استفاده از A/B تست در بهبود محصول
فهرست مطالب
استفاده از A/B تست در بهبود محصول
مقدمه
در دنیای محصولات امروزی که بر پایه داده‌ها استوار است، مدیران محصول به تمامی ابزارها و تکنیکهای موجود نیاز دارند تا محصولاتی تولید کنند که با کاربران بیشترین همخوانی را داشته باشد. تست A/B تکنیکی قدرتمند است که به شما امکان می‌دهد دو نوع از یک عنصر محصول را مقایسه کنید و تعیین کنید کدام یک عملکرد بهتری دارد. این عنصر می‌تواند از تغییر رنگ یک دکمه تا بازنگری کامل رابط کاربری یا یک فیچر جدید برای محصول شما باشد.
چرا تست A/B برای مدیران محصول اهمیت دارد؟
در طراحی و تولید محصولات جدید تکیه به شهود به تنهایی کافی نیست. تست A/B به شما این امکان را می‌دهد که برای محصول خود تصمیماتی مبتنی بر داده بگیرید.
چرا باید از تست A/B استفاده کنیم؟
- بدست آوردن دیتا از کاربران محصولتان: ممکن است شما حدس‌هایی درباره نیازهای کاربران داشته باشید، اما تست A/B شواهد محکمی ارائه می‌دهد. فرضیات خود را آزمایش کنید و کشف کنید چه چیزی واقعاً موجب افزایش تعامل و بهبود تجربه‌ی کاربران میشود.
- بهینه‌سازی برای موفقیت: تست A/B به شما امکان می‌دهد ویژگی‌های محصول خود را شناسایی کنید. با مقایسه عناصر طراحی مختلف، سبک‌های نوشتاری یا چیدمان‌ها، می‌توانید مؤثرترین ترکیب‌ها را شناسایی کنید تا تجربه کاربری را بهبود دهید.
- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: تست A/B گمانه زنی ها را با اخذ تصمیم مبتنی بر داده جایگزین میکند. از این دیتاها برای اطلاع از نقشه راه محصول خود استفاده کنید و با اطمینان تصمیمات استراتژیک بگیرید.
شروع به کار با تست A/B
فرآیند تست A/B را می‌توان به پنج مرحله کلیدی تقسیم کرد:
- تعریف فرضیه‌ی خود: چه چیزی را می‌خواهید مورد آزمایش قرار دهید؟ به وضوح جنبه‌ای از محصول خود را که می‌خواهید آزمایش کنید را مشخص کنید و KPI و معیار موفقیت را در مورد آن تعریف کنید.
- راه‌اندازی تست: تعیین کنید که هر واریانت به چه بخشی از کاربران ارائه می‌شوند و به مدت چقدر؟ همچنین باید شاخص های قابل اندازه گیری برای موفقیت تعیین کنید.
- اجرای تست: واریانت‌های تست خود را بر روی محصول پیاده‌سازی کرده و داده‌های آن را جمع‌آوری کنید. به یاد داشته باشید، تست A/B نیاز به مقادیر زیادی نمونه آماری معنادار دارد تا بتوان از نتایج آن اطمینان حاصل کرد.
- تحلیل نتایج: پس از اتمام تست، زمان تحلیل داده‌ها فرا رسیده است. واریانت برنده را شناسایی کرده و دلایل موفقیت آن را بررسی کنید.
- اقدام: واریانت برنده را در سراسر محصول خود پیاده کنید و آنچه را که آموخته‌اید در تکرارها و تست‌های آینده در نظر بگیرید.
مثال فرضی از تست A/B
فرض کنید شما مدیر محصول یک فروشگاه آنلاین لباس هستید و می‌خواهید نرخ کلیک (CTR) روی دکمه “خرید” را افزایش دهید. شما دو فرضیه دارید:
- فرضیه A: طراحان محصول به شما پیشنهاد می‌دهند بخاطر تاثیر نقش رنگ‌ها در طراحی رابط کاربری تغییر رنگ دکمه “خرید” از آبی به قرمز ممکن است توجه بیشتری را جلب کند و باعث افزایش کلیک شود.
- فرضیه B: اضافه کردن یک متن ترغیب‌کننده مثل “فروش ویژه” در کنار دکمه، ممکن است کاربران را به خرید تشویق کند.
فرآیند تست A/B برای این مثال
تعریف فرضیه: شما دو واریانت (نسخه) برای آزمایش دارید. در واریانت A، رنگ دکمه از آبی به قرمز تغییر میکند. در واریانت B، یک متن ترغیب‌کننده “فروش ویژه” در کنار دکمه اضافه میشود. فرض شما این است که یکی از این تغییرات نرخ کلیک را افزایش خواهد داد.
راه‌اندازی تست: کاربران سایت به دو گروه تقسیم می‌شوند:
- گروه اول (گروه کنترل) همچنان دکمه آبی را مشاهده میکند.
- گروه دوم (گروه آزمایش) دکمه قرمز یا دکمه آبی با متن “خرید در فروش ویژه” را می‌بینند. سیستم به‌طور تصادفی کاربران را به یکی از این واریانت‌ها اختصاص می‌دهد.
اجرای تست: به مدت دو هفته، داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنید. در این مدت، تعداد کلیک‌ها روی هر واریانت ثبت میشود. تعداد بازدیدکنندگان برای هر واریانت نیز باید به‌طور مساوی باشد تا نتایج قابل اعتماد باشند.
تحلیل نتایج: پس از پایان تست، نرخ کلیک روی هر واریانت مقایسه میشود. اگر واریانت A (دکمه قرمز) ۱۰٪ بیشتر از واریانت کنترل کلیک داشته باشد، شما شواهد قوی دارید که تغییر رنگ دکمه به قرمز اثربخش بوده است. اگر واریانت B (دکمه با متن “خرید در فروش ویژه”) نرخ کلیک بیشتری داشته باشد، این تغییر ممکن است حتی تأثیر بیشتری داشته باشد.
اقدام: واریانتی که بهترین عملکرد را داشته، به‌عنوان نسخه اصلی در سایت پیاده‌سازی میشود. در این مثال، اگر دکمه قرمز بهترین نتیجه را داشت، شما می‌توانید این تغییر را دائمی کنید و از نتایج آن برای بهبود سایر بخش‌های محصول نیز بهره ببرید.
ابزارهای تست A/B
ابزارهای زیادی برای ساده‌سازی فرآیند تست A/B وجود دارد. در اینجا دو گزینه محبوب آورده شده است:
- Optimizely: این پلتفرم بیشتر برای سازمان‌های بزرگ استفاده میشود و ویژگی‌های قدرتمندی برای استقرار آزمایش‌ها، جمع آوری و تحلیل داده‌ها دارد.
- VWO (Visual Website Optimizer): VWO یک ابزار جامع برای انجام تست A/B و تجزیه و تحلیل رفتار کاربران است. این پلتفرم امکانات گسترده‌ای مانند نقشه حرارتی (heatmap)، ضبط جلسات کاربران و تجزیه و تحلیل دقیق ارائه می‌دهد که به کسب‌وکارها کمک میکند تا رفتار کاربران را به‌خوبی درک کنند و نقاط ضعف و قوت سایت خود را شناسایی کنند. از مزایای اصلی VWO می‌توان به رابط کاربری آسان و ابزارهای تحلیل عمیق اشاره کرد که به‌طور مؤثری فرصت‌های بهبود تجربه کاربری و افزایش نرخ تبدیل را نمایان می‌سازند. فقط باید حواستان باشد برای چه تحقیق کاربری ای چه تستی را به کار می‌برید.
جایگزین هایی برای تست A/B:
- تست چند متغیره (MVT): این روش چندین متغیر را به طور همزمان آزمایش میکند و به شما امکان می‌دهد تعاملات پیچیده بین عناصر مختلف را تحلیل کنید.
- تست درب کاذب: آیا می‌خواهید قبل از توسعه کامل یک ویژگی جدید، علاقه کاربران را بسنجید؟ در تست درب کاذب شبیه‌سازی شما قبل از تولید یک فیچر جدید برای محصولتان لینک یا دکمه آن را بدون عملکرد واقعی در محصول میگذارید و با توجه به نرخ کلیک تقاضای کاربران آشکار میشود.
نتیجه‌گیری
تست A/B یک ابزار ضروری برای هر مدیر محصولی است که به دنبال ایجاد یک محصول کاربر محور است. با گنجاندن تست A/B در چرخه توسعه محصول خود، می‌توانید داده‌های ارزشمندی جمع‌آوری کنید، محصول خود را برای موفقیت بهینه کنید و کاربران خود را درگیر نگه دارید.
