วิธีดำเนินการทดสอบ A/B ใน 5 ขั้นตอนง่ายๆ (และ 2 ตัวอย่าง)

จะเกิดอะไรขึ้นหากเราบอกคุณว่ามีวิธีปรับปรุงแคมเปญการตลาดของคุณ เพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าของคุณ

ก็มีนะ

สิ่งที่คุณต้องทำคือทำการทดสอบ A/B และง่ายกว่าที่คุณคิด

เราจะพูดถึงความสำคัญของการทดสอบ A/B และวิธีที่คุณสามารถใช้วิธีนี้ในการปรับปรุงอัตราการแปลง วัดการเปลี่ยนแปลง และเพิ่มผลกำไรของคุณ

แต่ก่อนอื่น เรามาพูดถึงพื้นฐานกันก่อน

การทดสอบ A/B คือเมื่อคุณวิเคราะห์สองเวอร์ชันที่แตกต่างกันของสิ่งเดียวกัน เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแยก

ที่มา: HubSpot

สมมติว่าคุณสร้างหน้า Landing Page ใหม่สำหรับเว็บไซต์ของคุณ คุณชอบรูปลักษณ์ แต่คุณไม่แน่ใจว่าจะมีประสิทธิภาพดีกว่าหน้า Landing Page ที่คุณมีอยู่หรือไม่

คุณสามารถเปลี่ยนเป็นอันใหม่ได้ แต่อาจทำให้อัตราการแปลงของคุณลดลง

คุณต้องการทราบว่าผู้เยี่ยมชมของคุณชอบเวอร์ชันใด และทำการทดสอบ A/B ได้ ผู้เข้าชมครึ่งหนึ่งที่เข้าสู่ไซต์ของคุณจะเห็นหน้า Landing Page A ในขณะที่อีกครึ่งหนึ่งจะเห็นหน้า Landing Page B

เมื่อการทดสอบเสร็จสิ้น คุณจะเห็นได้ว่าหน้า Landing Page เวอร์ชันใดมีอัตราการแปลงที่ดีที่สุด นั่นคือเวอร์ชันที่คุณควรเพิ่มลงในเว็บไซต์ของคุณ

คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B สำหรับแทบทุกอย่าง ไม่ใช่แค่หน้า Landing Page แบรนด์ทั่วไปทดสอบ:

• การออกแบบจดหมายข่าว หัวเรื่อง และสำเนาอีเมลอื่นๆ
• ปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจ
• รายละเอียดสินค้า
• ความคิดเห็นของลูกค้า
• โฆษณาป๊อปอัปและอื่น ๆ

การทำการทดสอบแบบแยกส่วนจะช่วยให้คุณเข้าใจการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และตัดสินใจทางการตลาดได้ดีขึ้น

ความเก่งกาจของการทดสอบแยกทำให้เป็นหนึ่งในทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดในกล่องเครื่องมือการตลาดดิจิทัลของคุณ ช่วยให้คุณเห็นว่าผู้คนตอบสนองอย่างไรเมื่อคุณเปลี่ยนเนื้อหาดิจิทัล ข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจพฤติกรรมของผู้เข้าชมและความชอบในการซื้อมากขึ้น

มีวิธีที่ถูกต้องและวิธีที่ผิดในการทดสอบ A/B

วิธีที่ถูกต้องจะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายการแปลงโดยปรับแต่งองค์ประกอบต่างๆ ของเว็บไซต์ของคุณอย่างละเอียดเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้เข้าชม วิธีที่ผิดจะทำให้คุณเสียเวลามากและไม่มีใครต้องการ

ด้านล่างนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางส่วนที่จะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบ A/B

1. เริ่มต้นด้วยกลยุทธ์

การทำการทดสอบ A/B ก็เหมือนกับการปฏิบัติตามวิธีการทางวิทยาศาสตร์ คุณไม่เพียงแค่สุ่มเปลี่ยนสิ่งต่าง ๆ มีกระบวนการที่คุณควรปฏิบัติตาม

คุณต้อง:

• เริ่มต้นด้วยคำถาม: “ฉันจะเพิ่มการสมัครรับจดหมายข่าวได้อย่างไร”
• สร้างสมมติฐาน: “การเพิ่มป๊อปอัปที่ต้องการออกจากหน้า Landing Page จะเพิ่มจำนวนผู้ติดตาม”
• ดำเนินการทดสอบ: เรียกใช้การทดสอบ A/B บนหน้า Landing Page ของคุณ โดยมีและไม่มีป๊อปอัป
• วาดข้อสรุปของคุณ: “ฉันได้รับสมาชิกเพิ่มขึ้น 8.75% โดยใช้ป๊อปอัป”

หากคุณไม่มีเป้าหมายหรือผลลัพธ์ที่ต้องการ แสดงว่าคุณกำลังทดสอบสิ่งต่าง ๆ อย่างไร้จุดหมายโดยหวังว่าจะมีบางสิ่งเกิดขึ้น ด้วยเหตุนี้การพัฒนากลยุทธ์ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ A/B ของคุณจึงเป็นสิ่งสำคัญ

รู้ว่าคุณต้องการบรรลุ อะไร จากนั้นคุณสามารถเริ่มวางแผนการทดสอบของคุณได้

นี่คือตัวอย่าง

แกล้งทำเป็นว่าเป้าหมายของคุณคือการเพิ่มการสมัครรับจดหมายข่าว สิ่งแรกที่คุณควรทำคือสร้างกลยุทธ์ของคุณตามเป้าหมายนั้นโดยคิดถึงวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถเพิ่มการสมัครรับข้อมูลได้ คุณสามารถ:

• เพิ่มป๊อปอัปแบบฟอร์มการเลือกเข้าร่วมเพื่อกำหนดเป้าหมายผู้เข้าชมเมื่อพวกเขาออกจากหน้า Landing Page ของคุณ
• สร้างหน้า Landing Page ใหม่
• เปลี่ยนสีปุ่มของคำกระตุ้นการตัดสินใจที่มีอยู่

นี่เป็นสิ่งที่ยอดเยี่ยมในการทดสอบ คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B ได้มากเท่าที่ต้องการ แต่คุณต้อง ทดสอบเพียงครั้งละหนึ่งองค์ประกอบ เท่านั้น

อย่าทดสอบป๊อปอัปใหม่ของคุณบนหน้า Landing Page ใหม่ เพราะคุณจะไม่รู้ว่าผู้เยี่ยมชมกำลังตอบสนองต่อองค์ประกอบใด

อย่างไรก็ตาม คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบองค์ประกอบเดียวกันได้หลายรายการ สิ่งนี้เรียกว่าการทดสอบหลายตัวแปร

ตัวอย่างของการทดสอบหลายตัวแปรคือการทดสอบแบบแยก ส่วนป๊อปอัปแบบหมุนสามล้อ ซึ่งคุณใช้ปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจที่ต่างกันสำหรับแต่ละตัวแปร คุณกำลังดำเนินการทดสอบหลายรายการ แต่คุณยังคงวิเคราะห์องค์ประกอบเดิม นั่นคือป๊อปอัปแบบหมุนวงล้อ

2. วางรากฐานสำหรับการทดสอบ A/B ของคุณ

การทดสอบ A/B ทุกครั้งควรมี:

• การควบคุม: สินทรัพย์ดิจิทัลในปัจจุบันของคุณ การควบคุมอาจเป็นชื่อโพสต์ในบล็อก หัวเรื่องอีเมล แบบฟอร์มคำกระตุ้นการตัดสินใจ หรือสิ่งอื่นใดที่สามารถทดสอบได้
• ผู้ ท้าชิง: เวอร์ชันแก้ไขของการควบคุมที่คุณต้องการทดสอบ

สมมติว่าคุณมีป๊อปอัปต้อนรับในโพสต์ในบล็อก และต้องการทดสอบประสิทธิภาพของป๊อปอัปที่ต้องการออก ป๊อปอัปต้อนรับคือการควบคุมของคุณ และป๊อปอัปที่แสดงเจตนาออกคือผู้ท้าชิงของคุณ

ถึงเวลา กำหนดขนาดตัวอย่างของคุณแล้ว จะส่งข้อสอบให้ใคร?

หากคุณกำลังแยกการทดสอบแคมเปญอีเมล คุณสามารถส่งการควบคุมไปยังสมาชิกครึ่งหนึ่งและผู้ท้าชิงไปยังอีกครึ่งหนึ่ง

คุณกำหนดเป้าหมายผู้เข้าชมอย่างไรเมื่อคุณต้องการทดสอบหน้าและองค์ประกอบในเว็บไซต์ของคุณ

คุณต้องการให้แน่ใจว่าคุณมีขนาดตัวอย่างเพียงพอ มิฉะนั้น การทดสอบของคุณจะไม่ให้ผลลัพธ์ ที่ แม่นยำ

Optimizely มี เครื่องคิดเลข ที่ช่วยกำหนดขนาดตัวอย่างของคุณ

สิ่งที่คุณต้องทำคือ

1. ป้อนอัตราการแปลงของการควบคุมของคุณ – นั่นคืออัตราการแปลงของวัตถุที่มีอยู่ของคุณ

2. กำหนดว่าคุณต้องการให้การทดสอบยอมรับการปรับปรุงมากน้อย เพียงใด ในภาพด้านล่าง เอฟเฟกต์ที่ตรวจพบขั้นต่ำคือ 20% หมายความว่าการทดสอบจะตรวจพบการเพิ่มขึ้นของ Conversion ที่ 20% ขึ้นไป

3. เลือกนัยสำคัญทางสถิติของการทดสอบของ คุณ คิดว่านี่เป็นความถูกต้อง หากการทดสอบของคุณมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 95% นั่นหมายความว่าคุณสามารถมั่นใจได้ 95% ว่าผลลัพธ์นั้นถูกต้อง

และทาดา! เครื่องคิดเลขจะให้ขนาดตัวอย่างแก่คุณว่ามีผู้เข้าชมกี่คนที่จะแสดงการทดสอบ

3. เปิดการทดสอบของคุณ

คุณจะต้องมีเครื่องมือทดสอบ A/B เพื่อเริ่มการทดสอบและรวบรวมข้อมูลสำหรับคุณ คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเริ่มการทดสอบและวัดผลโดย อ่านคำแนะนำของเราเกี่ยวกับสถิติการทดสอบ แยก

ลองดู OptiMonk หากคุณกำลังมองหาโซลูชันที่ช่วยให้คุณสร้างป๊อปอัปส่วนบุคคล เรียกใช้ A/B และทดสอบหลายตัวแปรได้

แม้ว่าจะไม่ใช่เครื่องมือทดสอบ A/B โดยเฉพาะ คุณสามารถใช้ OptiMonk เพื่อ สร้างและทดสอบ องค์ประกอบต่างๆ ของเว็บไซต์ได้ เช่น:

• ป๊อปอัพ
• ข้อความด้านข้าง
• นาโนบาร์
• แบนเนอร์ และอื่นๆ

เมื่อคุณเริ่มการทดสอบ คุณต้องกำหนดระยะเวลาของการทดสอบ

โดยทั่วไป บริษัทต่างๆ จะทำการทดสอบเป็นเวลาสองสามเดือนหรือ รอบธุรกิจ แต่ทุกกรณีจะแตกต่างกัน ตามหลักการแล้ว คุณต้องการ ทดสอบจนกว่าจะมีนัยสำคัญ ทาง สถิติถึง 95%

คุณไม่ควรทำการทดสอบเพียงสองสามวัน วิธีนี้จะไม่ให้ผลการทดสอบที่แม่นยำแก่คุณ เนื่องจากคุณอาจประสบกับ Conversion ที่เพิ่มขึ้นในระยะสั้นหรือลดลงซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของคุณ

4. วัดผลของคุณ

การวัดผลการทดสอบของคุณเป็นกระบวนการที่ง่ายและรวดเร็ว

ภาพด้านบนเป็นผลการทดสอบป๊อปอัปหลายตัวแปรที่ทำงานผ่าน OptiMonk คุณสามารถเห็น

• จำนวนการดูการทดสอบแต่ละครั้ง (การแสดงผล)
• จำนวนการแปลง
• อัตราการแปลง
• ความมั่นใจของการทดสอบแต่ละครั้ง

จากภาพจะเห็นได้ว่า Variant 1 มีอัตรา Conversion ที่ดีที่สุด แต่การทดสอบยังไม่จบ ตัวแปร 1 และ 2 ยังไม่ถึงระดับความเชื่อมั่น 95% หรือมากกว่า ดังนั้นเราจึงไม่สามารถประกาศตัวแปร 1 เป็นผู้ชนะได้อย่างมั่นใจ

คุณควรหยุดการทดสอบเมื่อใด เมื่อการทดสอบของคุณถึงระดับความมั่นใจ 95% คุณมีข้อมูลเพียงพอที่จะสรุปการทดสอบ จากนั้นคุณสามารถเลือกตัวแปรที่มีอัตราการแปลงสูงสุดเป็นแชมป์เปี้ยนของคุณได้

5. วางแผนการทดสอบครั้งต่อไปของคุณ

อย่าคิดว่าการทดสอบ A/B เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว มองว่าเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่องเนื่องจากความชอบของลูกค้าเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา

นอกจากนี้ยังมีพื้นที่สำหรับการปรับปรุงอยู่เสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณสร้างเนื้อหาที่มุ่งเน้นลูกค้า ทุกครั้งที่คุณต้องการออกแบบหน้าเว็บใหม่หรือเปลี่ยนขนาดปุ่มในแบบฟอร์มการเลือกใช้ ให้เรียกใช้การทดสอบ A/B เพื่อดูว่าผู้เยี่ยมชมต้องการเวอร์ชันใด

คิดหาวิธี ปรับปรุงองค์ประกอบต่างๆ ของแคมเปญการตลาดของ คุณ ประเมินหน้า Landing Page ของคุณใน Google Analytics ดูตัวชี้วัด เช่น อัตราตีกลับ อัตราการแปลง และเวลาที่ใช้ในหน้าเว็บ

หากคุณคิดว่าสามารถปรับปรุงได้ คุณสามารถคิดหาวิธีเปลี่ยนแปลงและทดสอบหน้าเว็บของคุณได้

ตอนนี้คุณรู้วิธีรันการทดสอบ A/B เรียบร้อยแล้ว คำถามหนึ่งยังคงอยู่: มันใช้งานได้จริงหรือ

อย่างแน่นอน!

การทดสอบ A/B เป็นหนึ่งในโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่คุณมี แต่อย่าใช้คำพูดของเราสำหรับมัน ดูด้วยตัวคุณเองโดยอ่านกรณีศึกษาสองกรณีด้านล่าง

รองเท้าบูท & ถุงเท้า

บริษัทรองเท้าสตรี Boot Cuffs & Socks หันมาใช้ OptiMonk เมื่อพวกเขาต้องการความช่วยเหลือในการเพิ่มยอดขาย พวกเขาสร้างป๊อปอัปสำหรับผู้ซื้อที่ออกจากไซต์โดยไม่ได้ทำการสั่งซื้อให้เสร็จสิ้น

พวกเขาสร้างสองเวอร์ชันเพื่อกระตุ้นให้ผู้เยี่ยมชมทำการซื้อให้เสร็จสิ้น หนึ่งเสนอเครดิตร้านค้า $4.25 และอีกคนให้ส่วนลด 10% Boots Cuffs & Socks ต้องการดูว่าทั้งสองเวอร์ชันทำงานเป็นอย่างไรจึงทำการทดสอบ A/B

การทดสอบดำเนินไปเป็นเวลา 40 วัน และพบว่าผู้คนชอบเวอร์ชัน B มากกว่า อัตรา Conversion สูงกว่าเวอร์ชัน A ถึง 15 %

ในที่สุด ความพยายามทางการตลาดของ Boot Cuffs & Socks ก็ได้ผล แคมเปญ ลดการละทิ้งรถเข็น 17% และได้รับ ผลตอบแทนจากการลงทุน 280% ต่อ เดือน

SwissWatchExpo

SwissWatchExpo ยังใช้ OptiMonk เพื่อทดสอบป๊อปอัปของพวกเขา

พวกเขาทำการทดสอบหลายตัวแปรในป๊อปอัปสามตัวเพื่อดูว่าผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์รุ่นใดต้องการ นี่คือความแตกต่าง:

• เวอร์ชัน A ใช้คุณสมบัติ Dynamic Text Replacement (DTR) เพื่อแสดงนาฬิกาเรือนใดเรือนหนึ่งในป๊อปอัป
• เวอร์ชัน B มีข้อความแจ้งให้ผู้เยี่ยมชมทำการซื้อให้เสร็จก่อนที่สินค้าจะหมด
• เวอร์ชัน C เสนอส่วนลด $100 และค่าจัดส่งฟรี

รุ่น C เป็นแชมป์ ชนะการทดสอบด้วยอัตราการแปลงที่น่าประทับใจ 28%

หลังจากเสร็จสิ้นการทดสอบ SwissWatchExpo ได้เปิดตัวแคมเปญ ธุรกรรมออนไลน์ ของพวกเขา เพิ่มขึ้น 27% และ เพิ่มรายได้ 25% ในสามเดือนสั้นๆ

อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์ เคยกล่าวไว้ว่า "ความล้มเหลวคือความสำเร็จที่กำลังดำเนินอยู่"

คุณจะไม่สร้างแคมเปญการตลาดที่สมบูรณ์แบบด้วยการคาดเดา คุณสร้างมันขึ้นมาผ่านการลองผิดลองถูก—เรียนรู้ว่าอะไรไม่ได้ผลและปรับกลยุทธ์ของคุณ

นั่นคือสิ่งที่การทดสอบ A/B สามารถช่วยได้ หลังจากทำการทดสอบ 2-3 ครั้ง คุณจะสามารถปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับความชอบของลูกค้าและพฤติกรรมการซื้อของได้

เรียนรู้ว่ากลยุทธ์ทางการตลาดใดมีแนวโน้มที่จะกระตุ้นยอดขายและกลยุทธ์ใดที่ควรหลีกเลี่ยง ตลอดจนวิธีสร้างประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจให้กับลูกค้าที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้ การทำเช่นนี้ไม่เพียงแต่จะ ปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญต่อเนื่องของคุณ แต่ยังช่วยให้คุณตัดสินใจอย่างมีข้อมูลที่ดีขึ้นในอนาคตอีกด้วย