คู่มือการทดสอบ A/B ในปี 2022 (พร้อมตัวอย่างและกลยุทธ์)

เมื่อผู้เยี่ยมชมมาถึงไซต์ของคุณ เป็นความรับผิดชอบของคุณที่จะต้องมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม ทั้งเพราะเป็นงานของคุณและเพราะเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการผลักดันให้เกิด Conversion

และการทดสอบ A/B ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

หากคุณไม่คุ้นเคยกับการทดสอบ A/B วิธีนี้เป็นวิธีที่ใช้ข้อมูลเป็นหลักในการเรียนรู้สิ่งที่ตรงใจผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ ด้วยข้อมูลที่คุณได้รับจากการทดสอบ A/B คุณสามารถมอบประสบการณ์เว็บไซต์ที่ดีขึ้นและเพิ่มโอกาสให้ธุรกิจของคุณเติบโต

ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้:

• การทดสอบ A/B หมายถึงอะไรในตลาดดิจิทัล
• สิ่งที่คุณควรทดสอบ
• วิธีจัดการกระบวนการทดสอบ A/B ตั้งแต่ต้นจนจบ

เราจะรวมตัวอย่างจริงของการทดสอบ A/B บางส่วนไว้เพื่อเป็นแรงบันดาลใจให้คุณ

คลิกที่ส่วนหัวด้านล่างเพื่ออ่านหัวข้อที่คุณสนใจ:

• การทดสอบ A/B ในด้านการตลาดคืออะไร?
• คุณควรใช้การทดสอบ A/B เมื่อใด
• คุณสามารถทดสอบ A/B อะไรได้บ้าง
• วิธีดำเนินการทดสอบ A/B ใน 5 ขั้นตอนง่ายๆ
• ตัวอย่างการทดสอบ A/B
• วิธีเริ่มการทดสอบ A/B ด้วย ActiveCampaign

การทดสอบ A/B ในด้านการตลาดคืออะไร?

ในด้านการตลาด การทดสอบ A/B เกี่ยวข้องกับการสร้างการทดสอบเพื่อค้นหาเวอร์ชันของเว็บไซต์ อีเมล หรือโฆษณาที่ทำงานได้ดีกว่ารุ่นอื่น

คุณสร้างรูปแบบที่แตกต่างกันสองรูปแบบ (รูปแบบ A และรูปแบบ B) จากนั้นแบ่งการเข้าชมเป็นรูปแบบต่างๆ 50/50 คุณบันทึกว่าการเข้าชมนั้นทำงานอย่างไรในแต่ละรูปแบบเพื่อกำหนดว่าการออกแบบใดให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

เมื่อคุณมีรูปแบบที่ต้องการแล้ว คุณจะส่งการเข้าชมทั้งหมด 100% ไปยังรูปแบบนั้นและนำรูปแบบอื่นออก โดยมั่นใจว่าขณะนี้คุณกำลังนำเสนอประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดแก่ผู้เยี่ยมชมของคุณ

การทดสอบ A/B ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้หรือผู้เยี่ยมชมต้องการได้ดีขึ้น เพื่อที่จะนำเสนอและกระตุ้นให้เกิดผลลัพธ์

ตัวอย่างทั่วไปคือการแก้ไขหน้า Landing Page เพื่อดูว่าการออกแบบใดส่งผลให้มี Conversion สูงขึ้น รูปแบบนี้อาจทำได้ง่ายเพียงแค่ทดสอบหัวเรื่องหรือรูปภาพส่วนหัวเพื่อดูว่าผู้ใช้ตอบสนองอย่างไร

เป้าหมายคือการดูว่าเวอร์ชันใดที่ได้รับความนิยมจากลูกค้าของคุณมากกว่า

คุณควรใช้การทดสอบ A/B เมื่อใด

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้

การทดสอบ A/B มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และเพิ่มการมีส่วนร่วม ซึ่งหมายความว่ามีหลายสถานการณ์ที่การทดสอบ A/B สามารถนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ได้

เพื่อให้คุณเข้าใจว่าสิ่งเหล่านี้คืออะไร เราได้สรุปสถานการณ์ทั่วไปสองสามอย่าง

1. เพื่อระบุจุดปวดของผู้เข้าชม

หากคุณต้องการทราบว่าเหตุใดอัตราการแปลงของคุณจึงไม่เพิ่มขึ้นหรือวิธีการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า คุณจำเป็นต้องระบุจุดปวดใดๆ

และนี่คือจุดที่การทดสอบ A/B สามารถช่วยได้ ช่วยให้คุณค้นหาพื้นที่ที่ผู้เข้าชมต้องดิ้นรนบนเว็บไซต์ของคุณ

ลองนึกภาพว่าคุณมีอัตราการละทิ้งรถเข็นสินค้าที่สูง หากต้องการทราบว่าเหตุใดผู้เยี่ยมชมจึงละทิ้งเรือ คุณต้องทำการทดสอบ A/B

คุณสงสัย (สมมติฐานของการทดสอบ A/B ของคุณ) ว่าผู้ใช้อาจประสบปัญหากับขั้นตอนการชำระเงิน ดังนั้น ควบคู่ไปกับขั้นตอนการชำระเงินเดิมของคุณ คุณสร้างเวอร์ชันที่สั้นกว่า (รูปแบบ B)

คุณส่งการเข้าชม 50% ผ่านขั้นตอนการชำระเงินเดิมและ 50% ผ่านขั้นตอนใหม่

ผลลัพธ์ยืนยันสิ่งที่คุณคิด: ผู้ใช้ต้องการตัวเลือกที่สั้นกว่า อัตราการเช็คเอาต์ของคุณเสร็จสิ้นเพิ่มขึ้น 17% ตลอดช่วงการทดสอบ

การทดสอบ A/B แสดงว่าคุณระบุอุปสรรคที่ผู้บริโภคเผชิญอยู่ และตอนนี้คุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าในอนาคต (และหวังว่าจะเพิ่ม Conversion ด้วย)

2. เพื่อลดอัตราตีกลับและเพิ่มการมีส่วนร่วม

การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรของคุณดึงดูดผู้ชมของคุณ

คุณสามารถค้นหาว่าผู้เยี่ยมชมของคุณกำลังมองหาอะไร พวกเขาต้องการสำรวจบล็อกหรือซอฟต์แวร์ของคุณอย่างไร และสิ่งที่พวกเขาน่าจะมีส่วนร่วมด้วย

ด้วยเหตุนี้ ผู้ใช้จะใช้เวลาในการตีกลับจากไซต์ของคุณน้อยลงและมีเวลามีส่วนร่วมกับเนื้อหาของคุณมากขึ้น

3. เพื่อขับเคลื่อนผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่สูงขึ้นจากแคมเปญ

การทำการทดสอบ A/B กับการตลาดหรือแคมเปญโฆษณาของคุณ คุณมีโอกาสสูงที่จะเพิ่ม ROI ของคุณ

สมมติว่าคุณกำลังวางแผนแคมเปญการตลาดทางอีเมลที่มีการลงทุนสูงในช่วงเทศกาลวันหยุด ก่อนที่คุณจะเปิดตัว คุณต้องทำการทดสอบ A/B บนเลย์เอาต์จดหมายข่าวมาตรฐานของคุณเพื่อดูว่าแบบไหนทำงานได้ดีกว่ากัน

ด้วยผลลัพธ์จากการทดสอบนี้ คุณจะทราบวิธีที่ดีที่สุดในการจัดโครงสร้างอีเมลของคุณเมื่อเริ่มใช้งานแคมเปญ คุณรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลดีที่สุด คุณจึงน่าจะเห็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

คุณสามารถทดสอบ A/B อะไรได้บ้าง

ถ้าเราจะตอบคำถามนี้ทั้งหมด รายการจะค่อนข้างยาว

เพื่อให้คุณได้ทราบว่าคุณสามารถทดสอบอะไรได้บ้าง (และเพื่อช่วยคุณให้พ้นจากรายการที่ไม่มีวันสิ้นสุด) เราได้กล่าวถึงประเด็นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดบางส่วน

โฆษณาแบบชำระเงิน

การทดสอบโฆษณาแบบชำระเงินแยกกันมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ

ข้อมูลนี้สามารถบอกคุณถึงวิธีที่ดีที่สุดในการจัดโครงสร้างโฆษณา สิ่งที่ควรรวมไว้ในโฆษณา และผู้ที่คุณควรกำหนดเป้าหมาย และทั้งหมดนี้จะช่วยให้คุณได้รับ ROI ที่ดีที่สุด

แต่คุณสามารถทดสอบอะไรกับโฆษณาแบบเสียเงินได้บ้าง?

นี่คือองค์ประกอบบางส่วนที่คุณสามารถทดสอบได้:

• พาดหัว: พาดหัวโฆษณาเป็นสิ่งแรกที่ผู้ใช้เห็นเมื่อเจอโฆษณาของคุณ ซึ่งทำให้ค่อนข้างมีความสำคัญ การทดสอบพาดหัวข่าวเหล่านี้จะทำให้คุณทราบได้ว่าสำนวนใดใช้ได้ผลดีที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณ

(ที่มาของภาพ)

• ข้อความโฆษณา: นี่คือสำเนาที่แท้จริงของโฆษณาของคุณ ในการทดสอบข้อความโฆษณา คุณสามารถปรับแต่งเนื้อหาและดูว่าสิ่งใดทำงานได้ดีกว่า ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทดสอบโฆษณาที่สั้นและน่าสนใจเมื่อเปรียบเทียบกับโฆษณาที่ยาวและมีรายละเอียด ดูโฆษณาที่ได้รับการสนับสนุนของเราเป็นตัวอย่าง:

(ที่มาของภาพ)

• การกำหนดเป้าหมาย: แพลตฟอร์มโซเชียลส่วนใหญ่อนุญาตให้คุณกำหนดเป้าหมายโฆษณาไปยังผู้ชมบางกลุ่ม การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณทราบว่าสิ่งใดดีที่สุดสำหรับกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่ม

แลนดิ้งเพจ

หน้า Landing Page ที่ปรับให้เหมาะสมมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนการแปลง

แต่ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไปที่จะทราบวิธีที่ดีที่สุดในการจัดโครงสร้างหน้า Landing Page ของคุณ โชคดีที่การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณพบโครงสร้างที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณ

ต่อไปนี้คือองค์ประกอบยอดนิยมบางส่วนที่คุณสามารถทดสอบได้ในหน้า Landing Page:

• พาดหัวข่าว: เมื่อผู้ใช้เข้ามาที่เว็บไซต์ของคุณ พาดหัวเป็นสิ่งแรกที่พวกเขาเห็น ต้องมีความชัดเจน รัดกุม และกระตุ้นให้ผู้ใช้ดำเนินการ การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณค้นหาถ้อยคำที่เหมาะกับผู้ชมของคุณมากที่สุด

ดูโฮมเพจของ ActiveCampaign เป็นตัวอย่าง:

• คำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA): CTA สนับสนุนให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับธุรกิจของคุณ โดยปกติแล้วจะขอให้พวกเขาให้ข้อมูลติดต่อหรือทำการซื้อ เพื่อให้ตัวเองมีโอกาสสูงสุดที่จะเกิด Conversion คุณสามารถทดสอบ CTA ต่างๆ เพื่อดูว่าแบบใดทำงานได้ดีที่สุด ดูบล็อก CTA ประเภทต่างๆ ของเราเพื่อเป็นแรงบันดาลใจ
• เค้าโครงหน้า: เค้าโครง หน้าของคุณสามารถมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้เข้าชม หากเว็บไซต์ของคุณนำทางได้ยาก โอกาสที่พวกเขาจะไม่อยู่นาน หากต้องการค้นหาว่าสิ่งใดใช้ได้ผลดีที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณ คุณสามารถทดสอบเค้าโครงต่างๆ สองสามแบบแยกกัน

อีเมล

การทดสอบ A/B อีเมลของคุณช่วยให้คุณสร้างอีเมลที่น่าสนใจซึ่งผู้ใช้ต้องการอ่านจริงๆ และด้วยจำนวนอีเมลที่ส่งและรับที่คาดว่าจะสูงถึง 376.4 พันล้านภายในปี 2568 คุณต้องได้รับความช่วยเหลือทั้งหมดเพื่อขจัดเสียงรบกวน

(ที่มาของภาพ)

ต่อไปนี้คือพื้นที่บางส่วนที่คุณสามารถทดสอบได้ในอีเมลของคุณ:

• หัวเรื่อง: หัวเรื่องของคุณสนับสนุนให้ผู้ใช้เปิดอีเมลของคุณ ดังนั้นมันจะต้องดี การทดสอบว่าหัวเรื่องประเภทใดทำงานได้ดีที่สุดหมายความว่าคุณมีโอกาสสูงที่จะเพิ่มอัตราการเปิดและอัตราการคลิก ลองดูตัวสร้างหัวเรื่องของเราเพื่อหาแรงบันดาลใจ

• การออกแบบ: เช่นเดียวกับหน้า Landing Page การออกแบบอีเมลของคุณสามารถมีอิทธิพลต่อวิธีที่ผู้ชมของคุณมีส่วนร่วม คุณสามารถทดสอบ A/B กับเทมเพลตอีเมลต่างๆ ได้ (รวมถึง HTML หรือข้อความธรรมดาเพื่อดูว่าแบบใดดีที่สุด
• CTA: การเล่น CTA ประเภทต่างๆ จะช่วยให้คุณทราบว่าสิ่งใดดีที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการแก้ไขตำแหน่งที่คุณวาง CTA รูปลักษณ์หรือภาษาที่คุณใช้

วิธีตั้งค่าการทดสอบ A/B ใน 5 ขั้นตอนง่ายๆ

ถึงตอนนี้ คุณอาจสงสัยว่าจะทำการทดสอบ A/B อย่างไร

เพื่อให้ความช่วยเหลือแก่คุณ เราได้สรุปวิธีการทดสอบ A/B ใน 5 ขั้นตอนง่ายๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา หน้า Landing Page หรืออีเมล

1. กำหนดเป้าหมายของการทดสอบของคุณ

อย่างแรกเลย คุณต้องร่างเป้าหมายของคุณเสียก่อน สิ่งนี้จะทำให้คุณมีสมมติฐานที่มั่นคงสำหรับการทดสอบ A/B และช่วยให้คุณติดตามตลอดกระบวนการ

ยังช่วยให้บริษัทประสบความสำเร็จโดยรวมอีกด้วย ด้วยการสรุปเป้าหมายสำหรับการทดสอบ A/B อย่างชัดเจน คุณจะมั่นใจได้ว่าความพยายามของคุณมีส่วนสนับสนุนการเติบโตและความสำเร็จของธุรกิจ

แล้วคุณจะรู้ได้อย่างไรว่าเป้าหมายของคุณควรเป็นอย่างไร?

คำตอบนั้นง่าย

ถามตัวเองว่าต้องการเรียนรู้อะไรจากการทดสอบ A/B

คุณต้องการเพิ่มการมีส่วนร่วมในโซเชียลมีเดียหรือไม่? ปรับปรุงอัตราการแปลงเว็บไซต์ของคุณ? เพิ่มอัตราการเปิดอีเมลของคุณ?

คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้จะบอกคุณว่าเป้าหมายของคุณควรเป็นอย่างไร

แต่ไม่ว่าคุณจะทำอะไร อย่าเริ่มทดสอบสีปุ่มแบบสุ่ม การทดสอบของคุณต้องมีจุดประสงค์เพื่อให้การทดสอบของคุณคุ้มค่า

2. ระบุตัวแปรที่จะทดสอบ

คุณได้ร่างเป้าหมายของคุณแล้ว ตอนนี้ คุณต้องค้นหาตัวแปรที่เหมาะสมเพื่อทดสอบ ซึ่งเป็นที่ที่ข้อมูลมีประโยชน์

ด้วยการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ผ่านมา คุณสามารถระบุส่วนที่ด้อยประสิทธิภาพของคุณได้

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเป้าหมายของคุณคือการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้บนเว็บไซต์ของคุณ

หากต้องการค้นหาตัวแปรที่เหมาะสม คุณต้องตรวจทาน Google Analytics เพื่อค้นหาหน้าเว็บที่มีอัตราตีกลับสูงสุด

(ที่มาของภาพ)

เมื่อคุณจำกัดการค้นหาให้แคบลงแล้ว คุณสามารถเปรียบเทียบหน้าเหล่านี้กับหน้า Landing Page ที่ประสบความสำเร็จสูงสุดได้

มีอะไรที่แตกต่างกันระหว่างพวกเขาหรือไม่?

ถ้าคำตอบคือใช่ นี่คือตัวแปรสำหรับการทดสอบของคุณ

คุณสามารถใช้การทดสอบหลายตัวแปรเพื่อทดสอบตัวแปรได้มากกว่าหนึ่งตัว

อาจเป็นอะไรง่ายๆ เช่น พาดหัว รูปภาพส่วนหัว หรือถ้อยคำใน CTA ของคุณ

นี่เป็นสมมติฐานของคุณด้วย: “ถ้าเราเปลี่ยน [สิ่ง X] เราจะเพิ่ม [เป้าหมาย]” ตอนนี้คุณเพียงแค่ต้องพิสูจน์ตัวเองให้ถูกต้อง

3. ใช้เครื่องมือทดสอบที่เหมาะสม

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบ A/B คุณต้องใช้เครื่องมือทดสอบที่เหมาะสม

ลองใช้ ActiveCampaign เป็นตัวอย่าง

หากคุณต้องการแยกการทดสอบอีเมลของคุณ แพลตฟอร์มอย่าง ActiveCampaign คือตัวเลือกที่เหมาะสม

ซอฟต์แวร์ของเราพร้อมสำหรับการทดสอบอีเมล คุณสามารถติดตามแคมเปญของคุณ ทำการทดสอบแยกโดยอัตโนมัติ และตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างง่ายดาย

แต่ไม่ใช่ว่าซอฟต์แวร์ทั้งหมดจะเป็นมิตรกับผู้ใช้และใช้งานง่ายเหมือน ActiveCampaign

หากคุณเลือกผิด แสดงว่าคุณกำลังใช้แพลตฟอร์มที่จำกัดความสามารถในการทดสอบของคุณ ด้วยเหตุนี้ การทดสอบ A/B ของคุณจึงอาจประสบปัญหา ส่งผลให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ

ดังนั้น อย่าลืมหาเครื่องมือทดสอบที่เหมาะกับการทดสอบ A/B ของคุณ ซึ่งจะทำให้กระบวนการทั้งหมดมีประสิทธิภาพมากขึ้น จัดการได้ง่ายขึ้น และจะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบของคุณ

4. ตั้งค่าการทดสอบของคุณ

ใช้แพลตฟอร์มใดก็ได้ที่คุณเลือก ถึงเวลาเริ่มต้นใช้งาน

ขออภัย เราไม่สามารถให้คำแนะนำทีละขั้นตอนในการตั้งค่าการทดสอบของคุณได้ เนื่องจากทุกแพลตฟอร์มมีความแตกต่างกัน

แต่เราขอแนะนำให้คุณเรียกใช้การทดสอบ A/B โดยใช้แหล่งที่มาของการเข้าชมเพียงแหล่งเดียว (เช่น แทนที่จะผสมการเข้าชม)

ทำไม?

เพราะผลลัพธ์จะแม่นยำยิ่งขึ้น

คุณต้องเปรียบเทียบการชอบ การแบ่งกลุ่มผลลัพธ์ตามแหล่งที่มาของการเข้าชมจะช่วยให้คุณตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจนมากที่สุด

5. ติดตามและวัดผล

ตลอดระยะเวลาการทดสอบ คุณต้องติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะช่วยให้คุณทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ หากการทดสอบไม่ได้ดำเนินการตามแผน

และเมื่อการทดสอบสิ้นสุดลง คุณสามารถวัดผลลัพธ์เพื่อค้นหารูปแบบที่ชนะและทบทวนความสำเร็จและความล้มเหลว

ในขั้นตอนนี้ คุณจะทราบถึงการเปลี่ยนแปลงที่ต้องทำเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

แต่ถ้ามีความแตกต่างเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยระหว่างการทดสอบของคุณ (น้อยกว่า %) คุณอาจต้องดำเนินการต่อไป

ทำไม?

เพราะคุณต้องการชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าเพื่อสรุปผล

นี่คือจุดที่นัยสำคัญทางสถิติมีประโยชน์

นัยสำคัญทางสถิติคืออะไร?

นัยสำคัญทางสถิติใช้เพื่อยืนยันว่าผลลัพธ์จากการทดสอบจะไม่เกิดขึ้นแบบสุ่ม เป็นวิธีการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่าสถิติเฉพาะมีความน่าเชื่อถือ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การทดสอบ A/B มีนัยสำคัญทางสถิติหากไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ

ต่อไปนี้คือภาพรวมของการวิเคราะห์ทางสถิติโดยละเอียดยิ่งขึ้น:

และนี่คือรายละเอียดเพิ่มเติมขององค์ประกอบที่มีนัยสำคัญทางสถิติ:

• ค่า P: นี่คือค่าความน่าจะเป็น หากมีความเป็นไปได้เล็กน้อยที่ผลลัพธ์จะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ สถิตินั้นน่าเชื่อถือ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ยิ่งค่า P-value น้อยเท่าไร ผลลัพธ์ก็จะยิ่งน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้น (0.05 เป็นมาตรฐานสำหรับการยืนยันนัยสำคัญทางสถิติ)
• ขนาดตัวอย่าง: ชุดข้อมูลใหญ่แค่ไหน? หากมีขนาดเล็กเกินไป ผลลัพธ์อาจไม่น่าเชื่อถือ
• ระดับความมั่นใจ: นี่คือจำนวนความมั่นใจที่คุณมีว่าผลการทดสอบไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ ระดับความเชื่อมั่นโดยทั่วไปสำหรับนัยสำคัญทางสถิติคือ 95%

ลองใช้ตัวอย่างเพื่อใส่ลงในบริบท

ลองนึกภาพว่าคุณทำการทดสอบ A/B บนหน้า Landing Page ของคุณ

ในหน้า Landing Page ปัจจุบัน ปุ่ม CTA ของคุณจะเป็นสีแดง ในหน้าทดสอบจะเป็นสีน้ำเงิน

หลังจากเข้าชมเว็บไซต์ 1,000 ครั้ง คุณจะได้รับยอดขาย 10 รายการจากปุ่มสีแดง และยอดขาย 11 รายการจากปุ่มสีน้ำเงิน

เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้มีความคล้ายคลึงกันมาก จึงมีโอกาสสูงที่การเปลี่ยนสีจะไม่สร้างความแตกต่างใดๆ

ซึ่งหมายความว่าไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ

แต่ถ้าการทดสอบเดียวกันส่งคืนยอดขาย 10 จากปุ่มสีแดงและ 261 ยอดขายจากปุ่มสีน้ำเงินก็ไม่น่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ

ซึ่งหมายความว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ

หากคุณมีปัญหาในการระบุว่าผลลัพธ์ของคุณมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ มีแพลตฟอร์มที่สามารถช่วยได้

ตัวอย่างการทดสอบ A/B

มาดูตัวอย่างการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จซึ่งอาจใช้ได้กับธุรกิจของคุณเช่นกัน

โฆษณาแบบชำระเงิน

Strategyzer ทดสอบโฆษณาบน Facebook เป้าหมายของพวกเขาคือการเพิ่มยอดขายตั๋วสำหรับงานที่จะเกิดขึ้น ตัวแปรคือเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรของโฆษณา Facebook

เวอร์ชัน A สั้นและไพเราะ ขณะที่เวอร์ชัน B มีรายละเอียดมากกว่า:

(ที่มาของภาพ)

ผลลัพธ์?

เวอร์ชัน A ลดราคาหนึ่งครั้งในช่วงสามสัปดาห์ รุ่น B ได้ 92

ผลการวิจัยพบว่าสำเนาที่ยาวและมีรายละเอียดดึงดูดผู้ฟังมากกว่า

แลนดิ้งเพจ

Brookdale Living ใช้การทดสอบ A/B ในหน้าค้นหาชุมชนของตน

เป้าหมายของการทดสอบแยกของพวกเขาคือเพื่อเพิ่ม Conversion จากหน้านี้ ตัวแปรคือการออกแบบหน้า เลย์เอาต์ และข้อความ

พวกเขาทดสอบหน้าเดิม (ซึ่งมีข้อความจำนวนมาก) ควบคู่ไปกับหน้าใหม่ที่มีรูปภาพและ CTA ที่ชัดเจน:

(ที่มาของภาพ)

การทดสอบดำเนินไปเป็นเวลา 2 เดือนโดยมีผู้เข้าชมมากกว่า 30,000 คน

ในช่วงเวลานั้น รูปแบบที่สองเพิ่มอัตรา Conversion ของเว็บไซต์เกือบ 4% และมีรายได้ต่อเดือนเพิ่มขึ้น $100,000

ดังนั้นจึงปลอดภัยที่จะบอกว่าวิธีการที่ใช้ข้อความจำนวนมากใช้ไม่ได้กับกลุ่มเป้าหมาย

อย่าลืมทำการทดสอบ A/B ของคุณเอง

ตัวอย่างทั้งหมดเหล่านี้แสดงเรื่องราวความสำเร็จเบื้องหลังการทดสอบ A/B

แต่เพียงเพราะการทดสอบเหล่านี้ได้ผลสำหรับธุรกิจเหล่านี้ ไม่ได้หมายความว่าการทดสอบแบบเดียวกันนี้จะได้ผลสำหรับคุณ

หากต้องการทราบว่าผู้ชมของคุณต้องการอะไร คุณจะต้องทำการทดสอบด้วยตัวเอง คุณสามารถเลื่อนกลับไปที่ 'What can you A/B test?' เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบโฆษณาแบบชำระเงิน

เริ่มการทดสอบ A/B ด้วย ActiveCampaign

การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มผลลัพธ์ที่คุณได้รับจากแคมเปญการตลาดของคุณในระยะสั้นถึงปานกลาง

หากคุณกำลังคิดที่จะทดสอบแคมเปญ A/B บางรายการ แต่คุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากที่ใด ให้ดูที่ ActiveCampaign

ซอฟต์แวร์ของเราทำให้ง่ายต่อการแยกแคมเปญของคุณ สิ่งที่คุณต้องทำคือเลือก 'การทดสอบแยก' และเตรียมอีเมลสำหรับส่ง

คุณสามารถทดสอบหัวเรื่อง รูปภาพ เนื้อหาอีเมล คำกระตุ้นการตัดสินใจ และแม้แต่ข้อมูล 'จาก'

ไม่ต้องพูดถึง คุณสามารถทดสอบอีเมลได้สูงสุด 5 ฉบับพร้อมกัน

และคุณสามารถเลือกเมตริกที่จะติดตามเพื่อกำหนดผลลัพธ์ได้ ไม่ว่าจะเป็นการคลิก การเปิด หรือ Conversion คุณสามารถทำการทดสอบที่เหมาะสมกับเป้าหมายของคุณมากที่สุด

พร้อมที่จะทดสอบการออกแบบอีเมลแบบ A/B แล้วหรือยัง ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้งานฟรีกับ ActiveCampaign และรับการทดสอบ!