เริ่มต้นใช้งานการทดสอบหลายตัวแปรในการตลาด

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของการตลาดดิจิทัลคือความสามารถในการทดสอบเกือบทุกแง่มุมของส่วนประสมทางการตลาดของคุณเพื่อดูว่าแบบใดได้ผลดีที่สุด ตั้งแต่หัวเรื่องอีเมลและหัวข้อข่าวไปจนถึงรูปภาพหน้า Landing Page และสีของ CTA ความสามารถในการทดสอบและเปรียบเทียบผลลัพธ์จะช่วยให้คุณได้เปรียบกว่าสื่อดั้งเดิม

ในหลายกรณี คุณอาจใช้การทดสอบ A/B เพื่อเลือกและทดสอบองค์ประกอบแคมเปญทีละรายการ แต่ในบางประเทศ คุณอาจต้องการวัดประสิทธิภาพของการเปลี่ยนองค์ประกอบหลายๆ อย่างพร้อมกัน คุณอาจต้องการเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆ ในสถานการณ์เหล่านี้ การทดสอบหลายตัวแปรเป็นสิ่งที่คุณต้องการ

การทดสอบหลายตัวแปรคืออะไร?

การทดสอบหลายตัวแปร (MVT) เป็นวิธีการทดสอบที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบหลายองค์ประกอบหรือการรวมกันของตัวแปรในแต่ละครั้ง เมื่อเทียบกับการทดสอบ A/B ที่คุณทดสอบทีละองค์ประกอบ คุณสามารถใช้กระบวนการ MVT เพื่อค้นหาว่าชุดค่าผสมของตัวแปรใดทำงานได้ดีที่สุดในแง่ของการบรรลุผลลัพธ์ที่คุณต้องการ ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่คุณว่าองค์ประกอบต่างๆ ส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างไร

การทดสอบหลายตัวแปรเป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรมากซึ่งต้องการขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ หากคุณสนใจที่จะใช้งาน คำแนะนำต่อไปนี้สามารถช่วยคุณพิจารณาว่าเหมาะสมหรือไม่

ตัวอย่างการทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบหลายตัวแปรมีลักษณะอย่างไรในชีวิตจริง

พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้สำหรับผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซ:

• คุณต้องการเปลี่ยนสีของปุ่ม CTA รวมถึงภาษาเพื่อดูว่าปุ่มใดทำให้เกิดการคลิกมากขึ้น คุณตัดสินใจใช้ MVT เพื่อพิจารณาว่าแบบใดทำงานได้ดีที่สุด ในสถานการณ์นี้ คุณต้องสร้างเพจสี่เวอร์ชันที่แตกต่างกันและทดสอบแต่ละเวอร์ชัน

• คุณต้องการทราบว่าการเปลี่ยนบรรทัดแรกและเพิ่มรูปภาพในอีเมลต้อนรับลูกค้าของคุณทำให้เกิดการคลิกหรือไม่ คุณสร้างหลายเวอร์ชันโดยมีบรรทัดแรกและรูปภาพต่างๆ กัน แล้วปล่อยให้แคมเปญดำเนินไปตามปกติ

• คุณจำเป็นต้องรวมคอนเวอร์ชั่นบนหน้า Landing Page ของคุณ ดังนั้นคุณจึงตัดสินใจทดสอบชุดค่าผสมต่างๆ ของบรรทัดแรก รูปภาพ เนื้อหาข้อความ และฟิลด์แบบฟอร์ม เพื่อดูว่าชุดค่าผสมใดนำไปสู่อัตราคอนเวอร์ชั่นสูงสุด

• คุณเห็นอัตราตีกลับที่สูงขึ้นและการคลิกไปยังหน้าผลิตภัณฑ์น้อยลงจากหน้าแรกของเว็บไซต์ของคุณ ดังนั้นคุณจึงทดสอบแบนเนอร์ เมนูการนำทาง และตำแหน่งปุ่ม CTA เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของผู้ใช้และนำผู้ใช้ไปสู่ช่องทางการขายเพิ่มเติม

โปรดจำไว้ว่า เป้าหมายของการทดสอบหลายตัวแปรไม่ใช่แค่การค้นหาองค์ประกอบที่ทำงานดีที่สุดเท่านั้น แต่ยังเพื่อทำความเข้าใจว่าองค์ประกอบเหล่านั้นโต้ตอบกันอย่างไร

การทดสอบหลายตัวแปรเทียบกับการทดสอบ A/B

ความแตกต่างระหว่างการทดสอบหลายตัวแปรและการทดสอบ A/B คืออะไร การทดสอบทั้งสองเกี่ยวข้องกับการตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับสิ่งที่อาจเกิดขึ้นหากคุณเปลี่ยนแปลงสิ่งต่างๆ บนหน้าเว็บ ดังที่เราได้กำหนดไว้ ในอดีต คุณกำลังทดสอบองค์ประกอบหรือตัวแปรหลายรายการ โดยมักจะทำพร้อมกัน การทดสอบ A/B จะเน้นไปที่ตัวแปรทีละตัวเท่านั้น

แล้วคุณจะรู้ได้อย่างไรว่าอันไหนเหมาะสมกับความต้องการของคุณมากกว่ากัน?

สมมติว่าคุณต้องการเพิ่ม Conversion บนหน้า Landing Page จากโฆษณาบนการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย แต่คุณไม่แน่ใจว่าคุณต้องการใช้วิธีใด แม้ว่าการทดสอบ A/B จะเป็นวิธีที่ง่ายกว่าและเร็วกว่าซึ่งเหมาะสำหรับการเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลงเพียงครั้งเดียว แต่การทดสอบหลายตัวแปรให้แนวทางที่ครอบคลุมมากกว่า หนึ่งอาจทำงานได้ดีกว่าอีกอันหนึ่งขึ้นอยู่กับเวลาและทรัพยากรที่คุณมี

ท้ายที่สุดแล้ว การเลือกรูปแบบการทดสอบขึ้นอยู่กับเวลา ปริมาณการใช้งาน และความซับซ้อนของสิ่งที่คุณต้องการทดสอบ

เมื่อใดควรใช้การทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบหลายตัวแปรเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ แต่ก็ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดเสมอไป หากคุณประสบกับเงื่อนไขหรือความต้องการต่อไปนี้ อาจเหมาะสำหรับคุณ:

• คุณมีทราฟฟิกจำนวนมาก—ผู้เยี่ยมชมหลายพันคน จำนวนนี้เพิ่มขึ้นตามจำนวนรูปแบบ ขนาดตัวอย่างที่ต้องการควรน้อยกว่าระดับการเข้าชมปัจจุบันของคุณ

• คุณต้องเพิ่มประสิทธิภาพจุดแปลงที่สำคัญบนเว็บไซต์ของคุณ รวมถึงหน้า Landing Page หรือกระบวนการชำระเงิน

• คุณต้องการเข้าใจว่าองค์ประกอบต่างๆ ในหน้าโต้ตอบและส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างไร

• คุณต้องปรับแต่งการออกแบบที่กำหนดไว้แล้วเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ด้วยกรณีการใช้งานที่ดีมากมายสำหรับการทดสอบหลายตัวแปร เมื่อไหร่จะ ไม่ สมเหตุสมผล?

• คุณมีอัตราการเข้าชมต่ำ

• คุณอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการออกแบบ

• คุณต้องการทดสอบตัวแปรเดียว

ในสถานการณ์เหล่านี้ การทดสอบ A/B อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า ก่อนที่คุณจะยอมรับกระบวนการทดสอบ ให้พิจารณาสถานการณ์และเป้าหมายเฉพาะของคุณ

ประเภทของการทดสอบหลายตัวแปร

เมื่อคุณยอมรับการทดสอบหลายตัวแปร คุณจะต้องพิจารณาว่าวิธีใดเหมาะสมกับแนวทางของคุณมากที่สุด จำนวนปัจจัยที่คุณต้องทดสอบอาจส่งผลต่อกระบวนการทดสอบที่ใช้เวลานานและค่าใช้จ่ายเท่าใด

การทดสอบหลายตัวแปรมักมีรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งจากสองรูปแบบ ได้แก่ การทดสอบแฟกทอเรียลแบบเต็มหรือการทดสอบบางส่วน ขึ้นอยู่กับทรัพยากรของคุณและผลลัพธ์ที่ต้องการ หนึ่งอาจเหมาะสมกว่าที่อื่น

การทดสอบแฟกทอเรียลแบบเต็ม

การทดสอบแฟกทอเรียลแบบสมบูรณ์รวมถึงการทดสอบชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดของเนื้อหาด้วยความน่าจะเป็นที่เท่ากัน ในการทดสอบแฟกทอเรียลแบบเต็ม คุณจะทดสอบชุดค่าผสมทุกชุด สมมติว่าคุณมีหน้า Landing Page ที่มีรูปภาพสองรูปและ CTA สี่รายการ นั่นหมายความว่าคุณจะต้องทดสอบแปดเวอร์ชันที่แตกต่างกัน:

• เวอร์ชัน 1: อิมเมจ 1, CTA 1

• เวอร์ชัน 2: อิมเมจ 1, CTA 2

• เวอร์ชัน 3: อิมเมจ 1, CTA 3

• เวอร์ชัน 4: อิมเมจ 1, CTA 4

• เวอร์ชัน 5: อิมเมจ 2, CTA 1

• เวอร์ชัน 6: อิมเมจ 2, CTA 2

• เวอร์ชัน 7: อิมเมจ 2, CTA 3

• เวอร์ชัน 8: อิมเมจ 2, CTA 4

การทดสอบแฟคทอเรียลแบบสมบูรณ์ให้ข้อมูลที่ครอบคลุม แต่ก็มีข้อเสียอยู่บ้าง อย่างแรกคือต้องใช้ทรัพยากรมาก อย่างที่คุณเห็น คุณต้องใช้การทดลองจำนวนมากสำหรับทุกๆ ตัวแปรที่คุณเปลี่ยนแปลง และตัวเลขนั้นจะเพิ่มขึ้นหากคุณเพิ่มปัจจัยเท่านั้น การวิเคราะห์ผลลัพธ์เหล่านั้นก็ค่อนข้างซับซ้อนเช่นกัน เนื่องจากข้อกำหนดขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ การบรรลุนัยสำคัญทางสถิติอาจเป็นเรื่องยากเช่นกัน ซึ่งส่งผลต่อความสามารถในการขยายขนาด

ในหลายกรณี คุณอาจเลือกที่จะทำการทดสอบแฟกทอเรียลบางส่วนหรือแบบเศษส่วน ซึ่งสามารถลดทรัพยากรที่คุณต้องการแต่ยังคงให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า

การทดสอบบางส่วน

การทดสอบบางส่วน (หรือเศษส่วน) เป็นกระบวนการที่ง่ายกว่าซึ่งจะทดสอบชุดย่อยย่อยของตัวเลือกที่มีอยู่ สมมติว่าคุณตัดสินใจทดสอบชุดค่าผสมของตัวแปรที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นสำหรับหน้า Landing Page ของคุณ และเพิ่มจำนวนตัวแปรเป็น 16 เท่า ในการทดสอบแฟคทอเรียลเต็มรูปแบบ คุณจะต้องแบ่งการเข้าชมเท่าๆ กันระหว่างรูปแบบทั้งหมด

ในการทดสอบแฟกทอเรียลแบบเศษส่วน คุณจะแบ่งการเข้าชมนั้นระหว่างแปดรูปแบบ อัตราการแปลงของรูปแบบที่เหลือมาจากการหักทางสถิติตามที่คุณได้ทดสอบแล้ว

ทำไมคุณถึงทำการทดสอบนี้ โดยปกติแล้วคุณต้องการปริมาณการใช้งานน้อยกว่าสำหรับการทดสอบเหล่านี้ แต่คุณไม่ได้รับข้อมูลแบบละเอียด อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ให้คุณได้คือความรู้สึกทั่วไปว่ารูปแบบต่างๆ นั้นดีกว่าหรือแย่กว่ารูปแบบอื่นๆ

เหตุใดคุณจึงเลือกการทดสอบบางส่วน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากการทดสอบไม่ได้ให้ข้อมูลที่ครอบคลุมเหมือนการทดสอบแฟกทอเรียลแบบเต็ม

การทดสอบหลายตัวแปรบางส่วนช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ชุดค่าผสมของตัวแปรที่มีแนวโน้มมากที่สุดหรือเกี่ยวข้องกัน นี่เป็นสิ่งสำคัญเมื่อคุณมีทรัพยากรจำกัด เช่น เวลา การรับส่งข้อมูล หรือพลังในการคำนวณ นอกจากนี้ยังลดความซับซ้อนของการทดสอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตัวแปรเพิ่มขึ้น คุณยังสามารถลดจำนวนการเปรียบเทียบที่คุณทำ ซึ่งนำไปสู่ความเสี่ยงน้อยลงในการเกิดผลบวกปลอม (ผลลัพธ์ที่ไม่ได้ให้ประโยชน์อย่างแท้จริง)

ท้ายที่สุดแล้ว การทดสอบบางส่วนอาจใช้ได้ผลสำหรับคุณ หากคุณต้องการให้การทดสอบมีประสิทธิภาพมากที่สุด เพียงรู้ว่ามีการแลกเปลี่ยน: เนื่องจากคุณไม่ได้ทดสอบทุกชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ คุณอาจเสี่ยงที่จะพลาดการโต้ตอบของปัจจัยที่สำคัญ

วิธีดำเนินการทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบหลายตัวแปรของคุณจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับจำนวนของตัวแปรที่คุณรวมและประเภทของการทดสอบที่คุณทำ แต่ขั้นตอนพื้นฐานมีดังนี้:

1. ระบุเป้าหมายของคุณ: กำหนดสิ่งที่คุณต้องการบรรลุด้วยการทดสอบ ตัวอย่างเป้าหมาย ได้แก่ การเพิ่มคอนเวอร์ชั่น ลดอัตราตีกลับ ปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ เป็นต้น

2. เลือกตัวแปรของคุณ: เมื่อคุณทราบเป้าหมายของคุณแล้ว คุณสามารถระบุองค์ประกอบของไซต์ที่จะทดสอบได้ ซึ่งรวมถึงพาดหัว รูปภาพ สี ปุ่ม CTA และอื่นๆ

3. ออกแบบตัวแปร: สำหรับแต่ละตัวแปร ให้สร้างเวอร์ชันที่แตกต่างกัน หากคุณกำลังทดสอบบรรทัดแรก ให้สร้างเวอร์ชันต่างๆ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีที่สุด

   

4. ตั้งค่าการทดสอบของคุณ: ค้นหาเครื่องมือหลายตัวแปรที่เหมาะสมเพื่อตั้งค่าการทดสอบของคุณ เครื่องมือนี้จะสุ่มให้บริการรูปแบบต่างๆ แก่ผู้ใช้ของคุณและติดตามผลลัพธ์

5. เรียกใช้การทดสอบ: ปล่อยให้การทดสอบของคุณทำงานเป็นระยะเวลาที่เพียงพอในการรวบรวมข้อมูล ระยะเวลาการทดสอบของคุณขึ้นอยู่กับการเข้าชมเว็บไซต์และจำนวนรูปแบบที่คุณต้องทดสอบ

6. วิเคราะห์ผลลัพธ์: เมื่อการทดสอบของคุณเสร็จสิ้น ให้วิเคราะห์ผลลัพธ์ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของรูปแบบต่างๆ ที่สัมพันธ์กับเป้าหมายของคุณ

7. ใช้การเปลี่ยนแปลง: จากการวิเคราะห์ของคุณ ใช้รูปแบบที่ประสบความสำเร็จสูงสุดในไซต์หรือแอปของคุณ

8. ทำการทดสอบซ้ำตามความจำเป็น: การทดสอบหลายตัวแปรไม่ใช่การดำเนินการแบบ “ครั้งเดียวจบ” เมื่อคุณเสร็จสิ้นการทดสอบหนึ่งแล้ว ให้ระบุตัวแปรใหม่และเริ่มกระบวนการอีกครั้ง

ข้อควรจำ: การทดสอบหลายตัวแปรไม่ใช่แค่การระบุรูปแบบที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดเท่านั้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าองค์ประกอบต่างๆ มีปฏิสัมพันธ์และมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างไร

วิธีค้นหาตัวแปรเพื่อทดสอบ

การรู้ว่าองค์ประกอบใดที่จะทดสอบในการทดสอบหลายตัวแปรเป็นทักษะ สิ่งสำคัญคือต้องทำให้แน่ใจว่าการทดสอบประสบความสำเร็จ ตัวแปรในการทดสอบหลายตัวแปรอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น บรรทัดแรก รูปภาพ วิดีโอ ปุ่ม CTA คำอธิบายผลิตภัณฑ์ เลย์เอาต์ สี และอื่นๆ กุญแจสู่การทดสอบหลายตัวแปรที่ประสบความสำเร็จ ได้แก่ การเลือกตัวแปรที่มีผลกระทบอย่างมากต่อพฤติกรรมของผู้ใช้และเป้าหมายสูงสุดของคุณ

เพื่อช่วยให้ทราบว่าคุณควรรวมตัวแปรใดไว้ในการทดสอบของคุณ ให้พิจารณาดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้:

ทำความเข้าใจกับเป้าหมายของคุณ

ก่อนที่คุณจะตัดสินใจเลือกตัวแปรต่างๆ ให้ถามว่าเป้าหมายของคุณคืออะไร คุณต้องการเพิ่มการแปลงหรือไม่? มีแผนจะปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้หรือลดอัตราตีกลับหรือไม่ เป้าหมายเหล่านี้จะชี้นำตัวแปรที่คุณจะมุ่งเน้น

วิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ

ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ปัจจุบันของคุณเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่และระบุแนวโน้มหรือธงสีเหลืองหรือสีแดง หากบางหน้ามีอัตราตีกลับสูง คุณอาจต้องการทดสอบตัวแปรในหน้านั้นเพื่อลดเมตริกนั้น

ทำการทดสอบผู้ใช้และขอความคิดเห็น

การทดสอบผู้ใช้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจว่าผู้คนจริงๆ ใช้เว็บไซต์หรือผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร การทำแบบสำรวจและขอคำติชมสามารถช่วยคุณระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นสำหรับลูกค้าของคุณ

ตรวจสอบการแข่งขัน

ดูสิ่งที่คู่แข่งของคุณกำลังทำ องค์ประกอบใดในไซต์ของพวกเขาที่ช่วยให้พวกเขาประสบความสำเร็จ ตัวแปรเหล่านี้อาจเป็นตัวแปรที่คุณสามารถทดสอบได้ในหน้า Landing Page หรือเว็บไซต์ของคุณเอง

ใช้แผนที่ความร้อนเพื่อประโยชน์ของคุณ

แผนที่ความร้อนสามารถช่วยให้คุณเห็นว่าผู้ใช้คลิก เลื่อน และใช้เวลาบนไซต์ของคุณที่ใด ผู้ใช้อยู่ในส่วนใดส่วนหนึ่งหรือไม่ พวกเขาอ่านหรือมีส่วนร่วมกับเนื้อหาของคุณอย่างไร แผนที่ความร้อนสามารถแสดงพื้นที่ที่คุณสนใจและเปิดเผยองค์ประกอบที่คุณสามารถทดสอบได้ในอนาคต

ข้อดีและข้อเสียของการทดสอบหลายตัวแปร

เช่นเดียวกับกระบวนการทดสอบทั้งหมด การทดสอบหลายตัวแปรไม่ได้ปราศจากข้อดีและข้อเสียที่ไม่เหมือนใคร แม้ว่าจะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ แต่ก็อาจไม่เหมาะที่สุดสำหรับทุกคน พิจารณาข้อดีและข้อเสียต่อไปนี้ก่อนที่จะเริ่มการทดสอบ

ข้อดี

• MVT เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทดสอบการโต้ตอบระหว่างองค์ประกอบของหน้า

• ต้องการการทดสอบต่อเนื่องน้อยลงเนื่องจากคุณกำลังทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน

• ช่วยให้คุณสร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ของคุณ

ประโยชน์หลักอื่นๆ ของการทดสอบหลายตัวแปรคือช่วยให้คุณสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่ม Conversion ให้ได้สูงสุด องค์ประกอบหรือตัวแปรส่วนใหญ่ที่คุณทดสอบ เช่น ความเร็วของเพจ ภาพ และแม้แต่ประเภท CTA สามารถส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ เมื่อคุณเพิ่มประสิทธิภาพองค์ประกอบเหล่านี้สำหรับการแปลง คุณมักจะได้รับประโยชน์เพิ่มเติมจากการปรับปรุงวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับไซต์ของคุณ

ข้อเสีย

• MVT เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับตัวแปรหลายตัว

• อาจใช้เวลานาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับการทดสอบ A/B อย่างง่าย

• ต้องการปริมาณการเข้าชมไซต์จำนวนมาก ทำให้มีนัยสำคัญทางสถิติได้ยากขึ้นสำหรับไซต์ขนาดเล็ก

• มีความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยที่ไม่ได้สร้างความแตกต่างในพฤติกรรมของผู้ใช้

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรที่ดีที่สุด

ไม่มีปัญหาการขาดแคลนการทดสอบ A/B ที่ทรงพลังและเครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรในตลาด ราคาอาจแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์มและความต้องการ แพลตฟอร์มการทดสอบยอดนิยมบางส่วน ได้แก่ :

• Optimizely: ชื่อที่ใหญ่ที่สุดในการตลาดดิจิทัล การขาย และอีคอมเมิร์ซพึ่งพาแพลตฟอร์ม Experiment ของ Optimizely เพื่อทำการทดสอบเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ด้วยตัวเลือก Accelerate and Scale คุณสามารถดำเนินการ MVT ในหลาย ๆ หน้าพร้อมกันได้ เช่นเดียวกับผู้ให้บริการอื่นๆ คุณจะต้องขอใบเสนอราคา

• AB Tasty: AB Tasty ไม่ได้เสนอราคาล่วงหน้า แต่จะอาศัยการเสนอราคาแบบกำหนดเองตามข้อมูลที่คุณให้ไว้ อย่างไรก็ตาม มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากมายสำหรับการทดสอบ (รวมถึงโค้ดและความสามารถในการแก้ไขแบบ WYSIWYG) พวกเขาแสดงรายการแบรนด์ที่มีชื่อเสียงหลายรายการในบัญชีรายชื่อลูกค้า ซึ่งสามารถให้หลักฐานทางสังคมที่คุณต้องการตรวจสอบได้

• VWO: VWO มีชุดเครื่องมือทดสอบที่ทรงพลัง โดยเฉพาะในเวอร์ชันฟรี สิ่งที่คุณต้องจ่ายสำหรับแผนต่อเดือนจะแตกต่างกันไปตามความต้องการของคุณและปริมาณการใช้งานที่คุณต้องติดตามในแต่ละเดือน แต่สำหรับนักการตลาดที่มีผู้เยี่ยมชมน้อยกว่า 50,000 รายต่อเดือน แผนการเติบโตของพวกเขามีค่าใช้จ่าย 822 ดอลลาร์ต่อเดือนและเสนอเครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรที่ครอบคลุม

• แปลง: แปลงเป็นเครื่องมือ MVT อื่นที่บอกว่าคุณสามารถ "ตั้งค่าการทดสอบทุกประเภทที่เป็นไปได้" มีการทดสอบ A/B แยก และหลายตัวแปร ราคาสำหรับ Convert จะแตกต่างกันไปตามจำนวนผู้ใช้ที่คุณต้องการทดสอบต่อเดือน แม้ว่าแผนผู้เชี่ยวชาญของพวกเขาจะอยู่ที่ 13,432 ดอลลาร์ต่อปีสำหรับผู้ใช้ 12 ล้านคน คุณอาจต้องใช้เวลาทดสอบนานกว่า 15 วัน แต่จะมีช่วงทดลองใช้งาน

ความสำคัญของการทดสอบหลายตัวแปรในแคมเปญข้ามแชนเนล

การทดสอบหลายตัวแปรอาจเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน แต่อย่าประเมินความสำคัญของกลยุทธ์ข้ามช่องทางต่ำเกินไป การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆ บนหน้าเว็บหรือภายในแคมเปญอีเมลจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าในขณะที่พวกเขาเดินทางผ่านเส้นทาง ความสามารถในการวิเคราะห์และพูดคุยกับข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับความพยายามทางการตลาดดิจิทัลของคุณเป็นสิ่งสำคัญ

คุณต้องมีเครื่องมือที่ทรงพลังเพื่อช่วยนำข้อมูลนั้นไปไว้ในที่เดียวที่สะดวก ซึ่งเป็นที่ที่แพลตฟอร์มโฆษณาดิจิทัลของเราเข้ามา เราสามารถช่วยคุณวิเคราะห์ข้อมูลจากแคมเปญการตลาดของคุณและพิจารณาว่าความพยายามแบบจ่ายเงินใดประสบความสำเร็จมากกว่ากัน เมื่อคุณใช้แดชบอร์ดประสิทธิภาพการตลาดดิจิทัลที่เหมาะสม คุณจะลดเวลาที่ใช้ในการดูข้อมูลและเพิ่มพลังงานในการทดสอบแคมเปญของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการทดสอบหลายตัวแปรและการทดสอบ A/B?

โดยทั่วไป การทดสอบ A/B จะทดสอบตัวแปรครั้งละหนึ่งตัวแปรเท่านั้น และแสดงให้คุณเห็นว่าตัวแปรใดมีประสิทธิภาพมากกว่าในการบรรลุเป้าหมายของคุณ การทดสอบหลายตัวแปรจะทดสอบชุดค่าผสมของตัวแปรหลายๆ ตัวเพื่อดูว่าพวกมันโต้ตอบกันอย่างไร

ประโยชน์ของการทดสอบหลายตัวแปรคืออะไร?

การทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณเห็นว่ารูปแบบต่างๆ โต้ตอบกับอีกรูปแบบหนึ่งบนหน้า Landing Page เว็บไซต์ หรือเนื้อหาทางการตลาดอื่นๆ อย่างไร ช่วยระบุส่วนผสมที่ดีที่สุดที่ทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายของคุณ เช่น อัตรา Conversion ที่เพิ่มขึ้น

ข้อเสียของการทดสอบหลายตัวแปรคืออะไร?

การทดสอบหลายตัวแปรเป็นกระบวนการที่ใช้เวลามากเนื่องจากจำนวนตัวแปรที่คุณต้องรวมไว้ นอกจากนี้ยังอาจมีราคาแพง เนื่องจากการทดสอบหลายตัวแปรเกี่ยวข้องกับตัวแปรจำนวนมาก โดยทั่วไปจึงต้องการปริมาณการรับส่งข้อมูลที่สูงขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ

ตัวอย่างของการทดสอบหลายตัวแปรคืออะไร?

คุณเป็นผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซที่ต้องการทดสอบว่าองค์ประกอบต่างๆ ในหน้า Landing Page โต้ตอบกันอย่างไรและกระตุ้นให้เกิด Conversion ในการทดสอบหลายตัวแปร คุณจะสร้างชุดค่าผสมขององค์ประกอบเหล่านี้ (บรรทัดแรก สี การคัดลอกปุ่ม CTA เนื้อหาของหน้า และรูปภาพ) และกำหนดองค์ประกอบเหล่านี้แบบสุ่มให้กับผู้ชมที่แตกต่างกัน ในตอนท้ายของการทดสอบ คุณจะวิเคราะห์ชุดค่าผสมที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับเป้าหมายเฉพาะของคุณ ในกรณีนี้คืออัตราการแปลง

ฉันควรใช้การทดสอบหลายตัวแปรเมื่อใด

ใช้การทดสอบหลายตัวแปรเมื่อคุณมีปริมาณการเข้าชมสูง ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพจุดแปลงหลัก และต้องการทำความเข้าใจการโต้ตอบระหว่างองค์ประกอบต่างๆ ในหน้าเว็บของคุณ