การทดสอบ A/B คืออะไร? จะทำการทดสอบ A/B ได้อย่างไร?

สารบัญ

• การทดสอบ A/B คืออะไร?
• ทำไมคุณถึงควรทำการทดสอบ A/B?
• การทดสอบ A/B ทำอย่างไร
  • 1. การรวบรวมข้อมูล
  • 2. ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน
  • 3. สร้างสมมติฐานการทดสอบ
  • 4. รูปแบบการออกแบบ
  • 5. ทดสอบการทำงาน
  • 6. วิเคราะห์ผลลัพธ์
• ตัวอย่างการทดสอบ A/B
  • 1. การทดสอบ A/B บนหน้าแรก
  • 2. ป๊อปอัปเป็นฟลอปอัป
• สร้างวัฒนธรรมการทดสอบ A/B
  • 1. การสนับสนุนจากผู้นำ
  • 2. เพิ่มพลังให้กับทีม
  • 3. การบูรณาการกระบวนการ
• ข้อมูลการทดสอบ A/B
• เครื่องมือทดสอบ A/B ที่ดีที่สุด 12 อัน
  • 1. คอนเทนต์สแควร์
  • 2. วีโอโอ
  • 3. แปลงทุกอย่าง
  • 4. ยกเลิกการตีกลับ
  • 5. ไข่บ้า
  • 6. คาเมลูน
  • 7. เอบี เทสตี้
  • 8. การเพิ่มประสิทธิภาพของ Google
  • 9. การทดสอบ A/B ของ Firebase
  • 10. เพิ่มประสิทธิภาพ
  • 11. อะโดบี ทาร์เก็ต
  • 12. แม็กซิไมเซอร์

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B (เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแบบแยกหรือการทดสอบแบบถัง) เป็นวิธีการเปรียบเทียบเวอร์ชันสองเวอร์ชันของเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันระหว่างกันเพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า วิธีนี้ทำงานโดยแสดงหน้ารูปแบบต่างๆ สองรูปแบบแบบสุ่มให้ผู้ใช้ดูและใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อพิจารณาว่ารูปแบบใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับเป้าหมายการแปลงของคุณ

ในทางปฏิบัติ การทดสอบ A/B ทำงานดังนี้:

• สร้างหน้าสองเวอร์ชัน - เวอร์ชันดั้งเดิม (ควบคุมหรือ A) และเวอร์ชันที่แก้ไข (ตัวแปรหรือ B)
• แบ่งการรับส่งข้อมูลของคุณแบบสุ่มระหว่างเวอร์ชันเหล่านี้
• วัดการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ผ่านแดชบอร์ด
• วิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อพิจารณาว่าการเปลี่ยนแปลงมีผลกระทบเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง

การเปลี่ยนแปลงที่คุณทดสอบสามารถทำได้ตั้งแต่ปรับแต่งเล็กๆ น้อยๆ (เช่น ชื่อเรื่องหรือปุ่ม) ไปจนถึงการออกแบบหน้าใหม่ทั้งหมด การทดสอบ A/B จะช่วยเปลี่ยนการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์จากการคาดเดาเป็นการตัดสินใจตามข้อมูล โดยเปลี่ยนการสนทนาจาก "เราคิด" เป็น "เรารู้" โดยการวัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้ง

ขณะที่ผู้เยี่ยมชมได้รับบริการทั้งวิธีการควบคุมหรือการเปลี่ยนแปลง การมีส่วนร่วมของผู้เยี่ยมชมกับประสบการณ์แต่ละครั้งจะถูกวัดและรวบรวมในแดชบอร์ดและวิเคราะห์โดยใช้เครื่องมือทางสถิติ จากนั้นคุณสามารถกำหนดได้ว่าการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ (วิธีการเปลี่ยนแปลงหรือ B) มีผลในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลางเมื่อเทียบกับเวอร์ชันพื้นฐาน (วิธีการควบคุมหรือ A)

“แนวคิดของการทดสอบ A/B นั้นเรียบง่าย นั่นคือ แสดงรูปแบบต่างๆ ของเว็บไซต์ให้กลุ่มคนต่างๆ ดู แล้ววัดว่ารูปแบบใดมีประสิทธิภาพสูงสุดในการเปลี่ยนรูปแบบเหล่านั้นให้กลายเป็นลูกค้า”โดย Dan Siroker และ Pete Koomen (หนังสือ | การทดสอบ A/B: วิธีที่ทรงพลังที่สุดในการเปลี่ยนคลิกให้เป็นลูกค้า)

ทำไมคุณถึงควรทำการทดสอบ A/B?

การทดสอบ A/B ช่วยให้บุคคล ทีมงาน และบริษัทต่างๆ สามารถทำการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างรอบคอบในขณะที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบของประสบการณ์ดังกล่าว สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสร้างสมมติฐานและเรียนรู้ว่าองค์ประกอบและการเพิ่มประสิทธิภาพในประสบการณ์ของพวกเขามีผลกระทบต่อพฤติกรรมของผู้ใช้มากที่สุด อีกวิธีหนึ่งก็คือสามารถพิสูจน์ได้ว่าผิด - ความคิดเห็นของพวกเขาเกี่ยวกับประสบการณ์ที่ดีที่สุดสำหรับเป้าหมายที่กำหนดสามารถพิสูจน์ได้ว่าผิดผ่านการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B ไม่เพียงแต่เป็นการตอบคำถามเพียงครั้งเดียวหรือแก้ไขความขัดแย้งเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ที่กำหนดอย่างต่อเนื่อง หรือปรับปรุงเป้าหมายเดียว เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (CRO) ในช่วงเวลาหนึ่งๆ ได้อีกด้วย

ตัวอย่างแอปพลิเคชันการทดสอบ A/B:

• การสร้างโอกาสทางการขายแบบ B2B : หากคุณเป็นบริษัทเทคโนโลยี คุณสามารถปรับปรุงหน้า Landing Page ของคุณได้ โดยการทดสอบการเปลี่ยนแปลงหัวข้อข่าว ช่องแบบฟอร์ม และ CTA การทดสอบแต่ละองค์ประกอบทีละองค์ประกอบจะช่วยให้คุณระบุได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดที่จะช่วยเพิ่มคุณภาพของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและอัตราการแปลง
• ประสิทธิภาพแคมเปญ : หากคุณเป็นนักการตลาดที่ดำเนินแคมเปญการตลาดผลิตภัณฑ์ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายโฆษณาของคุณได้โดยการทดสอบทั้งสำเนาโฆษณาและหน้า Landing Page ตัวอย่างเช่น การทดสอบเค้าโครงที่แตกต่างกันจะช่วยกำหนดได้ว่าเวอร์ชันใดที่จะเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมให้เป็นลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนโดยรวมในการเข้าถึงลูกค้า
• ประสบการณ์ด้านผลิตภัณฑ์ : ทีมผลิตภัณฑ์ทั่วทั้งบริษัทสามารถใช้การทดสอบ A/B เพื่อตรวจสอบสมมติฐาน กำหนดลำดับความสำคัญของคุณสมบัติที่สำคัญ และส่งมอบผลิตภัณฑ์โดยไม่มีความเสี่ยง การทดสอบจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของผู้ใช้ตั้งแต่ขั้นตอนการใช้งานจริงไปจนถึงการแจ้งเตือนในผลิตภัณฑ์โดยยังคงรักษาเป้าหมายและสมมติฐานที่ชัดเจนไว้

การทดสอบ A/B ช่วยเปลี่ยนการตัดสินใจจากการตัดสินใจตามความคิดเห็นไปเป็นการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งท้าทายคำว่า HiPPO (ความคิดเห็นของบุคคลที่ได้รับค่าตอบแทนสูงสุด)

ดังที่ Dan Siroker กล่าวไว้ว่า"เราไม่รู้จริงๆ ว่าอะไรคือสิ่งที่ดีที่สุด มาดูข้อมูลแล้วใช้ข้อมูลนั้นเพื่อช่วยแนะนำเราดีกว่า "

การทดสอบ A/B ทำอย่างไร

นี่คือกรอบการทำงานการทดสอบ A/B ที่คุณสามารถใช้เพื่อเริ่มต้นการทดสอบ:

1. การรวบรวมข้อมูล

• ใช้เครื่องมือวิเคราะห์เช่น Google Analytics เพื่อระบุโอกาส
• เน้นบริเวณที่มีการจราจรสูงผ่านแผนที่ความร้อน
• ค้นหาหน้าที่มีอัตราการตีกลับสูง

2. ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน

• ระบุเมตริกเฉพาะเพื่อปรับปรุง
• การกำหนดเกณฑ์การวัด
• กำหนดเป้าหมายการปรับปรุง

3. สร้างสมมติฐานการทดสอบ

• สร้างการคาดการณ์ที่ชัดเจน
• โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่มีอยู่
• จัดลำดับความสำคัญตามผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

4. รูปแบบการออกแบบ

• สร้างการเปลี่ยนแปลงที่เจาะจงและวัดผลได้
• ให้แน่ใจว่ามีการติดตามผลอย่างถูกต้อง
• การตรวจสอบการใช้งานทางเทคนิค

5. ทดสอบการทำงาน

• การแยกการจราจรแบบสุ่ม
• ติดตามปัญหา
• รวบรวมข้อมูลอย่างเป็นระบบ

6. วิเคราะห์ผลลัพธ์

• ทดสอบความสำคัญทางสถิติ
• พิจารณาตัวเลขทั้งหมด
• บันทึกบทเรียนที่ได้รับ

หากการเปลี่ยนแปลงของคุณชนะ เยี่ยมเลย! นำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นไปใช้กับเพจที่คล้ายกันและทำซ้ำอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ประสบความสำเร็จ แต่จำไว้ว่า ไม่ใช่ว่าการทดสอบทุกครั้งจะออกมาเป็นบวก และนั่นเป็นเรื่องปกติ

ในการทดสอบ A/B นั้นไม่มีความล้มเหลว แต่มีเพียงโอกาสในการเรียนรู้เท่านั้น การทดสอบทุกครั้ง ไม่ว่าจะเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง ล้วนให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าแก่ผู้ใช้และช่วยปรับปรุงกลยุทธ์การทดสอบของคุณ

ตัวอย่างการทดสอบ A/B

ต่อไปนี้เป็นสองตัวอย่างของการทดสอบ A/B ในการดำเนินการ

1. การทดสอบ A/B บนหน้าแรก

เป้าหมายคือการส่งเสริมการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ทีมงานพบว่าคำตอบในกรณีนี้คือการเห่าเป็นอย่างมาก

ในระหว่างการทดสอบ ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ลูบสุนัขบนหน้าแรกของเว็บไซต์จะได้รับลิงก์ไปยังรายงาน “วิวัฒนาการของการทดลอง” อย่างไรก็ตาม คุณจะเห็นสุนัขเพียง 50% ของเวลาเท่านั้น

ผลลัพธ์ : ผู้ที่ถูกสุนัขกัดมีความพึงพอใจมากกว่าผู้ที่ไม่ได้ถูกกัดถึง 3 เท่า

2. ป๊อปอัปเป็นฟลอปอัป

Ronnie Cheung ที่ปรึกษาอาวุโสด้านกลยุทธ์ Optimizely ต้องการเปิดตัวรายละเอียดสิ่งอำนวยความสะดวกแบบป๊อปอัปบนมุมมองแผนที่ เนื่องจากเมื่อผู้ใช้คลิกบนหมุดบนมุมมองแผนที่ พวกเขาจะถูกนำไปยังหน้า PDP ที่มีขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อทำการชำระเงินให้เสร็จสมบูรณ์

• ผลลัพธ์ : ผู้ใช้เข้าชมหน้าชำระเงินน้อยลง
• บรรทัดสุดท้าย : ปรับปรุงข้อมูลป๊อปอัปเพื่อให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการชำระเงินได้อย่างมั่นใจ

สร้างวัฒนธรรมการทดสอบ A/B

ทีมการตลาดดิจิทัลที่ยอดเยี่ยมจะให้ความสำคัญกับการมีส่วนร่วมของแผนกต่างๆ ในโปรแกรมการทดสอบของพวกเขา การทดสอบในแผนกและจุดสัมผัสที่แตกต่างกันจะช่วยเพิ่มความมั่นใจของคุณได้ว่าการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำกับการตลาดของคุณมีความสำคัญทางสถิติและส่งผลกระทบเชิงบวกต่อผลกำไรของคุณ

กรณีการใช้งานรวมถึง:

• การทดสอบโซเชียลมีเดีย A/B : กำหนดเวลาโพสต์, รูปแบบเนื้อหา, การเปลี่ยนแปลงความคิดสร้างสรรค์ของโฆษณา, การกำหนดกลุ่มเป้าหมาย, การส่งข้อความของแคมเปญ
• การทดสอบการตลาดแบบ A/B : แคมเปญอีเมล, หน้า Landing Page, สำเนาโฆษณาและงานสร้างสรรค์, ปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ, การออกแบบแบบฟอร์ม
• การทดสอบ A/B ของเว็บไซต์ : การออกแบบการนำทาง การจัดวางหน้า การนำเสนอเนื้อหา กระบวนการชำระเงิน ฟังก์ชันการค้นหา

แต่คุณสามารถปรับขนาดโปรแกรมของคุณได้ก็ต่อเมื่อคุณใช้วิธีการทดลองและเรียนรู้เท่านั้น วิธีสร้างวัฒนธรรมแห่งการทดสอบมีดังนี้:

1. การสนับสนุนจากผู้นำ

• แสดงให้เห็นถึงคุณค่าผ่านความสำเร็จในช่วงเริ่มต้น
• แบ่งปันเรื่องราวความสำเร็จ
• เชื่อมโยงผลลัพธ์กับเป้าหมายทางธุรกิจ

2. เพิ่มพลังให้กับทีม

• จัดเตรียมเครื่องมือที่จำเป็น
• รถไฟ
• ส่งเสริมการสร้างสมมติฐาน

3. การบูรณาการกระบวนการ

• ทำให้การทดสอบเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพัฒนา
• สร้างโปรโตคอลการทดสอบที่ชัดเจน
• บันทึกและแบ่งปันประสบการณ์

ข้อมูลการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B ต้องใช้การวิเคราะห์ที่สามารถติดตามเมตริกต่างๆ ได้ในขณะที่เชื่อมต่อกับคลังข้อมูลของคุณเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ในการเริ่มต้น นี่คือสิ่งที่คุณสามารถวัดได้:

• ตั���ชี้วัดความสำเร็จที่สำคัญ : อัตราการแปลง อัตราการคลิกผ่าน รายได้ต่อผู้เยี่ยมชม มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย
• เมตริกที่รองรับ : เวลาในไซต์ อัตราการตีกลับ จำนวนหน้าต่อเซสชัน รูปแบบการเดินทางของผู้ใช้
• ประสิทธิภาพทางเทคนิค : เวลาในการโหลด อัตราข้อผิดพลาด การตอบสนองของอุปกรณ์พกพา ความเข้ากันได้กับเบราว์เซอร์

สิ่งที่ทำให้แตกต่างจริงๆ คือการวิเคราะห์ต้นทาง ช่วยให้คุณสามารถควบคุมตำแหน่งข้อมูลได้เต็มรูปแบบโดยการจัดเก็บข้อมูลทดสอบของคุณภายในสถานที่ นอกจากนี้ คุณยังสามารถทดสอบด้วยผลลัพธ์ทางธุรกิจจริงและเปิดใช้การวิเคราะห์กลุ่มอัตโนมัติได้ ระบบนี้ให้การทดสอบแบบหลายช่องทางที่ราบรื่นด้วยแหล่งความจริงเดียวในขณะที่ยังรักษาการกำกับดูแลและการปฏิบัติตามข้อมูลอย่างเคร่งครัด

เครื่องมือทดสอบ A/B ที่ดีที่สุด 12 อัน

1. คอนเทนต์สแควร์

Contentsquare คือแพลตฟอร์มข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสบการณ์แบบครบวงจรที่ทีมงานสามารถใช้ติดตามประสบการณ์ดิจิทัลของเว็บไซต์ของตนได้ ด้วยเครื่องมือและความสามารถทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้คุณเพิ่มข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นลงในการทดสอบ A/B และทำความเข้าใจแรงจูงใจเบื้องหลังการดำเนินการของผู้ใช้

2. วีโอโอ

Visual Website Optimizer (VWO) เป็นแพลตฟอร์มการทดลองที่มีชุดเครื่องมือ CRO ที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้คุณทดสอบ A/B องค์ประกอบต่างๆ ของเว็บไซต์และแอปมือถือของคุณ เช่น หัวเรื่อง ปุ่ม CTA และรูปภาพ เพื่อดูว่ารูปแบบใดสามารถแปลงผู้ใช้ได้มากกว่า

3. แปลงทุกอย่าง

Omniconvert คือแพลตฟอร์มการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์พร้อมด้วยการทดสอบ A/B แบบสำรวจ การปรับแต่งเว็บไซต์ การแบ่งกลุ่มลูกค้า และฟีเจอร์การกำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรม

4. ยกเลิกการตีกลับ

Unbounce คือเครื่องสร้างหน้า Landing Page ที่รวมเอาคุณลักษณะการวิเคราะห์และการทดสอบ A/B ไว้ด้วยกัน ซึ่งช่วยให้คุณติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญ (KPI) และปรับอัตราการแปลงให้เหมาะสม

5. ไข่บ้า

Crazy Egg เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์ของคุณได้ เครื่องมือนี้มีคุณสมบัติเช่นแผนที่ความร้อน แผนที่การเลื่อน และรายงานการคลิก เพื่อช่วยให้คุณทดสอบเว็บไซต์เวอร์ชันต่างๆ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดสร้างการมีส่วนร่วมหรือการแปลงได้มากกว่า

6. คาเมลูน

Kameleoon คือแพลตฟอร์มการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บพร้อมความสามารถในการทดสอบเว็บแบบครบครันที่ให้คุณรันการทดสอบ A/B แบบเรียลไทม์ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแก่คุณเพื่อให้ตัดสินใจผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้น

7. เอบี เทสตี้

AB Tasty เป็นแพลตฟอร์มการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บที่ให้การจัดการคุณลักษณะ การทดสอบ A/B และเครื่องมือปรับแต่งส่วนบุคคลเพื่อช่วยคุณปรับปรุงอัตราการแปลงและประสบการณ์ของลูกค้าแบบเรียลไทม์

8. การเพิ่มประสิทธิภาพของ Google

Google Optimize เป็นหนึ่งในโซลูชันการทดสอบ A/B ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน โซลูชันนี้ฟรีโดยสิ้นเชิงและได้รับการออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับผลิตภัณฑ์ยอดนิยมอื่นๆ ของ Google เช่น Google Analytics, Google Ads และ Firebase

9. การทดสอบ A/B ของ Firebase

Firebase คือแพลตฟอร์มการพัฒนาแอปที่สร้างขึ้น โดย Googleโมดูลการทดสอบ A/B ของ Firebase ช่วยให้คุณทดสอบการเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะของแอป อินเทอร์เฟซผู้ใช้ หรือแคมเปญการมีส่วนร่วมได้

10. เพิ่มประสิทธิภาพ

Optimizely คือแพลตฟอร์มประสบการณ์ดิจิทัล มาพร้อมการทดสอบ A/B และความสามารถแบบหลายแปร รวมถึง CMS คุณสมบัติการปรับแต่งเว็บไซต์ ความสามารถในการสลับคุณสมบัติ และอื่นๆ อีกมากมาย

11. อะโดบี ทาร์เก็ต

Adobe Target เป็นแพลตฟอร์มการทดสอบซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Adobe Experience Cloud เช่นเดียวกับคลาวด์ประสบการณ์ทั้งหมด Adobe Target ได้รับการสร้างขึ้นสำหรับองค์กร โดยมุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้แบบ Omnichannel และการทดสอบกับผู้ใช้จำนวนหลายพันหรือหลายล้านคน

12. แม็กซิไมเซอร์

Maxymiser เป็นเครื่องมือทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพที่ Oracle เข้าซื้อกิจการในปี 2015 โดยเครื่องมือนี้มุ่งเน้นหลักในการให้ผู้ทำการตลาดทำการทดสอบและปรับแต่งเฉพาะบุคคลโดยไม่ต้องมีทรัพยากรในการพัฒนาอีกต่อไป