Τι είναι το A/B Testing: Πώς γίνεται και πρακτικά παραδείγματα

Μάθετε για τα A/B test, την έρευνα μετατροπών και την ιεράρχηση ιδεών, από την ανάλυση των test έως τη σωστή διαχείριση και αρχειοθέτηση των αποτελεσμάτων, μέσα από την εμπειρία ειδικών της Google, της HubSpot και της Shopify.

Είτε είστε έμπειρος επιχειρηματίας είτε μόλις ξεκινάτε, είναι πολύ πιθανό να έχετε συναντήσει αμέτρητα άρθρα και οδηγούς γύρω από το A/B testing. Ίσως ήδη δοκιμάζετε διαφορετικές εκδοχές σε θέματα email ή σε αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Παρότι το A/B testing έχει αναλυθεί εκτενώς στον χώρο του μάρκετινγκ, στην πράξη πολλοί επιχειρηματίες δυσκολεύονται να το εφαρμόσουν σωστά. Το αποτέλεσμα; Σημαντικές επιχειρηματικές αποφάσεις που βασίζονται σε λανθασμένα δεδομένα, προερχόμενα από εσφαλμένα ή κακώς σχεδιασμένα test.

Το A/B testing συχνά παρουσιάζεται υπερβολικά απλοποιημένο, ειδικά σε περιεχόμενο που απευθύνεται σε ιδιοκτήτες ηλεκτρονικών καταστημάτων. Παρακάτω θα βρείτε όσα χρειάζεστε για να ξεκινήσετε με διαφορετικούς τύπους A/B testing στο ηλεκτρονικό εμπόριο, επεξηγημένα με όσο το δυνατόν πιο απλό αλλά ουσιαστικό τρόπο. Το A/B testing μπορεί να αποδειχθεί καθοριστικός παράγοντας για τη σωστή τοποθέτηση ενός προϊόντος, την αύξηση των μετατροπών σε μια σελίδα προορισμού, αλλά και πολλά ακόμη.

Τι είναι το A/B testing;

Το A/B testing, γνωστό και ως split testing ή bucket testing, είναι η διαδικασία σύγκρισης δύο εκδοχών της ίδιας ιστοσελίδας, email ή άλλου ψηφιακού στοιχείου, με στόχο να διαπιστωθεί ποια αποδίδει καλύτερα βάσει της συμπεριφοράς των χρηστών.

Αποτελεί ένα ιδιαίτερα χρήσιμο εργαλείο για τη βελτίωση της απόδοσης μιας καμπάνιας μάρκετινγκ και για την καλύτερη κατανόηση του τι οδηγεί το κοινό-στόχο σε μετατροπές. Το A/B testing σάς επιτρέπει να απαντάτε σε κρίσιμα επιχειρηματικά ερωτήματα, να αυξάνετε τα έσοδα από την επισκεψιμότητα που ήδη διαθέτετε και να θέτετε τις βάσεις για μια στρατηγική μάρκετινγκ βασισμένη σε δεδομένα.

Πώς λειτουργεί το A/B testing

• Καθορίστε τον στόχο σας. Ορίστε ξεκάθαρα τι θέλετε να πετύχετε με το A/B testing, όπως αύξηση των μετατροπών, του ποσοστού κλικ ή των συνολικών πωλήσεων.
• Επιλέξτε το στοιχείο προς δοκιμή. Μπορείτε να ελέγξετε τίτλους, εικόνες, θέματα ηλεκτρονικών μηνυμάτων, προτροπές σε δράση, τιμές, διατάξεις σελίδας και πολλά ακόμη.
• Δημιουργήστε παραλλαγές. Αναπτύξτε δύο εκδοχές του ίδιου στοιχείου: Η εκδοχή Α είναι η αρχική μορφή του υλικού σας και λειτουργεί ως ομάδα ελέγχου. Η εκδοχή Β είναι η τροποποιημένη εκδοχή, στην οποία εφαρμόζονται οι αλλαγές που θέλετε να δοκιμάσετε. Στο πλαίσιο του ψηφιακού μάρκετινγκ, το 50% των επισκεπτών βλέπει την εκδοχή Α και το υπόλοιπο 50% την εκδοχή Β.
• Εκτελέστε τη δοκιμή. Εκθέστε και τις δύο ομάδες στο αντίστοιχο περιεχόμενο για προκαθορισμένο χρονικό διάστημα. Για παράδειγμα, αν δοκιμάζετε το κουμπί προτροπής σε δράση της αρχικής σελίδας ενός ηλεκτρονικού καταστήματος, η δοκιμή μπορεί να διαρκέσει δύο εβδομάδες ώστε να προκύψουν στατιστικά αξιόπιστα αποτελέσματα.
• Συλλέξτε δεδομένα. Παρακολουθήστε και μετρήστε μετατροπές, ποσοστά κλικ, επίπεδα αλληλεπίδρασης και πωλήσεις και στις δύο εκδοχές.
• Αναλύστε τα αποτελέσματα. Συγκρίνετε την απόδοση της εκδοχής Α με εκείνη της εκδοχής Β για να διαπιστώσετε ποια εξυπηρετεί καλύτερα τον αρχικό σας στόχο. Η εκδοχή με το υψηλότερο ποσοστό μετατροπών θεωρείται η νικήτρια.
• Ανακηρύξτε τον νικητή. Αν η εκδοχή Β παρουσιάζει υψηλότερο ποσοστό μετατροπών, ορίζεται ως η νικήτρια και πλέον κατευθύνεται σε αυτήν το 100% των επισκεπτών. Από εκείνο το σημείο γίνεται η νέα ομάδα ελέγχου και σχεδιάζεται μια νέα παραλλαγή για μελλοντικές δοκιμές.

💡Σημαντική επισήμανση: Το ποσοστό μετατροπών σε ένα A/B test δεν αποτελεί πάντα απόλυτο δείκτη επιτυχίας.

Για παράδειγμα, αν ένα προϊόν κοστίζει 50€ στη μία σελίδα και προσφέρεται δωρεάν στην άλλη, το αποτέλεσμα δεν προσφέρει ουσιαστική επιχειρηματική γνώση. Όπως κάθε εργαλείο ή στρατηγική που εφαρμόζεται σε μια επιχείρηση, έτσι και το A/B testing πρέπει να χρησιμοποιείται με στρατηγική σκέψη.

Γι’ αυτό είναι σημαντικό να παρακολουθείτε την πραγματική αξία κάθε μετατροπής μέχρι την τελική ολοκλήρωση της πώλησης.

Πότε πρέπει να κάνετε A/B testing

Αν διαχειρίζεστε έναν ιστότοπο ή μια εφαρμογή με χαμηλή επισκεψιμότητα, το A/B testing πιθανότατα δεν αποτελεί την πιο αποτελεσματική πρακτική βελτιστοποίησης. Σε αυτήν την περίπτωση, είναι πιο πιθανό να έχετε υψηλότερη απόδοση επένδυσης αν πραγματοποιήσετε δοκιμές χρηστών ή αν συνομιλήσετε άμεσα με τους πελάτες σας. Παρά τη διαδεδομένη αντίληψη, η βελτιστοποίηση ποσοστού μετατροπών δεν ξεκινά και δεν τελειώνει με τις δοκιμές.

Γιατί δύο έως τέσσερις εβδομάδες; Θυμηθείτε ότι οι δοκιμές πρέπει να διαρκούν τουλάχιστον δύο πλήρεις επιχειρηματικούς κύκλους. Στις περισσότερες περιπτώσεις, αυτό αντιστοιχεί σε χρονικό διάστημα δύο έως τεσσάρων εβδομάδων. Ίσως σκέφτεστε: «Κανένα πρόβλημα. θα αφήσω τη δοκιμή να τρέξει περισσότερο ώστε να συγκεντρωθεί το απαραίτητο δείγμα». Ωστόσο, ούτε αυτή η προσέγγιση λειτουργεί.

Όσο περισσότερο διαρκεί μια δοκιμή, τόσο αυξάνεται ο κίνδυνος αλλοίωσης της εγκυρότητας των αποτελεσμάτων και επιμόλυνσης του δείγματος. Για παράδειγμα, κάποιοι επισκέπτες μπορεί να διαγράψουν τα cookies τους και να επανεμφανιστούν στη δοκιμή ως νέοι χρήστες. Άλλοι μπορεί να αλλάξουν συσκευή, περνώντας από κινητό σε υπολογιστή, και να εκτεθούν σε διαφορετική παραλλαγή.

Με απλά λόγια, η υπερβολικά μεγάλη διάρκεια μιας δοκιμής μπορεί να στρεβλώσει τα αποτελέσματα εξίσου σοβαρά με το να διαρκέσει υπερβολικά λίγο.

Το A/B testing αξίζει την επένδυση για τα ηλεκτρονικά καταστήματα που μπορούν να συγκεντρώσουν το απαιτούμενο μέγεθος δείγματος μέσα σε δύο έως τέσσερις εβδομάδες. Όσα δεν μπορούν, καλό είναι να εξετάσουν άλλες μορφές βελτιστοποίησης μέχρι να αυξηθεί η επισκεψιμότητά τους.

Οργάνωση της διαδικασίας A/B testing

Ιεράρχηση ιδεών για A/B testing

Μια μεγάλη λίστα παραδειγμάτων A/B testing μπορεί να φαίνεται εντυπωσιακή, όμως συχνά δεν βοηθά στο να αποφασίσετε τι αξίζει πραγματικά να δοκιμάσετε. Από πού ξεκινάτε; Εκεί ακριβώς έρχεται η ανάγκη για ιεράρχηση. Υπάρχουν ορισμένα ευρέως χρησιμοποιούμενα πλαίσια ιεράρχησης που μπορείτε να αξιοποιήσετε:

• ICE. Το ICE προέρχεται από τις λέξεις αντίκτυπο (impact), αυτοπεποίθηση (confidence) και ευκολία (ease). Κάθε παράγοντας βαθμολογείται από το 1 έως το 10. Για παράδειγμα, αν μπορείτε να πραγματοποιήσετε τη δοκιμή μόνοι σας χωρίς τη βοήθεια προγραμματιστή ή σχεδιαστή, ενδέχεται να αξιολογήσετε την ευκολία με 8. Η μέθοδος αυτή βασίζεται σε προσωπική κρίση και, όταν συμμετέχουν περισσότερα άτομα στη διαδικασία, οι αξιολογήσεις μπορεί να γίνουν υποκειμενικές. Γι’ αυτό είναι χρήσιμο να υπάρχουν σαφείς κατευθυντήριες γραμμές ώστε να διατηρείται η αντικειμενικότητα.
• PIE. Το PIE αντιστοιχεί στις έννοιες δυναμική (potential), σημασία (importance) και ευκολία (ease). Και εδώ κάθε παράγοντας βαθμολογείται από το 1 έως το 10. Για παράδειγμα, αν μια δοκιμή επηρεάζει το 90% της επισκεψιμότητάς σας, μπορείτε να δώσετε υψηλή βαθμολογία στη σημασία. Όπως και το ICE, το PIE εμπεριέχει υποκειμενικότητα, επομένως η ύπαρξη συγκεκριμένων κριτηρίων είναι ιδιαίτερα χρήσιμη.
• PXL. Το PXL είναι το πλαίσιο ιεράρχησης που έχει αναπτυχθεί από την *εκπαιδευτική πλατφόρμα CXL. Διαφέρει από τα προηγούμενα, καθώς είναι πιο ευέλικτο και οδηγεί σε πιο αντικειμενικές αποφάσεις. Αντί για τρεις γενικούς παράγοντες, βασίζεται σε ερωτήσεις τύπου «Ναι / Όχι» και σε μία ερώτηση που αφορά την ευκολία υλοποίησης. Για παράδειγμα, μπορεί να τίθεται το ερώτημα: «Η δοκιμή έχει σχεδιαστεί ώστε να αυξήσει το κίνητρο του χρήστη;». Αν η απάντηση είναι «Ναι», λαμβάνει βαθμολογία 1· αν «Όχι», 0. Το πλαίσιο αυτό προσφέρει μεγαλύτερη ακρίβεια και μπορεί να εφαρμοστεί μέσω ειδικού υπολογιστικού φύλλου.

Αφού αποκτήσετε μια αρχική εικόνα σχετικά με το από πού πρέπει να ξεκινήσετε, είναι ιδιαίτερα χρήσιμο να κατηγοριοποιήσετε τις ιδέες σας. Για παράδειγμα, στο πλαίσιο της έρευνας μετατροπών μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τρεις βασικές κατηγορίες:

• Υλοποίηση. Προχωρήστε άμεσα. Το πρόβλημα είναι προφανές ή κάτι δεν λειτουργεί σωστά.
• Διερεύνηση. Απαιτείται επιπλέον σκέψη ώστε να οριστεί με ακρίβεια το πρόβλημα ή να περιοριστούν οι πιθανές λύσεις.
• Δοκιμή. Η ιδέα είναι λογική, βασισμένη σε δεδομένα και έτοιμη για έλεγχο.

Ο συνδυασμός σωστής κατηγοριοποίησης και ουσιαστικής ιεράρχησης σας προετοιμάζει αποτελεσματικά για να ξεκινήσετε τη διαδικασία του A/B testing με σαφή στρατηγική και ξεκάθαρη κατεύθυνση.

*Tο περιεχόμενο της ιστοσελίδας είναι στα αγγλικά.

Αναπτύξτε ένα υποθετικό σενάριο

Πριν ξεκινήσετε οποιαδήποτε δοκιμή, είναι απαραίτητο να έχετε μια σαφή υπόθεση. Για παράδειγμα:
«Αν μειώσω το κόστος αποστολής, τότε θα αυξηθεί το ποσοστό μετατροπών».

Μην ανησυχείτε. Η διατύπωση μιας υπόθεσης σε αυτήν την περίπτωση δεν είναι τόσο περίπλοκη όσο ίσως ακούγεται. Στην ουσία, αυτό που χρειάζεται να δοκιμάσετε δεν είναι μια ιδέα, αλλά μια υπόθεση. Μια σωστά διατυπωμένη υπόθεση είναι μετρήσιμη, στοχεύει στην επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος μετατροπών και εστιάζει στην εξαγωγή γνώσης, όχι απλώς στη νίκη μιας εκδοχής.

Κατά τη σύνταξη μιας υπόθεσης, είναι ιδιαίτερα χρήσιμο να χρησιμοποιείτε τον τύπο που προτείνει ο Craig Sullivan στο Hypothesis Kit:

• Επειδή παρατηρείτε [εισαγάγετε δεδομένα ή ανατροφοδότηση από την έρευνα],
• αναμένετε ότι [η αλλαγή που δοκιμάζετε] θα προκαλέσει [το αποτέλεσμα που προβλέπετε],
• και αυτό θα το μετρήσετε μέσω [του αντίστοιχου δείκτη δεδομένων].

Εύκολο, σωστά; Το μόνο που χρειάζεται είναι να συμπληρώσετε τα κενά και η ιδέα σας για A/B testing μετατρέπεται σε μια ξεκάθαρη υπόθεση.

Επιλέξτε ένα εργαλείο A/B testing

Στη συνέχεια, μπορείτε να ξεκινήσετε την επιλογή ενός εργαλείου A/B testing ή μιας υπηρεσίας δοκιμών διαχωρισμού. Συνήθως, τα πρώτα εργαλεία που έρχονται στο μυαλό είναι το *Google Optimize, το *Optimizely και το *VWO. Και τα τρία αποτελούν αξιόπιστες και ασφαλείς επιλογές.

Ακολουθούν περισσότερες πληροφορίες για τα πιο δημοφιλή εργαλεία A/B testing:

• Google Optimize. Διατίθεται δωρεάν, με ορισμένους περιορισμούς στις πολυμεταβλητικές δοκιμές, οι οποίοι όμως δεν επηρεάζουν ουσιαστικά όσους κάνουν τα πρώτα τους βήματα. Παράλληλα, συνεργάζεται άψογα με το Google Analytics για τη διενέργεια δοκιμών A/B, γεγονός που το καθιστά ιδιαίτερα πρακτικό και αξιόπιστο εργαλείο.
• Optimizely. Επιτρέπει τη γρήγορη υλοποίηση απλών δοκιμών ακόμη και χωρίς τεχνικές γνώσεις. Η μηχανή στατιστικής ανάλυσης *Stats Engine διευκολύνει σημαντικά την ερμηνεία των αποτελεσμάτων. Συνήθως αποτελεί την πιο ακριβή επιλογή από τις τρεις.
• VWO. Το VWO διαθέτει το εργαλείο *SmartStats για ευκολότερη ανάλυση, καθώς και έναν ιδιαίτερα φιλικό οπτικό επεξεργαστή για αρχάριους. Επιπλέον, κάθε πακέτο περιλαμβάνει θερμικούς χάρτες, έρευνες εντός ιστοσελίδας, ανάλυση φορμών και άλλα χρήσιμα εργαλεία.

Υπάρχουν επίσης εργαλεία A/B testing στο *κατάστημα εφαρμογών του Shopify, τα οποία ενδέχεται να σας φανούν ιδιαίτερα χρήσιμα.

Αφού επιλέξετε το κατάλληλο εργαλείο ή λογισμικό δοκιμών διαχωρισμού, συμπληρώστε τη φόρμα εγγραφής και ακολουθήστε τις οδηγίες που παρέχονται. Η διαδικασία διαφέρει από πλατφόρμα σε πλατφόρμα, ωστόσο συνήθως απαιτείται η εγκατάσταση ενός μικρού τμήματος κώδικα στον ιστότοπό σας και ο ορισμός συγκεκριμένων στόχων μέτρησης.

*Tο περιεχόμενο της ιστοσελίδας είναι στα αγγλικά.

Αποφασίστε πώς θα αναλύσετε τα αποτελέσματα

Αν η υπόθεσή σας έχει διατυπωθεί σωστά, ακόμη και μια δοκιμή που δεν αποδίδει το επιθυμητό αποτέλεσμα μπορεί να θεωρηθεί επιτυχία, καθώς προσφέρει πολύτιμα συμπεράσματα που μπορούν να αξιοποιηθούν σε μελλοντικές δοκιμές αλλά και σε άλλους τομείς της επιχείρησής σας. Γι’ αυτό, κατά την ανάλυση των αποτελεσμάτων, η έμφαση πρέπει να δίνεται στα ευρήματα και όχι στο αν η δοκιμή «κέρδισε» ή «έχασε». Πάντα υπάρχει κάτι να μάθετε και κάτι να εξετάσετε, γι’ αυτό μην απορρίπτετε τις δοκιμές που δεν απέδωσαν άμεσα.

Το πιο σημαντικό σημείο σε αυτή τη διαδικασία είναι η ανάγκη για τμηματοποίηση των δεδομένων. Μια δοκιμή μπορεί να φαίνεται αποτυχημένη συνολικά, όμως συχνά αποδίδει εξαιρετικά σε τουλάχιστον ένα τμήμα του κοινού.

Ενδεικτικά παραδείγματα τμημάτων κοινού είναι:

• νέοι επισκέπτες
  
• επισκέπτες που επιστρέφουν
  
• χρήστες iOS
  
• χρήστες Android
  
• επισκέπτες μέσω Chrome
  
• επισκέπτες μέσω Safari
  
• χρήστες υπολογιστών
  
• χρήστες tablet
  
• επισκέπτες από οργανική αναζήτηση
  
• επισκέπτες από πληρωμένες διαφημίσεις
  
• επισκέπτες από κοινωνικά δίκτυα
  
• συνδεδεμένοι αγοραστές

Καταλαβαίνετε τη λογική, σωστά;

Πολύ συχνά, η υπόθεση επιβεβαιώνεται σε συγκεκριμένα τμήματα χρηστών, και αυτό από μόνο του αποτελεί εξαιρετικά χρήσιμη πληροφορία.

Η ανάλυση δεν αφορά απλώς το αν μια δοκιμή ήταν επιτυχημένη ή όχι. Μέσα από την τμηματοποίηση των δεδομένων μπορείτε να ανακαλύψετε πολύτιμα συμπεράσματα που δεν είναι άμεσα ορατά.

Τα εργαλεία A/B testing δεν πραγματοποιούν αυτήν την ανάλυση για εσάς. Γι’ αυτό πρόκειται για μια δεξιότητα που αξίζει να καλλιεργηθεί σταδιακά.

Αρχειοθετήστε τα αποτελέσματα των δοκιμών σας

Ας υποθέσουμε ότι πραγματοποιείτε την πρώτη σας δοκιμή αύριο. Δύο χρόνια αργότερα, θα θυμάστε άραγε όλες τις λεπτομέρειες αυτής της δοκιμής; Πολύ πιθανό όχι.

Γι’ αυτό ακριβώς η αρχειοθέτηση των αποτελεσμάτων του A/B testing είναι τόσο σημαντική. Χωρίς ένα σωστά οργανωμένο και ενημερωμένο αρχείο, όλα τα πολύτιμα συμπεράσματα που αποκτάτε με τον καιρό κινδυνεύουν να χαθούν. Επιπλέον, όταν δεν υπάρχει αρχείο, είναι εξαιρετικά εύκολο να καταλήξετε να δοκιμάζετε το ίδιο πράγμα ξανά και ξανά.

Δεν υπάρχει, ωστόσο, ένας «σωστός» τρόπος για να γίνει αυτό. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα εξειδικευμένο εργαλείο, όπως το *Effective Experiments, ή ακόμα και ένα απλό υπολογιστικό φύλλο. Η επιλογή εξαρτάται αποκλειστικά από εσάς, ιδιαίτερα στα πρώτα σας βήματα.

Όποιο εργαλείο κι αν επιλέξετε, φροντίστε να καταγράφετε συστηματικά:

• την υπόθεση που δοκιμάστηκε
  
• στιγμιότυπα της αρχικής εκδοχής και της παραλλαγής
  
• το αν η δοκιμή απέδωσε ή όχι
  
• τα συμπεράσματα που προέκυψαν από την ανάλυση

Καθώς αναπτύσσεστε, θα ευγνωμονείτε τον εαυτό σας που διατηρήσατε αυτό το αρχείο. Δεν θα φανεί χρήσιμο μόνο σε εσάς, αλλά και σε νέα μέλη της ομάδας, συμβούλους και βασικούς συνεργάτες ή ενδιαφερόμενους φορείς.

*Tο περιεχόμενο του άρθρου είναι στα αγγλικά.

Παραδείγματα A/B testing

Τεχνική ανάλυση

Φορτώνει σωστά και γρήγορα το ηλεκτρονικό σας κατάστημα σε όλους τους περιηγητές και σε όλες τις συσκευές; Μπορεί εσείς να διαθέτετε ένα σύγχρονο smartphone, όμως κάπου εκεί έξω υπάρχει ακόμη κάποιος που χρησιμοποιεί ένα παλιό κινητό από το 2005. Αν ο ιστότοπός σας δεν λειτουργεί σωστά και δεν φορτώνει γρήγορα, είναι βέβαιο ότι δεν μετατρέπει τους επισκέπτες όσο αποτελεσματικά θα μπορούσε.

Έρευνες εντός ιστοσελίδας

Οι έρευνες αυτές εμφανίζονται καθώς οι επισκέπτες περιηγούνται στο κατάστημά σας. Για παράδειγμα, μπορεί να εμφανιστεί ένα ερώτημα σε χρήστες που παραμένουν αρκετή ώρα στην ίδια σελίδα, ρωτώντας αν υπάρχει κάτι που τους εμποδίζει να ολοκληρώσουν μια αγορά σήμερα, και αν ναι, ποιο είναι αυτό. Τα ποιοτικά αυτά δεδομένα μπορούν να αξιοποιηθούν για τη βελτίωση του περιεχομένου και του ποσοστού μετατροπών.

Συνεντεύξεις πελατών

Τίποτα δεν αντικαθιστά την άμεση επικοινωνία με τους πελάτες σας. Γιατί επέλεξαν το δικό σας κατάστημα αντί για κάποιο ανταγωνιστικό; Ποιο πρόβλημα προσπαθούσαν να λύσουν όταν επισκέφθηκαν τον ιστότοπό σας; Υπάρχουν αμέτρητες ερωτήσεις που μπορούν να σας βοηθήσουν να κατανοήσετε σε βάθος ποιοι είναι οι πελάτες σας και τι πραγματικά τους οδηγεί στην αγορά.

Έρευνες πελατών

Πρόκειται για εκτενέστερα ερωτηματολόγια που αποστέλλονται σε άτομα που έχουν ήδη πραγματοποιήσει αγορά, σε αντίθεση με τους απλούς επισκέπτες. Κατά τον σχεδιασμό μιας τέτοιας έρευνας, είναι σημαντικό να εστιάζετε στον καθορισμό του προφίλ των πελατών σας, στα προβλήματα που αντιμετωπίζουν, στους ενδοιασμούς που είχαν πριν την αγορά και στις λέξεις ή φράσεις που χρησιμοποιούν για να περιγράψουν το κατάστημά σας.

Ανάλυση δεδομένων επισκεψιμότητας

Τα εργαλεία ανάλυσης καταγράφουν και παρουσιάζουν σωστά τα δεδομένα σας; Μπορεί να ακούγεται αυτονόητο, όμως εκπλήσσει το πόσο συχνά αυτά τα εργαλεία είναι λανθασμένα ρυθμισμένα. Η ανάλυση δεδομένων επικεντρώνεται στην κατανόηση της συμπεριφοράς των επισκεπτών. Για παράδειγμα, μπορείτε να εξετάσετε τη διαδρομή μετατροπών και να εντοπίσετε πού εμφανίζονται οι μεγαλύτερες «διαρροές», δηλαδή σε ποιο στάδιο εγκαταλείπουν οι περισσότεροι χρήστες. Εκεί συνήθως αξίζει να ξεκινήσει η δοκιμή.

Δοκιμές χρηστών

Σε αυτή την περίπτωση, παρακολουθείτε πραγματικούς ανθρώπους σε ένα ελεγχόμενο και αμειβόμενο πείραμα, καθώς προσπαθούν να ολοκληρώσουν συγκεκριμένες ενέργειες στον ιστότοπό σας. Για παράδειγμα, μπορεί να τους ζητηθεί να βρουν ένα βιντεοπαιχνίδι αξίας 40 έως 60 ευρώ και να το προσθέσουν στο καλάθι. Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας, οι συμμετέχοντες εκφράζουν φωναχτά τις σκέψεις και τις ενέργειές τους.

Επαναλήψεις συνεδριών

Οι επαναλήψεις συνεδριών μοιάζουν με τις δοκιμές χρηστών, με τη διαφορά ότι αφορούν πραγματικούς επισκέπτες με πραγματικά χρήματα και πραγματική πρόθεση αγοράς. Παρακολουθείτε πώς κινούνται στον ιστότοπό σας: τι δυσκολεύονται να εντοπίσουν, πού εκνευρίζονται και σε ποια σημεία φαίνονται μπερδεμένοι.

Υπάρχουν και άλλες μορφές έρευνας. Ωστόσο, καλό είναι να ξεκινήσετε επιλέγοντας τη μέθοδο A/B testing που ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας. Αν δοκιμάσετε μερικές από αυτές, σύντομα θα έχετε μια εκτενή λίστα από ιδέες βασισμένες σε δεδομένα, οι οποίες αξίζουν να δοκιμαστούν.

Διαδικασίες A/B testing από επαγγελματίες

Αφού ολοκληρώσατε έναν βασικό οδηγό A/B testing, ας δούμε τώρα πώς ακριβώς προσεγγίζουν τη διαδικασία οι επαγγελματίες του χώρου.

Krista Seiden, KS Digital

Η δική μου διαδικασία βήμα προς βήμα για A/B testing σε ιστοσελίδες και εφαρμογές ξεκινά πάντα από την ανάλυση. Κατά τη γνώμη μου, αυτό αποτελεί τον πυρήνα κάθε αποτελεσματικού προγράμματος δοκιμών. Στο στάδιο της ανάλυσης, στόχος είναι να εξετάσετε τα δεδομένα επισκεψιμότητας, τα αποτελέσματα ερευνών ή δεδομένα εμπειρίας χρήστη, καθώς και κάθε άλλη πηγή πληροφόρησης που διαθέτετε, ώστε να εντοπίσετε τις πραγματικές ευκαιρίες βελτιστοποίησης.

Μόλις αποκτήσετε μια ουσιαστική δεξαμενή ιδεών από το στάδιο της ανάλυσης, μπορείτε να προχωρήσετε στη διατύπωση υποθέσεων: τι ενδέχεται να μην λειτουργεί σωστά και με ποιον τρόπο θα μπορούσαν να διορθωθούν ή να βελτιωθούν τα συγκεκριμένα σημεία.

Στη συνέχεια έρχεται η φάση υλοποίησης και εκτέλεσης των δοκιμών. Είναι σημαντικό να έχουν επαρκή διάρκεια. Προσωπικά επιλέγω ως βασικό διάστημα τις δύο εβδομάδες, ώστε να λαμβάνονται υπόψη εβδομαδιαίες διακυμάνσεις ή ασυνήθιστα μοτίβα. Όταν συγκεντρωθεί επαρκές δείγμα δεδομένων, ακολουθεί η ανάλυση των αποτελεσμάτων για τον εντοπισμό της επικρατέστερης εκδοχής.

Εξίσου σημαντικό σε αυτό το στάδιο είναι να αφιερωθεί χρόνος και στη μελέτη των δοκιμών που δεν απέδωσαν. Τι μπορούν να σας διδάξουν αυτές οι παραλλαγές;

Τέλος, και αυτό το στάδιο συνήθως έρχεται μόνο αφού έχει τεθεί σωστά το υπόβαθρο ενός οργανωμένου προγράμματος βελτιστοποίησης, μπορείτε να προχωρήσετε στην εξατομίκευση. Η εξατομίκευση δεν απαιτεί απαραίτητα πολύπλοκα ή ακριβά εργαλεία· συχνά προκύπτει απλώς από την έξυπνη αξιοποίηση των δεδομένων που ήδη διαθέτετε για τους χρήστες σας.

Η εξατομίκευση στο μάρκετινγκ μπορεί να είναι τόσο απλή όσο η προβολή του κατάλληλου περιεχομένου στη σωστή γεωγραφική περιοχή ή τόσο σύνθετη όσο η στόχευση βάσει της ατομικής συμπεριφοράς κάθε χρήστη. Ωστόσο, δεν χρειάζεται να προχωρήσετε βιαστικά σε αυτό το στάδιο. Φροντίστε πρώτα να έχετε θέσει σωστά τις βάσεις.

Alex Birkett, Omniscient Digital

Σε γενικό επίπεδο, προσπαθώ να ακολουθώ την παρακάτω διαδικασία:

• συλλογή δεδομένων και διασφάλιση ότι τα εργαλεία ανάλυσης λειτουργούν σωστά
  
• ανάλυση των δεδομένων και εντοπισμός ουσιαστικών συμπερασμάτων
  
• μετατροπή των συμπερασμάτων σε υποθέσεις
  
• ιεράρχηση βάσει επίδρασης και ευκολίας υλοποίησης, με στόχο τη βέλτιστη αξιοποίηση των διαθέσιμων πόρων — ιδιαίτερα των τεχνικών
  
• εκτέλεση της δοκιμής, ακολουθώντας όσο το δυνατόν καλύτερα τις βέλτιστες στατιστικές πρακτικές
  
• ανάλυση των αποτελεσμάτων και απόφαση για υλοποίηση ή μη, βάσει των ευρημάτων
  
• επανάληψη της διαδικασίας με βάση όσα προέκυψαν
  

Με πιο απλά λόγια: έρευνα, δοκιμή, ανάλυση, επανάληψη.

Αν και η διαδικασία αυτή μπορεί να διαφοροποιείται ανάλογα με το πλαίσιο –για παράδειγμα αν δοκιμάζεται ένα κρίσιμο χαρακτηριστικό προϊόντος, μια προτροπή ενέργειας σε άρθρο ή αν αλλάζει το επίπεδο ρίσκου σε σχέση με την καινοτομία– παραμένει εφαρμόσιμη σχεδόν σε κάθε μέγεθος και τύπο επιχείρησης.

Το βασικό πλεονέκτημα αυτής της προσέγγισης είναι ότι παραμένει ευέλικτη, ενώ ταυτόχρονα συλλέγει επαρκή δεδομένα τόσο ποιοτικά (ανατροφοδότηση πελατών) όσο και ποσοτικά (αναλυτικά στοιχεία). Έτσι, επιτρέπει τη διαμόρφωση καλύτερων ιδεών για δοκιμές και την ουσιαστικότερη ιεράρχησή τους, ώστε να ενισχύεται αποτελεσματικά η επισκεψιμότητα και η απόδοση του ηλεκτρονικού καταστήματος.

Ton Wesseling, Online Dialogue

Το πρώτο ερώτημα που απαντούμε πάντα όταν θέλουμε να βελτιστοποιήσουμε τη διαδρομή του πελάτη είναι το εξής: Σε ποιο στάδιο του μοντέλου ROAR, που αναπτύξαμε στην Online Dialogue, βρίσκεται αυτό το προϊόν ή η υπηρεσία; Βρίσκεστε ακόμη στη φάση ρίσκου, όπου μπορεί να πραγματοποιηθεί εκτενής έρευνα αλλά δεν είναι εφικτή η επιβεβαίωση των ευρημάτων μέσω διαδικτυακών δοκιμών A/B (κάτω από 1.000 μετατροπές τον μήνα); Ή έχετε περάσει στη φάση βελτιστοποίησης ή βρίσκεστε και πέρα από αυτήν;

Φάση ρίσκου

Πραγματοποιείται εκτεταμένη έρευνα, η οποία μπορεί να οδηγήσει από αναπροσαρμογή του επιχειρηματικού μοντέλου έως πλήρη ανασχεδιασμό της εμπειρίας και της πρότασης αξίας.

Φάση βελτιστοποίησης

Διεξάγονται μεγάλης κλίμακας πειράματα με στόχο τη βελτίωση της πρότασης αξίας και του επιχειρηματικού μοντέλου, καθώς και μικρότερα πειράματα που επιβεβαιώνουν υποθέσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των χρηστών. Τα αποτελέσματα αυτών συσσωρεύουν γνώση, η οποία στηρίζει μεγαλύτερες αλλαγές σχεδιασμού.

Αυτοματοποίηση

Υπάρχει ακόμη επαρκής δυναμική δοκιμών (επισκεψιμότητα), γεγονός που σημαίνει ότι δεν απαιτείται η πλήρης αξιοποίησή της για την επικύρωση της διαδρομής χρήστη. Το υπόλοιπο δυναμικό μπορεί να αξιοποιηθεί για επιτάχυνση της ανάπτυξης, χωρίς έμφαση στη μακροπρόθεσμη γνώση. Σε αυτό το στάδιο μπορούν να εφαρμοστούν αυτοματοποιημένες μέθοδοι και αλγόριθμοι.

Επαναξιολόγηση

Η εκτενής έρευνα περιορίζεται, εκτός αν απαιτείται στροφή σε μια εντελώς νέα κατεύθυνση.

Συνεπώς, το A/B testing σε ιστότοπους ή εφαρμογές αποκτούν πραγματική σημασία κυρίως στη φάση βελτιστοποίησης του μοντέλου ROAR και στα επόμενα στάδια, έως τη φάση επαναξιολόγησης.

Η δική μας προσέγγιση στη διεξαγωγή πειραμάτων βασίζεται στο μοντέλο FACT & ACT (μοντέλος έρευνας και δράσης).

Η έρευνά μας στηρίζεται στο μοντέλο 5V, μέσα από το οποίο συγκεντρώνουμε όλα τα απαραίτητα ευρήματα ώστε να διαμορφώσουμε μια κεντρική, τεκμηριωμένη υπόθεση. Από αυτή προκύπτουν επιμέρους υποθέσεις, οι οποίες ιεραρχούνται βάσει των δεδομένων που συλλέγονται είτε μέσω δοκιμών A/B σε υπολογιστές είτε σε κινητές συσκευές. Όσο μεγαλύτερη είναι η πιθανότητα επιβεβαίωσης μιας υπόθεσης, τόσο υψηλότερα κατατάσσεται.

Μόλις διαπιστωθεί αν μια υπόθεση είναι σωστή ή λανθασμένη, μπορούμε να συνδυάσουμε τα συμπεράσματα και να προχωρήσουμε σε πιο ουσιαστικές παρεμβάσεις, επανασχεδιάζοντας ή ευθυγραμμίζοντας εκ νέου μεγαλύτερα τμήματα της διαδρομής του πελάτη. Ωστόσο, κάποια στιγμή όλες οι επιτυχημένες βελτιώσεις οδηγούν σε ένα τοπικό μέγιστο. Τότε απαιτείται ένα μεγαλύτερο άλμα ώστε να καταστεί δυνατή η μετάβαση σε ένα ενδεχόμενο παγκόσμιο μέγιστο.

Φυσικά, τα βασικά συμπεράσματα διαχέονται σε ολόκληρο τον οργανισμό, ενισχύοντας ευρύτερες πρακτικές βελτιστοποίησης και καινοτομίας, βασισμένες σε επιβεβαιωμένα δεδομένα πρώτου μέρους.

Απευθύνεστε σε διεθνές κοινό; Μάθετε πώς μπορείτε να απλοποιήσετε τη διαδικασία με τη μέθοδο της ψευδοτοπικοποίησης.

Julia Starostenko, Pinterest

Σκοπός ενός πειράματος είναι να επιβεβαιώσει ότι οι αλλαγές σε μια υπάρχουσα ιστοσελίδα θα έχουν θετικό αντίκτυπο στην επιχείρηση.

Πριν ξεκινήσει οποιαδήποτε διαδικασία, είναι σημαντικό να αξιολογηθεί αν η διεξαγωγή ενός πειράματος είναι πραγματικά απαραίτητη. Ας εξετάσουμε το εξής παράδειγμα: υπάρχει ένα κουμπί με εξαιρετικά χαμηλό ποσοστό κλικ. Σε αυτή την περίπτωση, είναι σχεδόν αδύνατο να επιδεινωθεί περαιτέρω η απόδοσή του. Επομένως, η επιβεβαίωση της αποτελεσματικότητας μιας προτεινόμενης αλλαγής μέσω πειράματος δεν κρίνεται αναγκαία.

Αντίστοιχα, όταν η προτεινόμενη αλλαγή στο κουμπί είναι πολύ μικρή, συνήθως δεν αξίζει να επενδυθεί χρόνος στη ρύθμιση, την εκτέλεση και την ολοκλήρωση ενός πειράματος. Σε τέτοιες περιπτώσεις, οι αλλαγές μπορούν απλώς να εφαρμοστούν σε όλους τους χρήστες και η απόδοση του κουμπιού να παρακολουθείται στη συνέχεια.

Αν τελικά διαπιστωθεί ότι ένα πείραμα μπορεί πράγματι να προσφέρει αξία, το επόμενο βήμα είναι ο καθορισμός των επιχειρηματικών δεικτών που επιδιώκεται να βελτιωθούν, όπως για παράδειγμα η αύξηση του ποσοστού μετατροπών ενός κουμπιού. Στη συνέχεια, διασφαλίζεται ότι η συλλογή των δεδομένων πραγματοποιείται σωστά.

Αφού ολοκληρωθούν τα παραπάνω, το κοινό κατανέμεται τυχαία σε δύο ομάδες στο πλαίσιο δοκιμής διαχωρισμού: η μία ομάδα βλέπει την υπάρχουσα εκδοχή του κουμπιού, ενώ η άλλη τη νέα. Παρακολουθείται το ποσοστό μετατροπών κάθε ομάδας και, μόλις επιτευχθεί στατιστική σημαντικότητα, εξάγονται τα τελικά αποτελέσματα του πειράματος.

Peep Laja, CXL

Το A/B testing αποτελεί μέρος ενός ευρύτερου πλαισίου βελτιστοποίησης μετατροπών. Κατά τη γνώμη μου, το 80% της επιτυχίας βασίζεται στην έρευνα και μόλις το 20% στην ίδια τη δοκιμή. Η έρευνα μετατροπών είναι αυτή που σας βοηθά να κατανοήσετε τι αξίζει να δοκιμάσετε εξαρχής.

Η δική μου διαδικασία συνήθως ακολουθεί τα εξής βήματα (σε συνοπτική μορφή):

1. Πραγματοποίηση έρευνας μετατροπών με τη χρήση ενός πλαισίου όπως το ResearchXL, με στόχο τον εντοπισμό προβλημάτων στον ιστότοπο.
2. Επιλογή ενός προβλήματος υψηλής προτεραιότητας, δηλαδή ενός ζητήματος που επηρεάζει μεγάλο μέρος των χρηστών και έχει σοβαρό αντίκτυπο, και ανάπτυξη όσο το δυνατόν περισσότερων πιθανών λύσεων. Η ιδεοπαραγωγή πρέπει να βασίζεται στα ευρήματα της έρευνας μετατροπών. Παράλληλα, καθορίζεται η συσκευή στην οποία θα πραγματοποιηθεί η δοκιμή, καθώς οι δοκιμές σε κινητές συσκευές πρέπει να εκτελούνται ξεχωριστά από εκείνες σε υπολογιστές.
3. Καθορισμός του αριθμού των παραλλαγών που μπορούν να δοκιμαστούν, με βάση την επισκεψιμότητα και τον όγκο συναλλαγών, και επιλογή των μία έως δύο ισχυρότερων ιδεών για δοκιμή σε σύγκριση με την αρχική εκδοχή.
4. Δημιουργία προσχεδίων των ακριβών παρεμβάσεων: σύνταξη κειμένων, σχεδιαστικές αλλαγές και λοιπές τροποποιήσεις. Αν το εύρος των αλλαγών είναι μεγάλο, ενδέχεται να απαιτηθεί η συμμετοχή σχεδιαστή.
5. Υλοποίηση των παραλλαγών από τον προγραμματιστή διεπαφής χρήστη στο εργαλείο δοκιμών, καθώς και ρύθμιση των απαραίτητων διασυνδέσεων, όπως με το Google Analytics, και των κατάλληλων στόχων.
6. Διενέργεια ελέγχου ποιότητας πριν την έναρξη της δοκιμής, ώστε να διασφαλιστεί ότι λειτουργεί σωστά σε όλους τους περιηγητές και τις συσκευές, μιας που τα ελαττωματικά τεστ αποτελούν τον συχνότερο λόγο αποτυχίας.
7. Έναρξη της δοκιμής.
8. Μετά την ολοκλήρωσή της, διεξαγωγή αναλυτικής αξιολόγησης των αποτελεσμάτων.
9. Ανάλογα με το αποτέλεσμα, εφαρμογή της νικήτριας εκδοχής, βελτίωση των παραλλαγών ή μετάβαση σε νέα δοκιμή.

Συνηθισμένα λάθη στο A/B testing

Δοκιμή πολλών μεταβλητών ταυτόχρονα

Όταν συγκρίνετε περισσότερες από μία μεταβλητές την ίδια στιγμή, είναι δύσκολο, αν όχι αδύνατο, να προσδιορίσετε ποια αλλαγή προκάλεσε το τελικό αποτέλεσμα. Ας υποθέσουμε ότι θέλετε να βελτιστοποιήσετε μια σελίδα προορισμού. Αντί να δοκιμάσετε μόνο τον τίτλο, αποφασίζετε να ελέγξετε ταυτόχρονα:

• το κείμενο της προτροπής σε δραση
  
• το χρώμα του κουμπιού προτροπής σε δράση
  
• τις εικόνες κεφαλίδας
  
• τους τίτλους

Το ποσοστό μετατροπών αυξάνεται, όμως δεν μπορείτε να γνωρίζετε ποια από τις αλλαγές ευθύνεται για τη βελτίωση. Αν δοκιμάζατε μία μεταβλητή κάθε φορά, θα μπορούσατε να απομονώσετε την επίδραση κάθε αλλαγής και να έχετε σαφέστερα και πιο αξιόπιστα αποτελέσματα.

💡 Σημαντική επισήμανση: Οι πολυμεταβλητικές δοκιμές αποτελούν εναλλακτική λύση όταν θέλετε να κατανοήσετε πώς αλληλεπιδρούν μεταξύ τους πολλές μεταβλητές. Ωστόσο, για να πραγματοποιηθεί μια τέτοια δοκιμή απαιτείται υψηλή επισκεψιμότητα και μια ήδη καλά βελτιστοποιημένη σελίδα, ώστε να γίνουν μικρές, σταδιακές βελτιώσεις. Επιπλέον, η διαδικασία είναι σημαντικά πιο σύνθετη σε σχέση με ένα απλό A/B test.

Ανεπαρκές μέγεθος δείγματος

Η αξιοπιστία των αποτελεσμάτων ενός A/B test εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από το μέγεθος του δείγματος. Μικρά δείγματα μπορούν να οδηγήσουν σε ψευδώς θετικά ή αρνητικά συμπεράσματα, καθιστώντας δύσκολο να διαπιστωθεί αν οι διαφορές προκύπτουν από τις αλλαγές ή απλώς από τυχαία μεταβλητότητα.

Φανταστείτε ότι δοκιμάζετε δύο εκδοχές μιας σελίδας προϊόντος για να δείτε ποια οδηγεί σε περισσότερες αγορές. Μοιράζετε την επισκεψιμότητα, αλλά καταλήγετε με μόλις 100 επισκέπτες στην εκδοχή Α και 100 στην εκδοχή Β.

Αν η εκδοχή Α παρουσιάζει ποσοστό μετατροπών 6% και η εκδοχή Β 5%, ενδέχεται να θεωρήσετε ότι η πρώτη αποδίδει καλύτερα. Ωστόσο, με τόσο μικρό δείγμα, η διαφορά δεν είναι στατιστικά σημαντική. Αν η δοκιμή γινόταν με μεγαλύτερο αριθμό επισκεπτών, τα αποτελέσματα θα μπορούσαν να είναι εντελώς διαφορετικά.

Ο καλύτερος τρόπος για να προσδιορίσετε ένα επαρκές και αξιόπιστο μέγεθος δείγματος είναι η χρήση ενός υπολογιστή μεγέθους δείγματος.

Σύντομη διάρκεια δοκιμών

Τα A/B testing πρέπει να διαρκούν τουλάχιστον έναν πλήρη επιχειρηματικό κύκλο και ιδανικά δύο. Μην διακόπτετε τη δοκιμή απλώς επειδή επιτεύχθηκε στατιστική σημαντικότητα. Παράλληλα, είναι απαραίτητο να έχει συμπληρωθεί και το προκαθορισμένο μέγεθος δείγματος. Τέλος, φροντίστε όλες οι δοκιμές να εκτελούνται σε ακέραια χρονικά διαστήματα εβδομάδων.

Γιατί δύο πλήρεις επιχειρηματικοί κύκλοι; Καταρχάς, δύο κύκλοι βοηθούν να ληφθούν υπόψη:

• οι χρήστες που χρειάζονται χρόνο πριν αποφασίσουν («πρέπει να το σκεφτώ»).
  
• οι διαφορετικές πηγές επισκεψιμότητας, όπως κοινωνικά δίκτυα, ενημερωτικά δελτία ή οργανική αναζήτηση.
  
• οι ανωμαλίες, για παράδειγμα μια μαζική αποστολή ενημερωτικού email την Παρασκευή.
  

Δύο επιχειρηματικοί κύκλοι συνήθως αρκούν για να προκύψουν ουσιαστικά συμπεράσματα σχετικά με τη συμπεριφορά του κοινού-στόχου σας.

Αν έχετε χρησιμοποιήσει κάποιο εργαλείο A/B testing για σελίδες προορισμού, πιθανότατα έχετε δει το μικρό πράσινο εικονίδιο που αναγράφει «στατιστικά σημαντικό».

Για πολλούς, δυστυχώς, αυτό θεωρείται το καθολικό σήμα ότι «η δοκιμή ολοκληρώθηκε». Όπως θα δείτε παρακάτω, το γεγονός ότι επιτεύχθηκε στατιστική σημαντικότητα δεν σημαίνει απαραίτητα ότι η δοκιμή πρέπει να σταματήσει.

Παράβλεψη της τμηματοποίησης χρηστών

Όταν δεν λαμβάνονται υπόψη τα διαφορετικά τμήματα χρηστών, τα αποτελέσματα είναι γενικευμένα και συχνά δεν ισχύουν για όλους.

Η τμηματοποίηση βάσει δημογραφικών στοιχείων, συμπεριφοράς ή άλλων σχετικών παραμέτρων είναι ιδιαίτερα χρήσιμη. Αυτό που λειτουργεί για νέους χρήστες ενδέχεται να μην αποδίδει το ίδιο για επισκέπτες που επιστρέφουν. Χωρίς τμηματοποίηση, υπάρχει κίνδυνος να αποξενωθούν βασικές ομάδες χρηστών και να υπονομευτεί η αξιοπιστία των αποτελεσμάτων.

Βελτιστοποιήστε το A/B testing για την επιχείρησή σας

Έχετε πλέον τη διαδικασία, και έχετε και τη δύναμη. Επιλέξτε το κατάλληλο λογισμικό A/B testing και ξεκινήστε να δοκιμάζετε το ηλεκτρονικό σας κατάστημα. Πολύ σύντομα, τα συμπεράσματα που θα προκύπτουν θα μετατραπούν σε πραγματική επιχειρηματική αξία και αυξημένα έσοδα.

Αν θέλετε να συνεχίσετε να μαθαίνετε περισσότερα γύρω από τη βελτιστοποίηση, μπορείτε να παρακολουθήσετε ένα δωρεάν εκπαιδευτικό πρόγραμμα, όπως το μάθημα A/B testing της Google μέσω της *Udacity. Εκεί θα εμβαθύνετε στη διαδικασία A/B testing για ιστοσελίδες και εφαρμογές κινητών, ενισχύοντας ουσιαστικά τις δεξιότητές σας στη βελτιστοποίηση.

*To περιεχόμενο της ιστοσελίδας είναι στα αγγλικά.