سبيل المثال ، إصلاح كبير في التصميم يستخدم قيمة الشهر بأكمله من عرض النطاق الترددي CRO. مما يعني أنه لا يمكنك التخطيط أو إجراء اختبارات بعد الآن ، على الأقل خلال الشهر. أسوأ جزء هو أنه حتى هذه الاختبارات الطموحة لا تضمن أي نتائج مهمة.

لتجنب ذلك ، يمكنك استخدام إطار عمل تحديد أولويات PXL من CXL. يجبرك هذا الإطار على التفكير بمستوى دقيق للغاية مثل فهم التغيير (التغييرات) المقترحة بشكل أفضل ، وتقييم كيفية معالجته للمشكلات المكتشفة أثناء البحث ، وتأثيره المحتمل ، وجهود التنفيذ.

يمكنك أيضًا التحقق من إطار PIE و ICE Score لتحديد أولويات فرضياتك.

هناك طريقة أكثر ذكاءً لتحديد أولويات فرضياتك وهي استخدام أداة CRO التي يمكن أن تخبرك كيف يمكن أن تستهلك التجربة الكثير من الموارد والوقت. على سبيل المثال ، تمنحك البوصلة تقديرات جيدة لجميع فرضياتك.

تعلم من اختبارات A / B الخاصة بك

يمكن أن تكون الاختبارات غير حاسمة.

بالنسبة لمعظم برامج تحسين معدل التحويل ، تحصل على 20٪ منخفضة من الاختبارات تصل إلى دلالة إحصائية.

وبالتالي ، يجب أن تعود جميع عمليات التعلم إلى مزيج الاختبار وأن يتم استخدامها للتوصل إلى أفكار وفرضيات أفضل وأكثر دقة.

ليس ذلك فحسب ، يمكن أن تكون التجارب الفائزة أيضًا خاسرة في الواقع ، عندما تفوز النسخة المنافسة ولكن تربح الإيرادات.

بالإضافة إلى ذلك ، إذا كانت الفرضية قوية حقًا ومدعومة بالبيانات ، فمن الشائع إنشاء حوالي 3-4 تجارب متابعة لها (حتى لو فازت التجربة الأولية!).

مما يعني أن مجرد تفسير نتائج تجربتك وتسجيلها لا يكفي. للتخطيط للاختبار التكراري الهادف ، تحتاج إلى توثيق عملية التجربة بأكملها في كل مرة تقوم فيها بتشغيل واحد.

من خلال توثيق ملاحظاته وتعلمه ، كان LinkedIn قادرًا على متابعة تجربة فاشلة ، والتي كانت في الواقع فائزة في الميزة الرئيسية التي يتم اختبارها. ها هي السبق الصحفي الكامل:

في عام 2013 ، بدأ LinkedIn Search تجربة رئيسية حيث أصدر وظيفة البحث الموحد التي تمت ترقيتها. بشكل أساسي ، أصبح LinkedIn Search "ذكيًا بدرجة كافية" لمعرفة هدف الاستعلام تلقائيًا دون الحاجة إلى المؤهلات مثل "الأشخاص" أو "الوظائف" أو "الشركات". تم تجديد الصفحة المقصودة للبحث بالكامل لهذا الإصدار - تم إعادة تصميم كل شيء مباشرة من شريط التنقل إلى الأزرار والمقتطفات ، لذلك رأى المستخدمون العديد والعديد من التغييرات.

لكن التجربة فشلت وتفاجأ موقع LinkedIn برؤية خزان المقاييس الرئيسي.

قرر الفريق الآن العودة إلى التصميم الأصلي عن طريق التراجع عن تغيير واحد في كل مرة ، حتى يتمكن من تحديد التغيير الذي لم ينجح بشكل جيد لدى المستخدمين. خلال هذا التراجع الذي يستغرق وقتًا طويلاً ، اكتشف LinkedIn أنه لم يكن البحث الموحد الذي لم يعجبه الأشخاص ، ولكنه كان عبارة عن مجموعة من العديد من التغييرات الصغيرة التي أدت إلى انخفاض النقرات والإيرادات. بمجرد قيام LinkedIn بإصلاحها ، أظهر البحث الموحد أن لديه تجربة مستخدم إيجابية وتم إصداره للجميع.

لذا ، سواء كان اختبار A / B بسيطًا أو اختبارًا معقدًا متعدد المتغيرات ، يجب توثيق أي تجربة تبدأها بالتفصيل. كما يجب توثيق ما تعلموه. من خلال القيام بذلك ، يمكنك التأكد من أن تجاربك المستقبلية (أو المتابعة) أفضل بالفعل من تجاربك السابقة.

باستخدام أداة CRO مثل Convert Compass ، يمكنك بناء قاعدة معرفية لأفكارك وملاحظاتك وفرضياتك ودروسك حتى يتمكن فريقك بأكمله من التعلم والنمو معًا. ليس ذلك فحسب ، بل يمكن لـ Compass استخدام ما تعلمته لاقتراح الفرضية التي يمكنك تجربتها بعد ذلك.

قم بتغليفه…

من خلال تحسين أجزاء التفكير والافتراض والتعلم في برنامج CRO الخاص بك ، يمكنك تحسين جودة تجاربك بشكل كبير. ومن خلال التعاون والتفاعل مع جميع الأشخاص لديك بشأن هذه ، يمكنك بناء وتعزيز ثقافة التجربة الشاملة.

قد تجد صعوبة في جمع كل بياناتك معًا عند التفكير أو تعاني من غمر البيانات عند الافتراض (وتحديد الأولويات) ، أو حتى صعوبة في توثيق أو استخدام ما تعلمته في تجارب المتابعة ، ولكن هذه هي الأشياء التي ستساعدك على زيادة الاختبار السرعة ووضع الأساس لنجاح CRO على المدى الطويل.

إذا كنت تفضل استخدام أداة CRO التي تقوم بكل هذا الرفع الثقيل نيابة عنك ، فقم بالتسجيل أدناه.

تساعدك البوصلة في التفكير المدعوم بالبيانات (من خلال تجميع جميع البيانات من مستودعات البيانات المختلفة الخاصة بك ومع المدخلات من Stuck Score التي تقترح أفكارًا لتجربتها أولاً) ، وتحديد الأولويات الهادف (من خلال إخبارك بمدى صعوبة أو سهولة أو تأثير التجربة ) ، وتوثيق ما تعلمته (من خلال الجمع بين كل أفكارك وأبحاث البيانات والملاحظات والنتائج والمعرفة والمزيد في مكان واحد!).