هل اختبار A / B ميت؟

قال جورج خاتشاتريان ، الرئيس التنفيذي لشركة OfferFit للذكاء الاصطناعي ، في ندوة عبر الإنترنت مؤخرًا: "اليوم ، تزدهر اختبارات A / B - لقد كان تحسنًا كبيرًا عن الاختبارات غير A / B". "في الوقت نفسه ، يدرك الأشخاص الذين يجرون هذه الاختبارات كل يوم أن الأمر أكثر صعوبة مما قد يبدو."

يستغرق تصميم اختبارات A / B وتحديد أحجام العينات ونشرها الكثير من الوقت والموارد ، ويتطلب تحليل النتائج مستويات عالية من الدقة. بشكل عام ، يمكن للمهام اليدوية التي يتطلبها اختبار A / B أن تضع عبئًا ثقيلًا على المسوقين.

قال خاتشاتريان: "عندما تقوم بتشغيل برنامج تجريبي كامل ، فلن يكفي أبدًا إجراء اختبار A / B واحد". "عندما تقوم بتشغيل واحدة ، فإنك تكتسب رؤى قيمة ، وتريد حتمًا كسب المزيد. لذلك ينتهي بك الأمر بالجري أكثر ".

وأضاف: "أولئك الذين يقومون بهذا التدريب العملي يدركون أنه يصبح مجرد انفجار سريع في عدد الاختبارات التي يحتاجون إليها - يصبح من غير المجدي في وقت مبكر جدًا على هذا المنحنى الأسي."

يحتاج المسوقون إلى حل يسمح لهم باختبار عدد متزايد من متغيرات الحملة مع منحهم وقتًا كافيًا لتحليل البيانات في نفس الوقت. لحسن الحظ ، يتطور اختبار A / B.

توسيع قوة اختبار أ / ب

في الندوة عبر الإنترنت ، سلط خاتشاتريان الضوء على "مشكلة ماكينات الألعاب المتعددة" التي تؤثر على اختبارات A / B الحديثة. في النسخة التقليدية من هذا السيناريو ، يجب على أي شخص في كازينو أن يحدد أي ماكينات القمار ("اللصوص بذراع واحد" الذين يسرقون أموالك) ستحصل على أفضل المكاسب ، ثم اكتشف الترتيب الذي سيكون الأمثل. مع اختبار A / B ، فإن المتغيرات هي ماكينات الألعاب المتعددة ، ويجب على المسوق اكتشاف أيها أكثر فاعلية حتى يتمكن من تخصيص المزيد من الموارد للمناطق ذات الأداء الجيد.

قال: "يمكنك التفكير في [ماكينة ماكينات الألعاب المتعددة] مثل اختبار A / B الذكي". "سوف تتنقل في مقايضة الاستكشاف والاستغلال - ستبدأ بشكل عشوائي في سحب تلك المقابض العشرة ، ولكن مع مرور الوقت ، ستعيد تخصيص الموارد ديناميكيًا بحيث إذا بدا شيء سيئًا سيتوقف عن السحب."

وأضاف: "تم تصميم ماكينات الألعاب متعددة الأذرع هذه لتجربة الكمية المناسبة فقط حتى تتعلم ولكن أيضًا تستفيد مما تعلمته بالفعل."

في حين أن هذه النماذج متعددة الأسلحة ، أو A / B ، قد خدمت المسوقين جيدًا على مر السنين ، إلا أن هناك تكرارًا جديدًا لإطار العمل يكون أكثر دقة وفعالية. وفقًا لخاتشاتريان ، هؤلاء "قطاع طرق سياقيين".

قال: "إنها تفعل ما تفعله العصابة متعددة الأسلحة ، لكنها تأخذ في الحسبان السياقات المختلفة". "لذا ، إذا كان لديك عميلين مختلفين ، بخصائص مختلفة ، فستعرف كيفية جذب عوامل مختلفة."

تعد أطر ماكينات الحظ في الأساس عبارة عن تجارب آلية وإضفاء الطابع الشخصي على نطاق واسع. إنه نموذج يمكنه أتمتة العملية بالكامل ، وهو ما يجب على كل مسوق أن يتحرك نحوه لتحسين فعالية الحملة على نطاق واسع.

التجريب الآلي هو المستقبل

لقد تبنى العديد من عمالقة التكنولوجيا بالفعل أطر قطاع الطرق السياقية ، ولكن يجب على المسوقين ملاحظة أن هذه التكنولوجيا لا تزال جديدة بشكل لا يصدق. يجب أن تخصص العلامات التجارية ما يكفي من الوقت والموارد لجعل عملية الانتقال أسهل ، لأنها ، وفقًا لخاتشاتريان ، "مستقبل التجارب".

قال: "في الماضي ، كان اختبار A / B اليدوي يعمل مع إشارة واحدة في كل مرة". "باستخدام هذه العصابات السياقية ، يمكنك إعدادها للاختبار البسيط لأبعاد متعددة."

سواء كان الأمر يتعلق باختبار فعالية سطر موضوع البريد الإلكتروني ، أو معدلات النقر للحث على الشراء ، أو أوقات نشر المقالات المثلى ، فإن المسوقين لديهم الكثير من البيانات التجريبية لمواكبة ذلك. يمكن أن تجعل حلول الاختبار الآلي هذه العمليات أكثر قابلية للإدارة من خلال تقليل الوقت المستغرق في المهام اليدوية ، واستبدالها بالتجربة الآلية المستمرة.

قال خاتشاتريان: "يمكنك التفكير في هذا باعتباره التكرار التالي للتجربة ، أو برامج الاختبار والتعلم". "عندما يقوم أحد المسوقين بإعداد هذا النظام من التجريب الآلي المستمر ، فإنه يخلق هذا التفاعل حيث يمكنك رؤية ما يحدث ، واكتساب رؤى ، ثم استخدام تلك الأفكار للحصول على أفكار جديدة."

وأضاف: "لذلك لا يزال لديك دورة اختبار وتعلم رشيقة ، لكنها متسارعة."

سيوضح الوقت مدى سرعة اعتماد المسوقين لتقنيات التجريب الآلي هذه. ولكن ، مع المستوى العالي من بدائل تكنولوجيا التسويق التي حدثت خلال العام الماضي ، هناك فرصة جيدة لأن تقوم المزيد من العلامات التجارية بالتسجيل عاجلاً وليس آجلاً.

شاهد هذا العرض التقديمي عبر الويب في مستودع التسويق الرقمي.