วิธีเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับความสำเร็จในการทดสอบ A/B

เผยแพร่แล้ว: 2021-06-15

สิ่งหนึ่งที่ฉันชอบเกี่ยวกับอีเมลคือข้อมูล เนื่องจากใช้งานได้ง่ายมาก จึงง่ายต่อการเรียกใช้การทดสอบแยกและดูประสิทธิภาพของอีเมลแบบเรียลไทม์ คุณมักจะพบว่าฉันกำลังอ่านสเปรดชีตและรีเฟรชข้อมูลอย่างต่อเนื่องราวกับว่าฉันกำลังดูการแข่งขันที่ใกล้ชิด

แต่ไม่เป็นไรหากการทดสอบ A/B ไม่ได้ตั้งค่าอย่างถูกต้อง

หากไม่มีรากฐานที่มั่นคง ผลการทดสอบ A/B ของคุณก็ไม่น่าเชื่อถือและอาจทำให้คุณไปผิดทางได้ และนั่นอาจทำให้คุณต้องเสียความผูกพัน คอนเวอร์ชั่น และท้ายที่สุด กับสมาชิกและลูกค้า ดังนั้น ก่อนที่คุณจะคิดเกี่ยวกับการทดสอบครั้งต่อไป ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณพร้อมสำหรับความสำเร็จเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

และใครจะพูดเกี่ยวกับการทดสอบ A/B ได้ดีกว่า John Kim ผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบถิ่นที่อยู่และผู้จัดการฝ่ายการเติบโตอาวุโส John ทำการทดสอบ Conversion ส่วนใหญ่บนเว็บไซต์ของเราและได้สอนให้ฉันฝึกฝนทักษะของตนเองบ้างเล็กน้อย และตอนนี้คุณจะได้เรียนรู้จากเขาด้วย

สิ่งสำคัญที่คุณต้องทำเพื่อเรียกใช้การทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จคืออะไร

ไม่ว่าคุณจะทำการทดสอบที่ใด (เช่น อีเมล เว็บไซต์ ในแอป หรือโฆษณาแบบชำระเงิน) ข้อมูลพื้นฐานยังคงเหมือนเดิม ทำให้ถูกต้อง และคุณอยู่ในเส้นทางสู่ผลลัพธ์ที่คุณวางใจและดำเนินการได้ดี

รู้ว่าคุณกำลังทดสอบอะไร

ก่อนดำเนินการทดสอบ A/B สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจให้แน่ชัดว่าคุณกำลังวางแผนจะทดสอบอะไร ที่ Litmus เรามีเกณฑ์หลายประการที่เราจัดทำเป็นเอกสารสำหรับการทดสอบ A/B แต่ละครั้ง เพื่อให้แน่ใจว่าเราเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จและการเรียนรู้สูงสุด

สมมติฐาน

บางทีองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของการทดสอบ A/B ซึ่งเป็นสมมติฐานที่ดีอาจเป็นคำตอบสำหรับปัญหาที่คุณกำลังพยายามแก้ไข

สมมติฐานของคุณควรมีความชัดเจน เน้นย้ำ และสร้างด้วยหลักฐานที่แฝงอยู่หรืออย่างจำกัด พูดง่ายๆ ก็คือเป็นการคาดเดาอย่างมีการศึกษาว่าคุณจะแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้อย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องมีการกำหนดสมมติฐานไว้อย่างชัดเจน เนื่องจากการทดสอบของคุณจะได้รับการออกแบบมาเพื่อทดสอบ

เริ่มเขียนสมมติฐานของคุณ! ในกรณีของเรา มักเขียนโดยใช้คำสั่ง if-then

ตัวอย่าง: หากเราเปลี่ยนสีปุ่มมาตรฐานเป็นสีส้มแทนที่จะเป็นสีเขียว เราจะเห็นการคลิกผ่านเพิ่มขึ้น

เป้าหมาย

องค์ประกอบต่อไปที่เราต้องการจัดทำเป็นเอกสารก่อนทำการทดสอบใดๆ คือเป้าหมายของการทดสอบ ท้ายที่สุด คุณพยายามทำอะไรให้สำเร็จสำหรับธุรกิจของคุณ

มีความชัดเจนว่าความสำเร็จมีความหมายต่อคุณอย่างไร

ตัวอย่าง: เป้าหมายของเราคือการเพิ่มการคลิกผ่านบนปุ่ม เพื่อเพิ่มการแปลงในหน้าถัดไป ส่งผลให้มีการลงทะเบียนทดลองใช้งานหรือการเปิดใช้งานโดยรวมสูงขึ้น

ตัวชี้วัด

ก่อนที่จะทำการทดสอบ สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าคุณจะตรวจสอบอะไรสำหรับเมตริกหลักของคุณ จากสมมติฐานและเป้าหมายของคุณ ให้ชัดเจนว่าคุณจะใช้เมตริกหนึ่งหรือสองเมตริกเพื่อพิจารณาความสำเร็จเมื่อพูดถึงเป้าหมายที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากคุณจะต้องแน่ใจว่าคุณ:

รู้ว่าตัวชี้วัดใดสำคัญสำหรับคุณ
มีความสามารถในการตรวจสอบและระบุแหล่งที่มาของกิจกรรมนั้นกลับไปยังผู้ใช้และกลุ่มประชากรตามรุ่นที่กำหนด (การทดสอบและควบคุมผู้ชมที่นำมาจากผู้ชมโดยรวมของคุณ)
ทำความเข้าใจเมตริกรองของคุณ.. นอกจากเมตริกหลักแล้ว ยังต้องติดตามว่าผู้ใช้โต้ตอบกับประสบการณ์ที่เหลือของคุณอย่างไร

ราวกันตก

การทดสอบต่างๆ ที่อาจส่งผลต่อธุรกิจของคุณในรูปแบบต่างๆ อาจเป็นเรื่องที่น่าประหลาดใจ

สิ่งที่เราทำในขั้นตอนนี้คือการจัดทำเอกสารเมตริกและแชแนลทั้งหมดที่การทดสอบ A/B ที่จะเกิดขึ้นอาจส่งผลกระทบในทางบวกหรือทางลบ

การทำแบบฝึกหัดนี้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้เราสามารถ:

ลดความประหลาดใจให้น้อยที่สุดสำหรับการทดสอบที่กำหนด
ชั่งน้ำหนัก (ให้ดีที่สุด) ผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นกับความเสี่ยง/รั้วกั้น

ทีมงานของเราทุ่มเทความพยายามอย่างมากในการเตรียมตัวสำหรับการทดสอบ เราเข้าสู่การทดสอบแต่ละครั้งด้วยความคาดหวังที่เป็นจริง เกณฑ์สำหรับความสำเร็จและความล้มเหลว และเตรียมพร้อมสำหรับผลลัพธ์มากมาย

เข้าถึงเมตริกอีเมลที่ไม่ธรรมดาใน Litmus Analytics

เมตริกอีเมลมาตรฐาน เช่น อัตราการเปิด อัตราการคลิกผ่าน อัตราการยกเลิกการสมัคร และอื่นๆ สามารถบอกคุณได้มากเท่านั้น ทำความเข้าใจว่าผู้ชมของคุณโต้ตอบกับอีเมลของคุณอย่างไร โดยมีรายละเอียด เช่น โปรแกรมรับส่งเมล อัตราการอ่าน และอื่นๆ

รับข้อมูลอีเมลเพิ่มเติม →

แยกการทดสอบและติดตาม

การทดสอบ A/B หรือการทดสอบแยกเป็นคุณลักษณะที่มีให้ใช้กันอย่างแพร่หลายและนำเสนอกับผู้ให้บริการอีเมล (ESP) และแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติส่วนใหญ่ หากคุณต้องการทำการทดสอบบนไซต์การตลาดหรือแอปของคุณ เครื่องมืออย่าง VWO หรือ Optimizely ก็นำเสนอโซลูชันด้วยเช่นกัน

ในการเลือกผู้ชมของคุณ ให้กำหนดจำนวนคนที่คุณต้องการจากผู้ชมของคุณให้อยู่ในการทดสอบโดยรวมเพื่อสร้างนัยสำคัญทางสถิติ หรือความน่าจะเป็นที่ความแตกต่างของอัตราการแปลงระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B ไม่ได้เกิดจากโอกาสสุ่ม . คุณจะต้องแยกส่วนของผู้ชมโดยรวมออกเพื่อแบ่ง 50/50 ออกเป็นกลุ่มเหล่านี้ถ้าคุณมีผู้ชมมากพอ ที่ Litmus เราพบเครื่องมือต่างๆ มากมายในช่วงหลายปีที่ผ่านมา หนึ่งในสิ่งที่เราโปรดปรานคือเครื่องคำนวณการทดสอบ A/B ของ Neil Patel

เมื่อคุณกำหนดจำนวนคนที่ต้องอยู่ในกลุ่มเป้าหมายทดสอบแล้ว ครึ่งหนึ่งของกลุ่มเป้าหมายไม่ควรมีการเปลี่ยนแปลงใดๆ กับประสบการณ์ของพวกเขา กลุ่มนี้จะเป็นกลุ่มควบคุมของคุณ อย่างดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ประสบการณ์ของพวกเขาควรใกล้เคียงกับสิ่งที่คุณพิจารณาว่าเป็นพื้นฐานหรือประสบการณ์ทั่วไปของคุณ ผู้ชมอีกครึ่งหนึ่งจะเป็นกลุ่มที่มีความหลากหลาย สำหรับผู้ใช้ในกลุ่มนี้ ใช้การทดสอบการรักษา

การทดสอบ A/B มักจะถูกวิเคราะห์ในระดับกลุ่มประชากรตามรุ่น ความหมาย—เราประเมินว่ากลุ่มประชากรตามรุ่นที่ได้รับประสบการณ์การรักษาที่เปลี่ยนจากกลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

จำเป็นอย่างยิ่งที่การวางผู้ชมให้อยู่ในกลุ่มประชากรตามรุ่นที่กำหนดจะเป็นแบบสุ่ม และทุกกลุ่มจะได้รับการปฏิบัติเพียงครั้งเดียว หากเราต้องพิจารณาองค์ประกอบของแต่ละกลุ่มประชากรตามรุ่น (การทดสอบและการควบคุม) เราต้องการให้แน่ใจว่าเราจะไม่สร้างอคติใดๆ ต่อกลุ่มประชากร กลุ่มหนึ่งโดยเฉพาะ หรือลักษณะอื่นๆ ของผู้ใช้ในกลุ่มเดียว การสุ่มกลุ่มประชากรตามรุ่นของคุณและการมีตัวแปรน้อยลงช่วยให้มั่นใจได้ว่ากลุ่มประชากรตามรุ่นของคุณเป็นตัวแทนของกลุ่มเป้าหมายของคุณแบบสุ่ม

ห่อ

การทดสอบ A/B ไม่จำเป็นต้องยาก แต่ถ้าคุณไม่ตั้งค่าอย่างถูกต้อง ข้อมูลเชิงลึกที่คุณรวบรวมจากการทดสอบเหล่านี้ก็ไม่ได้มีความหมายอะไรมาก การทำความเข้าใจพื้นฐานที่เราได้สำรวจในที่นี้จะช่วยให้คุณพร้อมสำหรับความสำเร็จ ดังนั้นคุณจึงสามารถนำการเรียนรู้ของคุณไปใช้กับกลยุทธ์ทางการตลาดทั้งหมดได้ จำไว้ว่า ย้อนกลับไปคิดผ่านแต่ละองค์ประกอบ แล้วคุณก็จะไปได้ดี คอยติดตามบล็อกของเราเกี่ยวกับ A/B การทดสอบการตลาดผ่านอีเมลของคุณ ซึ่งเราจะเจาะลึกลงไปในการทดสอบช่องโปรดของเราอย่างละเอียดยิ่งขึ้น

ข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

รับข้อมูลอีเมลมากขึ้น—ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น—เมื่อคุณทำมากกว่าเมตริกอีเมลมาตรฐาน เข้าถึงอัตราการอ่าน อัตราการส่งต่อ และอื่นๆ ด้วยพลังของ Litmus Email Analytics ซึ่งติดตั้งอยู่ใน Litmus Plus

ทดลองใช้ Litmus Plus ฟรี →