การทดสอบ A/B คืออะไร? มันทำงานอย่างไรและเมื่อใดควรใช้มัน

วิธีการทดสอบ A/B จะกำหนดว่าสิ่งใดในสองเวอร์ชันที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มักเรียกกันว่า "การทดสอบแยก" เนื่องจากกลุ่มผู้ใช้ถูกแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม (กลุ่ม "A" และกลุ่ม "B") และแยกออกเป็นประสบการณ์ดิจิทัลที่แยกจากกัน

การทดสอบ A/B สามารถช่วยให้คุณสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพดีขึ้นหรือปรับแต่งเวิร์กโฟลว์การเริ่มใช้งานผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์หรือคุณลักษณะของคุณสามารถทดสอบได้ในกลุ่มเล็กๆ ที่แบ่งเป็นกลุ่มๆ ที่เรียกว่ากลุ่มประชากรตามรุ่น เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพในขณะที่ลดความขัดแย้งลง

การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือที่สำคัญและเชื่อถือได้ซึ่งสามารถใช้ได้และควรใช้ในสถานการณ์ต่างๆ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ นักการตลาด นักออกแบบ และอื่นๆ ที่ใช้การทดสอบ A/B อย่างจริงจังจะทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสำรองซึ่งขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่แท้จริงและวัดได้

ประเด็นที่สำคัญ

• การทดสอบ A/B ช่วยตัดสินว่าเนื้อหาใดจากสองเนื้อหาที่ทำงานได้ดีกว่า
• การทดสอบ A/B ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด ปรับปรุง UI/UX และเพิ่ม Conversion
• มีการทดสอบ A/B หลายเวอร์ชันสำหรับการทดสอบแต่ละหน้า หลายตัวแปร และเวิร์กโฟลว์และช่องทางทั้งหมด
• การทดสอบ A/B ควรแบ่งส่วน ตรวจสอบ และทำซ้ำได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B ตอบคำถามพื้นฐาน: ลูกค้าชอบตัวเลือกที่ 1 หรือตัวเลือกที่ 2 หรือไม่ ในโลกของผลิตภัณฑ์ดิจิทัล คำตอบสำหรับคำถามนี้มีประโยชน์ในหลายสถานการณ์ รวมถึง 2 สาขาหลัก ได้แก่ การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด

ปรับปรุง UI/UX

การปรับแต่ง UI ของผลิตภัณฑ์ของคุณโดยเจตนาอาจมีผลที่ไม่ได้ตั้งใจซึ่งสร้างความขัดแย้งให้กับผู้ใช้ คุณสามารถเปลี่ยนตำแหน่งของแท็บในแอพมือถือของคุณเพื่อดึงดูดผู้ใช้ใหม่ แต่ทำให้ผู้ใช้ปัจจุบันหงุดหงิดโดยไม่ได้ตั้งใจ

การทดสอบ A/B หลายๆ ชุดจะช่วยลดความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างโดยการทดสอบกลุ่มที่เล็กกว่าในฐานผู้ใช้ของคุณก่อน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างกลุ่มผู้ใช้ใหม่กลุ่มเล็กๆ ในการทดสอบ Amplitude และกำหนดช่องทางเหล่านี้ผ่านการทำซ้ำของผลิตภัณฑ์ของคุณโดยที่แท็บถูกย้าย

ในเวลาเดียวกัน คุณสามารถสร้างกลุ่มผู้ใช้ใหม่ที่คล้ายกัน แต่ติดตามพวกเขาขณะที่พวกเขาใช้เวอร์ชันที่มีอยู่ของคุณ เมื่อสิ้นสุดการทดสอบ คุณสามารถเปรียบเทียบพฤติกรรมของกลุ่มทดสอบกับพฤติกรรมของกลุ่มควบคุม เพื่อดูว่าผลิตภัณฑ์รุ่นใดของคุณให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

เพื่อให้เข้าใจว่าลูกค้าที่มีอยู่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงกับผู้ใช้ใหม่อย่างไร คุณควรทำการทดสอบซ้ำ คราวนี้ แทนที่กลุ่มทดสอบและกลุ่มควบคุมด้วยกลุ่มผู้ใช้ที่มีอยู่ การทำการทดสอบหลายครั้งโดยใช้กลุ่มต่างๆ กัน ช่วยเพิ่มโอกาสที่การเปลี่ยนแปลงของคุณจะกระตุ้นให้เกิดการนำไปใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ แทนที่จะทำให้เกิดการเลิกรา

เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด

การทดสอบ A/B สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาดของคุณได้ ข้อมูลพฤติกรรมของคุณมีแนวโน้มที่จะเปิดเผยว่าลูกค้าที่ทำ Conversion มีแนวโน้มที่จะแบ่งปันพฤติกรรมหรือข้อมูลประชากรที่คล้ายคลึงกัน คุณรู้ว่าคุณต้องการกำหนดเป้าหมายใคร แต่คะแนนที่ละเอียดกว่านั้นพิสูจน์ได้ยาก:

• ข้อความใดพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพสูงสุดในการกระตุ้นให้เกิด Conversion
• ข้อเสนอหรือสิ่งจูงใจใดที่ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าหรือลูกค้าปัจจุบันตอบสนองได้ดีที่สุด?
• การออกแบบที่แตกต่างกันสำหรับปุ่ม CTA ทำให้เกิดการคลิกมากขึ้นหรือไม่

คุณสามารถสร้างแคมเปญตามประสบการณ์และสัญชาตญาณและความหวังในสิ่งที่ดีที่สุด แต่ก็ยังมีความเสี่ยง คุณสามารถส่งอีเมลหรือโพสต์โซเชียลแบบชำระเงินไปยังบุคคลที่เหมาะสมได้ในขณะที่ข้อความของคุณไม่ตรงเป้าหมาย แคมเปญอาจมีการแปลงสุทธิจำนวนมาก แต่คุณจะไม่มีทางรู้ว่าตัวเลือกที่คุณไม่ได้เลือกจะนำมาซึ่งมากกว่านั้นหรือไม่

การทดสอบ A/B ระบุตัวเลือกทางการตลาดที่ดีที่สุดของคุณโดยให้ผลลัพธ์ที่มีข้อมูลสำรอง ชุดการทดสอบ A/B อาจเปิดเผยว่าผู้ใช้ตอบสนองต่อ CTA สีเขียวได้ดีกว่าสีน้ำเงิน หรือข้อเสนอทดลองใช้งานฟรีมีผลในระดับที่สูงกว่าส่วนลดแบบครั้งเดียว กระบวนการนี้ช่วยให้คุณลดการใช้จ่ายที่จะสูญเสียไปกับโฆษณาที่มีประสิทธิภาพต่ำ

ตัวอย่างการทดสอบ A/B ในโลกแห่งความเป็นจริง

การส่งเสริมการแปลงหน้า Landing Page

G-Loot แพลตฟอร์ม Esports ใช้การทดสอบ A/B เพื่อปรับปรุงอัตราการแปลงหน้า Landing Page ให้ได้รับผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง G-Loot ทดสอบการเปลี่ยนแปลงในหน้า Landing Page ที่ขับเคลื่อนด้วยโฆษณาและระบุการแก้ไขที่ดีที่สุดโดยใช้ Amplitude Experiment หลังจากเปลี่ยนหน้าเพื่อสะท้อนการออกแบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและตัวแปรข้อเสนอ อัตราการแปลงหน้า Landing Page ของ G-Loot ก็เพิ่มขึ้นจากสามเปอร์เซ็นต์เป็น 35% อย่างไม่น่าเชื่อ

การเก็บรักษาที่เพิ่มขึ้นโดยการปรับประสบการณ์ของลูกค้าให้เหมาะสม

NBCUniversal นำการทดสอบ A/B มาใช้เพื่อลดการเปลี่ยนแปลง สื่อยักษ์ใหญ่ได้ทดสอบโฮมเพจที่มีอยู่สำหรับ Vizio TV กับการทำซ้ำที่ใหม่กว่า ด้วยความช่วยเหลือจาก Amplitude บริษัทได้ระบุหน้าแรกใหม่ที่เพิ่มจำนวนการดูในกลุ่มทดสอบได้ถึง 10% NBCUniversal นำโฮมเพจใหม่มาใช้กับลูกค้าทั้งหมด ซึ่งเพิ่มการรักษาผู้ใช้ไว้ 7 วันเป็นสองเท่า

ขับเคลื่อนนวัตกรรมด้วยการทดสอบ A/B

โซลูชันการวิเคราะห์ที่เหมาะสมจะกระตุ้นให้เกิดการทดลองบ่อยครั้งขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความคล่องตัวและกระตุ้นนวัตกรรม ทีมงานของ GoFundMe เคยต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการวิเคราะห์ผลการทดสอบ A/B ด้วยความสามารถของ Amplitude ในการวิเคราะห์ผลลัพธ์ในแบบเรียลไทม์ GoFundMe สามารถเพิ่มจำนวนการทดสอบที่พวกเขาเรียกใช้จากสองหรือสามเป็น 10 ต่อเดือน แทนที่จะต้องเลือกและเลือกแนวคิดที่จะทดสอบเนื่องจากข้อจำกัดด้านเวลา ตอนนี้ทีมสามารถทดสอบสมมติฐานขณะพัฒนาได้

การทดสอบ A/B 3 ประเภทที่แตกต่างกัน—และเมื่อใดควรใช้แต่ละแบบ

นอกจากการทดสอบ A/B แบบทั่วไปแล้ว ยังมีการทดสอบ A/B สามประเภทที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์:

แยกการทดสอบ URL

การปรับแต่งปุ่มบนหน้าแรกของคุณเป็นสิ่งหนึ่ง แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณต้องการทดสอบการออกแบบหน้าเว็บใหม่ทั้งหมด การทดสอบ URL แบบแยกส่วนใช้แนวคิดของการทดสอบ A/B และขยายไปสู่ระดับที่ใหญ่ขึ้น การทดสอบประเภทนี้จะสร้าง URL ที่แยกจากกันทั้งหมด เพื่อให้คุณสามารถออกแบบหน้าเว็บใหม่ทั้งหมดได้ตั้งแต่ต้น จากนั้นกลุ่มทดสอบของคุณสามารถกำหนดช่องทางไปยังหน้าใหม่นี้ เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์กับหน้าที่มีอยู่ของคุณได้

สามารถใช้การทดสอบ URL แบบแยกส่วนและการทดสอบ A/B แบบเดิมร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของหน้าเว็บ การทดสอบ URL แบบแยกส่วนจะเผยให้เห็นว่าการออกแบบสองแบบของหน้าเว็บที่เป็นปัญหาแบบใดทำงานได้ดีที่สุด จากที่นั่น ชุดของการทดสอบ A/B แบบดั้งเดิมสามารถทดสอบความชอบของผู้ใช้สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม เช่น สำเนา CTA ขนาดฟอนต์ หรือภาพ

การทดสอบหลายตัวแปร

ตัวเลือกการทดสอบการทดสอบประเภทนี้ที่มีตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัว การทดสอบ A/B แบบดั้งเดิมอาจประเมินขนาดปุ่ม CTA สองขนาดที่ต้องการ การทดสอบหลายตัวแปรอาจรวมถึงขนาด CTA พาดหัวข่าว และรูปภาพที่แตกต่างกัน ช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าตัวเลือกใดบ้างที่ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับแคมเปญของคุณ

การทดสอบหลายตัวแปรมีประโยชน์ในการยืนยันหรือลบล้างสมมติฐานของคุณว่าสินทรัพย์ใดจากหลายตัวแปรจะทำงานได้ดีที่สุด คุณอาจเชื่อว่าการผสมผสานองค์ประกอบการออกแบบบางอย่างจะทำงานได้ดีที่สุดสำหรับฐานเป้าหมายของคุณ ด้วยการสร้างเวอร์ชันที่มีตัวแปรทางเลือก คุณสามารถทดสอบการออกแบบที่คุณต้องการเทียบกับรุ่นอื่นๆ เพื่อดูว่าอะไรทำงานได้ดีที่สุด

ข้อเสียเปรียบหลักของการทดสอบหลายตัวแปรคือตัวแปรเพิ่มเติมแต่ละตัวจะเพิ่มเนื้อหาเวอร์ชันอื่นที่ต้องสร้าง หากคุณต้องการทดสอบรูปร่างปุ่ม CTA ที่แตกต่างกัน 5 แบบ สีปุ่ม CTA สี่สี และแบบอักษรที่แตกต่างกัน 3 แบบ คุณจะต้องสร้างเนื้อหาทดสอบที่แตกต่างกัน 60 (!) เพื่อให้ครอบคลุมฐานทั้งหมดของคุณ

การทดสอบหลายหน้า

การทดสอบหลายหน้าจะวัดความสำเร็จของเวิร์กโฟลว์หรือช่องทางเวอร์ชันอื่น การเปลี่ยนแปลงแบบกวาดล้างสามารถทำได้ในหลาย ๆ หน้าในลำดับเพื่อสร้างช่องทางที่แยกจากกันซึ่งสามารถทดสอบกับต้นฉบับได้ การทดสอบหลายหน้ายังเหมาะสมในสถานการณ์ที่คุณต้องการเพียงเพิ่มหรือลบองค์ประกอบหนึ่งรายการจากทุกหน้าของโฟลว์หรือช่องทาง และทดสอบผลกระทบ

สมมติว่าลำดับการชำระเงินสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณมีลักษณะดังนี้:

ตะกร้าสินค้า (A) → ข้อมูลการชำระเงิน (A) → ข้อมูลการจัดส่ง (A) → ตรวจสอบคำสั่งซื้อ (A) → ส่งคำสั่งซื้อ (A)

คุณสงสัยว่าการย้ายปุ่ม "ขั้นตอนถัดไป" ในสามหน้าแรกจะช่วยหรือกระทบต่ออัตราการซื้อหรือไม่ ในทางทฤษฎี คุณสามารถทดสอบแต่ละหน้าได้ทีละหน้า แต่ลูกค้าจะไม่พบหน้าเหล่านี้แยกกัน พวกเขาย้ายจากหน้าหนึ่งไปยังหน้าถัดไปตามลำดับ

คุณรู้ว่าผลการทดสอบของคุณจะแม่นยำยิ่งขึ้นหากคุณทดสอบหน้าเว็บตามลำดับ ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสร้างรูปแบบต่างๆ ของลำดับการซื้อของคุณ เพื่อให้ช่องทางทดสอบของคุณมีลักษณะดังนี้:

ตะกร้าสินค้า (B) → ข้อมูลการชำระเงิน (B) → ข้อมูลการจัดส่ง (B) → ตรวจสอบคำสั่งซื้อ (A) → ส่งคำสั่งซื้อ (A)

เช่นเดียวกับรูปแบบอื่นๆ ของการทดสอบ A/B เป้าหมายคือการพิจารณาว่าช่องทางใดทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเทียบกับแบบเดิมและแม้แต่กับการทดสอบซ้ำอื่นๆ หลังจากทดสอบสถานที่จำนวนหนึ่งสำหรับปุ่ม "ขั้นตอนถัดไป" ของคุณ ช่องทางสุดท้ายอาจมีลักษณะดังนี้:

ตะกร้าสินค้า (B) → ข้อมูลการชำระเงิน (D) → ข้อมูลการจัดส่ง (C) → ตรวจสอบคำสั่งซื้อ (A) → ส่งคำสั่งซื้อ (A)

กุญแจสำคัญในการดำเนินการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B มีประโยชน์ต่อการออกแบบ UI/UX และการตลาดผลิตภัณฑ์ การทดสอบเหล่านี้จะต้องดำเนินการและประเมินอย่างถูกต้องเพื่อปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริง กุญแจสู่ความสำเร็จในการทดสอบ A/B ได้แก่:

ความสามารถในการทำซ้ำ

บางครั้ง การทดสอบ A/B จะให้ผลลัพธ์ที่น่าตื่นเต้นจนนำไปสู่การตัดสินใจที่หุนหันพลันแล่น ธุรกิจหนึ่งเห็นว่าการเปลี่ยนสีปุ่ม CTA เพียงอย่างเดียวช่วยเพิ่มอัตราการแปลงได้สามเท่า หากการทดสอบ A/B ของคุณให้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน คุณอาจต้องการเรียกใช้โฆษณาเวอร์ชันนี้ทันที และจะโทษคุณได้ยาก

อย่างไรก็ตาม ผลการทดสอบจะถือว่าใช้ได้ก็ต่อเมื่อสามารถทำซ้ำได้ การบรรลุผลแบบเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่าช่วยลดโอกาสที่ผลลัพธ์เริ่มต้นของคุณจะเป็นเรื่องบังเอิญ ยิ่งไปกว่านั้น หากคุณก้าวไปข้างหน้าด้วยแคมเปญที่ใช้ปุ่ม CTA สีฟ้าโดยไม่ทดสอบเวอร์ชันสีแดง คุณจะไม่มีทางรู้เลยว่าคุณกำลังใช้ตัวเลือก CTA ที่ดีที่สุดอยู่จริงหรือไม่

การแบ่งกลุ่มผู้ใช้

การแบ่งกลุ่มผู้ใช้เป็นกระบวนการสร้างกลุ่มย่อยของผู้ใช้เฉพาะสำหรับการทดสอบ A/B ของคุณ กลุ่มผู้ใช้เหล่านี้อิงตามลูกค้าที่มีพฤติกรรมหรือลักษณะทางประชากรที่คล้ายคลึงกัน ในการทดสอบ A/B หลายๆ ครั้ง คุณต้องการทราบว่าลูกค้ากลุ่มใดกลุ่มหนึ่งตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่จะส่งผลต่อพวกเขาอย่างไร ในกรณีเหล่านี้ การทดสอบลูกค้าในวงกว้างอาจทำให้ผลลัพธ์จากกลุ่มที่คุณต้องการกำหนดเป้าหมายลดลง

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพิจารณาการเปลี่ยนแปลงด้านสุนทรียภาพในแชทบอทของผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณทราบดีว่าลูกค้าที่ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นเวลานานกว่าสามเดือนนั้นไม่น่าจะใช้คุณสมบัตินี้ได้ ดังนั้นจึงไม่สมเหตุสมผลที่จะรวมพวกเขาไว้ในการทดสอบ A/B คุณควรสร้างกลุ่มผู้ใช้ที่ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณน้อยกว่าสามเดือนเพื่อให้เข้าใจได้ดีที่สุดว่าการเปลี่ยนแปลงการออกแบบของคุณส่งผลต่อผู้ที่จะใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร

Amplitude Recommend สามารถสร้างกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะดำเนินการบางอย่างในอนาคต ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสร้างกลุ่มที่สร้างจากผู้ใช้ใหม่ทั้งหมดที่ได้รับการวิเคราะห์ว่าจะใช้แชทบอทตามพฤติกรรมที่ผ่านมา การทดสอบ A/B โดยใช้กลุ่มประชากรตามการคาดการณ์มีโอกาสสูงที่จะรวมผู้ใช้ที่คุณต้องการกำหนดเป้าหมาย ในขณะที่ยกเว้นผู้ที่ไม่สนใจใช้แชทบ็อต

การทดสอบการทดสอบของคุณ

หากคุณสร้างการทดสอบ A/B ผิด การทดสอบทั้งหมดของคุณจะสูญเปล่า การทดสอบที่มีข้อบกพร่องอาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่สมเหตุสมผลแม้จะแบ่งกลุ่มผู้ใช้และการทดสอบซ้ำๆ แน่นอน ลูกค้ามีพฤติกรรมที่คาดเดาไม่ได้ในบางครั้ง แต่โดยทั่วไปแล้วพฤติกรรมของพวกเขาก็มีแบบแผน

แทนที่จะสร้างสองกลุ่มและแบ่งพวกเขาออกเป็นสองประสบการณ์ที่แยกจากกัน ให้ทดสอบผลิตภัณฑ์ของคุณกับตนเองในสิ่งที่บางครั้งเรียกว่า "การทดสอบ A/A" ตามทฤษฎีแล้ว ผลลัพธ์จากการทดสอบ A/A ควรมีความคล้ายคลึงกันอย่างมากเนื่องจากไม่มีความแตกต่างระหว่างการเดินทางทั้งสองครั้ง หากผลลัพธ์กลับมาเบ้ ก็ถึงเวลาแบ่งการทดสอบของคุณออกเป็นส่วนๆ และทำการวิเคราะห์ทีละขั้นตอนว่าปัญหาเกิดขึ้นที่ใด

3 ข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ทั่วไป (และวิธีหลีกเลี่ยง)

การทดสอบ A/B ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าตราบเท่าที่ดำเนินการอย่างถูกต้อง ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้ผลลัพธ์บิดเบือนและทำให้ทีมตัดสินใจที่สำคัญโดยอิงจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ที่พบบ่อย ได้แก่:

1. การทดสอบหลายตัวแปรในการทดสอบ A/B เดียว

การทดสอบ A/B ออกแบบมาเพื่อทดสอบตัวแปรครั้งละหนึ่งตัว การจำกัดตัวเลือก A และ B ให้เหลือเพียงการเปลี่ยนแปลงเดียวช่วยให้คุณทราบได้อย่างแน่นอนว่าการเปลี่ยนแปลงเฉพาะนี้มีส่วนรับผิดชอบต่อผลลัพธ์สุดท้าย

การเปลี่ยนตัวแปรหลายตัวจะเปิดผลการทดสอบสำหรับการตีความ ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะด้านสุนทรียะสามอย่างอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับโฆษณา A มากกว่า Ad B แต่จะไม่มีทางรู้ได้ว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งสามมีส่วนทำให้เกิดประสิทธิภาพที่ดีขึ้นหรือไม่ เมื่อทำการทดสอบทีละรายการ คุณอาจพบว่าการเปลี่ยนแปลงสองอย่างส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการทำงาน และการเปลี่ยนแปลงครั้งที่สามมีส่วนรับผิดชอบต่ออัตราการแปลงที่สูงขึ้นแต่เพียงผู้เดียว

ทำสิ่งที่ชอบให้ตัวเองและรักษาสิ่งต่างๆ ให้เรียบง่าย: จำกัดตัวเองให้อยู่ในรูปแบบเดียวต่อการทดสอบ A/B

2. การทดสอบเร็วเกินไป

หากคุณเพิ่งตั้งค่าหน้า Landing Page ใหม่ คุณจะต้องระงับการทดสอบ A/B ชั่วขณะหนึ่ง การเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบในหน้าใหม่ทันทีจะป้องกันไม่ให้คุณรวบรวมเมตริกที่จำเป็นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการวนซ้ำเดิม หากไม่มีข้อมูลพื้นฐานที่กำหนดไว้ คุณก็ไม่มีข้อมูลที่ถูกต้องในการทดสอบการเปลี่ยนแปลง

3. เรียกการทดสอบก่อนกำหนด

คุณอาจอยากประกาศความสำเร็จหลังจากผ่านไปเพียงไม่กี่วันโดยพิจารณาจากผลลัพธ์ที่คาดหวัง อย่างไรก็ตาม ทางที่ดีที่สุดคือปล่อยให้การทดสอบทำงานเป็นเวลาอย่างน้อยสองสามสัปดาห์เพื่อรับข้อมูลที่เชื่อถือได้มากขึ้น ปัจจัยง่ายๆ เช่น วันของสัปดาห์หรือวันหยุดสามารถให้ผลลัพธ์ที่เบี้ยวได้ การทดสอบเป็นเวลาหลายสัปดาห์สามารถให้ภาพที่สมจริงมากขึ้นว่าลูกค้าตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของคุณอย่างไรในช่วงเวลาหนึ่ง

ขับเคลื่อนการทดสอบ A/B ของคุณด้วยข้อมูลลูกค้า

ข้อมูลย้อนหลัง ข้อมูลประชากร และพฤติกรรมใช้ในการทดสอบ A/B ครั้งใหญ่โดยบริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลกบางแห่ง Amazon ใช้การทดสอบ A/B เพื่อกำหนดประสิทธิภาพของเครื่องแนะนำที่มีประสิทธิภาพ Netflix ใช้ประโยชน์จากการทดสอบ A/B เพื่อสร้างเหตุผลให้กับการสร้างรายการ 10 อันดับแรก เมื่อพิจารณาถึงความสำเร็จที่ทั้ง Amazon และ Netflix มีในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง การเพิ่มการทดสอบ A/B ลงในแถบเครื่องมือการจัดการผลิตภัณฑ์ของคุณก็คุ้มค่า

อ้างอิง

• 24 การทดสอบ A/B ที่น่าแปลกใจที่สุดตลอดกาล WordStream 08 กรกฎาคม 2564
• การใช้การทดสอบ A/B เพื่อวัดประสิทธิภาพของคำแนะนำที่สร้างโดย Amazon Personalize , AWS 20 สิงหาคม 2563
• การทดสอบ A/B คืออะไร? บล็อกของ Netflix Tech 22 กันยายน 2564