การทดสอบการแยก A/B ของเว็บไซต์ใช้สำหรับการโฆษณาได้อย่างไร
เผยแพร่แล้ว: 2020-03-18คุณชอบการทดสอบแบบแยกส่วน เราทุกคนต่างทำอย่างนั้น ใครบ้างที่ไม่อยากปรับปรุงเล็ก ๆ น้อย ๆ ทุกวัน? แม้แต่แร็ปเปอร์ Lil Uzi Vert ก็ทำได้ แต่คนส่วนใหญ่พลาดโอกาสอันยิ่งใหญ่ที่การทดสอบแบบแยกส่วนมีให้ การทดสอบ A/B ครั้งเดียวจะให้ผลลัพธ์เพียงรายการเดียว แต่ผลลัพธ์นั้นใช้ได้กับโฆษณา การสร้างแบรนด์ เอกสารทางการตลาด และอื่นๆ
วิธีใช้ข้อมูลการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์สำหรับโฆษณาของคุณ
มีบทความมากมายเกี่ยวกับสิ่งที่คุณทดสอบได้ คำตอบคือทุกอย่างโดยพื้นฐานแล้ว
สมมติว่าคุณได้ทดสอบส่วนประกอบระดับสูงสองสามอย่าง: CTA จานสี และการส่งข้อความ คุณทำการทดสอบ A/B และได้เรียนรู้ว่า CTA ที่ดีที่สุดของคุณคือ 'Apply Now' จานสีคือสีเขียว และข้อความที่มีประสิทธิภาพที่สุดของคุณรวมถึงหลักฐานทางสังคม โดยเฉพาะอย่างยิ่งจำนวนผู้ที่ซื้อผลิตภัณฑ์ล่าสุดของคุณเมื่อเร็วๆ นี้
ยอดเยี่ยม! เว็บไซต์ของคุณปรับปรุงการแปลงโดย 282%
แล้วยังไงต่อ? ทดสอบเพิ่มเติม?
ใช่. คุณควรทดสอบมากกว่านี้อย่างแน่นอน แต่คุณยังสามารถได้รับคุณค่ามากขึ้นจากการทดสอบครั้งก่อนๆ ของคุณอีกด้วย
ลองนึกภาพคุณเป็นลูกค้า คุณสะดุดกับผลิตภัณฑ์ใหม่ที่คุณชื่นชอบ เรียกมันว่าขวดน้ำที่มีการควบคุมอุณหภูมิ คุณค้นหาผลิตภัณฑ์ผ่าน Google ไปที่ไซต์ ตกหลุมรักกับความรู้สึกทั้งหมด สีเขียว สำเนาที่น่าดึงดูดใจ ชุมชนของผู้ซื้อรายอื่นๆ คุณสั่งซื้อสำหรับตัวคุณเอง
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังท่อง Facebook อ่านเรื่องราวชีวิตที่มีความสุขและประสบความสำเร็จของเพื่อนคุณ เมื่อคุณเห็นโฆษณาบนแถบด้านข้างของขวดน้ำที่คุณเพิ่งซื้อ มีจานสีเขียวที่น่ารักเหมือนกัน เชิญชวน CTA และข้อความ '14,000,000 Happy Drinkers'
ตอนนี้ความรู้สึกที่คุ้มค่ากลับมาแล้ว คุณกำลังคิดถึงเพื่อนของคุณ และคุณอาจต้องการของขวัญสำหรับวันเกิดที่กำลังจะมาถึงของเจสซี กลับไปที่ไซต์ กลับสู่การสร้างแบรนด์ กลับไปที่รถเข็นเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม การแปลงเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า
จากข้อมูลที่เราเห็นจากการเรียกใช้การทดสอบหลายตัวแปรหลายร้อยรายการ เราพบว่าผลการทดสอบที่มีนัยสำคัญทางสถิติส่งผ่านไปยังช่องทางอื่นๆ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่าผลลัพธ์จากการทดสอบที่เหมาะสมมีผลกระทบจากทุกช่องทาง
วิธีใช้ข้อมูลสร้างสรรค์โฆษณาสำหรับการสร้างแบรนด์อีคอมเมิร์ซ
สมมติว่าคุณพอใจกับการทดสอบ 3 ครั้งแรก แต่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม คุณติดความตื่นเต้นของการทดสอบและวงจรการเรียนรู้ ต้องการทราบราคาที่ผู้คนจะจ่าย ใช้บรรจุภัณฑ์อะไร ผลิตภัณฑ์ใดบ้างที่จะแสดง...
คุณต้องการทำการทดสอบหลายตัวแปร การทดสอบประเภทนี้เหมาะที่สุดสำหรับการโฆษณา หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการนี้ คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับเรื่องนี้เล็กน้อยในบล็อกของ Marpipe แต่โดยพื้นฐานแล้วมันคือวิวัฒนาการของการทดสอบ a/b ซึ่งตัวแปรโฆษณาทั้งหมดจะถูกควบคุมและวัด
แทนที่จะทดสอบความแตกต่างขนาดใหญ่ในขนาดที่เล็ก (เช่นในการทดสอบ a/b) คุณใช้ความแตกต่างเล็กน้อยในขนาดใหญ่ ด้วยวิธีนี้ คุณจะพบความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ที่ไม่ต่อเนื่องกัน ตัวอย่างเช่น ใช้จานสีเขียวของคุณและค้นหาเฉดสีที่แม่นยำ เช่น #32a852 ที่ช่วยเพิ่ม ROI 14%
คุณสามารถใช้ MVT เพื่อทดสอบตัวเลือกมากมายด้วยโฆษณาราคาประหยัด คุณอาจมี 10 ราคาที่แตกต่างกัน 5 ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันและ 3 ตัวเลือกบรรจุภัณฑ์ที่แตกต่างกัน หากต้องการเรียนรู้ว่าผู้ชมของคุณต้องการอะไรมากที่สุด คุณสร้างโฆษณาด้วยชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ของรายการทั้งหมด : 10 x 5 x 3 = 150 โฆษณา เรียกใช้พวกเขาทั้งหมดแบบสด ๆ และคุณจะมีข้อมูลสร้างสรรค์จำนวนมากอย่างไม่น่าเชื่อ
ส่วนที่สนุกคือการรวมข้อมูลโฆษณานั้นเข้ากับข้อมูลเว็บไซต์ของคุณเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสร้างแบรนด์
สมมติว่าคุณเป็นบริษัทเครื่องดื่ม คุณพบว่าผู้คนเต็มใจซื้อเครื่องดื่มเสริมอาหารของคุณมากที่สุดเมื่อบรรจุในแพ็ค 3 เหลี่ยม 3 เม็ด ขายในราคา 30 ดอลลาร์
ก่อนหน้านี้ คุณได้เรียนรู้ว่าจานสีเขียว, CTA: 'Apply Now' และการส่งข้อความเพื่อพิสูจน์ทางสังคมนั้นมีประสิทธิภาพเหนือกว่ารูปแบบอื่นๆ ทั้งหมด
สำหรับการสร้างแบรนด์ที่สม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพ คุณสามารถใช้จุดข้อมูล 5 จุดดังกล่าวกับทุกสิ่งที่คุณสร้าง
และนั่นคือวิธีสร้างแบรนด์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคุณภาพสูง การสร้างแบรนด์เป็นหัวใจหลักเกี่ยวกับภาพและข้อความที่สอดคล้องกัน
หากเว็บไซต์ โฆษณา เนื้อหา สื่อการตลาด การเปิดใช้งานในร้านค้า บรรจุภัณฑ์ และรูปแบบการสื่อสารอื่นๆ ทั้งหมดมีข้อความและภาพเหมือนกัน แสดงว่าคุณมีแบรนด์ หากการตัดสินใจด้วยข้อความและภาพของคุณมาจากข้อมูลทั้งหมด เช่น เลือกตามหลักฐานจากการทดสอบ a/b หรือการทดสอบหลายตัวแปร แสดงว่าคุณมีการสร้างแบรนด์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
บทสรุป
CRO เป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับกลยุทธ์การตลาดและการสร้างแบรนด์โดยรวมของคุณ ด้วยชุดการทดสอบ a/b และการทดสอบหลายตัวแปร คุณสามารถรวบรวมข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่สร้างสรรค์ของคุณ แทนที่จะมุ่งเป้าไปที่ความมืด หวังว่าจะได้การซื้อ สมาชิก การมีส่วนร่วม – ทดสอบทุกอย่าง การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยก็ส่งผลกระทบอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลครีเอทีฟโฆษณาสามารถใช้ได้กับทุกแพลตฟอร์มทั้งแบบออนไลน์ ออฟไลน์ หรือแบบอินไลน์
สร้างบัญชีฟรีหรือลงชื่อเข้าใช้บัญชีที่มีอยู่ ตรวจสอบคุณสมบัติใหม่ที่น่าทึ่งและรวบรวมข้อเสนอแนะ!
แบ่งปันสิ่งนี้
เขียนโดย
จอห์น โด
Brett Friedman เป็นผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดและการขายที่ Marpipe ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการทดสอบหลายตัวแปรแรกของโลกสำหรับโฆษณา เขาช่วยทำการทดสอบเชิงสร้างสรรค์นับพันครั้ง รวมถึงการทดสอบส่วนตัวหลายร้อยครั้งในชีวิตของเขา คุณสามารถติดต่อเขาได้อย่างง่ายดายที่สุดบน LinkedIn