🧠 התשובה המלאה
A/B Testing, ידוע גם בשם Split Testing, היא שיטה נפוצה בעולם השיווק הדיגיטלי על מנת לבחון תיאוריות בנוגע לרעיונות מסוימים והדרך הטובה ביותר להוציא אותם לפועל בצורה שיטתית ומבוקרת. למעשה מדובר בניסוי בו אתם מראים באופן רנדומלי לקהל שלכם גרסאות שונות (כל גרסא מיוצגת ע״י אות: A, B, C וכן הלאה), כאשר כל אחד רואה רואה גרסא אחרת. כל גרסא דומה לגרסא הקודמת רק עם שינוי (קטן או גדול) של אלמנט מסוים - ״המשתנה״. המטרה לבחון איזו גרסא מניבה ביצועים יותר טובים ועומדת ביעדים שהוגדרו בהתאם למה ששינינו.
בואו ננסה להבין את הרעיון באמצעות דוגמא:
אתם חברה שמוכרת תיקים מסוגננים באינטרנט ואתם רוצים לבחון איזה תמונה על הפרסומת בפייסבוק תעבוד יותר טוב ותוביל ליותר קליקים ע״י מי שצפה בה. מה שאתם יכולים לעשות הוא ניסוי (Experiment) בו אתם מציגים 2 גרסאות של הפרסומת שלכם, כל אחת עם תמונה שונה ולהציג לחצי מהאנשים את הגרסא הראשונה (A) ולחצי השני את הגרסא השנייה (B):
מעבר לתמונות, הכל זהה לחלוטין - הטקסט בתיאור, הצבעים, הלינק שאליו הפרסומת מובילה - רק התמונה שונה (״המשתנה״). הרציונאל הוא לבחון כיצד התמונה משפיע על התוצאות - כלומר, על כמות האנשים שנחשפו לפרסומת בפיד שלהם בפייסבוק ובאמת לחצו עליה.
לאחר שנתתם לקמפיין שלכם לרוץ תקופה מסוימת, תוכלו למדוד איזה מהם עבד יותר טוב - זאת אומרת, על מי לחצו יותר (CTR גבוה יותר), ובכך להכריע על התמונה ״המנצחת״ שכדאי לכם להשתמש בתור הפרסומת המרכזית.
דוגמאות ושימושים ל-A/B Testing
בגדול, אפשר לעשות A/B Testing על כל דבר בעולם הדיגיטלי (ואף גם בחיים האמיתיים). אותו ״משתנה״ שאתם משנים ובודקים את השפעתו יכול להיות כל דבר - טקסט, תמונה, אלמנט מסוים באתר, תמונה של הפרסומת, מחיר, לינק - זה לשליטתכם. אידאלית, כמו כל מחקר גם בתחומים אחרים, כדאי לשנות רק משהו אחד בכל פעם כדי שנוכל לתת למה מה באמת עשה את ההבדל.
להלן כמה דוגמאות לשימושים נפוצים של A/B Tests בעולם השיווק והסטארט-אפים:
💰קביעת מחירים
אחד השימושים הנפוצים ל-A/B Testing הוא קבלת החלטה בנוגע למחירון של מוצר או שירות מסוים. מה יגרום ליותר אנשים לבצע רכישה - אם נמכור את המוצר ב-5 דולר או ב-10 דולר? ומה יקרה אם ננסה 4.99 דולר? אולי זה יגרום ליותר מכירות בסה״כ? כל הדברים הללו ניתן לבדוק אם A/B Test שמציג גרסאות שונות של המחיר לאנשים אחרים.
🎯 מאמצי שיווק
כפי שראינו בדוגמאות הנ״ל, פרסומות ומודעות פרסום הם אחד המקומות הנפוצים ביותר על מנת לבחון את ההיפותזות שלכם בנוגע למאמצי השיווק שלכם - איזה תמונה תעבוד הכי טוב בפרסומת? אולי כדאי לנסות טקסט אחר בתיאור? תוכלו לבדוק באמצעות A/B Test פשוט איזה מהם יוביל ל-Click Through Rate גבוה יותר, כלומר - יותר לחיצות.
Email Marketing מקום נוסף וראוי לעשות בו ניסויים - נגיד שאתם שולחים קמפיין אימלים לרשומים בניוזלטר (Newsletter) שלכם ואתם רוצים לבחון איזה כותרת (למייל) תוביל ליותר לחיצות - אתם יכולים לשלוח לשליש את כותרת א׳ (גרסא A), לשליש השני כותרת ב׳ (גרסא B) ולשליש האחרון את כותרת ג׳ (גרסא C) - לאחר מכן, תמדדו איזה סוג של כותרות עובד יותר טוב למען קמפיינים עתידיים.
וכמובן, דפי נחיתה. כשאתם מוכרים או נותנים שירות באינטרנט, בד״כ יש דף נחיתה שמסביר על מה שאתם מציעים. A/B Testing יאפשר לכם לבדוק כמה גרסאות שלהדף נחיתה שלכם (או שינויים קטנים בו) על מנת שתוכלו לראות מי עובד יותר טוב ומתרגם מבקרים אקראיים ללקוחות.
🎨 שינויים בעיצוב ובמוצר
עשיתם שינוי בעיצוב או באופן שבו האתר בנוי ולא בטוחים עם זה מטיב עם החווית משתמש (UX)? הציגו ל-70% מהמבקרים את העיצוב הישן, ל-30% תציגו את העיצוב החדש ותמדדו לאיזה מה ההשפעה המוצרית של כל אחד מהם (לטובה או לרעה).
המון חברות בוחרות להשתמש ב-A/B Testing על מנת לשחרר שינויי גרסא גדולים למוצר שלהם (נגיד רק ל-10% מהלקוחות) על מנת לוודא שהגרסא החדשה תקינה ושימושית ובנוסף ״לכבות״ ו״להדליק״ פיצ׳רים למשתמשים מסוימים - לדוגמא, פייסבוק (כמוצר), המון פעמים ״מדליקים״ פיצ׳רים מסוימים רק לקהל יעד מסוים (נגיד רק בהודו) על מנת לבחון את הפיצ׳ר לפני הרחבה שלו לכלל העולם.
כמו כן, A/B Testing יכול לעזור לכם לבחון CTA שונים באתר ולראות איזה מהם גורם ליותר מבקרים לבצע פעולה שאתם מייחלים שיעשו, כמו הרשמה לניוזלטר באתר שלכם:
למה בכלל לעשות A/B Testing?
למעשה, כשעובדים בצורה של A/B Testing מבטלים את כל הצורך בניחושים ו״תחושות בטן״ בנוגע לדרכים לשיפור הביצועים של אתר/אפליקציה/פרסומת/וואטאבר.
״תעשה את הכפתור ירוק!״
״לא, עדיף שהוא יהיה אדום - זה יותר דומיננטי ויותר ילחצו!״
עזבו שטויות וויכוחים מיותרים בצוות - זרקו את הכל לניסוי. לחלק מהמשתמשים תציגו ירוק, לחלק תציגו אדום ותראו מה עובד יותר טוב בשטח.
מתוך הגרסאות שתבחנו, זאת שבאמת תזיז את המטריקות העסקיות שלכם בצורה חיובית - היא הגרסא ״המנצחת״. כל שיפור כזה, גם עם הוא מזערי, בסופו של יום יוביל להגדלה במדדים העסקיים שלכם, יהיו אשר יהיו (כניסות, לחיצות, רכישות וכו׳), ובסופו של יום את ה-ROI (החזר ההשקעה) על כל המאמצים שלכם.
השימוש ב-A/B Testing משחק חלק מרכזי כחלק מהתהליך ה-Conversion Rate Optimization (או CRO) שלכם על מנת לשפר את הביצועים של המוצר/אתר/אפליקציה. אם אתם לא עושים A/B Testing למוצר שלכם, אתם כנראה מפסידים המון מהלכים אפקיטביים שאתם יכולים לעשות על מנת לשפר את ההצלחה שלכם.
מה השלבים ביצירת A/B Testing (טוב)?
כשעושים A/B Testing אפשר ללכת רחוק ואפשר גם ללכת פשוט. זה מאוד תלוי בכם ומה שאתם רוצים לבדוק. עם זאת, ישנם כמה קווים מנחים או כללים שכדאי לשים לב אליהם כאשר מתחילים:
1. לפני שמתחילים
כמו כל ניסוי בחיים, וודאו שיש לכם מדגם מספיק גדול של אנשים שאתם עושים עליהם את הניסוי. לעשות A/B Testing על 10 אנשים לא באמת יתן לכם אינדקציה אמיתית על ההשפעה של השינוי שלכם מאחר ומדגם קטן מידי ולא מייצג, ולכן צריך לעשות אותו על מספרים גבוהים יותר (כמה מאות ומעלה בעדיפות לכמה שיותר).
כמו כן, מומלץ להתמקד בשינוי אחד בכל ניסוי. במקום לנסות לשנות גם את הטקסט וגם את התמונה של הפרסומת שלכם, נסו להתמקד בניסוי שבו יש כמה גרסאות אבל בכל אחת מהן שיניתם רק דבר אחד בו. זה יעזור לכם להבין יותר מה ההשפעה שלו על התוצאות. אם תשנו כמה דברים לא תדעו מה מהשינויים גרם לתוצאות שתראו. אם כי מטעמי פרודקטיביות, לפעמים יותר קל לעשות שינוי רחב יותר מאשר להתעכב על כל ״פיפס״ על מנת לרוץ מהר יותר עם התוצאות -תפעילו שיקול דעת ותראו מה מתאים למקרה שלכם.
2. תכנון
לפני שתחליטו מה אתם הולכים לשנות בידיוק, נסו להבין מה המטרה שלכם, ומתוך זה תגזרו מה שאתם חושבים שכדאי לשנות על מנת להניב תוצאות טובות יותר. לדוגמא, אם אתם רוצים להגדיל את מספר האנשים שמגיעים לאתר ונרשמים לניוזלטר - אולי זה הכפתור שלא מספיק ברור, אולי זה המיקום של ההרשמה, אולי זה הטקסט או הכותרות שהשתמשתם. פה זה המקום להפעיל את תחושת הבטן שלכם ומתוך זה להרכיב את הניסוי.
כמו כן, הגדירו מה הפיזור שאתם רוצים לעשות ועושה שכל מבחינת המבקרים שיקבלו כל גרסא - 50-50? 20-80? אולי זה אפילו לא ברמה המספרית, אלא ע״פ מאפיין אחר של הקהל שלכם - לדוגמא, להציג לכל הלקוחות מארה״ב מחיר א׳ ולכל הלקוחות מאנגליה מחיר ב׳. תיאורטית, האופן שבו תפזרו את המשתמשים שלכם ומה כל אחד יקבל (Segmentation) הוא להחלטתכם. עשו מה שעושה שכל עבור הניסוי שלכם.
3. ביצוע
4. תוצאותלאחר סיום הניסוי, הסתכלו על התוצאות של כל אחת מהגרסאות ותראו כיצד הם השפיעו על המדדים שהצבתם. לדוגמא, אם עשיתם ניסוי בו הצגתם מחירים שונים למשתמשים שונים, תראו כיצד זה השפיע על המכירות.
4. תוצאות
לאחר סיום הניסוי, הסתכלו על התוצאות של כל אחת מהגרסאות ותראו כיצד הם השפיעו על המדדים שהצבתם. לדוגמא, אם עשיתם ניסוי בו הצגתם מחירים שונים למשתמשים שונים, תראו כיצד זה השפיע על המכירות.
5. יישום
עברתם על התוצאות, ראיתם גרסא שהתעלתה על פני השאר בצורה משמעותית? מעולה, יש לכם מנצח ועכשיו כל מה שנותן זה ליישם את השינויים ולשחרר אותם לכל המשתמשים שלכם. התוצאות הגיעו אבל לא כ״כ ברור מהתוצאות אם יש הבדל? הכל טוב, זה חלק מהמשחק - חז״לשו הכל ותחשבו על ניסוי חדש שאולי כן יזיז את המחט הפעם.
פרקטית, איך עושים A/B Testing?
אז הבנתם מה זה A/B Testing, למה זה חשוב ואיך כדאי לתכנן אחד כזה. עכשיו אתם תוהים איך ת׳כלס עושים את זה? ובכן, יש מספר אופציות:
״בילט-אין״ במערכות קיימות
המון מהכלים שתשתמשו בהם כבר מכילים תמיכה כזו או אחרת באפשרות לבצע A/B Testing - החל ממערכות פרסום, כלים לבניית דפי נחיתה, שליחת מיילים וכו׳. לדוגמא, פלטפורמות פרסום כמו פייסבוק כבר תומכות ב-A/B Testing בילט-אין בתוך מערכת הפרסום. גם בעולם האימלים, מערכות כמו Mailchimp גם הן תומכות ב-A/B Testing ויאפשרו לכם לשלוח, לדוגמא, כותרת מייל שונה לחלק מהרשימה שלכם כחלק מהקמפיין. כל מה שנשאר לכם לעשות זה פשוט להשתמש ביכולות המובנות של הכלים האלה.
באמצעות קוד
כן, אמנם רלוונטי רק למי שיש ידע בתכנות או מעסיק מתכנתים, אבל דרך נפוצה לממש A/B Testing ולהציג למשתמשים שלכם גרסאות שונות של אלמנטים מסוימים באתר/אפליקציה שלכם היא באמצעות קוד. ניתן לתכנת ״מערכת״ קטנה משלכם או להשתמש בספריות קוד (SDK) מוכנות שעוזרות בזה כמו Firebase שמכילה ספרייה מיועדת למימוש A/B Testing לאפליקציות ואתרים.
כלים חיצוניים (ללא קוד)
ישנם כלים חיצוניים שמאפשרים לכם לעשות A/B Testing באתר אינטרנט ללא צורך בקוד.
אחד הכלים הפופולרים הוא Google Optimize (מבית גוגל) המאפשר לנהל A/B Testing באתר שלכם - לשנות טקסטים, תמונות, לינקים, להסתיר אלמנטים וכו׳ - לבחור כמה ומי יקבל את הגרסאות החדשות וגם את הביצועים של כל גרסא (בהתאם ליעדים שתגדירו). כל זה תחת קורת גג אחת בממשק הויזואלי של Google Optimize וללא צורך בקוד (מלבד הטמעה פשוטה וחד פעמית בקוד).
כלי נוסף ושימושי הוא LinkSplit המאפשר לכם לעשות A/B Testing על לינקים. זאת אומרת, אתם מג׳נרטים לינק אחד באמצעות הכלי והוא ״יפזר״ את כל מי שתשלחו לו את הלינק למקום שתגדירו. לדוגמא, אם אתם רוצים לבדוק כמה דפי נחיתה, תוכלו ליצור לינק אחד עם LinkSplit ולהגדיר ש-50% מאלה שיפתחו את הלינק ״ינחתו״ בעמוד X והחצי השני ״ינחתו״ בעמוד Y.
לסיכום - A/B Testing יעלה אתכם רמה
שימוש ב-A/B Testing יעזור לכם להוציא יותר ממאצי השיווק שלכם וכמו כן מהמוצר שלכם. הוא יעזור לכם להבין מה עובד יותר ומה עובד פחות, אבל לא מתוך תחושת בטן אלא מספרים ודאטה אמיתי שמצביע על כך.
כמעט בכל אפליקציה/אתר פופולרי שאתם משתמשים כיום, כנראה רצים עשרות אם לא מאות A/B Testing בכל רגע נתון (אם תהיתם נגיד למה לחבר שלכם יש פיצ׳ר באינסטגרם שלכם אין - כנראה שהוא בחצי שקיבל אותו). אך אין צורך להיות חברה גדולה בשביל זה, וכל אחד יכול להתחיל יחסית בקלות לבחון את ״תחושות הבטן״ שלו באמצעות ניסוי קטן.
להלן סרטון קצר באנגלית (5 דקות) שמסביר בהמחשה על הנושא: