วิธีใช้ประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบ A/B เพื่อเพิ่มอัตราการแปลงของคุณ

การทดสอบ CRO ประเภทหนึ่งที่ง่ายกว่า (และบ่อยที่สุด) เรียกว่าการทดสอบ A/B ต้องมีในแถบเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของนักการตลาด การทดสอบ A/B อาจดูน่ากลัวเนื่องจากลักษณะทางเทคนิคและสถิติ ในความเป็นจริง วิธีหนึ่งในการปรับปรุงอัตราการแปลงเป็นที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพที่สุดวิธีหนึ่ง ด้วยการระบุรูปแบบเฉพาะขององค์ประกอบแคมเปญของคุณซึ่งทำงานได้ดีกับผู้ชมของคุณ การทดสอบ A/B จะนำการคาดเดาออกจาก CRO และเปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นแอปพลิเคชัน

พร้อมที่จะกระโดด? มาดูกันว่าการทดสอบ A/B เกี่ยวกับอะไร และหารือเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้คุณทำการทดสอบอย่างมืออาชีพได้ในเวลาไม่นาน

สำหรับคนที่ชอบดูมากกว่าอ่าน...

การทดสอบ A/B คืออะไร?

พื้นฐาน

พูดง่ายๆ ก็คือ การทดสอบ A/B คือเวอร์ชันของการทดสอบที่ควบคุมโดยนักการตลาด หรือที่เรียกว่าการทดสอบแยก การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ขององค์ประกอบบางอย่างของแคมเปญ เช่น หน้า Landing Page ควบคู่กันไป ผลลัพธ์จะช่วยให้คุณสามารถกำหนดได้ว่าเวอร์ชันใดเป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด เนื่องจากลักษณะที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา จึงเป็นหนึ่งในการทดสอบยอดนิยมที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง

การทดสอบ A/B ทำงานอย่างไร

การทดสอบ A/B เริ่มต้นด้วยการสร้างเวอร์ชันเนื้อหาสองเวอร์ชัน (หรือมากกว่า) ตัวแปรที่ต้องการสามารถปรับแต่งได้ และถือเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่จะทำให้เวอร์ชันเหล่านี้แตกต่างอย่างมากจากที่อื่น แต่ในทางเดียวเท่านั้น จากนั้นชิ้นงานจะถูกนำเสนอต่อผู้ชมที่มีขนาดใกล้เคียงกัน และการตอบสนองและอัตราการแปลงของแต่ละกลุ่มจะถูกบันทึกและวิเคราะห์ด้วยซอฟต์แวร์ทดสอบ CRO และ/หรือการวิเคราะห์

รับรายการตรวจสอบการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญเพื่อช่วยให้คุณระบุได้ว่าส่วนใดของแคมเปญมีประสิทธิภาพต่ำ คุณจึงสามารถจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบได้

ขั้นตอนการทดสอบ A/B

มาดูประเด็นสำคัญ และศึกษารายละเอียดว่าการทดสอบ A/B มีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร

1. เลือกตัวแปรของคุณ

เช่นเดียวกับวิธีการทางวิทยาศาสตร์ คุณต้องแยก "ตัวแปรอิสระ" หนึ่งตัวเพื่อทดสอบ เพื่อความกระจ่าง A/B อนุญาตให้ทำการทดสอบมากกว่าหนึ่งรูปแบบ ตราบใดที่มีการทดสอบทีละรูปแบบ เลย์เอาต์หรือองค์ประกอบการออกแบบที่คุณอยากรู้นั้นพร้อมสำหรับการทดสอบแล้ว ตั้งแต่ฟอนต์หน้า Landing Page ไปจนถึงการวางปุ่ม CTA ไปจนถึงหัวเรื่องอีเมล พิจารณาสร้างสมมติฐานเพื่อประเมินโดยใช้ผลลัพธ์ของคุณ และอย่าลืมทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้น อย่าทดสอบหลายตัวแปรพร้อมกัน!

2. ตัดสินใจเกี่ยวกับตัวชี้วัด

"ตัวแปรตาม" จะเป็นเมตริกที่คุณจะเลือกมุ่งเน้นตลอดการทดสอบ อัตรา Conversion ดูเหมือนจะชัดเจนที่สุด แต่เมตริกอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับ CRO อาจรวมถึงอัตราการละทิ้งรถเข็นช็อปปิ้ง เวลาที่ใช้บนหน้าเว็บ อัตราตีกลับ และ มากขึ้น ใช้เวลาในการค้นหา KPI (ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก) ที่เกี่ยวข้องกับชิ้นส่วนเฉพาะที่กำลังทดสอบมากที่สุด

การพิจารณาอีกประการหนึ่งคือนัยสำคัญทางสถิติที่ต้องการของผลลัพธ์ของคุณ การกำหนดระดับความมั่นใจของคุณเป็นเปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่านั้นเทียบเท่ากับการลงทุนในความถูกต้องของผลลัพธ์ เราเห็นการรู้หนังสือทางสถิติที่ไม่ดีในโลก CRO เกี่ยวกับหัวข้อนี้ และแนะนำบล็อกนี้เกี่ยวกับสถิติการทดสอบ A/B เพื่อให้ถูกต้อง

3. ตั้งค่ากลุ่มของคุณ

องค์ประกอบที่เหลือของการทดสอบที่ต้องพิจารณาคือส่วนควบคุม ซึ่งจะเป็นเวอร์ชันที่ไม่เปลี่ยนแปลงของชิ้นส่วนที่คุณจะทำการทดสอบ ด้วยการควบคุมและการทดสอบที่สร้างขึ้น คุณสามารถแบ่งผู้ชมของคุณออกเป็นกลุ่มสุ่มที่มีขนาดเท่ากันสำหรับการทดสอบ หากฟังดูยากในการใช้งาน ไม่ต้องกังวล เพราะเป็นงานสำหรับเครื่องมือทดสอบของคุณ ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ CRO ของคุณ

ขนาดตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับความสามารถของเครื่องมือที่ใช้และลักษณะของการทดสอบ เมื่อทำการทดสอบบางอย่าง เช่น หน้าเว็บ ด้วยจำนวนผู้เข้าชมที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ระยะเวลาของการทดสอบจะเป็นตัวกำหนดขนาดตัวอย่างโดยตรง ตรวจสอบอัตราการเข้าชมที่มีอยู่เพื่อให้ทราบว่าจะต้องดำเนินการนานแค่ไหน ในทางกลับกัน เมื่อทำการทดสอบอีเมล A/B ขอแนะนำให้ทดสอบตามสัดส่วนของรายชื่อส่งเมลของคุณ

4. เรียกใช้การทดสอบนั้น!

แม้ว่ารูปแบบต่างๆ ของคุณควรได้รับการทดสอบไปพร้อม ๆ กัน การเลือกเวลาทดสอบอย่างมีกลยุทธ์ก็ไม่ผิด ตัวอย่างเช่น แคมเปญอีเมลที่ตรงเวลาจะส่งผลเร็วกว่า การกำหนดช่วงเวลาเหล่านี้จำเป็นต้องมีการวิจัยเกี่ยวกับข้อมูลประชากรและกลุ่มสมาชิกของคุณ ดังที่กล่าวไว้ ขึ้นอยู่กับลักษณะของชิ้นงาน การเข้าชมไซต์ของคุณ และนัยสำคัญทางสถิติที่จำเป็นต้องได้รับ การทดสอบอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงถึงสองสามสัปดาห์

หากคุณสนใจที่จะรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังปฏิกิริยาของผู้เยี่ยมชม ลองขอความคิดเห็นเชิงคุณภาพ แบบสำรวจและแบบสำรวจความคิดเห็นที่ออกจากระบบสามารถเพิ่มลงในหน้าเว็บไซต์ได้ค่อนข้างง่ายในช่วงระยะเวลาการทดสอบ ข้อมูลนี้สามารถเพิ่มมูลค่าและประสิทธิภาพให้กับผลลัพธ์ของคุณได้

5. ตรวจสอบผลลัพธ์

เมื่อใช้สมมติฐานที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและตัวชี้วัดหลัก ถึงเวลาตีความสิ่งที่คุณค้นพบ โดยคำนึงถึงระดับความมั่นใจด้วย จำเป็นต้องกำหนดนัยสำคัญทางสถิติด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือทดสอบหรือ เครื่องคิดเลขอื่นของคุณ หากรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งพิสูจน์ได้ดีกว่าอีกรูปแบบหนึ่งทางสถิติ ขอแสดงความยินดีด้วย! ตอนนี้คุณสามารถดำเนินการอย่างเหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพส่วนแคมเปญ

แต่จำไว้ว่านัยสำคัญทางสถิติไม่เท่ากับนัยสำคัญทางปฏิบัติ คุณต้องคำนึงถึงเวลาและความพยายามในการดำเนินการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอและดูว่าผลตอบแทนคุ้มค่าหรือไม่ ถ้ามันง่ายเหมือนการส่งเทมเพลตอีเมลหนึ่งไปยังอีกเทมเพลตหนึ่งด้วยการคลิกปุ่มเพียงครั้งเดียว ก็ไม่ต้องคิดมาก แต่ถ้าเป็นเรื่องของการให้นักพัฒนาปรับปรุงหน้า Landing Page 100 หน้าบนไซต์ของคุณ คุณต้องแน่ใจว่ามันคุ้มค่า

6. ในกรณีของการทดสอบ “ล้มเหลว”

หากไม่มีรูปแบบใดที่ให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ กล่าวคือ การทดสอบไม่สามารถสรุปผลได้ มีตัวเลือกมากมายให้เลือก ประการหนึ่ง อาจมีเหตุผลที่จะรักษารูปแบบเดิมไว้ได้ คุณยังสามารถเลือกที่จะพิจารณาระดับนัยสำคัญของคุณใหม่ หรือจัดลำดับความสำคัญของ KPI บางรายการใหม่จากบริบทของชิ้นส่วนที่กำลังทดสอบ สุดท้าย การเปลี่ยนแปลงที่ทรงพลังกว่าหรือแตกต่างกันอย่างมากอาจอยู่ในลำดับ ที่สำคัญที่สุด อย่ากลัวที่จะทดสอบและทดสอบอีกครั้ง ท้ายที่สุด ความพยายามซ้ำแล้วซ้ำเล่าสามารถช่วยปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพได้เท่านั้น

การทดสอบ A/B กับการทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบหลายตัวแปรมีพื้นฐานอยู่บนหลักการสำคัญเดียวกันกับคู่ A/B ความแตกต่างอยู่ในจำนวนตัวแปรที่สูงขึ้นที่กำลังทดสอบ เป้าหมายคือการพิจารณาว่าชุดค่าผสมของรูปแบบใดทำงานได้ดีที่สุด และตรวจสอบ "ความสามารถในการแปลง" ของแต่ละรูปแบบในบริบทของตัวแปรอื่นๆ มากกว่าที่จะเป็นเพียงกระบวนการแบบสแตนด์อโลน ในหลาย ๆ ด้าน อาจเป็นวิธีปฏิบัติที่ซับซ้อนกว่านั้น

การทดสอบประเภทนี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการตรวจสอบความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างองค์ประกอบที่ปรับให้เหมาะสม ตามทฤษฎีแล้ว เป็นไปได้ที่จะทดสอบชุดค่าผสมนับร้อยแบบเคียงข้างกัน! เป็นที่น่าสังเกตว่า การทดสอบหลายตัวแปรมีข้อเสีย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องที่เกี่ยวกับเวลาและจำนวนผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่จำเป็นในการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ฉันควรทำการทดสอบใด

การทดสอบ A/B เป็นวิธีการที่เหมาะสมที่สุดในการได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญและชัดเจนอย่างรวดเร็ว โดยไม่คำนึงถึงขนาดของบริษัท การเข้าชมไซต์ หรือความสามารถของซอฟต์แวร์ของคุณ ง่ายต่อการตีความและข่มขู่น้อยกว่าสำหรับนักการตลาดที่ไม่เคยใช้ CRO เลย ในบางกรณีก็ใช้วงจรนี้ในวงจรต่อเนื่องโดยบริษัทขนาดใหญ่ที่ต้องการมันมากกว่าการออกแบบการทดสอบหลายตัวแปร หากคุณเพิ่งเริ่มต้นเส้นทางสู่โลกแห่งการเพิ่มประสิทธิภาพ นี่อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด

ในทางตรงกันข้าม การทดสอบหลายตัวแปรมักจะแนะนำสำหรับไซต์ที่มีการเข้าชมจำนวนมาก เพื่อรองรับจำนวนรูปแบบที่จำเป็นต้องทดสอบ หน้าเฉพาะที่กำลังทดสอบนั้นจำเป็นต้องมีการเปิดเผยที่เพียงพอ การทดสอบหลายตัวแปรจะใช้ได้ดีที่สุดเมื่อคุณต้องการทดสอบกับการปรับเปลี่ยนเนื้อหาอย่างละเอียดยิ่งขึ้น และติดตามการโต้ตอบขององค์ประกอบต่างๆ นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการได้ผลลัพธ์ ซึ่งภายหลังสามารถนำไปใช้กับการออกแบบเว็บไซต์ของคุณในขนาดที่ใหญ่ขึ้นอย่างเป็นระบบ

ตอนนี้คุณรู้วิธีเรียกใช้การทดสอบ A/B แล้ว คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าแคมเปญการตลาดของคุณต้องจัดการด้านใดก่อน เรามีแหล่งข้อมูลที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ: รายการตรวจสอบการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ ข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณระบุได้ว่าส่วนใดของแคมเปญมีประสิทธิภาพต่ำ คุณจึงสามารถจัดลำดับความสำคัญในการทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพได้

บล็อกนี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดบล็อก Your Definitive Guide to Conversion Rate Optimization Optimization