كيف تحصل سريعًا على جلسات كافية للخرائط الحرارية وتسجيل الجلسات

هل تساءلت يومًا عمّا يفعله الناس بالضبط عندما يزورون موقعك؟ على أي صور ينقرون، وفوق أي أزرار يمررون المؤشر، وأي أجزاء من النص يقرؤون؟ تمنحك الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات هذه الرؤية، ويمكن أن تزودك ببيانات قيّمة لتحسين تجربة المستخدم في موقعك.

تمامًا كما في اختبارات A/B أو اختبار سوق جديدة، ستحتاج إلى الحصول على قدر كافٍ من الزيارات دون زيادة لجمع بيانات ذات دلالة إحصائية مع موازنة التكاليف. إليك كيف تفعل ذلك:

ما الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات؟

الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات وسيلة رائعة لاختبار كيفية تفاعل أشخاص حقيقيين مع موقعك.

• تنتج الخرائط الحرارية صورة لصفحتك مرمّزة بالألوان، وتبرز الأماكن التي مرّر الناس فوقها المؤشر ونقروا عليها وقضوا وقتًا في قراءتها. تتكون هذه الصورة من بيانات مجمّعة لجميع زوارك، فتوضح لك كيف يتفاعل الناس عمومًا مع صفحتك. وكلما كان لون الجزء المبرز أكثر «دفئًا»، دلّ ذلك على أنه حظي باهتمام أكبر.
• تمنحك تسجيلات الجلسات، كما يوحي اسمها، فيديو يوضح كيف تفاعل مستخدم معيّن، لكن مجهول الهوية، مع صفحتك. يتيح لك ذلك تتبع رحلات المستخدمين عبر صفحتك بدقة، بما يشمل نقرات الفأرة، وكيف يملؤون النماذج أو يترددون أثناء ذلك، وإلى أي عمق يمررون الصفحة.

تتيح لك هذه المعلومات معرفة ما يتفاعل معه الناس على موقعك. أي أنك تستطيع اختبار ما إذا كانوا ينقرون على أزرار الدعوة إلى اتخاذ إجراء، ويقرؤون نصوصك، ويمررون صفحتك إلى الأسفل. كما يمكنك معرفة ما إذا كانوا ينقرون على شيء مثل صورة ثابتة متوقعين أن تفعل شيئًا، أو يتجاوزون أقسامًا، ثم تصحيح المشكلة.

ما الذي يمكنني استخدامهما لاختباره؟

تتيح لك الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات اختبار أي جانب من صفحاتك، وجمع بيانات من الاستخدام الفعلي حول كيفية تفاعل الناس مع مواقعك.

لنفترض أنك تريد اختبار اختيار اللون لزر الدعوة إلى اتخاذ إجراء. لونه الآن أحمر، لكنك تتساءل إن كان الأخضر سيجذب نقرات أكثر. أولًا، تضبط إضافة الخريطة الحرارية وتجمع بيانات عن الوضع الحالي. ثم تجري التغيير وتقارن أثره في طريقة تفاعل الناس مع الزر الذي تختبره. بعد ذلك، يمكنك اعتماد الخيار الأكثر فعالية.

وبالمثل، إذا أردت اختبار مدى فعالية عناوينك في تشجيع الناس على التمرير، فقد تمنحك مشاهدة بضعة تسجيلات للجلسات رؤى قيّمة. ومقارنة بعض الجلسات قبل التغيير وبعده ستتيح لك معرفة أي نسخة شجعت الناس على مواصلة القراءة إلى أسفل الصفحة.

ومن الأمور الأخرى التي يمكنك اختبارها:

• ما إذا كان الناس ينقرون على صورك
• كيف يتفاعل الناس مع نماذجك؛ هل يترددون عند جزء معيّن أو يسيئون فهم التعليمات التي تقدمها؟
• «نقرات الغضب»؛ هل ينقر الناس مرارًا على شيء، بما قد يشير إلى رابط معطّل أو زر لا يستجيب أو عنصر بطيء التحميل؟
• مناطق الاهتمام؛ أين يتوقف الناس في موقعك وأين يتراجع اهتمامهم
• تفاعلات التنقل؛ كيف يتنقل الناس عبر صفحتك وأي مناطق يتجاوزونها

كيف تحصل على زيارات لإجراء اختبارات الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات

بعد أن تناولنا ما يمكنك اختباره، سنرى كيف تضبط اختباراتك وتجذب زيارات كافية إلى الصفحة، حتى تحصل على بيانات كافية لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن تجربة المستخدم.

يمكنك بالتأكيد فعل ذلك على المدى الطويل عبر الزيارات العضوية، لكن تحديد نقاط التعثر في صفحاتك يجب أن يكون أولوية، لأن تجربة المستخدم غير المثالية قد تنفّر عملاء حقيقيين محتملين قبل أن يقتربوا حتى من إتمام الشراء.

غالبًا ما تكون الإعلانات المدفوعة أسرع طريقة لجلب الزيارات، لذا هذا ما سنستكشفه.

كم زيارة أحتاج لإجراء الاختبارات؟

لا توجد إجابة واحدة عن عدد الزيارات التي تحتاجها لخريطة حرارية أو تسجيل جلسات؛ في الواقع، كلما زاد العدد كان أفضل. لكن لا بد من موازنة ذلك مع تكلفة الاستحواذ على الزائر، ومعدل التحويل، والوقت الذي تستغرقه اختباراتك، وعوامل كثيرة أخرى. نحن نبحث عن رؤى يمكن العمل بها، وهذا يعني الحصول على نتائج بسرعة نسبية، دون التضحية بالدلالة الإحصائية ببناء قراراتنا على حالات شاذة وبيانات ناقصة.

علينا أيضًا التفكير في العناصر التي ندرسها فعلًا. فسؤال عام مثل «كيف يتفاعل الناس مع موقعي؟» قد يحتاج إلى عدد قليل نسبيًا من الزيارات، أما السؤال الأكثر تحديدًا فسيحتاج إلى عدد أكبر. مثلًا، إذا أردت اختبار مدى فعالية زر معيّن، فستحتاج إلى عدد من النقرات على ذلك الزر تكون له دلالة إحصائية.

وفوق ذلك كله، هناك تنبيه أساسي: الجلسات القليلة جدًا ستنتج معلومات غير موثوقة، لأن بعض الزوار قد يتصرفون على نحو غير متوقع. من الأفضل أن نستهدف 200+ نقرة على العنصر الذي نختبره، مع أن العدد الأكبر يمنحنا ثقة أكبر، وهذا يعني أن العدد الإجمالي للجلسات سيتفاوت كثيرًا بحسب مدى بروز العنصر الذي تختبره.

كم زيارة أحتاج لخريطة حرارية؟

تجمع الخرائط الحرارية سلوك جميع زوارك في رسم بسيط، فتظهر المناطق التي تجذب أكبر قدر من التركيز بألوان أكثر «دفئًا»، والمناطق الأقل جذبًا بألوان أبرد. وكلما زاد عدد جلسات موقعك، ازدادت دقة بياناتك. لكن ضغوط الوقت والميزانية تعني أننا نحتاج إلى حساب عدد يمنحنا قدرًا معقولًا من اليقين بسرعة نسبية.

قد تبدو المعادلة بهذا الشكل:

الجلسات المطلوبة = النقرات المستهدفة على العنصر ÷ معدل النقر المتوقع على العنصر

معدل النقر هنا هو نسبة الجلسات التي ينقر أصحابها على العنصر، أي النقرات ÷ الجلسات، مكتوبة كعدد عشري. وليس معدل النقر إلى الظهور الخاص بإعلاناتك.

تتيح لنا هذه المعادلة تحديد عدد الزيارات الذي نستهدف جلبه لاختبار عنصر معيّن في صفحتنا، كزر مثلًا أو مدى فعالية عناويننا في تشجيع التمرير إلى الأسفل. وكقاعدة عامة، يحتاج العنصر الأساسي الكبير والبارز، مثل زر الدعوة إلى اتخاذ إجراء، إلى زيارات أقل لاختبار ذي دلالة إحصائية من عنصر أقل وضوحًا، كخيار تنقل مخفي في المستوى 3 من قائمة.

مثلًا، إذا أردنا 200 نقرة على زر دعوة إلى اتخاذ إجراء ينقر عليه نحو 5% من الزوار، فنحتاج إلى 200 ÷ 0.05 = 4,000 جلسة. أما خيار التنقل الذي ينقر عليه 0.5% فقط من الزوار، فيحتاج إلى 200 ÷ 0.005 = 40,000 جلسة لجمع العدد نفسه من النقرات، أي 200 نقرة.

هامش الخطأ

بالطبع، لو استجاب الجميع بالطريقة نفسها للعنصر الذي تستهدفه، لما احتجنا أصلًا إلى إجراء اختبارات؛ فإما أن ينجح أو لا ينجح. وهذا يعني أننا نحتاج إلى ترك مساحة من التفاوت حول نتائجنا لمراعاة الأشخاص الذين لا يتصرفون كما نتوقع. ويشمل ذلك خرائط التمرير: فإما أن يمرر الشخص إلى عمق كافٍ لرؤية العنصر أو لا يفعل، وهذا التقسيم بين نعم ولا هو بالضبط ما تقيسه المعادلة.

سنستخدم المعادلة التالية لكل نوع من الخرائط الحرارية:

هامش الخطأ = Z × √(p × (1 − p) ÷ n)

تتيح لنا هذه المعادلة حساب هامش الخطأ كعدد عشري؛ وما عليك سوى ضربه في 100 لتحويله إلى نسبة مئوية. تمثل Z القيمة المرتبطة بمستوى الثقة الذي نستهدفه، حيث تمنحنا 1.96 مستوى ثقة قدره 95%، وهو المعيار المتعارف عليه في المجال. وتمثل p نسبة العينة، أي نسبة الأشخاص الذين تفاعلوا مع العنصر المستهدف، مكتوبة كعدد عشري، بحيث تصبح 40% مثلًا 0.4. أما n فهي ببساطة حجم العينة؛ وكلما كبرت، ازدادت دقة نتائجنا النهائية.

تتيح لنا هذه المعادلة إسناد مستوى ثقة دقيق إلى حد معقول لنتائجنا.

مثلًا، إذا وصلت 40% من أصل 300 جلسة على أجهزة الكمبيوتر إلى جدول أسعارنا، فهامش الخطأ هو 1.96 × √(0.4 × 0.6 ÷ 300) = 0.055، أي 5.5 نقطة مئوية بالزيادة أو النقصان. بعبارة أخرى، يُرجّح أن تقع النسبة الحقيقية بين 34.5% و45.5%.

وتوضح المعادلة نفسها ما تمنحنا إياه النقرات البالغ عددها 200 في مثالنا السابق. فبالنسبة إلى زر ينقر عليه أصحاب 5% من أصل 4,000 جلسة، يكون هامش الخطأ 1.96 × √(0.05 × 0.95 ÷ 4,000) = 0.007، وهكذا نعرف معدل النقر على الزر ضمن هامش يقارب 0.7 نقطة مئوية.

يمكننا أيضًا إعادة ترتيب المعادلة لحساب عدد الجلسات الذي نحتاجه قبل أن نبدأ:

الجلسات المطلوبة = Z² × p × (1 − p) ÷ (هامش الخطأ)²

إذا أردنا معرفة مدى تمرير الناس بدقة في حدود 5 نقاط مئوية، ولم نعرف بعد النسبة التي ستصل إلى العنصر، فإننا نستخدم 0.5 لقيمة p، لأنها تعطينا العدد الأكبر والأكثر أمانًا: 1.96² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² = 385 جلسة. أما بالنسبة إلى زر ينقر عليه نحو 5% من الزوار، وإذا كانت دقة في حدود 2 نقطة مئوية بالزيادة أو النقصان كافية، فنحتاج إلى 1.96² × 0.05 × 0.95 ÷ 0.02² = 457 جلسة.

هذا أقل بكثير من 4,000 جلسة اللازمة للحصول على 200 نقرة، لذا من المفيد أن تحدد مقدار الدقة الذي تحتاجه فعلًا قبل وضع هدفك للزيارات. وتذكّر أن هذه الأعداد تنطبق على كل نوع من الأجهزة على حدة، كما سنرى أدناه.

كم زيارة تحتاج لتسجيلات الجلسات؟

عندما يتعلق الأمر باستخلاص استنتاجات متينة من تسجيلات الجلسات، فكلما زاد العدد كان أفضل أيضًا. لكننا ما زلنا مقيدين بالحاجة إلى الحصول على نتائج خلال مدة محددة، ودون إنفاق ميزانياتنا التسويقية كلها على الاختبارات.

ومن الجدير بالذكر أيضًا أن تسجيل الجلسات يوفر بيانات نوعية أكثر بكثير من البيانات الكمية. فعندما نلجأ إلى هذه الأداة، نبحث غالبًا عن إجابات لأسئلة مثل «لماذا لا يكمل الناس التحويل عبر هذا النموذج؟»، وقد تظهر الإجابة في عدد قليل من الجلسات على نحو مفاجئ.

علينا أيضًا أن نضع في الحسبان أن كل جلسة لن تكون اختبارًا صالحًا لكيفية تفاعل الناس مع موقعنا. فلا بد من استبعاد زيارات فريقك، والروبوتات أو برامج الزحف، أو المصادر التي نستثنيها لأي سبب من معادلاتنا. وعلينا أيضًا مراعاة أن بعض الناس لن يوافقوا أصلًا على تسجيل جلساتهم.

وهذا يعطينا:

الزيارات المطلوبة = عدد التسجيلات المستهدف ÷ (معدل الحدث × معدل التسجيل × معدل الجلسات الصالحة)

معدل الحدث هنا هو نسبة الزيارات التي يظهر فيها السلوك الذي نريد دراسته. ومعدل التسجيل هو نسبة الزيارات التي تُسجَّل فعلًا: نسبة الأشخاص الذين يوافقون على التسجيل، مضروبة في معدل أخذ العينات في أداتك إذا كانت لا تسجل كل جلسة. أما معدل الجلسات الصالحة فهو نسبة التسجيلات المتبقية بعد استبعاد فريقنا والروبوتات والمصادر المستثناة. وتُكتب القيم الثلاث كأعداد عشرية.

لنبتعد عن الرياضيات المجردة ونطبق ذلك على مثال واضح: لماذا لا يكمل الناس نموذج الاشتراك في قائمتك البريدية؟

لنفترض أننا نريد نحو 15 جلسة بعد التصفية لنشاهدها فعلًا، فيكون عدد التسجيلات المستهدف 15. ولنفترض أن 20% من الزوار يبدؤون ملء النموذج لكنهم لا يرسلونه، وهذا هو معدل الحدث مكتوبًا كعدد عشري، أي 0.2. وسنفترض أيضًا، فقط لتبسيط الحساب، أن 60% من الزوار يوافقون على التسجيل وأن أداتنا تسجلهم جميعًا، فيكون معدل التسجيل 0.6، وأن 90% من هذه التسجيلات تظل صالحة بعد إزالة فريقنا والروبوتات، فيكون معدل الجلسات الصالحة 0.9.

وهذا يعطينا:

الزيارات المطلوبة = 15 ÷ (0.2 × 0.6 × 0.9) = 15 ÷ 0.108 = 139

هذا يعني أننا نحتاج إلى نحو 139 زيارة للحصول على التسجيلات البالغ عددها 15 التي سنشاهدها.

إذا كانت أداتك تسجل عينة من الجلسات فقط، فإن معدل أخذ العينات يدخل أيضًا في معدل التسجيل. وعند معدل أخذ عينات قدره 10%، ينخفض معدل التسجيل إلى 0.6 × 0.1 = 0.06، وسنحتاج إلى 15 ÷ (0.2 × 0.06 × 0.9) = 1,389 زيارة. لذا من المفيد التحقق من حدود التسجيل في أداتك قبل تحديد ميزانيتك.

لماذا 15؟ إذا ظهرت مشكلة معيّنة في 20% من تسجيلات الأشخاص الذين يتركون النموذج دون إكماله، فإن احتمال رؤيتها مرة واحدة على الأقل هو:

احتمال رؤية مشكلة = 1 − (1 − معدل المشكلة)ⁿ، حيث n هو عدد التسجيلات التي نشاهدها

مع 15 تسجيلًا، يكون الاحتمال 1 − 0.8¹⁵ = 0.965، أي فرصة قدرها 96.5% لاكتشافها. وإذا لم تظهر المشكلة إلا في 10% من التسجيلات، فإن التسجيلات نفسها، وعددها 15، تعطينا 1 − 0.9¹⁵ = 0.79، لذا يجدر بنا مشاهدة بضعة تسجيلات إضافية.

ومرة أخرى، سيتفاوت هذا كثيرًا بحسب السؤال الذي تطرحه. فالخلل الذي يؤثر في 1% من الزوار يحتاج إلى زيارات أكثر بكثير لتحليله مقارنة بمشكلة تؤثر في كل من يزور الموقع تقريبًا. ولكي تكون لدينا فرصة قدرها 95% لرصد خلل كهذا ولو مرة واحدة، نحتاج إلى نحو 300 تسجيل، حيث 1 − 0.99³⁰⁰ = 0.95. لا يمكننا تصفية التسجيلات بحثًا عن خلل لم نكتشفه بعد، لذا يكون معدل الحدث 1، وهذا يعطينا 300 ÷ (1 × 0.6 × 0.9) = نحو 556 زيارة.

استهداف زياراتك

بما أننا نجري اختبارات باستخدام زيارات مدفوعة، فلدينا تحكم كبير في الأشخاص الذين تتكون منهم جلساتنا، من خلال خيارات الاستهداف في شبكتنا الإعلانية.

SparkTraffic شبكة إعلانية ترسل أشخاصًا حقيقيين إلى صفحتك عبر الإعلانات المصوّرة والإعلانات المدمجة مع المحتوى والنوافذ المنبثقة الخلفية على مواقع ناشرين شركاء. وتتيح لك اختيار البلد أو المنطقة أو المدينة لكل حملة، وما إذا كانت إعلاناتك تظهر على أجهزة الكمبيوتر أو الهواتف المحمولة أو كليهما. وهذا يعني أنه يمكنك استكمال عينة أحد أقسام الأجهزة في خريطتك الحرارية باستخدام زيارات مستهدفة لموقعك، والتوقف بمجرد الوصول إلى حجم العينة المحسوب بالمعادلات السابقة.

من الأفضل أن يتوافق هذا مع استهدافك المعتاد بدرجة قريبة نسبيًا. أي أن تستهدف حدودك الجغرافية المعتادة والاهتمامات وما إلى ذلك، حتى تتمكن من اختبار كيفية استجابة جمهورك المعتاد لموقعك. لكن قد يكون من المفيد توسيع الاستهداف قليلًا لتشجيع المزيد من النقرات بسرعة واختبار استجابة جمهور أعمّ.

إذا وسّعنا استهدافنا أكثر من اللازم، فإننا نخاطر بالحصول على بيانات شديدة الدقة عن كيفية تفاعل الأشخاص غير المناسبين مع صفحتنا.

تحديد ميزانيتك الإعلانية

نستهدف جلب قدر معقول من الزيارات خلال وقت قصير نسبيًا، لذا قد ترغب في تخصيص ميزانية أعلى من ميزانية أشكال الاختبار الأخرى. ومن المفترض أن يتيح لك ذلك جمع زيارات وتحويلات كافية لاستخلاص استنتاجات متينة، لكنه قد يجعل اختباراتك مكلفة إلى حد يصعب تحمله.

مفتاح تجنب الإفراط في الإنفاق هو متابعة تحليلاتك عن كثب وإيقاف الحملة عندما تصل إلى عدد من الزيارات يكفي لاعتبار نتائجك موثوقة؛ استخدم المعادلات السابقة لحساب هدفك. وبمجرد الوصول إليه، أوقف الحملة وحلل النتائج.

يتيح لك ذلك الموازنة بين التكاليف والحاجة إلى جمع بيانات ذات دلالة إحصائية، وإجراء اختباراتك بسرعة نسبية أيضًا.

اختبار زيارات الكمبيوتر مقابل زيارات الهاتف المحمول

تختلف طريقة تفاعل الناس مع المواقع كثيرًا بحسب نوع الجهاز الذي يتصفحون عليه، وهذا يعني أن على اختباراتنا مراعاة هذا الاختلاف في السلوك ضمن نتائجها.

تسجل الخرائط الحرارية التفاعلات، وبينما يتشابه بعضها إلى حد كبير بين زيارات الهاتف والكمبيوتر، إذ تعادل النقرات اللمسات تقريبًا وما شابه، يختص بعضها الآخر بكل نوع من الأجهزة. مثلًا، قد تراعي خريطة الهاتف الحرارية سلوكًا مثل تكبير صورة بإبعاد إصبعين، وهو سلوك لا يوجد له مقابل حقيقي عند استخدام حاسوب محمول. وفي المقابل، يمكن غالبًا اعتبار تمرير المؤشر فوق منطقة مؤشرًا على موضع تركيز الشخص على الكمبيوتر، لكن لا يوجد له مقابل حقيقي على الهاتف.

وقد يظهر خلل تريد اختباره في جلسات الكمبيوتر دون جلسات الهاتف، أو العكس. ولا ننسَ أن تخطيط صفحتك قد يتغير كثيرًا بين أنواع الأجهزة.

هذا يعني أننا نحتاج إلى إبقاء مصادر زياراتنا منفصلة، والنظر إلى خرائطنا الحرارية وتسجيلات جلساتنا كبيانات منفصلة بحسب الجهاز الذي استخدمه زوارنا. ويمكنك أيضًا فصل زيارات المتصفحات المختلفة إذا لاحظت مشكلة معيّنة في Chrome أو Firefox.

أبسط طريقة لمراعاة هذه الاختلافات هي ضبط استهداف إعلاناتنا المدفوعة بحيث لا تظهر إلا للأشخاص الذين يستخدمون نوعًا معيّنًا من الأجهزة، أو تصفية خرائطنا وتسجيلات جلساتنا بعناية بحسب نوع الجهاز في لوحة تحكم المنصة، وفقًا لما نحاول اختباره بالضبط. وقد يكون فرق التكلفة كبيرًا. فإذا كانت 60% من زياراتك تأتي من الهاتف، فإن جمع جلسات الكمبيوتر البالغ عددها 385 في مثال التمرير يتطلب شراء 385 ÷ 0.4 = 963 زيارة، بينما يحتاج استهداف الكمبيوتر فقط إلى 385 زيارة لا غير.

المشكلات الشائعة وكيفية حلها

يمكن أن تمنحك تسجيلات الجلسات والخرائط الحرارية قدرًا هائلًا من التفاصيل عن كيفية تفاعل الناس مع صفحات موقعك، لكن جودتها تعتمد على إعدادها وتفسيرها، وهي عرضة لبعض المشكلات الرئيسية.

مشكلات حجم العينة

أولًا، هناك خطر استخلاص استنتاجات بناءً على عدد قليل من الحالات الشاذة. فتفحّص خريطة حرارية قبل أن يزور الموقع عدد كافٍ من الأشخاص، أو اختيار تسجيل جلسة عشوائيًا، قد يقودك إلى استنتاجات خاطئة تستند إلى زيارة واحدة لا تتفق مع الاتجاهات التي تدرسها فعلًا. ومهما أعددت تجربة المستخدم، سيجد شخص ما أمرًا صعبًا أو مربكًا ويقدم لك حالة شاذة.

الحل بسيط: تأكد من أنك لا تستخلص استنتاجات إلا من اختبارات وصلت إلى عدد من الأمثلة ذي دلالة إحصائية.

مشكلات الإفراط في الإنفاق

على الجانب الآخر من مشكلتنا السابقة، التي كانت تقوم أساسًا على عدم وجود زيارات كافية لاستخلاص استنتاجات متينة، هناك أيضًا خطر الدفع مقابل زيارات أكثر من اللازم. ورغم أن ذلك سيجعل خرائطك الحرارية أكثر موثوقية، فلا بد دائمًا من الموازنة بين التكلفة والنتائج. لنكن صريحين، الإعلانات المدفوعة مكلفة.

لتجنب هذه المشكلة، تابع أرقامك وأوقف الحملة في اللحظة المناسبة، فتتوقف التكاليف عن الارتفاع. حدد في بداية العملية عددًا واضحًا من التحويلات التي تريد دراستها، وتوقف عندما تقترب منه.

مشكلات ناجمة عن مصادر الزيارات

«الإعلانات المدفوعة» تعبير واسع وغير محدد تمامًا، يشمل كل شيء من اللافتات الإعلانية التقليدية إلى إعلانات البحث والنوافذ المنبثقة الخلفية، وقد يؤدي كل نوع إلى نتائج مختلفة في اختباراتك. وقد يسبب المثال الأخير مشكلات خاصة تتعلق بطول الجلسة، لأنها تُفتح، فتبدأ الجلسة، ثم تبقى «تحت» علامة التبويب النشطة، ما يطيل تسجيلاتك كثيرًا ويشوّه خرائطك الحرارية.

الحل هو إضافة وسوم UTM إلى عناوين URL المرتبطة بكل نوع من الإعلانات التي تستخدمها لتغذية اختباراتك بالبيانات. يتيح لك ذلك تقسيم نتائجك بحسب المصدر، مع تسجيل كل نوع من الإعلانات على حدة، حتى تتمكن من تصحيح أثر هذه الحالات غير المعتادة.

مشكلات الموافقة والخصوصية

نعيش في عالم يزداد وعيه بالبيانات، ويأخذ فيه الناس خصوصيتهم على محمل الجد. وأصبحت قوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات GDPR وتوجيه الخصوصية الإلكترونية ePrivacy في الاتحاد الأوروبي، ونظائرها المختلفة حول العالم، أكثر انتشارًا، مع تشديدها باستمرار. وفي معظم الأماكن، يحق للناس رفض معالجة بياناتهم إذا أرادوا ذلك.

لا يوجد حل بسيط لهذه المشكلة، سوى طلب الموافقة عبر لافتة عند أول وصول إلى موقعك، وتوضيح الغرض من جمع البيانات في سياسة الخصوصية. وينبغي أن توضح فيها أيضًا كيف تخطط لاستخدام البيانات وحمايتها من التهديدات الأمنية. ففي النهاية، بيانات تصفح الناس ملك لهم، وعليك مسؤولية قانونية للتعامل معها بعناية.

الخلاصة: الحصول على زيارات كافية لإجراء اختبارات صالحة

إذا كنت ترغب في تحسين تجربة المستخدم ومساعدة الناس على الاستفادة القصوى من موقعك، فإن إنشاء خرائط حرارية ومراجعة تسجيلات الجلسات هو الطريقة لمعرفة الأجزاء التي تعيقهم، وما يعمل تمامًا كما ينبغي.

وبطبيعة الحال، لا تريد المخاطرة بإزعاج عملائك الحقيقيين بتجربة مستخدم تحتاج إلى تحسينات. فالدفع مقابل زيارات كافية لاختبار صفحتك، دون تجاوز العدد المطلوب، يتيح لك تفادي هذه المشكلة. وإذا تحول الزوار إلى عملاء حقيقيين، فهذا أفضل.

احرص على الموازنة بين التكاليف وجمع بيانات كافية لاتخاذ قرارات متينة؛ وتجنب إغراء المبالغة في تفسير الحالات الشاذة، وتأكد من أنك تدرس مشكلة محددة بدلًا من مجرد مراقبة كيفية استخدام الناس لموقعك. عندها يمكن أن تصبح الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات أداتين لا تقدّران بثمن.