การทดสอบ A/B ตายหรือไม่

“วันนี้ การทดสอบ A/B กำลังเฟื่องฟู — ได้รับการปรับปรุงอย่างมากจากการทดสอบที่ไม่ใช่ A/B” George Khachatryan ซีอีโอของ OfferFit บริษัท AI กล่าวในการสัมมนาผ่านเว็บเมื่อไม่นานนี้ “ในขณะเดียวกัน ผู้ที่ทำการทดสอบเหล่านี้ทุกวันตระหนักดีว่ามันยากกว่าที่คิดไว้มาก”

การออกแบบการทดสอบ A/B การกำหนดขนาดตัวอย่าง และการปรับใช้นั้นต้องใช้เวลาและทรัพยากรเป็นจำนวนมาก และการวิเคราะห์สิ่งที่ค้นพบนั้นต้องการความแม่นยำในระดับสูง โดยรวมแล้ว งานที่ทำด้วยตนเองซึ่งต้องการโดยการทดสอบ A/B สามารถสร้างภาระให้กับนักการตลาดได้มาก

"เมื่อคุณใช้โปรแกรมการทดลองเต็มรูปแบบ การทดสอบ A/B เพียงครั้งเดียวไม่เคยเพียงพอ" Khachatryan กล่าว “เมื่อคุณเรียกใช้ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า และต้องการได้รับมากขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ดังนั้นคุณจึงวิ่งมากขึ้น”

เขากล่าวเสริมว่า "บรรดาผู้ที่ลงมือทำจริงตระหนักดีว่ามันกลายเป็นการระเบิดอย่างรวดเร็วในจำนวนการทดสอบที่พวกเขาต้องการ - มันเป็นไปไม่ได้เลยในช่วงเริ่มต้นของเส้นโค้งเลขชี้กำลังนี้"

นักการตลาดต้องการโซลูชันที่ช่วยให้พวกเขาสามารถทดสอบตัวแปรของแคมเปญที่เพิ่มขึ้นได้ในขณะเดียวกันก็ให้เวลาเพียงพอในการวิเคราะห์ข้อมูล โชคดีที่การทดสอบ A/B กำลังพัฒนา

การขยายอำนาจของการทดสอบ A/B

ในการสัมมนาผ่านเว็บ Khachatryan ได้เน้นย้ำถึง "ปัญหาโจรหลายอาวุธ" ที่ส่งผลต่อการทดสอบ A/B สมัยใหม่ ในเวอร์ชันดั้งเดิมของสถานการณ์นี้ บุคคลที่คาสิโนต้องพิจารณาว่าเครื่องสล็อตใด ("โจรมือเดียว" ที่ขโมยเงินของคุณ) จะได้รับผลตอบแทนที่ดีที่สุด จากนั้นให้พิจารณาว่าลำดับใดที่เหมาะสมที่สุด ด้วยการทดสอบ A/B ตัวแปรต่างๆ คือกลุ่มโจรที่มีอาวุธหลากหลาย และนักการตลาดต้องค้นหาว่าตัวแปรใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด เพื่อให้สามารถจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับพื้นที่ที่ทำงานได้ดี

“คุณสามารถนึกถึง [โจรหลายอาวุธ] ได้เหมือนกับการทดสอบ A/B ที่ชาญฉลาด” เขากล่าว "มันจะนำทางไปสู่การแลกเปลี่ยนการแสวงหาผลประโยชน์จากการสำรวจ - มันจะเริ่มสุ่มดึงที่จับสิบอันนั้น แต่เมื่อมันดำเนินต่อไป มันจะจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกเพื่อที่ว่าถ้าสิ่งที่ดูไม่ดีจะหยุดดึง"

เขาเสริมว่า "โจรหลายแขนเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อทดลองในปริมาณที่เหมาะสมเพื่อที่คุณจะได้เรียนรู้ แต่ยังใช้ประโยชน์จากสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปแล้วด้วย"

แม้ว่าโมเดลแบบมัลติอาร์มหรือ A/B เหล่านี้จะให้บริการนักการตลาดได้ดีในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่ก็มีการทำซ้ำกรอบงานใหม่ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากกว่า ตามคำกล่าวของ Khachatryan สิ่งเหล่านี้คือ “โจรตามบริบท”

“มันทำในสิ่งที่โจรหลายอาวุธทำ แต่คำนึงถึงบริบทที่แตกต่างกันด้วย” เขากล่าว “ดังนั้น หากคุณมีลูกค้าสองคนที่แตกต่างกัน มีลักษณะที่แตกต่างกัน ก็จะรู้ว่าต้องดึงคันโยกที่แตกต่างกัน”

เฟรมเวิร์กของโจรตามบริบทนั้นเป็นการทดลองแบบอัตโนมัติโดยพื้นฐานแล้วและการปรับให้เป็นส่วนตัวตามขนาด เป็นรูปแบบที่ทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ และเป็นสิ่งที่นักการตลาดทุกคนควรมุ่งไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญในวงกว้าง

รับจดหมายข่าวรายวันที่นักการตลาดดิจิทัลไว้วางใจ

กำลังประมวลผล...โปรดรอสักครู่

ติดตาม

ดูเงื่อนไข

การทดลองอัตโนมัติคืออนาคต

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีหลายรายได้นำกรอบการโจรกรรมตามบริบทมาใช้แล้ว แต่นักการตลาดควรทราบด้วยว่าเทคโนโลยีนี้ยังใหม่อย่างไม่น่าเชื่อ แบรนด์ควรจัดสรรเวลาและทรัพยากรให้เพียงพอเพื่อให้กระบวนการเปลี่ยนผ่านง่ายขึ้น เพราะตาม Khachatryan มันคือ "อนาคตของการทดลอง"

“ในอดีต การทดสอบ A/B แบบแมนนวลทำงานด้วยการกล่าวถึงทีละครั้ง” เขากล่าว “ด้วยช่องโหว่ตามบริบทเหล่านี้ คุณสามารถตั้งค่าให้ทดสอบหลายมิติพร้อมกันได้”

ไม่ว่าจะเป็นการทดสอบประสิทธิภาพของหัวเรื่องอีเมล อัตราการคลิกผ่านคำกระตุ้นการตัดสินใจ หรือเวลาโพสต์บทความที่เหมาะสมที่สุด นักการตลาดก็มีข้อมูลทดลองมากมายให้ติดตาม โซลูชันการทดสอบอัตโนมัติสามารถทำให้กระบวนการเหล่านี้จัดการได้มากขึ้นโดยการลดเวลาที่ใช้กับงานที่ทำด้วยตนเอง แทนที่ด้วยการทดสอบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง

"คุณสามารถคิดว่านี่เป็นการทดลองซ้ำครั้งต่อไปหรือโปรแกรมทดสอบและเรียนรู้" Khachatryan กล่าว “เมื่อนักการตลาดตั้งค่าระบบการทดสอบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องนี้ มันสร้างการโต้ตอบนี้ซึ่งคุณสามารถเห็นสิ่งที่เกิดขึ้น รับข้อมูลเชิงลึก และจากนั้นใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อรับแนวคิดใหม่”

เขาเสริมว่า “คุณยังคงมีวงจรการทดสอบและเรียนรู้ที่คล่องตัว แต่มันเร่งขึ้น”

เวลาจะบอกได้ว่านักการตลาดใช้เทคโนโลยีการทดลองอัตโนมัติเหล่านี้ได้เร็วแค่ไหน แต่ด้วยการเปลี่ยนเทคโนโลยีการตลาดในระดับสูงที่เกิดขึ้นในปีที่ผ่านมา จึงมีโอกาสที่ดีที่แบรนด์ต่างๆ จะลงนามในเร็วๆ นี้

ดูการนำเสนอการสัมมนาผ่านเว็บนี้ที่ Digital Marketing Depot