คู่มือการทดสอบ A/B ของอีคอมเมิร์ซขั้นสูงสุด: กลยุทธ์ ยุทธวิธี เครื่องมือ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และกรณีศึกษา

ทุกคนในพื้นที่ออนไลน์เคยได้ยินวลี "การทดสอบแยก A/B" แต่นักการตลาดและผู้ค้าปลีกจำนวนมากลังเลที่จะทำการทดสอบด้วยตนเอง

พวกเขาไม่แน่ใจเกี่ยวกับวิธีการประสานส่วนต่างๆ ทั้งหมดของกระบวนการทดสอบแยก จากการระดมความคิด การเลือกซอฟต์แวร์ ไปจนถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์

และแม้ว่าการทดสอบแยก A/B จะไม่ง่ายอย่างที่คนส่วนใหญ่คิด แต่ก็ห่างไกลจากความยาก การใช้เวลาสักครู่เพื่อนำกระบวนการทดสอบแยก A/B ที่มีโครงสร้างและผ่านการทดสอบมาใช้แล้วจะส่งผลดีอย่างมากต่อร้านค้าออนไลน์ของคุณ

ในคู่มือนี้ คุณจะได้รับสูตรง่ายๆ ในการทำการทดสอบแยก นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับข้อผิดพลาดทั่วไป ดูกรณีศึกษาในชีวิตจริง และรับคำแนะนำที่เป็นประโยชน์และเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับองค์ประกอบในที่ทำงานและนอกสถานที่ที่ต้องทดสอบ

สิ่งที่คุณจะพบในบทความนี้:

การทดสอบ A/B คืออะไร?
วิธีการทดสอบ A/B: ภาพรวม
1. การวิเคราะห์
2. ข้อแนะนำ
3. ต้นแบบและการออกแบบ
4. รหัสและการทดสอบ
5. ผลลัพธ์
วิธีคำนวณขนาดตัวอย่างการทดสอบ A/B Split-Test ของคุณ
คุณควรแยกทดสอบองค์ประกอบหน้าผลิตภัณฑ์ใด
ข้อผิดพลาดในการทดสอบการแยก A/B ของอีคอมเมิร์ซ 11 อันดับแรกที่ควรหลีกเลี่ยง
การทบทวนเครื่องมือทดสอบแยก A/B ที่ดีที่สุดสำหรับอีคอมเมิร์ซ
ตัวอย่างกรณีศึกษาการทดสอบ A/B ของอีคอมเมิร์ซ
1. บูดาเปสต์
2. สงวนไว้
3. 4F
บทสรุป

เริ่มกันเลย!

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B เกี่ยวข้องกับการเพิ่มปริมาณการเข้าชมเนื้อหาสองส่วนที่แตกต่างกัน เช่น โฆษณา อีเมล หน้าเว็บ และอื่นๆ เพื่อดูว่าส่วนใดทำงานได้ดีกว่า บ่อยครั้ง ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวระหว่างหัวข้อทดสอบคือองค์ประกอบเดียว เช่น พาดหัว, CTA (คำกระตุ้นการตัดสินใจ), รูปภาพ, สำเนา เป็นต้น หรือการทดสอบแยกอาจอยู่ระหว่างสองประเภทเนื้อหาที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เช่น Facebook โฆษณา อีเมลการตลาด หรือแม้แต่ช่องทางการขายทั้งหมด

ดังนั้นตัวแปร "A" และ "B" ในการทดสอบ A/B มักจะหมายถึงอะไร เมื่อใดก็ตามที่คุณทำการทดสอบ คุณต้องมี ชุดผลลัพธ์ "ระดับพื้นดิน" หรือ "การควบคุม" โดยทั่วไป “A” จะประกอบด้วยผลลัพธ์ปัจจุบันของคุณหรือการทำซ้ำครั้งแรกของตัวแปรการทดสอบของคุณ “B” คือรูปแบบที่คุณจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ของ “A” กับ

ตัวอย่างทั่วไปของการทดสอบ A/B (แหล่งที่มา)
สมมติว่าหน้าผลิตภัณฑ์มีผู้เข้าชมหลายร้อยคนต่อวัน คุณตัดสินใจเรียกใช้การทดสอบแยกโดยเพิ่มการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการจัดส่งในวันถัดไปถัดจากปุ่ม "หยิบใส่รถเข็น" ดังนั้น เมื่อใช้ซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B คุณจะสร้างหน้าที่เหมือนกันและแบ่งการเข้าชมระหว่างทั้งสองหน้าเท่าๆ กัน และวัดผลลัพธ์ หน้าปัจจุบันคือหัวข้อทดสอบ “A” ตัวแปรเป็นแบบทดสอบ "B"

อีกทางหนึ่ง คุณอาจเตรียมการสำหรับแคมเปญอีเมลส่งเสริมการขายที่คุณนำสมาชิกของคุณไปยังหน้า Landing Page เพื่อป้อนของแจกฟรี คุณได้สร้างหน้า Landing Page สองหน้า - "A" และ "B" - แต่คุณต้องการดูว่าหน้าใดดึงดูดผู้เข้าแข่งขันมากกว่า อีกครั้งโดยใช้ซอฟต์แวร์ทดสอบแยก คุณจะเพิ่มปริมาณการรับส่งข้อมูลอีเมลครึ่งหนึ่งไปยังหน้า "A" และอีกครึ่งหนึ่งไปที่หน้า "B" แม้ว่าคุณจะยังไม่มีผลลัพธ์ใดๆ แต่ "A" คือหน้าควบคุม และ "B" คือผู้ท้าชิง

“การทดสอบหลายตัวแปร” ทำงานบนหลักการเดียวกัน แต่เกี่ยวข้องกับการทดสอบตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลงหลายรายการ จุดมุ่งหมายคือการพิจารณาว่าชุดค่าผสมของตัวแปรใดทำงานได้ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น ในการทดสอบแยก A/B คุณอาจทดสอบปุ่ม CTA สีเขียวกับปุ่มสีแดง ในการทดสอบหลายตัวแปร คุณอาจเปลี่ยนสีและข้อความ CTA พร้อมกันได้ ในการทดสอบโดยมีการเปลี่ยนแปลงในหน้า 2 รายการ จะสร้างตัวแปรสี่รูปแบบ:

1. สีหนึ่งและข้อความหนึ่ง
2. สีหนึ่งและข้อความที่สอง
3. สีที่สองและข้อความหนึ่ง
4. และสีที่สองและข้อความที่สอง

ประโยชน์ของการทดสอบหลายตัวแปรคือไม่จำเป็นต้องรันการทดสอบแยกจำนวนมากทีละรายการ ข้อเสียคือต้องใช้การจราจรเป็นจำนวนมาก

วิธีการทดสอบ A/B: ภาพรวม

มาดูสูตรพื้นฐานสำหรับการทดสอบ A/B split-test กัน อย่ากังวลมากเกินไปเกี่ยวกับด้านเทคนิคของการทดสอบ A/B ในขั้นตอนนี้ มีเครื่องมือมากมายที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและทำให้ทุกอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติตั้งแต่การสร้างหน้าไปจนถึงการตีความผลลัพธ์ และเราจะสรุปแอปและโซลูชันที่ดีที่สุดในเวลาอันสั้น

การทดสอบแยก A/B มักจะอยู่ในสถานที่หรือนอกสถานที่ การทดสอบในสถานที่ครอบคลุมถึงสิ่งต่างๆ เช่น หน้าผลิตภัณฑ์ หน้า Landing Page แบบฟอร์มการชำระเงิน และอื่นๆ การทดสอบในสถานที่อาจดำเนินการบนหน้าของแอพด้วย ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณมีแอพซื้อของบนมือถือหรือโปรแกรมความภักดี โดยทั่วไป "การทดสอบในไซต์" มีไว้สำหรับหน้าใดๆ ในไซต์ของคุณที่มีเป้าหมายเดียวและ CTA หลักที่เกี่ยวข้อง

การทดสอบนอกสถานที่มีไว้สำหรับโฆษณาหลายรูปแบบ (โดยเฉพาะโฆษณาแบบชำระเงิน) อีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย การแจ้งเตือนแบบพุช และอื่นๆ

จำเป็นต้อง ทำการทดสอบพร้อมกันกับกลุ่มตัวอย่างการรับส่งข้อมูลเดียวกัน ปริมาณการใช้ข้อมูลและระยะเวลาเป็นตัวแปรที่ใหญ่ที่สุด 2 ตัวที่อาจบิดเบือนผลลัพธ์ได้ มันไม่มีประโยชน์อย่างแน่นอน ตัวอย่างเช่น ในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของสองตัวแปร ถ้าตัวหนึ่งได้รับการทดสอบในวันฮาโลวีนและอีกอันในวันแม่

ใช้กระบวนการต่อไปนี้เพื่อจัดโครงสร้างการทดสอบ A/B ของคุณเอง:

1. การวิเคราะห์

ในขั้นตอนนี้ คุณกำหนดเป้าหมายและจัดลำดับความสำคัญว่าองค์ประกอบของหน้าใดที่จะแยกทดสอบ

เป้าหมายจะเน้นที่การเพิ่มเมตริก Conversion หลักของคุณ และ "Conversion" อาจเป็นการคลิก การสมัคร หรือการขาย คุณอาจเลือกใช้เมตริกความสำเร็จที่ "กว้างกว่า" เช่น การมีส่วนร่วมหรือการเข้าถึง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทดสอบโฆษณา ไม่ว่าในกรณีใด คุณ ต้องมีเมตริกที่ชัดเจนในการวัดความสำเร็จหรือความล้มเหลวของตัวแปรต่างๆ

เมื่อคุณกำหนดเป้าหมายแล้ว คุณสามารถค้นคว้าและจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบที่จะดำเนินการได้ คุณควร ศึกษาเทมเพลตของเพจเหล่านั้น (หน้าผลิตภัณฑ์ หน้าหมวดหมู่ แบบฟอร์มการชำระเงิน ฯลฯ) ที่ สำคัญที่สุดสำหรับเป้าหมายของคุณ แล้วพิจารณาว่า เทมเพลต ใดมีศักยภาพสูงสุดสำหรับการปรับปรุง ดูหน้าเว็บที่มีอัตราตีกลับสูง อัตรา Conversion ต่ำผิดปกติ การมีส่วนร่วมต่ำ อัตราการหยุดกลางคันสูง และอื่นๆ

เมื่อคุณระบุหน้าที่ทั้งสำคัญและมีศักยภาพแล้ว คุณควร จัดอันดับตามความสะดวกในการทดสอบ จะดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้กลยุทธ์ใหม่ เพื่อ หาผลที่ห้อยต่ำที่สุด ไปสู่การทดสอบที่ซับซ้อนมากขึ้นเมื่อคุณได้รับข้อมูลมากขึ้น วิธีการนี้จะให้ผลตอบแทนสูงสุดในช่วงเวลาที่สั้นที่สุด

องค์ประกอบการทดสอบที่คุณเลือกอาจเป็นคำกระตุ้นการตัดสินใจ หัวเรื่องในข้อความโฆษณา รูปภาพบนหน้า Landing Page หัวเรื่องในอีเมล หรือโพสต์โซเชียลมีเดียที่โฆษณาส่วนลด สิ่งสำคัญที่ต้อง จำไว้คือ ผู้เข้าร่วมการทดสอบมักจะประกอบด้วยองค์ประกอบเดียว โดยที่ทุกอย่างยังคงเหมือนเดิม ข้อยกเว้นของกฎนี้คือเมื่อคุณทดสอบรูปแบบที่แยกจากกันสองรูปแบบ เช่น หน้า Landing Page หรือช่องทางการขายที่ประกอบด้วยอีเมลและหน้าที่ไม่ซ้ำกัน

2. ข้อแนะนำ

หลังจากที่คุณได้ระบุแล้วว่าต้องการทดสอบใด คุณต้องระดมความคิดเกี่ยวกับรูปแบบต่างๆ และตั้งสมมติฐาน

ถามคำถามว่า “การเปลี่ยนแปลงใดที่อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับหน้าต่างๆ และเพราะเหตุใด”

สมมติฐานคือการประเมินว่าเหตุใดเพจหรือองค์ประกอบจึงทำงานได้ไม่ดีเท่าที่ควร และคุณจะปรับปรุงได้อย่างไร เมื่อคุณเรียกใช้การทดสอบ A/B คุณกำลังทดสอบสมมติฐานเป็นหลัก

ตัวอย่างเช่น คุณอาจสรุปได้ว่า CTA ของหน้าผลิตภัณฑ์ปัจจุบันของคุณไม่โดดเด่นเพียงพอและผู้เยี่ยมชมมีปัญหาในการค้นหา วิธีแก้ปัญหานี้คือการใช้สีที่สว่างกว่าสำหรับปุ่ม CTA

วิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดสมมติฐานคือการใช้เทมเพลตอย่างง่ายต่อไปนี้: ถ้า… แล้ว… เพราะ….

ลองดูตัวอย่าง:

หากข้อมูลเกี่ยวกับหุ้นที่ต่ำจะถูกเพิ่มไปยังหน้าสินค้าถัดจาก CTA แล้วอัตราการเพิ่มไว้ในรถเข็น (และอัตราการแปลง) จะเพิ่มขึ้นเพราะองค์ประกอบเร่งด่วนอาคารผู้เข้าชมพร้อมที่จะดำเนินการ

3. ต้นแบบและการออกแบบ

หลังจากตั้งสมมติฐานแล้ว ผู้คนจำนวนมากก็เริ่มทำแบบทดสอบ แต่สิ่งสำคัญคือ ต้องระดมสมองและตรวจสอบตัวเลือกการออกแบบต่างๆ อย่างเหมาะสม เพื่อให้มั่นใจว่าทั้งทีมพร้อมเพรียงกันและนำแนวคิดทั้งหมดมาพิจารณา

คุณควรเริ่มต้นด้วยการสร้างโครงร่างแบบหลวมๆ ของการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ ระดมความคิดให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ หลังจากตรวจสอบสิ่งที่มีแนวโน้มดีที่สุดแล้ว คุณสามารถสร้างต้นแบบที่สมบูรณ์เพื่อวัตถุประสงค์ในการใช้งานได้

4. รหัสและการทดสอบ

เริ่มต้นด้วยการคำนวณขนาดตัวอย่างของคุณ “ขนาดตัวอย่าง” ของคุณคือ ปริมาณการเข้าชมที่ คุณต้องสรุปโดยสรุปว่าความแตกต่างในผลลัพธ์ไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ เราจะกล่าวถึงหัวข้อนี้ในเชิงลึกในหัวข้อถัดไป หากคุณไม่ได้เพิ่มปริมาณการเข้าชมไปยังหน้าใดหน้าหนึ่งโดยเฉพาะ หรือเว็บไซต์ของคุณอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา คุณสามารถซื้อการเข้าชมได้ตลอดเวลา มีบริการมากมายเพื่อการนี้

จากนั้น เมื่อ วางรากฐานแล้ว คุณสามารถเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมและเริ่มการทดสอบได้ เครื่องมือต่างๆ ตอบสนองความต้องการการทดสอบที่แตกต่างกัน สำหรับองค์ประกอบของหน้าแต่ละหน้า โปรแกรมแก้ไขเว็บอย่างง่ายก็เป็นสิ่งที่จำเป็น สำหรับการทดสอบแยกที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเปรียบเทียบกระบวนการขายต่างๆ อาจจำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อน ซอฟต์แวร์เฉพาะยังมีให้สำหรับการตลาดผ่านอีเมลและแคมเปญโฆษณา

หากคุณมีทีมพัฒนาเฉพาะสำหรับการติดตั้งโค้ดในสถานที่ การออกแบบที่คุณสร้างขึ้นในขั้นตอนก่อนหน้านี้จะพิสูจน์คุณค่าได้ที่นี่

5. ผลลัพธ์

เมื่อการทดสอบดำเนินไปตามหลักสูตรแล้ว คุณสามารถประเมินผลลัพธ์และกำหนดการทดสอบแยกใหม่ได้ การประเมินผลมีสองวัตถุประสงค์: เพื่อกำหนดผู้ชนะและสร้างแนวคิดใหม่สำหรับการทดสอบในอนาคต บางครั้งผลลัพธ์ก็ไม่สามารถสรุปได้ ทำให้คุณแก้ไขหรือละทิ้งสมมติฐานเดิมของคุณ ในกรณีอื่นๆ ผลลัพธ์จะมีความสำคัญมากจนทำให้เกิดการทดสอบที่คล้ายคลึงกันบนหน้าเว็บอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง หรือ ลองใช้การเปลี่ยนแปลงเดิมขั้นสูงกว่าเดิม

การทดสอบแบบแยกส่วนควรดำเนินการอย่างดีที่สุดโดยเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ระยะยาว คุณควรตั้งเป้าที่จะทำการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ หลายๆ อย่างในช่วงหลายสัปดาห์และหลายเดือน การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดนี้จะเพิ่มขึ้นอย่างมากและสม่ำเสมอในการปรับปรุงอัตราการแปลงโดยรวมของคุณ

วิธีคำนวณขนาดตัวอย่างการทดสอบ A/B Split-Test ของคุณ

การคำนวณขนาดตัวอย่างขั้นต่ำของคุณนั้นค่อนข้างง่ายเมื่อคุณเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน

ต่อไปนี้คือคำศัพท์สองสามคำที่คุณจำเป็นต้องรู้:

• การแปลงพื้นฐาน – อัตราการแปลงสำหรับหน้าปัจจุบันของคุณ
• เอฟเฟกต์ที่ตรวจจับได้ขั้นต่ำ – เอฟเฟกต์ที่ตรวจพบขั้นต่ำคือการเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ขั้นต่ำจากอัตราการแปลงพื้นฐานที่คุณรู้สึกตื่นเต้น: อาจเป็น 2%, 3%, 5% หรือ 10% ในการทดสอบ A/B ไม่ควรเกิน 10% แน่นอนว่าการยกระดับที่ เล็กกว่านั้นทำได้ง่ายกว่า แต่จะพิสูจน์ได้ยากกว่าเพราะคุณต้องการผู้ใช้มากขึ้น ในทางกลับกัน การยกระดับที่ใหญ่กว่านั้นพิสูจน์ได้ง่ายกว่าด้วยผู้ใช้ที่น้อยลง แต่มักจะเป็นเรื่องยากที่จะคิดแนวคิดการทดสอบที่จะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งเช่นนี้
• นัยสำคัญทางสถิติ – นัยสำคัญ ทางสถิติคือระดับที่ คุณ "แน่ใจ" เกี่ยวกับผลลัพธ์ของคุณ ในการตั้งค่าอีคอมเมิร์ซ คุณควรตั้งเป้าหมายให้มีนัยสำคัญทางสถิติ 80% ถึง 95%
• ระดับความสำคัญ – ระดับ นัยสำคัญคือ ค่าผกผันของนัยสำคัญทางสถิติ ตัวอย่างเช่น ระดับนัยสำคัญ 5% หมายความว่ามีโอกาส 5% ที่ผลลัพธ์จะเกิดจากโอกาสสุ่ม ระดับนัยสำคัญ 5% ถึง 20% เป็นเรื่องปกติ
• พลังทางสถิติ – มักถูกกีดกันโดยผู้ทดสอบแยก A/B “กำลังทางสถิติ” คือเปอร์เซ็นต์ที่อธิบายความน่าจะเป็นที่การทดสอบจะพบผลกระทบขั้นต่ำที่ตรวจพบได้ สมมติว่ามีอยู่ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณตั้งค่าผลกระทบที่ตรวจจับได้ต่ำสุดเป็น 5% และกำลังทางสถิติเป็น 80% และเมื่อสิ้นสุดการทดสอบ เวอร์ชันทางเลือกของคุณจะไม่ชนะ คุณมีความมั่นใจ 80% ว่าเวอร์ชันที่เสียไปนั้นไม่ได้ดีกว่า 5% ขึ้นไป

ใช้เครื่องคิดเลขนี้จาก Evan Miller เพื่อ คำนวณตัวอย่างขั้นต่ำของคุณ และอ่านโพสต์นี้เกี่ยวกับนัยสำคัญทางสถิติหากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม

คุณควรแยกทดสอบองค์ประกอบหน้าผลิตภัณฑ์ใด

หน้าผลิตภัณฑ์เหมาะสมกับเกณฑ์การคัดเลือกผู้ทดสอบอย่างสมบูรณ์ เป็นหน้าที่สำคัญและมีการเข้าชมสูงสุดในไซต์อีคอมเมิร์ซ พวกเขายังง่ายต่อการแยกการทดสอบ

ต่อไปนี้คือองค์ประกอบของหน้าผลิตภัณฑ์บางส่วนที่อาจส่งผลต่อ Conversion มากที่สุด:

• ชื่อเรื่อง – ชื่อเรื่องเป็นสิ่งแรกที่ลูกค้าเห็นเมื่อเข้าสู่หน้าผลิตภัณฑ์ ระบุรายการและแยกความแตกต่างจากผลิตภัณฑ์อื่นๆ คุณสามารถทดลองโดยรวม (หรือยกเว้น) ชื่อแบรนด์ คุณลักษณะหลัก และ USP และสุ่มตัวอย่างเวอร์ชันต่างๆ ของชื่อผลิตภัณฑ์ทั่วไป
• รูปภาพ – รูปภาพผลิตภัณฑ์สามารถส่งผลต่อการแปลงได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง รูปภาพผลิตภัณฑ์เรือธง ซึ่งเป็นภาพที่ลูกค้าเห็นก่อนเลื่อนดูรูปภาพถัดไป มีน้ำหนักมาก เรียกใช้รูปภาพนี้ในรูปแบบต่างๆ เพื่อดูว่าลูกค้ารายใดสนใจมากที่สุด
• คำอธิบาย – คำอธิบายที่โน้มน้าวใจลูกค้าให้คลิก CTA หลัก การทดลองกับคำอธิบายโดยการเพิ่มองค์ประกอบที่โน้มน้าวใจให้กับสำเนาของคุณสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ พิจารณาการอ้างถึงรางวัล การกล่าวถึงในสื่อ การรับรองผู้มีชื่อเสียง บทวิจารณ์ที่โดดเด่น และอื่นๆ
• ราคา – ผู้เยี่ยมชมเพจแทบทุกคนจะดูราคา สามารถทดสอบการเปลี่ยนแปลงได้มากมาย ซึ่งรวมถึงสี ขนาด สถานที่ และข้อมูลใดๆ ที่รวมอยู่ถัดจากราคาทันที เช่น ราคาที่ทะลุผ่านเดิมก่อนส่วนลดหรือกำหนดเวลาสำหรับราคาโปรโมชัน
• ตัวเลือกคุณสมบัติ – บ่อยครั้ง ผู้เข้าชมจะต้องเลือกคุณสมบัติของรายการ เช่น สีและขนาดก่อนซื้อ หากตัวเลือกเหล่านี้ไม่ชัดเจนหรือใช้งานยาก ก็สามารถสร้างความขัดแย้งให้กับผู้ซื้อได้มาก ระดับสต็อกที่คลุมเครืออาจนำไปสู่ความไม่แน่นอนได้
• ข้อมูลการจัดส่ง – เวลาและต้นทุนในการ จัดส่งเป็นอีกปัจจัยสำคัญในกระบวนการตัดสินใจ คุณสามารถขจัดข้อสงสัยได้ด้วยการแสดงข้อมูลการจัดส่งอย่างถูกวิธี และแม้กระทั่งเพิ่มความเต็มใจที่จะซื้อด้วยการแสดงการจัดส่งฟรี ในวันเดียวกัน หรือวันถัดไปอย่างเด่นชัด
• CTA – นี่เป็นเรื่องใหญ่ คุณลักษณะสามประการที่สำคัญที่สุดสำหรับ CTA ได้แก่ รูปร่าง ขนาด และสี CTA ควรโดดเด่นจากองค์ประกอบอื่นๆ ในหน้าเว็บและคลิกได้ง่าย โดยเฉพาะบนมือถือ
• ระดับดาว – ผู้ซื้อออนไลน์ชอบรีวิว ลองทดสอบรูปแบบการให้ดาวที่แสดงอยู่ใต้พาดหัวข่าวของคุณ และทำให้ลูกค้าสามารถไปยังส่วนต่างๆ ในหน้าผลิตภัณฑ์สำหรับรีวิวได้อย่างง่ายดาย
• คุณสมบัติการสร้าง ความเร่งด่วน – องค์ประกอบในการสร้างความเร่งด่วน – เช่น นาฬิกานับถอยหลัง การส่งมอบแบบจำกัดเวลา ราคาส่วนลดพิเศษ และอื่นๆ – สามารถเพิ่มการแปลงของหน้าได้อย่างมาก เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างความเร่งด่วนในหน้าผลิตภัณฑ์

หากคุณต้องการดูตัวอย่างหน้าผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด พร้อมด้วยแนวคิดเกี่ยวกับวิธีเพิ่ม Conversion ให้ดูที่โพสต์ของเราในหัวข้อนี้

หากคุณกำลังมองหาแรงบันดาลใจในการทดสอบอื่นๆ เราได้เขียนรายการตรวจสอบการเพิ่มประสิทธิภาพอีคอมเมิร์ซที่ครอบคลุมที่สุดที่มีอยู่บนเว็บ (หรือที่ใดก็ตามสำหรับเรื่องนั้น) ดาวน์โหลดฟรีทันที!

ต้องการข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเช่นนี้หรือไม่

รับเคล็ดลับ กลยุทธ์ และความรู้ด้านอีคอมเมิร์ซรายสัปดาห์ ส่งตรงถึงกล่องจดหมายของคุณ

เมื่อวันที่ฉันได้อ่านนโยบายความเป็นส่วนตัวและฉันยอมรับข้อตกลงและเงื่อนไขจดหมายข่าว

โปรดเลือกช่องทำเครื่องหมายนี้เพื่อดำเนินการต่อ

วู้ฮู! คุณเพิ่งสมัคร ตรวจสอบกล่องจดหมายของคุณเพื่อยืนยันการสมัคร

ข้อผิดพลาดในการทดสอบการแยก A/B ของอีคอมเมิร์ซ 11 อันดับแรกที่ควรหลีกเลี่ยง”

เมื่อทำไม่ถูกต้อง การทดสอบแยกส่วนอาจทำให้เสียเวลาและเงินจำนวนมาก

หลีกเลี่ยงการทำผิดพลาดต่อไปนี้:

1. หน้าทดสอบแยกส่วนที่ไม่ส่งผลต่อการแปลง – ไม่มีประโยชน์ใด ๆ ในหน้าทดสอบแยกที่ไม่ส่งผลต่อการแปลงในลักษณะที่สำคัญ ด้วยเวลาและทรัพยากรที่จำกัด การวิจัยและจัดลำดับความสำคัญของผู้สมัครที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบจึงเป็นสิ่งสำคัญ
2. แยกการทดสอบหลายองค์ประกอบในการทดสอบเดียว – หากคุณเรียกใช้การทดสอบที่มีองค์ประกอบหลายรายการ คุณจะไม่มีทางรู้ได้ว่ารูปแบบใดมีส่วนรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ที่เป็นบวก สิ่งนี้ส่งผลเสียต่อความสามารถในการกำหนดสมมติฐานในอนาคต และยังมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่น้อยกว่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับหน้าเว็บที่คุณทำการทดสอบ
3. การใช้ขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก – หากคุณไม่ปฏิบัติตามวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดี – การคำนวณขนาดตัวอย่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่าง 80% ถึง 95% – ผลลัพธ์ของคุณจะสรุปไม่ได้ ในระยะยาว การทำเช่นนี้จะมีโอกาสมากกว่าไม่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยต่อเป้าหมายของคุณ
4. “การยืม” แนวคิดการทดสอบทั้งหมดของคุณ – การวิจัยของคู่แข่งและการใช้กรณีศึกษาเพื่อแจ้งสมมติฐานของคุณเป็นแนวปฏิบัติที่ดี ถือเป็นความผิดพลาดเมื่อคุณสร้างแนวคิดการทดสอบจากแนวคิดเหล่านั้นเท่านั้น ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดหลายๆ อย่างของคุณน่าจะมาจากการทดสอบที่คู่แข่งของคุณไม่ได้ทำ
5. การทดสอบแยกเป็นระยะ - ตามคำโบราณที่ว่า: การทดสอบแบบแยกส่วนมีไว้เพื่อชีวิต ไม่ใช่แค่สำหรับคริสต์มาสเท่านั้น เพื่อให้ได้ Conversion ที่มากขึ้น และสำหรับกลยุทธ์ที่สามารถปรับให้เข้ากับพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป การทดสอบควรดำเนินการในลักษณะที่ยั่งยืนในระยะยาว
6. ขาดการแบ่งแยกระหว่างกระบวนการออกแบบและการพัฒนา – ควรมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างงานต่างๆ เมื่อพูดถึงการระดมความคิด (การออกแบบ) และการใช้งาน (การพัฒนาและการเข้ารหัส) บ่อยครั้ง ผู้ค้าปลีกจะสับสนกับบทบาทเหล่านี้ ส่งผลให้เกิดการระดมความคิดที่ไม่มีประสิทธิภาพหรือการดำเนินการที่ต่ำต้อย แม้ว่าคนๆ หนึ่งจะมีหน้าที่รับผิดชอบทั้งสองงาน แต่สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าพวกเขามีชุดทักษะที่เหมาะสม
7. ตั้งสมมติฐานตามลางสังหรณ์และสมมติฐาน – ทีมทดสอบแยกทุกทีมจะมีชุดสมมติฐานเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้ "แนวคิดการทดสอบที่ดี" แต่สิ่งสำคัญคือต้องเปิดใจให้กว้างที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และสร้างสมมติฐานที่อาจดูเหมือนขัดกับสัญชาตญาณ จุดประสงค์ทั้งหมดของการทดสอบแบบแยกส่วนคือเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงดั้งเดิมในเชิงบวก กระบวนการควรท้าทายสมมติฐานพื้นฐานให้มากที่สุดและกระตุ้นให้นักออกแบบคิดนอกกรอบ
8. ความล้มเหลวในการสร้างสมมติฐานที่เหมาะสม – สิ่งสำคัญคือต้องทราบเหตุผลเบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวก หากคุณสร้างความคิดโดยไม่คิดล่วงหน้า คุณกำลังทำให้ตัวเองเสียเปรียบ การเข้าใจพื้นฐานของผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จช่วยให้คุณกำหนดความเข้าใจที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของฐานลูกค้าของคุณเมื่อเวลาผ่านไป และสร้างสมมติฐานที่มั่นคงในอนาคต
9. การวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ไม่เพียงพอ – ดังนั้น CTA “B” จะแปลงที่ 10% ในขณะที่ CTA “A” จะแปลงที่ 5% เท่านั้น นั่นคือจุดสิ้นสุดของเรื่องใช่ไหม? เลขที่! ข้อมูลการทดสอบมีข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับลูกค้า รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มที่มี Conversion สูง เวลาในการแปลงสูงสุด อุปสรรคในหน้า และอื่นๆ ใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์เช่น Google Analytics เพื่อเจาะลึกลงไปในผลการทดสอบ
10. มองข้ามกำไรเล็กน้อย – ผู้ค้าปลีกมักคาดหวังผลลัพธ์มหาศาล และมักจะลดการเปลี่ยนแปลง 2% หรือ 3% ว่าไม่มีนัยสำคัญ ในแง่หนึ่งสิ่งนี้สามารถเข้าใจได้ ความเหนือกว่าของกรณีศึกษาที่ประสบความสำเร็จเป็นพิเศษบนเว็บทำให้เราพยายามสะท้อนผลลัพธ์แบบเดียวกัน แต่นี่เป็นความผิดพลาด การเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเมื่อมีนัยสำคัญทางสถิติที่แข็งแกร่ง ก็มีผลใช้ได้พอๆ กับผลลัพธ์ที่ใหญ่ขึ้น การทดสอบที่มีกำลังทางสถิติสูงสามารถตรวจพบผลกระทบเล็กน้อยและมีผลเท่ากันทั้งหมด
11. “การมองดู” ผลลัพธ์ – การหยุดการทดสอบแยกก่อนเวลาอันควร (ก่อนที่คุณจะบรรลุจำนวนผู้ใช้ที่ทดสอบตามที่ต้องการ) ไม่ใช่เรื่องใหญ่ บ่อยครั้ง ผู้ทดสอบจะสรุปประสิทธิภาพของตัวแปรหนึ่งมากกว่าตัวแปรอื่น โดยพิจารณาจากผลลัพธ์ระหว่างการทดสอบ เมื่อคุณทำเช่นนี้ คุณจะเพิกเฉยต่อความแปรปรวนที่อาจเกิดขึ้นได้ในระหว่างการทดสอบ และเป็นเรื่องปกติที่รูปแบบต่างๆ จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่ากันโดยพลการในบางช่วงเวลา
    

    การทบทวนเครื่องมือทดสอบแยก A/B ที่ดีที่สุดสำหรับอีคอมเมิร์ซ

    การทดสอบแยก A/B ควรครอบคลุมทุกแง่มุมของกิจกรรมการตลาดและการขายของคุณ ไม่ควรจำกัดเฉพาะเว็บไซต์ของคุณ แอปเฉพาะส่วนใหญ่ เช่น แอปสำหรับการตลาดผ่านอีเมล โฆษณาบน Facebook โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ จะมาพร้อมกับเครื่องมือทดสอบแยก A/B ของตัวเอง

รายการนี้สรุปเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการเรียกใช้การทดสอบแยก บนไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ นอกจากนี้ ไม่มีเครื่องมือที่ "ดีที่สุด" อย่างครบถ้วนเมื่อพูดถึงการทดสอบแยก A/B โซลูชันต่างๆ ได้รับการออกแบบมาสำหรับร้านค้าออนไลน์ประเภทต่างๆ และซอฟต์แวร์ทางเลือกที่ดีที่สุดจะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาด อุตสาหกรรม วิธีการทางการตลาดที่ต้องการ และอื่นๆ

ต่อไปนี้คือข้อมูลสรุปเกี่ยวกับเครื่องมือทดสอบการแยก A/B ของอีคอมเมิร์ซห้าอันดับแรกของเรา:

1. VWO – VWO เป็นหนึ่งในเครื่องมืออีคอมเมิร์ซที่ได้รับความนิยมมากที่สุดบนเว็บสำหรับ การวิเคราะห์ พัฒนาแนวคิดใหม่ และดำเนินการทดสอบ ในฐานะที่เป็นแพลตฟอร์ม มีคุณสมบัติทั้งหมดที่จำเป็นในการเรียกใช้แคมเปญการเพิ่มประสิทธิภาพและมีความหลากหลายมาก โดยมีตัวเลือกมากมายสำหรับบริษัทระดับองค์กรและธุรกิจขนาดเล็ก (และทุกสิ่งในระหว่างนั้น) VWO รวม eBay ไว้ในรายชื่อลูกค้า
2. เพิ่มประสิทธิภาพ – อีกหนึ่งชื่อใหญ่ในพื้นที่อีคอมเมิร์ซระหว่างประเทศ Optimizely เป็นที่ ชื่นชอบในหมู่ผู้ค้าปลีกออนไลน์ "ชื่อใหญ่" ซอฟต์แวร์นี้มีแพ็คเกจคุณสมบัติอันทรงพลังสำหรับการทดสอบ A/B ซึ่งช่วยให้สามารถแบ่งกลุ่มตัวอย่าง คาดการณ์ กำหนดเป้าหมาย และวิเคราะห์ได้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานบนมือถือและเดสก์ท็อป
3. Google Optimize – หนึ่งในจุดขายที่สำคัญของ Google Optimize คือการผสานรวมกับ Google Analytics อย่างราบรื่น แม้ว่า "จุดขาย" อาจเป็นคำที่ไม่ถูกต้องเนื่องจากเป็นบริการฟรี Optimize เป็นแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B เต็มรูปแบบและมีโปรแกรมแก้ไขภาพของตัวเอง พบว่ามีการติดตามจำนวนมากโดยส่วนใหญ่ในหมู่บริษัทขนาดเล็ก ซึ่งเป็นที่เข้าใจได้เนื่องจากขาดคุณสมบัติระดับองค์กรจำนวนมากของคู่แข่ง มีเวอร์ชันที่ต้องชำระเงินคือ Optimize 360 ​​ซึ่งผู้ใช้สามารถอัปเกรดเป็นภายหลังได้
4. AB Tasty – AB Tasty ได้รับการออกแบบมาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่และมาพร้อมกับชุดเครื่องมือทดสอบเต็มรูปแบบ รวมถึงแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่มีคุณลักษณะหลากหลาย โปรแกรมแก้ไขภาพ และฟังก์ชันการใช้งานอัตโนมัติสำหรับการทดสอบที่กำลังดำเนินการอยู่
5. Swiftswap – เราไม่สามารถรวบรวมรายชื่อเครื่องมือทดสอบชั้นนำได้หากไม่มีซอฟต์แวร์ของ Growcode นั่นคือ Swiftswap สิ่งที่ทำให้ Swiftswap ไม่เหมือนใครคือการใช้ AI เพื่อแจ้งและปรับปรุงกระบวนการทดสอบ รวมเข้ากับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซทั้งหมด นอกจากนี้ยังได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงการเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็วและสม่ำเสมอแก่ร้านค้าอีคอมเมิร์ซ และพร้อมใช้งานโดยเป็นส่วนหนึ่งของแพ็คเกจการเพิ่มประสิทธิภาพจากภายนอกของ Growcode

ตัวอย่างกรณีศึกษาการทดสอบ A/B ของอีคอมเมิร์ซ

ในทางปฏิบัติแล้วการทดสอบแยก A/B มีลักษณะอย่างไร

ต่อไปนี้คือตัวอย่างสามตัวอย่างจากไฟล์เคสของ Growcode:

1. บูดาเปสต์

Budapester เป็นผู้ค้าปลีกออนไลน์รายใหญ่ที่จำหน่ายกระเป๋า รองเท้า และเครื่องประดับของนักออกแบบ บริษัทต้องการใช้แผนการทดสอบระยะยาวที่คุ้มค่า การวิเคราะห์พบว่าหน้าผลิตภัณฑ์และตะกร้าสินค้ามีศักยภาพสูงสุดในการปรับปรุง

อ่านกรณีศึกษาฉบับเต็มได้ที่นี่

ผลลัพธ์: อัตราการแปลงเพิ่มขึ้น 12.5%

สมมติฐานต่อไปนี้ถูกกำหนดและทดสอบ:

สมมติฐานที่หนึ่ง: การสื่อสาร USP ที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในทุกหน้าจะช่วยเพิ่ม Conversion

ก่อนหน้านี้: USP ซึ่งรวมค่าจัดส่งฟรีและความพร้อมของผลิตภัณฑ์ทันที ไม่แสดงบนหน้าผลิตภัณฑ์

หลัง: USP ถูกรวมไว้ด้านล่างคำอธิบายผลิตภัณฑ์และในส่วนหัว

สมมติฐานที่สอง: ส่วนหัวใช้พื้นที่มากเกินไปและทำให้ผู้เข้าชมเสียสมาธิด้วยลิงก์และข้อมูลที่ไม่จำเป็น
ก่อนหน้านี้: ส่วนหัวไม่ชัดเจน มีปุ่มเล็กๆ จำนวนมาก ข้อความที่อ่านยาก และลิงก์ที่ไม่จำเป็น

หลัง: ส่วนหัวถูกทำให้ง่ายขึ้นและปุ่มหลักชัดเจนขึ้น

สมมติฐานที่สาม: ตะกร้าสินค้าที่มีความคล่องตัวจะลดการละทิ้งรถเข็น
ก่อน: ในหน้ายืนยันการซื้อ ข้อมูลเกี่ยวกับการจัดส่งฟรีจะไม่แสดงและไม่มีการเน้นราคาส่วนลด

หลัง: การจัดส่งฟรี ความพร้อมใช้งาน และส่วนลดทั้งหมดรวมอยู่ในสีสดใสเพื่อให้มองเห็นได้ชัดเจน

2. สงวนไว้

Reserved เป็นร้านค้าปลีกแฟชั่นที่ใหญ่ที่สุดในภูมิภาค CEE ร้านค้าออนไลน์เปิดตัวในปี 2556

ผลลัพธ์: อัตราการแปลงเพิ่มขึ้น 4.6%

อ่านกรณีศึกษาฉบับเต็มได้ที่นี่

สมมติฐานต่อไปนี้ถูกกำหนดและทดสอบ:

สมมติฐานที่หนึ่ง: การเพิ่ม USP ในหน้าหลัก เช่น หน้าแรก หน้าผลิตภัณฑ์ และหน้าหมวดหมู่ จะช่วยโน้มน้าวผู้เยี่ยมชมถึงประโยชน์ที่ไม่ซ้ำใครของการซื้อของด้วย Reserved

ก่อนหน้านี้: ไม่มีการแสดง USP ที่ชัดเจนในโฮมเพจ

หลัง: USP ถูกแสดงบนหน้าแรกใต้ส่วนหัว

สมมติฐานที่สอง: การรวม USP ไว้ในหน้าตะกร้าสินค้าจะลดการละทิ้งตะกร้าสินค้า
ก่อนหน้านี้: มีการแสดง USP บางรายการ แต่ไม่ได้อธิบายอย่างชัดเจน ข้อมูลเกี่ยวกับการจัดส่งฟรีและการจัดส่งฟรีเมื่อซื้อสินค้าเกิน $50 ไม่แสดง

หลัง: ส่วนที่แสดงข้อมูลเกี่ยวกับ USP ถูกรวมไว้ทางด้านขวาของหน้า

3. 4F

4F จำหน่ายชุดกีฬาและอุปกรณ์กีฬา บริษัทได้สร้างชื่อเสียงในด้านคุณภาพ โดยผสมผสานกระบวนการผลิตแบบดั้งเดิมเข้ากับการออกแบบที่ทันสมัย

ผลลัพธ์: อัตราการแปลงทั่วโลกเพิ่มขึ้น 8%

อ่านกรณีศึกษาฉบับเต็มได้ที่นี่

สมมติฐานต่อไปนี้ถูกกำหนดและทดสอบ:

สมมติฐานที่หนึ่ง: การใส่คำอธิบายโดยละเอียดในหน้าสินค้าจะช่วยคลายข้อสงสัยและกระตุ้นให้ผู้เยี่ยมชมเพิ่มสินค้าลงในรถเข็นมากขึ้น

ก่อนหน้านี้: ข้อมูลผลิตภัณฑ์กระจัดกระจาย สแกนยาก และอยู่ไกลจาก CTA

หลัง: รายละเอียดผลิตภัณฑ์ รวมถึงข้อมูลการจัดส่ง ถูกเขียนขึ้นเพื่อให้สามารถสแกนได้และวางไว้ข้าง CTA

สมมติฐานที่สอง: การแสดงส่วนลดเป็นเปอร์เซ็นต์จะกระตุ้นให้ลูกค้าเพิ่มสินค้าลงในรถเข็นมากขึ้น
ก่อนหน้านี้: ราคาส่วนลดถูกขีดทับและแสดงถัดจากราคาปัจจุบัน โดยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม

หลัง: ตัวเลขที่แสดงราคาลดเป็นเปอร์เซ็นต์จะรวมอยู่ถัดจากราคาปัจจุบัน

สมมติฐานที่สาม: การแสดงข้อมูลเกี่ยวกับการจัดส่งในร้านจะช่วยเพิ่ม Conversion เนื่องจากมีความเกี่ยวข้องสูงกับลูกค้า และ 4F มีเครือข่ายร้านค้าในพื้นที่ที่รู้จักกันดี
ก่อนหน้านี้: ข้อมูลเกี่ยวกับการจัดส่งของร้านค้าอยู่ค่อนข้างไกลจากหน้าเพจ

หลัง: รายละเอียดการจัดส่งตรงและการจัดส่งในร้านค้าแสดงอยู่ติดกันเหนือ CTA

อย่างที่คุณเห็น องค์ประกอบของหน้าส่วนใหญ่ที่ได้รับการทดสอบนั้นค่อนข้างจะเป็นตัวอย่างการทดสอบ A/B ทั่วไป แม้ว่าอาจดูเหมือน "ปลอดภัย" แต่ก็ยังสามารถกระตุ้นอัตราการแปลงได้อย่างมีนัยสำคัญ

บทสรุป

ด้วยข้อมูลที่ระบุไว้ในโพสต์นี้ คุณสามารถเริ่มทำการทดสอบที่ขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่แท้จริง และนำคุณเข้าใกล้เป้าหมาย Conversion และรายได้มากขึ้น

แต่มีจุดสำคัญที่ต้องจำไว้

อย่าลืมความสำคัญของการทดสอบแยกอย่างต่อเนื่องและสม่ำเสมอ

การใช้แคมเปญการเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ เมื่อเวลาผ่านไปจะทำให้คุณอยู่เหนือคู่แข่ง เป็นกลยุทธ์ที่ผู้เล่นรายใหญ่อย่าง Amazon ใช้เพื่อให้ได้อัตรา Conversion ที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม

อย่างไรก็ตาม หากคุณกำลังมองหาแรงบันดาลใจในการทดสอบ เราได้เขียนรายการตรวจสอบการเพิ่มประสิทธิภาพอีคอมเมิร์ซที่ครอบคลุมที่สุดไว้บนเว็บ (หรือที่ใดก็ตามสำหรับเรื่องนั้น) ดาวน์โหลดฟรีทันที!

ทำไมไม่ติดต่อกับ Growcode?

หากคุณต้องการให้ทีมที่มีประสบการณ์มาควบคุมกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ ทำไมไม่ติดต่อ Growcode ล่ะ เรามีประสบการณ์หลายปีในการทำการทดสอบแบบแยกส่วน และสามารถใช้กลยุทธ์ระยะยาวได้โดยใช้เพียงเศษเสี้ยวของค่าใช้จ่ายในการจัดการตัวเอง แถมยังรับประกันผลลัพธ์อีกด้วย หากเราไม่สามารถจัดส่งได้ เราจะคืนเงินให้คุณเต็มจำนวน
อ่านเกี่ยวกับวิธีการแบบแฮนด์ฟรีที่ไม่เหมือนใครของเราที่นี่