ขอแนะนำ Experimentation Loop

ลองดูประวัติศาสตร์ของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

คุณจะเห็นได้ว่าเทคโนโลยีขั้นสูงนั้นไม่ได้เกิดขึ้นจากสิ่งที่คาดไม่ถึง มันพัฒนาด้วยความก้าวหน้าอย่างหนึ่งที่กลายเป็นรากฐานสำหรับอีกสิ่งหนึ่ง

ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมสมาร์ทโฟนตั้งอยู่บนรากฐานของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมากมาย จากโทรศัพท์พื้นฐานรุ่นแรก แนวคิดของโทรศัพท์ไร้สายก็ถือกำเนิดขึ้น ตามมาด้วยการรวมการสื่อสารเคลื่อนที่เข้ากับพลังการประมวลผล

เมื่อเวลาผ่านไป เราได้เห็นวิวัฒนาการจากผู้ช่วยดิจิทัลส่วนบุคคล เช่น อุปกรณ์ BlackBerry ไปจนถึงการกำเนิดขึ้นของ iPhone ซึ่งปูทางไปสู่อุตสาหกรรมสมาร์ทโฟน

มันเหมือนกับการวนซ้ำ ซึ่งความก้าวหน้าแต่ละครั้งจะสร้างโอกาสใหม่ๆ ซึ่งจะนำไปสู่ความก้าวหน้าต่อไป การวนซ้ำได้ปฏิวัติเทคโนโลยีของเราเพราะเราไม่เคยทิ้งจุดสิ้นสุดหลังจากความก้าวหน้า

จะเกิดอะไรขึ้นหากเราทำตามแนวทางเดียวกันกับการทดลองคุณสมบัติทางดิจิทัล

การทดลองบางครั้งสามารถเพิ่มอัตราการแปลงของคุณเกินความคาดหมาย และบางครั้งก็ลดลงแม้กระทั่งสำหรับสมมติฐานที่มีแนวโน้ม มันเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ

แต่ถ้าคุณยึดติดกับแนวทางเชิงเส้นในการปิดการทดสอบหลังจากได้ผลลัพธ์แล้วและไปทดสอบสิ่งใหม่ๆ ต่อไป แทบจะไม่ทำให้คุณค้นพบความก้าวหน้าเลย คุณจะพลาดโอกาสในการปรับปรุงอัตราการแปลงและมองข้ามข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเพื่อความสำเร็จในอนาคต ในสถานการณ์ที่ดีที่สุด จะทำให้อัตราการเติบโตของคุณคงที่

นั่นคือเหตุผลที่ถึงเวลาแล้วที่จะเปลี่ยนจากแนวทางเชิงเส้นและใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์กับ Experimentation Loop เพื่อตระหนักถึงศักยภาพของ Conversion ที่แท้จริงของเว็บไซต์และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของคุณ

แต่วงทดลองคืออะไร? มาเจาะลึกแนวคิดที่น่าสนใจนี้กัน

Experimentation Loop คืออะไร?

Experimentation Loop เริ่มต้นด้วยการระบุปัญหาผ่านการวิเคราะห์พฤติกรรมและสร้างวิธีแก้ปัญหาในรูปแบบของสมมติฐาน จากนั้น คุณเรียกใช้การทดสอบเพื่อทดสอบสมมติฐาน ไม่ว่าคุณจะชนะหรือแพ้ แต่ด้วยวิธีการเชิงเส้น คุณจะหยุดวงจรการทดลองที่นี่ แต่ด้วย Experimentation Loop คุณจะตรวจสอบผลการทดสอบเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ข้อมูลเชิงลึกที่เปิดเผยสามารถได้รับสมมติฐานใหม่ ซึ่งนำไปสู่การทดลองเพิ่มเติม ทำให้เกิดวงจรการเรียนรู้และการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง

ต่อไปนี้คือภาพประกอบของวิธีการทำงานของ Experimentation Loop:

ด้วย Experimentation Loops คุณไม่เพียงแค่หยุดที่ผลลัพธ์เท่านั้น แต่ยังดำดิ่งลึกลงไปเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังผลลัพธ์ ระบุความผิดปกติ และค้นพบว่าผู้ชม (หรือผู้เข้าร่วมการทดสอบ) มีปฏิกิริยาแตกต่างจากผู้อื่นหรือไม่ สิ่งนี้จะกลายเป็นรากฐานสำหรับสมมติฐานและการทดลองใหม่ของคุณ

เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในภูมิทัศน์ทางดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในปัจจุบัน ซึ่งพฤติกรรมของผู้ใช้มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ด้วยการเปิดรับการเรียนรู้และการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องจาก Experimentation Loops คุณสามารถนำหน้าเส้นโค้งและปรับปรุงอัตรา Conversion ของคุณต่อไปได้

ทำความเข้าใจกับ Experimentation Loop ด้วยตัวอย่าง

นี่คือตัวอย่างสมมุติฐานที่อธิบายการทำงานของ Experimentation Loop:

พิจารณาหน้า Landing Page ที่สร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างโอกาสในการขาย หน้าเวอร์ชันดั้งเดิมมีคำอธิบายของข้อเสนอในพับแรก ตามด้วยปุ่มกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) ที่จะนำไปสู่แบบฟอร์มติดต่อ

สมมติว่าการวิเคราะห์พฤติกรรมของหน้า Landing Page เผยให้เห็นว่าผู้เข้าชมจำนวนมากเลิกสนใจในพับแรก สิ่งนี้นำไปสู่สมมติฐานของการเพิ่ม CTA ครึ่งหน้าบนเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วม ด้วยวิธีนี้ คุณจะสร้างการทดสอบ A/B เพื่อเปรียบเทียบเวอร์ชันดั้งเดิมกับเวอร์ชันที่มี CTA เพิ่มเติมในครึ่งหน้าบน

นี่คือการแสดงภาพของต้นฉบับและรูปแบบของหน้า Landing Page:

สมมติว่าการทดสอบจบลงด้วยรูปแบบที่มีประสิทธิภาพดีกว่ารูปแบบเดิมในแง่ของอัตราการแปลง (เช่น จำนวนคลิกบน CTA) ที่นี่ วิธีการแบบดั้งเดิมจะสรุปผลการทดสอบ แต่ด้วยวงจรการทดลอง เราจะพยายามวิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อหาสมมติฐานเพิ่มเติมและเปิดโอกาสมากมายสำหรับการปรับปรุง

สมมติว่าเราลดสมมติฐานที่ต้องทดสอบปุ่ม CTA จากนั้น รอบที่สองจะเกี่ยวข้องกับการหารูปแบบต่างๆ ของข้อความ CTA และสี CTA เพื่อปรับปุ่มให้เหมาะสม ที่นี่ เพื่อหารูปแบบที่ดีที่สุด เราสามารถเรียกใช้การทดสอบหลายตัวแปรเพื่อเปรียบเทียบเวอร์ชันดั้งเดิมกับรูปแบบต่างๆ ที่มีชุดค่าผสมต่างกัน

ในตอนท้ายของการทดสอบ อาจมีการเพิ่มขึ้นในการแปลง ซึ่งไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีการแบบเดิม และหากการทดสอบล้มเหลวในการเพิ่มอัตราการแปลง มันจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถช่วยในการรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ใช้

ในทำนองเดียวกัน เราสามารถตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อดูว่ากลุ่มผู้ชมใดมีส่วนร่วมกับปุ่มมากกว่ากลุ่มอื่นหรือไม่ (และหากมีคุณลักษณะร่วมกัน) ในกรณีนี้ อาจนำไปสู่การตั้งสมมติฐานสำหรับแคมเปญการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ซึ่งรวมถึงการปรับเปลี่ยนส่วนหัวหรือ หัวข้อย่อยก่อน CTA ตามพฤติกรรม ข้อมูลประชากร หรือแอตทริบิวต์ทางภูมิศาสตร์ของกลุ่ม

ดังนั้น Experimentation Loop จึงเปิดโอกาสในการปรับปรุง ซึ่งไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีแบบแยกส่วนและเป็นเส้นตรง

แต่คุณจะดำเนินการดำเนินการ Experimentation Loop ให้สำเร็จได้อย่างไร

วงจรการทดลองประกอบด้วยสามขั้นตอน และเราจะเจาะลึกแต่ละขั้นตอนในส่วนถัดไป

สามขั้นตอนใน Experimentation Loop

ต่อไปนี้คือสามขั้นตอนสำคัญใน Experimentation Loop สำหรับการปรับปรุง Conversion

ขั้นตอนที่ 1: ระบุปัญหา

Experimentation Loop เริ่มต้นด้วยการระบุปัญหาที่มีอยู่ในประสบการณ์ของผู้ใช้ ขั้นแรก คุณทำการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่เกี่ยวข้องกับเมตริกสำคัญๆ เช่น อัตรา Conversion อัตราตีกลับ และการดูหน้าเว็บ เพื่อระบุหน้าเว็บที่มีประสิทธิภาพต่ำในเส้นทางของผู้ใช้

เมื่อคุณลดจุดอ่อนลงแล้ว คุณสามารถทำการวิเคราะห์เชิงคุณภาพเพื่อทำความเข้าใจจุดบอดได้ คุณสามารถตรวจสอบการบันทึกเซสชันและแผนที่ความร้อนเพื่อทราบประสิทธิภาพของแต่ละองค์ประกอบที่ส่งผลต่ออัตราการแปลง

เมื่อคุณระบุปัญหาที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบต่างๆ แล้ว ก็จะสามารถช่วยร่างสมมติฐานได้

ขั้นตอนที่ 2: สร้างสมมติฐานจากข้อมูลเชิงลึก

หลังจากระบุองค์ประกอบที่ส่งผลเสียต่อ Conversion แล้ว คุณสามารถเริ่มเจาะลึกข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้เข้าใจได้

ตัวอย่างเช่น คุณระบุว่าตำแหน่งภาพแบนเนอร์เป็นสาเหตุของอัตราตีกลับที่สูงของบล็อกหลังจากการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพทั้งหมด จากนั้น คุณสามารถสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับตำแหน่งของภาพนี้ซึ่งเสนอวิธีแก้ปัญหาสำหรับอัตราตีกลับที่สูง

ในขณะที่ตั้งกรอบสมมติฐาน คุณควรระบุตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ที่จะวัด การเพิ่มขึ้นที่คาดไว้ และองค์ประกอบที่จะทดสอบ

ต่อไป คุณดำเนินการทดสอบต่อไป

ขั้นตอนที่ 3: เรียกใช้การทดสอบ

ตามสมมติฐาน คุณจะเลือกจากการทดสอบต่างๆ เช่น การทดสอบ A/B, การทดสอบหลายตัวแปร, แยก URL และการทดสอบหลายหน้า คุณดำเนินการจนกว่าการทดสอบจะมีนัยสำคัญทางสถิติ

การทดสอบอาจส่งผลให้อัตรา Conversion เปลี่ยนแปลง และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ต่อประสบการณ์ใหม่สามารถเปิดประตูเพื่อระบุพื้นที่สำหรับรอบที่สองของการทดสอบ

ดังนั้น Experimentation Loop จะสร้างเส้นทางเพื่อปรับปรุง Conversion อย่างต่อเนื่อง

วงจรการทดลองและช่องทางการขาย

การเรียกใช้ Experimentation Loops ในทุกขั้นตอนของช่องทางสามารถปรับปรุงอัตรา Conversion ได้อย่างมาก และเป็นกรอบเชิงกลยุทธ์สำหรับการทดสอบสมมติฐานมากกว่าวิธีการที่สุ่มเสี่ยง

หากต้องการเพิ่มอัตรา Conversion ขององค์ประกอบเดียวกัน คุณสามารถเรียกใช้ Experimentation Loop ดังที่เห็นในตัวอย่างการทดสอบ A/B ไปจนถึงการทดสอบหลายตัวแปร

หรือคุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากการทดสอบที่ปรับปรุงเมตริกเพื่อดูว่ามีผลกระทบกับเมตริกอื่นๆ อย่างไร ซึ่งอาจนำไปสู่รอบที่สองของการทดสอบ

ตัวอย่างเช่น ลองใช้ขั้นตอนการรับรู้ เป้าหมายในขั้นตอนนี้คือการดึงดูดผู้ใช้และแนะนำให้รู้จักกับผลิตภัณฑ์หรือบริการบนแพลตฟอร์มดิจิทัล

สมมติว่าคุณทำการทดสอบ A/B กับโฆษณาบนเครือข่ายการค้นหาเพื่อให้ผู้ใช้เข้ามาที่เว็บไซต์มากขึ้นและติดตามเมตริกต่างๆ เช่น จำนวนผู้เข้าชม

สมมติว่าการทดสอบนำไปสู่การปรับปรุงการรับส่งข้อมูล ตอนนี้ คุณสามารถวิเคราะห์ตัวชี้วัดอื่นๆ เช่น % ความลึกในการเลื่อนและอัตราตีกลับสำหรับหน้า Landing Page และระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง หากต้องการระบุพื้นที่เฉพาะที่ผู้ใช้กำลังจะออกไป คุณสามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น แผนที่เลื่อน แผนที่ความร้อน และการบันทึกเซสชัน การวิเคราะห์จะนำคุณไปสู่การสร้างสมมติฐานสำหรับส่วนที่สองของการทดสอบ อาจเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้โดยการทดสอบองค์ประกอบภาพหรือพาดหัวที่จับใจ

ในทำนองเดียวกัน การเรียกใช้ Experimentation Loop ที่ขั้นตอนอื่นๆ ของช่องทางสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการเดินทางย่อยที่ลูกค้าใช้ในแต่ละขั้นตอนของช่องทาง ยิ่งไปกว่านั้น Experimentation Loop ยังนำไปสู่การสร้างสมมติฐานจากขั้นตอนของช่องทางหนึ่งไปยังอีกขั้นตอนหนึ่ง ส่งผลให้เกิดประสบการณ์ที่ราบรื่นซึ่งยากที่จะบรรลุได้ด้วยวิธีการแบบแยกส่วน

Frictionless Commerce ใช้ Experimentation Loops สำหรับการเขียนคำโฆษณา Conversion อย่างไร

Frictionless Commerce ซึ่งเป็นหน่วยงานดิจิทัลได้ไว้วางใจ VWO มานานกว่าสิบปีในการดำเนินการทดสอบ A/B บนเส้นทางของผู้ซื้อรายใหม่ พวกเขาได้สร้างระบบที่พวกเขาสร้างการทดลองใหม่ตามการเรียนรู้ก่อนหน้านี้ จากการทดลองซ้ำๆ พวกเขาได้ระบุตัวขับเคลื่อนทางจิตวิทยา 9 ตัวที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้ซื้อครั้งแรก

เมื่อเร็ว ๆ นี้ พวกเขาทำงานร่วมกับลูกค้ารายหนึ่งในอุตสาหกรรมแชมพูบาร์ ซึ่งพวกเขาสร้างสำเนาหน้า Landing Page ที่รวมไดรเวอร์ทั้งเก้าตัวเข้าด้วยกัน หลังจากทำการทดสอบเป็นเวลาห้าสัปดาห์ พวกเขาพบว่าอัตราการแปลงเพิ่มขึ้น 5.97% ส่งผลให้มีคำสั่งซื้อใหม่ 2,778 รายการ

เป็นการแสดงให้เห็นว่า Experimentation Loops สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและนำประสบการณ์ผู้ใช้ของคุณไปสู่อีกระดับได้อย่างไร

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการทดลองของ Frictionless Commerce ได้ในกรณีศึกษาของพวกเขา

บทสรุป

การเปิดรับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการเพิ่มประสิทธิภาพที่ได้รับจาก Experimentation Loops เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการนำหน้าคู่แข่งและปรับปรุงอัตราการแปลงของพวกเขา

เพื่อผลักดันความสำเร็จจากทรัพย์สินทางดิจิทัลของคุณอย่างแท้จริง ถึงเวลาแล้วที่จะทำลายรูปแบบเชิงเส้นและยอมรับ Experimentation Loop ด้วยการใช้กรอบเชิงกลยุทธ์สำหรับการทดสอบสมมติฐาน แทนที่จะใช้วิธีจับจด ธุรกิจต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงข้อเสนอทางดิจิทัลของตนได้อย่างต่อเนื่อง

คุณสามารถสร้าง Experimentation Loops โดยใช้ VWO ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการทดลองชั้นนำของโลก VWO เสนอการทดสอบฟรีสำหรับผู้ใช้ที่ติดตามมากถึง 5,000 รายต่อเดือน เยี่ยมชมหน้าแผนและราคาของเราตอนนี้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม