การทดสอบ A/B คืออะไร? คู่มือ ประโยชน์ ตัวอย่าง และอื่นๆ อีกมากมาย!

เรากำลังอยู่ในยุคของการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ห่างไกลจากยุคสมัยที่ผู้โฆษณาเพียงแค่ตัดสินใจโดยอาศัยการเก็งกำไรและความเข้าใจอย่างถ่องแท้ และหวังว่าจะได้ผลดี นักการตลาดรายใหม่มีแนวทางทางวิทยาศาสตร์และตามข้อมูล และ การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการขจัดความไม่แน่นอนและสัญชาตญาณเมื่อทำการโปรโมตหรือออกแบบเว็บไซต์ โฆษณา หรือการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ดิจิทัลอื่นๆ

คุณจะคล่องตัว แต่ที่สำคัญที่สุด คุณจะมั่นใจได้ในการป้อนข้อมูลว่าอะไรได้ผลและไม่ได้ผลด้วยการสร้างกลยุทธ์ในการทดสอบ A/B และข้อมูล คุณจะสามารถระบุสิ่งที่ลูกค้าของคุณต้องการจริงๆ และใช้เวลาและทรัพยากรกับสิ่งที่คุณต้องการได้มากขึ้น

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B เป็นวิธีการที่มีการนำเสนอรูปแบบต่างๆ ของหน้าเว็บเดียวกันสองรูปแบบต่อผู้ใช้ส่วนต่างๆ ในเวลาเดียวกัน และเมื่อมีการทำ Conversion มากขึ้น การทดสอบ A/B เป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการทำการตลาดดิจิทัลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางเว็บไซต์ของคุณ ยิ่งช่องทางของคุณได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพมากเท่าใด อัตราการแปลงก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

จำนวนการเยี่ยมชมไซต์ในสภาพแวดล้อมออนไลน์นั้นสอดคล้องกับจำนวนโอกาสที่คุณต้องเติบโตโดยการดึงดูดลูกค้าใหม่และสร้างพันธมิตรกับลูกค้าที่จัดตั้งขึ้น คุณจะกำหนดได้ว่าเว็บไซต์ของคุณได้รับการเข้าชมอย่างหนาแน่นและทำให้เกิด Conversion ผู้ใช้มากขึ้นจากช่องทาง Conversion ของคุณหรือไม่

ตัวแปรที่ให้การแปลงที่สูงขึ้นในการทดสอบ A/B มักจะเป็นผู้ชนะ และจะช่วยให้คุณปรับแต่งไซต์ของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น แต่ละเว็บไซต์มีเมตริกการแปลงเฉพาะ สามารถขายสินค้าสำหรับอีคอมเมิร์ซและสามารถสร้างโอกาสในการขายที่มีสิทธิ์สำหรับ B2B การทดสอบ A/B เป็นส่วนหนึ่งของวิธีการโดยรวมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (CRO) ใช้เพื่อพิจารณาและปรับแต่งกระบวนการแปลงตามข้อมูลเหล่านี้ และเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและเชิงปริมาณจากผู้ใช้ของคุณ

การทดสอบ A/B กับการทดสอบแบบแยกส่วน

การทดสอบแบบแยกส่วนและการทดสอบ A/B มักใช้สลับกัน อันที่จริงแล้ว พวกมันเป็นรูปแบบการทดสอบที่แตกต่างกันสองแบบ

การทดสอบ A/B นำมาซึ่งการเปรียบเทียบสองเวอร์ชันแยกกัน เช่น ข้อความ CTA หรือรูปภาพในหน้าแรก โดยอิงจากการปรับเปลี่ยนคุณลักษณะเดียวของเครื่องมือทางการตลาด ในขณะที่การทดสอบแยกช่วยให้เปรียบเทียบการออกแบบสองแบบแยกกันได้

การทดสอบ A/B ทำงานอย่างไร

คุณต้องสร้างเนื้อหาชิ้นเดียวสองเวอร์ชันโดยมีการแก้ไขแอตทริบิวต์หนึ่งรายการเพื่อทำการทดสอบ A/B จากนั้นคุณสามารถนำเสนอทั้งสองเวอร์ชันในผู้ชมที่เหมือนกันสองกลุ่มและตรวจสอบว่าเวอร์ชันใดประสบความสำเร็จในระยะเวลาที่กำหนดซึ่งนานพอสำหรับการสรุปได้อย่างแม่นยำ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีเทมเพลตสองแบบสำหรับ หน้า Landing Page และต้องการตัดสินใจว่าอันใดจะทำงานได้ดีที่สุด คุณจะให้การเชื่อมโยงไปถึงกลุ่มหนึ่งหลังจากสร้างการออกแบบของคุณและส่งรุ่นอื่นไปยังกลุ่มที่สอง จากนั้นคุณจะเห็นว่าตัวบ่งชี้ต่างๆ เช่น การเข้าชม การคลิก หรือ Conversion ทำงานอย่างไรต่อหน้า Landing Page

หากผลลัพธ์สุดท้ายแจ้งว่าเวอร์ชันหนึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าอีกเวอร์ชันหนึ่ง ถือเป็นสัญญาณที่ดีสำหรับคุณที่จะเริ่มตรวจสอบคำอธิบายเชิงลึกที่อาจก่อให้เกิดแนวคิดบางอย่างสำหรับความคืบหน้าในการสร้างหน้า Landing Page ของคุณต่อไป

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B สำหรับนักการตลาด

การทดสอบ A/B มีข้อได้เปรียบมากมายสำหรับทีมการตลาด ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณตัดสินใจ ถึงกระนั้น การทดสอบเหล่านี้ก็มีประโยชน์อย่างมากสำหรับบริษัท เนื่องจากเป็นการประหยัดต้นทุนและคุ้มค่า

เนื่องจากปัจจุบันบริษัทต่างๆ ผิดหวังกับโอกาสในการขายรายเดือนทั้งหมด ในทางกลับกัน ร้านค้าอีคอมเมิร์ซต้องต่อสู้กับอัตราการละทิ้งรถเข็นสินค้าในระดับสูง ระหว่างนี้ยังมีอัตราการมีส่วนร่วมของสื่อและผู้จัดพิมพ์ลดลง ปัญหาทั่วไป เช่น การรั่วไหลจากกระบวนการแปลง การออกจากหน้าการชำระเงิน จะส่งผลกระทบต่อเมตริกการแปลงที่สำคัญเหล่านี้

ด้วยเหตุนี้ การทดสอบ A/B จึงพร้อมที่จะจัดการกับปัญหาเหล่านี้

ลดอัตราตีกลับ

อัตราตีกลับของเว็บไซต์ของคุณเป็นหนึ่งในวิธีการที่สำคัญที่สุดในการวัดความสำเร็จของเว็บ อาจมีคำอธิบายมากมายสำหรับอัตราตีกลับที่สูงของเว็บไซต์ของคุณ เช่น ความเป็นไปได้มากมาย มาตรฐานที่วางผิดที่ และอื่นๆ เมื่อเว็บไซต์ต่างๆ ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ไม่มีทางที่ปลอดภัยในการจัดการกับอัตราตีกลับสำหรับผู้ชมที่แตกต่างกัน

การทดสอบ A/B เป็นวิธีหนึ่งในการบรรลุเป้าหมายนี้ คุณสามารถลองใช้คุณลักษณะต่างๆ ของเว็บไซต์ของคุณได้หลายเวอร์ชันด้วยการทดสอบ A/B ก่อนที่จะพบเวอร์ชันที่ดีที่สุด ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ ทำให้ผู้ใช้ใช้เวลามากขึ้นและลดอัตราการตีกลับในเว็บของตน

อัตราการละทิ้งรถเข็นที่ต่ำกว่า

การละทิ้งรถเข็นเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่ธุรกิจออนไลน์และอีคอมเมิร์ซกำลังเผชิญอยู่ ตัวเลขจำนวนมากระบุว่าอัตราการออกจากรถแตกต่างกันไปตั้งแต่ 40% ถึง 75% มีเหตุผลหลายประการในการละทิ้งรถเข็น แต่การเปลี่ยนต้นทุนการจัดส่งเมื่อใดและที่จุดชำระเงินจะแสดงขึ้น จะช่วยให้คุณค้นหาส่วนผสมที่เหมาะสมเพื่อลดการละทิ้งรถเข็นสินค้าและดึงดูดลูกค้ามากขึ้นให้ทำตามขั้นตอนการชำระเงินให้เสร็จสิ้น การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการลบการคาดเดาเพื่อให้ได้ชุดค่าผสมที่เหมาะสม

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์มีวัตถุประสงค์ร่วมกันในใจ อาจเป็นการทำความเข้าใจผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณให้ดีขึ้น ซื้อสินค้าหรืออ่านหรือเรียกดูหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง อย่างไรก็ตาม เป้าหมายของผู้ใช้ เมื่อพวกเขาบรรลุเป้าหมาย สามารถเผชิญกับจุดบอดทั่วไปบางอย่าง: อาจเป็นสำเนาปลอมหรือสิ่งที่หายากปุ่ม CTA เช่นซื้อตอนนี้

ความล้มเหลวในการบรรลุวัตถุประสงค์นำไปสู่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดี สิ่งนี้ทำให้เกิดแรงเสียดทานและส่งผลต่ออัตราการแปลง เพื่อแก้ปัญหาความไม่สบายใจของผู้เข้าชม ให้ใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากวิธีการติดตามพฤติกรรมของผู้เข้าชม เช่น กราฟเส้น Google Analytics และแบบสำรวจเว็บไซต์

เพิ่มอัตราการแปลง

การรับส่งข้อมูลที่มีคุณภาพอาจมีราคาแพงมาก การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มการเข้าชมในปัจจุบันได้สูงสุด และสนับสนุนให้คุณปรับปรุง Conversion โดยไม่ต้องลงทุนกับการเข้าชมใหม่ การทดสอบ A/B สามารถให้ ROI ที่สูง และแม้แต่การปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยก็สามารถเพิ่มอัตราการแปลงได้อย่างมาก

จำนวนผู้ที่คลิก CTA ดังกล่าวเพื่อเข้าถึงหน้า Landing Page สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการทดสอบตำแหน่ง สี หรือแม้แต่ Anchor Text บน CTA ของตน สิ่งนี้จะเพิ่มจำนวนผู้ที่กรอกแบบฟอร์มบนเว็บไซต์ของคุณ ให้รายละเอียดการติดต่อกับคุณ และกลายเป็นสมาชิก

เพิ่มการเข้าชมเว็บไซต์

จำนวนผู้ใช้ที่ใช้ชื่อไฮเปอร์ลิงก์สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการทดสอบบทความในบล็อกหรือชื่อหน้าแรกบนหน้าเว็บของคุณ ส่งผลให้ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์เพิ่มขึ้น

ลดความเสี่ยง

ในบางกรณี การปรับปรุงที่สำคัญอาจนำไปสู่ต้นทุนจำนวนมากหรือการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ อาจใช้การทดสอบ A/B ก่อนตัดสินใจเรื่องสำคัญๆ และช่วยให้คุณประเมินผู้เข้าชมและพฤติกรรมผู้บริโภคในเว็บไซต์ของคุณ โดยสรุป การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณป้องกันความเสี่ยงที่ไม่จำเป็นโดยเพิ่มประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือให้กับคุณในการกำหนดเป้าหมายเงินทุนเพื่อปรับปรุง ROI หรือสร้างจากการแปลงในระยะสั้น ความพึงพอใจของผู้บริโภคในระยะยาว หรือตัวชี้วัดหลักอื่นๆ

ตัวแปรภายนอกสามารถส่งผลต่อผลการทดสอบได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้คำนึงถึงวันหยุด กองกำลังหลัก และกิจกรรมอื่นๆ ที่ส่งผลต่อพฤติกรรมผู้บริโภคเมื่อเตรียมโปรโมชั่นและการประเมิน

คุณสามารถทดสอบอะไรได้ด้วยการทดสอบ A/B

ช่องทางของเว็บไซต์ของคุณเป็นตัวกำหนดอนาคตของธุรกิจของคุณ เนื้อหาใด ๆ ที่คุณเข้าถึงผ่านเว็บไซต์ของคุณควรได้รับการกำหนดค่าอย่างเต็มประสิทธิภาพ สิ่งนี้นำไปใช้โดยเฉพาะกับองค์ประกอบที่ส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้เข้าชมและอัตราการแปลง

หัวข้อข่าวและการเขียนคำโฆษณา

สิ่งแรกที่ผู้เยี่ยมชมสามารถเห็นบนเว็บไซต์ของคุณคือพาดหัวของคุณ อะไรเป็นตัวกำหนดว่าแขกจะไปได้ไกลกว่าในช่องทางการแปลงอย่างไรคือประสบการณ์ครั้งแรก ดังนั้น คุณจึงควรระมัดระวังเป็นพิเศษในการคัดลอก ร่าง และจัดรูปแบบหน้าเว็บของคุณ ตรวจสอบว่าพาดหัวของคุณดึงดูดสายตาของผู้เยี่ยมชมทันทีที่มาถึงบล็อกของคุณหรือไม่ พูดให้สั้นและทันเวลา และให้แน่ใจว่าคุณพูดอย่างเปิดเผยเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นอยู่และสนับสนุนผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ ทดสอบแบบอักษร ขนาด สำเนา และข้อความต่างๆ โดย A/B

ทดสอบความยาวของย่อหน้าและความเร็วในการโน้มน้าวใจต่างๆ ย่อหน้าของเนื้อหาควรสัมพันธ์กับพาดหัวของเว็บไซต์ของคุณ ชื่อและเนื้อหาที่เขียนอย่างดีจะช่วยเพิ่มโอกาสที่เว็บไซต์ของคุณจะกลายเป็นตัวแปลงแม่เหล็ก

หัวเรื่อง

บรรทัดหัวเรื่องมีผลโดยตรงกับอัตราการเปิด หากคุณไม่เห็นบางสิ่งที่คุณต้องการสมาชิก อีเมลมักจะลงเอยในถังขยะ บททดสอบ A/B จะเพิ่มโอกาสในการคลิก ลองใช้คำถามกับประกาศ วัดค่าพลังงานเทียบกับแต่ละอื่น ๆ และลองใช้หัวเรื่องที่มีหรือไม่มีอิโมจิ

รูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียง

แนวทางปฏิบัติที่ชาญฉลาดคือการเปรียบเทียบวิดีโอกับอินโฟกราฟิกแบบเขียนหรือแบบสั้นสำหรับเวอร์ชันที่ยาวกว่าหากคุณมีคลังวิดีโอ

แม้แต่ภาพในสต็อกก็ยังส่งผลต่อการทดสอบ A/B ของคุณ หากคุณไม่มีช่องวิดีโอหรือหน้าแหล่งข้อมูล ตัวอย่างเช่น ไม่ว่าคุณจะมีรูปถ่ายของใครบางคนที่ชี้ไปที่พาดหัวข่าวหรือ CTA ของคุณ แน่นอนว่ารูปภาพนั้นจะดึงดูดผู้ชมให้มาที่คุณลักษณะนี้ การทดสอบ A/B ทั้งสองนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าผู้ชมกำลังตอบสนองอย่างไร

เค้าโครงหน้า

การทดสอบ A/B สามารถช่วยค้นหาองค์ประกอบที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มลงในการแสดงผลบนเว็บของคุณ ตัวอย่างเช่น หน้าผลิตภัณฑ์ของคุณในฐานะร้านค้าอีคอมเมิร์ซจากมุมมองของ Conversion มีความสำคัญอย่างเหลือเชื่อ สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือผู้บริโภคชอบที่จะเห็นมันในความละเอียดสูงเมื่อซื้อด้วยความก้าวหน้าทางเทคนิคในขั้นตอนล่าสุดของพวกเขา ดังนั้น การกำหนดค่าและการทำงานของหน้าผลิตภัณฑ์จึงต้องได้รับการปรับให้เหมาะสม สำเนาประกอบด้วยภาพถ่าย (อินโฟกราฟิกและรูปภาพของผลิตภัณฑ์ ฯลฯ) และวิดีโอในแนวคิดและการออกแบบของเว็บไซต์ (วิดีโอผลิตภัณฑ์ วิดีโอสาธิต โฆษณา ฯลฯ)

หน้าแรกและหน้า Landing Page เป็นหน้าสำคัญที่ต้องสร้าง หากต้องการค้นหารุ่นที่เหมาะสมที่สุดของหน้าเหล่านี้ ให้ใช้การทดสอบ A/B ทดสอบแนวคิดต่างๆ เช่น การใส่พื้นที่สีขาวและรูปภาพ HD ให้เพียงพอ วิดีโอผลิตภัณฑ์แทนรูปภาพ หรือประเมินรูปแบบต่างๆ เปิดเผยหน้าต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ Dead Click และตรวจจับสิ่งรบกวนโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกจากแผนภูมิการคลิก ยิ่งหน้าแรกและหน้า Landing Page ของคุณดูอึดอัดน้อยลง ผู้เข้าชมก็จะพบสิ่งที่ต้องการได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น

แบบสำรวจลูกค้า

แบบสำรวจลูกค้าจะปรากฏขึ้นขณะที่ผู้คนนำทางผ่านร้านค้าของคุณ ตัวอย่างเช่น แบบสอบถามบนเว็บไซต์อาจตั้งคำถามกับผู้เข้าชมในหน้าเดียวกันหลังจากนั้น หากมีสิ่งใดที่ขัดขวางไม่ให้พวกเขาซื้อของในวันนี้ ถ้าเป็นเช่นนั้นหมายความว่าอย่างไร ข้อมูลเชิงคุณภาพนี้สามารถใช้ในการปรับปรุงอัตราการแปลงและคุณภาพการคัดลอก

แบบฟอร์มเป็นวิธีที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าสามารถติดต่อคุณได้ หากเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการซื้อ ก็จะมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น เนื่องจากไม่มีบล็อกสองแห่งเหมือนกัน ไม่มีสองวิธีสำหรับผู้ชมเฉพาะกลุ่ม แม้ว่าการออกแบบที่สั้นและสมบูรณ์จะเหมาะกับบางบริษัท แต่รูปแบบที่ยาวสำหรับความสม่ำเสมอในการเป็นผู้นำของพวกเขาอาจส่งผลดีสำหรับบริษัทอื่นๆ อีกจำนวนมาก ด้วยการใช้เครื่องมือทดสอบ เช่น การวิเคราะห์แบบฟอร์ม คุณสามารถประเมินรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณและทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

การนำทาง

การนำทางเว็บไซต์ของคุณเป็นอีกแง่มุมหนึ่งที่คุณปรับแต่งได้ด้วยการทดสอบ A/B เป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่โดดเด่น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีแผนโดยละเอียดสำหรับเลย์เอาต์ของเว็บไซต์ของคุณและวิธีเชื่อมต่อและตอบสนองซึ่งกันและกันของเว็บเพจต่างๆ

หน้าแรกคือหน้าหลักซึ่งหน้าอื่น ๆ ทั้งหมดปรากฏขึ้นและหน้าทั้งหมดเชื่อมโยงกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการจัดเตรียมนี้ช่วยให้นักเดินทางค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและไม่ติดขัดเนื่องจากการนำทางที่ไม่ถูกต้อง ผู้เข้าชมหน้าควรได้รับคำแนะนำเมื่อสัมผัสใดๆ

คำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA)

CTA มีการวัดจริงทั้งหมด ไม่ว่าผู้เข้าชมจะเสร็จสิ้นการทำธุรกรรมหรือไม่ และแปลงว่าพวกเขากรอกแบบฟอร์มการลงทะเบียนหรือไม่ และการกระทำอื่นๆ ที่ส่งผลโดยตรงต่ออัตราการแปลงของคุณ ควรส่งเสริมให้ผู้อ่านปฏิบัติตามข้อตกลงของคุณ เนื่องจากมีค่าเกินกว่าที่จะปฏิเสธ

คุณสามารถมีผลในการปรับเปลี่ยนแม้แต่คำเดียวใน CTA ของคุณ คุณสมบัติอื่นๆ เช่น ปุ่มสี สีข้อความ คอนทราสต์ ขนาด และรูปร่าง สามารถส่งผลต่อผลลัพธ์ได้เช่นกัน ในระหว่างการทดสอบ A/B ห้ามเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติหลายประการ อย่าแม้แต่เปลี่ยนฟอนต์หรือสีลิงก์ หากคุณต้องการทดสอบสีพื้นหลัง มิฉะนั้น คุณจะไม่ทราบความถูกต้องของผลการทดสอบ A/B

หลักฐานทางสังคม

ข้อมูลทางสังคมอาจอยู่ในรูปของความคิดเห็น การให้คะแนน หรือหลักฐานที่มาจากหัวข้อวิชาชีพ คนดัง และผู้บริโภค หรืออาจถูกมองว่าเป็นหลักฐาน ประกาศของสื่อ รางวัลและตราสัญลักษณ์ ใบรับรอง ฯลฯ

การมีอยู่ของหลักฐานนี้ยืนยันคำแถลงของเว็บไซต์ของคุณ การทดสอบ A/B จะช่วยให้คุณเห็นว่าการเพิ่มหลักฐานทางสังคมนั้นเป็นสิ่งที่ดีหรือไม่ คุณต้องการหลักฐานทางสังคมประเภทใด และคุณต้องเพิ่มข้อมูลอีกเท่าใด คุณสามารถวัดผลการพิสูจน์ทางสังคม การออกแบบ และการวางตำแหน่งสำหรับการใช้งานต่างๆ

จะทำการทดสอบ A/B ได้อย่างไร?

โปรแกรมทดสอบ A/B อย่างเป็นทางการจะเพิ่มผลกำไรของแคมเปญการตลาดโดยการระบุปัญหาที่สำคัญที่สุดที่ต้องใช้กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ การทดสอบ A/B กำลังเปลี่ยนจากการเป็นการดำเนินการที่เป็นอิสระตลอดช่วงชีวิตไปเป็นกิจกรรมที่มีการจัดการและถาวรมากขึ้น ซึ่งควรจะดำเนินการภายในระยะ CRO ที่กำหนดไว้อย่างดี

ขั้นตอนที่ 1: วิจัย

ต้องมีการวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของเว็บไซต์ก่อนที่จะพัฒนาตารางการทดสอบ AB คุณจะต้องรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนผู้ใช้บนเว็บ หน้าใดที่ส่งกระแสข้อมูลมากที่สุด หน้าต่างๆ สำหรับการแปลงคืออะไร เป็นต้น แอปพลิเคชันการวิเคราะห์เว็บไซต์เชิงปริมาณ เช่น Google Analytics และ Omniture สามารถใช้กับการทดสอบ A/B เครื่องมือ คุณจะเห็นหน้าเหล่านี้ ไซต์ที่ใช้บ่อยที่สุด หรือหน้าที่มีอัตราตีกลับสูงสุด เหล่านี้เป็นสิ่งที่ใช้มากที่สุด

แบบสำรวจการใช้งานเว็บไซต์เป็นวิธีการทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ที่มีข้อมูลมากขึ้น แบบสำรวจสามารถเชื่อมต่อเจ้าหน้าที่เว็บไซต์กับลูกค้าได้โดยตรง และยังสามารถแสดงปัญหาที่สามารถละเลยได้จากผลลัพธ์โดยรวม นอกจากนี้ มุมมองตามบริบทสามารถได้มาจากวิธีการรวบรวมข้อมูลประสบการณ์ของผู้เยี่ยมชมเพื่อระบุความแตกต่างในเส้นทางของผู้บริโภค

ขั้นตอนที่ 2: เลือกองค์ประกอบของคุณเพื่อทดสอบ

คุณสามารถค้นหาตัวแปรต่างๆ เพื่อวัดเมื่อคุณเพิ่มประสิทธิภาพหน้าเว็บและอีเมลของคุณ แต่เพื่อประเมินว่าการเปลี่ยนแปลงมีประโยชน์เพียงใด คุณจะต้องแยกและหาปริมาณผลลัพธ์จากตัวแปรอิสระ มิฉะนั้น คุณจะไม่เห็นว่าตัวแปรใดรับผิดชอบในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

สำหรับหน้าเว็บหรืออีเมลเดียว คุณสามารถทดสอบแอตทริบิวต์ได้มากกว่าหนึ่งรายการ เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ทดสอบทีละรายการ ดูแง่มุมต่างๆ ของเครื่องมือทางการตลาดของคุณ รวมถึงรูปแบบ ถ้อยคำ และอินเทอร์เฟซในอนาคต สิ่งอื่นๆ ที่คุณอาจทดสอบ ได้แก่ หัวเรื่องอีเมล ชื่อผู้ส่ง และวิธีปรับแต่งที่อยู่ในแบบต่างๆ

ขั้นตอนที่ 3: รวบรวมข้อมูล

คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจากพฤติกรรมของผู้เยี่ยมชมได้โดยใช้วิธีการวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเท่านั้น ตอนนี้ขึ้นอยู่กับคุณแล้วที่จะประเมินข้อมูลเหล่านี้และทำความเข้าใจ การวิเคราะห์ แสดงความคิดเห็นอย่างแรงกล้า จากนั้นจึงพัฒนาเว็บไซต์และมุมมองของผู้ใช้ในการกำหนดสมมติฐานที่สนับสนุนข้อมูลเป็นวิธีที่สมบูรณ์แบบในการใช้ข้อมูลใดๆ ที่รวบรวมไว้ในรายงานนี้ เมื่อเตรียมทฤษฎีแล้ว ให้วัดตามเกณฑ์ต่างๆ เช่น ศรัทธาที่คุณจะได้รับ ตั้งค่าได้ง่ายเพียงใด และอื่นๆ

โซลูชันการทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถยืนยันทฤษฎีบางอย่างในเชิงสถิติ แต่ไม่สามารถให้ความเข้าใจที่ซับซ้อนของผู้บริโภคได้ การเพิ่มความรู้ที่ได้จากวิธีการอื่นในการทดสอบ A/B ก็จำเป็นเช่นกัน มีแหล่งข้อมูลมากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจเรื่องนี้ให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

• การบันทึกแผนที่ความร้อนและเซสชัน : วิธีการเหล่านี้ทำให้ผู้ใช้เห็นว่าพวกเขาสื่อสารกับรายการต่างๆ บนหรือระหว่างเว็บไซต์ได้อย่างไร
• ความคิดเห็นของลูกค้า : บริษัทต่างๆ นำเสนอข้อมูลโดยละเอียดจากผู้บริโภค เช่น ความคิดเห็นที่แสดงบนเว็บไซต์ หรือแบบสอบถามสำหรับการบริการลูกค้า แบบสำรวจลูกค้าหรือแชทสดอาจเสร็จสิ้นการศึกษา
• ข้อมูลการวิเคราะห์เว็บไซต์ : แม้ว่าข้อมูลนี้จะไม่ชี้แจงพฤติกรรมของผู้ใช้ แต่อาจนำไปสู่ปัญหาการแปลง เช่น การระบุและลดการละทิ้งรถเข็นช็อปปิ้ง คุณยังสามารถกำหนดหน้าที่คุณสามารถลองได้ก่อน
• การประเมินลูกค้า : แม้ว่าจะถูกจำกัดโดยขนาดกลุ่มตัวอย่าง การประเมินของผู้บริโภคอาจรวมถึงองค์ความรู้ที่ไม่สามารถจัดหาให้ด้วยเทคนิคเชิงปริมาณได้

ขั้นตอนที่ 4: สร้างสมมติฐาน

เพื่อตรวจหาปัญหาการแปลงและเพื่อชี้แจงพฤติกรรมของผู้ใช้ การทดสอบ A/B ต้องมีข้อมูลสองส่วน กระบวนการวิจัยนี้มีความสำคัญและสามารถช่วยให้คุณสร้างทฤษฎีที่ชัดเจนได้

สมมติฐานที่ตั้งขึ้นของคุณควรเชื่อมโยงกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับสาเหตุที่ระบุโดยเฉพาะและต้องระบุวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ ควรระบุผลลัพธ์โดยประมาณที่เกี่ยวข้องกับ KPI โดยเฉพาะที่จะทดสอบด้วย บางทีอาจมีการนำเสนอคำแถลงปัญหาและทฤษฎีที่นี่

ตัวอย่างเช่น :

คำชี้แจงปัญหา: "รูปแบบของการผลิตตะกั่วยาวเกินไปและทำให้เกิดการเสียดสีโดยไม่จำเป็น"

สมมติฐาน: “เราจะเพิ่มจำนวนลูกค้าเป้าหมายให้สูงสุดโดยการเพิ่มจำนวนฟิลด์แบบฟอร์มจาก 30 เป็น 20”

ขั้นตอนที่ 5: สร้างรูปแบบต่างๆ

ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างตัวแปรตามสมมติฐานของคุณ และตรวจสอบความถูกต้องด้วยเวอร์ชันปัจจุบันในการทดสอบ A/B ความแตกต่างอย่างหนึ่งระหว่างการปรับเปลี่ยนที่คุณตั้งใจจะลองคืออีกเวอร์ชันหนึ่งของเวอร์ชันใหม่ของคุณ หากต้องการดูว่าอันไหนเข้ากันได้ดี คุณสามารถลองใช้รูปแบบต่างๆ กับตัวควบคุมได้หลายแบบ สร้างการปรับเปลี่ยนตามสมมติฐานของสิ่งที่อาจประสบความสำเร็จจากมุมมองของประสบการณ์ผู้ใช้

คุณอาจต้องทำทั้งสองรูปแบบร่วมกันหากคุณทำการทดสอบ A/B หรือคุณจะถูกปล่อยทิ้งไว้เพื่อประเมินประสิทธิภาพ ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวในกรณีนี้คือ คุณทดสอบเวลาของคุณ เช่น การกำหนดเวลาที่ดีที่สุดในการส่งอีเมล นี่เป็นการทดสอบครั้งใหญ่ เนื่องจากช่วงเวลาที่ดีที่สุดสำหรับข้อผูกมัดในการสมัครรับข้อมูลจะแตกต่างกันอย่างมากตามสิ่งที่บริษัทของคุณมอบให้และสมาชิกของคุณเป็นใคร

ขั้นตอนที่ 6: เรียกใช้การทดสอบ

เมื่อคุณได้เลือกประเภทและวิธีการทดสอบตามข้อกำหนดและลำดับความสำคัญทางธุรกิจของไซต์ของคุณแล้ว ให้เริ่มการทดสอบและรอเวลาที่จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ โปรดทราบว่ากระบวนการวัดและความแม่นยำทางสถิติจะกำหนดผลลัพธ์สุดท้าย ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีใด ตัวอย่างเช่น ระยะเวลาของแคมเปญทดสอบเป็นสถานการณ์หนึ่ง ต้องกำหนดเวลาและระยะเวลาในการสอบ

ด้านล่างนี้คือวิธีการทดสอบ A/B ทั่วไปบางส่วนที่คุณสามารถนำไปใช้กับไซต์ของคุณได้

แยกการทดสอบ URL

เว็บไซต์หลายเวอร์ชันที่โฮสต์บน URL ต่างๆ กำลังถูกทดสอบผ่าน Split URL Test การเข้าชมเว็บไซต์ของคุณจะถูกแบ่งระหว่างกฎเกณฑ์และส่วนต่าง และตัวเลขการแปลงจะถูกคำนวณสำหรับรุ่นที่ชนะ การทดสอบ A/B สามารถทำได้เฉพาะในกรณีที่แก้ไขส่วนหน้าเท่านั้น แต่ควรใช้การทดสอบ URL แบบแยกส่วนเมื่อจำเป็นต้องมีการปรับปรุงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่ และไม่ส่งผลต่อการออกแบบเว็บไซต์ดั้งเดิม

การทดสอบหลายหน้า

การทดสอบหลายหน้าเป็นวิธีที่แปลกใหม่ในการปรับปรุงองค์ประกอบบางอย่างสามารถทดสอบได้ในหลายเว็บไซต์ การทดสอบหลายหน้าสามารถทำได้สองวิธี หนึ่งคือการทดสอบหลายหน้าของช่องทาง ซึ่งคุณสามารถใช้ทุกหน้าของกระบวนการขายของคุณ และสร้างสำเนาใหม่ของแต่ละช่องทาง สร้างช่องทางผู้ท้าชิงการขายของคุณ จากนั้นคุณสามารถทดสอบได้ อีกวิธีหนึ่งคือการทดสอบหลายหน้าแบบคลาสสิกที่อาจส่งผลต่อการแปลงผ่านองค์ประกอบซ้ำๆ เช่น ป้ายความปลอดภัย คำนิยม และอื่นๆ

การทดสอบหลายตัวแปร

นี่เป็นเทคนิคที่มีการเปลี่ยนแปลงส่วนต่างๆ ของหน้าเว็บและทำให้เกิดรูปแบบต่างๆ สำหรับชุดค่าผสมทั้งหมด คุณจะทดสอบทุกรูปแบบในการทดสอบเดียวในการทดสอบหลายตัวแปร การทดสอบมัลติฟังก์ชั่นช่วยให้คุณระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการแปลงของคุณบนเว็บไซต์ได้มากที่สุด มันซับซ้อนกว่า A/B และเหมาะสมกว่าสำหรับนักการตลาดที่มีประสบการณ์

การทดสอบทางสถิติ

• การทดสอบความถี่ : วิธีการที่ใช้บ่อยจะกำหนดความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ว่าเหตุการณ์หนึ่งๆ เกิดขึ้นในจุดข้อมูลที่หลากหลายบ่อยเพียงใด ในบริบทของโลกการทดสอบ A/B คุณจะเห็นว่าทุกคนที่ใช้เทคนิคความถี่ต้องการหลักฐานเพิ่มเติมเพื่อบรรลุข้อสรุปที่ถูกต้อง ที่จำกัดให้คุณพยายามทดสอบ A/B ใดๆ สิ่งนี้จำกัดคุณ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์การวิจัยที่แม่นยำ วิธีการที่ใช้บ่อยรวมถึงข้อกำหนดของความยาวของการทดสอบ A/B ของคุณโดยพิจารณาจากขนาดกลุ่มตัวอย่าง การวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าการทดลองทั้งหมดสามารถทำซ้ำได้ไม่รู้จบ

• การทดสอบแบบเบย์ : วิธีแบบเบย์นั้นด้อยกว่า ช่วยให้คุณสามารถตีความผลลัพธ์ก่อนสรุปการประเมินโดยใช้กฎความน่าจะเป็น ภายใต้สถิติแบบเบย์ ความเป็นไปได้จะแตกต่างกันไปเมื่อได้รับความรู้ใหม่แทนที่จะกลายเป็นค่าคงที่ วิธีการแบบเบย์แนะนำว่าแนวโน้มของรูปแบบ A มีอัตรา Conversion ที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับรูปแบบ B หรือกลุ่มควบคุม เนื่องจากคุณมีข้อมูลเพียงพอ อย่างไรก็ตาม อย่าลืมอ่านช่วงความมั่นใจให้ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 7: วิเคราะห์ผลลัพธ์

คุณจะเห็นว่าการทดลองดำเนินไปอย่างไรในขณะที่ทำต่อ คุณควรยุติการทดสอบ ณ จุดนี้หากคุณเห็นตั้งแต่เนิ่นๆ ว่าตัวแปรหนึ่งตัวเป็นผู้ชนะอย่างแน่นอน ทำการทดลองเพื่อดูว่าเกิดอะไรขึ้นในช่วงเวลาที่กำหนด

โปรดทราบว่าผลลัพธ์ของการทดสอบอาจไม่แน่นอน เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น ควรทำขั้นตอนนี้ให้เสร็จสิ้นตลอดทั้งสองสัปดาห์ หากการประเมินเสร็จสิ้น ให้ประเมินผลการทดสอบด้วยการวัด เช่น การเพิ่มขึ้นของเปอร์เซ็นต์ ระดับความเชื่อมั่น ผลกระทบทางตรงและทางอ้อมสำหรับตัวบ่งชี้อื่นๆ เป็นต้น หากการทดสอบได้ผล ให้ใช้ตัวแปรที่ชนะหลังจากพิจารณาตัวเลขเหล่านี้แล้ว หากยังไม่สิ้นสุดการทดสอบ ให้รับข้อมูลเชิงลึกและใช้ในการทดสอบรองในอนาคต

ข้อผิดพลาดบางประการที่ควรหลีกเลี่ยงขณะทำการทดสอบ A/B

ใช้เครื่องมือที่ไม่ถูกต้อง

เนื่องจากการทดสอบ A/B กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น เครื่องมือราคาถูกจำนวนมากจึงพร้อมใช้งานและเครื่องมือเหล่านี้ไม่ประสบความสำเร็จทั้งหมด เครื่องมือบางอย่างทำให้ไซต์ช้าลงอย่างมาก ในขณะที่เครื่องมืออื่นๆ ไม่ได้ผสานรวมกับเครื่องมือเชิงคุณภาพอย่างแน่นหนาซึ่งมีส่วนทำให้ข้อมูลเสื่อมโทรม การทดสอบ A/B ด้วยเครื่องมือที่มีข้อบกพร่องดังกล่าวจะเป็นอันตรายต่อประสิทธิภาพของการทดสอบของคุณตั้งแต่เริ่มแรก

สอบผิดเวลา

เรียกใช้การทดสอบ A/B ในระยะเวลาหนึ่งกับการเข้าชมและวัตถุประสงค์ของคุณก่อนที่จะมีนัยสำคัญทางสถิติ การทดสอบอาจทำให้การทดสอบล้มเหลวหรือนำไปสู่ผลลัพธ์เล็กน้อยในระยะเวลาหนึ่งหรือสั้นเกินไป ตั้งแต่ช่วงสองสามวันแรกหลังจากการเปิดตัวรุ่นทดลอง ดูเหมือนว่าเว็บไซต์ของคุณเวอร์ชันหนึ่งจะได้รับรางวัล ไม่ได้หมายความว่าคุณจะสามารถยกเลิกและประกาศผู้ชนะได้ตั้งแต่เนิ่นๆ นอกจากนี้ยังเป็นความผิดพลาดทั่วไปสำหรับบริษัทต่างๆ ที่จะสนับสนุนแคมเปญให้ดำเนินต่อไปนานเกินไป

ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเวลาทั่วไปอีกประการหนึ่งเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบช่วงเวลาที่ต่างกันแบบไม่เชิงเส้น คุณไม่สามารถเปรียบเทียบผลการทดสอบแยกระหว่างวันที่มีการจราจรหนาแน่นกับวันที่มีการจราจรต่ำ นอกจากนี้ หากคุณเป็นผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซ คุณไม่สามารถแยกการทดสอบด้วยยอดขายที่เฟื่องฟูในช่วงวันหยุดและผลการตกต่ำได้ ในทั้งสองกรณี คุณไม่ได้เปรียบเทียบสิ่งเดียวกันกับสิ่งเดียวกันในทุกสถานการณ์ ดังนั้นคุณจะไม่ได้รับผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน อีกทางเลือกหนึ่งคือทำการทดสอบของคุณในเวลาที่ใกล้เคียงกัน เพื่อให้คุณสามารถระบุได้อย่างน่าเชื่อถือว่าการเปลี่ยนแปลงใดได้รับการปรับปรุง

นอกจากนี้ ยังจำเป็นต้องคำนึงถึงตัวแปรภายนอกที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของการทดสอบแบบแยกส่วน คุณจะไม่ได้รับการเข้าชมหรือผลลัพธ์ที่คุณต้องการเมื่อคุณโฆษณาในพื้นที่และอำนาจออกมาเนื่องจากภัยพิบัติทางธรรมชาติ และข้อเสนอที่เชื่อมโยงกับฤดูหนาวจะไม่มีผลเหมือนกับฤดูร้อน

การจราจรไม่สมดุล

คุณต้องมีปริมาณการเข้าชมที่เหมาะสมรวมถึงเวลาทดสอบที่ถูกต้องด้วย โดยทั่วไปแล้ว แคมเปญจะต้องได้รับการทดสอบกับผู้เข้าร่วมที่เพียงพอเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แท้จริง เมื่อคุณมีไซต์ที่มีการเข้าชมสูง เนื่องจากมีผู้เยี่ยมชมไซต์อย่างต่อเนื่อง คุณจึงสามารถทำการทดสอบแยกส่วนได้อย่างง่ายดาย คุณจะต้องใช้เวลานานขึ้นเล็กน้อยหากคุณมีไซต์ที่มีการเข้าชมต่ำหรือมีการเข้าชมไม่ต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องทำลายการจราจรในทางที่ถูกต้องเพื่อที่คุณจะได้ลองทำเช่นนั้นจริงๆ

ใช้สมมติฐานที่ไม่ถูกต้อง

มีการตั้งสมมติฐานในการทดสอบ A/B ก่อนทำการทดสอบ ขึ้นอยู่กับขั้นตอนถัดไปทั้งหมด: สิ่งที่ควรทำ เหตุใดจึงควรเปลี่ยนแปลง ผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้คืออะไร และอื่นๆ โอกาสของการทดสอบต่อไปนี้จะลดลงเมื่อคุณดำเนินการกับสมมติฐานที่ไม่ถูกต้อง

โปรดทราบว่าองค์ประกอบทั้งหมดจำเป็นสำหรับสมมติฐานที่ถูกต้อง: การสังเกตข้อมูล คำอธิบาย การเก็งกำไร ทฤษฎีว่าต้องแก้ไขบางสิ่งอย่างไร และผลลัพธ์ในการวัดหลังจากทำการเปลี่ยนแปลง

แยกการทดสอบองค์ประกอบมากเกินไป

เป็นไปไม่ได้ที่จะค้นหาร่วมกันว่าปัจจัยใดที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพหรือความล้มเหลวของการทดสอบมากที่สุดโดยการทดสอบองค์ประกอบมากมายของเว็บไซต์ ยิ่งมีการตรวจสอบส่วนประกอบมากขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งต้องใช้ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์มากขึ้นเพื่อพิสูจน์งานวิจัยที่เกี่ยวข้องทางสถิติ ดังนั้น การทดสอบลำดับความสำคัญจึงมีความสำคัญสำหรับการทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิผล

การวัดผลการวิเคราะห์ที่ไม่ถูกต้อง

ผลการวัดมีความสำคัญพอๆ กับการวัด แต่เป็นสภาพแวดล้อมหนึ่งที่ผู้คนสร้างข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ที่มีราคาแพง คุณไม่สามารถพึ่งพารายงานของคุณ และคุณไม่สามารถทำการตัดสินใจเกี่ยวกับการตลาดของคุณเมื่อคุณไม่ได้คำนวณประสิทธิภาพอย่างถูกต้อง วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำเช่นนี้คือทำให้แน่ใจว่าคุณใช้ Google Analytics ในการทำงานกับแนวทางการวิจัย A/B ของคุณ

ตัวอย่างการทดสอบ A/B: การตลาดผ่านอีเมล

การตลาดผ่านอีเมลเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพการเปิด การคลิก และความเร็วในการตอบสนอง ในขณะเดียวกันก็สร้างแนวทางและรายได้สำหรับแคมเปญอีเมลเฉพาะให้มากที่สุด อย่างไรก็ตาม ในช่วงเวลาที่เราใช้งานกล่องอีเมลมากเกินไป ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณไม่สามารถเปิดอีเมลของคุณได้เนื่องจากได้รับอีเมลจำนวนมาก ความจริงก็คือไม่มีใครสามารถจินตนาการถึงแคมเปญอีเมลในอุดมคติของบริษัทคุณได้ ซึ่งจะต้องอาศัยรายการต่างๆ ที่เราพูดคุยกันในภายหลัง ด้วยเหตุนี้ การทดสอบ A/B จึงเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวางแผนและเขียนอีเมลที่ทรงพลังที่สุด

เหตุใดการทดสอบ A/B จึงมีความสำคัญในการตลาดผ่านอีเมล

อย่างที่คุณเห็น การตลาดทางอีเมลให้ผลตอบแทนเฉลี่ย 40 ดอลลาร์ต่อหนึ่งดอลลาร์ที่ใช้จ่าย เป็นการอัปเกรดการแสดงผลหรือโฆษณาแบนเนอร์ เนื่องจากการตลาดผ่านอีเมลเป็นพื้นที่ที่มีประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ การทดสอบ A/B ของอีเมลจึงมีประโยชน์มากกว่าผลเสีย

ประการแรก คุณสามารถเร่งอัตราการคลิกและการเปิดของคุณโดยระบุแนวโน้มและพฤติกรรมทั่วไป นอกจากนี้ Conversion จะได้รับการปรับปรุงและรายได้ที่เกิดจากการศึกษาช่องทางและแหล่งที่มาของการเข้าชมซึ่งมีความสำคัญต่อการพิจารณาว่าข้อความที่เปิดอยู่จำนวนเท่าใดมีส่วนทำให้เกิดโอกาสในการขายหรือการขาย คุณจะได้รับการประเมินโดยละเอียดของ ROI ของการตลาดผ่านอีเมล ซึ่งเป็นการเริ่มต้นในเชิงบวกเพื่อช่วยเพิ่ม Conversion และผลกำไร นี่เป็นการเริ่มต้นที่ดี

หลังจากการทดสอบขั้นสุดท้ายแล้ว ความพยายามทางการตลาดผ่านอีเมลที่จะเกิดขึ้นของคุณจะประสบความสำเร็จอย่างรวดเร็ว คุณจะค้นพบปัจจัยสร้างความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ ด้วยการทดสอบ A/B คุณจะผลิตอีเมลที่ปรับแต่งและเหมาะสมกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าของคุณ และเพื่อที่จะทำการทดสอบ A/B ให้ประสบความสำเร็จซึ่งสามารถยกระดับแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลของคุณไปอีกระดับ คุณอาจต้องได้รับความช่วยเหลือจากผู้ให้บริการการตลาดผ่านอีเมลที่ชาญฉลาดและเข้าถึงได้ โดย AVADA Email Marketing เป็นชื่อเด่นที่คุ้มค่า ดูที่

สิ่งที่ต้องส่งอีเมลการทดสอบ A/B

มีตัวแปรต่างๆ ที่คุณสามารถทดสอบ A/B สำหรับแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลของคุณได้ ต่อไปนี้คือรายการองค์ประกอบการทดสอบ A/B อีเมลทั่วไปที่คุณสามารถพิจารณาเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย:

• เรื่องและพาดหัว
• รูปภาพและวิดีโอ
• การออกแบบและเลย์เอาต์อีเมล
• ดูตัวอย่างข้อความ
• การเขียนคำโฆษณา (ความยาว น้ำเสียง ลำดับคำ ฯลฯ)
• CTAs
• ลิงค์และปุ่ม
• คำรับรองที่แตกต่างกัน

ตัวอย่าง: Tone

โทนของแคมเปญอีเมลของคุณจะมีผลอย่างมากต่อจำนวนคลิกที่คุณได้รับ การศึกษาแนะนำว่าคุณกำลังมุ่งเป้าไปที่สมองของผู้อ่านบ่อยขึ้นหากคุณเพิ่มข้อมูลเชิงบวกลงในสำเนา เพื่อที่คุณจะได้เข้าใจประเด็นหลักได้อย่างรวดเร็วและเพิ่มความปรารถนาที่จะคลิกและซื้อสินค้า

มาดูตัวอย่างโดย Campaign Monitor ในเวอร์ชัน A พวกเขาใช้ภาษามองโลกในแง่ร้ายในเวอร์ชัน A เพื่อเน้นย้ำถึงความเป็นจริง "เลวร้าย" ของการเริ่มต้นตำแหน่งใหม่ เพื่อที่จะสร้างความรู้สึกเชิงลบที่ชัดเจนและปิดการใช้งานพฤติกรรมผู้อ่าน พวกเขาได้ใช้ภาษาโดยเฉพาะเช่น "ความยากลำบาก" "ไม่รู้จักคนจำนวนมาก"

อย่างไรก็ตาม ในอีเมลเวอร์ชัน B นั้น Campaign Monitor ได้ใช้คำในแง่ดีอย่างมีสติ เช่น 'น่าตื่นเต้น' 'คนรุ่นใหม่ที่ฉลาด' และ 'การเรียนรู้ชุดเครื่องมือใหม่ทั้งหมด' เพื่อทำให้อีเมลฟังดูเป็นไปในเชิงบวกมากขึ้น การทดสอบพบว่าอัตราการแปลงอีเมลของพวกเขาเพิ่มขึ้น 22 เปอร์เซ็นต์โดยใช้คำที่เป็นบวก ดังนั้น ในครั้งต่อไปที่คุณเขียนสำเนาแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณ ให้คิดถึงน้ำเสียงและดูว่าน้ำเสียงที่เป็นบวกจะเกินน้ำเสียงเชิงลบหรือไม่

คำพูดสุดท้าย

การทดสอบ A/B มีค่ามากในการเพิ่มผลการแปลงบนเว็บไซต์ของคุณ การทดสอบ A/B จะขจัดความเสี่ยงมากมายที่มีอยู่ในระบบการเพิ่มประสิทธิภาพ หากทำได้ด้วยความมุ่งมั่นสูงสุดและความเชี่ยวชาญที่คุณมีอยู่แล้ว นอกจากนี้ยังจะช่วยเพิ่มประสบการณ์การใช้งานเว็บไซต์ของผู้ใช้อย่างมากด้วยการลบลิงก์ที่ไม่ดีทั้งหมดและเพิ่มประสิทธิภาพของการอัปเดตเว็บไซต์