จะทำงานกับเครื่องมือทดสอบ A/B เพื่อความสำเร็จในการเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร อธิบายปัจจัย 6 อันดับแรก

การลงทุนในเครื่องมือทดสอบ A/B ที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณเป็นเพียงก้าวแรก ความมหัศจรรย์ที่แท้จริงอยู่ในกระบวนการและกลยุทธ์ของคุณ

แต่กระบวนการและกลยุทธ์ใดที่วางตำแหน่งโปรแกรมการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ในบทความนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็น 6 วิธีในการทำให้เครื่องมือทดสอบ A/B ทำงานหนักเพื่อคุณมากที่สุดและรับ ROI สูงสุด

แต่ก่อนที่เราจะเริ่มต้น มีประเด็นสำคัญบางประการที่ควรคำนึงถึงเมื่อใช้เครื่องมือทดสอบ A/B ประเด็นเหล่านี้เกี่ยวข้องกับ:

1. ข้อจำกัดของเครื่องมือ
2. ข้อจำกัดของทีมผู้ขายที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือและ
3. ขีดจำกัดของกระบวนการและวัฒนธรรมการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเองซึ่งอาจแนะนำอุปสรรคในการใช้งานแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จ

ตอนนี้ มาดู 6 วิธีในการดึงประโยชน์สูงสุดกัน:

1. เริ่มต้นด้วยการศึกษา (อย่าข้ามสิ่งนี้)

นี่คือที่ที่คุณลงทุนในผู้คนที่ใช้เครื่องมือ เพราะไม่ว่าจะฟรีหรือจ่ายเงิน กำไรจากเครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณดีพอๆ กับมือที่ถือมันเท่านั้น

ซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B ที่อยู่ในมือของผู้ทดสอบมือใหม่นั้นไม่เหมือนกับซอฟต์แวร์ตัวเดียวกันที่อยู่ในมือของผู้เชี่ยวชาญ

เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Ace Simar Gujral จาก OptiPhoenix เข้าใจสิ่งนี้ เขาดำเนินการฝึกอบรมเครื่องมือสำหรับพนักงานใหม่ แต่นอกเหนือไปจาก "วิธีการใช้เครื่องมือทดสอบ A/B" เพื่อเน้นการฝึกอบรมกระบวนการและกลยุทธ์

Jonny Longden จาก Journey Further กล่าวว่า 80% ของการลงทุนของคุณควรอยู่ในคนและ 20% ในด้านเทคโนโลยี:

ดังนั้น ขั้นตอนแรกในการรับผลประโยชน์ ROI สูงสุดจากการเพิ่มประสิทธิภาพคือการ ให้ความรู้ตัวคุณเองและทีมของคุณเกี่ยวกับกระบวนการและกลยุทธ์ในการทดสอบ A/B ที่ เหมาะสม

คุณสามารถเริ่มต้นด้วยโปรแกรมทดสอบ CRO และ A/B ของ CXL อันที่จริง ในฐานะลูกค้า Convert คุณจะสามารถเข้าถึงโปรแกรมการฝึกอบรม CXL นี้ได้

การฝึกอบรมคือสิ่งที่เตรียมผู้ทดสอบเพื่อ:

• ตั้งสมมติฐานดีๆ ไว้ทดสอบ
• จัดลำดับความสำคัญในการทดสอบพื้นที่ที่มีแรงกระแทกสูงก่อน
• อ่านข้อมูลอย่างถูกต้องและดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า
• ค้นหาแนวคิดการทดสอบ
• ทดสอบสิ่งที่ถูกต้อง

… และอื่น ๆ.

เป็นพื้นฐานของสิ่งที่ถูกต้องเกี่ยวกับการทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เพราะ…

เครื่องมือนี้ดีเท่าสมมติฐานเท่านั้น

ลองดูสิ: เครื่องมือของคุณจะทำการประมูลของคุณเท่านั้น

และหากการเสนอราคาของคุณมีพื้นฐานมาจากสมมติฐานที่ไม่ดี การทดสอบ A/B จะไม่ให้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการ

มีวิธีสร้างสมมติฐานที่ยอดเยี่ยม แต่จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อสร้างขึ้นจากข้อมูลเสียงเท่านั้น นี่เป็นมากกว่าการรวบรวมข้อมูล แต่ยังรวมถึงการประมวลผลและการตีความด้วย ดังนั้น ทัศนคติต่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่แจ้งสมมติฐานของคุณควรเป็นทัศนคติต่อการเติบโตของธุรกิจ

ใช้ข้อมูลของคุณเพื่อค้นหาปัญหาภายในผลิตภัณฑ์หรือธุรกิจของคุณ และเปิดเผยโอกาสในการปรับปรุง นั่นคือจุดเริ่มต้น

นี่เป็นกระดานกระโดดน้ำเพื่อการศึกษาสำหรับสมมติฐานในอนาคต การเรียนรู้จากการทดสอบทำให้เห็นข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ว่าอะไรได้ผลและไม่ได้ผล ข้อผิดพลาดทั่วไปคือการเห็นการทดสอบที่ล้มเหลวเป็นความล้มเหลว

การทดสอบทั้งหมดเหล่านี้ช่วยให้คุณเห็นกลยุทธ์ของคุณมากขึ้น เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดหรือเพื่อดำเนินการในสิ่งที่ได้ผล ไม่ว่าคุณจะใช้เครื่องมือของคุณอย่างถูกต้อง

สมมติฐานที่ดีที่สุดสามารถตกรางได้โดยไม่ต้องดำเนินการอย่างเหมาะสม

แม้ว่าสมมติฐานของคุณจะตรงประเด็น แต่คุณอาจไม่ได้ประโยชน์สูงสุดจากมันหากไม่มีการดำเนินการอย่างเหมาะสม

สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ

ตัวอย่างเช่น คุณอาจจะ

• ทำการทดสอบนานเกินไป
• ไม่ได้ทำการทดสอบนานพอ
• ทำการทดสอบมากเกินไปในเวลาเดียวกัน
• สอบผิดเวลาหรือ
• ตั้งค่าการทดสอบผิดวิธี

สาเหตุหลักที่ทำให้เกิดปัญหาในที่นี้คือการขาด 1 ใน 3 สิ่งต่อไปนี้:

• แนวความคิดและยุทธวิธีการทดลองที่ถูกต้อง
• ความรู้ทางเทคนิคและทฤษฎีที่มีคุณภาพ
• ความเข้าใจในการใช้เครื่องมืออย่างเพียงพอ

สำหรับสองคนแรกนั้น การศึกษาคุณภาพสูงและประสบการณ์ตรงจะครอบคลุม ประการสุดท้าย เครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณเป็นหนี้เซสชันการเริ่มต้นใช้งาน ซึ่งจะขจัดความเข้าใจผิดทั้งหมดที่เกิดขึ้นเฉพาะกรณีการใช้งานของคุณ

ที่ Convert เราพบความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นระหว่างลูกค้าที่ได้รับการฝึกอบรมด้านเทคนิคที่แข็งแกร่งและขอความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือกับผู้เชี่ยวชาญของเรา และโอกาสในการได้รับคุณค่าจากแอปของเรา

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการเริ่มต้นใช้งานแอปที่คุณมีให้นั้นมี ผู้ใช้เป็นศูนย์กลางและไม่ได้เน้นที่ฟีเจอร์ คุณต้องการผู้จำหน่ายที่คำนึงถึงปัจจัยต่อไปนี้เมื่อออกแบบการเริ่มต้นใช้งาน:

1. คุณค่าหลักที่คุณต้องการจากเครื่องมือ
2. ขั้นตอนที่คุณต้องทำเพื่อสัมผัสคุณค่าหลักนั้น
3. ความเสียดทานที่คุณสัมผัสระหว่างทาง
4. ความสะดวกในการใช้งานของคุณ

และเมื่อถึงเวลาต้องผลักดันการทดลองที่ชนะของคุณไปใช้งานจริง มันอาจจะค้างอยู่ในคิวการพัฒนา อาจไม่มีนักพัฒนาเฉพาะทางในทีมเพิ่มประสิทธิภาพหรือทีมพัฒนาเว็บหลักกำลังยุ่งอยู่กับโครงการที่ "ใหญ่กว่า"

แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้อาจมีเอฟเฟกต์ขนาดใหญ่ และคุณได้พิสูจน์แล้วเช่นกัน ดังนั้นพวกเขาจึงสมควรได้รับความสนใจเท่าเทียมกันจากนักพัฒนา แบ่งคิวการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของคุณเพื่อให้การแก้ไขเล็กน้อยได้รับความสนใจเช่นเดียวกับงานใหญ่และเร่งด่วน

2. ใช้ความยืดหยุ่นของเครื่องมือเพื่อประโยชน์ของคุณ

อีกวิธีหนึ่งในการใช้เครื่องมือของคุณอย่างสุดความสามารถคือการใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะต่างๆ ทั้งหมด แต่แน่นอนว่าเมื่อนำไปใช้กับการใช้งานเฉพาะของคุณเท่านั้น

คุณสามารถใช้ได้:

บูรณาการ

การผสานรวมเป็นแกนหลักในการสร้างชุดเครื่องมือที่ทำงานร่วมกันที่เชื่อมต่อถึงกันเพื่อเพิ่มพลังในการทดสอบ A/B การตลาด หรือการเพิ่มประสิทธิภาพของอัตรา Conversion

อาจเป็นการดึงข้อมูลจากเครื่องมือหลายตัวในสแตกของคุณและแจ้งสมมติฐาน ส่งข้อมูลนี้ไปยังแพลตฟอร์มให้ได้มากที่สุดรวมถึง Google Analytics หรือเรียกใช้การทดสอบ A/B ในแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณ

นี่คือสิ่งที่ Silver Ringvee, CTO ของ Speero กล่าวเกี่ยวกับเรื่องนี้:

การชำระเงินด้วยตนเอง

ข้อนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่เพิ่งเริ่มต้นการทดสอบ A/B และไม่มีงบประมาณที่ไม่รู้จบจริงๆ จุดมุ่งหมายคือการ ปรับปรุงความเร็วในการทดสอบของคุณ อย่างต่อเนื่อง

ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือนี้อนุญาตให้คุณซื้อผู้ใช้ที่ผ่านการทดสอบมากขึ้นตามความจำเป็น โดยไม่ต้องหยุดแผนของคุณจนกว่าคุณจะอัปเกรดเป็นระดับราคาที่สูงกว่า (หลังจากเหนื่อยกับการสนทนากับตัวแทนฝ่ายขาย)

จะเป็นการดีหากคุณสามารถอัปเกรดเพื่อเข้าถึงคุณลักษณะต่างๆ ที่คุณต้องการได้เป็นระยะๆ เมื่อคุณต้องการ และปรับลดรุ่นเมื่อโปรแกรมการทดสอบของคุณกำลังเข้าสู่โหมดกล่อม คุณจึงสามารถใช้งบประมาณเพื่อเพิ่มทักษะให้กับทีมของคุณได้ อย่าพลาดโอกาสนี้

นอกจากนี้ เครื่องมือราคาแพงยังมาพร้อมกับคำมั่นสัญญาที่ยิ่งใหญ่ที่จะกลายมาเป็นโฆษณาชวนเชื่ออย่างรวดเร็ว อย่าขายเสียงระฆังและนกหวีดที่จะให้คุณทดสอบทุกอย่าง คุณแทบไม่ต้องทำอย่างนั้น

ให้ เน้นที่เครื่องมือที่จะให้คุณทดสอบว่าธุรกิจของคุณต้องการ อะไร และนี่คือที่มาของกลยุทธ์การศึกษาและการทดสอบ

3. ตรวจสอบภัยคุกคามที่แนะนำเครื่องมือ (ความถูกต้อง)

ก่อนที่คุณจะไว้วางใจในผลลัพธ์ของคุณ ให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าเครื่องมือที่คุณเลือกทำงานอย่างไรและคุณใช้การทดสอบอย่างไร

เป้าหมายที่นี่คือเพื่อดูว่าข้อมูลของคุณได้รับความเสียหายในทางใดทางหนึ่งหรือไม่ เพื่อที่คุณจะได้รู้ว่าจะใส่ความมั่นใจในผลลัพธ์มากน้อยเพียงใด

เครื่องมือทดสอบ A/B ส่งผลต่อ Core Web Vitals ของคุณหรือไม่?

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ใช้เครื่องมือทดสอบ A/B ในลักษณะที่ไม่ทำลายอันดับของเครื่องมือค้นหาของคุณ คุณไม่ต้องการการอภิปราย SEO กับ CRO ทั้งสองไปจับมือกัน

แทบไม่มีการเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่คุณทำกับไซต์ของคุณเพื่อวัตถุประสงค์ CRO ที่จะทำให้คุณเสียตำแหน่งกับ Google การเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่คุณทำมักจะส่งผลต่อคำหลัก เนื้อหาของหน้า และประสบการณ์ของผู้ใช้ นั่นเป็นเพียง 3 จาก 200+ ปัจจัยการจัดอันดับ

และเนื่องจากคุณเพิ่มการแปลงในหน้าเหล่านั้น คุณจึงส่งสัญญาณเชิงบวกไปยัง Google ว่าผู้คนชื่นชอบเนื้อหาของคุณ มีอัตราตีกลับที่ต่ำกว่าและจำนวนผู้เข้าชมเพิ่มขึ้น

ตาม Rand Fishkin จาก Moz ตราบใดที่คุณไม่ได้ทำการเปลี่ยนแปลงอย่างบ้าคลั่งในเพจของคุณ คุณควรมองว่า CRO และ SEO เป็นเพื่อนร่วมทีม — ไม่ใช่ปัจจัยที่เป็นปฏิปักษ์

เครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณทำให้เกิดการกะพริบหรือไม่

คุณไม่ต้องการให้ข้อมูลการทดสอบการกะพริบตา เลือกเครื่องมือที่ไม่สั่นไหว

การสั่นไหวสามารถทำลายความสมบูรณ์ของข้อมูลที่คุณรวบรวมจากการทดลอง เนื่องจากผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณจะเห็นได้ชัดเจนว่ามีสิ่งแปลกปลอมเกิดขึ้นกับหน้าเว็บของคุณ เมื่อพวกเขาชำเลืองดูเวอร์ชันดั้งเดิมก่อนที่ตัวแปรจะปรากฏขึ้น จะทำให้เกิดเครื่องหมายคำถามขึ้นในใจ มันไปโดยไม่บอกว่าการแสดงหน้าเว็บของคุณในเวอร์ชันต่างๆ แก่ผู้เยี่ยมชมคนเดียวกันจะทำให้ประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้แย่ลง

คุณต้องปรับใช้รหัสเครื่องมือในลักษณะที่ไม่สนับสนุนการกะพริบอย่างชัดเจน นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้

นี่คือสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญต้องแบ่งปันเกี่ยวกับผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของการริบหรี่ในการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์:

เครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณคำนึงถึงปัจจัยด้านความเป็นส่วนตัวด้วยหรือไม่

บ่อยครั้งเมื่อเครื่องมือทดสอบ A/B ไม่ได้ใช้คุกกี้ของบุคคลที่หนึ่ง เนื่องจากการติดตามการป้องกันในเบราว์เซอร์ต่างๆ ผู้เข้าชมเว็บไซต์ที่มีอยู่อาจถูกเล่าขานในรายงานหรือที่แย่กว่านั้นคือการเปิดเผยทั้งการรักษาและการควบคุม

การป้องกันการติดตามนี้รวมถึง:

• การป้องกันการติดตามอัจฉริยะ (ITP) จาก Safari
• Enhanced Tracking Protection (ETP) จาก Mozilla และ
• การป้องกันการติดตามจาก Microsoft Edge

ขึ้นอยู่กับเปอร์เซ็นต์ของการเข้าชมของคุณที่ใช้เบราว์เซอร์เหล่านี้ ขนาดของผลกระทบที่จะมีต่อการวิเคราะห์การตลาดของคุณจะแตกต่างกันไป

เนื่องจากการป้องกันเหล่านี้ เบราว์เซอร์จึงเก็บคุกกี้ไว้เป็นระยะเวลาต่างกัน จากนานถึง 30 วัน เหลือเพียง 24 ชั่วโมง เนื่องจากคุกกี้ช่วยให้เครื่องมือรู้จักผู้ใช้ จึงส่งผลต่อจำนวนผู้ใช้ใหม่และทำให้การคำนวณอัตรา Conversion ยุ่งยาก

ตัวอย่างเช่น อายุการเก็บรักษาคุกกี้คือ 24 ชั่วโมง บุคคลเดียวกันที่เข้าชมไซต์ของคุณห่างกัน 2 วันจะถูกบันทึกเป็นผู้ใช้ 2 คน

หากเกิดเหตุการณ์นี้กับผู้ใช้ 100 รายและ 50 รายทำ Conversion อัตรา Conversion (ซึ่งเป็นจำนวน Conversion หารด้วยจำนวนผู้ใช้) จะเป็น 0.25 เนื่องจากผู้ใช้ 100 รายนั้นถูกบันทึกเป็น 200 คนที่แตกต่างกัน อัตราการแปลงควรจะเป็น 0.50

สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อเมตริกต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ เพื่อให้คุณได้รับข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการทดสอบและการวิเคราะห์การตลาดของคุณต่อไปด้วยความแม่นยำสูงสุด ให้เลือกเครื่องมือที่มีโซลูชันสำหรับโลกที่ไม่มีคุกกี้

เครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณทำให้เกิดการปนเปื้อนข้ามระหว่างกลุ่มควบคุมและกลุ่มบำบัดหรือไม่

อีกสิ่งหนึ่งที่สามารถทำลายความสมบูรณ์ของผลการทดสอบของคุณคือการปนเปื้อนข้ามระหว่างกลุ่มควบคุมและกลุ่มการรักษา ผลการทดสอบของคุณไม่ควรได้รับอิทธิพลจากการทดสอบอื่น

หากคุณต้องการเรียกใช้การทดสอบหลายรายการบนเว็บไซต์หรือหน้าเว็บ เครื่องมือของคุณต้องมาพร้อมกับคุณสมบัติที่มีคุณค่า: การป้องกันการชนกัน

หากการออกแบบการทดสอบใหม่ของคุณไม่คำนึงถึงการกระจายของผลกระทบจากกลุ่มควบคุมไปยังกลุ่มตัวแปร (ซึ่งพบได้ทั่วไปในการทดลองทางโซเชียลมีเดีย) และคุณไม่ได้ป้องกันการชนกัน นี่ถือเป็นข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ที่ถูกต้อง

4. ดูภายใต้ฮูดสถิติและพิจารณาจ้างผู้มีความสามารถเฉพาะทาง

เครื่องมือนี้ไม่ใช่สถานที่อันดับหนึ่งในการลงทุนงบประมาณการทดสอบส่วนใหญ่ของคุณ หากนั่นคือกลยุทธ์ของคุณ คุณอาจประสบปัญหาในการพิสูจน์ ROI ของการทดสอบ A/B ของคุณ

หากองค์กรของคุณอยู่ในเส้นทางสู่การซึมซับวัฒนธรรมการทดลองอย่างเต็มที่และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก แม้ว่าคุณจะประสบความสำเร็จในการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยและได้ลงมือทำในพื้นที่นั้นแล้ว ก็ยังสมเหตุสมผลดีที่จะลงทุนใน พรสวรรค์ที่ทุ่มเทเพื่อการนั้น และถ้าคุณสามารถจ่ายได้ก็เป็นทีม

เนื่องจากการทดลองไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการในระยะยาว เมื่อเป็นเพียงงานรองสำหรับบางคนในทีมการตลาดของคุณ แม้แต่ผู้ทดสอบเพียง 50% ก็ยังทำได้ดีกว่าผู้ทดสอบ 1% เสมอ

คุณยังต้องการเน้นที่ทักษะความเป็นผู้นำและการสื่อสารของความสามารถของคุณมากขึ้น เพื่อส่งเสริมวัฒนธรรมการทดสอบนั้นในองค์กรของคุณ การสร้างสมมติฐานที่ยอดเยี่ยมและการทดสอบ A/B เสียง การทดสอบแยก หรือการทดสอบหลายตัวแปรเป็นทักษะที่สามารถเรียนรู้ได้

เมื่อพูดถึงเครื่องมือทดสอบ A/B คุณต้องการให้ผลลัพธ์ที่คุณได้รับนั้นเชื่อถือได้ ไปกับตัวเลือกที่เปิดกว้างเกี่ยวกับวิธีการทางสถิติของพวกเขา

ไม่ว่าจะเป็น Bayesian หรือ Frequentist พรสวรรค์เฉพาะของคุณที่มีพื้นฐานด้านสถิติที่ชัดเจนควรจะสามารถเข้าใจวิธีการคำนวณตัวเลขเหล่านั้นได้ ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำยิ่งขึ้น และรับความคุ้มค่าเต็มที่สำหรับเงินที่ลงทุนในเครื่องมือของคุณ

แม้ว่าคุณจะใช้เครื่องมือทดสอบ A/B ฟรีที่ดีที่สุดอย่าง Google Optimize คุณก็ยังต้องการข้อมูลนี้ น่าเสียดาย สิ่งที่คุณเรียนรู้เกี่ยวกับ GO ได้ก็คือมันใช้ Bayesian แต่จะไม่แบ่งปันข้อควรพิจารณาก่อนหน้านี้กับคุณ นี่คือการขาดความโปร่งใสและเป็นปัญหาใหญ่

อาจถึงเวลาที่จะต้องพิจารณาเปลี่ยนไปใช้การทดสอบที่น่าเชื่อถือมากขึ้น

ในทางกลับกัน ด้วยกลไกสถิติของ Frequentist ผู้ทำงานร่วมกันอาจดูเฉพาะระดับที่มีนัยสำคัญทางสถิติเท่านั้นและได้ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง อา บาปที่ไร้เหตุผลของการแอบมอง! คุณควรรอจนกว่าจะถึงขนาดตัวอย่าง

สิ่งที่คุณสามารถทำได้คือตั้งกฎไม่ให้แอบมอง คุณไม่ต้องการให้ผู้คนลงความเห็นโดยสรุปที่ผิดพลาดซึ่งส่งผลต่อคุณภาพของการตัดสินใจ

ไปหาผู้ขายที่มีกลไกสถิติที่โปร่งใสเสมอ

Convert Experiences ใช้การทดสอบ Z แบบ 2 ทางที่ระดับความเชื่อมั่น .05 (95%) (นั่นคือ .025 สำหรับแต่ละหางเป็นการแจกแจงแบบสมมาตรปกติ) โดยมีตัวเลือกในการเปลี่ยนแปลงนี้ระหว่าง 95%-99%

5. ตั้งค่าเครื่องมือของคุณสำหรับการใช้งานและการยอมรับ

อุปสรรคอย่างหนึ่งสำหรับสมาชิกคนอื่นๆ ในองค์กรของคุณที่นำวัฒนธรรมการทดสอบมาใช้คือเครื่องมือเหล่านี้บางตัวมาพร้อมกับช่วง การเรียนรู้ที่ค่อนข้างสูงชัน

แต่คุณสามารถทำให้สิ่งต่าง ๆ อบอุ่นและเข้าใจง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไป นี่คือวิธี:

เริ่มขวา

คุณสามารถครอบงำผู้อื่นได้อย่างง่ายดายหากมีคุณลักษณะมากมายที่ดูเหมือนเป็นเทคนิคเกินกว่าจะรบกวน

หากคุณไม่ได้ใช้คุณสมบัติแฟนซีเหล่านี้ ให้ไปหาเครื่องมือที่มีน้ำหนักเบาซึ่งช่วยลดการบวมของฟีเจอร์ ผลิตภัณฑ์ของ VWO ได้รับการตั้งค่าอย่างดีสำหรับสิ่งนี้ (ใช่ คู่แข่ง… แต่แง่มุมนี้น่าทึ่งจริงๆ)

ใช้คุณสมบัติการจัดการโครงการของเครื่องมือของคุณ

นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการรวมผู้อื่นและทำงานอย่างราบรื่นในการทดสอบ A/B เป็นทีม

นอกจากนี้ คนอื่นๆ สามารถใช้เครื่องมือเดียวกันนี้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันได้ ตัวอย่างเช่น Convert สามารถมีหลายโปรเจ็กต์ในบัญชีเดียว โดยแต่ละโปรเจ็กต์สามารถจัดการโดเมนย่อยได้ไม่จำกัด

การตั้งชื่อเป็นสิ่งสำคัญ

ตั้งค่าในลักษณะที่ทุกคนในทีมของคุณสามารถใช้เครื่องมือนี้และรับทราบถึงสิ่งที่เกิดขึ้น ความคุ้นเคยในกรณีนี้ทำให้เกิดการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังใช้การสนับสนุนของผู้ขายเป็นอย่างดี

ทำความเข้าใจวิธีติดต่อทีมสนับสนุนทั้งหมด คุณจะต้องมีทีมที่ตอบสนองและมีความรู้สูงเพื่อให้ความช่วยเหลือที่คุณต้องการเมื่อทำการทดสอบ

ดูว่ามีการสนับสนุนทางอีเมล แชท และโทรศัพท์ในแผนของคุณหรือไม่

นอกจากนี้ ให้ใช้ CSM ของคุณเป็นพันธมิตรด้านความรับผิดชอบ ให้พวกเขารู้เป้าหมายของคุณ เพื่อที่พวกเขาจะได้ชี้แนะคุณไปยังแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องและใช้เครื่องมืออย่างชาญฉลาด หากคุณไม่มีนักการตลาดเฉพาะทางหรือผู้มีความสามารถในการทดลอง หรือต้องการคำปรึกษา ผู้ขายของคุณมักจะรู้จักผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือของพวกเขา และยินดีที่จะแนะนำตัว

6. วัดผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับโปรแกรมการทดสอบ A/B ของคุณ

ดูเหมือนว่าคุณจะไม่ได้รับความสนใจจากโปรแกรมทดสอบ A/B มากนัก หากไม่ถือว่าโปรแกรมดังกล่าวมาจากรายได้ที่เพิ่มขึ้น โดยปกติ ผู้บริหารต้องการตัวเลขที่แน่นอนเพื่อตรวจสอบความจำเป็นในการทดสอบ A/B

“เราควรคาดหวังการเพิ่มขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์? และจะเพิ่มรายได้ในปีนี้เท่าไร”

แต่ นั่นไม่ใช่การออกแบบการทดลองสำหรับ การทดสอบ A/B มีขึ้นเพื่อเพิ่มการวัดความแน่นอนหรือความมั่นใจให้กับแนวคิด ไม่ว่าสมมติฐานจะจริงหรือไม่ก็ตาม

อันที่จริง แนวทางดังกล่าวอาจนำไปสู่ปัญหาต่างๆ เช่น:

1. ตั้งความคาดหวังที่ไม่สามารถบรรลุตามความเป็นจริงได้
2. อ้างสิทธิ์ในการทดสอบ A/B เพียงอย่างเดียวและไม่สนใจผู้เล่นหลักรายอื่น
3. การมองว่าการทดสอบที่ล้มเหลวเป็นความล้มเหลวทั้งหมด แทนที่จะเป็นข้อมูลเชิงลึกว่าอะไรได้ผล (การเติบโตของกำไร) และอะไรที่ไม่เวิร์ค (การลดความเสี่ยง)
4. การสร้างการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องของผลการทดสอบ

ดังที่กล่าวไปแล้ว คุณไม่ต้องการใช้เครื่องมือทดสอบ A/B เพื่อติดตามการคลิกลิงก์ ให้เลือกเป้าหมายการทดสอบ A/B ที่เหมาะสมแทน และใช้ประโยชน์จากตัวเลือกเป้าหมายขั้นสูงของเครื่องมือของคุณเพื่อรับรายละเอียดเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกำลังติดตามและเหตุผล

ต่อไปนี้เป็นวิธีเลือกเป้าหมายและเมตริกที่เหมาะสมที่คุณควรติดตาม:

1. เริ่มต้นด้วยเป้าหมายที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถเลือกเป้าหมายการทดสอบ A/B ที่สอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจได้
   
   หากเป้าหมายของธุรกิจคือการเพิ่มรายได้โดยการหาลูกค้าเพิ่มขึ้น การทดลองของคุณควรมุ่งไปที่การสร้างโอกาสในการขาย

2. เลือกเป้าหมายหลักและเป้าหมายรองของคุณ หลักจะเชื่อมโยงโดยตรงกับเป้าหมายของธุรกิจ เช่น การดาวน์โหลดแอปและคำขอสาธิต
   
   เป้าหมายรองสนับสนุนเป้าหมายหลักเพราะเป็น Conversion ย่อยที่มักจะนำไปสู่การบรรลุเป้าหมายรองในอนาคต สิ่งเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับเนื้อหาของคุณหรือสมัครรับจดหมายข่าว
   
   แนวคิดในที่นี้คือการรับรู้ถึงปัจจัยที่นำไปสู่การบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจหลัก

3. ตัดสินใจว่าจะวัดอะไร สิ่งเหล่านี้คือตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) ของคุณ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่ระบุว่าคุณอยู่ที่ใดเมื่อเทียบกับเป้าหมายทางธุรกิจหลัก
   
   เมื่อคุณเข้าใจสิ่งนี้ การวัดจริงและปรับปรุงตัวชี้วัดเหล่านั้นที่ส่งผลโดยตรงต่อการเติบโตในเชิงบวกสำหรับธุรกิจจะง่ายขึ้น

หากคุณไม่ได้ตั้งเป้าหมายอย่างถูกต้อง คุณจะเฉลิมฉลองเป้าหมายเล็กๆ ที่ไม่ขยับเขยื้อน หรือลงทุนอย่างต่อเนื่องใน “แนวคิดท้องฟ้าขนาดใหญ่” ที่ยากต่อการปรับเทียบ ออกแบบ ปรับใช้ และจบลงด้วยการดูเหมือนล้มเหลว . ความสมดุลอยู่ตรงกลาง

ขั้นตอนถัดไป

การใช้เครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณอย่างเต็มประสิทธิภาพอาจไม่สามารถทำได้เสมอไป แต่การใช้เครื่องมือนี้เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดสำหรับธุรกิจของคุณคือสิ่งที่คุณสามารถมุ่งมั่นได้

ขั้นตอนแรก หากคุณยังไม่ได้เลือกหรือรู้สึกไม่มั่นใจในสิ่งที่คุณมีอยู่ในปัจจุบัน ก็คือการหาเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ จากนั้น ด้วยกลยุทธ์ทั้ง 6 อย่างนี้ ต่อจากนี้ไปจนสุดทาง

คุณจะเพิ่ม ROI จากการทดสอบ A/B ได้อย่างไร

จองการสาธิตด้วยการแปลงเพื่อค้นหา

ขอตัวอย่างของคุณ