สำรวจตัวอย่างการทดสอบ A/B เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น

คุณภาพไม่ใช่การกระทำ แต่เป็นนิสัย

ในฐานะนักการตลาด คุณอาจเคยเผชิญกับสถานการณ์ที่น่าสับสนนี้อย่างน้อยหนึ่งครั้ง: แคมเปญการตลาดของคุณกำลังมีประสิทธิภาพต่ำ และคุณรู้ว่าคุณต้องเปลี่ยนแปลงบางอย่าง แต่คุณจะเริ่มต้นจากตรงไหน?

คุณควรเปลี่ยนเนื้อหาของคุณก่อนหรือไม่? บางทีคุณอาจต้องมุ่งเน้นไปที่การเลือกช่องทางการตลาดที่แตกต่างกันแทน หรือบางทีปัญหาอาจเป็นเรื่องของรสนิยมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป

แน่นอนว่าการลองเปลี่ยนแปลงหลายๆ อย่างทีละอย่างนั้นใช้เวลามากและไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุดเสมอไป โชคดีที่มีวิธีแก้ปัญหาที่ช่วยให้คุณทดสอบตัวเลือกต่างๆ ได้พร้อมกัน—นั่นคือการทดสอบแบบ A/B

การทดสอบ A/B เป็นวิธีการที่ได้รับการยอมรับและพิสูจน์แล้วว่าสามารถนำไปใช้ได้จริง โดยเกี่ยวข้องกับการทดสอบตัวเลือกต่าง ๆ พร้อมกันเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของพวกมัน ในตอนแรกถูกนำมาใช้ในหลากหลายสาขา แต่ในปัจจุบันได้กลายเป็นกลยุทธ์หลักในด้านการตลาด บทความนี้จะมาพูดถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและตัวอย่างของการทดสอบ A/B

A/B Testing คืออะไร?

การทดสอบ A/B สมัยใหม่ที่เราทราบกันในปัจจุบันได้ถือกำเนิดขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 1990 แม้ว่าแนวคิดหลักจะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง แต่ขนาดของการทดสอบได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก—ปัจจุบันการทดสอบสามารถเข้าถึงผู้ใช้หลายล้านคน ดำเนินการแบบเรียลไทม์ และให้ผลลัพธ์ทันที

สงสัยว่าคุณจะได้อะไรจากการทดสอบ A/B? มาสำรวจประโยชน์และวิธีที่มันสามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อธุรกิจของคุณ

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B

การเข้าใจประโยชน์ของการทดสอบ A/B ช่วยเน้นให้เห็นว่าทำไมมันถึงเป็นสิ่งที่ต้องมีในเครื่องมือการตลาดของคุณ

มาดูข้อได้เปรียบหลักของมันกัน

ตอนนี้ที่คุณทราบถึงประโยชน์ของการใช้รูปแบบการทดสอบนี้แล้ว มาดูส่วนประกอบหลักที่จำเป็นสำหรับการนำไปใช้กัน

องค์ประกอบหลักของการทดสอบ A/B

การออกแบบการทดสอบ A/B เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ความละเอียดรอบคอบ

ตอนนี้ มาสำรวจกระบวนการที่นำเอาองค์ประกอบสำคัญทั้งหมดเหล่านี้มารวมกันเพื่อการทดสอบในทางปฏิบัติ

กระบวนการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย เช่น การรวบรวมข้อมูลการสร้างกรณีทดสอบ และการวิเคราะห์ผลลัพธ์ มาดูกรอบการทำงานที่ตรงไปตรงมาซึ่งคุณสามารถใช้กับกลยุทธ์การทดสอบ A/B ทั้งหมดของคุณ:

ขั้นตอนที่ 1: รวบรวมข้อมูล

ใช้เครื่องมือเช่นGoogle Analytics เพื่อสร้างรายงานและสร้างสมมติฐานโดยการรวบรวมข้อมูลคุณภาพ

เริ่มต้นด้วยหน้าที่มีผู้เข้าชมสูงเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็ว โดยเน้นที่พื้นที่ที่มีอัตราการตีกลับหรืออัตราการลดลงสูง วิธีการเช่น แผนที่ความร้อน การบันทึกเซสชัน และการสำรวจ สามารถเปิดเผยพื้นที่ที่ต้องปรับปรุงได้

ขั้นตอนที่ 2: สร้างสมมติฐาน

เมื่อข้อมูลพร้อมแล้ว ให้สรุปเป้าหมายการทดสอบ A/B ของคุณให้ชัดเจน สร้างสมมติฐานโดยอิงจากแนวคิดใหม่และวิธีที่แนวคิดเหล่านั้นอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเวอร์ชันปัจจุบัน

ขั้นตอนที่ 3: สร้างเวอร์ชันที่หลากหลาย

เมื่อคุณมีสมมติฐานพร้อมแล้ว สร้างการทดสอบแบบหลากหลายโดยการเปลี่ยนองค์ประกอบต่าง ๆ เช่น สีของปุ่ม ข้อความบนเว็บไซต์ หรือตำแหน่งของ CTA เพื่อให้กระบวนการง่ายขึ้น ให้ใช้เครื่องมือทดสอบ A/B ที่มีตัวแก้ไขภาพ

ขั้นตอนที่ 4: ทำการทดสอบ

ในขั้นตอนนี้ ให้ดำเนินการทดลองของคุณ โดยสร้างข้อมูลเชิงลึกจากพฤติกรรมของผู้เข้าชม คุณสามารถสุ่มกำหนดผู้เข้าชมเว็บไซต์ให้อยู่ในกลุ่มควบคุมหรือกลุ่มตัวอย่างที่มีการเปลี่ยนแปลงได้

ตามที่คุณอาจสังเกตเห็น การทดสอบ A/B ต้องใช้ความแม่นยำและความมุ่งมั่น—มีองค์ประกอบที่เคลื่อนไหวมากเกินไปอาจทำให้ยากที่จะรักษาทิศทางที่ถูกต้อง

การจัดระเบียบข้อมูลทั้งหมดของคุณสามารถทำได้ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม หนึ่งในเครื่องมือเหล่านั้นคือClickUp ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการโครงการอเนกประสงค์ที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทดสอบของคุณได้ มาสำรวจคุณสมบัติของมันด้วยกัน

เทมเพลตการทดสอบ A/B ของ ClickUp

ยกตัวอย่างเช่นแม่แบบการทดสอบ A/B ของ ClickUp แม่แบบนี้ช่วยให้คุณสามารถติดตามการทดสอบของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ และติดตามและแสดงภาพตารางเวลา ความแตกต่าง ตัวชี้วัดสำหรับการเพิ่มอัตราการแปลง และอื่น ๆ อีกมากมาย

ดาวน์โหลดเทมเพลตนี้

นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำให้การทดสอบ A/B ของคุณง่ายขึ้นด้วยเทมเพลตนี้:

นอกจากนี้ คุณสามารถใช้ClickUp Automationsเพื่อทำงานอัตโนมัติสำหรับงานที่ไม่มีประสิทธิภาพและเพิ่มเวลาของคุณ คุณสามารถสร้างการทำงานอัตโนมัติสำหรับการเปลี่ยนสถานะตามตัวกระตุ้นเฉพาะได้ คุณยังสามารถตั้งค่าตัวกระตุ้นเพื่อให้ได้รับรายงานโครงการที่สร้างโดย AI ได้อีกด้วย

ขั้นตอนที่ 5: รอผลลัพธ์

ปล่อยให้การทดลองดำเนินไปตามกระบวนการของมัน ระยะเวลาจะขึ้นอยู่กับขนาดของกลุ่มเป้าหมายของคุณ คุณจะทราบผลลัพธ์พร้อมสำหรับการวิเคราะห์เมื่อมีความสำคัญทางสถิติและเชื่อถือได้ มิฉะนั้นจะเป็นการยากที่จะบอกได้ว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นส่งผลกระทบหรือไม่

ขั้นตอนที่ 6: วิเคราะห์ผลการทดสอบ

การทดลองเสร็จสมบูรณ์แล้ว! ตอนนี้ถึงเวลาที่จะดูผลลัพธ์ เครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแต่ละเวอร์ชัน ในการประเมินผลลัพธ์ ให้ตรวจสอบความมีนัยสำคัญทางสถิติ ใช้ข้อมูลเชิงลึกจากทั้งความสำเร็จและความล้มเหลวเพื่อปรับปรุงการทดสอบในอนาคต คุณสามารถทำตามกระบวนการนี้สำหรับการทดสอบทั้งหมดในอนาคต

แดชบอร์ด ClickUp

อีกหนึ่งคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมคือClickUp Dashboards. มันมอบเทมเพลตแดชบอร์ดหลากหลายรูปแบบสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ. คุณสามารถปรับแต่งแดชบอร์ดการตลาดของคุณตามตัวชี้วัด North Star และ KPI ที่เฉพาะเจาะจงได้.

เมื่อการวิเคราะห์พร้อมแล้ว คุณสามารถนำเสนอข้อมูลให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกคนได้

การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญที่นี่ เนื่องจากคุณอาจไม่ได้มีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียบางรายในกระบวนการ และพวกเขาจะพึ่งพาการวิเคราะห์เพียงอย่างเดียวในการตัดสินใจ

การสื่อสารสถานะและผลการดำเนินงานของแคมเปญการตลาดระดับโลกและระดับภูมิภาคของเราไปยังหน่วยธุรกิจต่างๆ ยังไม่ดีเท่าที่ควร ด้วยแดชบอร์ดใหม่ของเรา เราสามารถประหยัดเวลา และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของเราสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้แบบเรียลไทม์ ทุกที่ทุกเวลาที่ต้องการ

คลิกอัพ แชท

เมื่อผลลัพธ์ของคุณพร้อมแล้ว ให้แบ่งปันการวิเคราะห์ของคุณกับเพื่อนร่วมงานและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การทำเช่นนี้จะง่ายยิ่งขึ้นด้วยClickUp Chat ด้วย Chat คุณไม่จำเป็นต้องสลับไปยังแพลตฟอร์มอื่นเพื่อสอบถามเกี่ยวกับบริบทหรือประเด็นใด ๆ ทุกอย่างถูกรวมเข้าไว้ในเวิร์กโฟลว์ของคุณอย่างราบรื่น

ClickUp Chat ช่วยให้คุณสามารถรวมศูนย์การสื่อสารเกี่ยวกับการทดสอบ A/B ได้ โดยเชื่อมโยงการสนทนาโดยตรงกับงานเพื่อการร่วมมือแบบเรียลไทม์

มันทำให้การรายงานง่ายขึ้นโดยการเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกจากการแชทให้เป็นรายการที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ และให้สรุปโดยอัตโนมัติเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้รับข้อมูลอยู่เสมอ แม้ว่าพวกเขาจะพลาดการสนทนาก่อนหน้านี้ก็ตาม ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ถึงการจัดการที่ดีขึ้นและการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้นตลอดกระบวนการทดสอบ

ชุดทดสอบ A/B สำหรับนักการตลาด

การทดสอบ A/B อาจดูยุ่งยากหากไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม มีชุดทดสอบ A/B หลายชุดที่พร้อมใช้งานเพื่อช่วยให้กระบวนการง่ายขึ้น

การใช้ชุดเครื่องมือเช่นนี้และเครื่องมือเช่น ClickUp สามารถช่วยคุณทดสอบแบบ A/B กระบวนการทำงานของคุณและจัดการผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการทดสอบ A/B ในโลกจริง

ถึงเวลาแล้วที่จะดูตัวอย่างจริงว่า A/B testing ได้ช่วยบริษัทต่างๆ ปรับปรุงกลยุทธ์และองค์ประกอบต่างๆ ของพวกเขาได้อย่างไร ก่อนที่จะไปดูตัวอย่างเหล่านี้ คุณต้องเข้าใจว่าคุณสามารถนำ A/B testing ไปใช้ในบริบทที่แตกต่างกันได้

เราจะดูกรณีศึกษาที่อิงตามบริบทเหล่านี้เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจได้ดียิ่งขึ้น

1. ตัวอย่างการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของธุรกิจที่ได้ตัดสินใจทดสอบแยกองค์ประกอบบนเว็บไซต์ของพวกเขา

กรีน

Grene แบรนด์อีคอมเมิร์ซจากโปแลนด์ที่เชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์การเกษตร ได้ดำเนินการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์ของตนอย่างประสบความสำเร็จ หนึ่งในทดสอบของพวกเขาคือการปรับปรุงหน้าตะกร้าสินค้าขนาดเล็กเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้

นี่คือลักษณะของเวอร์ชันควบคุมของหน้านี้:

นี่คือลักษณะของความแตกต่างของพวกเขา:

ช้อปคลูส์

ShopClues แบรนด์เสื้อผ้าอีคอมเมิร์ซที่กำลังเติบโตในอินเดีย แข่งขันกับยักษ์ใหญ่อย่าง Flipkart และ Amazon แม้จะเป็นผู้เล่นใหม่ในตลาด แต่พวกเขาก็ทดลองใช้เว็บไซต์อย่างต่อเนื่องเพื่อพัฒนาสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น

นี่คือเวอร์ชันควบคุมของพวกเขา:

นี่คือวิธีที่พวกเขาตัดสินใจปรับปรุงหน้าเว็บ:

เบ็คเก็ตต์ ไซโมนอง

Beckett Simonon เป็นร้านค้าออนไลน์สำหรับรองเท้าหนังที่ทำด้วยมือ มีความมุ่งมั่นในมาตรฐานทางธุรกิจที่มีจริยธรรมและความยั่งยืน

ความแตกต่างปรากฏว่าเป็นหน้าต่อไปนี้:

สหพันธ์สัตว์ป่าโลก

สหพันธ์สัตว์ป่าโลก (World Wildlife Federation) เป็นองค์กรพัฒนาเอกชนที่อนุรักษ์สัตว์ป่าและสัตว์ใกล้สูญพันธุ์ นอกจากนี้ยังทำงานเกี่ยวกับภัยคุกคามระดับโลกที่สำคัญ เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ วิกฤตอาหารและน้ำ เป็นต้น

หน้าลงทะเบียนรับจดหมายข่าวของพวกเขาเป็นดังนี้:

นี่คือรูปแบบที่พวกเขาสร้างขึ้น:

2. ตัวอย่างการทดสอบอีเมลแบบ A/B

ต่อไปคือสถานการณ์การทดสอบ A/B ทางอีเมล ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงที่ง่ายที่สุดในอีเมลสามารถดึงดูดผู้ใช้ได้มากขึ้น

เมล์เลอร์ไลท์

MailerLite บริษัทด้านการตลาดผ่านอีเมล ทำการทดสอบ A/B กับหัวเรื่องอีเมลอย่างสม่ำเสมอเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันและกำหนดกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการสร้างการมีส่วนร่วม

3. ตัวอย่างการทดสอบ A/B บนโซเชียลมีเดีย

กรณีศึกษาทางสื่อสังคมออนไลน์เหล่านี้จะแสดงให้เห็นว่าการทดสอบ A/B ทำงานอย่างไรในกลยุทธ์การตลาดดิจิทัล

เวสเทียร์

Vestiaire เป็นตลาดออนไลน์ระดับโลกสำหรับสินค้าแฟชั่นหรูหรา

กลุ่มโรงแรมพัลลาเดียม

กลุ่มโรงแรมพัลลาเดียมเป็นกลุ่มโรงแรมหรูที่ก่อตั้งในประเทศสเปน พวกเขามีโรงแรมหรูหลายแห่งทั่วโลกที่ให้บริการชั้นหนึ่งแก่ลูกค้าของพวกเขา

ลา เรดูต์

ลา เรดัวต์ เป็นแบรนด์เฟอร์นิเจอร์และของตกแต่งบ้านจากฝรั่งเศสที่มีชื่อเสียงในด้านการออกแบบที่ทันสมัยและยั่งยืน ซึ่งมุ่งเน้นการปรับปรุงชีวิตครอบครัวของลูกค้าให้ดีขึ้น

4. ตัวอย่างการทดสอบ A/B บนมือถือ

สุดท้ายนี้ นี่คือตัวอย่างบางส่วนของการทดสอบแบบแยกส่วนในแอปพลิเคชันมือถือและหน้าเว็บที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ

อย่างง่าย

Simply เป็นแอปพลิเคชันบนมือถือที่ช่วยให้ผู้คนเรียนรู้เครื่องดนตรีต่างๆ ในรูปแบบที่สนุกและง่ายดาย

นี่คือหน้าเพจที่มีอยู่ของพวกเขา:

เครือข่ายการต้อนรับ

Hospitality Net เป็นเครื่องมือการจองโรงแรมที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจองโรงแรมออนไลน์ผ่านเดสก์ท็อปหรืออุปกรณ์มือถือของพวกเขาได้

นี่คือการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วของโมเดลการจองแบบ 'ง่าย' และ 'ไดนามิก' ของพวกเขา:

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการทดสอบ A/B ที่ควรหลีกเลี่ยง

การทดสอบ A/B ต้องใช้ความพยายามและทรัพยากรอย่างมาก เป็นเรื่องน่าหงุดหงิดเมื่อผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่ต้องการเนื่องจากความผิดพลาดที่สามารถหลีกเลี่ยงได้ มาดูข้อผิดพลาดทั่วไปที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมักทำ เพื่อช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้

การตัดสินใจที่เร็วเกินไป

ผู้จัดการหลายคนไม่รอจนกว่าการทดสอบจะเสร็จสิ้น เนื่องจากพวกเขาสามารถดูผลลัพธ์ได้แบบเรียลไทม์ จึงมักตัดสินใจอย่างเร่งรีบเพื่อประหยัดเวลา ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่อิงจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน

การเลือกตัวชี้วัดที่ไม่ชัดเจน

หากคุณดูตัวชี้วัดหลายตัวพร้อมกัน คุณจะเริ่มพบความสัมพันธ์ที่ไม่มีอยู่จริง การออกแบบการทดสอบที่เหมาะสมจะช่วยให้คุณเลือกเฉพาะตัวชี้วัดที่สำคัญเท่านั้นเพื่อติดตาม หากคุณตัดสินใจวัดตัวชี้วัดหลายตัว คุณเสี่ยงที่จะเห็นความผันผวนแบบสุ่ม นอกจากนี้คุณยังเสี่ยงที่จะเสียสมาธิจากการมุ่งเน้นที่ตัวแปรเฉพาะและมองข้ามการเปลี่ยนแปลงที่อาจไม่สำคัญ

การทดสอบซ้ำไม่เพียงพอ

ไม่มีบริษัทมากนักที่ทำการทดสอบซ้ำ หลายบริษัทมักเชื่อว่าผลลัพธ์ของตนถูกต้อง แม้ว่าจะมีความสำคัญทางสถิติสูง ผลลัพธ์บางอย่างก็อาจเป็นผลบวกลวงได้

การทำการทดสอบซ้ำอาจมีความซับซ้อนอย่างน่าพอใจ เนื่องจากผู้จัดการมักไม่ต้องการที่จะทำลายผลการทดสอบก่อนหน้านี้ของตน อย่างไรก็ตาม ยิ่งคุณทำการทดสอบ A/B มากเท่าใด โอกาสที่ผลลัพธ์อย่างน้อยหนึ่งอย่างของคุณจะผิดพลาดก็จะสูงขึ้นเท่านั้น

เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นผลลัพธ์ที่เห็นผลจริงด้วยการทดสอบ A/B และ ClickUp

การทดสอบ A/B สามารถมอบข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือคู่แข่งของคุณได้ การทดสอบที่ประสบความสำเร็จแต่ละครั้งช่วยให้คุณเข้าใกล้ลูกค้ามากขึ้น ด้วยการทดสอบซ้ำแต่ละครั้ง คุณจะพบสิ่งที่ได้ผลดีที่สุดกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ

ClickUp นำเสนอแดชบอร์ดและเทมเพลตที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทดสอบ A/B ของคุณโดยการติดตามข้อมูลเชิงลึกและแสดงผลลัพธ์ในรูปแบบภาพ ซึ่งช่วยให้คุณมีพื้นที่ในการคิดมากขึ้นเพื่อมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องการใช้ความคิดสร้างสรรค์

คุณสมบัติเช่น ClickUp Chat สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้โดยการทำหน้าที่เป็นที่ทำงานและช่องทางการสื่อสารของคุณ

สมัครบัญชี ClickUp ฟรีวันนี้เพื่อใช้เครื่องมือที่ดีที่สุดในระดับและเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของคุณ!