6 แนวคิดการทดสอบ A/B เพื่อปรับปรุงการวัดการตลาดที่ไม่แสวงหากำไรของคุณ

ความคิดเล็กๆ มีพลังในการสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ การนำแนวคิดที่คุณคิดว่าจะปรับปรุงการทำการตลาดของคุณให้ดีขึ้นอาจเป็นเรื่องที่น่าดึงดูดใจโดยไม่ต้องตรวจสอบก่อน อย่างไรก็ตาม คุณจำเป็นต้องรู้ให้แน่ชัดว่าความคิดของคุณ ไม่ว่าจะเล็กแค่ไหน จะช่วยปรับปรุงเมตริกของคุณได้

กุญแจสำคัญคือการตรวจสอบหรือหักล้างความคิดของคุณ ก่อนที่ จะนำไปใช้อย่างถาวร นั่นคือสิ่งที่การทดสอบ A/B สามารถช่วยได้ ช่วยให้คุณเปรียบเทียบการทำซ้ำสองครั้งของเนื้อหาเดียวกันที่คุณกำลังทดสอบแนวคิด เช่น อีเมลที่มีหัวเรื่องต่างกันสองบรรทัด

เวอร์ชัน A คือเวอร์ชันดั้งเดิมของคุณ หรือที่เรียกว่าตัวควบคุม และเวอร์ชัน B คือเวอร์ชันของคุณ หรือสิ่งที่คุณกำลังทดสอบ หลังจากรันการทดสอบ คุณจะคำนวณว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า ตรวจสอบว่ามีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ และเรียกใช้การทดสอบอื่น

หากคุณกำลังเกาหัวเรื่องการทดสอบ A/B ที่ละเอียดกว่าและมีนัยสำคัญทางสถิติอะไร ก็ไม่เป็นไร ด้านล่างนี้ เราจะสำรวจโปรโตคอลอย่างละเอียดก่อนที่จะให้แนวคิดการทดสอบ A/B ที่สร้างสรรค์หกแนวคิดแก่คุณ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความพยายามทางการตลาดของคุณ

ทำไมต้องทดสอบ A/B?

ทุกอย่างเกี่ยวกับการทดสอบ A/B นั้นเล็กมาก ตั้งแต่การเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ที่เราทำไปจนถึงผลกระทบเล็กน้อยที่พวกเขามีต่อเมตริกการตลาด แต่กำไรเล็กๆ น้อยๆ ที่สะสมมาเป็นเวลาหลายเดือนและหลายปีของการทดสอบ ส่งผลให้เกิดผลตอบแทนมหาศาล

เพื่อช่วยอธิบาย เรามาลองใช้ตัวอย่างสมมติกัน คุณได้รับผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ 50,000 รายต่อเดือนด้วยอัตราการแปลง 2% จากปุ่มบริจาคของคุณ นั่นหมายความว่าคุณได้รับ 1,000 Conversion ในแต่ละเดือน จากนั้น คุณเรียกใช้การทดสอบ A/B บนปุ่มบริจาค ซึ่งจะเพิ่มอัตราการแปลงเป็น 2.5%

เพิ่มขึ้นเล็กน้อย แต่ตอนนี้คุณได้รับ 1,250 Conversion ต่อเดือน ในปีหน้า นั่นหมายความว่าคุณจะได้รับ Conversion เพิ่มอีก 3,000 รายการ ลองคิดดูว่า Conversion ที่เพิ่มขึ้นนั้นมีส่วนช่วยในการหารายได้ของคุณมากน้อยเพียงใด

แม้ว่าการทดสอบ A/B จะไม่ช่วยปรับปรุงเมตริกของคุณในชั่วข้ามคืน แต่เป็นวิธีที่องค์กรของคุณในการวัดว่าการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณจะส่งผลต่อเป้าหมายของคุณอย่างไร

นอกจากนี้ยังเปิดเผยส่วนต่างๆ ของกลยุทธ์ทางการตลาดที่อาจไม่ได้ผล หรือสามารถยืนยันสมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงได้ กุญแจสำคัญในที่นี้คือสมมติฐานของคุณ ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการกำหนดเป้าหมายอย่างสูง

สอดคล้องกับตัวอย่างก่อนหน้าของเรา สมมติฐานอาจเป็น: “ถ้าเราเปลี่ยนขนาดของปุ่มบริจาคของเรา ผู้ชมของเราจะได้เห็นปุ่มนี้มากขึ้น และกระตุ้นให้เกิด Conversion มากขึ้น”

การทดสอบ A/B ของคุณสามารถหมุนรอบสีของปุ่ม คัดลอกบนปุ่ม หรือตำแหน่งทางกายภาพของปุ่มบนหน้า เพื่อให้สิ่งนี้เป็นการทดสอบ A/B ที่แท้จริง คุณสามารถทดสอบองค์ประกอบเหล่านี้ได้ครั้งละหนึ่งรายการเท่านั้น และคุณ ต้อง คำนวณนัยสำคัญทางสถิติของผลลัพธ์ของคุณเสมอ

สถิติซิก-อะไร?

นัยสำคัญทางสถิติคือวิธีที่คุณพิสูจน์ว่าผลการทดสอบของคุณเชื่อถือได้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงที่คุณต้องการทำจะส่งผลในเชิงบวกต่อเมตริกเฉพาะที่คุณกำลังติดตาม และไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณทำการทดสอบ A/B โดยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 94% นั่นหมายความว่าคุณสามารถมั่นใจได้ถึง 94% ว่าผลลัพธ์ของคุณถูกต้อง แน่นอน มันหมายความว่ายังมีโอกาส 6% ที่คุณจะผิดพลาด ดังนั้นยิ่งมีนัยสำคัญทางสถิติสูง คุณก็ยิ่งมั่นใจในผลลัพธ์มากขึ้นเท่านั้น

ในการพิจารณาผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ คุณต้องรักษากลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างแท้จริง หากการรับส่งข้อมูลของคุณไม่ได้ถูกแบ่งเท่าๆ กัน หรือการสุ่มตัวอย่างไม่ได้สุ่ม ก็จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการทดสอบเนื่องจากความแปรปรวนของพฤติกรรมในกลุ่มตัวอย่างเหล่านั้น

กรณีตรงประเด็น: หาก 50% ของกลุ่มตัวอย่างของคุณ แสดงเฉพาะผู้ชาย แสดงเวอร์ชัน A ของการทดสอบของคุณ และ 50% แสดงเฉพาะผู้หญิง แสดงเวอร์ชัน B ผลลัพธ์จะเป็นโมฆะ นั่นเป็นเพราะในขณะที่การรับส่งข้อมูลอาจถูกแบ่งเท่าๆ กัน การแบ่งกลุ่มประชากรที่เป็นเนื้อเดียวกันจะแนะนำรูปแบบต่างๆ ให้กับข้อมูล

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เสมอ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการแบ่งกลุ่มตัวอย่าง ส่งไปยังกลุ่มประชากรแบบสุ่มล้วนๆ และดำเนินการเป็นระยะเวลานานเพียงพอ เพื่อให้เป็นไปตามโปรโตคอลการทดสอบ A/B จึงมีเครื่องมือมากมายที่คุณสามารถใช้ได้ เช่น Google Optimize

6 แนวคิดการทดสอบ A/B เพื่อปรับปรุงการวัดการตลาดของคุณ

เมื่อคุณเข้าใจโปรโตคอลและปรัชญาในการทดสอบแล้ว เราจะสำรวจแนวคิดการทดสอบ A/B ที่สร้างสรรค์ซึ่งคุณสามารถเริ่มใช้งานได้ทันที คุณอาจพบว่าเมื่อทดสอบเสร็จแล้ว การทดสอบแต่ละครั้งจะเปิดประตูสู่ชุดย่อยของตัวเลือกการทดสอบที่สร้างจากชุดแรก

สำหรับการทดสอบ A/B แต่ละครั้ง คุณต้องสร้างสมมติฐานที่กำหนดเป้าหมายอย่างสูงเกี่ยวกับวิธีที่คุณคิดว่าความพยายามของคุณจะเพิ่มเมตริกเฉพาะ เพื่อช่วย ให้สร้างสมมติฐานของคุณเสมือนกับเป็นประโยคบอกเล่า

1. การวางปุ่มบริจาคบนเว็บไซต์ของคุณ

หากคุณมีปุ่มบริจาคฝังอยู่ในเว็บไซต์ของคุณ คุณต้องการให้ผู้คนคลิกและบริจาคเงินให้กับองค์กรไม่แสวงหากำไรของคุณ เป็นจุด Conversion ที่นำไปใช้งานได้จริง แต่จะต้องมองเห็นได้ชัดเจน ดังนั้นการทดสอบ A/B ที่เป็นไปได้จึงสามารถหมุนรอบๆ ตำแหน่งของปุ่มบริจาคบนไซต์ของคุณได้

มันจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นในกลางหน้า? จะทำให้เกิด Conversion มากขึ้นไหมหากรวมอยู่ในแท็บการนำทางอย่างละเอียด

การทดสอบเหล่านี้เป็นทั้งการทดสอบ A/B ที่ถูกต้องซึ่งคุณสามารถเรียกใช้ได้ แต่คุณต้องเริ่มจากการทดสอบก่อนจึงจะสร้างต่อไปได้ สำหรับสิ่งนี้ สมมติฐานที่เป็นไปได้สามารถอ่านได้:

“หากเราวางปุ่มบริจาคไว้ตรงกลางด้านบนของหน้า เราจะเพิ่มอัตราการแปลงที่ปุ่มนั้น”

โอกาสในการทดสอบเพิ่มเติม:

• วางปุ่มบริจาคของคุณในการนำทางไซต์
• เพิ่มปุ่มบริจาคที่สองที่ด้านล่างของเว็บไซต์ของคุณ
• เพิ่มหรือลดขนาดปุ่มบริจาคของคุณ

2. ปุ่มบริจาคสี

เรามีข้อสันนิษฐานมากมายเกี่ยวกับสี สีแดงแสดงถึงความกระฉับกระเฉง สีเขียวแสดงถึงการเติบโต และสีม่วงแสดงถึงความฟุ่มเฟือย—หรือเป็นเช่นนั้น นอกจากนี้ สีบางสีสนับสนุนหรือกีดกันผู้คนจากการคลิกปุ่มบริจาคของคุณหรือไม่

นี้อาจเป็นเรื่องยากเพราะเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาแบรนด์ในองค์ประกอบการออกแบบ แต่มีความเป็นไปได้จริงมากที่สีของคุณอาจทำให้ผู้คนไม่คลิก หรือสีเหล่านั้นอาจเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้คุณ ได้ รับคลิกจำนวนมาก

วิธีเดียวที่จะทราบได้คือทำการทดสอบ A/B สมมติฐานของคุณที่นี่สามารถอ่านได้:

“การเปลี่ยนสีของปุ่มบริจาคจากสีดำเป็นสีแดงจะกระตุ้นให้มีคนคลิกมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มอัตราการแปลง”

โอกาสในการทดสอบเพิ่มเติม:

• เปลี่ยนสีของสำเนาบนปุ่มของคุณ
• ทำให้ปุ่มตรงกับหรือคอนทราสต์มากกับสีบนเว็บไซต์ของคุณ
• ใช้สีที่แตกต่างจากแบรนด์ของคุณบนปุ่ม

3. หัวเรื่องอีเมล

หัวเรื่องคือสิ่งที่ดึงดูดความสนใจของใครบางคนและกระตุ้นให้พวกเขาเปิดอีเมลของคุณ การทดสอบ A/B ในหัวเรื่องต่างๆ เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มอัตราการเปิดอีเมลของคุณ เริ่มต้นด้วยการพิจารณาว่าหัวเรื่องปัจจุบันของคุณเขียนอย่างไร

ถ้ามันง่ายและตรงไปตรงมา ให้ลองสร้างมันอย่างสร้างสรรค์ หากดอกไม้บานมากเกินไป ให้ลองทำให้มันตรงไปตรงมาและตรงประเด็น จากนั้น เมื่อคุณทำแบบทดสอบเสร็จแล้ว ลองนึกถึงวิธีต่างๆ ที่คุณจะปรับเปลี่ยนหัวเรื่องได้มากขึ้น

ตัวอย่างสมมติฐานของคุณอาจเป็น:

“ถ้าเราทำให้หัวเรื่องของเรามีความสร้างสรรค์มากขึ้น เราจะดึงดูดความสนใจและสนับสนุนให้ผู้คนเปิดอีเมลและเพิ่มอัตราการเปิดมากขึ้น”

โอกาสในการทดสอบเพิ่มเติม:

• รวมอิโมจิลงในสำเนาของคุณ
• ปรับแต่งหัวเรื่องให้กับผู้รับของคุณ
• แซวเนื้อหาภายในส่งด้วยหัวเรื่องของคุณ

4. อีเมล Call to Action Copy

เมื่อคุณรู้วิธีทำให้ผู้คนเปิดอีเมลของคุณแล้ว คุณต้องหาวิธีทำให้พวกเขามีส่วนร่วมกับเนื้อหาของคุณและคลิกผ่าน วิธีหลักวิธีหนึ่งคือการกระตุ้นให้เกิดการคลิกคือการใช้สำเนา CTA ของคุณใน anchor text ในอีเมล

มีหลายวิธีที่คุณสามารถปรับเปลี่ยนสำเนา CTA ได้ แต่กุญแจสู่ความสำเร็จคือการจำกัดแนวคิดให้แคบลงเหลือเพียงแนวคิดเดียวที่คุณคิดว่าสามารถมีผลกระทบที่เป็นไปได้สูงสุด บันทึกรูปแบบอื่นๆ สำหรับการทดสอบติดตาม จากนั้นจึงตั้งสมมติฐานสำหรับการทำซ้ำนี้:

“ถ้าเราเก็บ CTA ของเราไว้ในอีเมลไม่เกินห้าคำ ลักษณะโดยตรงของสำเนาจะกระตุ้นให้ผู้คนคลิกผ่านไปยังเนื้อหาของเรา”

โอกาสในการทดสอบเพิ่มเติม:

• เพิ่มหรือลดความยาวของสำเนาของคุณ
• ใช้คำนำพาอย่างน้อยหนึ่งคำต่อ CTA
• ใส่ภาษาที่เน้นความคิดสร้างสรรค์และการเล่าเรื่องใน CTA ของคุณ

5. ที่ตั้งแบบฟอร์มการส่ง

การหาสถานที่ที่สมบูรณ์แบบในการส่งแบบฟอร์มของคุณอาจเป็นเรื่องยากที่จะถอดรหัส ในการเริ่มต้น ให้ดูว่าแบบฟอร์มปัจจุบันของคุณอยู่ที่ไหน และดูว่าคุณได้รับการส่งจำนวนเท่าใด

หากตัวเลขของคุณสูงอยู่แล้ว อย่าคิดทันทีว่าทุกอย่างสมบูรณ์แบบในแบบฟอร์มของคุณ มีการปรับแต่งเล็กๆ น้อยๆ อยู่เสมอ ซึ่งอาจทำให้ตัวเลขเหล่านั้นสูงขึ้นอีก ตำแหน่งทางกายภาพของแบบฟอร์มบนหน้าเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี และสมมติฐานของคุณสามารถอ่านได้:

“ถ้าเราย้ายแบบฟอร์มการส่งของเราจากด้านล่างของหน้าของเราทันทีหลังจากข้อเสนอที่มีคุณค่าสำหรับการสนับสนุนองค์กรไม่แสวงหากำไรของเรา เราจะเห็นจำนวนการส่งทั้งหมดเพิ่มขึ้น”

โอกาสในการทดสอบเพิ่มเติม:

• เพิ่มหรือลดจำนวนคำถามในแบบฟอร์ม
• เพิ่มหรือลดจำนวนเนื้อที่ที่แบบฟอร์มใช้
• สร้างหน้า Landing Page เฉพาะสำหรับแบบฟอร์ม

6. โมดอลป๊อปอัป

โมดอลป๊อปอัปแต่ละแบบมีสไตล์ ความรู้สึก และตัวละครที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ที่แกนหลัก ป๊อปอัปมักจะนำเสนอข้อเสนอต่อผู้ชมหลังจากระยะเวลาที่กำหนดไว้บนหน้าเว็บ

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังอ่านบล็อกโพสต์ โมดอลอาจปรากฏขึ้นหลังจาก 15 วินาทีขอให้คุณสมัครรับจดหมายข่าวของบล็อก เป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่แข็งแกร่ง แต่คุณต้องหาวิธีที่สมบูรณ์แบบในการดึงดูดผู้ชมด้วยกลยุทธ์นี้

เริ่มต้นด้วยการจำกัดเป้าหมายที่คุณต้องการบรรลุด้วยป๊อปอัป ในสถานการณ์นี้ เราจะยึดเป้าหมายการสมัครรับจดหมายข่าวของบล็อกและกำหนดสิ่งที่คุณจะทดสอบ เช่น เวลา จากนั้นให้เปลี่ยนเป็นสมมติฐานสำหรับการทดสอบของคุณ:

“ถ้าเรามีกิริยาปรากฏขึ้นหลังจากผ่านไปห้าวินาทีบนหน้า เราจะเพิ่มจำนวนการสมัครรับจดหมายข่าวบล็อกของเรา”

โอกาสในการทดสอบเพิ่มเติม:

• สร้างป๊อปอัปที่เป็นข้อความเท่านั้น ป๊อปอัปที่เป็นรูปภาพเท่านั้น หรือแบบผสม
• ทำให้โมดอลของคุณครอบคลุมส่วนใหญ่ของหน้าจอผู้ใช้ ชิ้นส่วนขนาดเล็ก หรืออะไรก็ได้ที่อยู่ระหว่างนั้น
• เปลี่ยนรูปแบบสีของป๊อปอัปเพื่อให้โดดเด่นกว่าส่วนอื่นๆ ของหน้า

คุณควรปลูกฝังกรอบความคิด "ควรทดสอบเสมอ" ให้กับองค์กรไม่แสวงหากำไรของคุณเพื่อค้นหาชุดค่าผสมที่ชนะ และแนวคิดการทดสอบ A/B หกข้อนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ไม่มีการทดสอบ A/B ใดที่เล็กเกินกว่าจะทำได้ และจะให้การเรียนรู้ที่น่าสนใจสำหรับคุณเสมอที่จะนำไปใช้กับกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

หากคุณต้องการกลยุทธ์เพิ่มเติมเพื่อยกระดับการตลาดของคุณ อย่าลืมดาวน์โหลดรายการตรวจสอบการตลาดดิจิทัลของเราฟรี ออกไปและทำการทดสอบเดี๋ยวนี้!