ماهو أختبار A/B وكيف يمكن الاستفادة منه؟

اختبار A/B هو طريقة تستخدم لمقارنة نسختين من صفحة ويب أو تطبيق (نظام معين تجري دراسته)  لمعرفة أيه نسخة من النظام تحقق أداء أفضل.

 يتم تقسيم المستخدمين إلى مجموعتين: مجموعة “A” يتم عرض النسخة الأصلية عليهم عند استخدامهم للنظام، ومجموعة “B”  يتم عرض النسخة المعدلة من النظام بعد إجراء التغييرات المراد دراستها.

 يتم قياس أداء كل نسخة بناء على معايير محددة مثل معدل التحويل (شراء منتج ما أو التسجيل في الموقع) أو معدل النقر.

مثال على اختبار A/B لموقع يعرض منتجات ذات صلة:

لنفرض أنه لدينا موقع أنترنت لبيع منتجات الكترونية للمستخدمين، ونريد الآن إضافة ميزة جديدة وهي أن المستخدم عند قيامه بشراء منتج ما، يتم عرض منتجات أخرى ذات صلة يتم تصميم الاختبار كمايلي:

1. النسخة A (الأصلية): عند شراء منتج معين، لا يتم عرض أي منتجات ذات صلة.
2. النسخة B (المعدلة): عند شراء منتج معين، يتم عرض قائمة بمنتجات ذات صلة أسفل صفحة الشراء.

الهدف: معرفة أي النسختين تحقق مبيعات أعلى المنتجات ذات الصلة.

الخطوات:

1. تقسيم الزوار بشكل عشوائي إلى مجموعتين.
2. عرض النسخة A لمجموعة والنسخة B للمجموعة الأخرى.
3. قياس أداء كل نسخة من حيث المبيعات الإضافية للمنتجات ذات الصلة.
4. تحليل النتائج لتحديد أي النسختين تحقق أداءً أفضل.

بهذه الطريقة، يمكن للموقع تحسين تجربة المستخدم وزيادة المبيعات بناءً على البيانات الفعلية.

مكتبات برمجية في Python لتنفيذ وتحليل اختبارات A/B

يوجد عدّة مكتبات بايثون التي يمكن استخدامها لتنفيذ اختبارات A/B. إليك بعض المكتبات الشهيرة:

1. ab-testing-module: مكتبة شاملة لتحليل واختبار A/B، تتضمن وظائف للتحليل الإحصائي والنمذجة المتقدمة وتصوير البيانات.
2. leab: مكتبة تركز على تحليل اختبارات A/B، وتوفر أدوات لحساب حجم العينة المطلوب ومقارنة النتائج بين المجموعتين.
3. PyAB: مكتبة لتحليل البيانات الإحصائية في اختبارات A/B
4. django-ab: مكتبة مخصصة لبناء بنية تحتية لاختبارات A/B في تطبيقات Django
5. Flask-AB: مكتبة لتقسيم حركة المرور في تطبيقات Flask لإجراء اختبارات A/B