11 แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B และ Adaptive ที่มีประสิทธิภาพ

คุณเคยเครียดหรือไม่ว่าผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าของคุณชอบพื้นหลังคำกระตุ้นการตัดสินใจสีน้ำเงินหรือพื้นหลังสีเขียว หรือบางทีอาจเป็นคำว่า "ฟรี!" เป็นไปตามเป้าหมายของคุณหรือไม่?

มีตัวเลือกเล็กๆ น้อยๆ มากมายเกี่ยวกับข้อเสนอเนื้อหาและวิธีการโปรโมตที่อาจส่งผลต่อความสำเร็จ พวกเขามักจะไม่ได้รับความสำคัญทางสถิติ แต่ตัวเลือกแต่ละอย่างสามารถโน้มน้าวการตัดสินใจของผู้มีแนวโน้มว่าจะเปลี่ยนใจเลื่อมใสหรือไปหาคู่แข่งได้

การทำการทดสอบ A/B ซึ่งนำเสนอรูปแบบต่างๆ ของข้อเสนอเดียวกันแก่ผู้ชมของคุณ ช่วยวัดจำนวนสิ่งที่ดึงดูดผู้มีแนวโน้มเป็นลูกค้าของคุณ ในทางกลับกัน การใช้สิ่งที่คุณเรียนรู้จะปรับปรุงอัตราการแปลงของคุณโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B และเคล็ดลับการทดสอบที่พยายามและจริงเหล่านี้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B

1. ระบุสิ่งที่จะทดสอบ
2. สร้างเวอร์ชัน "A" และ "B"
3. อย่าพึ่งสมมุติ
4. กำหนดสิ่งที่จะวัด
5. กำหนดวิธีการวัด KPI
6. ตั้งค่าการทดสอบ A/B ของคุณ
7. เรียกใช้การทดสอบ A/B ของคุณ
8. วิเคราะห์ผลลัพธ์
9. ทำซ้ำผลลัพธ์
10. ใช้ผลลัพธ์
11. ทดสอบอีกครั้ง

ระบุสิ่งที่จะทดสอบ

ไม่มีปัญหาการขาดแคลนองค์ประกอบของเว็บไซต์ที่คุณสามารถทดสอบ A/B (แบบอักษร ขนาด รูปร่าง สี รูปภาพ ถ้อยคำ ตำแหน่ง ฯลฯ) บนหน้าเว็บไซต์ หน้า Landing Page แบบฟอร์ม แชทบอทและ CTA ของคุณ แต่ไม่ค่อยมีเวลา เพื่อทดสอบพวกเขาทั้งหมด

คุณต้องมุ่งเน้นความพยายามของคุณบนหน้าเว็บที่มีผลกระทบมากที่สุด — โดยเฉพาะผู้ที่มีการเข้าชมสูง หรือผู้ที่มีอัตราการเข้าชมที่ดี แต่อัตรา Conversion ต่ำกว่าประสิทธิภาพ องค์ประกอบเหล่านี้เหมาะสำหรับการทดสอบ:

• หัวข้อข่าวและหัวข้อย่อย
• คำอธิบายเมตาของหน้า Landing Page ที่จะมีอิทธิพลต่อการคลิกผ่าน
• สำเนาคำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) สี และตำแหน่ง
• ตำแหน่งรูปภาพและวิดีโอและผลกระทบต่อการมีส่วนร่วมของเพจ

แม้ว่าคุณจะจำกัดรายการองค์ประกอบให้แคบลง อย่าเพียงแค่ดำดิ่งสู่การทดสอบ ทดสอบองค์ประกอบเพียงครั้งละหนึ่งองค์ประกอบ มิฉะนั้นคุณจะไม่เข้าใจว่าสิ่งใดทำให้เกิด Conversion

ที่เกี่ยวข้อง: 10 หลักเกณฑ์หน้า Landing Page เพื่อเพิ่ม Conversion สูงสุดและปรับปรุงผลลัพธ์ขาเข้า

สร้างเวอร์ชัน "A" และ "B" (และเวอร์ชัน "C" "D" และ "E" หากจำเป็น!)

หลังจากตัดสินใจว่าจะทดสอบองค์ประกอบใดองค์ประกอบเดียว ให้สร้างรูปแบบต่างๆ ได้เพียงสองรูปแบบและรูปแบบต่างๆ ของบรรทัดแรก หน้า Landing Page สำเนา CTA หรือภาพสนับสนุน

ตัวอย่างเช่น พิจารณาตัวเลือกถ้อยคำเหล่านี้สำหรับแบบฟอร์มหรือปุ่ม CTA:

• ดาวน์โหลดเดี๋ยวนี้
• เรียนรู้เพิ่มเติม
• รับ eBook ตอนนี้
• รับสำเนาฟรีของคุณ
• ส่ง
• ใช่ ฉันต้องการสิ่งนี้!

หากคุณกำลังใช้การทดสอบแบบปรับได้ (เครื่องมือทดสอบที่มีประสิทธิภาพใน HubSpot CMS Hub Enterprise) คุณสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ได้หลายแบบ สูงสุดห้าแบบ HubSpot จะกำหนดรูปแบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุดแบบไดนามิก และส่งการเข้าชมไปยังรูปแบบดังกล่าวเมื่อเวลาผ่านไปเพื่อเพิ่ม Conversion

อย่าพึ่งสมมุติ

เมื่อคุณทำการทดสอบ อย่าทึกทักเอาเองว่าคุณรู้ว่าอะไรจะโดนใจผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า เว้นแต่ว่าคุณมีสถิติล่าสุดที่จะสำรองข้อมูลไว้ คุณอาจคิดว่า "ดาวน์โหลดเลย" เป็นการคัดลอกปุ่ม CTA ที่เหมาะสมที่สุด โดยที่จริงแล้ว "อ่านเลย" เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าโดยพิจารณาจากข้อมูลของคุณ เนื่องจากการเข้าชมจำนวนมากนั้นมาจากอุปกรณ์พกพา (ซึ่งผู้ใช้มักไม่ชอบที่เก็บข้อมูล เพื่อดาวน์โหลดบางอย่าง)

อย่าลัดขั้นตอนกระบวนการและข้ามไปสู่ข้อสรุปเกี่ยวกับปฏิกิริยาของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า ให้ตรวจสอบการวิเคราะห์แทน!

กำหนดสิ่งที่จะวัด

หากคุณไม่ชัดเจนในสิ่งที่คุณพยายามปรับปรุง การทดสอบ A/B จะไม่เป็นประโยชน์

การทำความเข้าใจวิธีวัดความสำเร็จของคุณเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังเปลี่ยนหน้า Landing Page เพื่อใช้แชทบ็อตแทนแบบฟอร์ม ให้ตั้งสมมติฐานและจัดทำเอกสารประมาณการว่ากลไกใดจะส่งผลให้มีอัตราการแปลงสูงสุด เขียนผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง

กำหนดวิธีการวัด KPI

เมื่อคุณรู้แล้วว่าคุณต้องการวัดอะไร ให้ตัดสินใจว่าคุณจะวัดมันอย่างไร

หากคุณมีแพลตฟอร์มเว็บไซต์ที่ให้บริการวิเคราะห์ เช่น HubSpot หรือ Squarespace อาจถูกตั้งค่าให้รวบรวมข้อมูลที่คุณต้องการแล้ว หากไม่เป็นเช่นนั้น Google Analytics, Google Tag Manager, ตัวติดตามช่องทางของ HotJar และเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายจะพร้อมใช้งานเพื่อติดตามเป้าหมายเมตริกเฉพาะกับวัตถุประสงค์ของคุณ

มีความเฉพาะเจาะจงมากเกี่ยวกับวิธีที่คุณจะวัดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ของคุณ เพื่อไม่ให้มีความคลุมเครือในข้อมูล

ผลลัพธ์ยังสามารถบิดเบือนได้ กรองข้อมูลที่สร้างโดยบุคคลในองค์กรของคุณที่คลิก CTA สิ่งนี้ไม่สำคัญสำหรับเว็บไซต์หรือหน้า Landing Page ที่มีการเข้าชมจำนวนมาก เนื่องจากเปอร์เซ็นต์ภายในของคุณจะต่ำ แต่สำหรับผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะกลุ่ม สิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งยวด

ตั้งค่าการทดสอบ A/B ของคุณ

เมื่อคุณกำหนดตัวแปรพารามิเตอร์ทดสอบแล้ว ให้ตั้งค่าการทดสอบของคุณ มีหลายแพลตฟอร์มที่คุณสามารถทำการทดสอบได้ รวมถึง:

• HubSpot CMS Hub Professional หรือ Enterprise
• เพิ่มประสิทธิภาพ
• Google Optimize

โดยไม่คำนึงถึงแพลตฟอร์ม คุณจะต้องมี การควบคุมและผู้ท้าชิง การควบคุมคือหน้าหรือ CTA ที่คุณมีอยู่แล้ว ผู้ท้าชิงคือเวอร์ชันที่มีสำเนา ภาพ หรือองค์ประกอบอื่นๆ ใหม่/แตกต่าง แพลตฟอร์มการทดสอบหรือการตลาดอัตโนมัติที่คุณเลือกจะแบ่งกลุ่มผู้ชมของคุณแบบสุ่มระหว่างการควบคุมและผู้ท้าชิง

เรียกใช้การทดสอบ A/B ของคุณ

หากต้องการเรียกใช้การทดสอบ A/B อย่างมีประสิทธิภาพ ให้กำหนดระยะเวลาที่กำหนดไว้สำหรับช่วงการทดสอบแรก คุณอาจจำกัดการทดสอบไว้ที่หนึ่งสัปดาห์ หรืออาจดูหน้าเว็บ 1,000 ครั้ง ทางเลือกเป็นของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องทำการทดสอบ A/B นานพอที่จะเห็นรูปแบบการพัฒนาอย่างแท้จริง

แพลตฟอร์มการทดสอบของคุณจะสุ่มส่งผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ไปยังหน้าควบคุมและหน้าผู้ท้าชิงของคุณ แม้ว่าพวกเขาจะคลิกลิงก์เดียวกันทั้งหมด การมีทั้งสองเพจพร้อมกันทำให้สามารถเปลี่ยนผู้ชมและช่วงเวลาได้

วิเคราะห์ผลลัพธ์

เมื่อการทดสอบดำเนินไปในช่วงเวลาที่กำหนด ให้วิเคราะห์ข้อมูลตามตัวชี้วัดความสำเร็จที่คุณกำหนดไว้ก่อนหน้านี้ ข้อความปุ่ม CTA ใดที่ได้รับการคลิกมากที่สุด กราฟิกใดดึงดูดการแปลงเนื้อหาของคุณให้มากขึ้น?

คุณอาจแปลกใจกับผลลัพธ์ที่ได้ ซึ่งพิสูจน์ได้ว่าสมมติฐานของคุณผิด บางทีรูปแบบที่คุณคิดว่าจะทำให้เกิดผลลัพธ์มากขึ้น อาจทำให้ผลลัพธ์ของคุณลดลง หรือในทางกลับกัน ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด คุณจะหลีกเลี่ยงการทดสอบ A/B โดยได้รับข้อมูลที่ดีขึ้นเกี่ยวกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ามากกว่าก่อนที่คุณจะเริ่ม

ทำซ้ำผลลัพธ์

ผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์จะเป็นความจริงก็ต่อเมื่อทำซ้ำได้ ผลลัพธ์เริ่มต้นของคุณอาจเป็นเพราะปัจจัยภายนอกหรือเพียงแค่สัญญาณรบกวนในสัญญาณ

หากคุณสร้างผลการทดสอบขึ้นมาใหม่ได้อย่างน่าเชื่อถือ ระดับความมั่นใจในความแม่นยำของคุณจะเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

ใช้ผลลัพธ์

เมื่อคุณได้ผลลัพธ์แล้ว ให้นำสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปใช้ทั่วทั้งเว็บไซต์และกลยุทธ์การโปรโมตเนื้อหาของคุณ หากคุณรู้ว่าข้อความบางข้อความนำไปสู่ ​​Conversion มากขึ้น ให้เปลี่ยน CTA ที่เหลือเพื่อสะท้อนสิ่งนี้

บ่อยครั้งที่เราทดสอบบางสิ่งแต่ไม่ทำอะไรเลยกับผลลัพธ์

ทดสอบอีกครั้ง

คุณมีความคิด คุณทดสอบมัน คุณได้ผลลัพธ์ที่ยืนยันความถูกต้อง (หรือความไม่ถูกต้อง) ของสมมติฐานของคุณ

เยี่ยมมาก — ตอนนี้ทดสอบองค์ประกอบอื่นเพื่อดูว่าคุณสามารถเพิ่มผลลัพธ์ได้มากขึ้นอีกหรือไม่!

การทดสอบ A/B ก็เหมือนดอกเบี้ยทบต้น: ทุก ๆ บิตรวมกันอยู่ด้านบนของส่วนย่อยอื่นๆ การทดสอบและทำซ้ำกับผลลัพธ์ของคุณอย่างต่อเนื่องจะทำให้คุณได้รับผลตอบแทนในระยะยาวที่ดีขึ้นจากเนื้อหาของคุณ

การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตรา Conversion และเป็นส่วนที่มีประสิทธิผลของกลยุทธ์การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยรวมแบบวนซ้ำ เรียนรู้เพิ่มเติมในคู่มือของเรา ระเบียบวิธีการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยการเติบโต (GDD)