ไม่ว่าจะเป็นเจ้าของธุรกิจที่มีประสบการณ์หรือเพิ่งเริ่มต้นกิจการ คุณน่าจะเคยเจอบทความและแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับ AB Testing มาแล้วไม่น้อย หรือบางคนอาจเคยเทสต์หัวข้ออีเมล หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดียมาแล้ว
แม้ AB Testing จะเป็นแนวทางที่ถูกพูดถึงกันเยอะในวงการการตลาด แต่เมื่อถึงเวลานำไปใช้จริง หลายธุรกิจกลับเจออุปสรรค และสุดท้ายอาจตัดสินใจเรื่องสำคัญบนพื้นฐานของข้อมูลที่ผิดพลาดจากการทดสอบที่ไม่ถูกต้อง
AB Testing มักถูกอธิบายแบบง่ายเกินไป โดยเฉพาะในเนื้อหาที่เขียนสำหรับเจ้าของร้านค้า แต่ความจริงแล้ว ถ้าเข้าใจและใช้ให้ถูกวิธี มันสามารถสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับธุรกิจได้อย่างมหาศาล
โดยในบทความนี้มีทุกอย่างที่ต้องรู้เกี่ยวกับ AB Testing สำหรับอีคอมเมิร์ซ ซึ่งนอกจากเราจะอธิบายให้เข้าใจง่ายแล้ว คุณยังนำไปใช้ได้จริง ไม่ว่าจะเป็นการปรับตำแหน่งสินค้าให้เหมาะสม การเพิ่มยอดขายบนหน้าแลนดิ้งเพจ หรือการใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนากลยุทธ์ทางธุรกิจให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
การทดสอบ A/B คืออะไร?
AB Testing หรือที่เรียกกันว่า Split Testing และ Bucket Testing คือกระบวนการเปรียบเทียบสองเวอร์ชันของหน้าเว็บ อีเมล หรือคอนเทนต์ดิจิทัลอื่นๆ เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนให้ผลลัพธ์ดีกว่าจากพฤติกรรมของผู้ใช้ โดย AB Testing เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด และทำให้เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าได้ดีขึ้น สามารถใช้เพื่อตอบคำถามสำคัญทางธุรกิจ สร้างรายได้เพิ่มขึ้นจากทราฟฟิกที่มีอยู่ และวางรากฐานสำหรับกลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
วิธีทำ AB Testing
- กำหนดเป้าหมาย ก่อนเริ่มทดสอบ ต้องตั้งเป้าหมายให้ชัดเจน เช่น ต้องการเพิ่มยอดขาย เพิ่มอัตราการคลิก (Click-through rate) หรือเพิ่มจำนวน Conversion
- เลือกองค์ประกอบที่ต้องการทดสอบ สามารถทดสอบได้หลายอย่าง เช่น หัวข้อ (Headline) รูปภาพ, หัวข้ออีเมล, ปุ่ม Call to Action, ราคา หรือเลย์เอาต์ของหน้าเว็บ
- สร้างเวอร์ชันสำหรับการทดสอบ เช่น เวอร์ชัน A (Control) เวอร์ชันดั้งเดิมที่ใช้งานอยู่ และเวอร์ชัน B (Variant) คือเวอร์ชันที่มีการเปลี่ยนแปลงบางจุดเพื่อนำมาทดสอบ จากนั้นแบ่งกลุ่มผู้ชมเป็น 50/50 โดยให้กลุ่มหนึ่งเห็นเวอร์ชัน A และอีกกลุ่มเห็นเวอร์ชัน B
- เริ่มการทดสอบ แสดงทั้งสองเวอร์ชันให้กลุ่มเป้าหมายในช่วงเวลาที่กำหนด เช่น หากทดสอบปุ่ม CTA บนหน้าโฮมเพจของเว็บ อาจต้องรอผลลัพธ์อย่างน้อยสองสัปดาห์เพื่อให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำ
- เก็บข้อมูล ติดตามและวัดผลในแต่ละเวอร์ชัน เช่น อัตรา Conversion, CTR (หรือ Click-through rate), ระดับการมีส่วนร่วม (Engagement) และยอดขาย
- วิเคราะห์ผลลัพธ์ เปรียบเทียบว่าเวอร์ชัน A หรือเวอร์ชัน B มีประสิทธิภาพดีกว่า โดยใช้ข้อมูลเป็นตัวตัดสิน เวอร์ชันที่มี Conversion สูงกว่าคือเวอร์ชันที่ได้ผลดีที่สุด
- ใช้เวอร์ชันที่ได้ผลดีที่สุด หากเวอร์ชัน B ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า ควรใช้เวอร์ชันนั้นกับผู้เข้าชมทั้งหมด จากนั้นสามารถสร้างเวอร์ชันใหม่เพื่อทำการทดสอบครั้งถัดไป
💡 เรื่องที่ต้องรู้อัตราคอนเวิร์สชันที่สูงจาก AB Testing ไม่ได้แปลว่าผลลัพธ์มีคุณค่าทางธุรกิจเสมอไป เช่น หากทดสอบราคาสินค้าโดยให้หน้าแรกขายที่ 1,800 บาท และอีกหน้าหนึ่งให้สินค้าฟรี ข้อมูลที่ได้อาจไม่ได้ช่วยให้ตัดสินใจทางธุรกิจที่แท้จริง
ดังนั้น ควรวัดมูลค่าของ Conversion ตลอดกระบวนการขาย เพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบนั้นนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจจริงๆ
เมื่อไหร่ควรทำ A/B Testing
หากเว็บไซต์หรือแอปของคุณมีทราฟฟิกต่ำ AB Testing อาจไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุดในการปรับปรุงผลลัพธ์ อาจได้ผลตอบแทนที่ดีกว่า (ROI) จากการทำ User Testing หรือพูดคุยกับลูกค้าโดยตรง ซึ่งช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้ได้ชัดเจนขึ้น
ทำไมต้องใช้เวลา 2-4 สัปดาห์? การทดสอบควรรันอย่างน้อย 2 รอบของวัฏจักรธุรกิจ ซึ่งโดยทั่วไปจะอยู่ที่ประมาณ 2-4 สัปดาห์ แต่ถ้าคิดจะยืดเวลาทดสอบให้นานกว่านั้นเพื่อให้ได้จำนวนตัวอย่างที่มากขึ้น วิธีนี้ก็อาจไม่ได้ผล
นอกจากนี้ คุณอาจพบปัญหาจากการทดสอบที่นานเกินไป เพราะยิ่งการทดสอบรันนานขึ้น ก็ยิ่งมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากปัจจัยภายนอก เช่น ผู้เข้าชมอาจลบคุกกี้ ทำให้ถูกนับซ้ำใน AB Testing หรือผู้ใช้เปลี่ยนอุปกรณ์จากมือถือไปเดสก์ท็อป แล้วเห็นเวอร์ชันที่ต่างกัน ดังนั้น หากปล่อยให้การทดสอบรันนานเกินไป อาจทำให้ข้อมูลที่ได้ผิดเพี้ยนพอๆ กับการทดสอบที่สั้นเกินไป
AB Testing คุ้มค่ากับธุรกิจที่มีทราฟฟิกเพียงพอสำหรับการทดสอบภายใน 2-4 สัปดาห์ แต่หากร้านค้าไหนยังมีทราฟฟิกไม่มากพอ ควรพิจารณาวิธีอื่นในการปรับปรุงผลลัพธ์ก่อน แล้วค่อยทำ AB Testing เมื่อมีผู้เข้าชมเพิ่มขึ้น
ตั้งค่ากระบวนการทำ AB Testing
จัดลำดับความสำคัญไอเดียสำหรับ A/B Testing
การมีไอเดีย AB Testing มากมายอาจดูน่าตื่นเต้น แต่ก็อาจทำให้ตัดสินใจยากว่าจะเริ่มจากตรงไหน นี่คือจุดที่การจัดลำดับความสำคัญมีบทบาทสำคัญ
มีหลายแนวทางที่ช่วยจัดลำดับความสำคัญของ AB Testing เพื่อให้เลือกทดสอบสิ่งที่ส่งผลลัพธ์กับธุรกิจมากที่สุด
- ICE ย่อมาจาก Impact (ผลกระทบ), Confidence (ความมั่นใจ), และ Ease (ความง่ายในการดำเนินการ) แต่ละปัจจัยจะได้รับคะแนนตั้งแต่ 1 ถึง 10 ตัวอย่างเช่น หากการทดสอบสามารถทำได้เองโดยไม่ต้องพึ่งนักพัฒนา (Developer) หรือดีไซเนอร์ อาจให้คะแนน Ease = 8 อย่างไรก็ตาม การจัดลำดับด้วย ICE อาจมีความเป็นอัตวิสัยสูง (ขึ้นอยู่กับมุมมองของแต่ละคน) หากมีหลายคนที่เกี่ยวข้อง ควรมีแนวทางกำหนดคะแนนให้ชัดเจนเพื่อลดความลำเอียง
- PIE ย่อมาจาก Potential (โอกาสสร้างผลลัพธ์), Importance (ความสำคัญ) และ Ease (ความง่ายในการดำเนินการ) โดยให้คะแนนแต่ละปัจจัยตั้งแต่ 1 ถึง 10 เช่นเดียวกับ ICE ตัวอย่าง หากการทดสอบสามารถเข้าถึง 90% ของทราฟฟิก อาจให้คะแนน Importance = 8 ซึ่ง PIE Framework มีความเป็นอัตวิสัยเช่นเดียวกับ ICE ดังนั้น ควรมีแนวทางให้ใช้เกณฑ์เดียวกันในการให้คะแนน
- PXL เป็นแนวคิดการจัดลำดับความสำคัญจาก CXL ซึ่งแตกต่างจาก ICE และ PIE เพราะมีความยืดหยุ่นมากขึ้น และช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างเป็นกลางมากขึ้น แทนที่จะใช้สามปัจจัยหลัก PXL ใช้วิธีตั้งคำถามแบบ Yes/No เพื่อให้การให้คะแนนมีความเป็นรูปธรรมมากขึ้น เช่น การทดสอบนี้ออกแบบมาเพื่อเพิ่มแรงจูงใจของผู้ใช้หรือไม่? ถ้าใช่ ให้ 1 คะแนน ถ้าไม่ใช่ ให้ 0 คะแนน นอกจากนี้ ยังมีคำถามเกี่ยวกับความง่ายในการดำเนินการ (Ease of Implementation) ซึ่งช่วยให้สามารถให้คะแนนได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ PXL Framework รวมถึงดาวน์โหลดไฟล์สเปรดชีตสำหรับใช้งาน สามารถศึกษาต่อได้ที่แหล่งข้อมูลของ CXL
เมื่อมีไอเดียว่าจะเริ่มต้นจากจุดไหนแล้ว การจัดหมวดหมู่ไอเดียก็ช่วยให้กระบวนการเป็นระบบมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในระหว่างการวิจัยเพื่อปรับปรุงอัตราการขาย สามารถแบ่งออกเป็น 3 หมวดหมู่หลัก ได้แก่
- นำไปใช้ทันที: ไอเดียที่สามารถดำเนินการได้เลย โดยไม่จำเป็นต้องทดสอบเพิ่มเติม เช่น การแก้ไขจุดบกพร่องเล็กๆ ที่เห็นได้ชัด
- วิเคราะห์เพิ่ม: ไอเดียที่ต้องหาข้อมูลเพิ่มเติมก่อนตัดสินใจ เช่น การศึกษาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมลูกค้า
- เทสต์ก่อนตัดสินใจ: ไอเดียที่ต้องผ่าน A/B Testing หรือวิธีการทดสอบอื่นๆ เพื่อดูว่าให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นหรือไม่
การใช้แนวทางนี้ช่วยให้เลือกไอเดียที่ส่งผลมากที่สุด และทำให้กระบวนการตัดสินใจมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
พัฒนาสมมติฐาน
ก่อนทดสอบอะไร เราต้องมีสมมติฐานก่อน ตัวอย่างเช่น “หากลดค่าจัดส่ง อัตราการซื้อจะเพิ่มขึ้น”
ไม่ต้องกังวลไป เพราะการสร้างสมมติฐานในกรณีนี้ไม่ซับซ้อนอย่างที่คิด สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบสมมติฐาน ไม่ใช่แค่ไอเดีย สมมติฐานที่ดีสามารถวัดผลได้ มุ่งแก้ปัญหาการแปลงลูกค้า (Conversion) และให้ความสำคัญกับข้อมูลเชิงลึกมากกว่าผลลัพธ์ชนะหรือแพ้
เมื่อเขียนสมมติฐาน การใช้ชุดสมมติฐานของ Craig Sullivan จะช่วยได้มาก ดังนี้
- เพราะคุณเห็น [ใส่ข้อมูล/ข้อเสนอแนะจากการวิจัย]
- คุณหวังว่า [การเปลี่ยนแปลงที่คุณกำลังทดสอบ] จะทำให้ [ผลกระทบที่คาดหวัง]
- คุณจะวัดผลนี้โดยใช้ [ตัวชี้วัดข้อมูล]
ง่ายใช่มั้ย? สิ่งที่ต้องทำแค่เติมข้อมูลลงในช่องว่าง และไอเดีย AB Testing ของคุณก็จะกลายเป็นสมมติฐานทันที
เลือกเครื่องมือ A/B Testing
ตอนนี้คุณสามารถเริ่มเลือกเครื่องมือ A/B Testing หรือบริการ Split Testing ได้แล้ว บ่อยครั้งที่คุณอาจนึกถึง Google Optimize, Optimizely และ VWO ก่อน เครื่องมือเหล่านี้ทั้งหมดเป็นตัวเลือกที่ดีและปลอดภัย
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือ A/B Testing ที่ได้รับความนิยม
- Google Optimize: ฟรี ยกเว้นข้อจำกัดบางประการสำหรับการทดสอบหลายตัวแปร ซึ่งไม่น่าจะกระทบหากคุณเพิ่งเริ่มต้น มันทำงานได้ดีเมื่อใช้ร่วมกับ Google Analytics สำหรับการทดสอบ A/B ซึ่งเป็นข้อดี
- Optimizely: ช้งานง่ายในการทำการทดสอบเล็กๆ แม้ไม่มีทักษะด้านเทคนิค โดย Stats Engine จะช่วยให้การวิเคราะห์ผลการทดสอบทำได้ง่ายขึ้น ปกติแล้ว Optimizely จะมีราคาสูงที่สุดในทั้งสามตัว
- VWO: VWO มีฟีเจอร์ SmartStats ที่ช่วยให้การวิเคราะห์ผลลัพธ์ทำได้ง่ายขึ้น และมีเครื่องมือ WYSIWYG (What You See Is What You Get) ที่ดีเยี่ยมสำหรับมือใหม่ แผนทุกแบบของ VWO มาพร้อมกับ Heat maps, การสำรวจในเว็บไซต์, การวิเคราะห์ฟอร์ม ฯลฯ
นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือ A/B Testing ที่สามารถใช้งานได้ใน Shopify App Store ซึ่งอาจช่วยได้เช่นกัน
เมื่อเลือกเครื่องมือ A/B Testing หรือซอฟต์แวร์สำหรับ Split Testing แล้ว ให้กรอกฟอร์มสมัครและทำตามคำแนะนำที่ให้ไว้ กระบวนการอาจแตกต่างกันไปตามเครื่องมือแต่ละตัว โดยปกติคุณจะต้องติดตั้งโค้ดบางส่วนในเว็บไซต์และตั้งเป้าหมายต่างๆ
ตัดสินใจว่าควรวิเคราะห์ผลลัพธ์อย่างไร
ถ้าคุณตั้งสมมติฐานได้ดี แม้ผลการทดสอบจะไม่ดี (loser) คุณก็ยังสามารถเรียนรู้จากมันได้ เพราะจะได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในทดสอบครั้งต่อไปหรือในด้านอื่นๆ ของธุรกิจ ดังนั้น เมื่อคุณวิเคราะห์ผลการทดสอบ อย่ามองแค่ผลชนะหรือแพ้ แต่ให้เน้นไปที่ข้อมูลที่ได้เสมอ เพราะทุกการทดสอบมีสิ่งที่สามารถเรียนรู้ได้เสมอ อย่ามองข้ามผลลัพธ์ที่ไม่ดี!
สิ่งที่สำคัญที่ต้องจำคือการแบ่งกลุ่ม (Segmentation) การทดสอบอาจไม่ได้ผลดีในภาพรวมทั้งหมด แต่มีโอกาสที่มันจะได้ผลดีกับกลุ่มผู้ชมบางกลุ่ม
นี่คือตัวอย่างของกลุ่มผู้ชม
- ผู้เข้าชมใหม่
- ผู้ใช้งานที่กลับมา
- ผู้ใช้บริการจาก iOS
- ผู้ใช้บริการจาก Android
- ผู้เข้าชมจาก Chrome
- ผู้เข้าชมจาก Safari
- ผู้เข้าชมจากเดสก์ท็อป
- ผู้เข้าชมจากแท็บเล็ต
- ผู้ใช้บริการจากการค้นหาธรรมชาติ (Organic Search)
- ผู้เข้าชมที่มาจากโฆษณา (Paid Visitors)
- ผู้เข้าชมจากโซเชียลมีเดีย
- ผู้ซื้อที่ล็อกอินแล้ว
คุณน่าจะพอเข้าใจแล้วใช่มั้ย?
โอกาสที่สมมติฐานจะถูกพิสูจน์ว่าเป็นจริงในกลุ่มบางกลุ่มก็บอกอะไรคุณได้เช่นกัน
การวิเคราะห์ไม่ใช่แค่การดูว่าการทดสอบชนะหรือแพ้ แต่คือการแบ่งกลุ่มข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่
ซอฟต์แวร์ A/B Testing จะไม่ทำการวิเคราะห์นี้ให้คุณ ดังนั้นนี่คือทักษะที่สำคัญที่ควรพัฒนาตามเวลา
จัดเก็บผลการทดสอบของคุณ
สมมติว่าคุณทดสอบครั้งแรกในวันพรุ่งนี้ แล้ว 2 ปีจากวันนั้นคุณจะยังจำรายละเอียดของการทดสอบนั้นได้มั้ย? นั่นคือเหตุผลที่ทำให้การเก็บบันทึกผลการทดสอบ A/B เป็นสิ่งสำคัญ หากไม่มีการเก็บบันทึกที่ดี ข้อมูลเชิงลึกที่คุณได้จากการทดสอบทั้งหมดจะสูญหายไป นอกจากนี้ การทดสอบสิ่งเดิมซ้ำก็ง่ายมากถ้าคุณไม่เก็บบันทึก
ไม่มีวิธีไหนถูกต้องไปซะทีเดียว แต่คุณสามารถใช้เครื่องมืออย่างEffective Experiments หรือใช้แค่สเปรดชีตง่ายๆ ก็ได้ ขึ้นอยู่กับคุณ โดยเฉพาะเมื่อคุณเพิ่งเริ่มต้น
ไม่ว่าจะใช้เครื่องมืออะไรก็ตาม ให้แน่ใจว่าคุณได้เก็บข้อมูลเหล่านี้
- สมมติฐานที่ทดสอบ
- สกรีนช็อตของเวอร์ชันต้นแบบและเวอร์ชันที่ทดสอบ
- ผลการทดสอบ
- ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์
เมื่อธุรกิจเติบโตขึ้น คุณจะขอบคุณตัวเองที่เก็บบันทึกเหล่าไว้ เพราะ ไม่เพียงแต่ผลลัพธ์นี้จะช่วยคุณ แต่ยังช่วยพนักงานใหม่และที่ปรึกษาหรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (Stakeholders) ด้วย
ตัวอย่าง A/B Testing
การวิเคราะห์ทางเทคนิค
เว็บไซต์ของคุณโหลดได้เร็วและถูกต้องบนทุกเบราว์เซอร์หรือไม่? บนทุกอุปกรณ์หรือเปล่า? อาจจะมีสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ๆ แต่ยังมีคนบางคนที่ใช้มือถือฟลิปจากปี 2005 ถ้าเว็บไซต์ของคุณโหลดช้า หรือไม่ทำงานอย่างที่ควร จะส่งผลต่อการแปลงลูกค้าอย่างแน่นอน
การสำรวจในเว็บไซต์
การสำรวจในเว็บไซต์จะแสดงขึ้นเมื่อผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณท่องไปมา เช่น การสำรวจในเว็บไซต์อาจถามผู้เยี่ยมชมที่อยู่บนหน้าเดิมนานๆ ว่ามีอะไรที่ทำให้พวกเขายังไม่ตัดสินใจซื้อในวันนี้ หากมี มันคืออะไร? คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพเหล่านี้เพื่อปรับปรุงข้อความและเพิ่มอัตราคอนเวิร์สชัน
สัมภาษณ์ลูกค้า
ไม่มีอะไรจะดีไปกว่าการโทรไปคุยกับลูกค้า สัมภาษณ์ว่าทำไมถึงเลือกซื้อจากร้านของคุณแทนที่จะเป็นคู่แข่ง? พวกเขาอยากให้ปรับอะไรเมื่อเข้ามาที่เว็บไซต์ของคุณ? มีคำถามมากมายที่คุณสามารถถามเพื่อเข้าใจลูกค้า และหาสาเหตุที่แท้จริงว่าทำไมพวกเขาถึงซื้อของจากคุณ
แบบสำรวจลูกค้า
การสำรวจลูกค้าเป็นการสำรวจเต็มรูปแบบที่ส่งไปยังผู้ที่ทำการซื้อแล้ว (ต่างจากผู้เยี่ยมชมที่ยังไม่ได้ซื้อ) เมื่อออกแบบการสำรวจลูกค้า คุณควรมุ่งเน้นไปที่การกำหนดลูกค้า, การกำหนดปัญหาของลูกค้า, การระบุความลังเลที่พวกเขามีก่อนการซื้อ และการใช้คำและวลีที่ลูกค้าใช้บรรยายร้านของคุณ
การวิเคราะห์ข้อมูล
เครื่องมือ Analytics ของคุณติดตามและรายงานข้อมูลได้ถูกต้องหรือไม่? อาจจะดูเป็นเรื่องง่ายๆ แต่คุณอาจจะตกใจที่เครื่องมือหลายตัวถูกตั้งค่าไม่ถูกต้อง การวิเคราะห์ข้อมูลจาก Analytics คือการเข้าใจพฤติกรรมของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ เช่น คุณอาจจะมุ่งไปที่ Funnel ช่องไหนที่มีการสูญเสีย Conversion มากที่สุด? หรือพูดง่ายๆ ว่าผู้คนส่วนใหญ่หลุดจากจุดไหนของ Funnel? นี่คือลำดับแรกที่ดีในการเริ่มทดสอบ
การทดสอบผู้ใช้
ในขั้นตอนนี้คุณจะได้ดูผู้ใช้งานจริงๆ ทำภารกิจต่างๆ บนเว็บไซต์ของคุณในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมและได้รับค่าตอบแทน ตัวอย่างเช่น คุณอาจให้พวกเขาค้นหาวิดีโอเกมในช่วงราคา 1,400-2,100 บาท และกดเพิ่มลงในตะกร้า ขณะที่พวกเขาทำภารกิจนี้ พวกเขาจะบรรยายความคิดและการกระทำของตัวเองออกมาดังๆ
การเล่นซ้ำเซสชัน
การเล่นซ้ำเซสชันคล้ายกับการทดสอบผู้ใช้ แต่ในกรณีนี้คุณจะได้ดูการใช้งานจริงจากผู้เข้าชมที่ตั้งใจซื้อสินค้าจริงๆ คุณจะเห็นว่าผู้เยี่ยมชมของคุณมีปัญหากับอะไร? พวกเขารู้สึกหงุดหงิดที่ไหน? หรือมีจุดไหนที่ทำให้พวกเขารู้สึกสับสน?
ยังมีการวิจัยประเภทอื่นๆ ที่สามารถทำได้ แต่เริ่มต้นด้วยการเลือกวิธี A/B Testing ที่ดีที่สุดสำหรับคุณ เมื่อคุณทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะได้ไอเดียที่ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากการทดสอบที่สามารถนำไปใช้ได้จริง
กระบวนการทำ A/B Testing ของมืออาชีพ
หลังจากที่คุณได้ผ่านการเรียนรู้เกี่ยวกับ A/B Testing มาแล้ว มาดูขั้นตอนที่มืออาชีพใช้จริงกันบ้าง
Krista Seiden จาก KS Digital
กระบวนการ A/B Testing ของฉันสำหรับเว็บไซต์และแอปเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์—ในความเห็นของฉัน นี่คือลักษณะของโปรแกรมทดสอบที่ดีทุกโปรแกรม ในขั้นตอนการวิเคราะห์ เป้าหมายคือการตรวจสอบข้อมูลจากเครื่องมือ Analytics, ข้อมูลจากการสำรวจหรือ UX หรือแหล่งข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าอื่นๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าจุดไหนที่สามารถพัฒนาได้ เมื่อคุณมีไอเดียดีๆ จากขั้นตอนการวิเคราะห์แล้ว คุณสามารถเริ่มตั้งสมมติฐานว่าปัญหาคืออะไร และจะสามารถปรับปรุงหรือแก้ไขพื้นที่ที่ต้องการการพัฒนาเหล่านี้ได้อย่างไร
ขั้นตอนถัดไปคือการสร้างและทดสอบ การทดสอบของคุณต้องดำเนินการในระยะเวลาที่เหมาะสม (โดยปกติฉันจะตั้งเวลาเป็นสองสัปดาห์ เพื่อให้แน่ใจว่าฉันได้พิจารณาการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในแต่ละสัปดาห์หรือความผิดปกติใดๆ) และเมื่อมีข้อมูลเพียงพอแล้ว ให้วิเคราะห์ผลการทดสอบเพื่อหาผลลัพธ์ที่ชนะ
การวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่แพ้ก็สำคัญเช่นกัน คุณสามารถเรียนรู้อะไรจากการทดสอบที่ไม่สำเร็จ?
สุดท้าย เมื่อคุณได้ใช้เวลาในการเตรียมพื้นฐานสำหรับโปรแกรมการพัฒนาอย่างมั่นคงแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะเริ่มมองไปที่ การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalization) การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคลนี้ไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนเสมอไป แต่สามารถมาจากข้อมูลที่คุณมีเกี่ยวกับผู้ใช้ของคุณ
การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคลอาจจะง่ายแค่การเลือกเนื้อหาที่เหมาะสมและตรงกับกลุ่มเป้าหมาย หรืออาจซับซ้อนขึ้นมาในการกำหนดเป้าหมายจากการกระทำของผู้ใช้แต่ละคน แต่ต้องอย่ากระโดดเข้าไปทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคลทันที ควรใช้เวลาค่อยๆ ทำให้พื้นฐานถูกต้องก่อนที่จะไปต่อ
Alex Birkett จาก Omniscient Digital
ในระดับสูง กระบวนการที่เรามักเลือกใช้คือ
- รวบรวมข้อมูลและตรวจสอบให้แน่ใจว่าการติดตั้ง Analytics ถูกต้อง
- วิเคราะห์ข้อมูลและหาข้อมูลเชิงลึก
- เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นให้เป็นสมมติฐาน
- จัดลำดับความสำคัญตามผลกระทบและความง่ายในการทำ และให้ความสำคัญกับการจัดสรรทรัพยากร (โดยเฉพาะทรัพยากรทางเทคนิค)
- ทดสอบ (โดยใช้แนวทางสถิติที่ดีที่สุดที่ฉันรู้และทำได้)
- วิเคราะห์ผลลัพธ์และตัดสินใจว่าจะใช้หรือไม่ใช้ตามผลการทดสอบ
- ปรับปรุงและทำซ้ำตามผลลัพธ์
พูดง่ายๆ คือ วิจัย, ทดสอบ, วิเคราะห์, ทำซ้ำ
กระบวนการนี้อาจเปลี่ยนไปตามบริบท (เช่น ทดสอบฟีเจอร์สำคัญของธุรกิจ? ปุ่ม CTA บนบล็อก? ความเสี่ยงและการจัดสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับการลดความเสี่ยง?) แต่ก็สามารถใช้ได้กับบริษัททุกขนาดและประเภท
สิ่งที่สำคัญคือกระบวนการนี้มีความยืดหยุ่นและรวบรวมข้อมูลทั้งจากความคิดเห็นของลูกค้า (เชิงคุณภาพ) และข้อมูลจาก Analytics (เชิงปริมาณ) เพื่อช่วยให้คุณได้ไอเดียการทดสอบที่ดีกว่าและสามารถจัดลำดับความสำคัญได้ดีขึ้นในการขับเคลื่อนทราฟฟิกไปยังร้านออนไลน์ของคุณ
Ton Wesseling จาก Online Dialogue
คำถามแรกที่เรามักจะตอบเมื่อเราต้องการปรับปรุงการประสบการณ์ลูกค้าคือ ผลิตภัณฑ์หรือบริการนี้อยู่ในขั้นตอนไหนของโมเดล ROAR ที่เราสร้างขึ้นที่ Online Dialogue? คุณยังอยู่ใน ขั้นตอนความเสี่ยง (Risk Phase) ที่เราสามารถทำการวิจัยได้มากมาย แต่ไม่สามารถยืนยันผลลัพธ์ผ่านการทดสอบ A/B ออนไลน์ (ต่ำกว่า 1,000 Conversion ต่อเดือน) หรือคุณอยู่ใน ขั้นตอนการปรับปรุง (Optimization Phase) หรือแม้แต่ขั้นตอนที่สูงกว่านั้น?
- ขั้นตอนความเสี่ยง): ทำการวิจัยมากมาย ซึ่งจะถูกแปลออกมาเป็นการปรับเปลี่ยนโมเดลธุรกิจหรือออกแบบและข้อเสนอค่าใช้จ่ายใหม่ทั้งหมด
- ขั้นตอนการปรับปรุง: การทดลองขนาดใหญ่ที่จะปรับปรุงข้อเสนอค่าใช้จ่ายและโมเดลธุรกิจ รวมถึงการทดลองขนาดเล็กเพื่อยืนยันสมมติฐานเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งจะช่วยสะสมความรู้สำหรับการเปลี่ยนแปลงการออกแบบครั้งใหญ่
- Automation: คุณยังมีพลังในการทดลอง (ผู้เยี่ยมชม) ที่เหลืออยู่ ซึ่งหมายความว่าคุณยังไม่ต้องใช้ศักยภาพการทดสอบทั้งหมดในการยืนยันการเดินทางของผู้ใช้ สิ่งที่เหลือสามารถใช้เพื่อขยายธุรกิจและเติบโตได้เร็วยิ่งขึ้นตอนนี้ (โดยไม่เน้นการเรียนรู้ระยะยาว) สิ่งนี้สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้โดยการใช้ Bandit Algorithms
- Re-think: คุณหยุดการเพิ่มการวิจัยมากมาย ยกเว้นในกรณีที่เป็นการปรับเปลี่ยนไปสู่สิ่งใหม่
ดังนั้นการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์หรือแอปจะเป็นเรื่องใหญ่ในขั้นตอนการปรับปรุง (Optimization Phase) ของโมเดล ROAR และขั้นตอนที่สูงกว่าจนถึง Re-think แนวทางของเราสำหรับการทำการทดลองคือ โมเดล FACT & ACT
การวิจัยที่เราทำจะอ้างอิงจาก 5V Model ของเรา คือ
เรารวบรวมข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดเหล่านี้เพื่อสร้างสมมติฐานหลักที่ได้รับการสนับสนุนจากการวิจัย ซึ่งจะนำไปสู่สมมติฐานย่อยที่เราจะจัดลำดับความสำคัญตามข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากการทดสอบ A/B บน เดสก์ท็อป หรือ มือถือ ยิ่งโอกาสที่สมมติฐานจะเป็นจริงสูงเท่าไหร่ มันก็จะยิ่งได้รับการจัดลำดับความสำคัญสูงขึ้น
เมื่อเราทราบว่าคำสมมติฐานของเราเป็นจริงหรือไม่ เราก็สามารถเริ่มรวมผลการเรียนรู้และก้าวไปข้างหน้าโดยการออกแบบหรือปรับโครงสร้างส่วนต่างๆ ของการเดินทางของลูกค้าครั้งใหญ่ขึ้น อย่างไรก็ตาม ในบางจุด การดำเนินการที่ชนะทั้งหมดจะนำไปสู่ Local maximum และคุณจะต้องก้าวไปข้างหน้าเพื่อให้สามารถไปถึง Global Maximum ได้
และแน่นอนว่า ผลการเรียนรู้หลัก จะถูกนำไปใช้ในทุกส่วนของบริษัท ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงและนวัตกรรมในวงกว้างตามข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลแรกที่คุณยืนยันแล้ว
หากคุณกำลังทำการตลาดกับกลุ่มลูกค้าระดับนานาชาติ ลองเรียนรู้วิธีทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้นด้วย Pseudo-localization
Julia Starostenko จาก Pinterest
วัตถุประสงค์ของการทดลองคือการยืนยันว่า การเปลี่ยนแปลงในหน้าเว็บที่มีอยู่จะส่งผลกระทบเชิงบวกต่อธุรกิจ
ก่อนเริ่มต้นการทดสอบ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาว่าการทดลองนั้นจำเป็นจริงๆ หรือไม่ ตัวอย่างเช่น ถ้ามีปุ่มที่มีอัตราการคลิกต่ำมาก การลดประสิทธิภาพของปุ่มนี้แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย ดังนั้นการทดสอบเพื่อยืนยันความมีประสิทธิภาพของการเปลี่ยนแปลงที่เสนอจึงไม่จำเป็น
ในทำนองเดียวกัน หากการเปลี่ยนแปลงที่เสนอมีจุดต่างน้อยมาก ก็อาจจะไม่คุ้มค่าที่จะใช้เวลาตั้งค่าการทดสอบ การดำเนินการ และการยุติการทดลอง ในกรณีนี้ การเปลี่ยนแปลงนั้นควรจะถูกนำไปใช้กับผู้ใช้ทั้งหมดและสามารถติดตามผลประสิทธิภาพของปุ่มได้
หากตัดสินใจว่าการทดลองจะเป็นประโยชน์จริงๆ ขั้นตอนถัดไปคือต้องกำหนดตัวชี้วัดทางธุรกิจที่ควรปรับปรุง (เช่น เพิ่มอัตราคอนเวิร์สชันของปุ่ม) จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการเก็บข้อมูลที่เหมาะสม
เมื่อเสร็จสิ้นขั้นตอนนี้ กลุ่มเป้าหมายจะถูกสุ่มแบ่งการทดสอบ A/B เป็นสองกลุ่ม ได้แก่ กลุ่มหนึ่งจะเห็นเวอร์ชันปัจจุบันของปุ่ม ขณะที่อีกกลุ่มจะเห็นเวอร์ชันใหม่ อัตราคอนเวิร์สชันของแต่ละกลุ่มจะถูกติดตาม และเมื่อผลลัพธ์ถึงความมีนัยสำคัญทางสถิติ คุณจะสามารถสรุปผลการทดลองได้
Peep Laja, CXL
AB Testing เป็นส่วนหนึ่งของการปรับปรุงอัตราคอนเวิร์สชัน ในมุมมองของผมมันคือการวิจัย 80% และการทดสอบจริงเพียง 20% การทำวิจัยเกี่ยวกับ Conversion จะช่วยให้คุณรู้ว่าควรเริ่มทดสอบอะไร
การดำเนินการของผม สรุปให้เข้าใจง่ายโดยทั่วไปจะเป็นไปตามนี้
- ทำวิจัยคอนเวิร์สชัย โดยใช้เฟรมเวิร์ก เช่น ResearchXL เพื่อตรวจสอบปัญหาบนเว็บไซต์
- เลือกปัญหาที่สำคัญ (หมายถึง ปัญหาที่กระทบผู้ใช้จำนวนมากและมีผลกระทบรุนแรง) จากนั้นมองหาไอเดียในการแก้ปัญหาให้มากที่สุด โดยใช้ข้อมูลจากการวิจัยคอนเวิร์สชัน และกำหนดว่าจะทดสอบบนอุปกรณ์ไหน (ควรแยกทดสอบบนมือถือและเดสก์ท็อป)
- กำหนดจำนวนตัวเลือกที่ใช้ทดสอบ (ขึ้นอยู่กับปริมาณทราฟฟิกหรือจำนวนธุรกรรม) แล้วเลือกแนวทางที่ดีที่สุด 1-2 แนวทาง เพื่อนำไปทดสอบเทียบกับเวอร์ชันปัจจุบัน
- สร้าง Wireframe ของการเปลี่ยนแปลงที่เทสต์ (เขียนข้อความ ปรับดีไซน์ ฯลฯ) ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงมาก อาจต้องใช้ดีไซเนอร์ช่วยออกแบบองค์ประกอบใหม่
- ให้นักพัฒนา Front-end นำไปเทสต์บนเครื่องมือ A/B และตั้งค่าการเชื่อมต่อที่จำเป็น เช่น Google Analytics รวมถึงกำหนดเป้าหมายที่ต้องการวัดผล
- ตรวจสอบคุณภาพของเทสต์ (QA) เพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบทำงานได้ถูกต้องกับทุกเบราว์เซอร์และทุกอุปกรณ์ (เพราะปัญหาการทดสอบที่ล้มเหลวเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ A/B testing ไม่ได้ผล)
- เปิดใช้งานการทดสอบหลังจบการเทสต์
- วิเคราะห์ผลลัพธ์หลังเทสต์
- ดำเนินการต่อไปตามผลลัพธ์ที่ได้ เช่น ถ้ามีตัวเลือกที่ชนะ นำไปใช้จริง, ถ้ายังไม่ชัดเจน ปรับปรุงแล้วทดสอบต่อ หรือทดลองแนวทางใหม่
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทำ AB Testing
ทดสอบหลายตัวแปรพร้อมกันมากเกินไป
หากคุณเปรียบเทียบหลายตัวแปรพร้อมกัน อาจทำให้ไม่สามารถระบุได้ว่าการเปลี่ยนแปลงไหนกันแน่ที่เป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่าง ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการปรับปรุงหน้าแลนดิ้งเพจ แทนที่จะทดสอบแค่ พาดหัว (Headline) คุณกลับเปลี่ยนหลายอย่างพร้อมกัน เช่น
- ข้อความ CTA
- สีปุ่ม CTA
- รูปส่วนเฮดเดอร์
- พาดหัว
การทดสอบหลายอย่างในครั้งเดียวอาจทำให้คุณไม่สามารถระบุได้ว่าปัจจัยใดที่ส่งผลจริงต่อประสิทธิภาพของเพจ
เมื่ออัตราการแปลงเพิ่มขึ้น แต่ไม่สามารถระบุได้ว่าเกิดจากการเปลี่ยนแปลงใด การทดสอบหลายตัวแปรพร้อมกันอาจทำให้คุณไม่รู้ว่าปัจจัยไหนมีผลจริง
💡ข้อควรรู้: หากต้องการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างหลายตัวแปร Multivariate Testing เป็นทางเลือกหนึ่ง แต่การทดสอบแบบนี้ต้องใช้ ทราฟฟิกจำนวนมาก และหน้าเว็บต้องได้รับการปรับแต่งมาอย่างดีแล้ว เพื่อให้สามารถพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไป กระบวนการนี้ซับซ้อนกว่าการทำ AB Testing ทั่วไปมาก
ขนาดกลุ่มตัวอย่างไม่เพียงพอ
หนึ่งในข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทำ AB Testing คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เล็กเกินไป ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์ไม่น่าเชื่อถือ ขนาดตัวอย่างที่ไม่เพียงพออาจทำให้เกิด ผลบวกเทียม (False Positives) และผลลบเทียม (False Negatives) ส่งผลให้ไม่สามารถสรุปได้อย่างแม่นยำว่าการเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อ Conversion จริง หรือเป็นเพียงความบังเอิญ
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังทดสอบ A/B Testing บนหน้าสินค้า โดยเปรียบเทียบ 2 เวอร์ชันของเพจ เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนช่วยเพิ่มยอดขายได้ดีกว่า คุณแบ่งทราฟฟิกเท่าๆ กัน แต่แต่ละเวอร์ชันมีผู้เข้าชมเพียง 100 คน
- เวอร์ชัน A มีอัตราการแปลง 6%
- เวอร์ชัน B มีอัตราการแปลง 5%
แม้ว่าดูเหมือนเวอร์ชัน A จะดีกว่า แต่ด้วยจำนวนตัวอย่างที่น้อยเกินไป AB Testing ครั้งนี้ยังไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ หากคุณเพิ่มปริมาณทราฟฟิกมากขึ้น อาจได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างไปจากเดิม
💡 วิธีเพิ่มประสิทธิภาพ AB Testing
การใช้เครื่องคำนวณขนาดตัวอย่างเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในการกำหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของการ A/B Testing มีความแม่นยำและสามารถนำไปใช้ตัดสินใจได้จริง
ระยะเวลาการทดสอบ AB Testing สั้นเกินไป
การทำ AB Testing ควรดำเนินไปอย่างน้อยหนึ่งรอบธุรกิจ และควรทำต่อเนื่องเป็น 2 รอบธุรกิจ เพื่อให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำ อย่าหยุดการทดสอบทันทีเมื่อเห็นว่าผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติ (Statistical Significance) เพราะยังมีปัจจัยอื่นที่ต้องพิจารณา เช่น ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ตั้งไว้ล่วงหน้า และควรทำการทดสอบเป็นรอบสัปดาห์เต็มเสมอ
ทำไมต้องใช้เวลา 2 รอบธุรกิจ?
การทดสอบ AB Testing สองรอบธุรกิจช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างรอบด้าน โดยเฉพาะปัจจัยต่อไปนี้
- กลุ่มผู้ใช้ที่ต้องใช้เวลาในการตัดสินใจ
- แหล่งทราฟฟิกที่แตกต่างกัน เช่น Facebook, อีเมล, SEO หรือโฆษณาแบบเสียเงิน
- ความผิดปกติของข้อมูล เช่น อีเมลโปรโมชันที่ส่งวันศุกร์อาจทำให้ Conversion เพิ่มขึ้นชั่วคราว
โดยทั่วไป 2 รอบธุรกิจถือว่าเป็นระยะเวลาที่เหมาะสม เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้จริง และนำผลการ AB Testing ไปใช้ปรับปรุง Conversion ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
💡 อย่าหยุดการทดสอบเร็วเกินไป
หากคุณเคยใช้เครื่องมือ AB Testing สำหรับ Landing Page คุณอาจเคยเห็นไอคอน “Statistically Significant” สีเขียว ซึ่งหลายคนมองว่าเป็นสัญญาณให้หยุดทดสอบ แต่ในความเป็นจริง การที่ถึงจุดนัยสำคัญทางสถิติไม่ได้หมายความว่าคุณควรหยุดทดสอบทันที ยังมีปัจจัยอื่นๆ ที่ต้องพิจารณาก่อนตัดสินใจใช้ผลลัพธ์นั้น
มองข้ามการแบ่งกลุ่มผู้ใช้
หากคุณไม่คำนึงถึงการแบ่งกลุ่มผู้ใช้ (User Segmentation) ผลลัพธ์ของ AB Testing อาจออกมาเป็นเพียงข้อมูลภาพรวม ซึ่งอาจไม่สะท้อนพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละกลุ่มได้อย่างแม่นยำ
การแบ่งกลุ่มตามประชากรศาสตร์ พฤติกรรม หรือปัจจัยอื่นๆ มีประโยชน์ เพราะสิ่งที่ได้ผลกับผู้ใช้ใหม่ อาจไม่ได้ผลกับผู้ใช้เดิม ซึ่งหากไม่แบ่งกลุ่ม อาจทำให้กลุ่มผู้ใช้หลักถูกมองข้าม และส่งผลต่อความแม่นยำของการทดสอบ
ปรับแต่ง AB Testing ให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ
คุณมีขั้นตอนและเครื่องมือที่จำเป็นแล้ว! ดังนั้น เลือกซอฟต์แวร์ A/B Testing ที่ดีที่สุด และเริ่มทดสอบร้านค้าของคุณได้เลย ไม่ช้าไม่นาน ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะช่วยเพิ่มรายได้ให้กับธุรกิจของคุณ
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพ ลองเข้าคอร์สเรียนฟรี เช่น A/B Testing by Google บน Udacity ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจการทดสอบ AB Testing บนเว็บและแอปมือถือได้ดียิ่งขึ้น
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AB Testing
AB Testing คืออะไร?
ในระดับพื้นฐานที่สุด AB Testing คือการทดสอบ 2 เวอร์ชันหน้าเว็บ คอนเทนต์ หรือแคมเปญการตลาด เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า โดยจะแสดงเวอร์ชันที่แตกต่างกันให้กับผู้ใช้คนละกลุ่ม และวัดผลลัพธ์ เช่น อัตราการคลิก (CTR) หรืออัตรา Conversion
ตัวอย่างของ AB Testing มีอะไรบ้าง?
ตัวอย่างของ AB Testing คือการส่งทราฟฟิกไปยัง 2 หน้าสินค้าที่มีความแตกต่างบางอย่าง เช่น สีปุ่มซื้อ หรือข้อความ Call-to-Action (CTA) เพื่อดูว่าหน้าไหนช่วยเพิ่มยอดขายได้มากกว่า แนะนำให้ทำการทดสอบกับเพจที่มีผู้เข้าชมมากกว่า 5,000 คนขึ้นไป เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
AB Testing ดียังไง?
A/B Testing ช่วยให้สามารถทดสอบ 2 เวอร์ชันขององค์ประกอบทางดิจิทัล เช่น หน้าเว็บไซต์ แอป หรือแคมเปญโฆษณา โดยให้ผู้ใช้แต่ละกลุ่มเห็นเวอร์ชันที่แตกต่างกันในช่วงเวลาเดียวกัน เพื่อหาว่าเวอร์ชันไหนสร้าง Conversion, Engagement หรือยอดขายได้มากกว่า
ตัวอย่าง AB Testing บนโซเชียลมีเดียคืออะไร?
ตัวอย่างของ AB Testing บนโซเชียลมีเดีย คือการทดสอบประสิทธิภาพของโฆษณาบน Instagram เช่น การสร้างโฆษณา 2 เวอร์ชันที่ใช้ภาพหรือข้อความแตกต่างกัน แล้ววิเคราะห์ว่าเวอร์ชันไหนให้ อัตราคลิก (CTR) และยอดขายสูงกว่า
