מדריך A/B Testing

*האתר נמצא בשלבי בנייה ולכן התוכן בו ראשוני ועולה לאתר בהדרגה. בשל משבר הקורונה בחרנו להעלות את התכנים, על אף שהם ראשוניים, על מנת לתת מענה לשינויים המהירים שהביא איתו המשבר.

כללי

שיטת ה A/B Testing היא למעשה תת משפחה מהעולם הניסויי, שיטה זו מאפשרת לבצע ההתאמה של ניסויי המעבדה הקלאסיים לעולם המעשי. בעוד הניסוי הקלאסי מתרחש במעבדה ומתנהל כולו תוך הקפדה על בחינת השפעה כפולה: השוואת תוך קבוצתית (Within Subject) והשוואה בין קבוצות (Between-Subjects) לפני ואחרי (Before-After Experiment) החשיפה למניפולציה.  לכל השוואה כזו יש חשיבות והשפעה שונות על מידת התוקף ומהימנות שיש למחקר (למי שמעוניין לקרוא עוד בנושא – אפשר לקרוא פה).

בניגוד לניסוי קלאסי שנערך במעבדה, שיטת ה A/B Testing נבדקת בתנאים לא סטריליים, לרוב אל מול משתמשים ולקוחות אמיתיים ומאפשרת השוואה בין קבוצות בלבד. כלומר, ישנן שתי גירסאות שונות של הנושא הנמדד, אשר נבדלות בניהן בהיבט אחד בלבד, ובעזרת מדידה של הביצועים של כל אחת מהגרסאות ניתן להגיע למסקנה איזו מהן עובדת בצורה טובה ביותר וכדאי לבחור בה על פני השניה.

איפה נפגוש את השיטה הזו בהליכי שיווק ויזמות:

  • בתהליכי אופטימיזציה של פרסום ממומן, עיצוב מערכת, דפי נחיתה וכדומה.
  • בבחינה של חלופות שונות שעלו כחלופות אופציונאליות בתהליכי מחקר אחרים (ראיונות עומק וסקרים בעיקר), למשל עיצוב מוצר וקביעת המאפיינים המרכזים של המוצר המפותח.

הצורה בה אנו מסתכלים על B/A testing (מקור: RaHuL Rodriguez)

 

איך זה עובד

A/B Testing הינה השיטה המובילה כיום בלא מעט תחומים בשיווק, פרסום ועיצוב מערכות. רבות ממערכות הפרסום, והאנליטיקה (למשל פייסבוק, גוגל, סרווי מאנקי, וכלה בהוט ג’אר) כוללות אפשרויות לביצוע כמעט אוטמטי של מחקר A/B Testing.

דוגמא לבחינת AB באתר ויקפדיה הבודקת את אחוז הלחיצות על כפתור לפי הצבע שלו (מקור: Maxime Lorant).

הבדיקה מתבצעת על ידי השוואת שתי גרסאות, A – בדרך כלל הגרסה הנוכחית (control) מול B – גרסה עם שינוי יחיד (treatment).בדיקה זו נערכת על ידי קבוצות משתמשים דומות מבחינת המאפיינים שלהם מקבלות בו זמנית את המערכת הנבדקת, כל קבוצה נחשפת לגרסה אחרת ולה בלבד. מודדים את מטרת הבדיקה, למשל איזה צבע כפתור מוביל לאחוז לחיחצות גבוה יותר, ולפי הנתונים המתקבלים מחליטים איזו משתי הגרסאות היא הגרסה העדיפה.

לא משנה מה אתם בוחנים – פרסום ממומן או עיצוב מערכת – השלבים בניסוי A/B Testing הם תמיד אותם שלבים.

  • שלב 1 – החלטה על הנושא הנבחן (צבע כפתור, ניסוח של מודעה, כותרת לעמוד וכו’). הבחירה צריכה להיות על פי חשיבות הנושא, התלבטות קיימת או ידע קיים. בשלב זה מחליטים גם על המטרות ומדדים לפיהם הגרסאות ימדדו (המרות, זמן שהייה וכו’), לפי מטרות אלו יוחלט איזו מהגרסאות היא העדיפה.
  • שלב 2 – ביצוע והפצה של שתי הגרסאות, הנבדלות בניהן רק בפרמטר הנבחן. ישנן מערכות אוטומטיות לכך, אך במידה ואין שימוש באחת מהמערכות הללו – יש להקפיד על חלוקה רנדומאלית בין הגרסאות הנבדקות, כאשר אוכלוסיית הנבדקים המשתמשים בגרסאות או נחשפים לגרסאות בניהן אנו עורכים השוואה צריכה להיות דומה ככל הניתן.
  • שלב 3 – בחינת הנתונים בצורה איכותנית או כמותנית. בעולם הדיגיטל נהוג לבחון את הדברים באמצעות נתונים מספריים כמו זמן שהיה, אחוז המרה וכו’, או באמצעות השוואה של מפות חום.

יתרונות של השיטה

  • שיטת A/B Testing נותנת תוצאות מבוססות משתמשים אמתיים תוך שליטה יחסית גבוהה על המשתנים השונים.
  • שיטה זו מאפשרת שליטה יחסית גבוהה של החוקר במהלך המחקר.
  • מדובר בשיטה שהיא מהירה, פרקטית וזולה ביחס לניסוי קלאסי.

חסרונות של השיטה

  • אחד החסרונות הבולטים של שיטה זו הוא שניתן להשוות ולבחון היבט ספציפי אחד בכל פעם.
  • בשל מאפייני השיטה, נדרש כי הנושא הנבדק יהיה יחסית בשל ושלמנהלי הניסוי יהיו כיוונים ברורים והשערות ברורות, כמו גם נכונות להשקיע משאבים בגירסאות פחות טובות של הנושא הנבחן לצורך בחינה שלהן אל מול גרסאות טובות יותר.
  • קל מאוד להתמכר למחקרי A-B.
הזמנת גישה לקורס או שיעור
פרטי הפונה (חובה למלא)