Το A/B testing αποτελεί μια τεχνική η οποία χρησιμοποιείται συχνά από επιχειρήσεις, οργανισμούς και άτομα, για να λαμβάνουν αποφάσεις όσον αφορά τον τρόπο βελτίωσης των προϊόντων, των υπηρεσιών ή των εκστρατειών τους. 

Σε ένα Α/Β testing, μια ομάδα δειγμάτων χρηστών ανατίθεται τυχαία να λάβει μια έκδοση του προϊόντος ή της καμπάνιας (η ομάδα "Α"), ενώ μια άλλη ομάδα δειγμάτων λαμβάνει την άλλη έκδοση (η ομάδα "Β").

Συγκρίνοντας τις επιδόσεις των δύο ομάδων, είναι δυνατόν να προσδιοριστεί ποια έκδοση είναι πιο αποτελεσματική. 

Οι δοκιμές Α/Β testing χρησιμοποιούνται συνήθως στους τομείς του marketing, της ανάπτυξης προϊόντων και του website development, μεταξύ άλλων. 

Πάμε λοιπόν να δούμε:

 Τι είναι το A/B testing

 Πώς λειτουργεί το A/B testing

 Ποια τα πλεονεκτήματα του A/B testing

 3 βασικές δεξιότητες για A/B testing

Ας ξεκινήσουμε με έναν ορισμό.

 Τι Είναι το A/B Testing;

Το A/B testing είναι μια μέθοδος σύγκρισης δύο εκδόσεων ενός προϊόντος, μιας υπηρεσίας ή μιας καμπάνιας μάρκετινγκ για να προσδιοριστεί ποια από αυτές αποδίδει καλύτερα. 

Είναι στην ουσία ένα πείραμα όπου δύο ή περισσότερες παραλλαγές μιας σελίδας για παράδειγμα, εμφανίζονται τυχαία στους χρήστες και χρησιμοποιείται στατιστική ανάλυση για να προσδιοριστεί ποια εκδοχή έχει καλύτερη απόδοση για έναν δεδομένο στόχο μετατροπής.

Έτσι, λοιπόν, αυτό μπορεί να βοηθήσει στην καλύτερη λήψη αποφάσεων, κάτι ιδιαίτερα χρήσιμο σε ένα ευρύ φάσμα σκοπών.

Μπορεί, δηλαδή, να φανεί πολύ χρήσιμο σε καμπάνιες email marketing, στην βελτίωση του ποσοστού μετατροπής σε μια ιστοσελίδα, στον καλύτερο σχεδιασμό ενός προϊόντος και σε άλλα πολλά.

Πώς ακριβώς όμως λειτουργεί το A/B testing;

 Πώς Λειτουργεί το A/B Testing;

Ανάλογα με το τι υπηρεσία, προϊόν ή καμπάνια μάρκετινγκ θέλουμε να επικοινωνήσουμε στο ενδιαφερόμενο κοινό, το A/B testing δημιουργεί δύο εκδοχές τις οποίες τις αναθέτει τυχαία σε δύο διαφορετικά group αποδεκτών και ανάλογα με την ανταπόκριση, δείχνει ποια  εκδοχή είναι η καλύτερη.

Για να γίνει πιο κατανοητό το πως λειτουργεί αυτή η μέθοδος, ας δούμε από ποια βήματα αποτελείται.

 Καθορισμός του στόχου του A/B testing

 Δημιουργία των εκδόσεων

 Ρύθμιση της δοκιμής

 Συλλογή δεδομένων

 Ανάλυση  αποτελεσμάτων

 Λήψη απόφασης

Ένα πολύ καλό παράδειγμα A/B testing το οποίο μπορούμε να δούμε είναι αυτό του Netflix.

Το Netflix είναι μια εταιρεία που αναζητά συνεχώς τρόπους για να βελτιώσει την εμπειρία των χρηστών της και να αποκτήσει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στον κλάδο του streaming. 

Ένας τρόπος για να το κάνει αυτό είναι το A/B testing, συγκρίνοντας δύο εκδόσεις ενός προϊόντος ή ενός χαρακτηριστικού για να καθοριστεί ποια από αυτές αποδίδει καλύτερα. 

Το Netflix χρησιμοποιεί το Α/Β testing για να δοκιμάσει νέα χαρακτηριστικά, όπως αλλαγές στον αλγόριθμο συστάσεών του και να συλλέξει δεδομένα σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες ανταποκρίνονται σε αυτές τις αλλαγές. 

Αναλύοντας τα αποτελέσματα αυτών των δοκιμών, το Netflix είναι σε θέση να λαμβάνει αποφάσεις βάσει δεδομένων σχετικά με το ποια χαρακτηριστικά θα διατηρήσει και ποια θα απορρίψει, με τελικό αποτέλεσμα την καλύτερη συνολική εμπειρία του χρήστη.

Έτσι, λοιπόν, βλέπουμε ότι το A/B testing έχει αρκετά πλεονεκτήματα.

 Πλεονεκτήματα του A/B Testing

Για εταιρείες οι οποίες πωλούν προϊόντα και υπηρεσίες, το Α/Β testing μπορεί να τις βοηθήσει να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, που έχουν σαν στόχο πιο επιτυχημένα αποτελέσματα και καλύτερη συνολική εμπειρία του χρήστη.

   Πλεονέκτημα #1: Βελτίωση user engagement

Για εταιρείες που έχουν websites, το A/B testing μπορεί να τις βοηθήσει να βελτιώσουν και να αναβαθμίσουν το περιεχόμενο τους, με αποτέλεσμα να είναι προτιμότερο για τους επισκέπτες τους.

Για παράδειγμα, μια εταιρεία μπορεί να δοκιμάσει διαφορετικές διατάξεις για τον ιστότοπο ή την εφαρμογή της, για να διαπιστώσει ποια οδηγεί σε μεγαλύτερo engagement. 

Μπορεί επίσης, να δοκιμάσει διαφορετικές καμπάνιες μάρκετινγκ, για να επιλέξει την καλύτερη η οποία θα βελτιώσει την εμπειρία των χρηστών και όχι μόνο.

   Πλεονέκτημα #2: Αύξηση conversion rate

Με το A/B testing οι επιχειρήσεις μπορούν να ξέρουν ποιο περιεχόμενο μπορεί να οδηγήσει τους χρήστες ή τους επισκέπτες να αγοράσουν ή να αλληλεπιδράσουν με το site.

Αποτελεί μια πολύ καλή τεχνική μάρκετινγκ μέσα από την οποία, οι επιχειρήσεις κάνουν όλες τις απαραίτητες αλλαγές οι οποίες μετατρέπουν τους επισκέπτες σε αγοραστές.

Για παράδειγμα, ένας ιστότοπος μπορεί να αλλάξει την διατύπωση του CTA από το “αγοράστε τώρα!” σε “κάντε την αγορά σας τώρα!” και στη συνέχεια να συγκρίνει ποιο από τα δύο δέχεται περισσότερα κλικ.

Με αυτόν τον τρόπο μπορεί να μάθει ποιο από τα δύο προτιμάει ο πελάτης. 

   Πλεονέκτημα #3: Μείωση bounce rate

Άλλος ένας πολύ σημαντικός παράγοντας για μια ιστοσελίδα είναι ο χρόνος που παραμένει κάποιος σε αυτή, βλέποντας το περιεχόμενο της.

Ένα site με βαρετό ή δύσκολο περιεχόμενο ανέκαθεν απωθούσε τους επισκέπτες σε σύντομο χρονικό διάστημα.

Όμως, με το A/B testing, οι διαχειριστές ιστοσελίδων μπορούν να κάνουν τους καλύτερους συνδυασμούς στοιχείων, με σκοπό την μεγαλύτερη παραμονή των επισκεπτών σε αυτά. 

Όσο περισσότερο χρόνο περνούν οι επισκέπτες στον ιστότοπο, τόσο πιθανότερο είναι να ανακαλύψουν την αξία του περιεχομένου, οδηγώντας τελικά σε conversions.

   Πλεονέκτημα #4: Ελαχιστοποίηση ρίσκου

Επιλέγοντας την καλύτερη εκδοχή, ένα site ή και μια εφαρμογή, μπορεί να μειώσει τις πιθανότητες ρίσκου, όπως το να γίνουν λάθη σε αποφάσεις και στρατηγικές.

Για παράδειγμα, αν μια εταιρεία σκέφτεται να αλλάξει τη διάταξη του ιστότοπου της, μπορεί να χρησιμοποιήσει το Α/Β testing για να δει ποια διάταξη οδηγεί σε περισσότερες μετατροπές ή μεγαλύτερη ικανοποίηση των πελατών. 

Έτσι, η εταιρεία μπορεί να λαμβάνει αποφάσεις με σιγουριά, γνωρίζοντας ότι η επιλεγμένη διάταξη έχει αποδειχθεί πιο αποτελεσματική. 

Επιπλέον, το Α/Β testing επιτρέπει στις εταιρείες να δοκιμάζουν μικρές αλλαγές και να βελτιώνουν αντί να προβαίνουν σε μεγάλες αλλαγές που θα μπορούσαν ενδεχομένως να έχουν αρνητικές συνέπειες.

Για αυτό λοιπόν, αποτελεί ένα πολύ σημαντικό εργαλείο, το οποίο βέβαια για να είναι αποτελεσματικό, χρειάζεται και τα κατάλληλα skills.

 3 Βασικές Δεξιότητες για A/B Testing

Μια ομάδα που ασχολείται με το A/B testing, θα πρέπει να αποκτά ολοένα και περισσότερες δεξιότητες αλλά και να αναβαθμίζει τις ήδη υπάρχουσες (reskilling vs upskilling).

   Δεξιότητα #1: Data analytics

To Data Analytics είναι μια σημαντική δεξιότητα για το Α/Β testing, επειδή επιτρέπει στην ομάδα, η οποία περιλαμβάνει data analysts, να αναλύει και να ερμηνεύει αποτελεσματικά τα δεδομένα που συλλέγονται κατά τη διάρκεια της διαδικασίας δοκιμών.

Προκειμένου να αξιολογηθεί με ακρίβεια η αποτελεσματικότητα των διαφορετικών εκδόσεων που δοκιμάζονται, η ομάδα πρέπει να είναι σε θέση να αναλύσει τα δεδομένα για να καθορίσει εάν οι τυχόν παρατηρούμενες διαφορές είναι στατιστικά σημαντικές.

Για τον λόγο αυτό, είναι σημαντική η κατανόηση των τεχνικών στατιστικής ανάλυσης και την ικανότητα χρήσης εργαλείων, όπως το excel.

   Δεξιότητα #2: UX & graphic design

Εξίσου σημαντικές δεξιότητες είναι οι γνώσεις πάνω στο user experience (UX) και το graphic design, καθώς παίζουν σημαντικό ρόλο στην σχεδίαση των στοιχείων δοκιμής.

Αφού στο A/B testing συγκρίνονται διάφορες εκδοχές μεταξύ τους, προτιμάται εκείνη που είναι καλύτερη, οπότε ο σχεδιασμός των εκδόσεων αυτών πρέπει να είναι όσο το δυνατόν καλύτερος.

Η εμπειρία του χρήστη και ο σχεδιασμός μιας ιστοσελίδας ή εφαρμογής είναι από τους πιο σημαντικούς παράγοντες, για αυτό και η ομάδα που θα αναλάβει να τα σχεδιάσει, πρέπει να έχει τις ανάλογες γνώσεις.

   Δεξιότητα #3: CRO marketing

Το CRO marketing (conversion rate optimization) είναι η διαδικασία χρήσης δεδομένων και δοκιμών για τη βελτίωση του ποσοστού μετατροπών (conversions) ενός ιστότοπου ή μιας landing page.

Είναι ιδιαίτερα σημαντικό στo A/B testing, επειδή βοηθά στον εντοπισμό των συγκεκριμένων αλλαγών που μπορούν να γίνουν σε έναν ιστότοπο, προκειμένου να βελτιωθεί η απόδοσή του.

 Συνοψίζοντας

Είδαμε λοιπόν, τι είναι το A/B testing και πόσο χρήσιμο μπορεί να φανεί στις επιχειρήσεις, οι οποίες καταφέρνουν να βελτιστοποιήσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους αλλά και να αυξήσουν τα έσοδά τους.

Αν λοιπόν, ενδιαφέρεσαι να μάθεις περισσότερα για το πως μπορείς και εσύ να γίνεις επαγγελματίας και να επενδύσεις πάνω στα data analytics skills με σκοπό να κάνεις A/B testing, τότε ανακάλυψε το Data Analytics Bootcamp και εκπαιδεύσου για να γίνεις από τους καλύτερους Data Analysts!