วิธีทำการทดสอบ A/B ในตลาด (คู่มือการ์ตูน)

การตลาดของคุณไม่เป็นไปตามที่คุณต้องการหรือไม่?

บางทีคุณกำลังผลักดันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ แต่คุณมีเวลาหรืองบประมาณเหลือเฟือและต้องการผลกระทบมากขึ้น? หรือบางทีคุณอาจมีงบประมาณสำหรับโฆษณา แต่คุณกำลังดิ้นรนกับการเข้าชมที่เสียค่าใช้จ่ายเนื่องจากการแข่งขันเพื่อแย่งชิงพื้นที่โฆษณาเพิ่มขึ้น และคุณพบว่าการแข่งขันยากขึ้นเรื่อยๆ

คุณสามารถเรียนรู้ที่จะทำให้การตลาดของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการปรับปรุงด้วยการทดสอบ A/B!

ไม่สำคัญว่าคุณจะเป็นธุรกิจขนาดเล็กหรือบริษัทระดับองค์กร การทดสอบ A/B สามารถช่วยให้คุณได้ 'มากกว่า' จากความพยายามทางการตลาดทั้งหมดของคุณ เพิ่มขึ้น การแปลงมากขึ้น ผลกระทบมากขึ้น

ในบทความนี้ เราจะมาดู 5 ช่องทางการตลาดยอดนิยม และวิธีที่คุณสามารถทดสอบและปรับปรุงผลลัพธ์จากแต่ละช่องทาง

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B เป็นกระบวนการของการนำ 'เหตุการณ์' หนึ่งที่ผู้ชมของคุณประสบ วัดประสิทธิภาพ จากนั้นทดสอบรูปแบบต่างๆ ของประสบการณ์นั้นเพื่อดูว่าแบบใดทำงานได้ดีที่สุด

เหตุการณ์นี้อาจเป็นผู้เข้าชมที่โต้ตอบกับหน้าการขายของคุณ แต่สามารถนำไปใช้กับพวกเขาได้อย่างง่ายดายด้วยการคลิกโฆษณาหรือเปิดและอ่านอีเมล ไม่ว่าคุณจะมีกิจกรรมและเป้าหมายใดก็ตาม คุณสามารถทดสอบเพื่อพยายามปรับปรุงการดำเนินการได้

หากเวอร์ชันใหม่ได้รับการปรับปรุงเพียง 1% ทั้งหมดนี้จะเพิ่มขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ (การทดสอบบางอย่างสามารถเห็นความแตกต่าง 10-50%)

ทุกการทดสอบที่คุณเรียกใช้จะช่วยให้คุณเรียนรู้เพิ่มเติมและปรับปรุง หรือหลีกเลี่ยงความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น นี่คือเหตุผลที่ควรทดสอบองค์ประกอบใดๆ ของธุรกิจของคุณเพื่อค้นหาการปรับปรุง โดยเฉพาะการตลาดของคุณ...

การทดสอบ A/B ในตลาดดิจิทัลคืออะไร?

ตามเนื้อผ้า คุณอาจคิดว่าการทดสอบ A/B เป็นเพียงการทดสอบองค์ประกอบของเว็บไซต์ของคุณ อาจทดสอบ CTA บนปุ่มเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดได้รับการคลิกมากที่สุด

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็ง ความจริงก็คือคุณสามารถทดสอบกิจกรรม ช่อง หรือแพลตฟอร์มใดๆ ที่มีปฏิสัมพันธ์กับผู้ชมของคุณและพยายามปรับปรุงประสิทธิภาพ

• เรียกใช้ โฆษณา ? คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B หลายรายการเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดได้รับ CTR สูงสุด ทุกอย่างตั้งแต่รูปภาพหรือวิดีโอ สำเนา ตำแหน่ง และแม้แต่ผู้ชมเป้าหมาย
• มีแลนดิ้ง เพจ ? คุณสามารถทดสอบว่าการเข้าชมนั้นแปลงบนหน้านั้นได้ดีเพียงใด พวกเขาอ่านได้ไกลแค่ไหน ถ้าเด้ง ถ้าติด ถ้าเปลี่ยน และต้องปรับปรุงอย่างไร (คุณยังสามารถนำหลักการเหล่านี้ไปใช้กับการตลาดเนื้อหาของคุณได้)
• ส่ง อีเมล ? คุณสามารถทดสอบพาดหัวข่าวสำหรับอัตราการเปิด เวลาที่ส่ง CTA ที่จะคลิก ฯลฯ

ไม่มีช่องทางการตลาดดิจิทัลที่ไม่สามารถทดสอบและปรับปรุงได้ คุณอาจต้องการเครื่องมืออื่น หรือคุณอาจมีคุณลักษณะเหล่านี้อยู่ในสิ่งที่คุณใช้อยู่แล้วและไม่ได้ตระหนักถึงคุณลักษณะเหล่านี้

กุญแจสู่ความสำเร็จของแคมเปญการตลาดดิจิทัลไม่ใช่แค่ช่องทาง กลุ่มเป้าหมาย และการรับส่งข้อความ เป็นการทดสอบแยกส่วนและปรับปรุงองค์ประกอบเหล่านั้นครั้งแล้วครั้งเล่า

การทดสอบ A/B? นั่นไม่ใช่เพื่อเพิ่ม Conversion ใช่ไหม

ใช่และไม่. การทดสอบ A/B เป็นเพียงวิธีการหนึ่งของ 'การทดลอง' ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณปรับปรุงการโต้ตอบกับผู้ชมของคุณ

ในความเป็นจริง มันเป็นวิธีการที่ใหญ่กว่าที่เรียกว่า CRO หรือการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง เนื่องจากชื่อนี้ จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะคิดว่า CRO เป็นเพียงเกี่ยวกับ Conversion แต่ความจริงก็คือ Conversion เป็นเพียงผลพลอยได้จากการทดสอบทางวิทยาศาสตร์และปรับปรุงองค์ประกอบทั้งหมดที่ช่วยให้ลูกค้าต้องการซื้อ

CRO เป็นเรื่องเกี่ยวกับ:

• ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้,
• ขจัดข้อบกพร่องในระบบที่ส่งผลต่อประสบการณ์หรือขัดขวางความสามารถในการก้าวไปข้างหน้า
• ทำความเข้าใจผู้ชมของคุณเพื่อให้คุณสามารถเสนอข้อเสนอและผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุด
• การใช้ภาษาและการโต้ตอบของผู้ชมเพื่อเชื่อมต่อกับสิ่งที่พวกเขาต้องการ
• การปรับปรุงกระบวนการเพื่อช่วยให้พวกเขาตัดสินใจซื้อ

แน่นอนว่ามีการทดสอบโดยตรงที่สามารถช่วยให้ได้รับ Conversion มากขึ้น เช่น การทดสอบบนหน้าการขายของคุณ แต่ด้วยการปรับปรุงองค์ประกอบหลักเหล่านี้ คุณจะเห็นยอดขายเพิ่มขึ้นเพียงเพราะคุณส่งผลกระทบและปรับปรุงกระบวนการขายและการตลาดทั้งหมด

การทดสอบ A/B มีประโยชน์ต่อแคมเปญการตลาดอย่างไร

การทดสอบ A/B สามารถใช้ได้ในเกือบทุกองค์ประกอบของกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ ไม่สำคัญว่าจะเป็นการเปิดตัวใหม่หรือกำลังดำเนินการอยู่ก็ตาม มีการทดสอบที่คุณสามารถดำเนินการเพื่อปรับปรุงในเกือบทุกจุดที่โต้ตอบกับผู้ชมของคุณ

สมมติว่าคุณมีผลิตภัณฑ์ใหม่

คุณสามารถใช้การทดสอบ A/B และ CRO ก่อนเปิดตัวเพื่อ:

• ทดสอบผลิตภัณฑ์กับผู้ชมในอุดมคติล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นสิ่งที่พวกเขาต้องการ
• ทดสอบภาษา ราคา และภาพที่ใช้สำหรับข้อเสนอก่อนที่คุณจะเผยแพร่สู่สาธารณะ เพื่อค้นหาว่าเวอร์ชันใดมีการดำเนินการมากที่สุด
• เรียกใช้การทดสอบ QA เพื่อค้นหาจุดเชื่อมต่อทั่วไปในประสบการณ์การซื้อของลูกค้าที่ทำให้พวกเขาไม่สามารถซื้อหรือใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ จากนั้นจึงสร้างสินทรัพย์เพื่อช่วยขจัดปัญหาเหล่านั้น
• เรียกใช้การทดสอบ QA เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างใช้งานได้!

จากนั้น เมื่อผลิตภัณฑ์เผยแพร่แล้ว คุณสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดย:

• ทำการทดสอบการออกแบบหน้าผลิตภัณฑ์ เลย์เอาต์ และสำเนาเพื่อเพิ่มการยก
• ทำการทดสอบช่องจราจรเพื่อค้นหาการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด
• ทำการทดสอบเนื้อหาเนื้อหาของคุณเพื่อให้ทำงานได้ดีขึ้น (การคลิก การจัดอันดับ โอกาสในการขาย)
• ทำการทดสอบอีเมลของคุณเพื่อรับอัตราการเปิดที่สูงขึ้นและจำนวนคลิกมากขึ้น
• ทำการทดสอบองค์ประกอบเหล่านี้ต่อไปเพื่อการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้น
• ทำการทดสอบ A/B สำหรับการตลาดบนแพลตฟอร์มต่างๆ
• หรือทำการทดสอบ A/B เพื่อการตลาดกับกลุ่มเป้าหมายใหม่...

…และอีกมากมาย!

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยคือการทดสอบ A/B มีไว้สำหรับหน้า Landing Page เท่านั้น แต่ลองนึกดูว่าหากคุณปรับปรุงกระบวนการทั้งหมดเพียง 1% ในแต่ละขั้นตอนของเส้นทางของผู้ซื้อ เพิ่มขึ้นที่ส่วนหน้า, เข้าถึงจุดสัมผัสมากขึ้น, โอกาสในการขายมากขึ้น, ยอดขายเพิ่มขึ้น, ยอดขายเฉลี่ยที่สูงขึ้น, และการขายซ้ำมากขึ้น?

ทั้งหมดนี้สามารถทดสอบและปรับปรุงได้ แต่ไม่ใช่แค่การชนะเท่านั้น สิ่งสำคัญคือต้องค้นหาสิ่งที่ใช้ไม่ได้เพื่อที่คุณจะได้ไม่ต้องดำเนินการกับสิ่งที่อาจเป็นอันตรายต่อธุรกิจของคุณ

ในปี 2560 เป๊ปซี่รู้สึกหงุดหงิดกับระยะเวลาที่เอเจนซีใช้ในการสร้างเนื้อหาทางการตลาด และตัดสินใจจัดตั้งหน่วยงานภายในเพื่อสร้างให้เร็วขึ้น

ผลลัพธ์?

พวกเขาสร้างโฆษณาที่ทำให้การเคลื่อนไหวของ Black Lives Matter ไร้สาระ และต้องดึงโฆษณาออกจากอากาศภายใน 48 ชั่วโมง...

ลองนึกภาพว่าพวกเขาได้ทดสอบแนวคิดนี้กับกลุ่มเป้าหมายของลูกค้าและไม่ใช่พนักงานก่อนที่จะเผยแพร่จริงหรือไม่ (เฮ้ ก่อนสร้างโฆษณาด้วยซ้ำ!)

การทดสอบ A/B KPI ที่นักการตลาดควรใส่ใจ

KPI ขึ้นอยู่กับการโต้ตอบของผู้ชมที่คุณกำลังทดสอบ และเป้าหมายของคุณสำหรับการโต้ตอบนั้นคืออะไร อาจเป็นการเพิ่ม เวลาบนหน้าเว็บ อัตราตีกลับ CTR CVR ยอดขายเฉลี่ย แต่ทั้งหมดจะเปลี่ยนแปลงตามสิ่งที่คุณกำลังทดสอบ (เป็นเนื้อหา โฆษณา หน้าเว็บหรือไม่)

สิ่งสำคัญที่ต้องจำคือ:

• มี เป้าหมายเดียว ที่คุณต้องการปรับปรุง ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบของผู้ชมนั้น ๆ และใช้สิ่งนั้นเป็น KPI สำหรับเหตุการณ์นั้น
• วัดประสิทธิภาพปัจจุบัน
• ตั้งสมมติฐานว่าคุณจะปรับปรุงได้อย่างไร
• ทดสอบและวัดเหตุการณ์นั้นกับเวอร์ชันปัจจุบัน
• แล้ววัดว่ามันส่งผลต่อเป้าหมายสุดท้ายของคุณหรือ 'ตัววัดรั้ว' อย่างไร

ทำไมต้องทดสอบกับเป้าหมายสุดท้ายของคุณ?

สมมติว่าคุณแสดงโฆษณาและพบว่าได้รับการคลิกไปยังหน้า Landing Page ของคุณมากขึ้น แต่มียอดขายจากผู้ชมใหม่น้อยกว่ามาก หากสิ่งที่คุณมุ่งเน้นคือ CTR ของโฆษณา ดูเหมือนว่าจะประสบความสำเร็จ แต่ในความเป็นจริง คุณอาจสูญเสียเงิน

5 ตัวอย่างการทดสอบ A/B ที่จะทำให้ถุงเท้าของคุณพัง

มาดูตัวอย่างกรณีศึกษาการทดสอบ A/B ที่ไม่ซ้ำกัน 5 กรณี ซึ่งกำหนดไว้ใน 4 ช่องทางการตลาดหลักที่เราจะกล่าวถึงในบทความนี้

1. Datasine ได้รับ CTR เพิ่มขึ้น 57.48% โดยการทดสอบ A/B บนโฆษณา Facebook แบบชำระเงิน
   
   

   

2. GrooveHQ พบว่าการอ่านแบบเต็มเพิ่มขึ้น 296% และเวลาบนหน้าเว็บเพิ่มขึ้น 520% ​​โดยการทดสอบบทนำสู่บทความของพวกเขา
   

   

3. Mailshake พบว่าการตอบกลับอีเมลเพิ่มขึ้น 97% หลังจาก A/B ทดสอบเนื้อหาในอีเมลเผยแพร่ประชาสัมพันธ์
   

   

4. Data36.com มี Conversion เพิ่มขึ้น 96% บนหน้า Landing Page โดยการฟังผู้ฟังและเพิ่มความยาวเพื่อให้บริบทเพิ่มเติมและลบการคัดค้าน (ใช้เวลาอ่านตั้งแต่ 4 นาที ถึง 16 นาที+)
   

   

5. AmpMyContent มีลูกค้าเป้าหมายเพิ่มขึ้น 127.4% เมื่อใช้ฟอร์มป๊อปอัป 2 ด่าน
   

   

ตอนนี้ มาดูวิธีเรียกใช้การทดสอบ A/B บนแพลตฟอร์มเหล่านี้ และข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรระวัง...

11 ตำนานการทดสอบ A/B และข้อผิดพลาดที่นักการตลาดควรหลีกเลี่ยง

เราได้บอกใบ้ไปบ้างแล้ว แต่มาแยกย่อยแต่ละตำนานและสาเหตุที่มันผิดกัน เพื่อที่คุณจะได้เลี่ยงข้อผิดพลาดหลักๆ ที่คนส่วนใหญ่ทำ

การทดสอบ A/B = เงิน

ไม่เลย! โดยทั่วไป CRO และการทดสอบทั้งหมดเกี่ยวกับการทำความเข้าใจผู้ชมของคุณและปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขา ได้ คุณสามารถทำการทดสอบองค์ประกอบเฉพาะที่จะส่งผลต่อ Conversion และรายได้ทันที แต่เป้าหมายของคุณคือการทำความเข้าใจผู้ชมของคุณให้ดีขึ้นแทน

รายได้ไม่ใช่เป้าหมายของการทดสอบ A/B เป็นเพียงผลพลอยได้จากการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ชมของเรา

การทดสอบมีผลดีพอๆ กับอัตราการแปลงของคุณ!

ไม่ใช่ทุกการทดสอบที่เกี่ยวกับการแปลง อย่างน้อยก็ไม่ใช่ 'การแปลง' แบบดั้งเดิมอยู่ดี

บางครั้ง เราแค่ต้องการเรียนรู้ว่าอะไรได้ผลและไม่ได้ผล ในบางครั้ง เราต้องการให้ผู้ชมของเราดำเนินการที่เราอาจไม่ได้จัดว่าเป็น Conversion

ไอเดียและความคิดเห็นเอาชนะข้อมูล

เราสามารถมีแนวคิดดีๆ เกี่ยวกับสิ่งที่ได้ผล แต่เราต้องทดสอบและเชื่อถือข้อมูลแทน

ไม่ใช่ทุกการทดสอบที่จะประสบความสำเร็จ บางครั้งตัวแปรที่คุณคิดว่าอ่อนแอที่สุดจะทำงานได้ดีที่สุด บางครั้งก็เป็นการออกแบบ

ไม่สำคัญว่าจะเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของคุณหรือของบุคคลที่ได้รับเงินสูงสุด (HiPPO) คุณต้องทดสอบและเชื่อถือข้อมูล นั่นเป็นวิธีที่คุณก้าวไปข้างหน้า

หากการทดสอบไม่ชนะ CRO ก็ไม่เหมาะกับคุณ

CRO และการทดสอบไม่ได้เกี่ยวกับรายได้หรือ Conversion แต่เกี่ยวกับการทำความเข้าใจผู้ชมของคุณ

90% ของการทดสอบที่คุณเรียกใช้จะล้มเหลว เรากำลังค้นหาสิ่งที่ใช้ไม่ได้และรับข้อมูลเชิงลึกว่าอะไรไม่ได้ผล แม้ว่าเราจะมีผู้ชนะ ก็สามารถปรับปรุงได้เสมอ เราพบเหตุผลและเจาะลึก ทดสอบอีกครั้ง และยกระดับมากขึ้น

หากคุณต้องการให้ไซต์และการตลาดของคุณดีขึ้น คุณต้องปฏิบัติตามวิธีการทางวิทยาศาสตร์ ยอมรับความสูญเสียแทนที่จะพยายามหลีกเลี่ยง!

ความเร็วของการทดสอบเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุด

ถ้าเรารู้ว่า 90% ของการทดสอบล้มเหลว แน่นอนว่าเราควรทำการทดสอบให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ใช่ไหม

ใช่ เราควรตั้งเป้าที่จะวิ่งให้มากขึ้น แต่ไม่ใช่ก่อนที่เราจะเรียนรู้จากพวกเขา

การทดสอบที่เวอร์ชันหนึ่งล้มเหลวและอีกเวอร์ชันหนึ่งชนะจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อเราเข้าใจว่าเหตุใดจึงชนะและเหตุใดจึงล้มเหลว การรีบออกไปทำการทดสอบอีกครั้งโดยปราศจากความเข้าใจนั้นเป็นการเสียเวลา

การทดสอบ A/B ได้ผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว

จริงๆแล้วมันไม่ได้ แม้ว่าคุณจะมีการเข้าชมจำนวนมากและสามารถเห็นผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว เราจำเป็นต้องคำนึงถึงปัจจัยอื่นๆ ด้วย:

• เราเชื่อได้ไหมว่าการทดสอบนี้จะดำเนินการต่อไปหลังจากที่เราเลือกผู้ชนะแล้ว
• มีปัจจัยภายนอกอื่นที่อาจส่งผลต่อการทดสอบหรือไม่?

ขอแนะนำให้ทำการทดสอบส่วนใหญ่สำหรับรอบการขายเดียว (โดยปกติคือเดือนหรือนานเท่าใดก็ได้ในกรณีของคุณ)

นี่คือเหตุผลสำคัญที่ต้องลดเวลาหยุดทำงานระหว่างการทดสอบ แต่ก็เป็นเหตุผลว่าทำไมเราจึงควรวิเคราะห์และเรียนรู้ก่อนที่จะเร่งทำการทดสอบในเดือนถัดไป

แม้ว่าคุณจะมีการเข้าชมที่มีนัยสำคัญทางสถิติอย่างรวดเร็ว แต่อย่าลืมทำการทดสอบให้นานพอที่จะได้มุมมองที่ถูกต้องเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ชมของคุณ

คุณต้องมีปริมาณการใช้งานมากจึงจะสามารถทดสอบได้

เพื่อให้สามารถเชื่อถือผลการทดสอบของคุณได้ คุณต้องมีข้อมูลเพียงพอที่จะสนับสนุนผลลัพธ์ของคุณ มิฉะนั้น การทดสอบของคุณต้องทำงานได้ดีอย่างเหลือเชื่อเมื่อเทียบกับต้นฉบับ

โดยไม่ใช้คณิตศาสตร์มากเกินไป มันทำงานดังนี้:

• หากคุณเห็นความแตกต่างอย่างมากในผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ แสดงว่าต้องใช้จุดข้อมูลน้อยลงเพื่อให้เชื่อถือได้
• แต่ถ้าคุณเห็นการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในผลการทดสอบ คุณจะต้องมีการเข้าชมมากขึ้นจึงจะสามารถเชื่อถือผลลัพธ์ได้

ในการไว้วางใจการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ เราต้องการข้อมูลเพิ่มเติม แต่เพื่อให้ไว้วางใจการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่กว่านั้น เราต้องการน้อยกว่า ตามหลักการทั่วไป หมายความว่าคุณต้องการผู้เข้าชมประมาณ 10,000 คนในการทดสอบเฉพาะของคุณ หรือประมาณ 500 เหตุการณ์ Conversion แต่จริงๆ แล้วขึ้นอยู่กับว่าการทดสอบทำงานอย่างไร

มิฉะนั้น เราจะได้รับผลบวกลวงและผลลบลวง

ดังที่กล่าวไปแล้ว คุณสามารถปล่อยให้การทดสอบทำงานได้นานเท่าที่คุณต้องการจนกว่าจะถึงขนาดข้อมูลนั้น อาจใช้เวลานานกว่าจะไปถึงที่นั่น

สิ่งที่ใช้ได้ผลกับคนอื่นก็จะได้ผลสำหรับคุณเช่นกัน

ไม่! จำไว้ว่าเราต้องทดสอบทุกอย่าง

เราสามารถใช้การทดสอบและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของบริษัทอื่นเพื่อค้นหาแนวคิดการทดสอบ แต่สิ่งที่ได้ผลสำหรับไซต์หนึ่งอาจไม่เหมาะกับคุณอย่างแน่นอน

แทนที่จะคัดลอกทั้งหมด ให้ใช้แนวคิดการทดสอบของพวกเขาคิดขึ้นมาเอง

ทดสอบ วิเคราะห์ ปรับปรุง

คุณควรทดสอบทุกอย่าง

คุณไม่จำเป็นต้องทดสอบทุกอย่างบนเว็บไซต์ของคุณ ให้พิจารณาการทดสอบสิ่งที่คุณคิดว่าจะมีผลกระทบมากที่สุดและดำเนินการผ่านสิ่งเหล่านั้นก่อน

การทดสอบสีของปุ่ม CTA นั้นยอดเยี่ยม แต่เมื่อคุณไม่สามารถยกระดับจากเวอร์ชันที่คุณมีได้อีกต่อไป

คุณสามารถเปลี่ยนสิ่งเดียวเท่านั้นในแต่ละครั้ง

คนส่วนใหญ่คิดว่าเมื่อพูดถึงการทดสอบ A/B คุณจะทดสอบทีละสิ่งเท่านั้น แต่ก็ไม่เป็นความจริงเลย คุณสามารถเรียกใช้สิ่งที่เรียกว่าการทดสอบแบบรุนแรง แทนที่จะทดสอบพาดหัวข่าวใหม่ คุณสามารถทดสอบการออกแบบใหม่ที่รุนแรงซึ่งเปลี่ยนแปลงทุกอย่างบนหน้านั้นในครั้งเดียว

แน่นอน คุณไม่สามารถบอกได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดส่งผลกระทบในทันที แต่คุณสามารถทดสอบการปรับแต่งองค์ประกอบเหล่านั้นหลังจากนั้นเพื่อดูว่าสิ่งใดเปลี่ยนแปลงการตอบสนองของผู้ชม

ทำไมเราจะทำเช่นนี้?

เมื่อหน้าหรือองค์ประกอบมีอัตรา Conversion ต่ำ การปรับเปลี่ยนทีละอย่างสำหรับการเพิ่มทีละน้อยจะใช้เวลานาน การทดสอบที่รุนแรงสามารถช่วยให้เราพบการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่อาจได้รับผลตอบแทนมหาศาล

ผลการชนะจะดูสวยงามเสมอ

เช่นเดียวกับความคิดเห็น คุณต้องทดสอบและดูว่าสิ่งใดใช้ได้ผล ฉันมีโฆษณาทำงานโดยที่การออกแบบที่แย่ที่สุดทำงานได้ดีกว่าแบบที่ลื่นที่สุด เหมือนกันสำหรับแลนดิ้งเพจ

คุณต้องทดสอบและค้นหาสิ่งที่เหมาะกับคุณ!

ข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B อันดับต้นๆ ที่นักการตลาดดิจิทัลควรระวัง

ต่อไปนี้คือรายการโดยย่อว่าต้องทำอย่างไรเมื่อรันการทดสอบเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปเหล่านั้น:

• มีเป้าหมายเดียวในการทดสอบเสมอ การขาดโฟกัสหมายถึงการขาดผลลัพธ์
• วัดประสิทธิภาพปัจจุบันของเหตุการณ์นั้น คุณจำเป็นต้องรู้ว่ามันทำงานอย่างไรก่อนที่คุณจะสามารถปรับปรุงได้
• สร้างสมมติฐานว่าเหตุใดผลลัพธ์จึงเป็นเช่นนี้ จากนั้นจึงพยายามหารูปแบบที่จะเปลี่ยนแปลง กุญแจสำคัญคือการทำความเข้าใจว่าเหตุใดจึงสามารถแก้ไขได้
• อย่ากลัวที่จะเรียกใช้ QA และการวิจัยลูกค้า ดูการบันทึกหน้าจอและแม้แต่สัมภาษณ์พวกเขาเพื่อดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าเป็นไปได้ การคาดเดาของเราในบางครั้งอาจแตกต่างไปจากสิ่งที่เกิดขึ้นในใจของลูกค้า
• ตั้งค่าการทดสอบและตรวจสอบว่าทุกอย่างทำงานและทำงานได้ก่อนที่จะเรียกใช้สิ่งใดๆ และทดสอบบนอุปกรณ์หลายเครื่อง การทดสอบจำนวนมากล้มเหลวเพราะผู้คนเข้าชมเร็วเกินไป
• ปล่อยให้การทดสอบทำงานนานพอที่จะรับข้อมูล การแปลง และดำเนินการตลอดทั้งวงจรการขาย เพื่อให้คุณวางใจในผลลัพธ์ของคุณได้
• อย่าเปลี่ยนแปลงอะไรระหว่างการทดสอบ
• วิเคราะห์ข้อมูลอยู่เสมอ ความคิดเห็นไม่สำคัญ ผลลัพธ์ต่างหาก
• การทดสอบส่วนใหญ่จะล้มเหลว บางคนจะชนะ ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด เรียนรู้เหตุผลและปรับปรุง! แม้ว่าคุณจะมีผู้ชนะ ให้ดูว่าคุณสามารถปรับปรุงมันต่อไปได้หรือไม่
• ติดตามการทดสอบของคุณเสมอเพื่อดูว่าคุณได้ทดสอบอะไรไปบ้าง อะไรได้ผล อะไรล้มเหลว และคุณได้ปรับปรุงไปมากแค่ไหน!

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติการทดสอบ A/B สำหรับนักการตลาด

เรามาพูดถึงสถิติกัน เราครอบคลุมหัวข้อนี้อย่างละเอียดมากขึ้น แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน หากคุณต้องการเรียกใช้การทดสอบ A/B ในการทำการตลาดของคุณ มิฉะนั้น คุณอาจได้รับการทดสอบที่ชนะซึ่งคุณคิดว่าล้มเหลว หรือแย่กว่านั้นคือ การทดสอบล้มเหลวที่คุณเผยแพร่จริง

เป้าหมายของการทดสอบคือการเรียนรู้และปรับปรุง สิ่งสำคัญคือเราต้องสามารถเชื่อถือข้อมูลจากการทดสอบของเราได้ มันให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำแก่เราหรือว่าเป็นความบังเอิญ? อีกอย่างมันแม่นยำแค่ไหน? เราจะวางใจได้มากน้อยเพียงใดว่าจะดำเนินการในลักษณะนี้ต่อไป

ฉันจะพูดตรงๆ กับคุณ แนวคิดและภาษาบางอย่างในสถิติค่อนข้างแห้งแล้งและซับซ้อนเกินไป ดังนั้น เรามาแยกย่อยให้ดีและเรียบง่าย เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจความหมายของมันและทำไมจึงมีความสำคัญ

1. ตัวอย่าง : หมายถึงแหล่งข้อมูลสำหรับการทดสอบของคุณ โดยปกติ นี่คือกลุ่มผู้ชมของคุณที่เข้าชมหน้าเฉพาะ/เห็นโฆษณา x
2. การกระจายทราฟฟิก: หมายถึงวิธีการกระจายทราฟฟิกจากผู้ชมตัวอย่างของคุณในการทดสอบของคุณ ตามหลักการแล้ว คุณต้องการการกระจายที่เท่าเทียมกันเพื่อให้ เวอร์ชัน a ได้รับ 50% ของการเข้าชม และ เวอร์ชัน b ได้รับ 50% ด้วย การทำเช่นนี้ทำให้เราได้ข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น
3. เอฟเฟกต์ที่ตรวจพบขั้นต่ำ (MDE) : หมายถึงความไวในการทดสอบของคุณ เป็นการคำนวณที่เราสามารถทำได้ก่อนการทดสอบ โดยเราระบุการปรับปรุงที่เล็กที่สุดที่เราต้องการให้วัดได้ในการทดสอบของเรา
4. สมมติฐาน: พูดง่ายๆ นี่คือแนวคิดที่เรามีสำหรับการทดสอบ เป้าหมายของเราคือการทดสอบทฤษฎีนั้นและหวังว่าจะเห็นการปรับปรุง
5. นัยสำคัญทางสถิติ : หมายถึงความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ที่คุณได้รับในการทดสอบไม่ได้เกิดจากการสุ่ม เป้าหมายของเราคือทำการทดสอบด้วยข้อมูลที่เพียงพอและนานพอที่จะได้ผลลัพธ์ที่สำคัญยิ่งขึ้นและมั่นใจในความถูกต้อง
6. ความมั่นใจทางสถิติ: ยิ่งการทดสอบของคุณมีผู้เข้าชมมากเท่าไร ความมั่นใจทางสถิติในผลลัพธ์ของคุณก็จะเพิ่มขึ้น และโอกาสที่คุณจะไม่เชื่อถือผลลัพธ์ที่เป็นเท็จหรือสุ่มก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น การทดสอบส่วนใหญ่ตั้งค่าให้ทำงานที่ระดับความมั่นใจ 95% ซึ่งหมายความว่าเราต้องรับการเข้าชมที่เพียงพอจากตัวอย่างของเรา เพื่อให้มีโอกาส 95% ที่ผลลัพธ์เหล่านี้จะถูกต้อง
7. พลังทางสถิติ: หมายถึงความน่าจะเป็นที่คุณจะตรวจพบผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงการทดสอบของคุณในผลการทดสอบของคุณ

การทดสอบประเภทต่างๆ ที่นักการตลาดสามารถทำได้และผลกระทบต่อการเข้าชม การมีส่วนร่วม และ Conversion

แม้ว่าเราจะพูดถึงการทดสอบ A/B ในคู่มือนี้ แต่ก็มีการทดสอบประเภทอื่นๆ อีกสองสามประเภทที่คุณสามารถใช้ได้ ดังนั้นเรามาแยกย่อยอย่างรวดเร็ว

การทดสอบ A/B

นี่คือการทดสอบที่คุณจะใช้ 99% ของเวลาทั้งหมด คุณเพียงแค่เรียกใช้รูปแบบเดียวกับ 'การควบคุม' ปัจจุบันของคุณเพื่อดูว่ามันดีขึ้นหรือไม่

เนื่องจากเรากำลังทดสอบตัวแปรเดียวเท่านั้น จึงต้องการปริมาณการใช้งานน้อยกว่าการทดสอบอื่นๆ และได้ผลลัพธ์อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องตั้งค่าอะไรมาก มีกระบวนการทดสอบ A/B ที่แตกต่างกันสองสามประเภท แต่การทดสอบอื่นๆ เกือบทั้งหมดเป็นรูปแบบของแนวคิดนี้

การทดสอบแบบแยกส่วน

การทดสอบแยกเป็นเพียงอีกชื่อหนึ่งสำหรับการทดสอบ A/B! โดยพื้นฐานแล้วเรากำลังบอกว่าเราจะ 'แบ่งการรับส่งข้อมูลในการทดสอบนี้' อย่างเท่าเทียมกัน ระหว่างเวอร์ชันดั้งเดิม (a) และเวอร์ชันใหม่ (b)

การทดสอบ A/B/n

ในการทดสอบ A/B/n คุณจะมีตัวแปรหลายตัวที่ทดสอบกับตัวควบคุม

สมมติว่าคุณมีบรรทัดแรกที่ต้องการทดสอบ แต่แทนที่จะเรียกใช้การทดสอบ A/B และเรียกใช้รูปแบบเดียว คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B/n และทดสอบรูปแบบต่างๆ ของหัวข้อดังกล่าวได้มากเท่าที่คุณต้องการ

ขีดจำกัดที่นี่คือขนาดการเข้าชมและระยะเวลาที่คุณต้องการรอผล เนื่องจากแต่ละรูปแบบต้องการผู้เข้าชมประมาณ 10,000 คน จึงสามารถส่งผลต่อระยะเวลาในการทดสอบ

การทดสอบหลายตัวแปร

พวกเขาต้องการปริมาณการเข้าชมที่สูงมาก แต่อนุญาตให้คุณทดสอบรูปแบบและชุดค่าผสมที่หลากหลาย

สมมติว่าคุณต้องการปรับปรุงโฮมเพจของคุณ และต้องการทดสอบพาดหัวข่าวและภาพฮีโร่ช็อตของคุณ การทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณไม่เพียงแค่เรียกใช้รูปแบบพาดหัวเดียวทุกรูปแบบในคราวเดียว แต่ยังรวมถึงรูปแบบรูปภาพทุกรูปแบบ ด้วย เพื่อให้คุณพบส่วนผสมที่ดีที่สุดขององค์ประกอบ ในเวอร์ชันต่างๆ ของหน้าเว็บของคุณ

(บางทีพาดหัว 1 ทำงานได้ดีที่สุดกับรูปภาพปัจจุบัน แต่พาดหัว 3 ทำงานได้ดีที่สุดกับรูปภาพ 4 เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุด หากไม่ทำการทดสอบหลายตัวแปร คุณอาจละเลยพาดหัว 3 ไปโดยสิ้นเชิง)

มีข้อเสียเปรียบแน่นอน เนื่องจากตัวเลือกและชุดค่าผสมเหล่านี้ทั้งหมด หมายความว่าคุณอาจมีรูปแบบต่างๆ มากกว่า 30 แบบที่ทำงานพร้อมกันในทันที และเนื่องจากการทดสอบแต่ละครั้งต้องการการรับส่งข้อมูลมากพอที่จะเชื่อถือผลลัพธ์ได้ คุณจึงต้องมีปริมาณข้อมูลที่สูงอย่างไม่น่าเชื่อก่อนที่คุณจะเชื่อถือข้อมูลได้

การทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณค้นหาชุดค่าผสมที่ชนะได้ดีที่สุด แต่ฉันจะหลีกเลี่ยงเว้นแต่คุณจะเห็นผู้เยี่ยมชม 100,000 คนต่อเดือนที่หน้าทดสอบของคุณหรือสูงกว่า

การทดสอบหลายหน้า

การทดสอบหลายหน้าเป็นกระบวนการของการทดสอบหน้าเชื่อมต่อหลายหน้าพร้อมกัน เพื่อดูว่ามีผลกระทบอย่างไรต่อกัน

สมมติว่าคุณมีไลบรารีผลิตภัณฑ์ หน้าผลิตภัณฑ์ และหน้าการชำระเงิน ในทางทฤษฎี คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B ในแต่ละหน้าเหล่านี้ได้พร้อมกัน

ปัญหาที่นี่คือผลลัพธ์ของการเปลี่ยนหน้าหนึ่งหน้ายังสามารถส่งผลกระทบต่อผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ผ่านไปยังหน้าถัดไปเป็นต้น ทำให้เกิดปฏิกิริยาลูกโซ่

จะเกิดอะไรขึ้นหากหน้าแรกทำให้มีคนคลิกผ่านน้อยลง จะเกิดอะไรขึ้นหากการเปลี่ยนแปลงคำอธิบายผลิตภัณฑ์ทำให้เกิดความสับสน

การดำเนินการนี้จะส่งผลเสียต่อหน้าการชำระเงิน ดังนั้นการทดสอบหลายหน้าจึงไม่ค่อยได้ใช้ ผู้ทดสอบส่วนใหญ่จะเน้นที่การทดสอบ A/B เดียวในหน้าแรกและเสร็จสิ้นก่อนที่จะทดสอบหน้าถัดไป

อย่างที่คุณเห็น มีการทดสอบหลายประเภท แต่โดยส่วนใหญ่แล้ว คุณจะใช้การทดสอบ A/B หรือ A/B/n เพียงเพราะความเร็วในการนำไปใช้งาน และข้อกำหนดการรับส่งข้อมูลและการแปลงสำหรับแต่ละรายการ

การทดสอบ A/B และความเป็นส่วนตัว: สิ่งที่นักการตลาดควรจำไว้เมื่อรวบรวมข้อมูล

มีการเปลี่ยนแปลงมากมายในความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูลลูกค้าเมื่อเร็วๆ นี้ ดังนั้น หากคุณกำลังใช้งานแคมเปญการตลาดหรือการทดสอบที่รวบรวมข้อมูลผู้ใช้ คุณจำเป็นต้องตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังติดตามผู้ใช้ ข้อมูลในการวิเคราะห์ของคุณ...

GDPR, ePrivacy และ Google Analytics

เราได้เขียนคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการใช้งานสิ่งนี้ในลิงก์ด้านล่าง แต่นี่เป็นภาพรวมโดยย่อ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ปฏิบัติตามข้อกำหนดของ GDPR และ ePrivacy ในการวิเคราะห์ของคุณโดย:

• การกำจัด URL/พารามิเตอร์ที่ยาวซึ่งติดตามข้อมูลผู้ใช้ เช่น ตำแหน่งหรือที่อยู่อีเมล
• การปิดบังที่อยู่ IP ของผู้ใช้
• ได้รับความยินยอมในการติดตามคุกกี้
• การกำจัดคุกกี้ที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด
• รักษาความปลอดภัยบัญชี GA ของคุณจากบุคคลที่สาม (ค่าปรับสูงสำหรับการละเมิดข้อมูล!)

เมื่อการวิเคราะห์ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดแล้ว มาเข้าสู่การทดสอบ A/B กัน...

มี 4 ช่องทางหลักที่ฉันต้องการจะปรับปรุงร่วมกับคุณด้านล่าง:

• การเข้าชมที่เสียค่าใช้จ่าย (โดยเฉพาะโฆษณา Facebook)
• โซเชียลมีเดียทราฟฟิก
• การตลาดผ่านอีเมลและ
• การตลาดเนื้อหา

แพลตฟอร์มเหล่านี้บางส่วนมีเครื่องมือทดสอบ A/B ในตัว หรือคุณสามารถค้นหาผู้ให้บริการที่นำเสนอฟังก์ชันนี้ได้

จะทดสอบ A/B หน้า Landing Page ได้อย่างไร?

เริ่มจากช่องทางการตลาดแบบดั้งเดิมที่คุณอาจนึกถึงเมื่อเราพูดถึงการทดสอบ A/B สินทรัพย์ทางการตลาดของคุณ: แลนดิ้งเพจ!

การทดสอบและปรับปรุงหน้า Landing Page ของคุณเป็นสิ่งสำคัญ

ทำไม

เนื่องจาก 2 สิ่งสำคัญ:

• ผู้เยี่ยมชมหน้า Landing Page ทุกคนมัก มีความตั้งใจสูง กล่าวคือ พวกเขาเป็นผู้ชมที่อบอุ่นมาก ซึ่งคุณสามารถได้รับ Conversion จาก
• และแต่ละหน้าจะมีคำกระตุ้นการตัดสินใจโดยตรงและวัดผลได้เพื่อให้ผู้ชมของคุณทำ

ด้วยเหตุนี้ การเพิ่มขึ้นใดๆ ที่เราได้จากผู้ชมกลุ่มนี้มักจะเป็นการเพิ่มขึ้นโดยตรงใน ROI และกำไรทันทีหรือดาวน์ไลน์ ทั้งจากลิฟต์ย่อย การทดลองใช้งาน หรือการขาย

นี่คือเหตุผลที่หน้า Landing Page ของคุณเป็นสิ่งแรกที่คุณควรพิจารณาในการทดสอบและปรับปรุงแคมเปญการตลาดของคุณ (สมมติว่าคุณมีการเข้าชมหน้าเพียงพอ)

เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ มาดูวิธีง่ายๆ 3 วิธีในการปรับปรุงหน้า Landing Page ของคุณเอง:

• ทดสอบฮีโร่ยิง เพื่อให้คุณได้รับความสนใจ
• ทดสอบคุณค่าที่นำเสนอ ที่เรียกผู้ชมของคุณและดึงดูดพวกเขาในข้อเสนอของคุณ
• และทดสอบช่องแบบฟอร์มที่กรอก สิ่งเหล่านี้สามารถเป็นแหล่งที่มาของการต่อต้าน ดังนั้นการทำให้เพรียวลมนี้จะช่วยให้ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของหน้า Landing Page ในทันที

และข่าวดี?

การทดสอบ A/B องค์ประกอบเหล่านี้ด้วยเครื่องมือทดสอบนั้นง่ายอย่างเหลือเชื่อ

ทำไม

การทดสอบไม่เพียงแต่ตั้งค่าได้ง่ายมาก แต่เนื่องจากวิธีการทำงานของเครื่องมือเหล่านี้ คุณจึงสามารถแก้ไขโดยตรงในแอปได้โดยตรงโดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงอะไรในเพจหลักเลย

ถูกตัอง. คุณสามารถทำการทดสอบโดยไม่จำเป็นต้องให้นักออกแบบทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ กับเพจของคุณ!

คุณสามารถโหลด URL ของหน้าในแอป จากนั้นลาก วาง และแก้ไของค์ประกอบใดก็ได้ที่คุณต้องการทดสอบ จากนั้น เมื่อคุณตั้งค่าการทดสอบเสร็จแล้ว แอปจะแสดงการเปลี่ยนแปลงนั้นบนหน้าทดสอบของคุณต่อผู้ชมของคุณโดยที่คุณไม่ต้องแก้ไขอะไรบนหน้าเลย

ตอนนี้ มาดูการเปลี่ยนแปลงที่แนะนำ 3 อย่างซึ่งคุณสามารถทดสอบได้ในหน้า Landing Page ของคุณเอง

ติดตั้งเครื่องมือทดสอบ A/B

เว้นแต่คุณจะใช้เครื่องมือสร้างหน้า Landing Page เฉพาะที่สร้างคุณลักษณะการทดสอบ คุณจะต้องใช้เครื่องมือทดสอบ A/B เพื่อทำการทดสอบ

คุณสามารถทดลองใช้แอพ Convert Experiences ได้ฟรีที่นี่ เมื่อคุณสร้างบัญชีทดลองแล้ว ให้ติดตั้งโค้ดบนเว็บไซต์ของคุณ มันง่ายมากที่จะทำ คุณสามารถติดตั้งได้เหมือนกับที่คุณติดตั้งบน Facebook Pixel:

คุณเพียงแค่คลิกที่รหัสการติดตั้งเพื่อคัดลอก

แล้วติดตั้ง ไม่ว่าจะอยู่ในส่วนแยกต่างหากใน CMS ของคุณ (บางส่วนมีที่สำหรับคัดลอกและวางโค้ด) ในส่วนหัวของธีม หรือใน Google Tag Manager

เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถโหลดแอปและเริ่มทำการเปลี่ยนแปลงในหน้า Landing Page และทำการทดสอบ...

A/B การทดสอบรูปภาพ 'ฮีโร่' ของหน้า Landing Page ของคุณ

อีกสิ่งหนึ่งที่เราแนะนำให้ทดสอบคือภาพฮีโร่บนหน้า Landing Page ของคุณ

นี่คือภาพหลักที่ด้านบนของหน้า ออกแบบมาเพื่อดึงดูดความสนใจของผู้ชมโดยเร็วที่สุด

เราทดสอบสิ่งนี้เพราะหากเราไม่สามารถดึงดูดความสนใจจากพวกเขาได้ พวกเขาอาจไม่อ่านคุณค่าหรือ CTA ของเรา

ตอนนี้ มีบางสิ่งที่คุณสามารถทำได้:

• คุณสามารถลองย้ายฮีโร่ที่คุณมี (บางทีมันอาจจะต่ำเกินไปลงหน้า?)
• คุณสามารถลองทดสอบภาพและมุมใหม่ๆ บางทีแทนที่จะเป็นผู้ใช้ในรูปภาพ คุณแสดงผลิตภัณฑ์หรือเป้าหมายสุดท้ายที่พวกเขาบรรลุแทนใช่หรือไม่

เป็นการยากที่จะทราบว่าวิธีใดจะได้ผลดีที่สุด เราจึงทดสอบสิ่งนี้ด้วยเครื่องมือทดสอบของเรา เราสามารถทดลองใช้แต่ละเวอร์ชันและดูว่ารุ่นใดเป็นผู้ชนะ

ลองแสดงให้คุณเห็นว่าวิธีนี้ทำได้ง่ายเพียงใด

เมื่อคุณโหลดแอป Convert Experiences แล้ว คุณจะต้องสร้างโปรเจ็กต์ใหม่เพื่อเก็บการทดสอบทั้งหมดของคุณ

จากนั้น คุณจะต้องสร้างการทดสอบครั้งแรกหรือ 'ประสบการณ์'

เลือกการทดสอบ 'a/b' จากนั้นกรอกข้อมูลสำหรับการทดสอบของคุณ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเพิ่ม URL ของหน้าที่คุณต้องการทดสอบที่นี่ จากนั้นจะโหลดหน้าเว็บเพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้ภายในแอป Convert

บันทึก:

เมื่อหน้าโหลดขึ้นในแอป หน้าจะโหลดในแท็บ 'รูปแบบที่ 1'

ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเริ่มทำการเปลี่ยนแปลงกับการออกแบบเพจนี้ได้ในขณะนี้ และยังคงมีเวอร์ชันเดิมที่บันทึกไว้เพื่อทดสอบและค้นหาว่ารูปแบบใดเหมาะกับคุณและไซต์ของคุณมากที่สุด

มาดูการปรับแต่งที่เราสามารถทำได้กับช็อตฮีโร่ตัวนี้กัน

ฉันสามารถคลิกที่รูปภาพแล้วลากไปยังตำแหน่งใหม่และเปลี่ยนเลย์เอาต์ของหน้า

หรือฉันจะเปลี่ยนรูปภาพเป็นอย่างอื่นก็ได้

คุณเพียงแค่คลิกที่รูปภาพ เลือกแก้ไข แล้วอัปโหลดรูปภาพอื่น

หรือฉันสามารถลบมันออกทั้งหมดโดยซ่อนองค์ประกอบ

เรียบง่าย!

ตอนนี้ฉันมีรูปภาพที่แก้ไขแล้วและต้องการทดสอบ ฉันแค่ต้องเผยแพร่การทดสอบจริง

คลิกที่ 'ปุ่มบันทึกและดำเนินการต่อ' สีน้ำเงินในตัวแก้ไขเพจ จากนั้นระบบจะโหลดหน้าการตั้งค่าการทดสอบ

จากที่นี่ คุณสามารถระบุบางสิ่งได้

เป้าหมายการทดสอบ

คุณสามารถเลือกเป้าหมายเฉพาะสำหรับแอปที่ต้องการค้นหาในระหว่างการทดสอบ

นี่อาจเป็นอัตราตีกลับที่ต่ำกว่าระหว่างหน้า CTR ที่สูงขึ้น หรือแม้แต่แนบมากับรายได้โดยตรง เพื่อให้แอปรู้ว่าเวอร์ชันใดได้รับมูลค่าเงินดอลลาร์สูงสุด

กลุ่มเป้าหมาย

ที่นี่คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าใครจะเป็นผู้ดูการทดสอบของคุณ

คุณสามารถแบ่ง 50/50 จากผู้เข้าชมเพจทั้งหมด หรือแม้แต่แบ่งกลุ่มเพื่อแสดงเฉพาะบุคคล ข้อมูลประชากร สถานที่ หรือแม้แต่พารามิเตอร์ UTM ที่พวกเขาคลิกผ่าน!

สถิติและการตั้งค่า

สุดท้าย คุณยังสามารถระบุได้ว่าต้องการให้การทดสอบนั้นแม่นยำเพียงใด

สำหรับไซต์ที่มีปริมาณมากหรือการทดสอบที่คุณต้องการความมั่นใจในผลลัพธ์สูง คุณมักจะตั้งค่านี้เป็นระดับความมั่นใจ 97%

สุดท้าย เมื่อคุณพอใจกับการตั้งค่าเหล่านี้แล้ว คุณสามารถคลิกที่ปุ่มสีน้ำเงิน 'เปิดใช้งานประสบการณ์' เพื่อตั้งค่าการทดสอบแบบสด

จากนั้นแอปจะแสดงรูปแบบนี้แก่คุณตามกลุ่มเป้าหมายและขนาด โดยที่คุณไม่ต้องไปเปลี่ยนแปลงอะไรบนเว็บไซต์!

สวยเย็นใช่มั้ย?

ตกลง มาแนะนำการเปลี่ยนแปลงด่วนอื่นๆ อีก 2 รายการที่คุณสามารถทำได้ในหน้า Landing Page...

A/B การทดสอบข้อเสนอคุณค่าของคุณ

So once you've tested the hero shot and got their attention, the next logical thing to look at on your landing page is your value proposition.

This is the text that helps hook your reader in, and it's usually to the side of the hero shot or overlaid on top of it.

The value prop is so important because it provides context and desire to click on your CTA and buy or optin.

There are a lot of ways to improve this text:

• You can try different angles or hook idea,
• Or you can research and interview your audience to listen to their needs and address that in your value prop,
• Or you can simply improve it further by adding more clarity to what you're trying to say. (Sometimes the angle idea is good, but the execution is bad)

Either way, implementing this in a test is super simple.

It's as easy as highlighting the text you want to change, and then clicking on edit.

จากนั้นคุณเพียงแค่เขียนเวอร์ชันใหม่และตั้งค่าการทดสอบเหมือนกับที่คุณเคยทำมาก่อน

ง่ายใช่มั้ย?

มาดูอีกวิธีหนึ่งที่คุณอาจต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพหน้า Landing Page ของคุณ

การทดสอบ A/B ฟิลด์ฟอร์มผู้ใช้ของคุณ

เราได้อธิบายไว้ก่อนหน้านี้อย่างละเอียดแล้ว แต่ขอสรุปสั้นๆ ให้คุณฟัง

แบบฟอร์มในหน้า Optin มีความสำคัญอย่างไม่น่าเชื่อ เนื่องจากเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการรับรายละเอียดของผู้ชมและดำเนินการใดๆ ไม่ว่าจะเป็นแบบย่อย การทดลองใช้งาน หรือการขาย

ประเด็นคือ จำนวนของแบบฟอร์มที่ต้องกรอกหรือการจัดวางอาจทำให้ผู้ใช้ต่อต้านได้ เป็นความพยายามที่รับรู้ว่าพวกเขาไม่สามารถใส่ใจในการปฏิบัติตามและทำให้สำเร็จได้ตลอดเวลา

ตอนนี้คุณสามารถหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ได้โดย:

• ให้ UX ที่ดี
• ส่ายรายละเอียดแบบฟอร์มร้องขอ
• ปรับปรุงการเขียนและการจัดตำแหน่งของแบบฟอร์มและ CTA

หรือเพียงแค่ขอข้อมูลน้อยลง (คุณต้องการเพียงชื่อและหมายเลขโทรศัพท์สำหรับพวกเขาในการสมัครเท่านั้นใช่หรือไม่)

ง่ายใช่มั้ย?

และข่าวดีก็คือการทดสอบทั้งหมดนี้ทำได้ง่ายมากภายในแอป Convert Experiences

คุณสามารถคลิกที่องค์ประกอบของแบบฟอร์ม และเลือกแก้ไขข้อความ แก้ไข CTA ลบส่วนของแบบฟอร์ม และอื่นๆ ทั้งหมดด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

ตอนนี้เราได้ครอบคลุมการทดสอบง่ายๆ เพื่อปรับปรุงหน้า Landing Page ของคุณแล้ว มาดูการทดสอบ A/B ที่คุณสามารถเรียกใช้บนช่องทางที่สามารถเพิ่มการเข้าชมหน้าเหล่านั้นได้เช่นกัน...

จะทดสอบ A/B โฆษณาบน Facebook ได้อย่างไร?

ไม่ว่าคุณจะใช้แพลตฟอร์มสื่อแบบชำระเงินใด องค์ประกอบหลักของประสิทธิภาพโฆษณาคือ:

• กลุ่มเป้าหมาย,
• ข้อความโฆษณาและครีเอทีฟโฆษณา
• หน้า Landing Page

กำหนดเป้าหมายผู้ชมที่ไม่ถูกต้องและโฆษณาที่ดีที่สุดจะไม่สร้างความแตกต่าง กำหนดเป้าหมายไปยังผู้ที่เหมาะสมและมีโฆษณาที่แย่ โฆษณาจะไม่ทำงาน มีโฆษณาที่ดีแต่หน้าแย่มากและการคลิกโฆษณาจะไม่มีประโยชน์

เนื่องจากเราไม่ได้ทำงานบนหน้า Landing Page ในขณะนี้ ข้อกังวลหลักของเราคือการทดสอบผู้ชมและโฆษณา เพื่อให้เราสามารถปรับปรุงการมองเห็น อัตราการคลิกผ่าน และอัตราการแปลงในอุดมคติ

การทดสอบ A/B ผู้ชมนั้นง่ายพอๆ กับการนำโฆษณาที่ชนะและเรียกใช้ไปยังกลุ่มเป้าหมายใหม่ อย่างไรก็ตาม ฉันจะแบ่งปันวิธีการเฉพาะที่ฉันใช้ในการทดสอบ A/B ของโฆษณาบน Facebook ที่น่าจะใช้ได้ แม้ว่าคุณจะกำหนดเป้าหมายในวงกว้างพอสมควร เนื่องจาก AI ของ Facebook

โฆษณาและตำแหน่งบน Facebook มีหลายประเภท โฆษณาบางรายการอาจให้คุณลองและได้รับการขายหรือโอกาสในการขายในแอป Facebook แต่ประเภทโฆษณาที่ได้รับความนิยมสูงสุดบน Facebook คือ Newsfeed ดังนั้นฉันจะเน้นที่ประเภทนี้ที่นี่

คุณสามารถใช้หลักการและอุดมการณ์เดียวกันเพื่อปรับปรุงโฆษณาอื่นๆ บน Facebook หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ

เตรียมตัวเสียเงินเพื่อหาสิ่งที่ได้ผล

สิ่งแรกที่ต้องเข้าใจคือการทดสอบเพียงไม่กี่ครั้งเริ่มต้นในฐานะผู้ชนะ และสิ่งนี้เป็นจริงโดยเฉพาะในพื้นที่โฆษณาแบบชำระเงิน ด้วยเหตุนี้ คุณต้องปรับให้เข้ากับกรอบความคิดที่ต้องใช้เงินเพื่อค้นหาประสิทธิภาพปัจจุบันของโฆษณาของคุณ แล้วปรับปรุงจากจุดนั้น

ในตัวอย่างนี้ ฉันจะแนะนำการทดสอบ 4 แบบเพื่อปรับปรุงรูปภาพ พาดหัว เนื้อหา และ CTA

อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้คุณเริ่มต้นด้วยโฆษณาเพียงรายการเดียวและได้กำไรก่อนที่จะเพิ่มโฆษณาเพิ่มเติม เหตุผลก็คือคุณต้องมีการเข้าชมเพียงพอสำหรับการทดสอบแต่ละครั้งเพื่อค้นหารูปแบบที่ชนะ

หากคุณมีงบประมาณเพียงเล็กน้อย ให้เรียกใช้โฆษณาเพียงรายการเดียวในตอนแรก และเรียกใช้ชุดการทดสอบ A/B จนกว่าคุณจะปรับปรุงจนได้กำไรหรือใกล้เคียง อย่าทำผิดพลาดในการพยายามทดสอบโฆษณาหลายรายการพร้อมกันและงบประมาณหมดก่อนที่คุณจะได้รับผลกำไร!

AI ของ Facebook ทำงานอย่างไรและปัญหาเกี่ยวกับการจัดทำงบประมาณ

แพลตฟอร์มโฆษณาของ Facebook ทำงานผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ML คือ AI ประเภทหนึ่งที่ค้นหารูปแบบในชุดข้อมูล เช่น การเชื่อมต่อในกลุ่มผู้ชมที่คุณอาจไม่เคยคิดที่จะกำหนดเป้าหมาย เป็นต้น

ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถกำหนดเป้าหมายโฆษณาและค้นหาคนที่ใช่สำหรับคุณ โดยพิจารณาจากผู้ที่ทำ Conversion มากที่สุดจากเป้าหมายเฉพาะของคุณ สิ่งนี้เป็นข้อบกพร่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณมีงบประมาณต่ำ

นี่คือเหตุผล:

Facebook มีสิ่งที่เรียกว่า 'ขั้นตอนการเรียนรู้' สำหรับโฆษณา เป้าหมายคือการเรียนรู้เกี่ยวกับผู้ชมของคุณเพื่อช่วยให้ ML กำหนดเป้าหมายไปยังผู้คนที่เหมาะสม แต่การจะทำเช่นนี้ได้นั้น จำเป็นต้องมีเหตุการณ์ Conversion อย่างน้อย 50 รายการในช่วงระยะเวลา 3 วัน อย่างที่คุณเดาได้ หากคุณกำลังแสดงโฆษณาสำหรับโอกาสในการขายและราคาแต่ละ 2 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อครั้ง คุณจำเป็นต้องมีงบประมาณโฆษณาอย่างน้อย $100 เพื่อให้ได้ Conversion ขั้นต่ำตามข้อกำหนด และนั่นก็เป็นเวลา 3 วันแรกเท่านั้น

(ไม่ต้องพูดถึงงบประมาณในแต่ละวันหลังจากนั้นจะได้ไม่ปิดโฆษณา)

วิธีเรียกใช้โฆษณาด้วยงบประมาณที่ต่ำกว่า

วิธีแก้ไขคือย้ายเหตุการณ์ Conversion หนึ่งรายการออกจากเป้าหมายของคุณ การทำเช่นนี้มักจะถูกกว่ามากทุกครั้งที่คุณย้ายออกไป

หากเราพิจารณาเหตุการณ์ที่อาจเกิด Conversion การขายจะมีค่าใช้จ่ายมากที่สุด ตามด้วยโอกาสในการขาย จากนั้นคลิก และการแสดงผล

ตามทฤษฎีแล้ว ML สามารถค้นหาผู้ชมที่ดีที่สุดและโฆษณาที่ดีที่สุดให้คุณได้ แต่เฉพาะในกรณีที่คุณสามารถป้อนข้อมูลได้เพียงพอ (ซึ่งหมายถึงงบประมาณที่มากขึ้น) หากคุณไม่มีสิ่งนั้น คุณต้องทดสอบอย่างชาญฉลาดกว่านี้ นี่คือวิธีการ

ทดสอบกับกลุ่มโฟกัสของกลุ่มเป้าหมายในอุดมคติแล้วขยายออก

แทนที่จะใช้ AI เพื่อค้นหาผู้ชมที่เหมาะสมในขณะที่ทดสอบเวอร์ชันโฆษณา เราจะใช้เทคนิคการตอบสนองโดยตรงแบบเก่าและทำงานกับกลุ่มเป้าหมายก่อน

ง่ายพอๆ กับการแสดงโฆษณากับแฟนๆ ที่ร้อนแรงที่สุดของคุณและทดสอบว่าอะไรใช้ได้ผลดีที่สุดกับพวกเขา

การแสดงต่อพวกเขามีค่าใช้จ่ายมากกว่าเพราะเราใช้ผู้ชมที่แคบหรือน้อยกว่า แต่เราจะไม่อยู่ที่นี่ เป้าหมายของเราคือการสร้างโฆษณาที่ได้รับการตอบสนองจากผู้ชมในอุดมคติของเราแล้วขยายออกไป ด้วยวิธีนี้เมื่อกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ชมที่กว้างขึ้นและราคาถูกลง เราทราบดีว่าข้อความโฆษณาและภาพใช้งานได้ดีแล้ว

จากนั้นเราจะปล่อยให้ AI ทำหน้าที่ในการหาคน

ทำไม

เพราะ ณ จุดนี้ เรามีโฆษณาที่ตอบสนองต่อผู้ชมในอุดมคติของเรา AI ของ Facebook ทำงานโดยติดตามผู้ที่ทำ Conversion แล้วแสดงให้คนที่มีความคล้ายคลึงกันดู และเนื่องจากเราได้ 'กลุ่มโฟกัส' ทดสอบสิ่งนี้ หมายความว่าผู้ชมในอุดมคติจะตอบสนองต่อสิ่งนี้

FB จะติดตามว่าใครเป็นผู้เปลี่ยนใจเลื่อมใสแล้วเริ่มแสดงให้คนที่เหมาะสมเห็นแต่ไม่เรียกเก็บเงินจากเราเพิ่มเติม

สมาร์ทเอ๊ะ?

ขั้นตอนการทดสอบ Facebook A/B

เราจะทดสอบองค์ประกอบหลัก 4 ประการของโฆษณาที่เป็นลายลักษณ์อักษร โดยพิจารณาจากลำดับที่ผู้คนให้ความสนใจ:

• รูปภาพ,
• พาดหัวข่าว,
• สำเนาร่างกาย,
• ซีทีเอ.

และเนื่องจากเราพยายามค้นหาโฆษณาที่ดึงดูดผู้ชมของเราโดยธรรมชาติ แทนที่จะตั้งค่าสำหรับ Conversion เราจึงจะทำการทดสอบโฆษณาเป็นการแสดงผลเท่านั้น ด้วยวิธีนี้ เราสามารถลดค่าใช้จ่ายในการแสดงโฆษณาในขณะที่ได้รับข้อมูลเพียงพอสำหรับการทดสอบที่แม่นยำ

วิธีนี้ยังช่วยให้เราเรียนรู้ว่าองค์ประกอบใดบ้างที่ช่วยปรับปรุง CTR แบบออร์แกนิก แทนที่จะให้ AI คัดเลือกคนมาให้เรา

คุณต้องการทดสอบทั้ง 4 แบบกับกลุ่มโฟกัสนี้ทีละรายการ โดยเริ่มจากรูปภาพ

ก่อนที่เราจะพูดถึงเรื่องนั้น เรามาพูดถึงตัวเลือกการทดสอบของเรากันก่อนดีกว่า…

คุณควรเรียกใช้ 'การทดสอบด้วยตนเอง', โฆษณาแบบไดนามิก, เครื่องมือของบุคคลที่สาม หรือใช้เครื่องมือทดสอบภายในของ Facebook หรือไม่

เราสามารถใช้เครื่องมือของบุคคลที่สามเพื่อช่วยทดสอบ แต่ไม่จำเป็นจริงๆ

ในทำนองเดียวกัน Facebook มีตัวเลือกการทดสอบ A/B ภายในของตัวเอง ซึ่งช่วยให้คุณแยกแคมเปญทดสอบ โฆษณาและชุดโฆษณาได้

ฉันไม่ใช่แฟนตัวยงของมันด้วยเหตุผลบางประการ:

• ไม่ใช่วิธีที่ง่ายที่สุดในการใช้ คุณสามารถกระโดดจาก 3 สถานที่ที่แตกต่างกันและ UX นั้นแตกต่างกันเกือบทุกครั้ง ไม่ต้องพูดถึง ยังไม่ชัดเจนว่าการทดสอบถูกตั้งค่าอย่างไร (บางครั้งต้องการให้คุณสร้างโฆษณาแล้วก่อนที่จะทดสอบ บางครั้งต้องการให้คุณสร้างโฆษณาเมื่อคุณตั้งค่าการทดสอบ)
• ตัวเลือก 'สิ้นสุดการทดสอบก่อนกำหนด' เมื่อพบผู้ชนะถูกตั้งค่าไว้ที่ระดับความเชื่อมั่น 80% แทนที่จะเป็น 95% หรือ 99% ซึ่งเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม (ที่ความมั่นใจ 80% มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาด 20% ฉันค่อนข้างแน่ใจว่าพวกเขาได้ตั้งค่าตัวเลือกนี้เพราะต้องการปริมาณการใช้งานน้อยกว่าในการทดสอบที่ระดับความแม่นยำนี้)
• อนุญาตเฉพาะการทดสอบ A/B ไม่ใช่ A/B/n
• อย่างไรก็ตาม การทดสอบแต่ละครั้งแบ่งการเข้าชมเท่าๆ กัน และไม่เปลี่ยนเส้นทางการเข้าชมจากตัวเลือกโฆษณาที่มีประสิทธิภาพต่ำเร็วเกินไป

แต่มีอีก 2 ตัวเลือก

การทดสอบ A/B ด้วย Dynamic Creative

คุณสามารถตั้งค่าโฆษณาชิ้นเดียวได้ตามปกติ จากนั้นเลือก 'Dynamic Creative' วิธีนี้ช่วยให้คุณทำการทดสอบหลายตัวแปรได้ โดยคุณสามารถป้อนตัวเลือกรูปภาพ พาดหัว และเนื้อหาได้หลายแบบ จากนั้น Facebook จะส่งสิ่งเหล่านี้ไปยังผู้ชมของคุณและค้นหาการผสมผสานที่ได้ผลดีที่สุดของตัวแปรเหล่านี้

มีข้อบกพร่องเล็กน้อยในวิธีนี้แม้ว่า:

• มันสามารถรวมชุดค่าผสมที่ไม่สมเหตุสมผล เช่น รูปภาพและหัวข้อที่อ้างอิงถึงสิ่งต่าง ๆ
• นอกจากนี้ยังต้องมีการเข้าชมมากขึ้นสำหรับแต่ละรูปแบบเพื่อให้ได้รับการทดสอบที่ถูกต้อง Facebook หลีกเลี่ยงข้อกำหนดการรับส่งข้อมูลนี้โดยทำนายผู้ชนะก่อนใคร และให้ความสนใจพวกเขามากขึ้นในขณะที่ใช้งบประมาณและปริมาณการใช้งานจากเวอร์ชันอื่น

การทดสอบ A/B พร้อมการทดสอบด้วยตนเอง

ตัวเลือกสุดท้ายคือการเรียกใช้ 'การทดสอบด้วยตนเอง' ที่นี่ คุณสามารถทดสอบ A/B/n ตัวเลือก ทำซ้ำโฆษณาภายในชุดโฆษณา แล้วเปลี่ยนองค์ประกอบเดียว เช่น รูปภาพหรือบรรทัดแรก เป็นต้น

ข้อดีของสิ่งนี้คือคุณต้องมีการเข้าชมเพียงเล็กน้อยเนื่องจากมีเวอร์ชันน้อยกว่าและไม่มีการเบี่ยงเบนการรับส่งข้อมูลจากโฆษณาหนึ่งไปยังอีกโฆษณาหนึ่งเนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่อง (ตราบใดที่คุณไม่ได้ใช้ตัวเลือกการเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณแคมเปญ)

โดยส่วนตัวแล้ว ฉันรู้สึกว่านี่เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการหาโฆษณาที่ชนะเมื่อคุณมีงบประมาณต่ำ ในขณะที่ยังค้นหาองค์ประกอบที่ทำงานได้ดีที่สุดของการทดสอบ โดยไม่ถูกปรับแต่งโดย ML หรือต้องใช้งบประมาณจำนวนมาก

ตอนนี้ มาแนะนำคุณเกี่ยวกับการตั้งค่าการทดสอบ...

ขั้นตอนที่ #1: A/B ทดสอบรูปภาพก่อน

ภาพเป็นสิ่งแรกที่ได้รับความสนใจจากผู้ชมของคุณ ฉันแนะนำให้สร้างรูปภาพ 2-4 รูปเพื่อทดสอบกันเอง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงบประมาณของคุณ

ขั้นตอนการตั้งค่าค่อนข้างง่าย เริ่มต้นด้วยการเลือกตัวเลือก 'การเข้าชม' สำหรับตัวเลือกโฆษณาและตั้งชื่อ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้เปิด "การเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณแคมเปญ" เนื่องจากจะทำให้โฆษณาต่างๆ แสดงไม่เท่ากัน

จากนั้นคลิกผ่านไปยังส่วนชุดโฆษณาและเลือกปลายทางที่คุณต้องการส่งผู้ชมไป (ในกรณีนี้คือเว็บไซต์ของคุณ)

กำหนดงบประมาณรายวันประมาณ $10-20 เพื่อให้แสดงผลได้อย่างรวดเร็ว และคุณจะได้รับข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการทดสอบ

จากนั้นกำหนดผู้ชมให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดและอบอุ่นที่สุดที่คุณมีสำหรับสิ่งที่คุณกำลังผลักดันให้พวกเขาทำ (หากคุณกำลังทดสอบการเข้าชมหน้าการขาย ให้ทดสอบโฆษณากับลูกค้าเป้าหมาย แต่ถ้าคุณกำลังทดสอบการเข้าชมเนื้อหา ให้กำหนดเป้าหมายผู้เยี่ยมชมไซต์ ใช้ผู้ชมที่กำหนดเองสำหรับสิ่งนี้)

ในตัวอย่างนี้ ฉันแสดงโฆษณาไปยังบทความหนึ่ง ดังนั้นฉันจึงต้องการทดสอบกับผู้ชมทั้งหมดของฉันเพื่อดูว่าสิ่งใดที่ตรงใจพวกเขาในการคลิกผ่าน

ถัดไป คุณต้องเลือกตำแหน่ง

โดยส่วนตัวแล้ว ฉันชอบทดสอบโฆษณาในฟีดข่าวก่อนสิ่งอื่นใด เพราะมันให้มุมมองที่ใหญ่ที่สุดสำหรับฉันเพื่อดึงดูดความสนใจของผู้ชม ในทางทฤษฎี คุณสามารถทดสอบตำแหน่งใดก็ได้ แต่ถ้าคุณลองและทดสอบทั้งหมดพร้อมกัน คุณอาจพบว่ารูปภาพโฆษณาของคุณทำงานได้ดีในตำแหน่งหนึ่งและไม่ดีในอีกตำแหน่งหนึ่ง โปรดทราบว่าการจำกัดให้แคบลงเช่นนี้จะช่วยให้คุณทดสอบได้ในตอนแรก แต่จะมีราคาแพงกว่า คุณจะเห็นต้นทุนลดลงอย่างมากในภายหลังเมื่อคุณขยายออก เป้าหมายคือการค้นหาโฆษณาที่ได้รับการคลิกแบบออร์แกนิกมากที่สุดจากผู้ชมในอุดมคติ

ดังนั้น ตั้งค่าตำแหน่งเป็นแบบแมนนวลและเลือกตัวเลือก "ฟีดข่าวของ Facebook" สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ ตั้งค่าเป็นการแสดงผล

เลื่อนลงไปที่ส่วนการเพิ่มประสิทธิภาพและการจัดส่ง

แม้ว่าเราจะตั้งค่าโฆษณาเพื่อดึงดูดการเข้าชมจาก Facebook เราต้องการเลือกตัวเลือก "การแสดงผล" ด้วยวิธีนี้ผู้ชมของเราจะมองเห็นโฆษณาในราคาถูกและการคลิกใดๆ จะขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพในการสร้างสรรค์เทียบกับ AI

เมื่อตั้งค่าโฆษณาแล้ว ก็ถึงเวลาสร้างโฆษณาชิ้นแรกสำหรับการทดสอบ

เนื่องจากเรากำลังทดสอบรูปแบบรูปภาพสองสามรูปแบบ เราจึงต้องสร้างโฆษณาหนึ่งรายการ จากนั้นทำซ้ำและแก้ไขรูปภาพในเวอร์ชันอื่นๆ

ดังนั้น ไปข้างหน้าและอัปโหลดตัวเลือกรูปภาพแรกของคุณไปยังโฆษณา จากนั้นกรอกการตั้งค่าเนื้อหาทั้งหมด เช่น พาดหัว เนื้อหา และ CTA

คุณจะต้อง คงไว้ซึ่งความเหมือนกันในแต่ละรูปแบบและเปลี่ยนเฉพาะภาพ เท่านั้น

หากต้องการทำซ้ำโฆษณา ก่อนที่คุณจะกดเผยแพร่ ให้ไปที่จุด 3 จุดบนเมนูด้านซ้ายมือ แล้วคลิก 'ทำซ้ำอย่างรวดเร็ว' เพียงให้แน่ใจว่าคุณทำเช่นนี้กับโฆษณา ไม่ใช่ชุดโฆษณาหรือแคมเปญ

นี้จะสร้างสำเนาของโฆษณา เปิดมันขึ้นมา เปลี่ยนชื่อมันเพื่อให้คุณรู้ว่ามันเป็นตัวแปร แล้วสลับรูปภาพในโฆษณาใหม่นี้กับอีกอันที่คุณต้องการทดสอบ

คุณต้องการทำเช่นนี้สำหรับรูปแบบต่างๆ ของภาพมากเท่าที่คุณต้องการใช้

เสร็จแล้วกดเผยแพร่!

ขั้นตอนที่ #2: เรียกใช้โฆษณา จากนั้นทดสอบผลลัพธ์ของคุณ

เนื่องจากต้องใช้เวลาสักครู่ในการส่งมอบของ Facebook เพื่อให้สมดุลและตรวจดูแต่ละเวอร์ชันได้ คุณจึงควรปล่อยให้โฆษณาทำงานเป็นเวลาอย่างน้อย 24 ชั่วโมงก่อนกลับมาตรวจสอบใหม่เพื่อดูว่าโฆษณาทำงานเป็นอย่างไร เป้าหมายคือการค้นหารูปภาพที่ได้รับการคลิกแบบออร์แกนิกมากที่สุดจากกลุ่มเป้าหมายของคุณ

เพียงเพราะแพลตฟอร์มบอกเราถึง CTR ของแต่ละเวอร์ชัน เราจึงต้องมองให้ลึกขึ้นและตรวจสอบให้แน่ใจว่าเรามีข้อมูลเพียงพอที่จะไว้วางใจผลลัพธ์เหล่านี้จะยังคงเหมือนเดิมในอนาคต (อาจเป็นได้ว่าโฆษณาหนึ่งรายการมีประสิทธิภาพดีเยี่ยมกับผู้ชมกลุ่มแรก แต่จะเลิกใช้เมื่อปรับขนาด ฯลฯ)

วิธีง่ายๆ ในการดูว่าเราสามารถเชื่อถือผลลัพธ์เหล่านี้ได้หรือไม่คือการใช้เครื่องมือที่มีนัยสำคัญทางสถิติ

คุณสามารถคัดลอกและวางการแสดงผลและการคลิกจากแต่ละเวอร์ชัน แล้วทดสอบเพื่อดูว่าคุณมีข้อมูลเพียงพอหรือไม่

เมื่อคุณปล่อยให้มันทำงานนานพอและพบภาพที่ชนะ เพียงหยุดโฆษณาชั่วคราว รักษาผู้ชนะไว้ จากนั้นลบโฆษณาอื่นๆ ที่แสดงภาพที่อ่อนแอกว่า

ขั้นตอนที่ #3: ทำซ้ำสำหรับการทดสอบถัดไป

สิ่งต่อไปที่ผู้ชมตรวจสอบหลังจากที่ภาพได้รับความสนใจคือหัวข้อข่าวของคุณ ซึ่งหมายความว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงผลกระทบสูงสุดอันดับ 2 ที่เราสามารถทดสอบได้

โชคดีที่งานหนักทั้งหมดเสร็จเรียบร้อยแล้ว กลับไปที่โปรแกรมแก้ไขโฆษณาของคุณ และทำสำเนาโฆษณาแบบรูปภาพที่ชนะรางวัลดังที่คุณเคยทำมาก่อน และตั้งชื่อใหม่ให้แต่ละอัน

รักษาภาพที่ชนะให้เหมือนกันสำหรับแต่ละรายการที่ซ้ำกัน แต่ตอนนี้เริ่มเขียนหัวข้อที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละรายการ แล้วกดเผยแพร่

ปล่อยให้โฆษณาทำงานเป็นเวลา 24 ชั่วโมง จากนั้นกลับมาตรวจสอบและใช้เครื่องมือ stat sig เพื่อทดสอบผลลัพธ์ของคุณเหมือนเมื่อก่อน หากต้องใช้เวลามากขึ้นหรือต้องใช้ขนาดตัวอย่างที่มากขึ้นต่อการเปลี่ยนแปลง ให้ปล่อยให้มันทำงานต่อไปอีกวันหรือมากกว่านั้น

ตอนนี้ คุณเพียงแค่ทำซ้ำขั้นตอนสำหรับการทดสอบการคัดลอกเนื้อหาและเขียนเวอร์ชันต่างๆ และหาผู้ชนะ จากนั้นคุณสามารถทดสอบ CTA อีกครั้งหากต้องการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้น

คุณอาจพบว่าในทางเทคนิคแล้วโฆษณาของคุณทำให้คุณต้องเสียค่าใช้จ่ายมากเกินกว่าจะทำกำไรได้ แต่ก็ไม่เป็นไร เป้าหมายของเราคือการทดสอบ A/B โฆษณาเพื่อค้นหาเวอร์ชันที่มี CTR ทั่วไปสูงสุดจากผู้ชมในอุดมคติของคุณ ณ จุดนี้ คุณสามารถขยายออกไปยังผู้ชมที่เย็นกว่าและเรียกใช้โฆษณานี้เป็นโฆษณาใหม่โดยมีเป้าหมายการแปลงที่ต่างออกไป และปล่อยให้ ML ทำสิ่งมหัศจรรย์ได้!

และนั่นคือทั้งหมดที่มีในการทดสอบ A/B ด้วยตนเองบน Facebook ด้วยงบประมาณที่ต่ำ คุณสามารถใช้หลักการเดียวกันนี้กับโฆษณาประเภทใดก็ได้

จะทดสอบ A/B บนโซเชียลมีเดียได้อย่างไร

การทดสอบบนโซเชียลมีเดียเกือบจะเหมือนกับการทดสอบโฆษณาแบบชำระเงิน นั่นคือคุณกำลังปรับแต่งรูปภาพ เนื้อหา และ CTA เพื่อพยายามปรับปรุงการตอบสนองของคุณ

เป้าหมายของคุณอาจเป็นการปรับปรุง CTR หากคุณต้องการเพิ่มปริมาณการเข้าชมที่อื่น หรือคุณสามารถทดสอบเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วม ไม่สำคัญว่าเป้าหมายของคุณคืออะไร ขั้นตอนการทดสอบก็เหมือนกันโดยที่เราทดสอบองค์ประกอบที่มีผลกระทบสูงสุดก่อน

เราทำอย่างนั้นเพราะ:

• หากรูปภาพไม่ได้รับความสนใจ แสดงว่ารูปภาพนั้นไม่อ่านเนื้อหา
• หากพวกเขาไม่อ่านเนื้อความ แสดงว่าพวกเขาไม่เห็น CTA
• และถ้า CTA อ่อนแอ พวกเขาจะไม่ทำตามที่คุณขอให้ทำ

ข่าวดีก็คือการตั้งค่านี้ง่ายกว่ามาก เนื่องจากเราไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงหรือความไม่สมดุลของโฆษณาเหมือนกับที่เราทำกับโฆษณาแบบชำระเงิน

อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการกับการตั้งค่าจริงสำหรับการทดสอบ A/B บนโซเชียลมีเดียเทียบกับโซเชียลแบบชำระเงิน:

• เนื่องจากคุณไม่ได้จ่ายเงินเพื่อขยายการเข้าถึงต่อหน้าผู้ชม คุณอาจไม่ได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้ชมทั้งหมดที่คุณสามารถทดสอบได้นั้นถูกจำกัดโดยขนาดของแฟนโซเชียลของคุณ ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ของคุณอาจไม่ถูกต้องทั้งหมดหรืออาจใช้เวลาสักครู่เพื่อให้ได้ขนาดตัวอย่างที่มากพอ
• อาจใช้เวลาสักครู่เพื่อดูแรงฉุดในการทดสอบต่างๆ เนื่องจากการทดสอบในงานสังคมสงเคราะห์

ขั้นตอนการทดสอบ

ความสวยงามของการทดสอบโซเชียลแบบเสียเงินคือเราสามารถแยกว่าใครเห็นแต่ละเวอร์ชันบ้าง ด้วยวิธีนี้ เราจะแบ่งกลุ่มผู้ชมของเราออกเพื่อให้พวกเขาเห็นเพียงเวอร์ชันเดียวและไม่ทั้งหมด

ด้วยสังคมอินทรีย์เราไม่สามารถทำเช่นนี้ได้ แม้ว่าผู้ชมของคุณจะมีเพียง 10% เท่านั้นที่จะเห็นโพสต์บนโซเชียลของคุณโดยไม่ได้รับการสนับสนุน แต่เรายังคงต้องการพยายามหลีกเลี่ยงความอึดอัดที่อาจเกิดขึ้นจากการโพสต์รูปแบบต่างๆ

เราโพสต์เวอร์ชันแรกให้กับผู้ชมของคุณในวันนี้ จากนั้นอีกเวอร์ชันหนึ่งในภายหลังหรือในอีกสองสามวัน เป้าหมายคือการลองดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า แต่ไม่เห็นโพสต์เดียวกันหลายเวอร์ชันแบบย้อนกลับ ปัญหาคือสิ่งนี้ทำให้การทดสอบของคุณล่าช้าเล็กน้อย

ข่าวดีก็คือกระบวนการนี้ง่ายมาก

คุณสามารถทำได้ 2 วิธี คุณสามารถทำได้ ด้วยตนเอง โดย:

• คิดไอเดียสำหรับโพสต์ จากนั้นล้อเลียนรูปภาพ เนื้อหา และ CTA ต่างๆ
• การสร้างลิงก์ UTM สำหรับแต่ละเวอร์ชันเพื่อให้คุณสามารถติดตามการคลิกแต่ละเวอร์ชันที่ขับไปยังไซต์ของคุณได้
• โพสต์รุ่นแรก.
• อัตโนมัติหรือโพสต์รูปแบบรูปภาพด้วยตนเองในหนึ่งสัปดาห์หรือประมาณนั้น
• รออีกหนึ่งสัปดาห์แล้วโพสต์อีกครั้งสำหรับภาพที่ 3 จากนั้นรอหนึ่งสัปดาห์และโพสต์ภาพที่ 4
• สุดท้าย เปรียบเทียบประสิทธิภาพและค้นหารูปแบบภาพที่ชนะ
• ทำซ้ำขั้นตอนเดียวกันสำหรับการทดสอบการคัดลอกเนื้อหา CTA ฯลฯ

หรือคุณสามารถตั้งค่าทั้งหมดและ ทำให้ทุกอย่าง เป็นอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือตั้งเวลาโซเชียลมีเดีย เช่น MeetEdgar

สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถกำหนดเวลาโพสต์ด้วยรูปแบบต่างๆ ที่คุณต้องการเรียกใช้ บันทึกผลลัพธ์ และติดตามการคลิกลิงก์ การมีส่วนร่วม CTR สำหรับคุณ

เมื่อใช้กระบวนการนี้ คุณสามารถ:

• ตั้งค่าการทดสอบความแปรผันของภาพ 4 รายการ
• ปล่อยให้ทำงานเป็นเวลา 14-30 วันเพื่อทดสอบรูปแบบภาพแต่ละภาพ
• ค้นหาภาพที่ชนะด้วย CTR ที่ดีที่สุด
• จากนั้นทำซ้ำและค้นหาสำเนาเนื้อหาที่ดีที่สุด CTA ที่ดีที่สุด ฯลฯ โดยที่คุณไม่ต้องวุ่นวาย

เคล็ดลับยอดนิยมสำหรับการโพสต์โซเชียลมีเดียและแม้แต่โฆษณา?

ลองสร้าง UGC หรือ 'เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น'

คุณเพียงแค่ใช้คำรับรองจากลูกค้าและจัดรูปแบบเป็นโพสต์ ราวกับว่ามีการแชร์โดยตรงจากบัญชีโซเชียลมีเดียของพวกเขาเอง รูปภาพดูดี แต่สำเนาอ่านเหมือนเพื่อนแนะนำบนฟีดข่าวของพวกเขา

เชื่อฉันเถอะ โฆษณาประเภทนี้แปลง!

จะทดสอบอีเมล A/B ได้อย่างไร?

เมื่อพูดถึงการตลาดผ่านอีเมลสำหรับการทดสอบ A/B เราให้ความสำคัญกับ 3 ด้าน:

• การนำ ส่ง: อีเมลนั้นเชื่อมโยงไปถึงในกล่องจดหมายหรือไปที่โฟลเดอร์สแปมหรือไม่
• อัตราการเปิด: พวกเขากำลังเปิดอีเมลหรือไม่ ถ้าไม่อย่างนั้น ที่เหลือก็ไร้ความหมาย
• CTR: กำลังอ่านอีเมลแล้วคลิก CTA หรือไม่

เมื่อพูดถึงการ จัดส่ง เราไม่ได้ทำการทดสอบ A/B จริงๆ คุณสามารถลองใช้ผู้ให้บริการต่างๆ ได้ เนื่องจากมีบางทฤษฎีที่ว่าหากบริษัทสแปมหลายแห่งใช้เครื่องมืออัตโนมัติของอีเมล และคุณโฮสต์กับผู้ให้บริการเหล่านั้นด้วย ก็อาจส่งผลต่ออัตราการเปิดของคุณได้เช่นกัน (นี่คือเหตุผลที่บางบริษัทใช้เครื่องมือที่ปฏิเสธการเข้าถึงอุตสาหกรรมบางประเภทเท่านั้น)

นอกเหนือจากนั้น สิ่งที่ดีที่สุดที่ต้องทำเพื่อให้แน่ใจว่าคุณอยู่ห่างจากโฟลเดอร์สแปมคือ รักษารายการของคุณให้สะอาด ลบที่อยู่ที่ยังไม่ได้เปิดหรือตีกลับที่สอดคล้องกัน และระวังสิ่งที่คุณเขียนในอีเมลเพื่อไม่ให้ถูกหยิบขึ้นมา ตัวกรองสแปม

นอกจากนี้ยังควรตรวจสอบด้วยว่าอีเมลที่คุณเขียนนั้นตอบสนองต่ออุปกรณ์ต่างๆ ได้จริง บางครั้งคุณอาจได้รับ CTR ที่ไม่ดีเพียงเพราะพวกเขาไม่สามารถอ่านอีเมลได้ หรือปุ่มหรือลิงก์อยู่นอกหน้าจอ

ความคิดสุดท้ายในการจัดส่ง: เมื่อคุณเริ่มปรับปรุงอีเมลโดยใช้ขั้นตอนการทดสอบที่เรากำลังจะแชร์ คุณจะเริ่มเห็นการตอบสนองที่ดีขึ้นจากผู้ชมของคุณ วิธีนี้จะช่วยให้คุณอยู่ห่างจากโฟลเดอร์สแปมได้ เนื่องจากผู้ให้บริการอีเมลของคุณสามารถเห็นได้ว่าผู้ฟังของคุณชอบอีเมลที่คุณส่งไป และคุณจะไม่ถูกลงโทษ ดังนั้นจึงเป็นสถานการณ์ที่ทั้งสองฝ่ายได้ประโยชน์ทั้งสองฝ่าย!

มาดูวิธีการทดสอบ A/B นี้กัน

ขั้นตอนการทดสอบอีเมล

อย่างที่คุณเดาได้จากรายการด้านบน มีลำดับความสำคัญในการทดสอบ A/B อีเมลของคุณ:

• เราทดสอบหัวเรื่องของอีเมลก่อนเพื่อให้แน่ใจว่าอีเมลถูกเปิด
• จากนั้นคัดลอกเนื้อหาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาอ่านและสนใจสิ่งที่คุณพูด
• สุดท้าย CTA เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาคลิก

(เรายังสามารถทดสอบช่วงเวลาของวันเพื่อการส่งมอบที่ดีที่สุดและคุณสมบัติอื่นๆ ได้ แต่องค์ประกอบ 3 ประการนี้จะสร้างความแตกต่างให้กับผลลัพธ์อีเมลของคุณได้มากที่สุด)

ไม่ใช่ทุกเครื่องมืออีเมลที่มีการทดสอบ A/B อยู่ในตัว ดังนั้นคุณจึงควรใช้เครื่องมือที่มีคุณสมบัติเหล่านี้ โดยส่วนตัวแล้ว ฉันใช้ Active Campaign เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถทดสอบ A/B และ A/B/n ต่างๆ ของอีเมลของคุณได้

คุณสามารถทดสอบองค์ประกอบต่างๆ เช่น:

• หัวเรื่อง,
• อีเมลมาจากใคร
• สำเนาเนื้อหาอีเมล
• ภาพที่ฝังอยู่ในอีเมล
• ซีทีเอ.

ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีฟีเจอร์พิเศษที่เรียกว่า 'การส่งแบบคาดการณ์ล่วงหน้า' ซึ่งติดตามเวลาเปิดของแต่ละสมาชิกปัจจุบันของคุณและส่งอีเมลถัดไปตามเวลาที่ดีที่สุด

มาดูกันว่าเราจะทำอย่างไร…

อีเมลทั่วไปมี 2 ประเภท:

• อีเมล Evergreen ที่อาจเป็นส่วนหนึ่งของระบบอัตโนมัติ
• ออกอากาศอีเมลที่คุณส่งครั้งเดียวไปยังรายการของคุณ บางทีเพื่อโฆษณาข้อเสนอ

อีเมล Evergreen นั้นง่ายต่อการทดสอบและเหมาะสมที่จะปรับปรุง เพราะคุณจะส่งอีเมลไปยังระบบอัตโนมัติเสมอ ลิฟต์ที่นี่มีผลที่เห็นได้ชัดเจนมากเมื่อเวลาผ่านไป

อย่างที่กล่าวไปแล้ว คุณสามารถทดสอบ A/B ทดสอบอีเมลออกอากาศได้ แต่กระบวนการต่างกันเล็กน้อย เหตุผลที่คุณทดสอบกับผู้ชมกลุ่มเล็กๆ ก่อนเพื่อหาเวอร์ชันอีเมลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด จากนั้นจึงส่งออกไปยังส่วนที่เหลือของรายการ

ด้วยวิธีนี้ คนส่วนใหญ่จะได้รับเวอร์ชันที่ให้ประโยชน์สูงสุด อาจดูเหมือนใช้ทักษะมากเกินไป แต่ถ้าคุณได้รับ CTR เพิ่มขึ้น 2-10% จากการออกอากาศ และรายการของคุณมีผู้ติดตาม 1 แสนคน นั่นเป็นความแตกต่างอย่างมากในการเข้าชมจากอีเมลฉบับนั้น และก็คุ้มค่าที่จะทดสอบ (แม้จะมีรายการเล็ก ๆ น้อย ๆ ก็ตาม)

ให้ฉันแนะนำคุณทั้งสองอย่างรวดเร็ว ...

การตั้งค่า

กระบวนการนี้คล้ายกันมากกับสิ่งที่เราได้พูดถึงไปแล้ว เราทดสอบหัวเรื่อง สำเนาเนื้อหา จากนั้น CTA เรายังทำการทดสอบครั้งละหนึ่งรายการ ค้นหาผู้ชนะ แล้วใช้เป็น 'การควบคุม' ใหม่สำหรับเมื่อเราทดสอบองค์ประกอบถัดไป

จะดูแตกต่างออกไปเล็กน้อยสำหรับการทดสอบอีเมลออกอากาศ แต่ฉันจะอธิบายว่าเมื่อเราไปถึงแล้ว มาแสดงให้คุณเห็นว่าภายใน Active Campaign เป็นอย่างไร (คุณสามารถใช้เครื่องมืออื่น btw)

ที่น่ารำคาญคือ คุณสามารถทดสอบ A/B ได้เพียงรูปแบบเดียวภายในตัวสร้างการทำงานอัตโนมัติ และไม่เรียกใช้การทดสอบ A/B/n

วิธีนี้ใช้ได้ถ้าคุณต้องการทดสอบเวอร์ชันเดียวเท่านั้น แต่ถ้าคุณต้องการทดสอบรูปแบบต่างๆ มากถึง 4 รูปแบบ คุณจะต้องใช้ตัวสร้างแคมเปญเพื่อทดสอบอีเมล จากนั้นคัดลอกและวางกลับเข้าไปในระบบอัตโนมัติของคุณ ภายหลัง.

นี่ไม่ใช่สิ่งเลวร้ายเพราะคุณจะทดสอบการออกอากาศอีเมลด้วยวิธีนี้ด้วย ไปข้างหน้าและคลิกที่แคมเปญใหม่ จากนั้นเลือกตัวเลือกการทดสอบแยก

ถัดไป เลือกผู้ชมที่คุณต้องการส่งให้ การทดสอบจะแตกต่างกันไปโดยขึ้นอยู่กับว่าคุณกำลังทดสอบอีเมลที่ใช้งานได้ปกติหรืออีเมลที่เผยแพร่

หากคุณต้องการทดสอบอีเมลที่ไม่เคยหยุดนิ่ง (อาจเป็นระบบอัตโนมัติเมื่อมีคนเลือกใช้โฮมเพจของคุณ เป็นต้น) ให้เลือกรายการนั้น

แต่ถ้าคุณต้องการทดสอบ A/B อีเมลออกอากาศ คุณต้องสร้างรายการ 'ทดสอบ' บางรายการ คุณเพียงแค่สร้างรายการสองสามรายการที่เป็นส่วนของสมาชิกปัจจุบันของคุณ ซึ่งคุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ 'feeler' เบื้องต้นได้ (เกือบจะเหมือนกับการสนทนากลุ่มที่เราทำกับโฆษณาแบบชำระเงินก่อนหน้านี้)

คุณทำการทดสอบการออกอากาศในรายการเหล่านี้และปรับปรุงอีเมลก่อนที่จะส่งออกไปยังผู้ชมที่เหลือของคุณ

ตอนนี้ คุณจะต้องมีรายการทดสอบสำหรับแต่ละองค์ประกอบที่คุณต้องการทดสอบ วิธีนี้ทำให้คุณสามารถส่งอีเมลทดสอบถึงพวกเขาได้ และไม่ส่งซ้ำในภายหลังหรือรูปแบบอื่น

เนื่องจากฉันแนะนำให้ทำการทดสอบ 3 รายการ คุณต้องสร้างกลุ่มทดสอบอย่างน้อย 3 กลุ่มและนำเข้าสมาชิกที่ตรงกับประเภทเนื้อหาที่คุณต้องการส่งและทดสอบมากที่สุด (ตามหลักแล้ว คุณต้องการคนอย่างน้อยสักสองสามร้อยคนในแต่ละคน)

วิธีนี้ทำให้คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบหัวเรื่องไปยังส่วนที่ 1 และดูว่าพวกเขาตอบสนองอย่างไร จากนั้นคุณสามารถเรียกใช้การทดสอบการคัดลอกเนื้อหาไปยังกลุ่มที่ 2 จากนั้นจึงทำ CTA ไปยังกลุ่มที่ 3 และสุดท้าย ส่งผู้ชนะไปยังคนอื่นๆ

มีเหตุผล? การทดสอบที่เหลือจากที่นี่จะเหมือนกันสำหรับอีเมลทั้งสองประเภทจนถึงตอนท้าย

เมื่อคุณเลือกรายการได้แล้ว ให้เลื่อนลงไปที่ด้านล่างของหน้าเพื่อค้นหาตัวเลือกการทดสอบแยกที่คุณสามารถเรียกใช้ได้ เลือกตัวเลือกด้านล่าง "ทดสอบหัวข้ออีเมลต่างๆ จากข้อมูล และ/หรือเนื้อหาอีเมล" เนื่องจากจะทำให้คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบใดๆ และกด 'ถัดไป' เพื่อโหลดตัวแก้ไขอีเมลและเขียนอีเมลของคุณ

ทำตามปกติ แล้วคลิกปุ่ม 'ถัดไป' สีน้ำเงิน ซึ่งจะทำให้ป๊อปอัปปรากฏขึ้นพร้อมตัวเลือกเพื่อแยกการทดสอบหัวเรื่อง

คลิกที่ปุ่ม 'ทดสอบ' เพื่อสร้างหัวเรื่องได้มากเท่าที่คุณต้องการทดสอบ จากนั้นเพียงคลิกที่แต่ละรายการและแก้ไขหัวเรื่อง

เขียนหัวข้อเรื่องต่างๆ ของคุณ ฉันแนะนำให้ลองนึกถึงมุมต่างๆ ว่าทำไมผู้ชมของคุณจะสนใจเนื้อหาในอีเมล ฉันจะเขียนสูงสุด 4 รูปแบบเพื่อพยายามค้นหาเวอร์ชันที่ดีที่สุด

จากนั้นคลิก "ถัดไป" เพื่อไปยังหน้าสุดท้ายเพื่อยืนยันรายละเอียดของคุณ ที่นี่ คุณจะเห็น % การรับส่งข้อมูลของการทดสอบแต่ละครั้งซึ่งควรจะเท่ากัน นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกให้ 'ไม่กำหนดผู้ชนะ' และ 'กำหนดผู้ชนะ'

ตอนนี้ข้อความนี้ทำให้เข้าใจผิดเล็กน้อย ทั้งสองตัวเลือกจะให้รายงานหลังจากที่คุณเรียกใช้การทดสอบและบอกผลลัพธ์แก่คุณ ตัวเลือกอันดับต้น ๆ จะสิ้นสุดการทดสอบซึ่งเป็นสิ่งที่เราต้องการ เพราะเราจะใช้ผู้ชนะในหัวเรื่องเพื่อทดสอบอีกครั้งสำหรับเนื้อหา ฯลฯ

อย่างไรก็ตาม ตัวเลือกด้านล่างจะค้นหาผู้ชนะ จากนั้นใช้ตัวเลือกนั้นในการลงชื่อสมัครใช้รายการนั้นในอนาคตทั้งหมด เราไม่จำเป็นต้องใช้สิ่งนี้จริง ๆ ราวกับว่ามันเป็นป่าดิบชื้นที่เรากำลังคัดลอกและวางกลับเข้าไป และหากเป็นการออกอากาศ เราจะส่งเวอร์ชันที่ชนะไปยังผู้คนที่เหลืออีกครั้ง

สำหรับตอนนี้เพียงกดส่งและปล่อยให้การทดสอบหัวเรื่องทำงาน

เมื่อคุณมีรูปแบบที่ชนะแล้ว ให้กลับไปตั้งค่าการทดสอบใหม่ และตรวจดูให้แน่ใจว่าได้เลือกตัวเลือกเนื้อหาอีเมล (“ทดสอบหัวข้ออีเมลที่แตกต่างกัน จากข้อมูล และ/หรือเนื้อหาอีเมล”) เมื่อเลือกประเภทของการทดสอบแยก ต้องการวิ่ง

เก็บหัวเรื่องที่ชนะและอีเมลต้นฉบับ จากนั้นเลื่อนลงมาในโปรแกรมแก้ไขอีเมล คุณจะเห็นปุ่มทดสอบสีเขียวและสีขาว

คุณสามารถคลิกที่การทดสอบใดๆ เพื่อแก้ไขเนื้อหาเนื้อหาสำหรับอีเมลนั้นๆ (สีเขียวคืออันที่คุณกำลังแก้ไข)

ทดสอบการเขียนของเราในส่วนต่างๆ ของร่างกาย ลองมุมหรือขอเกี่ยวใหม่ๆ เพื่อให้พวกเขาสนใจ ลองเวอร์ชันสั้นหรือยาว

เมื่อคุณได้ทำการเปลี่ยนแปลงและสร้างรูปแบบต่างๆ แล้ว ก็แค่ส่งเหมือนเดิม ภายหลัง ให้กลับมาตรวจสอบอีกครั้งเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดชนะ

เมื่อคุณได้ผู้ชนะแล้ว เพียงทำซ้ำขั้นตอนเพื่อทดสอบ CTA จนกว่าคุณจะได้เวอร์ชันสุดท้ายที่มีหัวเรื่อง เนื้อหา และ CTA ที่ทำงานได้ดีที่สุด

ณ จุดนี้ คุณสามารถคัดลอกและวางอีเมลนี้กลับเข้าไปในแคมเปญที่ใช้งานได้ยาวนาน หรือหากคุณได้ทดสอบอีเมลออกอากาศไปยังกลุ่มผู้ชมของคุณ เพียงส่งเวอร์ชันที่ชนะนี้ไปยังส่วนที่เหลือของรายการ (และเลือกที่จะไม่ทำ ส่งไปยังส่วนทดสอบ)

และที่นั่นคุณมีมัน วิธีง่ายๆ ในการทดสอบ A/B อีเมลของคุณเพื่อการยกระดับที่มากขึ้น

อีเมลเป็นช่องทางที่มีประสิทธิภาพมาก คุณคงบ้ามากที่จะไม่พยายามปรับปรุงอีเมลแต่ละฉบับที่คุณส่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะจะช่วยปรับปรุงการส่งอีเมลในอนาคตทั้งหมด!

จะทดสอบ A/B เนื้อหาด้วยการมีส่วนร่วมหรือการแปลงเป็น KPI ได้อย่างไร

ฉันรู้สึกประหลาดใจที่มีเพียงไม่กี่คนที่ทำเช่นนี้เพราะเนื้อหาของคุณเหมือนกับหน้าขาย เป้าหมายคือการดึงดูดผู้ชมเฉพาะและได้รับเหตุการณ์ Conversion บางประเภท ไม่ว่าจะเป็นโอกาสในการขาย การคลิก การแชร์ หรือแม้แต่ช่วงเวลา 'aha' ที่พวกเขาเข้าใกล้การซื้อมากขึ้น

(ดูเหมือนว่าทุกคนจะเน้นที่การทดสอบและอัปเดตการเข้าชม SEO แต่ไม่สนใจจริงๆ ว่ามันจะทำงานได้ดีหรือไม่เมื่อมีการเข้าชม...)

กระบวนการและวิธีการทดสอบมีความคล้ายคลึงกันอย่างไม่น่าเชื่อและอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของเนื้อหาของคุณ

องค์ประกอบด้านประสิทธิภาพหลัก 3 ประการที่เราให้ความสำคัญกับการตลาดเนื้อหา:

• การมองเห็น คนหาเจอหรือเปล่า? พวกเขาสามารถอ่านได้หรือไม่?
• หมั้น . พวกเขากำลังอ่านหรือไม่ พวกเขาตีกลับ? พวกเขาอ่านมากแค่ไหน?
• ซี ที เอ. พวกเขากำลังดำเนินการ? พวกเขาเห็น CTA ของคุณหรือไม่ เรากำลังขอให้พวกเขาดำเนินการ…?

มาดูองค์ประกอบและพื้นที่แต่ละอย่างที่เราสามารถทำการทดสอบ A/B ที่อาจเกิดขึ้นได้

การปรับปรุงการมองเห็นเนื้อหา

ผู้ชมของคุณต้องสามารถอ่านเนื้อหาของคุณได้ ซึ่งหมายความว่า:

• โหลดเร็วพอไม่เด้ง
• ให้เนื้อหามีการตอบสนองเพื่อให้สามารถเห็นเนื้อหาและมีประสบการณ์ที่ดีบนอุปกรณ์ใดก็ได้
• ค้นหาในเครื่องมือค้นหา
• และต้องการคลิกที่ผลลัพธ์นั้น

นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยม (แต่ประเมินต่ำเกินไป) ในการปรับปรุง CTR ของคุณจากปริมาณการค้นหา: การทดสอบและปรับปรุงแท็กชื่อและคำอธิบายเมตา ด้วยการทำเช่นนี้ คุณสามารถเพิ่มการเข้าชมและปรับปรุงอันดับของคุณ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณรู้ว่าเว็บไซต์ส่วนใหญ่ไม่ได้เขียนคำอธิบายเมตาที่น่าสนใจด้วยซ้ำ และปล่อยให้ WordPress ดึงอินโทรจากบทความของพวกเขาแทน)

Allied Pickfords บริษัทขนย้ายเฟอร์นิเจอร์ ตัดสินใจทำการทดสอบ meta description ของพวกเขาสำหรับหน้าหนึ่งที่มีการค้นหาประมาณ 6,600 ต่อเดือน พวกเขาได้รับคลิกเพิ่มขึ้น 36% (เพิ่มขึ้นจาก 2.8% เป็น 3.9%) ด้วยการทดสอบเริ่มต้นสำหรับหน้าเดียวนี้ (และพวกเขาทดสอบเฉพาะการปรับปรุงคำอธิบายเมตาเท่านั้น)

นี่เป็นหน้าที่มีความตั้งใจสูงซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อการขายของพวกเขา แต่คุณสามารถใช้วิธีการเดียวกันกับบทความใดๆ ที่ดึงดูดการเข้าชมได้

สิ่งที่ยอดเยี่ยมมากคือ Google ใช้ CTR ใน SERP เป็นปัจจัยในการจัดอันดับรอง เหตุผลก็คือว่าหากผู้คนคลิกผ่านไปยังเนื้อหาและไม่ใช่แม้แต่ตัวเลือกแรกบนหน้า ก็ต้องเป็นสิ่งที่ดีและพวกเขาให้รางวัลแก่เนื้อหาโดยนำเสนอเนื้อหาที่สูงขึ้นในผลลัพธ์

ขออภัย ไม่มีเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับการทดสอบประเภทนี้ และจะใช้งานได้ก็ต่อเมื่อคุณอยู่ในหน้า 1-3 สำหรับคำหลักของคุณ เนื่องจากผู้ชมจะต้องค้นหาคุณใน SERP ก่อนที่พวกเขาจะได้เห็นคำอธิบายของคุณ

ดังที่กล่าวไปแล้ว ขั้นตอนการสมัครนี้ง่ายมาก:

1. ไปที่ Google Search Console ตรวจสอบการเข้าชมและ CTR สำหรับหน้าทดสอบของคุณในเดือนที่ผ่านมา
2. เรียกใช้การทดสอบคำอธิบายเมตาโดยแก้ไขเวอร์ชันปัจจุบัน ปล่อยให้ทำงานเป็นเวลา 14-30 วัน และติดตามผลลัพธ์
3. กลับไปที่ Google Search Console และเปรียบเทียบ CTR และอันดับของหน้านั้นก่อนและหลัง
4. ปรับปรุงคำอธิบายต่อไปเพื่อการปรับปรุงซ้ำ ๆ และเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ
5. เริ่มการทดสอบชื่อเพื่อดูว่ามีการยกระดับมากขึ้นหรือไม่

การทดสอบและปรับปรุงการมีส่วนร่วมและ CTA ของเนื้อหา

เมื่อพูดถึงการปรับปรุงการมีส่วนร่วมและ CTA องค์ประกอบหลักที่เรามุ่งเน้นคือ:

อัตราตีกลับ

ตามหลักการแล้ว คุณมีหน้าเว็บที่โหลดและตอบสนองอย่างรวดเร็วเพื่อรับมือกับปัญหาการตีกลับที่เห็นได้ชัด แต่คุณได้ตรวจสอบแล้วว่าใช้งานได้ทั้งหมดหรือไม่

รูปภาพที่เสียหายและข้อความที่ไม่อยู่ตรงกลางทำให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ไม่ดีซึ่งสามารถทำให้พวกเขาเลิกราได้

หากหน้าใช้งานได้จริงเป็นสิ่งที่ผู้เข้าชมต้องการหรือไม่?

จากมุมมองของการทดสอบ คุณสามารถดูเนื้อหาที่แข่งขันกันในหัวข้อที่มีอันดับสูงและดูความแตกต่างได้ มุมต่างกันไหม? พวกเขาครอบคลุมสิ่งที่คุณขาดหายไปหรือไม่?

You can easily edit your article to better fit intent and measure the difference in Google Analytics and track the bounce rate before and after the changes.

การว่าจ้าง

It doesn't matter if your content ranks if you lose visitors.

A simple test is to find drop-off points in your articles where you lose the audience. It's easy enough to set up some QA tests and track scroll depth by setting up goals in either your analytics or A/B testing tool and using that as an engagement tracking factor.

Or, you can take it a step further and use a tool like Hotjar to track heatmaps of your articles along with user recordings, so you can track your user behavior and see exactly what they are doing on the page and where you lose them.

You can even survey or interview your audience to find out why they are leaving. I know it seems like overkill for a blog post but every article should not just attract but also convert in some way.

ที่พูดถึง…

การแปลง

Do you have a call to action for visitors to take?

Maybe a trial, an opt-in, or a social share? A lot of blog posts forget to ask the audience to do anything. You put the work in and got the traffic so you should at least try and get some measured response from it!

If you do have a CTA, does it work? Have you tested the buttons or links lately? Can the audience see the CTA? Do they scroll far enough to even see it? Is it even clear that it's a CTA? Sometimes hyperlinks are the same color as site branding. Other times buttons are not clear that they can be clicked. Or perhaps the language on the CTA isn't compelling enough.

All you need is the right A/B testing tools to do this. With that in mind, here is a list of specific A/B testing software and tools you can use to test out your content, site, and much more!

เครื่องมือทดสอบ A/B ที่เป็นมิตรกับนักการตลาด 7 อันดับแรก

I've based this shortlist on a few criteria that I, as a marketer, find crucial:

• The price!
• Does the tool have a WYSIWYG editor to visualize the changes and not need a coder or developer to implement them?
• Does it provide adequate support when setting up and running tests?
• Does it provide real-time results on tests (and not delayed by x days)?
• Does the test also connect to guardrail metrics (ie can you see revenue generated from each variation or test live)?
• Can it connect with an analytics tool for easy reporting?

So let's show you some options…

#1: เปลี่ยนประสบการณ์

So let me try to be impartial, seeing as it's Convert writing this guide.

Here at Convert, our focus is on providing the best tool we can, for you to run CRO experiments, while providing unparalleled support and customer service.

We're the tool of choice for a lot of CRO agencies, even when they have a suite of them available. Our clients usually pick us when they're looking to move away from single tests and start scaling out their testing programs.

We're also a forward-focused company. We care about customer and audience privacy and built our tool to meet GDPR and other regulatory requirements, and are constantly looking for ways to provide better, focusing on data privacy and security.

We also care about our impact on the world and work with multiple charities and tree planting campaigns. Good tool, good service, good people, doing good :D.

WYSIWYG editor: Yes.

ราคา : เริ่มต้นเพียง $699 ต่อเดือน และ $199 สำหรับผู้เข้าชมทุกๆ 100,000 คนหลังจากนั้น

Does it provide support and help when setting up and running tests? ใช่ ตั้งแต่เริ่มการทดลองใช้ That's right, we also offer a 15-day free trial, no card needed! ชนิดไหน? แชทสด บล็อก และฐานความรู้พร้อมสิ่งใหม่ๆ ที่จะตามมา

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? ใช่.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? ใช่.

Can it connect with your analytics software? ใช่. GA and others.

#2: AB เทสตี้

A/B Tasty is another entry to mid-level tool, for those companies looking to move past basic experimentation and start scaling their testing programs.

It features a clean-to-use interface, simple test set up, and even has machine learning features to help sites with large traffic run more sophisticated personalization and data tracking. (Apparently, 33% of their team is dedicated to R+D for new features).

The reporting function could do with being updated as it is quite simple and uses bar graphs instead of plotting data points, but overall a great tool.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing: Starts at $1900 per month for 400k monthly tested visitors for the Essentials plan. แผนการเติบโตราคา $3800/เดือน ในขณะที่แผน Elite เริ่มต้นที่ $5700/เดือน

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? ใช่. พวกเขามีฐานความรู้และแชทสด

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? ใช่.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? ใช่.

Can it connect with your analytics software? ใช่.

#3: เพิ่มประสิทธิภาพ

Optimizely ให้ความสำคัญกับองค์กรเป็นอย่างมาก Their goal seems to be to deliver the best testing product they can, for sites with very high traffic volume that are trying to become more data driven.

They have all the features you would expect, along with a machine learning element. (Again, ML works best with large traffic sites so this makes sense.)

Rather than just a testing tool, Optimizely also offers a content CMS for building a blog and an e-commerce site platform ala Shopify and similar under their 'Digital Experience Platform'.

WYSIWYG editor: Yes.

ราคา : พวกเขากำลังใช้รูปแบบการกำหนดราคาที่กำหนดเอง But Splitbase predicts they cost at least $36,000 per year (3k per month.) Pricing varies if using other tools also.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? ใช่. พวกเขามีแหล่งข้อมูลมากมายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้คลายการติดขัดและหมายเลขโทรศัพท์เพื่อขอความช่วยเหลือตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันไม่เว้นวันหยุด

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? ใช่.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? ใช่.

Can it connect with analytics software? ใช่.

ขั้นตอนแรกในการค้นหาทางเลือกที่เหมาะสมที่สุดของคุณ

จองการสาธิตด้วย Convert และดูว่าการทดสอบจะแม่นยำและให้ผลกำไรมากขึ้นได้อย่างไร

หนังสือสาธิต

ดำเนินการโดย George Crewe ผู้จัดการความสำเร็จของ Convert

#4: คาเมลูน

Kameleoon is a French-based A/B testing platform used by teams around the world.

Praised for its UI, personalization settings, Shopify (and other 3rd party tool) integrations, it's also the tool of choice for Healthcare and Fintech, thanks to its focus on privacy and data protection.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing : Customized according to your requirements, but roughly starts at around $30k per year. คุณจะได้รับราคาที่ไม่ซ้ำโดยติดต่อทีมขาย

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? ใช่. คุณยังสามารถหาผู้จัดการบัญชีเฉพาะเพื่อช่วยเหลือคุณในโครงการที่ซับซ้อน

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? ใช่.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? ใช่.

Can it connect with your analytics software? ใช่.

#5: การทดสอบ VWO

VWO is another entry tool for those looking to start out in the A/B testing space and is actually quite popular with marketers who are just getting started with testing.

Not only does it offer a suite of tools that also support many marketing efforts, but the UI to set up a test is very intuitive.

พวกเขานำเสนอคุณสมบัติการทดสอบ A/B ที่สำคัญที่คุณอาจคาดหวัง พร้อมกับความสามารถในการเรียกใช้แผนที่ความหนาแน่น การบันทึกการคลิก แบบสำรวจในหน้า การติดตามช่องทางแบบเต็ม การติดตามแบบเต็มสแต็ก (สำหรับแอปและเครื่องมือ) และแม้แต่รถเข็น คุณสมบัติการตลาดการละทิ้งเช่นการผสานรวมกับ Facebook Messenger การแจ้งเตือนแบบพุชและอีเมลอัตโนมัติ!

อีกมุมที่ชาญฉลาดคือคุณลักษณะ 'ปรับใช้' ซึ่งช่วยให้คุณใช้ตัวแก้ไขแบบ WYSIWYG เพื่อทำการเปลี่ยนแปลงในเว็บไซต์ของคุณและเผยแพร่จริง โดยแยกจากการทดสอบ (แม้ว่าฉันจะแนะนำให้ทดสอบการเปลี่ยนแปลงไซต์ก่อนก็ตาม) สิ่งที่ชาญฉลาดเกี่ยวกับคุณลักษณะนี้คือเครื่องมือทดสอบ A/B ส่วนใหญ่สามารถทำได้ แต่เป็นเครื่องมือเดียวในการโฆษณา ซึ่งในฐานะเพื่อนนักการตลาด ฉันสามารถเคารพได้!

ข้อเสียเพียงอย่างเดียวคือตัวแก้ไขแบบ WYSIWYG อาจพังได้ในบางครั้ง การลบโค้ดและทดสอบการตั้งค่าก่อนที่จะเผยแพร่ ดังนั้นอย่าลืมบันทึกสำเนาของโค้ดก่อนที่จะเผยแพร่

โปรแกรมแก้ไขแบบ WYSIWYG: ใช่

ราคา : ไม่ได้อยู่ในเว็บไซต์ แต่หากคุณลงชื่อเข้าใช้แอปผ่านการทดลองใช้ฟรี คุณจะเห็นราคาเริ่มต้น ผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำ 10k/mth เริ่มต้นที่ $199 ต่อเดือน เพิ่มขึ้นเป็น $284 ต่อเดือนสำหรับผู้เข้าชม 30,000 คน จากนั้น $354 ต่อเดือนสำหรับผู้เข้าชมสูงสุด 50,000 คน (หลังจากนั้นราคาจะเปลี่ยนไป)

มันให้การสนับสนุนและช่วยเหลือเมื่อตั้งค่าและรันการทดสอบหรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้นชนิดใด? ได้ คุณสามารถโทรหาพวกเขาเมื่อคุณต้องการความช่วยเหลือ หรือปรึกษาหน้าทรัพยากรของพวกเขา

มันให้ผลลัพธ์ตามเวลาจริงหรือไม่? (และไม่ล่าช้า x วัน) ใช่

การทดสอบเชื่อมต่อกับตัววัดรั้วของคุณหรือไม่? ใช่.

การทดสอบแสดงรายได้ต่อรูปแบบในรายงานหรือไม่ ใช่.

สามารถเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ของคุณหรือไม่? ใช่.

#6: OmniConvert

เป็นเครื่องมือทดสอบสำหรับอีคอมเมิร์ซเป็นหลัก แต่ไม่ได้หมายความว่าคุณไม่สามารถใช้กับธุรกิจประเภทอื่นและไซต์ได้

ไม่ใช่แค่เครื่องมือเชิงปริมาณเท่านั้น OmniConvert ยังมีชุดเครื่องมือเสริมอีก 3 ชุด ได้แก่ Explore ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B, Reveal ซึ่งเป็นตัวเก็บข้อมูลลูกค้าและตัวติดตามการปั่นป่วน, Adapt ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม CRO อัตโนมัติและแบบสำรวจ, คำติชม เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ (ทั้งหมดในราคาแยกต่างหาก).

โปรแกรมแก้ไขแบบ WYSIWYG: ใช่

ราคา : $320 ต่อเดือนเป็นอัตราเริ่มต้นสำหรับผู้เข้าชม 50,000 คน (หรือ $167 หากชำระเป็นรายปี) จากนั้นจะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมหากคุณใช้เครื่องมืออื่นๆ

มันให้การสนับสนุนและช่วยเหลือเมื่อตั้งค่าและรันการทดสอบหรือไม่? ใช่. ชนิดไหน? พวกเขามีแหล่งข้อมูลมากมายที่จะช่วยผู้ใช้ให้คลายการเชื่อมต่อ การสนับสนุนทางแชท การสนับสนุนทางอีเมล และหมายเลขโทรศัพท์เพื่อขอความช่วยเหลือ

มันให้ผลลัพธ์ตามเวลาจริงหรือไม่? (และไม่ล่าช้า x วัน) ใช่

การทดสอบเชื่อมต่อกับตัววัดรั้วของคุณหรือไม่? ใช่.

การทดสอบแสดงรายได้ต่อรูปแบบในรายงานหรือไม่ ใช่. ในฐานะเครื่องมือที่เน้นอีคอมเมิร์ซ พวกเขาจะติดตาม CLV และแอตทริบิวต์อื่นๆ ด้วย ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่คุณใช้

สามารถเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ของคุณหรือไม่? ใช่. จีเอและอื่น ๆ

#7: ABlyft

คุณอาจไม่เคยได้ยินเกี่ยวกับ ABlyft มาก่อน แต่อย่าปล่อยให้สิ่งนั้นมีอิทธิพลต่อคุณ พวกเขาเป็นแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมที่ยุ่งอยู่กับการทำงานกับเครื่องมือและกับลูกค้า แต่ยังไม่ได้ทำการตลาดใดๆ เลยจริงๆ ที่ยังไม่ได้ทำให้ธุรกิจของพวกเขาเติบโต

ดูเหมือนว่าจุดเน้นหลักของพวกเขาจะทำงานโดยตรงกับนักพัฒนาเว็บที่จะตั้งค่าการทดสอบที่กำหนดเอง จากนั้นจึงสร้างเครื่องมือตามคุณลักษณะและความต้องการเหล่านั้น ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่เคยมีโปรแกรมแก้ไขแบบ WYSIWYG มาสักระยะหนึ่งแล้ว แต่นับตั้งแต่นั้นมาพวกเขาก็เริ่มให้บริการผู้ใช้ที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นใช้งานมากขึ้น

นี่อาจเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในราคาสำหรับผู้ที่ต้องการสิ่งที่ดีกว่าเครื่องมือฟรี

โปรแกรมแก้ไขแบบ WYSIWYG: ใช่

ราคา : สามารถขอได้ ฉันพบเอกสารเก่าที่พวกเขาเสนอการทดสอบแบบจำกัดฟรีสำหรับผู้ใช้ 5,000 ราย จากนั้น $329 ต่อเดือนหลังจากนั้น (279 เหรียญต่อเดือนหากจ่ายเป็นรายปี)

มันให้การสนับสนุนและช่วยเหลือเมื่อตั้งค่าและรันการทดสอบหรือไม่? ใช่. ชนิดไหน? พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่. พวกเขามีฐานความรู้พื้นฐานและตัวเลือกแชทสดที่พร้อมใช้งานในบางช่วงเวลาของวัน

มันให้ผลลัพธ์ตามเวลาจริงหรือไม่? (และไม่ล่าช้า x วัน) ใช่

การทดสอบเชื่อมต่อกับตัววัดรั้วของคุณหรือไม่? ใช่.

การทดสอบแสดงรายได้ต่อรูปแบบในรายงานหรือไม่ ใช่. ตราบใดที่คุณตั้งเป้าหมายในการติดตามรายได้ในการตั้งค่าการทดสอบ

สามารถเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ของคุณหรือไม่? ใช่. จีเอและอื่น ๆ

บทสรุป

มีแล้ว คู่มือเชิงลึกของเราเกี่ยวกับการทดสอบ A/B แคมเปญการตลาดใน 4 ช่องทางการรับส่งข้อมูลหลัก

เราได้ครอบคลุมประเภทของการทดสอบ กรณีศึกษาของลิฟต์ขนาดใหญ่ ช่องทางหลักสี่ช่องทางที่คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B และเครื่องมือทดสอบ A/B ที่เป็นมิตร 7 อันดับแรกสำหรับนักการตลาดที่จะใช้เพื่อให้สามารถเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ที่เชี่ยวชาญได้ และจำไว้ว่า สินค้าจะดีพอๆ กับคนที่ใช้มัน ดังนั้นนี่คือวิธีที่คุณสามารถทำให้เครื่องมือทดสอบของคุณทำงานหนักเพื่อคุณมากที่สุด

ดังนั้นสิ่งที่คุณรอ?

เริ่มปรับปรุงการตลาดของคุณวันนี้และดูการปรับปรุงทั่วทั้งกระดาน!