การทดสอบ A/B คืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์พร้อมตัวอย่าง

เป้าหมายสูงสุดเมื่อคุณสร้างหน้าเว็บ ป๊อปอัป แคมเปญอีเมล และโฆษณาคืออะไร เพื่อให้ผู้คนมีส่วนร่วมและดำเนินการ

แต่การหาวิธีที่ดีที่สุดเพื่อให้พวกเขาทำนั้นไม่ง่ายเลย แม้ว่าคุณจะตัดสินใจตามเหตุการณ์ในอดีต แต่ก็ยังมีความเสี่ยงที่จะตกเป็นเหยื่อของความผิดพลาดของนักพนัน ซึ่งเป็นความเชื่อที่ผิดว่าเหตุการณ์ในอดีตจะส่งผลต่อเหตุการณ์ในอนาคต

ทฤษฎีของ Daniel Kahneman ผู้ได้รับรางวัลโนเบ ล อาจกล่าวว่าดีที่สุด: การคิดตามสัญชาตญาณนั้นเร็วกว่าวิธีการที่มีเหตุผล แต่มีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดมากกว่า

เข้าสู่การทดสอบ A/B ซึ่งเป็นวิธีการทดลองเพื่อการตัดสินใจทางการตลาดที่ดีขึ้น

บทความนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการทดสอบ A/B ซึ่งเป็นกลยุทธ์ง่ายๆ ที่ช่วยให้ โอบามาระดมเงินบริจาคเพิ่มอีก 60 ล้านดอลลาร์ สำหรับแคมเปญเสนอชื่อของเขา คุณจะเห็นวิธีที่ธุรกิจต่างๆ ใช้การทดสอบ A/B เพื่อบรรลุเป้าหมายการแปลง และรับเคล็ดลับที่นำไปใช้ได้จริงที่แบรนด์ของคุณสามารถใช้เพื่อผลลัพธ์ที่คล้ายกัน

การทดสอบ A/B หรือที่เรียกว่าการทดสอบแยก เป็นวิธีที่ใช้เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแปรสองเวอร์ชันที่แตกต่างกัน โดยจะเกี่ยวข้องกับการแสดงทั้งสองเวอร์ชันแก่ผู้เข้าชมกลุ่มต่างๆ แล้ววัดว่าเวอร์ชันใดส่งผลให้มีอัตรา Conversion สูงขึ้น

เวอร์ชันนี้ถูกแท็กว่า “เวอร์ชันที่ชนะ” และกลายเป็นพื้นฐานสำหรับการทดสอบในอนาคตที่มีจุดประสงค์เพื่อกระตุ้นให้เกิด Conversion มากขึ้น

ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจต้องการทดสอบหน้า Landing Page สองเวอร์ชัน โดยเวอร์ชัน A มีปุ่มสีแดง และเวอร์ชัน B มีปุ่มสีน้ำเงิน พวกเขาแสดงเวอร์ชัน A แก่ผู้ชมเป้าหมายครึ่งหนึ่ง และเวอร์ชัน B ให้กับอีกครึ่งหนึ่ง

จากนั้น พวกเขารวบรวมข้อมูลว่าเวอร์ชันใดเพิ่มอัตราการแปลง ปรับปรุงเวอร์ชันที่ชนะนี้ (อาจผ่านการทดสอบ A/B เพิ่มเติม) และใช้ในแคมเปญในอนาคต

แต่การทดสอบ A/B ไม่ได้จำกัดเฉพาะหน้าเว็บเท่านั้น คุณยังสามารถใช้วิธีการนี้เพื่อทดสอบบล็อกโพสต์ อีเมล หรือข้อความโฆษณาเวอร์ชันต่างๆ ในความเป็นจริง จากการสำรวจของ Databox บริษัท มากกว่า 57% ยืนยันว่าพวกเขาทดสอบ A/B แคมเปญโฆษณา Facebook ทุกครั้ง

เช่นเดียวกับการทดสอบ A/B การทดสอบหลายตัวแปรทำให้คุณสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ของแคมเปญได้ แต่ในการทดสอบหลายตัวแปร คุณกำลังทดสอบองค์ประกอบต่างๆ หลายรายการพร้อมกัน (เช่น บรรทัดแรก รูปภาพ และคำกระตุ้นการตัดสินใจที่แตกต่างกัน) เพื่อพิจารณาว่าองค์ประกอบใดที่รวมกันทำให้เกิดอัตรา Conversion สูงสุด

ในการทำการทดสอบ A/B คุณสามารถเลิกพึ่งพาสัญชาตญาณและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่เชื่อถือได้แทน ซึ่งสามารถเพิ่มอัตรา Conversion อย่างรวดเร็วด้วยวิธีที่คาดไม่ถึง และแม้ว่า การเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง มักเป็นผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่ก็มีผลลัพธ์เชิงบวกอื่นๆ อีกหลายอย่างที่คุณคาดหวังได้

ลองพิจารณาเหตุผลบางประการว่าทำไมการทดสอบ A/B ควรเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ โดยไม่คำนึงถึงงบประมาณหรืออุตสาหกรรมของคุณ

ข้อเท็จจริงที่ว่าการ ทดสอบ A/B เป็นวิธี CRO ที่ได้รับความนิยมเป็นอันดับสอง แสดงให้เห็นว่าวิธีนี้ทำได้ดีเพียงใด ต่อไปนี้เป็นเพียงประโยชน์บางส่วนที่คุณจะได้รับหากคุณเรียกใช้การทดสอบ A/B:

1. เข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณมากขึ้น

การรันการทดสอบ A/B ช่วยให้คุณเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณต้องการอะไรผ่านพฤติกรรมของพวกเขาบนเว็บไซต์ของคุณ และสิ่งที่คุณเรียนรู้เกี่ยวกับผู้ชมของคุณผ่านการทดสอบ A/B จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดในอนาคตของคุณ

ด้วยการทดสอบองค์ประกอบต่างๆ บนหน้า คุณยังสามารถระบุได้ว่าองค์ประกอบการออกแบบ การคัดลอก และการจัดวางแบบใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับผู้ชมเฉพาะของคุณ

2. การตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลที่คุณมั่นใจได้

การพึ่งพาความรู้สึกของลำไส้อาจเป็นความเสี่ยงที่คุ้มค่าเมื่อตัดสินใจเลือกรสชาติพิซซ่าที่จะลอง... แต่แน่นอนว่าไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุดเมื่อคุณตัดสินใจลงทุนงบประมาณด้านการตลาดที่จำกัด!

ด้วยการทดสอบ A/B คุณสามารถทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยพิจารณาจากพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งเป็นความชาญฉลาดรอบด้าน

3. ปรับปรุงอัตราการแปลง

ในปี 2022 Obvi เพิ่มอัตราการแปลงในป๊อปอัพ Black Friday ถึง 36% ในเวลาเพียงหนึ่งสัปดาห์! ค่อนข้างเหลือเชื่อที่การปรับแต่งอย่างง่ายช่วยเพิ่มการแปลงได้มากถึงขนาดนั้น จริงไหม?

ด้วยการกำหนดนัยสำคัญทางสถิติและวิเคราะห์ผลการทดสอบ คุณสามารถทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการตลาดและเพิ่มประสิทธิภาพเพจของคุณสำหรับการแปลงที่มากขึ้น

4. ROI ที่สูงขึ้น

เมื่อคุณทดสอบ A/B แคมเปญของคุณ คุณจะเร่งกระบวนการเพื่อค้นหาสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณ แทนที่จะปรับปรุงทั้งแคมเปญ คุณอาจพบว่าคุณสามารถปรับแต่งเล็กๆ น้อยๆ หนึ่งหรือสองอย่างซึ่งจะสร้างความแตกต่างได้มาก

คุณจะสามารถทดสอบสมมติฐานของคุณและพิสูจน์ (หรือหักล้าง) ได้ ดังนั้นทุกการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำคือการนำแคมเปญของคุณไปในทิศทางที่ถูกต้อง ด้วยเหตุนี้ คุณจะประหยัดเวลาและเงิน เพิ่ม ROI ของแคมเปญของคุณ

มั่นใจหรือไม่ว่าการทดสอบ A/B นั้นคุ้มค่ากับเวลาของคุณ? ยอดเยี่ยม. ตอนนี้ถึงเวลาที่จะพิจารณาว่าองค์ประกอบใดที่คุณควรทดสอบ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของตัวแปรที่คุณควรทดสอบบนหน้า Landing Page

1. หัวเรื่องหลักและหัวเรื่องรอง

การสร้างและทดสอบบรรทัดแรกและบรรทัดแรกย่อยสองบรรทัดสำหรับหน้าหนึ่งๆ เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

องค์ประกอบทั้งสองนี้อยู่ในครึ่งหน้าบน ซึ่งหมายความว่ามักจะเป็นสิ่งที่ผู้คนเห็นก่อนเสมอ อาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างการ "ดึงดูด" ผู้เยี่ยมชมและการสูญเสียพวกเขา

สมมติว่าคุณกำลังใช้แคมเปญการตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ในร้านค้าออนไลน์ของคุณ คุณสร้างหน้า Landing Page โดยมีหัวข้อหลักว่า “แนะนำหูฟังรุ่นใหม่ล่าสุดและทันสมัยที่สุดในตลาด” และหัวข้อย่อย “ปฏิวัติกิจวัตรประจำวันของคุณด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัยของเรา”

คุณตัดสินใจทำการทดสอบแยกกันและสร้างรูปแบบต่างๆ ของหน้าเว็บโดยมีบรรทัดแรกหลักว่า "อัปเกรดกิจวัตรประจำวันของคุณด้วยหูฟังที่ปฏิวัติวงการของเรา" และบรรทัดแรกย่อย "สัมผัสประสบการณ์เทคโนโลยีล่าสุดที่มีอยู่ในท้องตลาด"

หลังจากทำการทดสอบแล้ว คุณอาจพบว่าตัวแปรหนึ่งมีอัตราการแปลงที่สูงกว่า จากนั้นคุณสามารถใช้มันสำหรับการทดสอบในอนาคตหรือเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

2. คุณค่าที่นำเสนอ

บทวิจารณ์และเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (UGC) ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระดับความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์ของคุณ แต่การขุดค้นเหล่านี้อาจเป็นงานที่น่าเบื่อ ในทางกลับกัน ผลการทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถวัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงที่มีต่อพฤติกรรมของผู้ใช้และอัตรา Conversion ได้โดยตรง

ด้วยการส่งการเข้าชมเว็บไซต์ไปยังแต่ละหน้าในจำนวนเท่าๆ กันและวิเคราะห์ผลลัพธ์ คุณจะสามารถระบุได้ว่าข้อเสนอคุณค่ารูปแบบใดมีประสิทธิภาพมากกว่าในการเปลี่ยนผู้เข้าชม

ต่อจากตัวอย่างที่แล้ว ผู้ชมเป้าหมายอาจสนใจว่าผลิตภัณฑ์จะช่วยปรับปรุงกิจวัตรประจำวันของพวกเขาได้อย่างไร มากกว่าที่พวกเขาสนใจว่าผลิตภัณฑ์นี้เป็นนวัตกรรมที่ทันสมัยที่สุด

วิธีหนึ่งในการค้นหาคือทำการทดสอบแบบแยกส่วนบนหน้า Landing Page โดยเน้นที่องค์ประกอบต่างๆ เช่น ปุ่มกระตุ้นให้ดำเนินการ รูปภาพ และข้อความโฆษณา เพื่อสื่อสารคุณค่าที่นำเสนอสองแบบที่แตกต่างกัน คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายของคุณและปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

3. คำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA)

การดำเนินการทดสอบ A/B กับ CTA ของคุณเป็นวิธีหนึ่งที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้

คุณจะต้องทดสอบสิ่งต่างๆ เช่น ตำแหน่งปุ่มคัดลอก สี และ CTA แม้ว่าสิ่งเหล่านี้อาจดูเหมือนเป็นการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย แต่อาจมีผลกระทบอย่างมากต่ออัตราการคลิกผ่านของคุณ!

4. แบบฟอร์ม

องค์ประกอบหนึ่งที่คุณสามารถทดสอบ A/B ด้วยแบบฟอร์มคือความยาว คุณอาจต้องการใช้แบบฟอร์มที่ยาวขึ้นเพื่อรับข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้นจากผู้เข้าชมของคุณ แต่ผู้ใช้ของคุณอาจต้องการแบบฟอร์มที่สั้นและเรียบง่ายกว่า โดยทำการทดสอบแบบแยกส่วน คุณสามารถกำหนดได้ว่าความยาวของแบบฟอร์มใดมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับเว็บไซต์ของคุณ และทำการปรับเปลี่ยนตามนั้น

พิจารณาการทดสอบสไตล์ของแบบฟอร์มของคุณด้วย ตัวอย่างเช่น คุณอาจลองออกแบบแบบมินิมอลเทียบกับแบบที่ซับซ้อนกว่า การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบอัตรา Conversion ของรูปแบบที่แตกต่างกันสองรูปแบบนี้ และตัดสินใจตามผลลัพธ์ที่ได้

นี่อาจเป็นที่ที่ดีในการลองทดสอบหลายตัวแปร ซึ่งจะทำให้คุณสามารถทดสอบหลายองค์ประกอบในฟอร์มได้พร้อมกัน สิ่งนี้ช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าการผสมองค์ประกอบต่างๆ ส่งผลต่ออัตราการแปลงอย่างไร

5. รูปภาพ

รูปภาพการทดสอบ A/B มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพิจารณาว่าองค์ประกอบภาพใดมีประสิทธิภาพสูงสุดในการดึงดูดความสนใจของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและกระตุ้นให้เกิด Conversion

คุณสามารถเปรียบเทียบภาพผลิตภัณฑ์ต่างๆ เพื่อดูว่าภาพใดดีที่สุดในแง่ของมุม แสง และสไตล์ การทดสอบ A/B จะเปิดเผยว่าภาพใดแสดงผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดและดึงดูดลูกค้าให้ตัดสินใจซื้อ

ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถทดสอบ A/B เค้าโครงรูปภาพได้ หากคุณกำลังใช้งานแคมเปญโฆษณา คุณอาจต้องการทดสอบเลย์เอาต์ เช่น รูปภาพเดี่ยว ภาพหมุน หรือแม้แต่วิดีโอ

6. โครงสร้างหน้า

ด้วยโครงสร้างของหน้า มีการเปลี่ยนแปลงต่างๆ มากมายที่คุณสามารถทำได้

คุณอาจทดสอบ A/B ตำแหน่งของปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการเพื่อดูว่าการย้ายจากด้านบนของหน้าไปยังตรงกลางของหน้าจะเพิ่มการแปลงหรือไม่ คุณสามารถทดสอบแถบการนำทางแบบเหนียวกับแถบนำทางคงที่แบบมาตรฐาน หรือดูว่าการแสดงหลักฐานทางสังคมของคุณโดยตรงในส่วนฮีโร่ทำให้ผู้คนเลื่อนหน้าลงมาด้านล่างหรือไม่

เนื่องจากโครงสร้างของเพจเป็นพื้นที่กว้าง ดังนั้นอย่าลืมทดสอบเพียงสิ่งเดียวในแต่ละครั้งผ่านการทดสอบ A/B!

7. คำแนะนำผลิตภัณฑ์

เมื่อคุณให้ คำแนะนำผลิตภัณฑ์ คุณอาจต้องการลองทดสอบเค้าโครงกริดเทียบกับเค้าโครงรายการ เพื่อพิจารณาว่ารูปแบบใดดึงดูดสายตาและใช้งานง่ายสำหรับลูกค้าของคุณมากกว่ากัน การทดสอบตำแหน่งของคำแนะนำในหน้ายังสามารถแสดงให้คุณเห็นว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมกับพวกเขามากที่สุด

8. ข้อเสนอ

แบรนด์เสื้อผ้าอาจเลือกทดสอบข้อเสนอที่แตกต่างกัน 2 ข้อเสนอนี้: "ส่วนลด 20% สำหรับการซื้อครั้งแรกของคุณ" กับ "จัดส่งฟรีสำหรับการสั่งซื้อครั้งแรกของคุณ" การทดสอบ A/B สามารถช่วยธุรกิจตัดสินว่าข้อเสนอใดมีประสิทธิภาพมากกว่าในการกระตุ้น Conversion ผู้ชนะนี้สามารถใช้เป็นข้อเสนอหลักในแคมเปญในอนาคตได้

คุณยังสามารถทดสอบ A/B กับองค์ประกอบต่างๆ ของข้อเสนอ เช่น ภาษา ตำแหน่ง และการออกแบบ การเพิ่มความรู้สึกเร่งด่วนด้วยการใส่ข้อความเช่น "เวลาจำกัด" อาจเพิ่มการแปลง หรือเพียงแค่ใช้ชุดสีอื่นอาจทำให้สะดุดตามากขึ้น วิธีเดียวที่จะรู้ได้อย่างแน่นอน? ทดสอบ!

หากคุณกังวลว่าการทดสอบ A/B นั้นยากเกินไป ทำงานมากเกินไป หรือซับซ้อนเกินไป โปรดคอยติดตาม เมื่อคุณเรียกใช้การทดสอบ A/B ตามคำแนะนำนี้ คุณจะเป็นหนึ่งใน 63% ของบริษัทที่ยอมรับว่าการทดสอบ A/B นั้นง่ายดาย

ขั้นตอนที่ 1: วิเคราะห์เว็บไซต์ของคุณ

คุณจะต้องเริ่มต้นด้วยการศึกษาสถานะปัจจุบันของไซต์ของคุณ รวมถึงการออกแบบและเค้าโครงโดยรวม โฟลว์ของผู้ใช้ และประสิทธิภาพขององค์ประกอบที่มีอยู่ (ปุ่ม แบบฟอร์ม และคำกระตุ้นการตัดสินใจ ฯลฯ)

ข้อมูลประสิทธิภาพเว็บไซต์ของคุณ เช่น เมตริกการเข้าชมและการแปลง ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับส่วนที่มีประสิทธิภาพต่ำ คุณจึงสามารถจัดลำดับความสำคัญสำหรับการทดสอบได้

ตัวอย่างเช่น หากคุณพบว่ามีผู้เยี่ยมชมจำนวนมากออกไปหลังจากดูหน้าเว็บเพียงหน้าเดียว นั่นอาจบ่งชี้ว่าการนำทางเว็บไซต์ของคุณไม่เหมาะสม การออกแบบ UX ที่ได้รับการปรับปรุงสามารถเพิ่มการแปลงได้มากถึง 400% แต่ทั้งหมดนี้เริ่มต้นจากการทำให้ผู้เข้าชมมีส่วนร่วมและอยู่ในไซต์นานขึ้น

Google Analytics เป็นเครื่องมือที่เป็นประโยชน์สำหรับการวัดเป้าหมาย นี่คือรายงานบางส่วนที่คุณสามารถตรวจสอบได้:

• ใหม่เทียบกับผู้เข้าชมที่กลับมา
• ผู้เข้าชมที่ใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่เทียบกับเดสก์ท็อป
• แหล่งที่มา/สื่อและแคมเปญ
• แลนดิ้งเพจ
• คำหลัก
• ภาพรวมอีคอมเมิร์ซ
• พฤติกรรมการจับจ่าย

ขั้นตอนที่ 2: ระดมความคิดและตั้งสมมติฐาน

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างรายการการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ที่คุณต้องการทดสอบ และสร้างสมมติฐานว่าการเปลี่ยนแปลงแต่ละอย่างจะส่งผลต่อผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างไร

ตัวอย่างเช่น หากเป้าหมายคือการเพิ่มคอนเวอร์ชั่นเว็บไซต์ แนวคิดหนึ่งอาจเป็นการเปลี่ยนสีปุ่ม “ช็อปเลย” จากสีแดงเป็นสีเขียว สมมติฐานที่สอดคล้องกันก็คือการเปลี่ยนสีจะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของการแปลง

ขั้นตอนนี้ช่วยจำกัดจุดโฟกัสของการทดสอบให้แคบลงและแนะนำขั้นตอนต่อไปในกระบวนการ

ขั้นตอนที่ 3: จัดลำดับความสำคัญของความคิด

การจัดลำดับความสำคัญของแนวคิดช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สมมติฐานที่เป็นไปได้มากที่สุดและทดสอบก่อน วิธีหนึ่งที่ได้ผลคือใช้วิธี RICE ซึ่งรวมปัจจัยสี่ประการ (การเข้าถึง ผลกระทบ ความมั่นใจ และความพยายาม) เพื่อให้คะแนนแต่ละไอเดีย

นี่คือรายละเอียดของตัวย่อ:

• การ เข้าถึง : จำนวนผู้ใช้หรือผู้เยี่ยมชมที่การเปลี่ยนแปลงจะมีผล
• ผลกระทบ : ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงต่อเมตริกหลัก
• Confidence : คุณมั่นใจแค่ไหนว่าการเปลี่ยนแปลงจะมีผลตามที่ต้องการ?
• ความพยายาม : นี่หมายถึงทรัพยากรที่จำเป็นในการดำเนินการเปลี่ยนแปลง

การพิจารณาปัจจัยทั้งสี่จะช่วยเพิ่มผลตอบแทนสูงสุดจากความพยายามในการทดสอบของคุณ

ขั้นตอนที่ 4: สร้างรูปแบบผู้ท้าชิง

ต่อไป ก็ถึงเวลาสร้างองค์ประกอบเว็บไซต์เวอร์ชันอื่นเพื่อทดสอบกับเวอร์ชันดั้งเดิมหรือเวอร์ชัน "ควบคุม"

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังทดสอบประสิทธิภาพของปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการบนเว็บไซต์ของคุณ ปุ่มรูปแบบ Challenger อาจมีสีหรือขนาดแตกต่างกัน หรืออาจมีสำเนาที่แตกต่างกัน

การสร้างและทดสอบตัวแปรผู้ท้าชิงหลายตัวเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดก็มีประสิทธิภาพเช่นกัน ในตัวอย่างปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจด้านบน คุณสามารถสร้างรูปแบบต่างๆ ได้สามแบบ (แบบหนึ่งมีสีต่างกัน แบบหนึ่งมีขนาดต่างกัน และอีกแบบหนึ่งมีสำเนาต่างกัน) และทดสอบทั้งหมดกับปุ่มควบคุมเพื่อดูว่าแบบใดทำงานได้ดีที่สุด

ขั้นตอนที่ 5: เรียกใช้การทดสอบ

นี่คือขั้นตอนที่คุณดำเนินการทดสอบและรวบรวมผลลัพธ์ เรียกใช้การทดสอบนานพอที่จะรวบรวมข้อมูลที่เพียงพอเพื่อทำการตัดสินใจเกี่ยวกับเวอร์ชันที่กำลังทดสอบ

ผู้เข้าชมเฉลี่ยรายวันและรายเดือนของคุณเป็นปัจจัยสำคัญที่นี่ หากเว็บไซต์ของคุณมีผู้เข้าชมรายวันจำนวนมาก คุณอาจทำการทดสอบในช่วงเวลาสั้นๆ ได้ ในทางตรงข้าม คุณจะต้องทำการทดสอบนานขึ้นหากคุณมีจำนวนผู้เยี่ยมชมน้อยกว่า เพื่อให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลได้เพียงพอ

จำนวนตัวแปรที่คุณกำลังทดสอบอาจส่งผลต่อระยะเวลาของการทดสอบด้วย ยิ่งคุณมีรายละเอียดปลีกย่อยมากเท่าใด คุณก็ยิ่งต้องใช้เวลารวบรวมข้อมูลในแต่ละรายการมากขึ้นเท่านั้น

ขั้นตอนที่ 6: ประเมินผลการทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพ

ขั้นตอนสุดท้ายสำหรับการทดสอบ A/B คือการประเมินผลลัพธ์และเพิ่มประสิทธิภาพ ที่นี่ คุณจะวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมระหว่างการทดสอบเพื่อพิจารณาว่าตัวแปรใดทำงานได้ดีกว่า คุณสามารถทำได้โดยการเปรียบเทียบเมตริกต่างๆ เช่น อัตราการแปลง อัตราตีกลับ และอัตราการคลิกผ่านระหว่างเวอร์ชันควบคุมและเวอร์ชันผู้ท้าชิง

หากผลลัพธ์แสดงว่าเวอร์ชันหนึ่งทำงานได้ดีกว่าอีกเวอร์ชันอย่างเห็นได้ชัด เวอร์ชันนี้จะเป็นผู้ชนะ จากนั้น คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโดยใช้ตัวแปรที่ชนะเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

อย่างไรก็ตาม หากผลลัพธ์ยังสรุปไม่ได้หรือไม่สนับสนุนสมมติฐานเริ่มต้น จำเป็นต้องมีการปรับให้เหมาะสมเพิ่มเติม ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับการนำแนวคิดใหม่ๆ ไปใช้หรือทำการทดสอบเพิ่มเติมเพื่อให้เข้าใจผลลัพธ์ได้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น หากคุณทำการทดสอบแคมเปญอีเมลและผลลัพธ์ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในอัตราการเปิด ให้เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโดยการทดสอบหัวเรื่องใหม่หรือเปลี่ยนการออกแบบอีเมล

โอเค เราร้องเพลงสรรเสริญการทดสอบ A/B และความมหัศจรรย์ของการทดสอบเสร็จแล้ว! ลองดูตัวอย่างของแบรนด์ชั้นนำที่ใช้การทดสอบแบบแยกส่วน:

1. ทดสอบ A/B ในการออกแบบข้อความของคุณ

ในตัวอย่างนี้ แบรนด์ DTC Obvi ต้องการดูว่าสมมติฐานที่ว่าการเพิ่มตัวนับเวลาถอยหลังในป๊อปอัปส่วนลดจะเพิ่มความรู้สึกเร่งด่วนและส่งผลให้อัตราการแลกคูปองสูงขึ้นหรือไม่

พวกเขาสร้างป๊อปอัปสองรูปแบบ แบบหนึ่งมีตัวจับเวลาและอีกแบบไม่มี และทดสอบด้วยขนาดตัวอย่างของกลุ่มเป้าหมาย พวกเขาพูดถูก!

ตัวแปรที่มีตัวจับเวลานับถอยหลังแปลงได้ดีกว่าตัวที่ไม่มี 7.97% ซึ่งบ่งชี้ว่าตัวจับเวลามีประสิทธิภาพในการเพิ่มความเร่งด่วนและการแปลง

2. ทดสอบ A/B ประสิทธิภาพของทีเซอร์

ในตัวอย่างที่สองจาก Obvi พวกเขาทดสอบป๊อปอัป Black Friday สองเวอร์ชัน: เวอร์ชันหนึ่งมีทีเซอร์ (ตัวอย่างขนาดเล็กของป๊อปอัป) และอีกเวอร์ชันไม่มี

ตัวแปรที่มีทีเซอร์ส่งผลให้มีสมาชิก SMS เพิ่มขึ้น 36% และอัตรา Conversion ที่สูงขึ้นสำหรับแคมเปญ ดังนั้นพวกเขาจึงได้เรียนรู้ว่าการใส่ทีเซอร์ในป๊อปอัปเป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มการมีส่วนร่วมและเพิ่มยอดขาย

3. ทดสอบ A/B ของแคมเปญประเภทต่างๆ

การทดสอบ A/B ของแคมเปญประเภทต่างๆ เช่นในตัวอย่างด้านล่างจากทีมงานของ Christopher Cloos เป็นวิธีที่จะค้นพบว่าเวอร์ชันใดที่โดนใจผู้เยี่ยมชมของคุณมากกว่ากัน

ในกรณีนี้ ทีมงานได้ทดสอบป๊อปอัปต้อนรับแบบคลาสสิกกับป๊อปอัปการสนทนาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น และพบว่าป๊อปอัปการสนทนาแปลงในอัตราที่สูงกว่า (สูงกว่า 15.38%)

การทดสอบนี้ดำเนินการเป็นระยะเวลาหนึ่งเดือน ซึ่งเหมาะสมอย่างยิ่งโดยพิจารณาจากการเข้าชมร้านค้า หากพวกเขาต้องการเรียกใช้การทดสอบในช่วงเวลาที่สั้นกว่านี้ อาจไม่ได้ให้โอกาสป๊อปอัปการสนทนาในการแสดงอย่างเต็มที่

นอกจากนี้ โปรดทราบว่าการทดสอบที่มีระยะเวลานานขึ้นอาจได้รับผลกระทบจากปัจจัยภายนอก เช่น ฤดูกาล แนวโน้ม หรือการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภค ซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์

สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการคือทุ่มเทความพยายามและงบประมาณทางการตลาดทั้งหมดให้กับการทดสอบแบบแยกส่วน เพื่อให้ได้ผลบวกลวงหรือผลการทดสอบที่ไม่ถูกต้องเท่านั้น วิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุด (และมีค่าใช้จ่ายสูง!) มีดังนี้

ข้อผิดพลาดที่ 1: การเปลี่ยนองค์ประกอบมากกว่าหนึ่งรายการ

เมื่อดำเนินการทดสอบ A/B คุณควรเปลี่ยน องค์ประกอบ ครั้งละหนึ่งรายการ เท่านั้น เพื่อให้คุณสามารถระบุผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนั้นได้อย่างแม่นยำ

คุณกำลังทดสอบเอฟเฟกต์ของการเปลี่ยนสีปุ่มหรือไม่? จากนั้นเปลี่ยน เฉพาะ สีของปุ่มในรุ่น Challenger และไม่มีอะไรอื่นหากคุณเปลี่ยนข้อความบนปุ่มหรือเลย์เอาต์ของหน้าด้วย คุณจะพบว่าเป็นการยากที่จะตัดสินว่าการเปลี่ยนแปลงใดมีผลกระทบต่อผลลัพธ์มากที่สุด

การเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบหลายรายการพร้อมกันอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงอาจโต้ตอบกับองค์ประกอบอื่นในรูปแบบที่ไม่คาดคิด

ความผิดพลาด 2: ละเลยนัยสำคัญทางสถิติ

ในการทดสอบ A/B อาจเป็นไปได้ว่าผลลัพธ์ของการทดสอบมาจากความบังเอิญมากกว่าความแตกต่างที่แท้จริงในประสิทธิภาพของตัวแปร สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดว่าตัวแปรใดดีกว่า ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจที่ไม่ดีโดยพิจารณาจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

ตัวอย่าง: การทดสอบของคุณแสดงว่ารูปแบบ A มีอัตรา Conversion สูงกว่ารูปแบบ B เล็กน้อย แต่คุณไม่ได้พิจารณาว่า ผลลัพธ์มีนัยสำคัญเพียงใด คุณจึงสรุปว่ารูปแบบ A เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงนัยสำคัญทางสถิติจะทำให้ชัดเจนว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปได้ว่าตัวแปร A นั้นดีกว่าจริงๆ

การเพิกเฉยต่อนัยสำคัญทางสถิติในการทดสอบ A/B ทำให้เกิดความไม่มั่นใจในผลลัพธ์ ทำให้คุณดำเนินการเปลี่ยนแปลงที่อาจไม่มีผลกระทบที่แท้จริงต่อประสิทธิภาพ

ความผิดพลาด 3: ไม่ได้ทำการทดสอบนานพอ

ข้อผิดพลาดครั้งต่อไปนี้เกิดขึ้นพร้อมกันกับข้อผิดพลาด #2: สิ้นสุดการทดสอบแยกก่อนที่จะมีเวลามากพอที่จะรวบรวมข้อมูลที่เพียงพอเพื่อสร้างนัยสำคัญทางสถิติ คุณจะได้ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับองค์ประกอบที่คุณกำลังทดสอบ

ลองจินตนาการว่าการทดสอบ A/B ดำเนินไปเพียงหนึ่งสัปดาห์ และคุณประกาศให้ตัวแปรเฉพาะเป็นผู้ชนะ ในความเป็นจริง ผลลัพธ์เกิดจากความบังเอิญเท่านั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณทำการทดสอบนานพอที่จะจับความแตกต่างระหว่างเวอร์ชันต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง

หวังว่าบทความนี้จะแสดงให้คุณเห็นว่าการทดสอบ A/B สำคัญเพียงใดสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพร้านค้าออนไลน์ของคุณ เมื่อคุณเข้าใจวิธีการต่างๆ ของการทดสอบ A/B ที่สามารถช่วยคุณปรับปรุงได้แล้ว ก็ยากที่จะเชื่อว่ามี บริษัทเพียง 44% เท่านั้นที่ใช้ซอฟต์แวร์การทดสอบแบบแยกส่วน !

หากธุรกิจของคุณไม่ได้เรียกใช้การทดสอบ A/B ยังไม่สายเกินไปที่จะให้อัตรา Conversion ของคุณเท่ากับ TLC ที่สมควรได้รับ คุณสามารถระบุได้ว่าองค์ประกอบใดของเว็บไซต์หรือแคมเปญการตลาดของคุณที่ได้ผล (หรือไม่) และทำการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายของคุณ

โปรดจำไว้ว่ามันง่ายพอๆ กับการสร้างเวอร์ชันต่างๆ และเปรียบเทียบผลลัพธ์เพื่อหาเวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของธุรกิจขนาดเล็กหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือสำคัญที่ควรมีไว้ในคลังแสงของคุณ!