إختبار A/B والتجارب في علم البيانات.. قرارات أقوى بمعلومات أكتر!

Ahmed Ehab
8 أكتوبر
2 دقيقة قراءة

عالم البيانات مليان بالأساليب اللي بتساعدنا نستفيد من المعلومات ونطلع منها نتايج مفيدة. النهاردة هنتعرف على أسلوب مميز اسمه "إختبار A/B"، اللي بيعتبر من أهم الأدوات اللي بيستخدمها خبراء علم البيانات عشان يطوروا المنتجات و التجارب الرقمية.

إختبار A/B والتجارب - إيه هو؟

إختبار A/B والتجارب هي طريقة علمية بتعتمد على إجراء تجارب مُسيطر عليها (controlled experiments). بيعمل الباحث تجربتين أو أكتر على عينة من المستخدمين، ويقارن النتايج عشان يحدد أي نسخة بتحقق الهدف بشكل أفضل. ممكن تستخدم إختبار A/B عشان تحسن تصميم واجهة تطبيق، تطور محتوى موقع إلكتروني، أو حتى تحدد أفضل سعر لمنتج معروض للبيع.

خلينا ناخد مثال لتوضيح الفكرة:

إنت مدير تطبيق توصيل طلبات أكل. عايز تعرف ايه هيجذب المستخدمين أكتر ويخليهم يطلبوا أكتر؟ تقدر تعمل تجربتين مختلفتين على شاشة عرض المطاعم. التجربة الأولى (A) تعرض المطاعم اللي فيها عروض وخصومات. التجربة التانية (B) تعرض المطاعم اللي ليها تقييمات عالية من المستخدمين. بعد فترة زمنية معينة، تقارن عدد الطلبات لكل مجموعة. بناءً على النتايج، تقدر تطبق تصميم الشاشة اللي حقق عدد طلبات أكتر.

ازاي نقدر نعمل إختبار A/B ؟

مراحل إختبار A/B بسيطة لكنها بتحتاج دقة:

حدد الهدف: ايه اللي عايز تتحكم فيه أو تحسنه؟ (زيادة المبيعات، تحسين نسبة الضغط على زرار معين)
صمم النسخ المختلفة: طور نسخ مختلفة للصفحة أو العنصر اللي عايز تفحصه.
قسم المستخدمين: قسم عينة المستخدمين بشكل عشوائي (random sampling) لكل نسخة من التجربة.
إجمع البيانات: راقب سلوك المستخدمين على كل نسخة (عدد الطلبات، معدل التحويل، إلخ).
حلل النتائج: قارن النتايج بين النسخ المختلفة ووضح أنهي نسخة حققت الهدف أفضل.
طبق النسخة الفائزة: إستبدل النسخة القديمة بالنسخة اللي حققت نتايج أحسن.

إختبار A/B والتجارب ممكن يساعدوك في حالات كتير:

تحسين تصميم تطبيقات الهواتف المحمول.
تطوير الحملات التسويقية الإلكترونية.
تحديد سعر مناسب للمنتجات والخدمات.
تحسين تجربة المستخدم لمواقع الويب.
تطوير محتوى أكثر تفاعلية مع المستخدمين.

إختبار A/B والتجارب بيقولنا إيه؟

بيقولنا النسخة الأفضل من أي عنصر في المنتج أو التجربة الرقمية اللي تقدر تحقق الهدف المطلوب. ممكن يدلنا كمان علي أسباب ورا سلوك المستخدمين.

حدود إختبار A/B والتجارب:

عشان نحصل على نتايج دقيقة، لازم عينة المستخدمين تكون كبيرة بما فيه الكفاية.
ممكن ياخد وقت عشان نجمع بيانات كافية ونستخلص نتايج مؤكدة.
صعوبة تصميم التجارب المعقدة اللي بتتضمن عوامل كتيرة.

الخلاصة

إختبار A/B أداة قوية في علم البيانات عشان ناخد قرارات مبنية على أدلة علمية. عن طريق إجراء تجارب مستمرة وتحليل النتايج، تقدر تطور منتجات وتجارب رقمية تحقق نتايج أفضل وتجذب المستخدمين بشكل أكبر. دلوقتي فهمت بشكل أفضل إن التجربة هي سر النجاح في عالم البيانات!