בדיקות A/B הן אחת הדרכים האמינות ביותר לשיפור ביצועי השיווק.

הן עוזרות לצוותים להשוות בין גרסאות, לתקף החלטות ולבצע אופטימיזציה לקמפיינים בהתבסס על התנהגות משתמשים אמיתית. בין אם אתם משפרים דף נחיתה, בוחנים קריאייטיב של מודעה או מתאימים את המסרים, בדיקות A/B מעניקות לכם דרך ברורה למדוד מה עובד.

אך גם כאשר בדיקת A/B מניבה מנצח ברור, לעיתים קרובות נותרת שאלה מרחפת:

למה זה עבד?

ללא תשובה לכך, קשה יותר לשכפל ולהרחיב את האופטימיזציה. ייתכן שתשפרו קמפיין אחד, אך תתקשו ליישם את התובנות הללו במקום אחר. עם הזמן, הדבר מוביל ליותר בדיקות — אך לא בהכרח ליותר הבנה.

כדי להפיק יותר מבדיקות A/B, עליכם להסתכל מעבר לתוצאות ולהבין כיצד המשתמשים חווים את התוכן שלכם לפני שהם מבצעים פעולה.

מה בדיקות A/B עושות היטב

בדיקות A/B הן יעילות מכיוון שהן מתמקדות בתוצאות במבחן המציאות.

על ידי השוואה בין שתי גרסאות של דף או נכס דיגיטלי, תוכלו למדוד איזו מהן מתפקדת טוב יותר בהתבסס על התנהגות משתמשים אמיתית. הדבר מאפשר לצוותים:

• לזהות גרסאות בעלות ביצועים גבוהים יותר

• להפחית ניחושים בקבלת החלטות

• לשפר ללא הרף את שיעורי ההמרה

זוהי גישה מעשית ומבוססת נתונים — ועבור צוותים רבים, היא מהווה את הבסיס לאופטימיזציה.

בדיקות A/B מצוינות במדידת מה שהמשתמשים עושים.

היכן בדיקות A/B לוקות בחסר

בעוד שבדיקות A/B מראות לכם איזו גרסה מתפקדת טוב יותר, הן אינן מסבירות מה גרם להבדל.

לדוגמה:

• מדוע המשתמשים היססו לפני שלחצו?

• מה הפך גרסה אחת לקלה יותר להבנה מהשנייה?

• היכן התרחשו בלבול או חיכוך?

בדיקת A/B לוכדת את התוצאה הסופית — אך לא את החוויה שהובילה אליה.

כתוצאה מכך, אופטימיזציה עלולה להפוך למעגל של ניסוי וטעייה. אתם מוצאים גרסאות מנצחות, אך הסיבה מאחוריהן נותרת לא ברורה.

בדיקות A/B מציגות לכם מה שינה את הביצועים — אך לא מה גרם לכך.

השטח המת: קשב ללא הקשר

כדי למלא את הפער הזה, צוותים רבים פונים לכלי מדידת קשב ותשומת לב, כגון מפות חום או מעקב עיניים.

כלים אלה מראים היכן המשתמשים ממקדים את תשומת הלב שלהם וכיצד הם נעים בדף. המידע הזה שימושי — אך הוא עדיין משאיר מקום לפרשנות.

חשבו על תרחיש פשוט:

משתמש מבלה מספר שניות כשהוא ממוקד בחלק מסוים בדף שלכם.

זה יכול להצביע על כך ש:

• התוכן מרתק ומחזיק את העניין שלו

• המסר אינו ברור ודורש מאמץ לעיבוד

• פריסת הדף (layout) מייצרת חיכוך או בלבול

מהנתונים לבדם, בלתי אפשרי לדעת זאת.

קשב ותשומת לב ללא הקשר הם עניין מעורפל.

הרובד החסר: חוויית המשתמש

בין מה שהמשתמשים רואים לבין מה שהם עושים, ישנו רובד נוסף שלעיתים קרובות אינו נמדד: החוויה שלהם בזמן אמת.

זה כולל בין היתר:

• מעורבות (עד כמה תשומת הלב נלכדת בעוצמה)

• עומס קוגניטיבי (עד כמה קשה לעבד דבר מה)

• תגובה רגשית (כיצד מרגיש התוכן באותו רגע)

• מיקוד (עד כמה תשומת הלב נשמרת בעקביות)

גורמים אלו משפיעים על ההתנהגות עוד לפני שלחיצה או המרה מתרחשות בפועל.

כאשר ניתן למדוד רובד זה, בדיקות A/B הופכות ליותר מלוח תוצאות פשוט. הן הופכות לדרך להבין מדוע גרסה אחת עובדת טוב יותר מאחרת.

למעלה: בדיקת A/B שנערכה עם טכנולוגיית Emotiv כדי להשוות ישירות את חוויות המשתמש בין שתי פלטפורמות מצגת.

כיצד לשפר בדיקות A/B באמצעות נתוני חוויה

כדי להפיק ערך רב יותר מבדיקות A/B, עליכם לשלב נתוני ביצועים יחד עם תובנות על חוויית המשתמש.

כאן נכנסים לתמונה כלים כמו Emotiv Studio.

על ידי מדידת תגובות מוחיות בזמן אמת, Emotiv Studio מתרגם אותות מורכבים למדדים ברורים ושימושיים כגון:

• מעורבות

• התרגשות

• לחץ

• מיקוד

מדדים אלה מוסיפים הקשר לתוצאות בדיקות ה-A/B.

במקום פשוט לדעת איזו גרסה הציגה ביצועים טובים יותר, תוכלו לראות כיצד המשתמשים חוו כל גרסה בזמן שהם קיימו איתה אינטראקציה.

לדוגמה:

• גרסה עם מעורבות גבוהה ולחץ נמוך עשויה להצביע על בהירות ועניין

• גרסה עם מעורבות גבוהה ולחץ גבוה עשויה להצביע על בלבול או עומס קוגניטיבי

רובד נוסף זה של תובנות עוזר להסביר את התוצאות — ולא רק למדוד אותן.

למעלה: דוגמה של בדיקת A/B בין קריאייטיבים לטלוויזיה המשווה בין שתי עריכות סצנה באמצעות טכנולוגיית Emotiv.

בדיקות A/B מול שיטות מחקר אחרות

כל שיטת מחקר מספקת סוג אחר של תובנה:

אף שיטה לבדה אינה מחליפה את האחרות. אך שילוב ביניהן מוביל להחלטות מושכלות יותר.

מה זה פותח עבור אנשי שיווק

כשאתם מבינים כיצד המשתמשים חווים את התוכן שלכם, אתם יכולים לשפר את אופן ביצוע האופטימיזציה שלכם.

הדבר מאפשר:

• לזהות חיכוך לפני שהוא משפיע על הביצועים

• לשפר את הבהירות במסרים ובעיצוב

• לתקף החלטות קריאייטיב בביטחון רב יותר

• ליישם תובנות בין קמפיינים בצורה יעילה יותר

במקום להסתמך רק על תוצאות, אתם מקבלים תובנות לגבי הגורמים שמניעים את התוצאות הללו.

למעלה: לוח הבקרה של מחקר המוצר ב-Emotiv Studio המציג את התוצאות של בדיקת A/B בין פורמטים של מודעות

עברו מעבר לבדיקות A/B

בדיקות A/B נותרו כלי חיוני. הן מספקות תוצאות ברורות וניתנות למדידה ותומכות בשיפור מתמיד.

אך כשלעצמן, הן מציעות תמונה חלקית בלבד.

על ידי הוספת תובנות לגבי האופן שבו המשתמשים חווים את התוכן שלכם, תוכלו להפוך את האופטימיזציה למדויקת יותר — וברת-שכפול יותר.

Emotiv Studio מאפשר ללכוד את הרובד החסר הזה בזמן אמת, ועוזר לכם לעבור ממדידת ביצועים להבנה אמיתית שלהם.

ראו כיצד תובנות בזמן אמת לגבי מעורבות, מיקוד ועומס קוגניטיבי יכולות לשפר את אסטרטגיית האופטימיזציה שלכם.

גלו את התכונות של Emotiv Studio