เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปี 2022

ดังนั้น คุณกำลังเรียกใช้การทดสอบ A/B และต้องการขยายโปรแกรมการทดสอบของคุณ

คุณมีทราฟฟิกที่ดี คุณจะเห็นผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม และตอนนี้คุณต้องการทำการทดสอบมากขึ้นและได้รับข้อมูลนั้นโดยเร็ว

แต่คุณจะเริ่มการทดสอบเร็วขึ้นได้อย่างไร หรือดีกว่านั้น คุณจะทำการทดสอบเพิ่มเติมและรับข้อมูลเพิ่มเติมในช่วงเวลาเดียวกันได้อย่างไร

นั่นคือที่มาของการทดสอบหลายตัวแปร ช่วยให้คุณทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน เพื่อดูว่ารูปแบบใดทำงานได้ดีที่สุด

ในคู่มือนี้ เราจะมาแจกแจงว่า MVT คืออะไร มันทำงานอย่างไร สิ่งที่คุณต้องการเพื่อใช้มัน และแยกย่อยเครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรชั้นนำที่มีอยู่

ตั้งแต่ราคาและฟีเจอร์ ไปจนถึงวิธีการทำธุรกิจ คุณจึงตัดสินใจได้ถูกต้องเมื่อต้องตัดสินใจว่าจะซื้อเครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรตัวใด

มาดำดิ่งลงไปกันเถอะ…

การทดสอบหลายตัวแปรคืออะไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจการทดสอบหลายตัวแปรคือการเปรียบเทียบกับวิธีการทดสอบอื่นๆ และดูว่ามีความแตกต่างกันอย่างไร

ลองดูการทดสอบ A/B และการทดสอบหลายตัวแปรและเปรียบเทียบกัน

ด้วยการทดสอบ A/B เราทดสอบรูปแบบเดียวกับเวอร์ชันควบคุมดั้งเดิม บางทีเราอาจมีแนวคิดในการปรับปรุงพาดหัวข่าว เราจึงสร้างรูปแบบดังกล่าวและดูว่ารูปแบบใดทำงานได้ดีที่สุด

การทดสอบ A/B ของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

พาดหัว 1 (ตัวควบคุม) กับพาดหัว 2 (แนวคิดเกี่ยวกับรูปแบบต่างๆ)

การทดสอบอื่นที่เราสามารถทำได้คือการ ทดสอบ A/B/n

นี่คือที่ที่เราสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ที่หลากหลายกับตัวควบคุม เพื่อค้นหาผู้ชนะโดยรวม การทดสอบ A/B/n นั้นไม่มีตัวแปร

ตัวอย่างเช่น เราอาจมีแนวคิดพาดหัวจำนวนมากและไม่แน่ใจว่าแนวคิดใดจะได้ผล แต่เนื่องจากเรามีปริมาณการใช้งานที่จะเรียกใช้รูปแบบการทดสอบสองสามแบบและยังคงได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง เราจึงตัดสินใจทดสอบแนวคิดพาดหัวหลายรายการเพื่อดูว่าแบบใดทำงานได้ดีที่สุด

พาดหัว 1 (ควบคุม) vs พาดหัว 2 vs พาดหัว 3

เมื่อเราพบรูปแบบพาดหัวที่ชนะแล้ว เราอาจทดสอบรูปภาพช็อตเด็ดจำนวนหนึ่ง และอาจรวมถึงมุม CTA อีกจำนวนหนึ่ง

อย่างที่คุณเดาได้ ทั้งหมดนี้ต้องใช้เวลาใช่ไหม

อีกทางเลือกหนึ่งคือทำการทดสอบโดยที่เราเปลี่ยนแปลงหลายอย่างในคราวเดียว และดูว่านั่นช่วยปรับปรุงเมตริกได้หรือไม่

เรามักจะไม่ทำเช่นนี้กับการทดสอบ A/B ส่วนใหญ่ เว้นแต่ว่าเรากำลังพิจารณาการ เปลี่ยนแปลงที่รุนแรง เช่น การโยนลูกเห็บเพื่อพยายามหาผู้ชนะรายใหม่ เนื่องจากแนวคิดการทดสอบอื่นๆ ทั้งหมดหยุดนิ่งหรือไม่ส่งผลกระทบใดๆ

เหตุใดเราไม่แนะนำให้ทำการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงเช่นนี้สำหรับแคมเปญปกติ และต้องทำอย่างไรกับการทดสอบหลายตัวแปร

เราทดสอบองค์ประกอบทีละอย่าง เพราะหากเราทำการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่และหน้าใหม่ชนะหรือล้มเหลว เราไม่แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงใดทำให้เกิดการเพิ่มขึ้นนั้น

การทดสอบหลายตัวแปรหรือ MVT ช่วยให้เราทดสอบตัวแปรได้หลายตัวแปร ในขณะเดียวกันก็ติดตามการเปลี่ยนแปลงแต่ละรายการและผลกระทบที่มีต่อผลลัพธ์

ไม่เพียงแต่เราสามารถทดสอบองค์ประกอบที่หลากหลายได้ แต่เรายังสามารถเรียกใช้ชุดค่าผสมต่างๆ ได้จนกว่าเราจะพบผู้ชนะขั้นสุดท้าย

สมมติว่าเราต้องการปรับปรุงโฮมเพจของเรา และเรามีแนวคิดสองสามข้อเกี่ยวกับสิ่งที่ควรทดสอบเพื่อดูการเพิ่มสูงสุด:

• พาดหัวข่าว
• ภาพพระเอกยิง
• ซีทีเอ.

ด้วยการทดสอบหลายตัวแปร เราไม่เพียงแต่สามารถทดสอบทุกแนวคิดพาดหัว ตัวเลือกรูปภาพฮีโร่ และมุม CTA เท่านั้น แต่เรายังสามารถทดสอบแต่ละรูปแบบผสมกันเพื่อค้นหาชุดค่าผสมที่ชนะ:

พาดหัว 1 + อิมเมจฮีโร่ 1 + CTA 1 vs

พาดหัว 1 + ภาพฮีโร่ 2 + CTA 1 vs

พาดหัว 1 + อิมเมจฮีโร่ 1 + CTA 2 vs

พาดหัว 2 + อิมเมจฮีโร่ 1 + CTA 1 vs

พาดหัว 2 + ภาพฮีโร่ 2 + CTA 1 vs

พาดหัว 2 + ภาพฮีโร่ 2 + CTA 2

การทดสอบหลายตัวแปรสามารถช่วยให้คุณค้นหาส่วนผสมที่ดีที่สุดและทำความเข้าใจว่าอะไรทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น

ถึงกระนั้น การทำการทดสอบหลายตัวแปรที่เหมาะสมก็ต้องใช้เวลาและทรัพยากรเป็นจำนวนมาก คุณเต็มใจที่จะลงทุนทรัพยากรจำนวนมากนั้น ไม่ใช่แค่เพื่อการทดสอบแต่สำหรับ QA และการวิเคราะห์ด้วยหรือไม่ ในบางกรณีอาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า มาดูกันว่ามีอะไรบ้าง

เมื่อใดควรใช้การทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบหลายตัวแปรใช้สำหรับอะไร? ต่อไปนี้คือบางครั้งที่การทดสอบ MVT อาจมีประโยชน์มากกว่าการทดสอบ A/B

1. เมื่อคุณมีการเข้าชมสูงและต้องการเพิ่มโปรแกรมการทดสอบของคุณ

การรับส่งข้อมูลเป็นจุดสำคัญของการทดสอบหลายตัวแปร คุณต้องมีปริมาณการใช้งานสูงจึงจะสามารถทดสอบการเปลี่ยนแปลงแต่ละรายการและเชื่อถือผลการทดสอบของคุณได้

แต่ถ้าคุณมีทราฟฟิกและต้องการขยายการทดสอบของคุณเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติมและตัดสินใจได้มากขึ้น MVT จะช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้ไอเดียต่างๆ ได้พร้อมกัน

2. เมื่อคุณต้องการเพิ่มลิฟต์และมีไอเดียเล็กๆ น้อยๆ แต่ไม่ต้องการรอทดสอบทีละชิ้น

บางคนคิดว่าคุณควรใช้ MVT เพื่อปรับแต่งหน้าเว็บปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยเท่านั้น เนื่องจากการลงทุนด้านเวลา แต่ก็ไม่เป็นความจริง แน่นอนว่าคุณสามารถใช้มันได้ แต่คุณยังสามารถใช้สำหรับการทดสอบ 'ถ้าเป็น' ที่กว้างขึ้นสำหรับองค์ประกอบที่ใหญ่กว่า

(บางทีคุณอาจไม่แน่ใจว่าองค์ประกอบใดจะให้แรงยกได้ดีที่สุด ดังนั้นคุณจึงต้องการลองโยนแนวคิดที่ตั้งสมมติฐานอย่างชาญฉลาดไปที่ผนังเพื่อดูว่าอะไรใช้ได้ผล)

หากคุณมีปริมาณการเข้าชมที่จะเรียกใช้ MVT ก็ไม่ต้องคิดมากที่จะไม่พยายามค้นหาชุดค่าผสมของหน้าเว็บแบบกว้างๆ เร็วกว่ามาก เพียงต้องแน่ใจว่าได้วัดผลกระทบของการเข้าชมนั้นหลังจากการทดสอบจากแต่ละรูปแบบด้วย เนื่องจากสิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับผู้ชมของคุณและเหตุใดจึงได้ผล

ตัวอย่างเช่น บน Facebook คุณสามารถตั้งค่าโฆษณาทดสอบหลายตัวแปรพื้นฐาน โดยการเพิ่มรูปแบบต่างๆ ของภาพขนาดย่อ หัวเรื่องและเนื้อหา ฯลฯ

การทดสอบจะทำงานและบอกคุณว่ารูปแบบใดของโฆษณานั้นได้รับ CTR สูงสุด

หากเป้าหมายของคุณคือการได้รับคลิก โฆษณานี้จะชนะใช่ไหม

แต่ถ้าการเข้าชมทั้งหมดนั้นเด้งออกจากหน้าที่คุณส่งไป สิ่งที่คุณพบก็คือรูปแบบที่ทำให้ผู้ชมคลิก ไม่ใช่รูปแบบที่ทำให้พวกเขาอยู่ต่อและทำให้เกิด Conversion

การทดสอบ MVT บนหน้าเว็บจะเหมือนกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณใช้เป็นวิธีรวบรวมแนวคิดที่กว้างขึ้น ตรวจสอบว่าเกิดอะไรขึ้นบนหน้าแต่จะเกิดอะไรขึ้น หลังจาก คลิก

3. เมื่อปรับแต่งการทดสอบก่อนหน้าเพื่อรับการยกระดับที่เพิ่มขึ้น

คุณยังสามารถใช้ MVT เพื่อวัดและปรับปรุงการปรับแต่งเล็กน้อย ที่จริงแล้ว เอเจนซี่จำนวนมากชอบที่จะใช้พวกเขาเพื่อยกระดับแคมเปญที่ชนะในปัจจุบันและทดสอบการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย

สมมติว่าคุณได้ทดสอบ A/B หน้าเว็บหลายครั้งเพื่อค้นหารูปแบบที่ชนะ แต่คุณต้องการเพิ่มให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แม้ว่าจะเป็นเพียง 0.5% ก็ตาม คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ MVT ในหน้านั้นเพื่อทดสอบเพิ่มเติม (เนื่องจากมีผู้เยี่ยมชม 100,000 คนต่อเดือน ความช่วยเหลือทุกๆ 0.5% จะสังเกตเห็นได้ชัดเจน!)

4. เมื่อค้นหาการยกระดับสูงสุดที่เป็นไปได้จากการผสมผสานแนวคิด (เอฟเฟกต์การโต้ตอบ)

บางครั้ง การทดสอบ A/B ที่ต่อเนื่องกันสามารถให้ผู้ชนะบนหน้ากระดาษ แต่เมื่อเรารวมเข้าด้วยกัน การทดสอบเหล่านี้อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับเพจของเราเสมอไป

นี่คือตัวอย่าง:

• คุณทำการทดสอบพาดหัวและเลือกผู้ชนะและนำไปใช้
• จากนั้นคุณเรียกใช้การทดสอบภาพฮีโร่ช็อตบนหน้าเดียวกันกับรูปแบบพาดหัวที่ชนะและนำไปใช้
• จากนั้นคุณเรียกใช้การทดสอบ CTA ในหน้าเดียวกันกับองค์ประกอบที่ชนะก่อนหน้านี้และนำไปใช้

ตามทฤษฎีแล้ว หน้าเว็บนี้ควรเป็นเวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพสูงสุด แต่สิ่งแปลกๆ อาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากการโต้ตอบหรือขาดการโต้ตอบ พูดง่ายๆ ก็คือ เป็นไปได้ที่องค์ประกอบที่แพ้ในการทดสอบครั้งเดียวอาจทำได้ดีกว่าผู้ชนะการทดสอบ A/B ตามลำดับของคุณในบางครั้ง เมื่อรวมกับรูปแบบองค์ประกอบอื่น

ยังไง?

บางทีพาดหัวข่าวที่แพ้จากการทดสอบครั้งแรกอาจให้อัตรา Conversion ของแบ็กเอนด์ที่สูงกว่าเมื่อรวมกับผู้ชนะจากการทดสอบรูปภาพและ CTA

สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้ แต่คุณจะไม่มีวันรู้เรื่องนี้หากคุณเพิ่งทำการทดสอบ A/B แต่คุณจะต้องลบมันออกจากตัวเลือกก่อนที่คุณจะทดสอบองค์ประกอบอื่นๆ นี่คือเหตุผลที่การทดสอบหลายตัวแปรมีประสิทธิภาพมาก ช่วยให้คุณค้นหาประสิทธิภาพของหน้าโดยรวมสูงสุด แม้ว่าจะหมายความว่ามีการใช้องค์ประกอบที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าจากส่วนหนึ่งของการทดสอบ

ยังดีกว่า มันสามารถบอกคุณได้ว่าองค์ประกอบใดที่ช่วยคุณได้มากที่สุด...

5. เมื่อค้นหาองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดบนเพจสำหรับผู้ชมของคุณ สำหรับการทดสอบและเพจในอนาคต

MVT ไม่เพียงแต่แสดงชุดค่าผสมที่ชนะของรูปแบบและองค์ประกอบต่างๆ ของคุณเท่านั้น แต่ยังแสดงองค์ประกอบที่ให้การยกระดับสูงสุดแก่คุณด้วย

บางทีการยิงฮีโร่ของคุณอาจเพิ่มขึ้น แต่คุณยังเห็นว่าองค์ประกอบทั้งหมดของคุณในหน้ารูปแบบของคุณมีส่วนสำคัญต่อผลลัพธ์สุดท้ายของคุณหรือไม่

จากนั้นจะช่วยให้คุณเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าควรทดสอบจุดไหนก่อนสำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติม เพื่อให้คุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การปรับปรุงการยิงฮีโร่ก่อน ฯลฯ

6. เมื่อนำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้กับกระบวนการทดสอบของคุณ

เนื่องจากธรรมชาติของ MVT ต้องการและติดตามข้อมูลและการโต้ตอบจำนวนมาก จึงสามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีในการป้อนโปรแกรมทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง

ML ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ทำงานได้ดีที่สุด แต่เมื่อได้รับแล้ว จะสามารถเริ่มเห็นรูปแบบและคาดการณ์ผลลัพธ์และพฤติกรรมที่มีการเข้าชมน้อยลงเมื่อเวลาผ่านไป อันที่จริง เว็บไซต์อย่าง Amazon กำลังทำสิ่งนี้อยู่...

ตัวอย่างการทดสอบหลายตัวแปร

ตัวอย่างการทดสอบหลายตัวแปร #1

Amazon ใช้ MVT และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับเลย์เอาต์ของหน้า Landing Page ส่งผลให้อัตราการซื้อเพิ่มขึ้น 21% ในเวลาเพียง 7 วัน!

ตัวอย่างการทดสอบหลายตัวแปร #2

Booking.com ใช้การทดสอบหลายตัวแปรเพื่อทดสอบคุณสมบัติใหม่ๆ ที่ไม่ซ้ำใครกับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ แล้ววัดประสิทธิภาพก่อนที่จะเปิดตัวทั่วทั้งเว็บไซต์

ตัวอย่างการทดสอบหลายตัวแปร #3

Microsoft เห็นอัตราการแปลงเพิ่มขึ้น 40% สำหรับเว็บไซต์ SMB ของพวกเขา หลังจากทำการทดสอบ MVT บนองค์ประกอบหลายหน้า (8×4!)

ตัวอย่างการทดสอบหลายตัวแปร #4

ไม่ใช่แค่ผู้นำที่สามารถใช้ MVT ได้เช่นกัน HawkHost มียอดขายเพิ่มขึ้น 204% เมื่อพวกเขาทำการทดสอบ MVT บนหน้าแรก (ทดสอบพาดหัว หัวข้อย่อย และฮีโร่)

ข้อดีและข้อเสียของการทดสอบหลายตัวแปร

หากการทดสอบหลายตัวแปรมีประสิทธิภาพมาก ทำไมเราไม่ใช้มันทั้งหมดล่ะ

คุณเห็นไหมว่าข้อดีของการทดสอบ A/B ก็คือคุณสามารถทดสอบแนวคิดหนึ่งได้อย่างรวดเร็วด้วยขนาดผู้ชมที่ค่อนข้างเล็ก ซึ่งหมายความว่าธุรกิจส่วนใหญ่สามารถทำการทดสอบได้แม้ว่าจะมีการเข้าชมค่อนข้างน้อย แต่ก็เห็นผลภายใน 14-30 วัน

แต่ด้วยการทดสอบหลายตัวแปร คุณต้องมีผู้ชมจำนวนมากขึ้นเพื่อใช้งาน เพราะคุณกำลังทดสอบหลายๆ อย่างพร้อมกัน (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากคุณกำลังทำการทดสอบหลายหน้าหรือทดสอบรูปแบบต่างๆ หลายชุดรวมกัน)

สมมติว่าเราต้องการทดสอบพาดหัวข่าวในหน้าแรกของเรา:

• การควบคุมพาดหัว
• รูปแบบพาดหัว

เรากำลังทดสอบรูปแบบเดียว นั่นคือทั้งหมด 2 ตัวเลือก

ยกตัวอย่างง่ายๆ ในตอนนี้ สมมติว่าเราต้องการให้มีผู้เข้าชม 1,000 คนในแต่ละเวอร์ชันของหน้า (ตัวแปรและส่วนควบคุม) เพื่อที่เราจะมั่นใจได้ว่าผลการทดสอบนั้นเชื่อถือได้

(ปริมาณการใช้งานที่ต้องการอาจแตกต่างกันไปตามหน้าและอัตรา Conversion แต่มาลดความซับซ้อนที่นี่เพื่อให้คุณเข้าใจ)

นั่นหมายความว่าเราต้องการผู้เยี่ยมชม 2,000 คนเพื่อทำการทดสอบและเชื่อถือผลลัพธ์ โดยมีผู้เยี่ยมชม 1,000 คนไปที่แต่ละหน้า

ถ้าเราต้องการทดสอบ:

• 3 พาดหัวข่าว
• 3 ภาพฮีโร่และ
• 3 CTA?

นั่นไม่ใช่ทั้งหมด 9 รูปแบบ แต่จริงๆ แล้ว 27 รูปแบบจาก 9 รูปแบบ (3x3x3)

ซึ่งหมายความว่าหากเราต้องการผู้เยี่ยมชม 1,000 คนต่อรูปแบบ ความต้องการปริมาณการใช้งานของเราคือผู้เยี่ยมชม 27,000 คน แทนที่จะทำการทดสอบและเชื่อถือผลลัพธ์ (โดยพิจารณาจากความเรียบง่ายของเราที่มีผู้เข้าชม 1,000 คนเพียงพอต่อหน้า)

ในความเป็นจริง คุณอาจต้องการผู้เข้าชมประมาณ 10,000+ รายต่อรูปแบบเพื่อรับข้อมูลที่ถูกต้อง เนื่องจากการเข้าชมเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ คุณจึงต้องดู Conversion ด้วย

นี่คือเหตุผลที่ธุรกิจจำนวนมากไม่ทำการทดสอบ MVT เพียงเพราะพวกเขาไม่มีทราฟฟิกที่จะดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ในความเป็นจริง เอเจนซี่ส่วนใหญ่แนะนำให้มีผู้เข้าชมประมาณ 100,000 คนต่อเดือน ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้งานแคมเปญ MVT เว้นแต่ว่าหน้านั้นมีอัตราการแปลงที่สูงมากอยู่แล้ว และถึงอย่างนั้น พวกเขายังแนะนำให้เรียกใช้สูงสุดเพียง 6 รูปแบบเท่านั้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้ได้เร็วยิ่งขึ้น

แต่ถ้าคุณมีการจราจรแบบนั้น?

ถ้าอย่างนั้น MVT สามารถช่วยให้คุณทำการทดสอบที่เทียบเท่าได้มากขึ้นในกรอบเวลาเดียวกันเกือบทั้งหมด...

จะเกิดอะไรขึ้นหากเรานำตัวอย่างดังกล่าวจากด้านบนและเราอนุญาตให้การทดสอบแต่ละครั้งทำงานเป็นเวลา 30 วันเต็ม เพื่อให้ได้กรอบเวลาการวัดที่แม่นยำ

สมมติว่าเรามีปริมาณการใช้งาน เราสามารถเรียกใช้ชุดค่าผสมการทดสอบทั้งหมด 27 ชุดพร้อมกันบนหน้านั้นในระยะเวลา 30-60 วันในรูปแบบการทดสอบหลายตัวแปรเดียว ไม่เลวเลยเมื่อเปรียบเทียบกับการทดสอบ A/B ต่อเนื่องกัน 27 ครั้งในหน้านั้น ในช่วงเวลา 27 เดือน!

(อีกครั้ง ฉันกำลังทำให้ง่ายขึ้นที่นี่ และสมมติว่าคุณใช้วงจรการขายเต็มรูปแบบในการทดสอบแต่ละครั้ง)

แต่อย่างที่คุณเห็น การทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกและแนวคิด นำไปใช้ได้เร็วขึ้นและลดเวลาทำงานของการทดสอบที่สูญเสียไปอย่างต่อเนื่อง

ค่อนข้างดีใช่มั้ย!?

เห็นได้ชัดว่ามีข้อเสียอื่น ๆ ในการทดสอบ MVT นอกเหนือจากข้อกำหนดการรับส่งข้อมูล

เนื่องจากคุณสามารถเรียกใช้รูปแบบและชุดค่าผสมจำนวนมากได้ มันจึงเพิ่มเวลา QA ก่อนและหลังการทดสอบอย่างมาก

คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกรูปแบบใช้งานได้และเหมาะสม (ไม่แสดงพาดหัวและรูปภาพที่ไม่ตรงกัน ฯลฯ) ดังนั้นจึงเพิ่มเวลาในการตั้งค่าและค่าใช้จ่ายอย่างมาก

นอกจากนี้ อย่าลืมตรวจสอบผลกระทบ

เพียงเพราะคุณเห็นว่า Conversion เพิ่มขึ้นในหน้านั้น ๆ ให้ติดตามไปข้างหน้าเพื่อบรรลุเป้าหมายสูงสุดของคุณ สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการคือจำนวนคลิกเพิ่มขึ้นแต่ประสบการณ์ผู้ใช้ไม่ดีหรืออัตราตีกลับสูง (หรือจำนวนคลิกเพิ่มขึ้นแต่ไม่มียอดขาย)

ข้อดีของการทดสอบหลายตัวแปร

• สมมติว่าคุณมีปริมาณการใช้งาน การทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณทดสอบรูปแบบต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว
• MVT สามารถช่วยคุณขยายขนาดโปรแกรมทดสอบของคุณ เพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล
• อาจช่วยให้คุณค้นหาชุดค่าผสมที่ชนะได้เร็วกว่าการทดสอบ A/B ที่ต่อเนื่องกัน
• สามารถช่วยให้คุณค้นหาชุดค่าผสมที่ชนะซึ่งคุณอาจพลาดไปเมื่อทำการทดสอบต่อเนื่องกัน (ลองนึกภาพว่าหากพาดหัวข่าวหนึ่งมีประสิทธิภาพที่ 2 และคุณตัดมันออก แต่เมื่อจับคู่กับรูปแบบภาพที่ 3 จะเพิ่มเป็นสองเท่าหรือไม่ ด้วยการทดสอบต่อเนื่อง คุณจะพลาดสิ่งนี้ การทดสอบหลายตัวแปรใช้เอฟเฟกต์การโต้ตอบในระดับที่สูงขึ้น)
• ซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B บางอย่างจะช่วยให้คุณเห็นว่าองค์ประกอบใดที่ช่วยยกระดับได้มากที่สุด (ทำให้คุณเข้าใจผู้ชมของคุณอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น)
• นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อช่วยค้นหาการยกระดับเล็กน้อยบนหน้าที่มีประสิทธิภาพสูงได้อีกด้วย (ลองนึกภาพว่าคุณมีหน้าเว็บที่มีประสิทธิภาพสูงอยู่แล้ว และคุณกำลังใช้ความคิดใหม่ๆ เพื่อดูการยกขึ้นเล็กน้อย เช่น การเปลี่ยนสี)

ข้อเสียของการทดสอบหลายตัวแปร

• ต้องการปริมาณการใช้ข้อมูลจำนวนมากในการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณต้องการ stat sig เพื่อให้คุณสามารถเชื่อถือผลลัพธ์ของคุณและไม่เห็นผลบวกหรือค่าลบที่ผิดพลาด (ข้อผิดพลาดประเภท 1 และประเภท 2) และพลังสถิติเพื่อวัดการเพิ่ม % ที่น้อยลง
• ข้อกำหนดการรับส่งข้อมูลจะเติบโตอย่างรวดเร็วเมื่อคุณทดสอบรูปแบบและชุดค่าผสมต่างๆ มากขึ้น ดังนั้นโปรดจำไว้เสมอว่า พิจารณานำองค์ประกอบเพิ่มเติมออกหากองค์ประกอบเหล่านี้ไม่ได้ช่วยยกมากนัก (เช่น ทดสอบพาดหัวก่อนกังวลเกี่ยวกับการทดสอบสีส่วนท้าย ฯลฯ คุณสามารถทดสอบสีเหล่านี้หลังได้เสมอหากต้องการ)
• ไม่ใช่แค่ปริมาณการใช้งานที่ส่งผลต่อขนาดตัวอย่างด้วย อัตราการแปลงของหน้าปัจจุบันและตัวแปร ล้วนส่งผลต่อปริมาณของขนาดตัวอย่างที่ต้องใช้เพื่อให้มีนัยสำคัญทางสถิติ การแปลงที่ดีขึ้นสามารถลดปริมาณการรับส่งข้อมูลที่ต้องการได้ การแปลงที่น้อยลงจะเพิ่มความต้องการนั้น
• ระยะขอบของข้อผิดพลาดเมื่อทดสอบตัวแปรเพิ่มเติมยังเพิ่มปริมาณการรับส่งข้อมูลที่จำเป็นก่อนที่คุณจะสามารถเชื่อถือผลลัพธ์ได้
• ต้องทำการทดสอบ QA อย่างเข้มข้นเพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบทั้งหมดทำงานล่วงหน้า
• จำเป็นต้องเรียกใช้ QA เพื่อให้แน่ใจว่ารูปแบบต่างๆ เหมาะสมร่วมกัน และไม่มีชุดค่าผสมที่ตรงกันข้ามหรือขัดแย้งกัน (CTA ที่ไม่ตรงกับข้อเสนอ หัวข้อข่าวสำหรับวันหยุดที่ชายหาดขณะโฆษณาทริปเล่นสกี หรือแม้แต่สีแบบอักษรและพื้นหลังที่ขัดแย้งกันหรือผสมกัน)
• หากคุณไม่มีแหล่งที่มาของการเข้าชมที่สูง คุณยังคงสามารถเรียกใช้การทดสอบ MVT ได้ อาจใช้เวลานานกว่านั้นมากจนกว่าคุณจะกด stat sig และสามารถสิ้นสุดการทดสอบได้ (บางครั้งหลายเดือนหรือนานกว่านั้น) อันที่จริง บางครั้งการทำการทดสอบ A/B แบบต่อเนื่องกันอาจเร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในบางครั้ง
• คุณอาจสูญเสียข้อมูลเชิงลึกของผู้ชมเพียงบางส่วนโดยการทดสอบหลายๆ อย่างพร้อมกัน (การทดสอบองค์ประกอบหรือมุมเดียวสามารถช่วยให้คุณเข้าใจผู้ชมได้ดีขึ้นในบางครั้ง)

สถิติการทดสอบหลายตัวแปร: คณิตศาสตร์เบื้องหลังMVT

เลยมาเนิร์ดกันสักหน่อย...

เมื่อพูดถึงการทดสอบหลายตัวแปร เราใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่แตกต่างจากการทดสอบ A/B มาตรฐานหรือการทดสอบแยก

ฉันไม่ต้องการที่จะเข้าสู่คณิตศาสตร์ของมันมากเกินไป แต่นี่คือการทำให้เข้าใจง่าย:

• ด้วยการทดสอบ A/B เราใช้ t-test (หรือ z-test) เพื่อวัดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ 2 ชุดขึ้นไป
• สำหรับการทดสอบหลายตัวแปร จะใช้วิธีอื่นเพื่อค้นหาผลการทดสอบที่เรียกว่า ANOVA หรือ 'การวิเคราะห์ความแปรปรวน' คุณไม่จำเป็นต้องรู้รายละเอียดทั้งหมด แต่นี่คือสิ่งสำคัญ ความแตกต่างที่สำคัญคือ ANOVA ยังวัดการเชื่อมต่อและผลกระทบระหว่างตัวแปรด้วย นี่เป็นหนึ่งในจุดแข็งหลักของ MVT เพราะช่วยให้เราเห็นว่าการผสมผสานขององค์ประกอบส่งผลกระทบซึ่งกันและกัน

ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่คุณใช้ วิธีการทดสอบหลายตัวแปรสามารถนำเสนอได้ 3 ประเภทเมื่อใช้งานแคมเปญ MVT แต่ละคนมีผลต่อคณิตศาสตร์เกี่ยวกับวิธีการทดสอบของคุณ

เราเรียกสิ่งเหล่านี้ว่า:

• แฟกทอเรียลเต็ม
• แฟกทอเรียลเศษส่วนและ
• ทากุจิ.

แล้วพวกเขาหมายถึงอะไร?

แฟกทอเรียลเต็ม

เครื่องมือ MVT เกือบทั้งหมดจะให้การทดสอบแบบแฟคทอเรียลเป็นพื้นฐานสำหรับโมเดลการทดสอบหลัก และเป็นเครื่องมือที่คุณต้องการใช้อยู่ตลอดเวลา

วิธีนี้หมายถึงการกระจายการรับส่งข้อมูลแบบ 'ทั้งหมด' ในการทดสอบของคุณ

พูดง่ายๆ ก็คือ เป็นที่ที่คุณทดสอบทุกชุดค่าผสมในคราวเดียว โดย แบ่งการเข้าชมไปยังการทดสอบให้เท่ากันระหว่างแต่ละตัวแปร

ด้วยการทดสอบ A/B คุณแบ่งการเข้าชม 50:50 แต่สำหรับ MVT หากคุณมี 10 ตัวแปร นี่หมายความว่ามีเพียง 10% ของทราฟฟิกที่ส่งไปยังแต่ละตัวแปร

เนื่องจากตัวแปรจำนวนหนึ่งและการรับส่งข้อมูลที่จำเป็นในการเข้าถึงนัยสำคัญทางสถิติกับแต่ละรูปแบบ แฟคทอเรียลแบบเต็มจึงต้องการแหล่งที่มาของการเข้าชมที่ใหญ่มาก แต่เป็นวิธีที่ถูกต้องที่สุด

อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มการทดสอบ A/B บางแห่งจะเสนอการทดสอบที่เรียกว่า 'Fraction Factorial' เป็นทางเลือกแทน

แฟกทอเรียลเศษส่วน

วิธีนี้พยายามเลี่ยงข้อกำหนดการรับส่งข้อมูลที่ใหญ่กว่าบางส่วน โดยการทดสอบเพียงตัวอย่างรูปแบบต่างๆ ที่มีขนาดเล็กกว่า แล้วจึงประมาณอัตรา Conversion สิ้นสุดตามผลการทดสอบในปัจจุบัน

เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่ความแม่นยำในการคาดคะเนผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือสำหรับการขยายขนาดตามปกติ เช่น หากเราปรับขนาดนี้ให้ครอบคลุมผู้ชม X ก็จะได้ผลเช่นเดียวกัน

แต่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเห็นว่าการลากเส้นช่วงแรกเริ่มเกิดขึ้นที่ใด เพื่อให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกก่อนที่คุณจะทดสอบในเชิงลึกหรือด้วยวิธีอื่น

สมมติว่าคุณมี 10 รูปแบบที่คุณต้องการทดสอบ

แฟคทอเรียลแฟกทอเรียลจะทดสอบ 5 รายการแทน จากนั้นจึงพยายามอนุมานอัตราการแปลงจากการทดสอบอีก 5 รายการที่เหลือ โดยอิงจากผลลัพธ์จนถึงตอนนี้

อย่างที่คุณเดาได้ วิธีนี้ไม่ถูกต้องและอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดและผลบวกที่ผิดพลาด และแท้จริงแล้วเป็นที่มาของการโต้แย้งในหมู่นักเพิ่มประสิทธิภาพและนักการตลาด (โดยเกือบทั้งหมดแนะนำ full factorial เป็นวิธีการทดสอบหลัก)

ทากุจิ

สุดท้าย คุณมีวิธีการทดสอบแบบหลายตัวแปรของ Taguchi เดิมออกแบบเป็นวิธีการวัดการควบคุมคุณภาพโดยเทียบกับสมมติฐานของการสูญเสียที่ยอมรับได้ใน R+D สำหรับการผลิตผลิตภัณฑ์

เครื่องมือส่วนใหญ่จะไม่มีสิ่งนี้เนื่องจากความซับซ้อนในการใช้งาน

เมื่อใดควรหยุดการทดสอบหลายตัวแปร

มี 3 สิ่งสำคัญที่เราต้องพิจารณาเมื่อทำการทดสอบใดๆ ก่อนที่เราจะหยุดการทดสอบ:

• เพื่อให้การทดสอบทำงานนานพอที่จะรวบรวมขนาดตัวอย่างที่ใหญ่เพียงพอสำหรับตัวแปรแต่ละตัว และเพื่อให้การทดสอบได้รวบรวม Conversion มากพอที่จะเกี่ยวข้อง
• เพื่อให้การทดสอบมีรอบการขายเต็ม 1 หรือ 2 รอบ (เพื่อสร้างสมดุลระหว่างการเข้าชมและระยะเวลาการช็อปปิ้งในช่วง 30-60 วัน)
• และสุดท้าย เพื่อให้ผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติ เช่น หากเรานำการทดสอบนี้ไปใช้จริงและขยายขนาดขึ้น เราก็สามารถมั่นใจได้ถึง 95% ว่าการทดสอบจะยังคงดำเนินการในลักษณะเดียวกัน

เราขอแนะนำว่าอย่าหยุดการทดสอบใดๆ ก่อนถึงจุดนี้ มิฉะนั้น ข้อมูลจะไม่เพียงพอต่อการใช้งาน อย่างไรก็ตาม เราอาจหยุดแล้วเริ่มการทดสอบใหม่หากมีปัญหาด้านประสิทธิภาพ เช่น รูปแบบการชำระเงินของตัวแปรหนึ่งไม่ทำงาน ฯลฯ แต่ในอุดมคติแล้ว เราพยายามไม่แม้แต่จะดูเมื่อทำงาน

(บางหน่วยงานแนะนำให้หยุดแต่เนิ่นๆ หากมีผู้ชนะที่ชัดเจน หรือแม้แต่หยุดรูปแบบเฉพาะหากอัตรา Conversion ของพวกเขาลดลงต่ำกว่า 10% จากนั้นปล่อยให้การทดสอบทำงานต่อไปในขณะที่กรองการเข้าชมมากขึ้นไปยังผู้ที่ทำงานได้ดีกว่า เห็นได้ชัดว่าสิ่งนี้อาจส่งผลกระทบได้ ผลการทดสอบอย่างมาก)

วิธีการตั้งค่าและดำเนินการทดสอบหลายตัวแปร

ขั้นตอนการตั้งค่าการทดสอบหลายตัวแปรคล้ายกับการทดสอบ A/B

ขั้นตอนที่ #1: ตัดสินใจเลือกเป้าหมายสุดท้ายของคุณ

ขั้นแรก คุณต้องสร้างสมมติฐานสำหรับเพจของคุณ เป้าหมาย ผลลัพธ์ในปัจจุบัน และวิธีที่คุณคิดว่ามันจะปรับปรุงได้

คุณสามารถใช้เครื่องกำเนิดสมมติฐานของเราเพื่อช่วยให้คุณชี้แจงสิ่งที่คุณต้องการบรรลุ และกำหนดเป้าหมายที่เป็นรูปธรรม

ขั้นตอนที่ #2: คิดออกว่าจะทดสอบอะไร

จากนั้น ตัดสินใจว่าจะทดสอบองค์ประกอบใดและรูปแบบใดที่คุณคิดว่าสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ปัจจุบันของคุณได้

ตัวอย่างเช่น คุณอาจคิดว่าการทดสอบ 'องค์ประกอบหลัก' ในครึ่งหน้าบนจะเพิ่มการแปลง คุณจึงต้องการทดสอบพาดหัวข่าว ฮีโร่ช็อต และข้อความปุ่ม CTA

ขั้นตอนที่ #3: คำนวณกรอบเวลาการทดสอบ

ก่อนที่คุณจะเรียกใช้การทดสอบหรือสร้างเนื้อหาใดๆ เราขอแนะนำให้คุณทำการคำนวณขนาดตัวอย่างก่อนการทดสอบ เพื่อให้คุณสามารถประมาณกรอบเวลาและข้อกำหนดการรับส่งข้อมูลสำหรับการทดสอบนี้ ข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงจำนวนรูปแบบที่คุณสามารถเรียกใช้กับการเข้าชมที่เกิดซ้ำได้และยังคงได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็ว (หรือแจ้งให้คุณทราบหากต้องการทดสอบตัวเลือกน้อยลง)

ในตัวอย่างด้านบน คุณมี 3 องค์ประกอบ ได้แก่ พาดหัว ช็อตฮีโร่ และข้อความปุ่ม CTA

หากคุณต้องการทดสอบรูปแบบเดียวสำหรับแต่ละรูปแบบ ซึ่งจะเป็น 2x2x2=8 ชุดค่าผสม เมื่อรู้สิ่งนี้แล้ว คุณจะเริ่มคิดได้ว่าต้องการรับส่งข้อมูลมากแค่ไหน

ป้อนการเข้าชมหน้ารายสัปดาห์และอัตราการแปลงลงในเครื่องคิดเลข (พร้อมกับการตั้งค่าพลังและความมั่นใจ)

จากนั้นกำหนดจำนวนหน้าที่คุณต้องการทดสอบ (8 ในตัวอย่างนี้)

จากนั้นจะทำให้คุณมีกรอบเวลาว่าคุณต้องวิ่งนานแค่ไหนจึงจะสามารถตรวจจับการเพิ่มขั้นต่ำได้

ขั้นตอนที่ #4: สร้างการทดสอบ

ถัดไป ตรงไปที่เครื่องมือของคุณและตั้งค่าเวอร์ชันและชุดค่าผสมต่างๆ สำหรับการทดสอบหลายตัวแปร

เริ่มต้นด้วยการเลือกตัวเลือกการทดสอบหลายตัวแปร

ตั้งชื่อแล้วเพิ่ม URL ของหน้าที่คุณต้องการทดสอบ (เพื่อให้เครื่องมือสามารถดึงเข้ามาเพื่อแก้ไขแบบ WYSIWYG)

ในตัวอย่างนี้ เรากำลังดำเนินการปรับปรุงอัตราการแปลงหน้าแรกของเรา

เมื่อหน้าโหลดขึ้นในเครื่องมือแล้ว คุณต้องตั้งค่าองค์ประกอบทดสอบของคุณ

ที่ Convert เราใช้การแปลงการตั้งชื่อ 2 รายการสำหรับส่วนต่างๆ เพื่อแก้ไขในการทดสอบหลายตัวแปร:

• ส่วน ซึ่งหมายถึงองค์ประกอบในหน้าที่คุณต้องการทดสอบ เช่น พาดหัวหรือ CTA และ
• Variation ซึ่งเป็นการแก้ไของค์ประกอบเฉพาะของคุณ

ฉันแนะนำให้คุณเลือกทีละส่วนเพื่อแก้ไขและเพิ่มแต่ละรูปแบบ

ตั้งชื่อหัวข้อ เช่น 'พาดหัว' จากนั้นแก้ไขและเพิ่มรูปแบบต่างๆ สำหรับส่วนนั้น (อย่าลืมบันทึกแต่ละรูปแบบในขณะที่คุณใช้งาน)

จากนั้นไปยัง 'ส่วน' ถัดไปหรือองค์ประกอบที่คุณต้องการทดสอบ ในตัวอย่างนี้ จะเป็นการตั้งค่าช็อตฮีโร่พื้นหลังอีกอัน แล้วตั้งค่ารูปแบบข้อความปุ่ม CTA ที่หลากหลาย

ขั้นตอนที่ #5: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าใช้งานได้ทั้งหมด

เมื่อคุณตั้งค่าแต่ละรูปแบบแล้ว ให้เรียกใช้การทดสอบ QA กับการรักษาใหม่แต่ละรายการเพื่อให้แน่ใจว่าทุกรูปแบบทำงานและองค์ประกอบแต่ละอย่างเข้ากันได้อย่างสมเหตุสมผล (ไม่มี CTA ที่แข่งขันกันหรือข้อมูล/รูปภาพที่ไม่ตรงกัน หรือเพิ่มสีแบบอักษรและปุ่มเป็นสองเท่า)

คลิกที่ 'บันทึกและดำเนินการต่อ' และหน้าใหม่จะโหลดขึ้น จากนั้นไปข้างหน้าและคลิกที่แท็บ "รายงาน"

จากที่นี่ คุณจะเห็นรูปแบบหน้าเว็บและข้อมูลต่างๆ คลิกที่ 'ไอคอนตา' ถัดจากแต่ละหน้าเพื่อดูตัวอย่างและทดสอบการทำงานของลิงก์

จากที่นี่ คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ QA และใช้ URL เดียวกันนั้นสำหรับการทดสอบมือถือ

ขั้นตอนที่ #6: ผลักดันมันสด

ตราบใดที่แต่ละรูปแบบยังทำงานอยู่ ตอนนี้คุณสามารถเริ่มการทดสอบและปล่อยให้มันทำงานจนกว่าคุณจะมีข้อมูลเพียงพอ

(โปรดสังเกตว่ามีตัวเลือกในการส่งการทดสอบสดจากหน้ารายงานที่คุณเปิดการทดสอบ QA)

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรที่ดีที่สุดสำหรับโปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ

เมื่อคุณเข้าใจวิธีการทำงานของการทดสอบหลายตัวแปรแล้ว เรามาแยกย่อยแพลตฟอร์มการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ในตลาดที่มีการทดสอบหลายตัวแปรกัน เราจะครอบคลุมคุณลักษณะของพวกเขาพร้อมกับราคาหากเสนอให้ทดลองใช้ฟรีและรายละเอียดอื่นๆ อีกสองสามรายการ

สิ่งหนึ่งอย่างรวดเร็วก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น

จำไว้ว่า เครื่องมือที่คุณใช้นั้นดีพอๆ กับผู้ตั้งค่า เท่านั้น หากกระแสเงินสดมีน้อย ให้ลงทุนในใครสักคนเพื่อช่วยภายในก่อน (หรือติดต่อหน่วยงานภายนอก) และใช้เครื่องมือที่ถูกกว่าในตอนนี้

การมีเครื่องมือทดสอบ MVT ที่น่าทึ่งนั้นเป็นเรื่องที่ดี แต่ก็ไม่มีประโยชน์หากบุคคลนั้นไม่สามารถตั้งค่าอย่างถูกต้อง เร็วพอ หรือเข้าใจข้อมูลได้!

#teamovertools

1. เปลี่ยนประสบการณ์

คะแนน G2 : 4.7/5.0 (46 บทวิจารณ์)

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

พวกเขาเสนอแผนหรือทดลองใช้ฟรีหรือไม่? ใช่ ทดลองใช้งานฟรี 14 วันโดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: 199 เหรียญ

ข้อดี

• สอดคล้องกับความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์: ไม่มีการจัดเก็บข้อมูลส่วนบุคคลใด ๆ
• การรายงานที่แม่นยำเนื่องจากการใช้คุกกี้ของบุคคลที่หนึ่ง
• รวดเร็วและปราศจากการสั่นไหว
• เรียกใช้การทดสอบไม่ จำกัด
• การซ้อนเงื่อนไขด้วยตัวกรองมากกว่า 40 รายการเพื่อกำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้ชมที่ละเอียด
• การแทรก JavaScript ที่ยืดหยุ่นที่ระดับโปรเจ็กต์ การทดสอบ และรูปแบบต่างๆ
• ทริกเกอร์เป้าหมายเงื่อนไข JS ที่กำหนดเอง
• ผสานรวมกับเครื่องมือของบุคคลที่สามกว่า 100 รายการ (เช่น Shopify, WordPress, Mixpanel, Hotjar)
• เร็วขึ้น 4 เท่า การสนับสนุนลูกค้าทางโทรศัพท์ อีเมล และแชท

ข้อเสีย

• การแบ่งส่วนโพสต์พื้นฐานในแผน Kickstart

คุณสมบัติการทดสอบหลายตัวแปร : แฟคทอเรียลแบบเต็ม นอกจากนี้เรายังให้การสนับสนุนและคำแนะนำโดยตรงเมื่อทำการทดสอบเหล่านี้

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? Convert ทำงานเป็นตัวแก้ไข WYSIWYG ฝั่งไคลเอ็นต์ แต่สามารถตั้งค่าบนฝั่งเซิร์ฟเวอร์และเรียกใช้ JS ที่กำหนดเองได้

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ใช่. เราเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Sony, Jabra, Unicef ​​และอื่นๆ

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่ ตั้งแต่เริ่มการทดลองใช้ ชนิดไหน? แชทสด บล็อก และฐานความรู้พร้อมสิ่งใหม่ๆ ที่จะตามมา

พวกเขาสนใจเรื่อง ความเป็นส่วนตัว หรือไม่? เราปฏิบัติตาม GDPR อย่างสมบูรณ์ เรายังหยุดใช้เครื่องมือสำหรับงานภายในของเราจากบริษัทอื่นๆ ที่ไม่เป็นไปตาม GDPR นั่นคือความหมายสำหรับเรา

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? ใช่. มันอยู่ใน DNA ของเรา เราปลูกต้นไม้ ดำเนินโครงการชุมชน สนับสนุนความหลากหลายตั้งแต่ครั้งแรก บริจาคเพื่อการกุศล และอื่นๆ อีกมากมาย แย่จัง เราติดลบคาร์บอน 15 เท่า

รีวิว TrustRadius:

2. AB เทสตี้

คะแนน G2: 4.5/5 (76 บทวิจารณ์)

ราคา: เริ่มต้นที่ $1900/เดือน สำหรับผู้เข้าชมที่ทดสอบแล้ว 400k ต่อเดือนสำหรับแผน Essentials แผนการเติบโตราคา $3800/เดือน ในขณะที่แผน Elite เริ่มต้นที่ $5700/เดือน

พวกเขาเสนอแผนหรือทดลองใช้ฟรีหรือไม่? ไม่ได้ คุณสามารถขอโทรสาธิตเพื่อดูคุณสมบัติใหม่ได้

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: ประมาณ 475 เหรียญสหรัฐ

ข้อดี:

• AI และ ML รวมอยู่ในการเพิ่มประสิทธิภาพ
• ทำการทดลองได้ไม่จำกัด
• ส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่สะอาดและใช้งานง่าย
• ง่ายต่อการติดตั้งและดูตัวอย่างการทดสอบ
• วิดเจ็ตแบบไดนามิก
• การรวมหลายรายการ
• รายงานการวิเคราะห์ที่กว้างขวาง
• มีตัวเลือกการกำหนดเป้าหมายที่หลากหลายพร้อมกับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• การสนับสนุนลูกค้าที่เชื่อถือได้
• ราคาอยู่ในระดับกลาง

จุดด้อย:

• ไม่มีการตลาดอัตโนมัติเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผู้ชม (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการทดสอบที่ใช้งานอยู่) และบางครั้งอาจจำเป็นต้องได้รับการสนับสนุนจากลูกค้า
• เครื่องคำนวณนัยสำคัญทางสถิติเป็นพื้นฐานเล็กน้อยในUX
• การผสานรวม Google Analytics นั้นซับซ้อน ต้องใช้การเข้ารหัส
• ไม่มีการทดลองใช้ฟรี

คุณสมบัติการทดสอบหลายตัวแปร: แฟกทอเรียลแบบเต็ม

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่

frequentist หรือ Bayesian? เบย์เซียน

รองรับ Full Stack หรือไม่? ใช่.

Core Web Vitals พร้อมหรือยัง? ใช่. เครื่องมือนี้โหลดเร็ว

มี ML หรือ AI? ใช่.

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ใช่. เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Disney, L'Oreal, Kalviyo และอื่นๆ

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่. พวกเขามีฐานความรู้และแชทสด

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? ใช่. ที่อยู่ IP ของผู้ใช้จะใช้เพื่อสร้างรหัสประจำตัว จากนั้นจะลบทิ้งทันทีก่อนที่จะย้ายเข้าไปอยู่ในเครื่องมือ รหัสประจำตัวจะไม่ระบุชื่อและลบออกหลังจากผ่านไป 13 เดือน

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? พวกเขาบริจาคโดยตรงให้กับองค์กรพัฒนาเอกชน พวกเขาทำงานร่วมกับกลุ่มกิจกรรมทางสังคม พวกเขารีไซเคิลและสนับสนุนรังผึ้ง

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรนี้มีลักษณะอย่างไร:

3. Google เพิ่มประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพ 360

คะแนน G2: 4.3/5.0 (27 บทวิจารณ์)

ราคา : เครื่องมือนี้มี 2 เวอร์ชัน Optimize ให้บริการฟรี แต่สำหรับคุณลักษณะขั้นสูง คุณต้องเลือกใช้ Google Optimize 360

การกำหนดราคาสำหรับ Optimize 360 ​​เป็นแบบกำหนดเอง (แม้ว่าจะมีข่าวลือว่าอยู่ที่ประมาณ 150,000 ดอลลาร์ต่อปี) หากต้องการรับราคารายเดือน คุณจะต้องกรอกแบบฟอร์มเพื่อติดต่อทีมขาย

พวกเขาเสนอแผนฟรีหรือไม่? ใช่.

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: N/A

ข้อดี:

• ใช้งานง่าย — ต้องใช้ความรู้ด้านเทคนิคเพียงเล็กน้อย
• เหมาะสำหรับผู้ทดสอบ A/B ครั้งแรก
• การผสานรวมกับ Google Analytics อย่างรวดเร็ว
• มีการแบ่งกลุ่มผู้ชมที่มีรายละเอียดสูง ต้องขอบคุณแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ของ Google

จุดด้อย:

• จำกัดการทดสอบครั้งละ 5 ครั้งในระดับฟรี
• ไม่มีฟังก์ชันแก้ไขแบบลากและวาง
• ไม่สามารถอัปโหลดภาพของคุณโดยตรง
• ทดสอบแอพไม่ได้ เฉพาะบราวเซอร์
• ไม่เหมาะสำหรับการทดสอบที่ซับซ้อน
• UI/UX และรายงานไม่ดึงดูดสายตาเหมือนกับเครื่องมืออื่นๆ ในตลาด
• การสั่นไหวเกิดขึ้นบางครั้ง

คุณลักษณะการทดสอบหลายตัวแปร: เห็นได้ชัดว่า Optimize ใช้วิธีไฮบริดที่ไม่ใช่แฟกทอเรียลเต็มหรือเศษส่วน ตามฐานสนับสนุนของพวกเขา

“โมเดลของเราช่วยให้เราใช้แนวทางแบบไฮบริดได้ ดังนั้นคุณไม่ต้องแลกกับสิ่งนี้ เราให้บริการชุดค่าผสมของการทดสอบทั้งหมด เพื่อให้คุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับการโต้ตอบและชุดค่าผสมที่ดีที่สุด แต่เรายังจำลองความจริงที่ว่าตัวแปรบางตัวแสดงข้ามชุดค่าผสม ดังนั้นเราจึงสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบต่างๆ ภายในปัจจัย ไม่ใช่แค่ชุดค่าผสม”

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่.

frequentist หรือ Bayesian? Google Optimize ใช้วิธี Bayesian มากกว่าวิธีที่ใช้บ่อย หรือที่เรียกว่าการทดสอบ Null Hypothesis Significance (NHST)

รองรับ Full Stack หรือไม่? ใช่.

Core Web Vitals พร้อมหรือยัง? ใช่. เครื่องมือนี้โหลดเร็ว แม้ว่าอาจกะพริบซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหา CLS

มี ML หรือ AI? เลขที่

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ได้ แต่ผ่านทาง Optimize 360 ​​เท่านั้น

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? พวกเขามีศูนย์รวมทรัพยากรพร้อมเคล็ดลับ วิดีโอสอน ชุมชนช่วยเหลือ และอื่นๆ

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? พวกเขาปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลที่บังคับใช้ในประเทศที่มีการใช้ผลิตภัณฑ์ของตน

พวกเขายังทำงานร่วมกับบุคคลที่สามและหน่วยงานคุ้มครองข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลของผู้ใช้ปลอดภัย

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? Google เป็นกลางต่อคาร์บอนมาตั้งแต่ปี 2550 และมีแผนจะปลอดคาร์บอนภายในปี 2573 นอกจากนั้น ยังเป็นที่รู้จักจากการกระทำเพื่อการกุศลมากมายด้วยความมุ่งมั่น 1 พันล้านดอลลาร์

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบ MVT นี้มีลักษณะอย่างไร:

4. Adobe Target

คะแนน G2: 4.0/5.0 (29 บทวิจารณ์)

ราคา : ใช้ได้เฉพาะหลังจากแบบฟอร์ม 11 ส่วน อีเมล และการโทร อัตราเริ่มต้นคือ $ 10,000 ต่อเดือน

พวกเขาเสนอแผนหรือทดลองใช้ฟรีหรือไม่? เลขที่

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: N/A

ข้อดี

• อินเทอร์เฟซใช้งานง่าย
• ให้รายงานข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่แม่นยำ
• ผสานรวมกับ Adobe Analytics ได้ดีและได้รับการออกแบบให้เป็นข้อเสนอเพิ่มยอดขาย
• เครื่องมือปรับแต่งเว็บไซต์สำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญ
• แนะนำคุณตลอดขั้นตอนการตั้งค่าและการทดสอบ
• มี AI ขั้นสูงเพื่อทดสอบและปรับปรุงแคมเปญและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างต่อเนื่อง

ข้อเสีย

• การเพิ่มประสิทธิภาพในขนาดใหญ่อาจทำได้ช้า
• ต้องการปริมาณการรับส่งข้อมูลที่สูงมากเพื่อให้ทำงานได้ดีที่สุด
• เครื่องมือแก้ไขแบบฟอร์มต้องใช้เส้นโค้งการเรียนรู้
• จุดราคาสูง
• ไม่มีตัวเลือกการทดลองใช้
• ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อใช้ Adobe Analytics . อยู่แล้ว
• สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมเมื่อเชื่อมต่อกับเครื่องมือ Adobe Marketing Cloud แบบชำระเงินอื่นๆ

คุณลักษณะการทดสอบหลายตัวแปร: Full Factorial และ Taguchi (เป็นวิธีการของ factorial บางส่วน)

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่.

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ใช่. เกือบเฉพาะเนื่องจากค่าใช้จ่าย

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่ในรูปแบบของฐานความรู้และโปรแกรมการฝึกอบรมวิดีโอ

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? ใช่ แต่น่าแปลกที่พวกเขาต้องการอีเมลและหมายเลขโทรศัพท์ของคุณเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ อย่างไรก็ตาม พวกเขากำลังทำงานอย่างหนักในข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งสำหรับการติดตามที่ไม่ล่วงล้ำ

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? มากขนาดนั้น. พวกเขาสนับสนุนความหลากหลาย ทำงานเพื่อสร้างอาคารพลังงานหมุนเวียน 100% ลดการปล่อยมลพิษ ดำเนินโครงการปฏิบัติการของชุมชน และอีกมากมาย

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรนี้มีลักษณะอย่างไร:

5. คาเมลูน

คะแนน G2: 4.7/5.0 (24 บทวิจารณ์)

ราคา : ปรับแต่งตามความต้องการของคุณ คุณจะได้รับราคาที่ไม่ซ้ำโดยติดต่อทีมขาย

พวกเขาเสนอแผนฟรีหรือไม่? ใช่.

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: N/A

ข้อดี

• ง่ายต่อการตั้งค่าการติดตามการคลิก
• ผสานรวมกับเครื่องมืออื่นๆ ได้อย่างราบรื่น
• มีโปรแกรมแก้ไข WYSIWYG ที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนา
• เทคโนโลยีป้องกันการสั่นไหวขั้นสูง
• ทีมสนับสนุนที่มีความรู้และเป็นประโยชน์
• การวางแผนและการดำเนินการทดสอบที่แม่นยำและมีรายละเอียด

ข้อเสีย

• โปรแกรมแก้ไข WYSIWYG โหลดช้า
• แดชบอร์ดการรายงานสามารถใช้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้อีกเล็กน้อย
• ต้องการทักษะระดับนักพัฒนาเพื่อใช้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
• ไม่สามารถเก็บถาวรการทดสอบ
• เบราว์เซอร์เก่าอย่าง IE7 ไม่รวมอยู่ในการทดสอบ

คุณสมบัติการทดสอบหลายตัวแปร: แฟกทอเรียลแบบเต็มและแฟคทอเรียลแบบเต็ม (ผ่านการจัดสรรในการตั้งค่าการทดสอบ)

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่. คุณสามารถแก้ไขในโปรแกรมแก้ไขแบบ WYSIWYG ได้เช่นเดียวกับใช้เครื่องมือแก้ไขโค้ดในตัวของ Kameleoon เพื่อแก้ไข CSS และ JS

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ใช่. Lexus, Unity, Providence, Toyota และ Rakuten ใช้คาเมลูน

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่. คุณยังสามารถหาผู้จัดการบัญชีเฉพาะเพื่อช่วยเหลือคุณในโครงการที่ซับซ้อน

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? เป็นไปตามข้อกำหนด HIPAA, GDPR และ CCPA พวกเขายังมีคุณสมบัติการจัดการคำยินยอมที่ยืดหยุ่นเพื่อปรับนโยบายความเป็นส่วนตัวของคุณสำหรับการทดสอบ A/B แต่ละครั้ง

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? ฉันไม่พบหลักฐานขององค์กรการกุศลที่พวกเขาสนับสนุนหรือสาเหตุด้านสิ่งแวดล้อมที่พวกเขาสนับสนุน แม้ว่าจะเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่รู้ว่าพวกเขามีกิ้งก่ามีชีวิตสองตัวในสำนักงานในเยอรมนีและฝรั่งเศส

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบ MVT นี้มีลักษณะอย่างไร:

6. เพิ่มประสิทธิภาพ

คะแนน G2: 4.3/5.0 (109 บทวิจารณ์)

ราคา : พวกเขากำลังใช้รูปแบบการกำหนดราคาที่กำหนดเอง แต่ Splitbase คาดการณ์ว่ามีค่าใช้จ่ายอย่างน้อย 36,000 เหรียญต่อปี

พวกเขาเสนอแผนฟรีหรือไม่? ไม่ พวกเขาหยุดแผนบริการฟรีในปี 2561

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน : N/A

ข้อดี:

• ทำการทดลองได้ไม่จำกัด
• ส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่สะอาดและใช้งานง่าย
• คุณสมบัติวิดเจ็ตนั้นสนุกกับการใช้
• มีตัวเลือกการกำหนดเป้าหมายขั้นสูงที่หลากหลาย
• การสนับสนุนลูกค้าที่เชื่อถือได้

จุดด้อย:

• ไม่ให้ข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผู้ชม (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการทดสอบที่ใช้งานอยู่)
• การผสานรวม Google Analytics นั้นซับซ้อน ต้องใช้การเข้ารหัส
• snippet Optimizely มักจะเพิ่มเวลาในการโหลดหน้า

คุณสมบัติการทดสอบหลายตัวแปร: Full Factorial, Partial และ Taguchi

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่. Optimizely เสนอการทดสอบฝั่งไคลเอ็นต์ผ่านข้อมูลโค้ด Javascript และการทดสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์ผ่าน SDK ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์

frequentist หรือ Bayesian? Stats Engine ของ Optimizely ใช้การทดลองตามลำดับ ไม่ใช่การทดสอบขอบฟ้าตายตัวที่คุณจะเห็นในแพลตฟอร์มอื่นๆ

รองรับ Full Stack หรือไม่? ใช่.

Core Web Vitals พร้อมหรือยัง? ใช่ เครื่องมือนี้โหลดเร็ว

มี ML หรือ AI? ใช่.

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? เนื่องจากการกำหนดราคา ส่วนใหญ่ให้ความสำคัญกับระดับองค์กร แบรนด์ต่างๆ เช่น Microsoft, IBM, HP, eBay, Yamaha, Pizza Hut และ Atlassian

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่. พวกเขามีแหล่งข้อมูลมากมายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้คลายการติดขัดและหมายเลขโทรศัพท์เพื่อขอความช่วยเหลือตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันไม่เว้นวันหยุด

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? พวกเขาคำนึงถึงกฎหมายความเป็นส่วนตัวทั้งเก่าและใหม่ และรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ของตน เพื่อให้คุณซึ่งเป็นผู้ใช้ไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? การจ้างงานใหม่ส่วนใหญ่จะถูกส่งไปยังอาสาสมัครในชุมชนในวันที่สอง

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรนี้มีลักษณะอย่างไร:

7. SiteSpect

คะแนน G2: 4.4/5.0 (50 บทวิจารณ์)

การ กำหนดราคา : คุณจะต้องติดต่อ SiteSpect เพื่อขอราคาที่กำหนดเองตามความต้องการของคุณ

พวกเขาเสนอแผนฟรีหรือไม่? ใช่ พวกเขาเสนอให้ทดลองใช้ฟรี

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: N/A

ข้อดี:

• รองรับภาษามาร์กอัปทั้งหมด (HTML, WML, XML และ JSON), สไตล์ชีต และภาษาสคริปต์
• ไม่มีแท็กจาวาสคริปต์หมายความว่าไม่มีการรีเฟรชเนื้อหาหรือกะพริบ
• อเนกประสงค์พอที่จะทดสอบเกือบทุกสถานการณ์
• การทดสอบแบบไม่ล่วงล้ำ
• ผสานรวมกับเครื่องมือวิเคราะห์
• ไม่จำเป็นต้องแก้ไขเวอร์ชันที่ใช้งานจริงของรหัสของคุณ

จุดด้อย:

• ความรู้ทางเทคนิคที่จำเป็นในการดำเนินการทดสอบ
• เพิ่มฮ็อพพิเศษที่อาจทำให้ไซต์ของคุณช้าลงเล็กน้อย
• อินเทอร์เฟซการรายงานน่าจะดีกว่า

คุณลักษณะการทดสอบหลายตัวแปร: แฟกทอเรียลเต็มและแฟคทอเรียลเต็ม (เครื่องมือแนะนำให้ย้ายไปเป็นเศษส่วนหากทดสอบชุดค่าผสมมากกว่า 128 ชุด)

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่.

frequentist หรือ Bayesian? SiteSpect ใช้ t-test แบบสองด้านเมื่อเปรียบเทียบการแปรผันกับการควบคุมเพื่อกำหนดจุดที่ช่วงความเชื่อมั่นไม่ทับซ้อนกันและดังนั้นจึงบ่งบอกถึงนัยสำคัญ SiteSpect ยังคำนวณ z-score และใช้ในรายงาน

รองรับ Full Stack หรือไม่? ใช่.

Core Web Vitals พร้อมหรือยัง? ใช่. เครื่องมือนี้รวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อ

มี ML หรือ AI? ใช่.

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ใช่. Staples, PetSmart, AmericanGirl และ Urban Outfitters ใช้ SiteSpect

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าพร้อมให้บริการทางโทรศัพท์และอีเมลสำหรับเวอร์ชันฟรีและมีค่าใช้จ่าย นอกจากนี้ยังมีการสัมมนาผ่านเว็บที่บันทึกไว้ล่วงหน้าในฐานความรู้

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? พวกเขาทำ. พวกเขาได้รับการรับรอง PCI DSS 3.2; สอดคล้องกับ GDPR, CCPA และ Privacy Shield และ HIPAA พร้อม

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? SiteSpect เป็นที่รู้จักในฐานะผู้สนับสนุนโครงการการกุศลบางโครงการตั้งแต่ปี 2014

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรนี้มีลักษณะอย่างไร:

8. การทดสอบ VWO

คะแนน G2: 4.2/5.0 (239 บทวิจารณ์)

ราคา : เริ่มต้นที่ $99/เดือน อะไรมากกว่านี้ต้องมีการกำหนดราคาเองตามความต้องการของคุณ และคุณจะต้องติดต่อทีมขาย VWO ของคุณ

พวกเขาเสนอแผนฟรีหรือไม่? ได้ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการทดลองใช้ฟรี 30 วัน

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: ~$500

ข้อดี:

• ตัวเลือกการปรับแต่งที่ยืดหยุ่นเพื่อปรับการทดสอบของคุณให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ มากมาย
• ง่ายต่อการวางแผนและดำเนินการทดสอบโดยมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อย
• ทีมสนับสนุนเฉพาะที่จะแนะนำคุณผ่านความท้าทายใด ๆ
• มีความสามารถในการติดตามเป้าหมายระยะยาว
• ความสามารถในการจัดกลุ่มการทดสอบร่วมกัน
• บันทึกที่เป็นประโยชน์สำหรับการสังเกตผู้ใช้และการแก้ไขปัญหา

จุดด้อย:

• มีช่วงการเรียนรู้ที่จะเข้าใจการทำงานเต็มรูปแบบของVWO
• แผนราคาเปลี่ยนแปลงบ่อย
• พวกเขาทดสอบเฉพาะฝั่งไคลเอ็นต์

คุณลักษณะการทดสอบหลายตัวแปร: แฟกทอเรียลแบบเต็ม (แม้ว่าคุณจะตั้งค่าเปอร์เซ็นต์การเข้าชมต่อรูปแบบหน้าเว็บได้ก็ตาม)

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? เฉพาะฝั่งลูกค้า.

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? ใช่. ลูกค้าองค์กรของพวกเขา ได้แก่ Ubisoft, AMD, Penn Foster, Optimeria และ IMB Bank

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ได้ คุณสามารถโทรหาพวกเขาเมื่อคุณต้องการความช่วยเหลือ หรือปรึกษาหน้าทรัพยากรของพวกเขา

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? ใช่. พวกเขาปฏิบัติตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวที่สำคัญ แต่เก็บข้อมูลผู้เยี่ยมชมบางส่วนไว้บนเซิร์ฟเวอร์ของตน

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? เมื่อเร็ว ๆ นี้ประธานของ Wingify (แบรนด์ที่อยู่เบื้องหลัง VWO) Paras Chopra ได้ทวีตการสนับสนุนของพวกเขาสำหรับโครงการบรรเทาทุกข์ COVID สองสามรายการรวมถึงการจัดตั้งสถานดูแลผู้ป่วย COVID 10 เตียงในเดลี

รีวิว TrustRadius :

เครื่องมือทดสอบ MVT นี้มีลักษณะอย่างไร:

9: Webtrends Optimize

คะแนน G2: 4.9/5.0 (107 บทวิจารณ์)

ราคา : เริ่มต้นที่ $212 ต่อเดือน แต่อาจต่ำกว่าหรือสูงกว่านั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการ พวกเขามีโครงสร้างการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นมาก แต่คุณต้องพูดคุยกับทีมขายเพื่อยืนยันราคาของคุณ

พวกเขาเสนอแผนฟรีหรือไม่? ใช่ น้อยกว่า 1,500 ครั้งต่อเดือน

ราคาต่อผู้เข้าชม 100,000 คน: N/A

ข้อดี:

• เป็นมิตรกับผู้ใช้ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช้เทคนิคด้วยโปรแกรมแก้ไขแบบ WYSIWYG
• รองรับการทำงานร่วมกันเป็นทีม
• ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• ทีมสนับสนุนแสดงความสนใจอย่างแท้จริงในความสำเร็จของคุณ
• ผสานรวมกับเว็บไซต์และเครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น
• รายงานที่ชัดเจนและตรงไปตรงมา

จุดด้อย:

• UI อาจใช้งานยากสำหรับผู้ใช้ใหม่
• ใช้เวลาในการตั้งค่าการทดสอบง่ายๆ
• ค่าบริการเต็มรูปแบบอยู่ในระดับสูง

คุณสมบัติการทดสอบหลายตัวแปร: แฟกทอเรียลเต็มและแฟคทอเรียลแบบเต็ม

ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ หรือทั้งสองอย่าง? ทั้งคู่. พวกเขามีโปรแกรมแก้ไขภาพที่ไม่ต้องใช้พร็อกซีสำหรับการแสดงผลฝั่งไคลเอ็นต์และความสามารถในการทดสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์ด้วย

พวกเขาให้บริการ Enterprise หรือไม่? Microsoft, London North Eastern Railway, Marks and Spencer และ Virgin Wines ใช้ Optimize

พวกเขาให้การสนับสนุนลูกค้าหรือไม่? ใช่. คุณสามารถเข้าถึงการสนับสนุนด้านเทคนิค การฝึกอบรม และที่ปรึกษาด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงโดยเฉพาะของคุณเอง

พวกเขาสนใจเรื่องความเป็นส่วนตัวหรือไม่? สอดคล้องกับ GDPR อย่างสมบูรณ์

พวกเขาสนใจเกี่ยวกับโลกหรือไม่? ในเดือนเมษายน 2021 Webtrends Optimize ท้าทายตัวเองด้วยการวิดพื้น 100 ครั้งต่อวันในกิจกรรม GoFundMe เพื่อระดมทุนสำหรับ Cancer Research UK และพวกเขาทำสิ่งที่คล้ายคลึงกันในปี 2020 ที่เรียกว่า Xmas Charity Donations ดังนั้นพวกเขาจึงใส่ใจ

การตรวจสอบรัศมีความน่าเชื่อถือ :

แม้ว่าจะมีรีวิวเกี่ยวกับ Trust Radius สำหรับเครื่องมือนี้ แต่ล่าสุดคือเดือนธันวาคม 2019 และก่อนหน้านั้นปี 2018 เนื่องจากเครื่องมือสามารถเปลี่ยนแปลงได้และบริการก็เช่นกัน ฉันจึงดึงรีวิวล่าสุดจาก G2

เครื่องมือทดสอบหลายตัวแปรนี้มีลักษณะอย่างไร:

บทสรุป

ดังนั้นคุณมีมัน

รายการเครื่องมือทดสอบ A/B ที่ดีที่สุดของเราที่นำเสนอการทดสอบหลายตัวแปรในปี 2021 นอกจากนี้ เรายังแสดงวิธีที่พวกเขาใช้ในการทดสอบ คุณลักษณะ ราคา และรีวิว

ตอนนี้คุณสามารถเปรียบเทียบเครื่องมือหลายตัวแปรที่ดีที่สุดกับพารามิเตอร์ต่างๆ เหล่านี้ และเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับความต้องการในการทดสอบของคุณมากที่สุด