การทดสอบ A/B คืออะไร? คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

ไม่ว่าคุณจะค้นคว้ามากเพียงใด ไม่ใช่ว่าทุกแคมเปญการตลาดจะได้รับผลลัพธ์ที่ดี

นั่นคือเหตุผลที่การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการคำนวณกลยุทธ์การส่งเสริมการขายและการตลาดออนไลน์ที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ

สามารถใช้เพื่อทดสอบทุกอย่างตั้งแต่การคัดลอกเว็บไซต์ไปจนถึงอีเมลการขาย วิธีนี้ช่วยให้คุณค้นหาเวอร์ชันที่ทำงานได้ดีที่สุดของแคมเปญของคุณก่อนที่จะใช้งบประมาณทั้งหมดไปกับสื่อทางการตลาดที่ไม่ได้ผล แม้ว่าการทดสอบ A/B อาจใช้เวลานาน แต่ข้อดีของการทดสอบนี้ก็เพียงพอที่จะชดเชยเวลาการลงทุนได้

โดยรวมแล้ว การทดสอบ A/B ที่วางแผนมาอย่างดีสามารถสร้างความแตกต่างอย่างมากในประสิทธิภาพของความพยายามทางการตลาดของคุณ การจำกัดให้แคบลงและรวมองค์ประกอบที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของการส่งเสริมการขายสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงขึ้น ลดความเสี่ยงของความล้มเหลว และเหนือสิ่งอื่นใด: แผนการตลาดที่แข็งแกร่งขึ้น

การทดสอบ A/B คืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ

การทดสอบ A/B เป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่ใช้เว็บไซต์ โฆษณา อีเมล ป๊อปอัป หรือหน้า Landing Page สองเวอร์ชันที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด

ตัวอย่างเช่น คุณอาจทดสอบป๊อปอัปที่แตกต่างกัน 2 รายการ (เพื่อดูว่ารายการใดกระตุ้นให้มีการลงชื่อสมัครใช้การสัมมนาผ่านเว็บมากกว่า) หรือโฆษณา Google สองรายการที่แตกต่างกัน (เพื่อดูว่ารายการใดกระตุ้นให้เกิดการซื้อมากกว่า) ข้อมูลนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับสถานที่และวิธีลงทุนงบประมาณการตลาดของคุณ และช่วยให้คุณมีความกล้าในการเคลื่อนไหวที่อาจเสี่ยง

ในไซต์ของฉันเอง IA/B ได้ทดสอบป๊อปอัปของฉันเพื่อค้นหาสิ่งที่กระตุ้นให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับแบรนด์ของฉัน

เมื่อเวลาผ่านไป เราพบว่าการนำเสนอการวิเคราะห์เว็บไซต์ฟรี (ซึ่งให้คุณค่ามากมายแก่ผู้ชมเป้าหมายของเรา) เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการสร้างความเชี่ยวชาญและแสดงให้ผู้เยี่ยมชมเห็นคุณค่าของเรา เราสามารถเปรียบเทียบการคลิกและอัตรา Conversion เพื่อดูว่าส่วนหัวใดจะส่งผลต่อการรักษาผู้ใช้บนไซต์ของเรามากกว่า

การทดสอบ A/B ทำงานอย่างไร

การทดสอบ A/B ทำงานโดยการสุ่มแสดงเนื้อหาเดียวกันสองเวอร์ชัน (โฆษณา เว็บไซต์ ป๊อปอัป ข้อเสนอ ฯลฯ) แก่ผู้ใช้ที่แตกต่างกัน ส่วนที่สุ่มมีความสำคัญเนื่องจากให้ข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยไม่บิดเบือนผลลัพธ์

เวอร์ชันหนึ่งคือกลุ่ม "ควบคุม" หรือเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่แล้ว รุ่นที่สองเปลี่ยนองค์ประกอบเดียว คุณสามารถเปลี่ยนองค์ประกอบหลายอย่างได้ แต่จะทำให้ยากขึ้นที่จะบอกได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดทำให้เกิดความแตกต่าง สิ่งนี้เรียกว่าการทดสอบหลายตัวแปร (เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในภายหลัง)

ตัวอย่างเช่น คุณอาจแสดงปุ่ม "ซื้อเลย" สีน้ำเงินและปุ่ม "ซื้อเลย" สีแดงอีกครึ่งหนึ่งให้ผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณครึ่งหนึ่ง หลังจากช่วงระยะเวลาหนึ่ง (โดยทั่วไปอย่างน้อยสองสัปดาห์) คุณจะต้องเปรียบเทียบอัตราการแปลงเพื่อดูว่าปุ่มสีใดทำให้เกิดการซื้อมากขึ้น

นักการตลาดส่วนใหญ่ใช้เครื่องมือเพื่อสร้างและแสดงเวอร์ชันต่างๆ เราจะพูดถึงเครื่องมือทดสอบ A/B ในส่วนถัดไป

ทำไมการทดสอบ A/B จึงสำคัญ?

การทดสอบ A/B ที่แม่นยำสามารถสร้างความแตกต่างอย่างมากในผลตอบแทนจากการลงทุนของคุณ เมื่อใช้การทดสอบที่มีการควบคุมและการรวบรวมข้อมูลเชิงประจักษ์ คุณจะทราบได้ว่ากลยุทธ์ทางการตลาดใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับบริษัทและผลิตภัณฑ์ของคุณ

หากมีความเป็นไปได้ที่รูปแบบหนึ่งทำงานได้ดีกว่ารูปแบบอื่นสอง สาม หรือสี่เท่าโดยไม่ทำให้เงินทุนจำนวนมากตกอยู่ในความเสี่ยง การทำโปรโมชันโดยไม่ทำการทดสอบก่อน

เมื่อทำอย่างสม่ำเสมอ การทดสอบสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของคุณได้อย่างมาก หากคุณรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและสิ่งใดใช้ไม่ได้ (และมีหลักฐานสนับสนุน) การตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นในระยะยาวจะง่ายกว่า

ต่อไปนี้คือประโยชน์อื่นๆ บางประการในการทำการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์และสื่อการตลาดของคุณ:

• สิ่งเหล่านี้ ช่วยให้คุณเข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณ : เมื่อคุณเห็นอีเมล หัวเรื่อง และคุณลักษณะอื่นๆ ที่ผู้ชมของคุณตอบสนอง คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าใครคือผู้ชมของคุณและสิ่งที่พวกเขาต้องการ
• อัตราการแปลงที่สูงขึ้น: การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดวิธีเดียวในการเพิ่มอัตราการแปลง การรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ให้ข้อมูลที่นำไปดำเนินการได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณปรับปรุงกระบวนการแปลงได้
• อยู่เหนือแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลง: เป็นการยากที่จะคาดการณ์ว่าเนื้อหา รูปภาพ หรือคุณลักษณะอื่นใดที่ผู้คนจะตอบสนอง การทดสอบเป็นประจำช่วยให้คุณนำหน้าพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ
• ลดอัตราตีกลับ: เมื่อผู้เยี่ยมชมไซต์เห็นเนื้อหาที่พวกเขาชอบ พวกเขาก็จะอยู่บนไซต์ของคุณนานขึ้น การทดสอบเพื่อค้นหาประเภทของเนื้อหาและสื่อการตลาดที่ผู้ใช้ของคุณชอบจะช่วยให้คุณสร้างเว็บไซต์ที่ดีขึ้น และเว็บไซต์ที่ผู้ใช้ต้องการอยู่ต่อไป

ในท้ายที่สุด คุณจะกลับมาควบคุมกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณได้อีกครั้ง ไม่ต้องหลับตาอีกต่อไป กดปุ่ม "ส่ง" และเพียงหวังว่าลูกค้าของคุณจะตอบกลับ

คุณวางแผนการทดสอบ A/B อย่างไร?

สิ่งแรกที่ต้องทำเมื่อวางแผนการทดสอบ A/B คือค้นหาว่าคุณต้องการทดสอบอะไร คุณกำลังดำเนินการทดสอบในสถานที่หรือการทดสอบนอกสถานที่?

หากคุณกำลังทำการทดสอบในสถานที่จริง คุณจะต้องนึกถึงส่วนที่เกี่ยวข้องกับการขายทั้งหมดของเว็บไซต์ของคุณ จากนั้นจึงหาองค์ประกอบที่จะแยกการทดสอบ

คุณอาจทดสอบ:

• พาดหัวข่าว
• ข้อความเรียกร้องให้ดำเนินการ
• สถานที่เรียกร้องให้ดำเนินการ
• ป๊อปอัพ
• ภาพเด่น
• สำเนา
• จำนวนช่องในแบบฟอร์ม

ด้วยการทดสอบนอกสถานที่ คุณอาจกำลังทดสอบโฆษณาหรืออีเมลการขาย การทดสอบข้อความโฆษณาเพื่อดูว่าโฆษณาใดกระตุ้นให้เกิด Conversion มากขึ้น ช่วยให้คุณมุ่งความสนใจไปที่การโฆษณาได้ เมื่อคุณทราบแล้วว่าโฆษณาของคุณมี Conversion มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ การพิจารณาการใช้จ่ายเงินให้มากขึ้นจะทำให้ง่ายขึ้น

เช่นเดียวกับอีเมล ส่งสองเวอร์ชันไปยังรายการของคุณ (สุ่มเลือกครึ่งที่จะได้อีเมลใด) จากนั้นติดตามว่ารุ่นใดแปลงได้ดีกว่า อีเมลช่วยให้คุณปรับเปลี่ยนโครงสร้าง หัวเรื่องอีเมล รูปภาพที่ใช้ หรือแม้แต่ข้อเสนอของคุณได้

การรู้ว่าผู้ชมตอบสนองอะไรได้ดีที่สุด เพื่อให้คุณเขียนอีเมลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในระยะยาว เมื่อคุณรู้แล้วว่าสื่อการตลาดใดที่คุณต้องการทดสอบ A/B ให้สร้างรายการตัวแปรทั้งหมด หากคุณตัดสินใจทดสอบคำกระตุ้นการตัดสินใจ คุณอาจทดสอบ:

• สถานที่
• ตรงข้อความที่ใช้
• สีของปุ่มหรือพื้นที่โดยรอบ

การทดสอบ A/B เป็นกระบวนการทั้งหมด และเป็นเรื่องปกติที่การทดสอบแยกหลายรายการจะดำเนินการก่อนตัดสินใจขั้นสุดท้าย

รายการตรวจสอบการทดสอบ A/B เพื่อเริ่มต้น

ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบแบบแยกส่วน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ต้องการ คุณควรทราบผลลัพธ์พื้นฐานของคุณแล้ว ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่คุณได้รับในปัจจุบัน คุณต้องการทดสอบตัวเลือก A และ B เทียบกับแต่ละตัวเลือก แต่คุณต้องการรู้ว่าตัวเลือกใดทำได้ดีกว่าในการทดสอบก็ทำได้ดีกว่าผลลัพธ์ปัจจุบันของคุณด้วย

หรือคุณสามารถใช้ A เป็นตัวควบคุม (ออกจากสิ่งที่คุณกำลังใช้อยู่) แล้วใช้สิ่งใหม่สำหรับ B

ต้องทำการทดสอบพร้อมกันเพื่อพิจารณาความผันแปรของเวลา คุณไม่สามารถทดสอบรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งในวันนี้และอีกรูปแบบหนึ่งในวันพรุ่งนี้ เนื่องจากคุณไม่สามารถแยกตัวประกอบในตัวแปรใดๆ ที่อาจมีการเปลี่ยนแปลงในระหว่างนี้และหลังจากนั้น (เช่น แคมเปญ Facebook ใหม่หรือโพสต์บนบล็อกที่กำลังเผยแพร่)

แต่คุณต้องแยกการเข้าชมที่เห็นรูปแบบต่างๆ ของคุณออกพร้อมๆ กัน

ต่อไปนี้คือรายการตรวจสอบการทดสอบ A/B ที่ควรตรวจสอบก่อนเรียกใช้การทดสอบครั้งแรกของคุณ:

1. ตัดสินใจเลือกคุณสมบัติที่คุณต้องการทดสอบ
2. สร้างโฆษณาเดียวกันสองเวอร์ชัน หน้า Landing Page แอป ฯลฯ
3. ตัดสินใจว่าจะใช้การทดสอบของคุณนานแค่ไหน ฉันแนะนำอย่างน้อยสองสัปดาห์ แต่อาจนานกว่าหรือสั้นกว่าเล็กน้อยขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งานและอุตสาหกรรมของคุณ
4. เลือกเครื่องมือทดสอบเพื่อช่วยคุณทำการทดสอบ (เพิ่มเติมในภายหลัง)
5. ปล่อย!
6. หลังจากสองสามสัปดาห์ลองดูผลลัพธ์ รุ่นไหนชนะ?
7. ล้างและทำซ้ำ การทดสอบ A/B จะมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อทำอย่างต่อเนื่อง

องค์ประกอบสำคัญในการทดสอบโดยใช้การทดสอบ A/B

คุณสามารถทดสอบแทบทุกอย่างในเอกสารทางการตลาดหรือบนเว็บไซต์ของคุณ: พาดหัว, CTA, สำเนาเนื้อหา, รูปภาพ, ตำแหน่งแถบนำทาง ฯลฯ หากคุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้ คุณสามารถทดสอบได้

ไม่ได้หมายความว่าคุณควรใช้เวลาหลายเดือนในการทดสอบทุกสิ่งเล็กน้อย ให้เน้นที่การเปลี่ยนแปลงที่น่าจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อการเข้าชมและ Conversion แทน

ในเว็บไซต์ของคุณ อาจรวมถึง:

ในอีเมล คุณอาจทดสอบชื่อ รูปภาพ ลิงก์ CTA หรือตัวเลือกการแบ่งกลุ่ม ในโฆษณาที่เสียค่าใช้จ่าย โดยเฉพาะโฆษณาแบบข้อความ (เช่น โฆษณาบนเครือข่ายการค้นหา) คุณมีสิ่งที่ต้องเปลี่ยนแปลงน้อยลง ดังนั้นคุณอาจทดสอบหัวข้อหลัก ข้อเสนอ รูปภาพ หรือการกำหนดเป้าหมาย

การทดสอบข้อเสนอต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญ เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละคนได้รับการเสนอโปรโมชั่นเดียวกันเสมอ ตัวอย่างเช่น หากมีการเสนอของขวัญฟรีให้กับกลุ่ม A และมีการเสนอส่วนลดให้กับกลุ่ม B คุณต้องการให้แน่ใจว่ากลุ่ม A มีผู้เข้าชมคนเดียวกันเสมอ เช่นเดียวกับกลุ่ม B

คุณสามารถทดสอบเส้นทางการแปลงแบบเต็มได้ ตัวอย่างเช่น คุณอาจทดสอบจดหมายข่าว A กับหน้า Landing Page A และจดหมายข่าว B พร้อมหน้า Landing Page B หลังจากนั้นคุณอาจต้องการทดสอบจดหมายข่าว A กับหน้า Landing Page B และในทางกลับกัน

วิธีนี้จะช่วยให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้นว่าสิ่งใดใช้ได้ผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณได้ผลลัพธ์ที่หลากหลายหรือผลลัพธ์ใกล้เคียงกันมาก ต่อไปนี้คือการทดสอบอื่นๆ บางส่วนที่คุณสามารถเรียกใช้ได้

ตัวอย่างการทดสอบ A/B ที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้กับแคมเปญต่อไปของคุณ

ตอนนี้เราได้พูดถึงว่าการทดสอบ A/B คืออะไร คุณสามารถทดสอบอะไรได้บ้าง และทำอย่างไร มาดูตัวอย่างกัน สิ่งเหล่านี้จะช่วยเน้นย้ำถึงพลังของการทดสอบ A/B—และสิ่งที่คุณอาจขาดหายไปหากคุณไม่ได้ใช้งาน

GRENE ทดสอบเลย์เอาต์แนวนอนบนหน้าหมวดหมู่

GRENE ผู้ค้าปลีกออนไลน์ได้ทำการทดสอบ A/B เพื่อค้นหาวิธีที่จะทำให้ผู้ใช้ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้ง่ายขึ้น ในเวอร์ชันดั้งเดิม (ซ้าย) ผลิตภัณฑ์ใช้ทั้งหน้าบนอุปกรณ์มือถือ ผู้ใช้พบว่าเป็นการยากที่จะเลื่อนดูตัวเลือกต่างๆ

ตัวแปร (ขวา) ลดพื้นที่สีขาวและอนุญาตให้ผู้ใช้ดูผลิตภัณฑ์หลายรายการและเลื่อนดูตัวเลือกที่มีได้อย่างง่ายดาย

ผลลัพธ์: ด้วยการเปลี่ยนเลย์เอาต์ของหน้าหมวดหมู่ GRENE พบว่ามีการคลิกกล่องผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้น 15 เปอร์เซ็นต์ คอนเวอร์ชั่นเพิ่มขึ้น 16 เปอร์เซ็นต์ และการเข้าชมหน้าขอบคุณเพิ่มขึ้น 10 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งบ่งชี้ว่าผู้ใช้ทำการซื้อ

WallMonkeys เพิ่มอัตราการแปลงโดยแทนที่แถบเลื่อนด้วยแถบค้นหา

WallMonkeys เว็บไซต์รูปลอกผนังออนไลน์ต้องการปรับปรุงอัตราการแปลงและประสบการณ์ของลูกค้า การใช้แผนที่ความร้อนของ CrazyEgg ทำให้พวกเขาสามารถดูว่าลูกค้าส่วนใหญ่มองที่ใดเป็นอันดับแรก

ด้วยข้อมูลดังกล่าว พวกเขาจึงตัดสินใจสลับภาพเด่นของตัวเลื่อน (ภาพบน) เป็นแถบค้นหา (ภาพล่าง)

ผลลัพธ์: โดยการสลับรูปภาพเด่นและย้ายแถบค้นหาไปที่กึ่งกลางของหน้า (ตามข้อมูลแผนที่ความหนาแน่น) พวกเขาสามารถเพิ่มอัตราการแปลงได้ถึง 550 เปอร์เซ็นต์

Unbounce ทดสอบกับทวีต การเลือกรับอีเมล

Unbounce กำลังมองหาวิธีเพิ่มการเลือกหน้า Landing Page ในขณะที่ธุรกิจส่วนใหญ่ขอที่อยู่อีเมล Unbounce ตัดสินใจว่าผู้ใช้ต้องการทวีตเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์แทนหรือไม่

ดังนั้นพวกเขาจึงเปรียบเทียบหน้านี้ซึ่งขอที่อยู่อีเมล:

เวอร์ชันนี้ให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดหลักสูตรเดียวกันโดยส่งทวีต

การเปลี่ยนแปลงส่งผลกระทบต่อการสมัครใช้งานอย่างไร

ผลลัพธ์ : Unbounce พบว่าผู้ใช้ต้องการให้ที่อยู่อีเมลเพื่อดาวน์โหลดหลักสูตร เวอร์ชันอีเมลมีอัตราการแปลงสูงกว่าเวอร์ชันทวีตถึง 24 เปอร์เซ็นต์ ผลลัพธ์ไม่น่าแปลกใจ (คนส่วนใหญ่มักใช้ในการให้ที่อยู่อีเมล) แต่การทดสอบทำให้ Unbounce มั่นใจว่าหน้า Landing Page ของพวกเขาไปในทิศทางที่ถูกต้อง

การทดสอบ A/B ใช้เวลานานเท่าใด

การทดสอบ A/B ไม่ใช่โครงการข้ามคืน คุณอาจต้องการทำการทดสอบที่ไหนก็ได้ตั้งแต่สองสามวันจนถึงสองสามสัปดาห์ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณการรับส่งข้อมูลที่คุณได้รับ จำไว้ว่า คุณต้องการทำการทดสอบทีละครั้งเท่านั้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด

การทดสอบในระยะเวลาที่ไม่เพียงพออาจทำให้ผลลัพธ์บิดเบือนได้ เนื่องจากคุณไม่มีกลุ่มผู้เข้าชมจำนวนมากพอที่จะแม่นยำทางสถิติ การทำการทดสอบนานเกินไปอาจให้ผลลัพธ์ที่เบี้ยวได้ เนื่องจากมีตัวแปรมากกว่าที่คุณไม่สามารถควบคุมได้ในช่วงเวลาที่นานขึ้น

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณทันเหตุการณ์ที่อาจส่งผลต่อผลการทดสอบของคุณ เพื่อให้คุณสามารถระบุความผิดปกติทางสถิติในผลลัพธ์ของคุณได้ หากมีข้อสงสัยให้ทำการทดสอบอีกครั้ง

เมื่อพิจารณาถึงผลกระทบที่การทดสอบ A/B อาจมีต่อผลกำไรของคุณ คุณควรใช้เวลาสองสามสัปดาห์เพื่อทำการทดสอบอย่างถูกต้อง ทดสอบตัวแปรครั้งละหนึ่งตัว และให้เวลาในการทดสอบแต่ละครั้งอย่างเพียงพอ

ฉันสามารถทดสอบมากกว่าหนึ่งสิ่งในแต่ละครั้งได้หรือไม่?

มีสองแนวทางสำหรับคำถามนี้ สมมติว่าคุณแค่ต้องการทดสอบพาดหัว แต่คุณมีรูปแบบที่เป็นไปได้สามแบบ ในกรณีนั้น การทำการทดสอบครั้งเดียวและแบ่งผู้เยี่ยมชมของคุณ (หรือผู้รับในกรณีของอีเมล) ออกเป็นสามกลุ่มแทนที่จะเป็นสองกลุ่มนั้นสมเหตุสมผล และยังคงถือว่าเป็นการทดสอบ A/B

วิธีนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการรันการทดสอบแยกกันสามแบบ (A vs. B, B vs. C และ A vs. C) คุณอาจต้องการให้การทดสอบของคุณเพิ่มอีกสองสามวันเพื่อดำเนินการ ดังนั้นคุณจึงมีผลลัพธ์เพียงพอที่จะดูว่าสิ่งใดใช้ได้ผลจริง

การทดสอบมากกว่าหนึ่งอย่างในแต่ละครั้ง เช่น พาดหัวข่าวและคำกระตุ้นการตัดสินใจ เรียกว่าการทดสอบแบบหลายตัวแปร และรันได้ซับซ้อนกว่า มีแหล่งข้อมูลมากมายสำหรับการทดสอบหลายตัวแปร

นอกจากนี้ คุณจะต้องพิจารณาว่าระบบของคุณสามารถจัดการกับการทดสอบแบบแยกส่วนได้อย่างไร รวมทั้งให้เจ้าหน้าที่สามารถวิเคราะห์ผลลัพธ์หลายรายการและรวบรวมข้อมูลเป็นปริมาณที่ย่อยได้

การทดสอบหลายตัวแปรทำให้จานของคุณมีมากขึ้นในคราวเดียว แต่ไม่ควรหลีกเลี่ยง หากคุณมีขั้นตอนที่ถูกต้องเพื่อจัดการกับภาระงานเพิ่มเติม ให้ดำเนินการต่อไป แต่ถ้าคุณต้องการแนวทางที่ง่ายกว่านี้ การทดสอบ A/B หนึ่งครั้งก็ไม่เป็นไร

วิธีวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบ A/B

หลังจากการทดสอบ A/B คุณจะมีกองข้อมูล คุณรู้ได้อย่างไรว่ารุ่นใดชนะ? บางครั้งผู้ชนะจะค่อนข้างชัดเจน ตัวอย่างเช่น หากหน้า Landing Page เวอร์ชันหนึ่งส่งผลให้มีการลงทะเบียนอีเมลเพิ่มขึ้น 50 เปอร์เซ็นต์ คุณจะรู้ว่าใครชนะโดยไม่วิเคราะห์ข้อมูลมากนัก

บางครั้งก็ไม่ชัดเจนนัก ต่อไปนี้คือวิธีตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณรู้ว่าเวอร์ชันใดชนะอย่างแท้จริง:

1. ตรวจสอบว่าคุณมีข้อมูลเพียงพอ: วิธีที่ดีที่สุดในการบอกได้ว่ารูปแบบใดจะทำงานได้ในระยะยาวคือต้องแน่ใจว่าคุณมีข้อมูลประมาณสองสัปดาห์ (อย่างน้อย 30 Conversion)
2. ใช้เครื่องคำนวณนัยสำคัญในการทดสอบ A/B: บางเครื่องมีเครื่องคำนวณนัยสำคัญในการทดสอบ A/B ในตัว หรือคุณสามารถใช้เครื่องมือฟรีของฉันได้ที่นี่ เพียงเพิ่มผู้เข้าชมและจำนวน Conversion เพื่อดูว่ารูปแบบดังกล่าวเพิ่มยอดขายได้มากเพียงใด

มองข้ามเมตริกที่ชัดเจน : เมตริก บางรายการไม่ได้สร้างขึ้นเท่ากัน ฉันมักจะแนะนำให้ดูที่อัตราการแปลงและปริมาณการใช้ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ธุรกิจบางแห่งอาจต้องการให้ความสำคัญกับเมตริกอื่นๆ เช่น ขนาดคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนปุ่ม "ซื้อ" เป็นสีน้ำเงินทำให้เกิด Conversion มากขึ้น แต่ลูกค้าเหล่านั้นใช้จ่ายต่อคำสั่งซื้อน้อยลงอย่างมาก ดังนั้นคุณจึงต้องการค้นหาต่อไป

เครื่องมือทดสอบ A/B ที่ดีที่สุดที่ควรลอง

หากการทดสอบ A/B ฟังดูซับซ้อน แสดงว่าคุณไม่ได้อยู่คนเดียว นักการตลาดและเจ้าของธุรกิจจำนวนมากหลีกเลี่ยงการทดสอบ A/B เนื่องจากรู้สึกเหมือนทำงานมากเกินไปหรือกังวลว่าจะทำอะไรผิด หวังว่าเคล็ดลับข้างต้นจะช่วยให้คุณรู้สึกมั่นใจว่าคุณทำได้ถูกต้อง ตอนนี้ มาพูดถึงเครื่องมือที่คุณสามารถใช้ทำการทดสอบ A/B กัน

เครื่องมือที่คุณใช้จะขึ้นอยู่กับคุณสมบัติที่คุณต้องการทดสอบ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการทดสอบพาดหัวอีเมล ผู้ให้บริการอีเมลของคุณน่าจะมีเครื่องมือนี้ (ทั้ง MailChimp และ Constant Contact เสนอสิ่งนี้) โฆษณาบน Facebook ยังมีคุณสมบัตินี้อีกด้วย

นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือราคาถูกหรือฟรีหลายอย่างที่สามารถทดสอบองค์ประกอบของเว็บไซต์และช่วยให้คุณเข้าใจว่าตัวแปรใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด

เครื่องคำนวณนัยสำคัญสำหรับการทดสอบ A/B ฟรี

หากคุณเคยสงสัยว่าการเปลี่ยนแปลงการออกแบบหรือการทำสำเนาเว็บส่งผลต่อการขายของคุณอย่างไร แสดงว่าเราได้ออกแบบเครื่องมือเพื่อช่วยแล้ว เครื่องคิดเลขของฉันช่วยให้คุณป้อนจำนวนผู้เข้าชมและจำนวน Conversion ของคุณ จากนั้นจึงหาคำตอบว่ารูปแบบใดช่วยเพิ่มยอดขายของคุณ และคำนวณได้เท่าใด

คำถามที่พบบ่อย

บทสรุป

การทดสอบ A/B เป็นเพื่อนที่ดีที่สุดของนักการตลาด ช่วยให้คุณเห็นได้ เช่น โฆษณาใดที่กระตุ้นให้เกิด Conversion มากที่สุด สิ่งใดที่ผู้ชมของคุณตอบสนอง หรือหัวข้อใดในบล็อกที่กระตุ้นให้เกิดการเข้าชมมากที่สุด

มีเครื่องมือมากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อเริ่มต้น รวมถึง Google Optimize (ซึ่งให้บริการฟรี!) และ Optimizely

หากคุณต้องการเริ่มต้นการทดสอบ A/B คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้วิธีทดสอบ A/B ใน Google Analytics ข้อควรจำ: การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่นักการตลาดทุกคนควรใช้

คุณได้ลองทดสอบ A/B แล้วหรือยัง? ถ้าไม่สิ่งที่ถือคุณกลับ?

ดูว่าเอเจนซี่ของฉันสามารถกระตุ้นการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณจำนวน มหาศาล ได้อย่างไร

• SEO – ปลดล็อกการเข้าชม SEO จำนวนมาก เห็นผลจริง.
• การตลาดเนื้อหา – ทีมงานของเราสร้างเนื้อหาที่ยอดเยี่ยมที่จะแบ่งปัน รับลิงก์ และดึงดูดการเข้าชม
• สื่อแบบชำระเงิน – กลยุทธ์การจ่ายเงินที่มีประสิทธิภาพพร้อม ROI ที่ชัดเจน

โทรจอง