دليل رواد الأعمال لاختبار A / B في متاجر Shopify (+ 9 Shopify يشارك رواد الأعمال قصص اختبار A / B مع النتائج)

لقد سمعت عن اختبار A / B من خلال شجرة العنب.

ربما ذكرها منافسك عرضًا في بودكاست أو يعتقد فريق التسويق أنها فكرة رائعة. أو وكالة النمو التي تجري محادثات معها تريد إجراء اختبارات A / B.

إن تنمية الأعمال التجارية ليس بالأمر السهل. هل تعلم أن. بعد أن وصلت إلى هذا الحد ، لابد أنه كانت هناك عدة مناسبات كافحت فيها لفهم ما إذا كان قرار العمل هو القرار الصحيح.

ألن يكون لطيفًا إذا كان لديك طريقة لمعرفة ما تعتقد أنه سيريده ، بدلاً من المخاطرة بما تعتقد أن جمهورك يريده؟

هذا ما يفعله اختبار أ / ب.

من المؤكد أن فوائد اختبار A / B تتجاوز اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات ، ولكنها في جوهرها هي الصلصة السرية لإطلاق العنان للنمو على نطاق واسع.

لذا ، سواء كنت تحاول DIY أو الاستعانة بمصادر خارجية لاحتياجاتك ، فإليك كل شيء يجب أن تعرفه Shopify رجل أعمال مثلك حول اختبار A / B.

ما هو اختبار التجارة الإلكترونية أ / ب؟

اختبار A / B هو عملية يمكنك من خلالها فهم ما يبحث عنه جمهورك قبل أن يصبحوا عملاء.

عادةً ما يتم التفكير في اختبارات A / B من حيث إجراء تعديلات طفيفة مثل تغيير لون زر الحث على اتخاذ إجراء (CTA) أو إضافة عنوان رئيسي جديد ولكنه أعمق من ذلك.

يتيح لك تحديد النسخة والتصميم والوظيفة (UX) التي يتردد صداها مع زوارك عن طريق وضع نسخة واحدة من صفحتك أو عنصرك على صفحة مع اختلاف لمعرفة ما يصلح.

وقد بدأنا للتو!

يمكنك أخذ مفهوم اختبار A / B وتطبيقه على كل قناة تستخدمها وتفاعلك مع جمهورك.

ولكن من المهم أن نفهم أن اختبار A / B للتجارة الإلكترونية يختلف مقارنة بالقطاعات الأخرى مثل B2B SaaS.

1. الوقت لتحقيق الإيرادات أقصر
   
   يمكن أن يكشف اختبار A / B عن التأثير على الإيرادات بشكل أسرع بكثير من B2B التقليدي. في B2B ، تكون الصفقات متعددة الخيوط ، ولها العديد من صناع القرار الذين يجعلون دورات المبيعات تمتد لأشهر إن لم تكن أرباع السنة.
   
   على الرغم من أنه يجب عليك استخدام اختبار A / B بشكل مثالي للبحث وتخفيف المخاطر وليس فقط زيادة الإيرادات ، فإن شريان الحياة لأي عمل تجاري هو الإيرادات ، لذلك هناك سبب وجيه لإدخال اختبار A / B في مزيج النمو.
2. عمليات تسجيل الخروج معقدة (لذلك هناك مساحة أكبر للاختبار)
   
   في حين أن مسارات الشراء في التجارة الإلكترونية ليست معقدة مثل B2B ، فإن عملية الخروج ليست أحادية البعد.
   
   يوضح روبن دي بوير ، مؤلف كتاب "علم نفس الشراء" ، أن الدفع حرفيًا يؤذي. في دراسة أجريت عام 2007 للتحقيق في كيفية تقييم الناس لعوامل اتخاذ قرارات الشراء ، عُرض على المشاركين صورًا للمنتج ثم السعر. تم تحليل أدمغتهم بواسطة أجهزة الرنين المغناطيسي الوظيفي لمعرفة المسارات العصبية التي ستضيء.
   
   كما هو متوقع ، أضاءت رؤية صور المنتج مركز المكافأة في دماغهم.
   
   لكن الثمن؟ أضاء جزء الدماغ المرتبط بالألم الجسدي والاجتماعي مثل شجرة عيد الميلاد مما يساعد الباحثين على استنتاج أن المقايضة بين المكسب والألم يجب أن تكون منطقية للمستهلكين لفتح محافظهم.
   
   هذا لا يعني أنه يتعين عليك خفض أسعارك لأن التسعير يشير أيضًا إلى جودة المنتج. يمكنك تجربة خط أصغر ، أو تقديم الدفع المسبق ، أو إظهار الخصومات بخط أكبر ، أو تجنب لغة المال في نسختك.
   
   لذا فإن تقليل آلام الشراء يعني أنه يجب عليك فهم مزيج الدوافع والرغبات والإحباطات البشرية وهو أمر مستحيل بدون اختبار A / B. يمكنك اختبار الرسائل أو عناصر واجهة المستخدم أو إجراء إصلاح شامل لعملية السداد — كل ذلك في الوقت الفعلي.

   في بعض الحالات ، قد لا تتمكن من إجراء تغييرات شاملة على سلة التسوق وتدفق الخروج بسبب القيود التي تفرضها منصة التجارة الإلكترونية الخاصة بك ولكن هذا ليس سببًا للتخلي عن الاختبارات الطموحة. يمكنك دائمًا اختبار التغييرات الأصغر التي تمنحك إحساسًا بالتعديلات الأكبر المحتملة التي يمكن أن تحدث.

   يوصي جوني لونجدين ، مدير التحويل في JourneyMore ، بطرح سؤال واحد على نفسك:
   
   ما هو أصغر / أبسط شيء يمكننا اختباره للبدء في إثبات ذلك والتعرف عليه؟
   
   لا تقع في فخ "سأختبر التغييرات الصغيرة فقط" أو إذا أجريت تغييرات أكبر ، "فقد تم إغراق الأموال بالفعل ، لذلك لن نختبرها".
3. مراجعة التعدين يمكن أن تتحول إلى علم
   
   يعد بحث التحويل القائم على البيانات النوعية عنصرًا أساسيًا في أي نوع من اختبارات A / B ، ولكن في التجارة الإلكترونية ، يمكن تحويل البيانات النوعية مثل التنقيب عن المراجعة إلى علم يساعدك على فهم:
   
   
   • المنتج المراد تسليط الضوء عليه
   • الفوائد التي يمكنك اختبارها في نسختك
   • كيف ينظر العملاء إلى المنافسين
   • نسخ الزوايا لقصص المنتج
   • نقاط الألم التي تناولتها
   • نقاط الألم التي لم تتم معالجتها والتي تتسبب في هجر عربة التسوق ، يوصي Lorenzo Carreri ، مستشار CRO & Experimentation ، بالتفكير مثل المحقق. تمامًا مثلما يتعين على المحقق الكشف عن القصة وراء الجريمة ، يمكنك استخدام المراجعات لكشف النقاب عن الكثير من القصص.
     

     لقد اتخذ الأشخاص بالفعل قرارًا بشأن الشراء ، والآن دون أن نخطئهم في استطلاع رأي الخروج أو عنصر واجهة مستخدم ، فإنهم في الواقع يشاركون تجربتهم بشكل عضوي.

     في الواقع ، يكشف تحليل نبض كاريري للصناعات المختلفة عن موضوع مشترك - لا يميل الأشخاص إلى مشاركة الأفكار حول تجربتهم في الموقع. لذلك لا يهم السؤال الذي تطرحه أو كيف تطرحه.
     
     ولكن مع تعدين المراجعة ، خاصة في أمازون ، يميل الناس إلى مشاركة أفكارهم. كلما جمعت المزيد من الأفكار ، زادت أهمية بياناتك ، مما يساعدك على تكوين فرضية أفضل للاختبار.
4. لا ندرة في حركة المرور للتجارة الإلكترونية
   
   تتمثل إحدى العقبات الكبيرة في اختبار A / B في عدم وجود عدد كافٍ من الزيارات مما يعني أنه يمكن أن تكون النتائج متحيزة.
   
   لكن هذه ليست مشكلة لمتاجر التجارة الإلكترونية. يحصل متجر Shopify المكون من 7 أرقام بسهولة على مئات الآلاف من الزوار ، ولكن من المحتمل أن تحصل سلسلة D B2B على ربع هذه الحركة.

لماذا يجب Shopify رواد الأعمال (بجدية) النظر في اختبار A / B؟

التجارة الإلكترونية جاهزة لاختبار أ / ب. تعد إمكانية رؤية النتائج بسرعة مع مجموعة كبيرة من الزوار ومساحة كبيرة للعب بها سببًا كافيًا لتبني ثقافة اختبار A / B.

لكن ربما لم تصل بعد. تؤدي الزيادة في حركة المرور الخاصة بك الآن إلى زيادة الإيرادات.

السؤال هو ، إلى متى يمكنك الاستمرار في ذلك؟

المزيد من حركة المرور ≠ المزيد من الإيرادات أكثر من نقطة. يتطلب هذا المسار إنفاق المزيد على الإعلانات مع تناول هوامش ربحك مع الخصومات في نفس الوقت.

وعندما تنظر إلى عمالقة التجارة الإلكترونية مثل Amazon أو eBay أو Etsy ، ستلاحظ أن لديهم اختبار A / B مخبوزًا في حمضهم النووي. هذا هو سبب ازدهارهم. ناهيك عن أنه الخيط المشترك الذي تشترك فيه جميع متاجر Shopify الناجحة.

من السهل فهم سبب دفع اختبار A / B للنمو. انظر إلى مدى دقة الاختبارات التي تجريها أمازون:

ولكن عندما يتعلق الأمر بذلك ، فإن اختبار A / B ليس مجرد وسيلة للبقاء في المنافسة - إنه قرار عمل جيد.

لماذا ا؟ لأن استراتيجياتك الحالية ربما لا تعمل لصالحك.

1. ينخفض ​​عائد النفقات الإعلانية لديك بفضل نظام التشغيل iOS 14
   من المحتمل أنك تنفق أموالًا أكثر من ذي قبل في محاولة الحصول على مقل العيون على منتجك ، لكن عالم ما بعد ATT قد أفسد الطريقة التي تعمل بها التحويلات القائمة على البكسل. وإعادة توجيه الجماهير المتشابهة؟ لم تعد فعالة بعد الآن. إذا حصلت على بعض التحويلات ، فكن مستعدًا للتعامل مع التناقضات بين مدير الإعلانات وخلفية Shopify الخلفية.

2. معدلات فتح الخاص بك منحرفة
   لم تعد أرقام البريد الإلكتروني دقيقة. تأكدت حماية خصوصية البريد (MPP) من ذلك. وقد تحتوي قوائمك القائمة على المشاركة على استهداف مشكوك فيه وتحويلات أقل.

3. معادلتك تفتقد الاحتفاظ
   مطاردة حركة المرور الباردة خطوة تجارية سيئة. 40٪ من إيراداتك تأتي من العملاء المخلصين. تجذب الزيارات المشترين إلى مسار التحويل الخاص بك ولكن الاحتفاظ يزيد من القيمة الدائمة (LTV) لهؤلاء المشترين.

4. تمتص إسناد التسويق الخاص بك
   لا يمكن أن توفر لك الأدوات أي بيانات قابلة للاستخدام ولا يمكن لفريقك أن ينسب الإيرادات إلى تغييرات معينة. لا يمكنك الضغط على جميع الأزرار على أمل أن ترى النمو. تحتاج إلى الحصول على أعمال محددة أو بناء 8 أرقام أمر غير وارد.

يقلب اختبار A / B قواعد اللعبة القديمة رأسًا على عقب ويمنحك الفرصة لاستخدام نهج صالح علميًا وقابل للتكرار وموثوقًا ومربحًا.

إليك سبب وقوف OLIPOP ، شركة بديلة للصودا DTC ، إلى جانب اختبار A / B:

يعمل اختبار A / B على تحسين التفاعل مع المحتوى ، وتقليل معدلات الارتداد ، وزيادة معدل التحويل ، وتقليل المخاطر ، كل ذلك مع توفير بيانات يسهل تحليلها. من خلال إجراء اختبار A / B ، يمكنك معرفة المحتوى الذي يلقى صدى لدى جمهورك المستهدف. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه البيانات للتأثير على إستراتيجيتك التسويقية. تساعدك هذه الاختبارات أيضًا في تحديد البيانات غير ذات الصلة والمناطق التي يواجه فيها المستخدمون صعوبات على موقع الويب الخاص بك ، وبالتالي تقليل معدل الارتداد بمجرد إجراء التغييرات اللازمة.

بمجرد أن تتمكن من تحديد الشكل الذي يحسن تجربة العملاء الخاصة بك ، ستلاحظ ارتفاعًا طفيفًا في الوقت الذي يقضيه المستخدمون على موقعك ، مما يؤدي إلى معدل تحويل أعلى. أخيرًا ، يقلل اختبار A / B من المخاطر لأنك تتخذ قرارات تستند إلى بيانات دقيقة بدلاً من التخمينات المستنيرة. يسمح لك بإجراء الحد الأدنى من التغييرات دون المساومة على موقع الويب الخاص بك بالكامل. سيزيد عائد الاستثمار الخاص بك مع اختبار A / B.

ستيفن فيجيلانت ، رئيس تطوير الأعمال الجديدة في OLIPOP

قم بإجراء تغييرات صغيرة (أو كبيرة) بسهولة

التحسين ، علم جعل الأشياء أفضل ، سهل مع اختبار أ / ب. يمكنك إدخال تغييرات للعثور على الإصدار الذي يخلق تجربة شراء أفضل ويحول بعضًا من حركة PPC الخاصة بك.

تقليل تكلفة الفشل

تكون تكلفة الفشل في بعض الأحيان باهظة للغاية ولا غرابة في إعاقة الابتكار. ولكن مع اختبار A / B ، يمكنك اختبار أفكارك في بيئة مضبوطة دون الحاجة إلى إنشاء أو تنفيذ أي شيء.

نظرة خاطفة على المستقبل

لا شيء يمكن أن يضمن النجاح. ليس غريزتك الداخلية ، أو اقتراحات الوكالة ، أو حتى أبحاث المنافسين القوية. ولكن إذا كنت ترغب في اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات ، فإن اختبار A / B هو صديقك. لا يتم اختيار أفضل الإصدارات في الاختبار بناءً على الصلاحية الإحصائية التي تسمح لك بالحصول على لمحة عن عائداتك المحتملة.

اترك مساحة صغيرة لسوء التفسير

يسمح لك اختبار A / B بالاستماع حقًا إلى جمهورك من خلال جمع بيانات التغييرات على معدل التحويل ، والتخلي عن عربة التسوق ، ومتوسط ​​قيمة الطلب (AOV) ، والإيرادات ، والأرباح.
بدلاً من التخمين لتأثيرات تغييراتك ، تكون النتائج شفافة ولا تترك مجالًا لسوء التفسير.

مشاكل متعلقة باختبار A / B على Shopify (+ حلول)

أثناء تفكيرك في جعل اختبار A / B مركزيًا لاستراتيجيتك ، من المهم معالجة المشكلات المحتملة التي قد تواجهها عند إجراء اختبارات A / B على Shopify.

المشكلة رقم 1: Shopify's anti-clickjacking يمكن أن يتداخل مع QA المحمول الخاص بك

Clickjacking يخدع المستخدمين للنقر على محتوى فعال على موقع شرك. لمنع حدوث ذلك ، Shopify يستخدم تقنية مكافحة النقر فوق الاختراق. لكنه يعيق أدوات اختبار A / B من الأداء على النحو الأمثل.

المشكلة رقم 2: الاختبار ليس مشكلة ، ولكن التنفيذ كذلك

إن تنفيذ نتائج الاختبار ليس شيئًا يمكن أن يفعله تطبيق أو مكون إضافي - فهو يتطلب التخصيص. حتى إذا وجدت مكونات إضافية تعمل من أجلك ، فإن الكثير منها يمكن أن يبطئ موقعك مما يؤدي إلى إبطال المكاسب المحتملة بشكل فعال.

المشكلة رقم 3: لديك متجر قياسي Shopify يحد من ما يمكنك اختباره

لا تستطيع متاجر Standard Shopify الوصول إلى معظم ميزات Shopify Plus مما يعني أنه لا يمكنك إجراء اختبارات مثل تقسيم اختبار السمات. تؤدي الاختبارات الأقل تعقيدًا إلى تأثير أقل على أرباحك.

دليل سريع لأساسيات اختبار أ / ب

الآن بعد أن قمت بلف عقلك حول اختبار A / B ، فقد حان الوقت للدخول في التفاصيل الجوهرية.

توقف للحظة وأجب بنعم أو لا على هذه الأسئلة قبل التمرير لأسفل لرؤية الإجابة.

• اختبار A / B هو نفس اختبار الانقسام
• يختلف اختبار A / B والاختبار متعدد المتغيرات
• يمكنك فقط إجراء تعديلات طفيفة باستخدام اختبار A / B
• لست بحاجة إلى تعلم الإحصائيات لإجراء اختبارات A / B
• لا يمكنك إجراء اختبارات A / B على قنوات أخرى
• يجب عليك إيقاف اختبارات A / B بمجرد رؤية النتائج

اختبار A / B مقابل اختبار الانقسام

باستخدام اختبار A / B ، يمكنك اختبار عنصر واحد أو أكثر على الصفحة. تقوم بشكل أساسي بإنشاء نسخة مماثلة من الصفحة الأصلية لمعرفة التأثير على معدل التحويل.

يختلف اختبار URL المقسم عن اختبار A / B. يتم تقسيم حركة المرور في المنتصف وإرسالها إلى نسختين مختلفتين تمامًا لمعرفة صفحة الويب التي تساعدك على تحقيق أهدافك المحددة.

متى يتم تشغيل الاختبارات المنقسمة مقابل اختبارات A / B: اختبار السمات

من الأمثلة الرائعة على وقت اختيار اختبار الانقسام على اختبار A / B عندما تريد اختبار سمات Shopify. يمكن أن يؤثر المظهر الخاص بك على CX والإيرادات في النهاية ، لذلك من الضروري أن تختبره باستخدام أداة مثل خيار تحويل عنوان URL المقسم.

يستخدم التحويل الاستدلال المتكرر لفهم أي موضوع يتفوق على الآخر. نوصي بإجراء هذا النوع من الاختبار لمدة أسبوعين على الأقل ما لم يكن لديك حركة مرور عالية بشكل غير عادي إلى موقعك.

ملاحظة: يمكنك اختبار السمات فقط إذا كنت من مستخدمي Shopify Plus.

اختبار A / B مقابل اختبار متعدد المتغيرات

في اختبارات A / B ، تقوم بوضع صفحات متطابقة تقريبًا في مواجهة الصفحة الأصلية.

بدلاً من تغيير عنصر واحد في كل مرة ، كما هو الحال في اختبارات A / B ، يعد الاختبار متعدد المتغيرات عملية تختبر فيها تغييرات متعددة في اختبار واحد. الهدف من الاختبار متعدد المتغيرات هو معرفة مجموعة التغييرات التي تؤدي إلى نتائج أفضل.

أمثلة على اختبارات A / B للتشغيل في متاجر Shopify

اسأل الإنترنت عما يجب عليك اختبار أ / ب ، وغالبًا ما يُطلب منك تجربة CTA أو لون زر مختلف أو تغيير العنوان.

ليس هذا غير مهم ، ولكن العالم هو ملعبك ، وأنت تلعب فقط في صندوق الرمل الصغير الخاص بك إذا قمت بتقييد نفسك. التفكير خارج الصندوق أمر حاسم لروح التجربة.

لقد تواصلنا مع 8 من رواد Shopify وطلبنا منهم هذا:

ما هي اختبارات A / B التي أجريتها ، ولماذا اخترت إجراء هذه التجربة ، وما هي النتائج

# 1. عززت قيمة AOV ، انخفضت الطلبات قليلاً

نستخدم Shopify في جميع متاجرنا عبر الإنترنت ونختبر تجميع منتجاتنا أو تجميعها لزيادة AOV. الاختبار عبارة عن عربة بها عمليات بيع ، أو حزم ، مقابل عربة تحتوي على المنتج الأولي فقط. النتائج ليست كاملة بعد ولكن حتى الآن يبدو أن AOV قد زاد بينما انخفض العدد الإجمالي للطلبات بشكل طفيف. سنقوم بتشغيل هذا لبضعة أسابيع أخرى قبل إجراء تحليل كامل ويمكننا اختبار التكوينات الأخرى لمحاولة إنشاء تحسينات في كل من AOV والتحويلات .

سيلفيا كانغ ، ميرا

# 2. تحسين كل عنصر موقع لـ CX

بصفتنا شركة Shopify عملًا ، أجرينا العديد من اختبارات A / B ، لميزات مثل الدردشة المباشرة ، و CTAs ، وصور المنتج ، وموضع البيع ، والصفحات المقصودة ، وقوائم التنقل ، والمزيد. على سبيل المثال ، ساعدنا اختبار A / B في العثور على توازن البيع المتقاطع / البيع الزائد دون إثارة غضب المستهلكين أو زيادة الاحتكاك في تجربتهم .

من خلال العديد من الاختبارات ، اكتشفنا أن جمهورنا يقدر الاقتراحات وثيقة الصلة مباشرةً على صفحات المنتج بدلاً من تقديمها أثناء الخروج ، وبذلك ، قمنا بزيادة متوسط ​​قيمة الشراء. يعد اختبار A / B أمرًا بالغ الأهمية لأنه يتيح لك تحديد الميزات الأفضل أداءً بدقة وتقديم أعلى عوائد دون إضاعة الوقت والطاقة في تنفيذ أي عناصر ليست مثالية. توفر لك هذه الاختبارات بيانات دقيقة فيما يتعلق بخيارات التصميم التي تناسب جمهورك بشكل أفضل ، وتجربة مستخدم أقوى هي كيفية تحقيق الشركات للنمو وطول العمر .

ستيفن لايت ، مرتبة نولا

# 3. تم استخدام إعادة تشغيل الجلسة لتضمين مقاطع فيديو للحصول على نتائج أفضل

من أهم الجوانب التي يمكن أن تؤدي إلى تحويل أو توقفه هو مدى سهولة تنقل المستخدم في متجرك وإجراء عملية شراء. من خلال اختبار A / B على عمليات إعادة الجلسة ، تمكنا من معرفة كيفية تنقل المستخدمين الحقيقيين الذين لديهم نية للشراء عبر متجرنا ، وأين كانت المشكلة ، وما الذي أحبطهم ، وما جعلهم يتوقفون أثناء العملية ويمنعهم من الشراء. لقد أدركنا أن القوائم التي تضمنت فيديو للعملية أسفرت عن نتائج أفضل وصور ذات جودة رديئة أو عدم عرض عدة صور أدت إلى التردد.

مايكل نيميروف ، Rush Order Tees

# 4. زيادة التحويلات بنسبة 2٪ مع تغييرات التصميم

في اختبار A / B هذا ، أردت أن أرى كيف يمكن أن يؤثر التصميم الجديد على معدل التحويل لمتجر Shopify الخاص بي. كان الموقع الأصلي يعمل لمدة ستة أشهر وكان يتم تحويله بنسبة 3٪ لذا بدا أن الوقت قد حان لتجربة شيء مختلف. تضمن تغيير التصميم الذي أجريته نقل توصيات المنتج إلى الجزء السفلي غير المرئي من الأجهزة المحمولة بدلاً من أن تتماشى مع المنتجات بالإضافة إلى إزالة اللافتات من أعلى التنقل حيث لم يتم النقر فوقها على أي حال. أدى هذا إلى زيادة فورية في التحويلات بنسبة 2٪.

جار كوزنيكوف ، مركز تليين المياه

# 5. تمت زيادة النقرات النسبية بنسبة 14٪ عن طريق تغيير لون زر الحث على الشراء

على الرغم من أننا أجرينا العديد من اختبارات A / B على مر السنين ، إلا أن أحد أكثر الاختبارات فعالية التي أجريناها كان أيضًا أبسطها: تغيير لون زر CTA الخاص بنا. هذا هو. لقد سمعت من صديق أنه من خلال تبديل لون الأزرار الموجودة على الصفحة ، زاد معدلات استجابته بنسبة 16٪ (بالنسبة إلى عدد النقرات التي كان يحصل عليها سابقًا). هذا جعلني أفكر ، وقررت إجراء اختبار A / B الخاص بنا. في الواقع ، لقد كان في الواقع اختبار A / B / C ، حيث جربنا 3 ألوان مختلفة - اللون الأخضر الأصلي ، بالإضافة إلى اللون البرتقالي والأحمر. النتائج؟ حقق الزر الأحمر معدل استجابة أعلى بنسبة 8٪ ، بينما أعطانا الزر البرتقالي نتائج أفضل بنسبة 14٪ من حيث النقرات النسبية. إنه لأمر مدهش أن تغييرًا بسيطًا مثل صنع زر أخضر برتقالي يمكن أن يكون له هذا التأثير العميق. وبالتالي ، فإن أفضل نصيحتي هي عندما تحاول أن تجعل شخصًا ما يضيف منتجًا إلى عربة التسوق الخاصة به ، لا تكتفي بنسيم لون زر CTA. امنحه بعض التفكير الجاد - والاختبار .

جون روس ، Test Prep Insight

# 6. زيادة CVR و AOV مع إضافة لزجة إلى عربة التسوق و Upsells بعد البيع

اختبار A / B هو سيف ذو حدين. يبدو من الجيد تحسين متجر Shopify الخاص بك وزيادة معدل التحويل. لكن عليك أن تعرف ما يضيفه كل اختبار أ / ب طبقة من التعقيد ويستخدم مواردك. ما يجب اختباره لا يقل أهمية عن كيفية الاختبار .

لقد اختبرت طلبًا مختلفًا لصور المنتج. في كل مرة ، وجدت أن أبسط صورة تحول الأفضل دائمًا. في صفحات المنتج ، يحتاج عميلك إلى فهم ماهية منتجك بالضبط دون الحاجة إلى التفكير.

تعتبر الوظيفة الإضافية اللزجة لعربة التسوق فائزًا معروفًا. كان وجود الزر أيضًا على الشاشة ، في متناول اليد ، بمثابة زيادة سهلة بنسبة 8 ٪ في معدل التحويل (CVR) الخاص بي.

لا تنسى عمليات البيع بعد البيع. كان من السهل زيادة متوسط ​​قيمة طلبي من 24 دولارًا إلى 40 دولارًا. ستندهش من مدى سهولة بيع المزيد للأشخاص الذين يشترون بالفعل .

مات فيلبس ، أخصائي CRO ومؤسس STEEL.

الشعور بالإلهام؟ في ما يلي أكثر من 20 عنصرًا يمكن للمبتدئين في اختبار A / B اللعب بها على موقع التجارة الإلكترونية الخاص بهم:

• تقديم شحن مجاني
• صور البطل مقابل الدوارات
• حجم CTA
• لون الحث على الشراء
• التنسيب CTA
• نسخة CTA
• الصور البشرية مقابل عدم وجود صور
• نسخة العنوان
• حجم الخط
• ارتفاع خط
• التخصيص مقابل لا شيء
• إشعار العودة في المخزون
• أوصاف المنتج تعتمد على الفوائد
• نصيحة الخبراء على صفحة المنتج
• ابراز الخصومات والعروض
• الخروج الفردي مقابل متعدد الصفحات
• الدعم أثناء الخروج
• قوائم تنقل بسيطة
• عرض المنتج السريع
• فيديو المنتج
• Upselling مقابل البيع العابر
• العلامات على معاينة الصور
• محتوى ناتج عن طريق مستخدم

من قائمة العناصر التي يمكنك اختبار أ / ب ، من الواضح أن صفحات المنتج هي أفضل مكان للبدء.

لكن الصفحات الأخرى على موقعك هي أيضًا مرشحة قابلة للتطبيق تمامًا لاختبار A / B.

لنلقِ نظرة على الصفحات التي يمكنك اختبارها ببعض الأمثلة الواقعية من العلامات التجارية:

1. الصفحة الرئيسية
   
   
   • قام Salty Captain بتغيير لون شريط الإعلانات على صفحتهم الرئيسية وحصل على نقرات أكثر بنسبة 234.54٪ وعزز معدل الاسترداد النقدي بنسبة 13.39٪
   • قام Legendary Wall Art بتجربة قسم الأبطال ونسخة CTA وزادت مشاركتهم بنسبة 325.39٪ والإيرادات بنسبة 30.07٪
   • أضافت byBiehl شريط تمرير لعرض منتجاتها المهمة مما أدى إلى زيادة زيارات صفحة الفئات (5.87٪) ، والأرباح لكل مستخدم (3.25٪) و CVR (19.73٪)
2. صفحة الفئة
   
   
   • أضافت Copycat Fragrances نسختها من Instagram's Stories على صفحات الفئات الخاصة بها مما زاد المشاركة بنسبة 4٪ والإيرادات لكل مستخدم بنسبة 18٪
   • قام Iceshaker بتحويل صفحة الفئات الخاصة بهم لتضمين قصة منتجهم التي تتناول الاعتراضات الشائعة وحصلت على زيادة بنسبة 15.95٪ في التحويلات.
   • ركز أوليفر كابيل على تجربة الهاتف المحمول للمستخدم بتعديل التخطيط وتحسين التصميم مما أدى إلى زيادة بنسبة 14.86٪ في حركة المرور وزيادة حركة مرور صفحة الخروج بنسبة 5.49٪
3. صفحة التفقد
   
   
   • أوصى Oflara المتسوقين بعناصر أخرى عندما كانوا يسددون باستخدام الزر "إضافة إلى عربة التسوق" مما أدى إلى تحسن كبير في إجمالي الإيرادات.
   • أزالت العناصر الواعية الاحتكاك من عملية الدفع بعربة مثبتة مما أدى إلى زيادة بنسبة 10٪ في الإيرادات لكل مستخدم وزيادة بنسبة 10٪ في معدل التحويل (CVR).
   • لاحظت Homeware أن المستخدمين اشتروا عنصرًا واحدًا فقط من متجر Shopify الخاص بهم. لذلك قاموا بتبسيط عملية الدفع لإعادة توجيه المستخدمين إلى صفحة الخروج مباشرة مما أدى إلى زيادة بنسبة 47.7٪ في معدل التحويل وزيادة 71.4٪ في الإيرادات لكل زائر على الهاتف المحمول.

نصيحة خبير: ركز على التغييرات الكبيرة

أفضل نصيحة لأصحاب المشاريع الجدد الذين يجرون اختبار A / B لأول مرة هي التركيز على التغييرات الكبيرة. على سبيل المثال ، إعادة تصميم كاملة لصفحة منتج. من غير المحتمل أن تؤدي التغييرات الصغيرة مثل تغيير ألوان الأزرار إلى تحريك الإبرة بطريقة ملحوظة .

من خلال إجراء إعادة تصميم صفحة كاملة وإضافة صور متحركة لشرح المنتج إلى صفحات منتجاتنا ، تمكنا من زيادة معدل التحويل بنسبة 40٪ .

Philip Pages ، مؤسس موقع PostPurchaseSurvey.com ومتوسط ​​التجارة الإلكترونية من 7 أرقام Shopify العلامة التجارية.

مفاهيم الإحصائيات لتكون على دراية عند إجراء اختبارات A / B

على الرغم من استخدام اختبار A / B لمقارنة نسختين من موقع الويب الخاص بك ، إلا أن النظر إلى الأرقام فقط ليس مفيدًا لأن ذلك لا يأخذ في الاعتبار الأهمية الإحصائية للبيانات. سينتهي بك الأمر إلى إساءة تفسير النتائج والإضرار بمبيعاتك.

لذا ، سواء كان فريقك الداخلي يعمل على تنفيذ المشروع أو كنت تستأجر وكالة CRO ، فمن المهم أن تتعرف على مفاهيم إحصائية اختبار A / B التي ستسمع عنها كثيرًا.

العينة والسكان

يعتبر جميع الزوار الذين يصلون إلى موقعك من السكان بينما العينة هي عدد الزوار الذين يشاركون في اختبار A / B.

يعني والوسيط والوضع

يعني = متوسط

الوسيط = القيمة في المنتصف

الوضع = القيمة المتكررة

التباين والانحراف المعياري

التباين هو متوسط ​​تقلب البيانات. كلما زاد التباين ، قلت دقة المتوسط ​​كمتنبئ لنقطة بيانات فردية.

الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتباين ويتم التعبير عنه بنفس الوحدات مثل القيم الأصلية مما يسهل فهمه بشكل بديهي. من ناحية أخرى ، يتم التعبير عن التباين في مربع الوحدة الأصلية ولكنه لا يزال مهمًا لنتائج اختبارات A / B الخاصة بك.

دلالة إحصائية

عندما تشير لوحة معلومات اختبار A / B إلى أن هناك "فرصة 95٪ للتغلب على الأصل" أو "90٪ احتمالية ذات دلالة إحصائية" ، فإنها تطرح السؤال التالي: بافتراض عدم وجود فرق أساسي بين A و B ، فكم مرة سنفعل هل ترى اختلافًا مثلما نفعل في البيانات عن طريق الصدفة ؟

إيفان ميلر ، مطور برامج إحصائية (المصدر)

يجب أن يكون مستوى الأهمية صغيرًا قدر الإمكان. 1٪ مثالية لأنها تعادل مستوى ثقة 99٪. وقد تعني النتائج غير المهمة أن ما تراه هو في الواقع نتيجة إيجابية خاطئة ، لذلك من المهم انتظار الأهمية الإحصائية ، ولكن ليس هذا فقط.

تحتاج إلى حساب حجم العينة الذي يطابق الحد الأدنى من الرفع الذي تختاره (MDE - الحد الأدنى من التأثير القابل للكشف) ، سيكون لديك تغيير متزايد في إجراء إيجابية خاطئة.

ف القيمة

القيمة p هي احتمال الحصول على نتائج متطرفة على الأقل مثل النتائج المرصودة لاختبار الفرضية الإحصائية ، على افتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.

ولكن ما تحتاج حقًا لمعرفته حول القيمة الاحتمالية هو: "ما مدى دهشة هذه النتيجة؟"

ما هي المدة التي يجب أن تجري فيها اختبار A / B في متجر Shopify؟

هناك مغالطتان شائعتان ستصادفهما كثيرًا:

• أنهِ اختبار A / B عندما تصل إلى دلالة إحصائية
• راقب قيم p وأعلن الفائز بمجرد أن تصل إلى الهدف.

يجب أن يعتمد إيقاف الاختبار على حجم العينة. لكن بينما لا يجب إنهاء تجربتك مبكرًا ، لا ينبغي أن تستمر إلى الأبد. إذا لم تصل بعد 3 أشهر إلى الأهمية ، فمن الأفضل أن تجرب تغييرات أخرى من جانبك ، ويفضل أن تكون أكثر جرأة.

يوصي برنامج التحويل و Shopify بالسماح بتشغيل اختباراتك لمدة دورتين عمل على الأقل أو 14 يومًا.

يوافق أفيد فاروز ، الرئيس التنفيذي لشركة Faruzo على ما يلي:

يحتاج رواد الأعمال الجدد إلى معرفة أنه في اختبار A / B ، يكون للإطار الزمني أهمية كبيرة. كلما طالت مدة تشغيل اختبارات A / B ، زادت دقة الاختبارات التي ستحصل عليها. هذا لأن اختباراتك ستستخدم المزيد من نقاط البيانات لاستخلاص النتائج. يقوم المسوقون ذوو الخبرة بإجراء اختباراتهم لمدة تصل إلى أسبوعين. أنصح جميع المسوقين ورجال الأعمال بتحديد إطار زمني وفقًا لمستوى حركة المرور على مواقعهم الإلكترونية ge t.

هذا هو السبب في أن نظامنا الأساسي يقدم إصدارًا تجريبيًا مجانيًا لمدة 14 يومًا حتى تتمكن من اختبار فرضيتك.

عملية من 4 خطوات لتشغيل اختبارات A / B على Shopify Store

هل أنت جاهز لإجراء الاختبارات؟

استخدم عملية اختبار A / B المكونة من 4 خطوات لبناء اختبارات أفضل وفهم تأثيرها.

# 1. إجراء البحوث النوعية والكمية

البحث عن التحويل هو الخطوة الأولى والأكثر أهمية. يسمح لك هذا ببناء فرضيات يمكنك من خلالها اختبار أ / ب. تُعرف أيضًا باسم مرحلة الاكتشاف ، وهي عندما تضع افتراض التشغيل الخاص بك في حالة سكون وتدع البيانات ترشدك.

سينتهي بك الأمر بنوعين من البيانات - الكمية والنوعية.

ابدأ بجمع البيانات الكمية. تشكل هذه الحقائق الثابتة والباردة التي لا يمكنك المجادلة بها مع محركات التحليلات مثل Google Analytics أو Amplitude أو Mixpanel التي يمكن أن تبثها.

على سبيل المثال ، قد ترغب في إلقاء نظرة على معدلات الارتداد ، أو العدد الإجمالي للتحويلات ، أو الصفحات التي تم عرضها / الجلسة.

بمجرد تجميع البيانات الكمية ، قم بإحضار البيانات النوعية. نظرًا لأن هذا أمر شخصي ، فهناك احتمال أن تتسلل التحيزات اللاواعية ، لكن تفسير نتائجك هو الطريقة الوحيدة التي يمكنك من خلالها الإجابة على "لماذا".

استخدم Hotjar لإنشاء خرائط حرارية وتسجيل جلسات الزوار. الإجابات التي قد تجدها ليست نهائية ، لكنها تقدم إمكانيات جديدة تساهم في فرضية أفضل بشكل عام.

ولكن قبل الانتقال إلى ذلك ، من المهم النظر إلى البيانات النوعية والكمية جنبًا إلى جنب للحصول على فهم شامل. تحليل الاستعلام عن البيانات المتساوية والتفكير النقدي.

# 2. ابتكر فرضيات ذات مصداقية

يعني اتباع الطريقة العلمية أنه يجب عليك إنشاء فرضية ذات مصداقية - حل مقترح تتطلب صحته التقييم.

يشارك مات بيشيل ، مؤسس CorvusCRO ، المكونات الثلاثة الرئيسية للفرضية: الفهم والاستجابة والنتيجة.

فيما يلي مثال لما سيبدو عليه ذلك:

لمساعدتك في تبسيط وتوحيد إنشاء الفرضيات ، لدينا مُنشئ فرضية اختبار A / B.

في هذه المرحلة ، تريد أيضًا فهم حجم عينتك وحساب نقطة توقف للاختبار بناءً على ذلك. استخدم حاسبة أهمية اختبار A / B الخاصة بنا لذلك.

نصيحة الخبراء:

بمجرد أن تعرف حجم عينتك والمدة التي يجب أن تجري فيها اختبارك ، فإنك تحتاج إلى تحديد أولويات الاختبار الخاصة بك. يمكنك اختيار اختبار أجزاء مختلفة من العملية مثل صفحة واحدة أو موقع ويب كامل أو نوافذ منبثقة أو إعلانات مدفوعة. من الأفضل التركيز على جزء واحد من العملية في كل مرة ، حتى تتمكن من الحصول على إجابات واضحة حول التغييرات التي تؤدي إلى تحسين تجربة العملاء ومعدلات التحويل .

ألان بورش ، مؤسس DotcomDollar.com

رتب فرضيتك حسب الأولوية

للتجربة الكثير من المكاسب وهذا هو السبب في أنك سترى في كثير من الأحيان خبراء يدافعون عن اختبار كل شيء. ومع ذلك ، يتعين عليك تحديد أولويات الاختبارات التي تحتاج إلى إجرائها الآن وأي التجارب يمكن أن تنتظر لأن الموارد محدودة بغض النظر عن حجم شركتك صغيرة أو كبيرة.

لذلك يعود المجربون إلى نماذج تحديد الأولويات مثل RICE أو PIE أو ICE أو PXL. لكن ديفيد مانهايم ، مستشار التخصيص ، يشير إلى أن هذه النماذج معيبة:

يفتقرون إلى التوافق مع السياق الأوسع للأعمال. يجب أن يكون تحديد الأولويات من أعلى إلى أسفل ، مع التركيز على مهمة العمل أولاً ، وأهداف العمل ثانيًا ، وما إلى ذلك. تركز معظم نماذج تحديد الأولويات على "التنفيذ" ، أي آخر شيء داخل مخطط هرمي مثلث الشكل للتنفيذ على القاعدة ، والمفهوم ، ومشكلة المستخدم ، وأهداف المنتج ، وأهداف العمل والمهمة في الأعلى .

تستخدم هذه النماذج أيضًا "الجهد" كعامل تسجيل مما يعني أنك تمنع حقًا من إنشاء ميزات يحتمل أن يكون لها أكبر تأثير لأنها معقدة. في نهاية المطاف ، تفتقر هذه النماذج إلى الموضوعية.

تقول أندريا سايز ، كبيرة مديري تسويق المنتجات في مدرسة المنتج ،

لا توجد طريقة يمكنك من خلالها معرفة مدى الوصول أو التأثير أو الجهد المبذول في معظم الأشياء دون التدقيق بشكل صحيح إذا كنت تعمل حتى على الأشياء الصحيحة ، حتى لو لم تتحدث مع أي شخص عنها. فكيف يمكن أن يكون لديك أي ثقة ؟

الجواب هنا هو بناء نموذج تحديد الأولويات الخاص بك.

الخطوة 1: استلهم من الأمثلة

الخطوة 2: ضع في الاعتبار عوامل مثل التوافق مع أهداف العمل ، وإمكانات التكرار ، والتعلم الخاص بالشركة ، واستثمار الموارد.

الخطوة 3: قم بتعيين وزن للاختبارات التي تريد تشغيلها

الخطوة 4: اشطفها وكررها حتى تجد اختصارًا يناسبك.

# 3. انشر الاختبار

لقد أجريت البحث الخاص بك وقمت ببناء فرضية ذات مصداقية. حان الوقت الآن للذهاب إلى الخفافيش.

يتطلب النشر الناجح 3 أشياء - النظام الأساسي الصحيح لاختبار A / B ، والفريق المناسب لترميز الاختبارات ، وضمان الجودة وتصحيح الأخطاء.

لنبدأ بالأول.

ما الذي يجعل منصة اختبار A / B جيدة لـ Shopify؟

من الناحية المثالية ، تريد أداة واحدة تتيح لك اختبار السمات ، والتسعير ، والقوائم ، ومجموعات المنتجات ، وصفحات البحث ، وإجراء اختبارات متعددة المتغيرات ، وتتبع الإيرادات.

يمكن أن تساعدك العديد من المكونات الإضافية في تحقيق واحد أو أكثر من هذه الأشياء ، لكننا نعلم بالفعل أن المكونات الإضافية تسبب سخامًا في الشفرة ، وهي ليست أخبارًا جيدة لتحسين محركات البحث أو التحويلات.

منصة اختبار مخصصة مثل Convert Experiences تتكامل بسلاسة مع متجر Shopify الخاص بك ، وتتيح لك تشغيل جميع أنواع الاختبارات التي تريدها ، ولديها تطبيق اختبار Shopify A / B المخصص الذي يمكنك استخدامه ، مما يلغي احتمال حدوث مشكلة في الكود.

بعد ذلك ، تريد أن يكون لديك الفريق المناسب في مكانه لترميز الاختبارات.

ملاحظة: هناك فرق بين المبرمجين والمبرمجين الذين يعملون مع فرق اختبار A / B.

Ultimately, testing is incomplete without QA and debugging. Without QA, variation errors can crop up, causing statistical errors—a false positive or a false negative. Not to mention, you may end up collecting the wrong data that delivers zero value to your visitors.

Here are 4 best practices for QA of A/B tests:

• Develop a QA strategy
• Identify what to QA
• Focus on page experience
• Align QA with conversion goals

Pro Tip: Avoid these rookie A/B testing mistakes:

• You only test industry best practices
• You keep peeking at your “results”
• You give up after one test
• You fail to iterate and improve on wins
• You mess up revenue tracking

# 4. Analyze & Learn From Your A/B Tests

Whether you have a winner or loser on your hands, analyzing what worked and learning from it to influence future A/B tests is crucial.

Because while A/B testing is a strategy to boost your revenue, you're also effectively “buying data” on your audience.

Here's a 7 step process to learn from A/B tests –

• Make sure your data is accurate, valid, and significant
• Check your micro, macro, and guardrail metrics
• Segment your results
• Check user behavior
• Continue to improve on winners
• Create a learning repository for future tests

The last step allows you to run tests in the future that are backed by your previous experiments' learnings.

Expert Tip: Be prepared to fail.

It is difficult to predict the conversion rate for your website even if you think you've created the perfect A/B test. As a new entrepreneur, I almost succumbed to the frustrations of seeing no success in the first few months. I am not used to failure and many entrepreneurs are like this. The focus should be to give the users the best experience and leave room for the unexpected .

Leslie Radka, Founder & Hiring Manager at GreatPeopleSearch

A/B Testing in Other Realms That Can Compound Your Shopify Store Gains

Don't stick to just your website. A/B testing can and should be applied to other channels and realms where customer engagement occurs.

A/B Testing Pop-Ups (with Privy)

Those pop-ups you have on your website? You can A/B test them too with tools like Privy. Experiment with your headline, offer, form, CTA, or images.

Privy's Convert tool allows you to present the pop-up in different formats and target visitors based on rulesets.

A/B Testing Emails

When it comes to email marketing, 3 core areas of improvement emerge—delivery, open rates, and CTR.

You can test your emails in this order:

• First, the subject lines to improve the open rate
• Then the body copy to make sure it's relevant
• Finally, the CTAs to get more clicks

What else can you test in your email? Check out our complete guide to A/B testing emails.

Here's how 2 Shopify entrepreneurs used A/B testing to grow their email marketing channel: [h5] #1. Grew Email List 3x Using Split Testing

The most effective strategy for testing content is A/B testing. A/B testing has proven, measurable, immediate results that tell us whether one or another content base is more effective at converting customers to sign up for emails, make a purchase, etc.

In retail, vanity metrics like direct traffic to your website are least effective for measuring content success, while A/B testing (ie, tracking conversion rate, user engagement, email funnels) is the most effective. We tested our email subscription CTA with split-testing and grew our email list over three times in one campaign. The better you know your ICP, the more effective your brand strategy will convert. Use A/B tests to understand your target demographic better, and spoon-feed them the content they respond best to .

Zach Goldstein, Public Rec

# 2. Increased email open rate by 25% with emojis in subject lines

After seeing a study, I wanted to test out open rates using an emoji in the subject line vs. not using one. The study implied that using an emoji would help to enhance open rates, but I felt that it could come off as unprofessional and spammy.

I use the ActiveCampaign email platform alongside Shopify, and I actually integrate the two together to maximize customer communication. ActiveCampaign allows users to run many A/B tests so they can see what jives with their target audience. When the results were in, I had to admit that I was wrong because the emails with an emoji in the subject received a 25% higher open rate. It's safe to say that I've been pretty liberal with my emoji keyboard ever since, and I've noticed a spike in conversion rates, too .

Stephanie Venn-Watson, fatty15

A/B Testing on Social Media

Like paid ads, you can test your organic content on social to improve engagement. The heading, copy, images, and CTA can all be A/B tested.

When doing this manually, stagger the release of your posts to have a reasonable gap which will allow you to gather meaningful data.

Or you can use scheduling tools like Later, Buffer, or MeetEdgar to automate the publishing.

Ecommerce A/B Testing Pitfalls to Avoid

Our need for instant gratification also seeps into A/B testing. Jon Ivanco, Co-founder of Formtoro, believes most A/B testing is reactionary:

Brands want a quick fix that's cost-effective; they hate the idea of investing in long-term outlooks and gains. The only time they look at these things is when things aren't going well .

There are “experts” that are anything but experts, bad advice presented as best practices, and experiments designed to pick the low-hanging fruit.

Ivanco instead recommends getting the basics right:

– All tests to landing pages
– All tests from specific audiences
– Test one variable at a time
– Don't test unless you have a clearly articulated hypothesis and you can learn from if something goes right or if it fails
– Do all tests from the perspective of the customer journey
– Small things are part of a larger chain, try to isolate things as much as you can one step at a time

Give Privacy a Thought

No one wants to become a lab rat inadvertently.

The backlash to Facebook 2014's emotional contagion study is proof. Even Apple's privacy updates signal that users care about their privacy and don't want to be manipulated into buying products.

Laws around privacy—existing and upcoming—will continue to evolve. Each time a significant change is brought about, it will hurt your business unless you start thinking user-first and bake ethical A/B testing into your strategy.

So what does that mean for you?

• Take data privacy seriously when collecting data
• Rule out manipulative tactics
• Store and process data securely
• Respect user consent and allow them to opt-out of experiments

Do that and you will future-proof your A/B testing and build a better relationship with your audience.