การทดสอบ A/B คืออะไร? วิธีการดำเนินการใน 5 วิธีง่ายๆ

“คุณไม่สามารถเติบโตได้เว้นแต่คุณจะเปลี่ยนแปลง”

คำกล่าวนี้มักจะพูดซ้ำๆ ในโลกของการตลาด และถูกต้องแล้ว เนื่องจากหลาย ๆ แบรนด์พยายามที่จะเติบโตอย่างสม่ำเสมอ คำแนะนำเล็ก ๆ น้อย ๆ นี้จึงเสนอทางออกที่สมบูรณ์แบบ

การเติบโตเชิญชวนให้เกิดการเปลี่ยนแปลง หากแบรนด์ของคุณไม่ปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้ชม นั่นก็เป็นเหตุผลเพียงพอที่พวกเขาจะเปลี่ยนไปหาคู่แข่งของคุณ

แต่คุณจะทำการเปลี่ยนแปลงที่ถูกต้องได้อย่างไร?

การตัดสินใจใดๆ ของคุณส่งผลกระทบอย่างมากต่อทรัพย์สินทางดิจิทัลของคุณ เนื่องจากคุณสมบัติเหล่านี้เป็นหน้าตาของแบรนด์ของคุณเป็นหลัก การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ที่คุณทำจึงต้องเป็นไปในเชิงบวกและยั่งยืน

เพื่อปรับปรุงการจดจำแบรนด์ของคุณ คุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มและหวังว่าสิ่งต่างๆ จะเป็นประโยชน์กับคุณ หรือปรับใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์และมีเหตุผลมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของการทดสอบ A/B

พูดง่ายๆ ก็คือ การทดสอบ A/B คือการค้นหาตัวเลือกที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ

ที่นี่ คุณมี "การควบคุม" เวอร์ชันดั้งเดิมของหน้า และ "การเปลี่ยนแปลง" ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่อัปเดต การทดสอบ A/B ช่วยแสดงเวอร์ชันเหล่านี้พร้อมกันแก่ผู้เยี่ยมชมที่สุ่มเลือกในช่วงเวลาหนึ่งๆ

เมื่อสิ้นสุดการทดสอบ ผลลัพธ์จะถูกวิเคราะห์เพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่าในแง่ของเป้าหมายที่กำหนดไว้ก่อนหน้านี้

ที่มา: UNSW DataSoc

เป้าหมาย Conversion ทั่วไปสำหรับการทดสอบ A/B ได้แก่ การเพิ่มการซื้อ การเพิ่มลงในรถเข็น การส่งแบบฟอร์ม การลงทะเบียนทดลองใช้งานฟรี และอื่นๆ

ด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B คุณสามารถสุ่มกำหนดผู้เยี่ยมชมให้กับการควบคุมและการเปลี่ยนแปลงได้ เวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพดีกว่าได้รับการประกาศให้เป็นผู้ชนะการทดสอบ A/B

เนื่องจากทำได้โดยการวิเคราะห์ผลลัพธ์เมื่อสิ้นสุดการทดสอบ การทดสอบ A/B จึงเป็นวิธีที่มีนัยสำคัญทางสถิติในการวัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำในรูปแบบต่างๆ

นอกจากนี้ เมื่อคุณตัดสินผู้ชนะแล้ว เวอร์ชันใหม่นี้สามารถใช้เป็นรูปแบบ "ควบคุม" ได้ จากนั้น คุณสามารถเลือกดำเนินการทดสอบ A/B ต่อ หรือดำเนินการเปลี่ยนแปลงบนหน้าโดยตรง

ดังนั้น แทนที่จะอาศัยการคาดเดาและสัญชาตญาณ คุณใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์และขับเคลื่อนเมตริกทางธุรกิจที่สำคัญ

นอกจากนี้ การทดสอบ A/B ยังเป็นส่วนสำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (CRO) ซึ่งเป็นกระบวนการที่วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้เข้าชมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์หน้าโดยรวมและเพิ่มอัตรา Conversion Conversion เกิดขึ้นเมื่อผู้เข้าชมดำเนินการตามที่ต้องการบนเว็บไซต์หรือแอปของคุณ

เป้าหมายสูงสุดของการทดสอบ A/B คือการปรับปรุงคอนเวอร์ชั่น กล่าวคือ โน้มน้าวให้ผู้เข้าชมจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ดำเนินการตามที่คุณต้องการ อาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่การคลิกปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) การเพิ่มสินค้าในรถเข็น และการเลื่อนเกินมุมมอง 50% ของหน้า ไปจนถึงการดูวิดีโอ

วิธีการต่างๆ ของการทดสอบ A/B

คุณสามารถสัมผัสประโยชน์ของการทดสอบ A/B ได้หลายวิธี มาดูวิธีต่างๆ ในการทำการทดสอบ A/B กัน

1. แยกการทดสอบ URL

นี่คือการทดสอบที่มีการทดสอบหน้าเว็บเดียวกันสองเวอร์ชัน ในสถานการณ์ที่คุณต้องการทดสอบการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในหน้าที่มีอยู่ เช่น การออกแบบหน้าแรกใหม่ คุณควรเลือกการทดสอบ URL แบบแยกส่วน

2. การทดสอบหลายตัวแปร (MVT)

แนวคิดคือการเปลี่ยนตัวแปรหลายตัวในหน้าเดียวกันและทดสอบชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดพร้อมกันเพื่อดูว่าชุดใดทำงานได้ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้วิธีนี้ คุณสามารถสร้างรูปแบบต่างๆ ของฟอร์มที่มีการทดสอบการเปลี่ยนแปลงพาดหัว จำนวนฟิลด์ และสีของปุ่ม CTA พร้อมกัน

3. การทดสอบหลายหน้า

ในการทดสอบหลายหน้า คุณจะเปลี่ยนองค์ประกอบเฉพาะในหลายๆ หน้าและพิจารณาว่าหน้าใดทำงานได้ดีขึ้นโดยพิจารณาจากวิธีที่ผู้เยี่ยมชมโต้ตอบกับพวกเขา

สมมติว่าช่องทางการขายของคุณประกอบด้วยหน้าแรก หน้าผลิตภัณฑ์ และหน้าชำระเงิน ด้วยความช่วยเหลือของการทดสอบหลายหน้า คุณสามารถสร้างเวอร์ชันใหม่ของแต่ละหน้าและทดสอบชุดของหน้าใหม่นี้กับช่องทางการขายเดิม นอกจากนี้ คุณสามารถใช้วิธีนี้เพื่อทดสอบว่าการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบที่เกิดซ้ำในหน้าเหล่านี้ส่งผลต่อการแปลงของช่องทางทั้งหมดอย่างไร

ไม่ว่าจะใช้วิธีใด กรอบการทดสอบ A/B ที่กำหนดไว้อย่างดีจะช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ปรับปรุงประสิทธิภาพของเว็บไซต์ และเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์โดยรวมของกลุ่มเป้าหมายของคุณ

เหตุใดการทดสอบ A/B จึงมีความสำคัญ

กุญแจสำคัญในการขยายธุรกิจให้ประสบความสำเร็จคือการระบุว่าอะไรได้ผลดีและอะไรไม่ได้ผล และนี่คือสิ่งที่การทดสอบ A/B นำเสนออย่างแท้จริง พร้อมด้วยความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ ข้อบกพร่องของผู้ชม และประสิทธิภาพของเว็บไซต์

การทดสอบ A/B ยังช่วยให้คุณทดสอบการเปลี่ยนแปลงในกลุ่มเล็กๆ ภายในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม ลดความเสี่ยงในการจัดส่งสิ่งที่ไม่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายของคุณ เป็นกลยุทธ์ที่คุ้มค่าและประหยัดเวลา

ตามหลักการแล้ว การทดสอบ A/B ควรเป็นส่วนหนึ่งของแคมเปญการตลาดของคุณ เนื่องจากจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับองค์ประกอบที่มีประสิทธิภาพดีขึ้น ในขณะเดียวกันก็เข้าใจสิ่งที่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงหรือปรับปรุง

ที่มา: การเงินออนไลน์

ทำไมคุณต้องมีการทดสอบ A/B

ในขณะที่ต้องรับมือกับปัญหา Conversion ทั่วไป เช่น การละทิ้งรถเข็นและการออกจากหน้าเว็บ ธุรกิจต่างๆ มักจะพลาดประเด็นหลัก นั่นคือ ประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ไม่ดี สิ่งนี้มักจะเกิดขึ้นเมื่อผู้เยี่ยมชมประสบปัญหา ขัดขวางไม่ให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายเฉพาะบนเว็บไซต์ของคุณ

การทดสอบ A/B เป็นประจำจะช่วยระบุจุดบกพร่องเหล่านี้ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้คุณทำการเปลี่ยนแปลงที่คำนวณได้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังระบุปัจจัยที่ส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้มากที่สุด ดังนั้นคุณจึงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพองค์ประกอบหลักเพิ่มเติมและปรับปรุงเมตริกการแปลงหลักของคุณได้

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B คืออะไร? ตัวอย่างและกรณีศึกษา

การทดสอบ A/B ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และค้นพบโอกาสที่ยังไม่ได้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ มันให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องแก่คุณเพื่อทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลสนับสนุนเพื่อส่งเสริมกลยุทธ์ทางการตลาดเพิ่มเติม

การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่ดีขึ้น

การทดสอบ A/B แต่ละครั้งช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าผู้ชมโต้ตอบกับเว็บไซต์ของคุณอย่างไร ช่วยให้คุณเห็นภาพการเดินทางของผู้ใช้และระบุอุปสรรคที่ทำให้พวกเขาไม่สามารถดำเนินการบางอย่างได้

ยกตัวอย่างเช่น WorkZone ซึ่งเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ในสหรัฐฯ ที่นำเสนอโซลูชันการจัดการโครงการที่มีประสิทธิภาพแก่องค์กรต่างๆ พวกเขามีหน้าสร้างโอกาสในการขายที่ผู้เข้าชมถูกขอให้กรอกแบบฟอร์มคำขอการสาธิต

ที่มา: วว

เพื่อสร้างความไว้วางใจและชื่อเสียง WorkZone ได้เพิ่มส่วน "สิ่งที่ลูกค้าพูด" ถัดจากแบบฟอร์ม อย่างไรก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของการทดสอบ A/B พวกเขาพบว่าโลโก้แบรนด์ที่เพิ่มในส่วนนี้ทำให้ผู้เข้าชมเสียสมาธิจากการกรอกแบบฟอร์ม

ดังนั้น พวกเขาจึงตัดสินใจเรียกใช้การทดสอบ A/B อย่างรวดเร็วด้วยรูปแบบที่แตกต่างกัน โดยสีของโลโก้แบรนด์ทั้งหมดเปลี่ยนเป็นขาวดำ

ที่มา: วว

การเปลี่ยนแปลงง่ายๆ ในเวอร์ชันใหม่นี้ทำให้การส่งแบบฟอร์มสำหรับ WorkZone เพิ่มขึ้น 34% ในทำนองเดียวกัน จากผลการทดสอบของคุณ คุณยังสามารถทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและรอบรู้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ชมและปรับปรุงอัตรา Conversion

อัตราการแปลงที่สูงขึ้น

การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณเข้าใจเป้าหมาย ความตั้งใจ ความชอบ และประเด็นสำคัญอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมายของคุณได้ดียิ่งขึ้น ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสม มันเป็นเรื่องง่ายที่จะปรับแต่งองค์ประกอบบางอย่างและทดสอบสมมติฐานต่าง ๆ ที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล ซึ่งจะช่วยแก้ไขจุดบกพร่องของลูกค้าและกระตุ้นให้พวกเขาดำเนินการตามที่ต้องการ

ตัวอย่างเช่น Northmill เป็นแบรนด์ฟินเทคยอดนิยมจากสวีเดนซึ่งต้องการเพิ่มประสิทธิภาพหน้าใบสมัครขอสินเชื่อ เวอร์ชันดั้งเดิมมีแบบฟอร์มใบสมัครด้านข้างซึ่งผู้เข้าชมสามารถกรอกรายละเอียดและยื่นขอสินเชื่อได้

ที่มา: วว

ทีมงานที่ Northmill ตั้งสมมติฐานว่าการแทนที่แบบฟอร์มด้านข้างด้วยปุ่ม CTA เพียงปุ่มเดียวจะช่วยให้ผู้เยี่ยมชมเข้าใจข้อเสนอของบริษัทได้ดีขึ้น ซึ่งส่งผลให้มีผู้ยื่นขอสินเชื่อมากขึ้น

ดังนั้น ในเวอร์ชันใหม่ แบบฟอร์มจึงถูกแทนที่ด้วยปุ่ม "นำไปใช้" สีเขียวที่มุมบนขวาของหน้า

ที่มา: วว

หลังจากทำการทดสอบเป็นเวลาเกือบห้าเดือน เวอร์ชันใหม่นี้สร้าง Conversion สูงขึ้น 7%

อัตราตีกลับที่ต่ำกว่า

นอกจากการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้แล้ว ข้อมูลที่รวบรวมผ่านการทดสอบ A/B ยังบอกสาเหตุที่ผู้ใช้เลิกใช้หรือเด้งออกจากเว็บไซต์ของคุณอย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเช่น Inside Buzz UK (ปัจจุบันรู้จักกันในชื่อ Target Jobs) สังเกตเห็นผู้เยี่ยมชมจำนวนมากออกจากหน้าแรกโดยไม่ดำเนินการใดๆ

ที่มา: วว

พวกเขาตัดสินใจอัปเดตทั้งหน้าและเรียกใช้การทดสอบ A/B เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่าในแง่ของการมีส่วนร่วม เวอร์ชันใหม่มีการออกแบบที่เรียบง่ายด้วยปุ่ม CTA เพียงปุ่มเดียว และรวมเฉพาะองค์ประกอบที่จำเป็นสำหรับผู้เยี่ยมชมเท่านั้น

ที่มา: วว

ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่ารูปแบบใหม่มีอัตราตีกลับที่ต่ำกว่าและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้เพิ่มขึ้น 17.8%

ปรับปรุงประสิทธิภาพของเว็บไซต์

ทุกองค์ประกอบในช่องทางการแปลงของคุณควรได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณ ซึ่งรวมถึงรูปภาพ พาดหัว ปุ่ม CTA การออกแบบเพจ ฯลฯ

เมื่อ Hubstaff ซึ่งเป็นแบรนด์ชั้นนำที่ให้บริการโซลูชันการจัดการพนักงาน ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพหน้า Landing Page จึงหันมาใช้การทดสอบ A/B

ที่มา: วว

ด้วยการทดลองอย่างต่อเนื่อง ทีมระบุองค์ประกอบในหน้า Landing Page ที่มีประสิทธิภาพไม่ดี จากข้อมูลนี้ พวกเขาออกแบบหน้าใหม่ทั้งหมดและเรียกใช้การทดสอบ "แยก URL" เพื่อเปรียบเทียบทั้งสองเวอร์ชัน

ที่มา: วว

เมื่อสิ้นสุดการทดสอบ เวอร์ชันใหม่พบว่า Conversion จากผู้เยี่ยมชมหันมาทดลองใช้งานเพิ่มขึ้น 49% และจำนวนผู้แชร์อีเมลของตนเพิ่มขึ้น 34%

ดังนั้น การทดสอบ A/B ไม่เพียงแต่ส่งผลดีต่ออัตราการแปลงของคุณเท่านั้น แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของเว็บไซต์ของคุณอีกด้วย

ตอนนี้คุณได้เห็นประโยชน์ที่เป็นไปได้แล้ว คุณสามารถดำเนินการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จบนเว็บไซต์ของคุณได้เลยใช่ไหม

ก็ไม่เชิง

ก่อนที่คุณจะเรียกใช้การทดสอบ A/B ให้พิจารณาปัจจัยสำคัญสองสามข้อ

วิธีดำเนินการทดสอบ A/B

แม้ว่าจะดูเหมือนเป็นแนวคิดง่ายๆ ที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที แต่การทดสอบ A/B ต้องใช้ความคิด การวิจัย และการวิเคราะห์อย่างมาก

ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจว่าการทดสอบ A/B ไม่ใช่แนวคิดแบบครั้งเดียว เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ต้องมีการวางแผน ความสม่ำเสมอ และโครงสร้างที่เหมาะสม

นอกจากนี้ คุณไม่สามารถทำการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มกับบางหน้าและคาดหวังผลลัพธ์ในเชิงบวกได้ การทดสอบ A/B เป็นข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างประสบการณ์หน้าเว็บที่ปรับให้เหมาะสมสูงซึ่งสามารถแปลงผู้เยี่ยมชมและเพิ่มกระบวนการ CRO ของคุณ

ในการจัดการองค์ประกอบเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องมีแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B ที่ดีเพื่อเรียกใช้การทดสอบอย่างต่อเนื่องพร้อมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเกี่ยวกับลูกค้า ทราฟฟิก ประสิทธิภาพ และปัจจัยสำคัญอื่นๆ

ดังนั้น ต่อไปนี้คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นเส้นทางการทดสอบ A/B ของคุณ:

ที่มา: วว

1. ศึกษาเว็บไซต์ของคุณ

ในการสร้างกลยุทธ์การทดสอบ A/B ให้ประสบความสำเร็จ คุณต้องศึกษาและวิเคราะห์เว็บไซต์ของคุณก่อน เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจสถานะปัจจุบัน หน้าที่ทำงานได้ดี ประเภทของผู้เข้าชมที่ทำให้เกิด Conversion และปริมาณการเข้าชมที่มาจากแคมเปญต่างๆ

การติดตามประสิทธิภาพช่วยให้คุณระบุหน้าเว็บที่กระตุ้นการเข้าชมสูงสุดหรือองค์ประกอบที่มีศักยภาพที่ดีในการแปลงผู้เข้าชม นี่เป็นจุดเริ่มต้นที่มั่นคงสำหรับแผนการทดสอบ A/B ของคุณ จากนั้นคุณสามารถเลือกหน้าเหล่านี้และระบุโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพหรือปรับปรุงประสิทธิภาพก่อน

2. วิเคราะห์ข้อมูลผู้เข้าชม

เมื่อคุณสรุปหน้าที่คุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพแล้ว ให้ดำเนินการวิเคราะห์โดยละเอียดของการเข้าชมที่มาจากหน้าเหล่านี้ เครื่องมือทดสอบ A/B นำเสนอภาพรวมที่สมบูรณ์ของข้อมูลผู้เยี่ยมชมผ่านคุณลักษณะต่างๆ เช่น แบบสำรวจในหน้า แผนที่ความร้อน และการบันทึกเซสชัน

นอกเหนือจากการรวบรวมข้อมูลประเภทปกติ เช่น อายุ ภูมิภาค และข้อมูลประชากรแล้ว เครื่องมือเหล่านี้ยังรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ เช่น เวลาที่ใช้ในหน้าเว็บ พฤติกรรมการเลื่อน ฯลฯ ข้อมูลเชิงลึกของผู้เข้าชมช่วยให้คุณระบุปัญหาที่พบบ่อยในเส้นทางของพวกเขาและทำงานเพื่อค้นหาสิ่งที่ดีที่สุด โซลูชั่น

3. กำหนดสมมติฐานของคุณ

ตอนนี้ คุณได้วิเคราะห์เว็บไซต์และระบุปัญหาที่ผู้เข้าชมเผชิญแล้ว ให้ทำการวิจัยและพัฒนาสมมติฐานตามข้อมูลสำหรับปัญหาเหล่านี้

ตัวอย่างเช่น คุณอาจสังเกตเห็นว่ามีผู้เยี่ยมชมจำนวนมากเลิกไปโดยไม่ส่งแบบฟอร์มของคุณ คุณตั้งสมมติฐานว่าการลดจำนวนฟิลด์บังคับจะส่งผลให้มีคนส่งแบบฟอร์มมากขึ้น ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถพัฒนาสมมติฐานอื่นๆ ที่มีข้อมูลสำรองสำหรับปัญหานี้ได้

คุณสามารถทดสอบสมมติฐานเหล่านี้อย่างใดอย่างหนึ่งหรือทั้งหมดกับเวอร์ชันที่มีอยู่ของฟอร์ม (การควบคุม) สิ่งนี้จะนำคุณไปสู่ส่วนที่สำคัญที่สุดของการทดสอบ A/B

4. เรียกใช้การทดสอบ A/B

ประการแรก คุณต้องเลือกวิธีการทดสอบสมมติฐานของคุณ หลังจากนั้น ให้กำหนดเป้าหมายเฉพาะสำหรับการทดสอบ A/B โดยพิจารณาจากอัตราการแปลง จำนวนผู้เข้าชม ระยะเวลาของการทดสอบ และอื่นๆ

วิธีนี้จะช่วยคุณวิเคราะห์ผลลัพธ์และพิจารณาเวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพดีกว่า ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละเวอร์ชันทดสอบทำงานพร้อมกันและในช่วงเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทราฟฟิกของทุกเวอร์ชันแบ่งเท่าๆ กัน (และสุ่ม) ทุกครั้งที่ทำได้

อย่าลืมตรวจสอบประสิทธิภาพของทุกเวอร์ชันและเรียกใช้การทดสอบตามระยะเวลาที่กำหนดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำทางสถิติ

5. ทำการเปลี่ยนแปลง

หลังจากการทดสอบของคุณสิ้นสุดลง ให้ประเมินผล

นี่คือหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของการทดสอบ A/B อย่างไม่ต้องสงสัย เพราะในที่สุดคุณก็มีโอกาสวิเคราะห์ผลลัพธ์ตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ก่อนหน้านี้

หากสมมติฐานของคุณได้รับการพิสูจน์ว่าถูกต้อง คุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงและแทนที่เวอร์ชันที่มีอยู่ด้วยรูปแบบที่ชนะ อย่างไรก็ตาม หากผลลัพธ์ไม่สามารถหาผู้ชนะได้ ให้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องและทดสอบปัจจัยอื่นๆ ที่อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ในเชิงบวกต่อไป

การทดสอบ A/B เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ต้องใช้การวิจัยและการวิเคราะห์เชิงลึก ในขณะเดียวกันก็ให้โอกาสคุณเพิ่มอัตราการแปลงและปรับปรุงประสิทธิภาพไซต์โดยรวม

ต่อไป ให้เริ่มระบุองค์ประกอบของหน้าหรือไซต์ที่มีศักยภาพสูงสุดในการสร้างรายได้

แนวคิดการทดสอบ A/B

การสร้างสมมติฐานการทดสอบ A/B ที่แข็งแกร่งนั้นค่อนข้างท้าทาย ต่อไปนี้เป็นแนวคิดการทดสอบ A/B บางส่วนสำหรับการทดลองและการวิเคราะห์

เนื้อหา

• สร้างเนื้อหาของคุณในเวอร์ชันต่างๆ และทดสอบว่าผู้ชมตอบสนองต่อเนื้อหาแต่ละประเภทอย่างไร
• เพิ่มส่วนคำแนะนำเนื้อหาเพื่อทดสอบว่าผู้ใช้ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมในหัวข้อที่คล้ายกันหรือไม่
• ทดสอบว่าผู้ชมของคุณชอบเนื้อหาแบบยาว เช่น คำแนะนำเชิงลึก หรือเนื้อหาแบบสั้น เช่น อินโฟกราฟิกหรือภาพสไลด์
• ทดสอบว่าผู้เยี่ยมชมของคุณต้องการส่วนสารบัญ (TOC) เพื่อช่วยให้นำทางไปยังบล็อกได้อย่างง่ายดายหรือไม่

พาดหัว

• ผู้เข้าชมของคุณชอบบรรทัดแรกที่สั้นกว่าหรือยาวกว่าและมีรายละเอียดหรือไม่ ทดสอบแต่ละรูปแบบเหล่านี้
• ทดสอบตำแหน่งและตำแหน่งของพาดหัวข่าวของคุณ
• ผู้ชมของคุณตอบสนองต่อพาดหัวโดยตรงอย่างไรเมื่อเทียบกับโฆษณาที่สร้างสรรค์ ทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นและทดสอบทั้งสองเวอร์ชัน
• เน้นคำสำคัญหรือพยายามใช้วลีพาดหัวให้แตกต่างออกไป

คำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA)

• ทดสอบการเปลี่ยนแปลงขนาดหรือสีของปุ่ม CTA
• ปุ่ม CTA ของคุณน่าสนใจเพียงพอสำหรับผู้ใช้ในการดำเนินการหรือไม่ เปลี่ยนข้อความและทดสอบปุ่มเวอร์ชันต่างๆ
• ย้ายปุ่ม CTA ไปยังตำแหน่งต่างๆ บนหน้า
• หน้าทดสอบที่มีปุ่ม CTA หลายปุ่มเทียบกับปุ่มเดียว

ออกแบบ

• เว็บไซต์ของคุณมีรูปภาพหรือวิดีโอหรือไม่? ทดสอบทั้งสองเวอร์ชันเพื่อดูว่าผู้ชมของคุณชอบอะไรมากกว่ากัน
• ทดสอบการเปลี่ยนแปลงธีมหรือสีของเว็บไซต์ของคุณ
• รูปภาพแบบหมุนทำงานอย่างไรเมื่อเทียบกับรูปภาพหรือวิดีโอคงที่
• ผู้ใช้สามารถค้นหาส่วนสำคัญในเพจของคุณได้อย่างง่ายดายหรือไม่ ทดสอบรูปแบบต่างๆ ด้วยการเปลี่ยนแปลงประเภทฟอนต์ สี ฯลฯ

โบนัสแนวคิดการทดสอบ A/B

• ผู้ชมของคุณตอบสนองต่อข้อเสนอพิเศษหรือโปรโมชันเฉพาะภูมิภาคอย่างไร ทดสอบข้อเสนอและโปรโมชันประเภทต่างๆ
• เพิ่มส่วนสำหรับเปรียบเทียบราคาของคุณกับคู่แข่ง ทดสอบรูปแบบนี้เพื่อดูว่าช่วยสร้างความไว้วางใจและความโปร่งใสกับผู้เยี่ยมชมได้หรือไม่
• สร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลสำหรับผู้เยี่ยมชมที่กลับมาโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อปรับแต่งข้อความของพวกเขา ทดสอบเพื่อดูผลกระทบของเดียวกัน
• เพิ่มตัวเลือกการทดลองใช้ฟรีเพื่อดูว่าผู้เยี่ยมชมต้องการลองผลิตภัณฑ์ของคุณก่อนตัดสินใจขั้นสุดท้ายหรือไม่ และทดสอบเพื่อประเมินผลกระทบผ่านการลงชื่อสมัครใช้

แนวคิดเหล่านี้จะเริ่มต้นเส้นทางการทดสอบ A/B ของคุณ และนำแคมเปญการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงของคุณไปสู่อีกระดับ

ความท้าทายในการทดสอบ A/B

แม้ว่าเฟรมเวิร์กการทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิภาพจะช่วยเพิ่มแคมเปญการตลาดของคุณได้ แต่คุณอาจพบกับความท้าทายเล็กน้อยในระหว่างกระบวนการ

1. การตั้งสมมติฐานที่มีประสิทธิภาพ

องค์กรส่วนใหญ่ประสบปัญหากับกระบวนการทดสอบ A/B เมื่อกำหนดสมมติฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากไม่มีข้อมูลที่เชื่อถือได้ ในการสร้างสมมติฐานที่มีประสิทธิภาพ ให้ทำการวิจัยอย่างละเอียดและระบุส่วนที่เป็นปัญหาในเว็บไซต์ของคุณ

2. การเลือกขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม

ขนาดตัวอย่างของกลุ่มทดสอบมีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B การทดสอบ A/B แต่ละรายการควรมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่เพื่อให้ได้ผลการทดสอบที่ถูกต้องและมีนัยสำคัญทางสถิติ หากขนาดตัวอย่างเล็กเกินไป ผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B ของคุณอาจไม่น่าเชื่อถือ

3. การตีความผลการทดสอบ

การวิเคราะห์ผลลัพธ์อย่างถูกต้องและตัดสินใจอย่างรอบรู้ถือเป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่สำคัญ การตีความที่ผิดมักส่งผลให้เกิดการตัดสินใจที่ไม่ถูกต้องซึ่งอาจขัดขวางการเติบโตของธุรกิจของคุณ ดังนั้น วิเคราะห์ผลการทดสอบอย่างรอบคอบและขจัดความลำเอียงจากปัจจัยภายนอกที่คุณไม่ได้พิจารณา

4. ดำเนินการเปลี่ยนแปลง

การเปลี่ยนแปลงโดยใช้การทดสอบ A/B เพียงอย่างเดียวนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป บ่อยครั้งกว่านั้น ปัจจัยต่างๆ เช่น ปัญหาแบนด์วิธและข้อจำกัดของทรัพยากรมักจะเข้ามาขวางทาง เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงมีผลสำเร็จ ให้สร้างแผนงานที่ชัดเจนสำหรับโปรแกรมการทดสอบ A/B ของคุณและเตรียมตัวล่วงหน้า

5. สอดคล้องกับการทดสอบ A/B

เพียงเพราะการทดสอบ A/B ของคุณล้มเหลวไม่ได้หมายความว่าคุณยอมแพ้ การทดสอบ A/B ต้องการการวิเคราะห์และการวางแผนอย่างต่อเนื่อง การพิจารณาว่าเหตุใดการทดสอบ A/B ของคุณจึงล้มเหลวจะช่วยให้คุณค้นพบส่วนที่เป็นปัญหาและได้รับมุมมองที่ดีขึ้นเกี่ยวกับผู้ชม

การพัฒนาวัฒนธรรมการทดสอบ A/B ที่ผสมผสานอย่างลงตัวกับกลยุทธ์การตลาดโดยรวมของคุณเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเติบโตและการปรับปรุงเว็บไซต์ของคุณในระยะยาว แม้ว่าความท้าทายเหล่านี้เป็นเรื่องปกติสำหรับโปรแกรมการทดสอบ A/B ใดๆ คุณสามารถค่อยๆ เอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้ด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B เป็นเรื่องเกี่ยวกับการวิจัย สถิติ และการวิเคราะห์ แต่ที่สำคัญกว่านั้น มันต้องการความสม่ำเสมอ

ต่อไปนี้คือเคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทั่วไปที่ควรทราบและจัดการโปรแกรมการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จและมีประสิทธิภาพ

1. มีแผนงานที่ชัดเจน

ก่อนที่จะใช้การทดสอบ A/B บนเว็บไซต์ของคุณ ให้กำหนดเป้าหมาย ความคาดหวัง ข้อมูลเชิงลึก โอกาส และแง่มุมที่สำคัญอื่นๆ ของเฟรมเวิร์กการทดสอบ A/B ของคุณ นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการกำหนดสมมติฐานตามข้อมูลที่เชื่อถือได้และข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

2. มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลของคุณ

เพียงเพราะ Amazon มีปุ่ม CTA สีส้มสว่างที่ใช้งานได้ดีสำหรับปุ่มเหล่านี้ ไม่ได้หมายความว่าคุณทำการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกันกับปุ่ม CTA ของคุณ หนึ่งในข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ที่พบบ่อยที่สุดคือการจำลองผลการทดสอบที่ประสบความสำเร็จของเว็บไซต์อื่นๆ บนหน้าเว็บของคุณ คุณควรตัดสินใจโดยคำนวณตามเป้าหมาย ผู้ชม และการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

3. เลือกองค์ประกอบที่เหมาะสม

การตัดสินใจว่าจะทดสอบอะไรบนเว็บไซต์ของคุณอาจเป็นเรื่องยุ่งยาก จากการวิจัยและการวิเคราะห์ คุณต้องเลือกองค์ประกอบที่ส่งผลต่อการเข้าชมและการแปลงอย่างมาก ตัวอย่างเช่น เริ่มต้นด้วยการดูหน้าเว็บที่ลงทะเบียนการเข้าชมสูงสุด และระบุองค์ประกอบหลักเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงการแปลง

4. ทำการทดสอบอย่างจำกัดในแต่ละครั้ง

การดำเนินการทดสอบหลายรายการพร้อมกันในหน้าเดียวกันไม่ใช่ความคิดที่ดี คุณอาจไม่สามารถระบุองค์ประกอบที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ของคุณในการทดสอบได้ เมื่อคุณเปลี่ยนตัวแปรเพียงตัวเดียวในแต่ละครั้ง คุณจะให้โอกาสตัวเองมากขึ้นในการทำความเข้าใจผลลัพธ์ในขณะที่หลีกเลี่ยงข้อมูลที่บิดเบี้ยว

5. กำหนดระยะเวลาที่เหมาะสม

ระยะเวลาใดดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B?

แม้ว่าจะไม่มีตัวเลขตายตัว แต่คุณสามารถกำหนดระยะเวลาของการทดสอบตามการเข้าชม เป้าหมาย และส่วนสำคัญอื่นๆ ของเว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถใช้เครื่องคำนวณระยะเวลาการทดสอบ A/B ได้ฟรีเพื่อทำความเข้าใจระยะเวลาในอุดมคติของการทดสอบของคุณให้ดียิ่งขึ้น การเรียกใช้การทดสอบ A/B ของคุณโดยใช้เวลาเพียงพอเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจถึงผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และแม่นยำ

สมมติว่าเว็บไซต์ของคุณมักจะเห็นการเข้าชมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์ การดำเนินการทดสอบของคุณในช่วงหลายสุดสัปดาห์สามารถช่วยอธิบายถึงการเพิ่มขึ้นนี้และหลีกเลี่ยงการตีความผลการทดสอบที่ผิด

6. วิเคราะห์ผลลัพธ์

ทันทีที่การทดสอบสิ้นสุดลง คุณควรตั้งใจศึกษาผลการทดสอบอย่างรอบคอบ นอกเหนือจากการระบุ "ผู้ชนะ" ผลลัพธ์เหล่านี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการทดสอบและแคมเปญในอนาคต

ด้วยความช่วยเหลือของแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้ คุณสามารถให้โปรแกรมการทดสอบ A/B ของคุณมีโอกาสที่ดีขึ้นในการให้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพสำหรับเว็บไซต์ของคุณ

เมตริกการทดสอบ A/B

ขณะที่คุณทดลองและทดสอบการเปลี่ยนแปลงต่างๆ บนเว็บไซต์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B ของคุณกำลังติดตามเมตริกที่สำคัญและให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับการทดสอบแต่ละครั้ง

ต่อไปนี้คือเป้าหมายทั่วไปที่ติดตามระหว่างการทดสอบ A/B ที่คุณควรให้ความสำคัญขณะติดตามการทดสอบต่างๆ บนเว็บไซต์ของคุณ

• จำนวนลีดที่สร้างขึ้น: การส่งแบบฟอร์ม การลงทะเบียนคำขอสาธิต การจองทดลองใช้ฟรี การดาวน์โหลด e-book ฯลฯ เป็นวิธีที่ธุรกิจต่างๆ สร้างลีด
• อัตราการคลิกผ่าน (CTR): การติดตามอัตราการคลิกผ่านของแต่ละรูปแบบจะแสดงให้เห็นว่าเวอร์ชันใดสร้างการคลิกสูงสุดและทำให้เกิดการเข้าชมมากที่สุด
• เวลาที่ใช้ในหน้าหนึ่งๆ: เมตริกนี้แสดงระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในหน้าต่างๆ คุณสามารถปรับแต่งเลย์เอาต์หรือเปลี่ยนแปลงเนื้อหาของหน้าเหล่านี้เพื่อปรับปรุงเวลาที่ใช้ในหน้าเหล่านั้น
• อัตราตีกลับ: อัตราตีกลับสูงแสดงว่าผู้เข้าชมออกจากเว็บไซต์โดยไม่ดำเนินการใดๆ ใช้เพื่อทดสอบหน้าเว็บเวอร์ชันต่างๆ ที่มีอัตราตีกลับสูง และพัฒนาแนวคิดที่ไม่เหมือนใครเพื่อดึงดูดผู้เยี่ยมชมของคุณ

ความคิดสุดท้าย

การทดสอบ A/B เป็นแนวคิดที่ทรงพลังที่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความพยายามทางการตลาดและขับเคลื่อนเมตริกทางธุรกิจที่สำคัญ แม้ว่าจะมีปัจจัยบางอย่างที่ต้องพิจารณาขณะเรียกใช้การทดสอบต่างๆ แต่แนวคิดหลักของการทดสอบ A/B คือการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยการปรับเมตริกการแปลงหลักให้เหมาะสม

ต้องการสร้างเว็บไซต์เวอร์ชันที่ดีที่สุดหรือไม่ เรียนรู้วิธีการประเมินการตอบสนองของผู้บริโภคต่อตัวแปรหลายตัวและติดตามการมีส่วนร่วมโดยใช้การทดสอบหลายตัวแปร