คู่มือที่รวมทุกอย่างเกี่ยวกับการทดสอบ A / B (พร้อมตัวอย่าง)

ยิ่งผู้เข้าชมเว็บไซต์มีโอกาสมากขึ้นในการขยายธุรกิจ (การหาลูกค้าใหม่และปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้าเดิม) เป็นช่องทางในการแปลงที่ตัดสินว่าเว็บไซต์ของคุณจะมีอัตราการเข้าชมมากหรือไม่ และแรงจูงใจหลักของธุรกิจคือการดำเนินการ (การแปลง) จากผู้เข้าชมบนเว็บไซต์ของพวกเขา โปรดทราบว่าหากช่องทางนั้นได้รับการปรับอย่างเหมาะสมจะช่วยเพิ่มโอกาสในการแปลง.


หนึ่งในวิธีที่มีแนวโน้มในการเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางของเว็บไซต์คือการทดสอบ A / B ผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับคำนี้จะได้รับความเข้าใจที่ชัดเจนมากขึ้นเมื่อพวกเขาจะปฏิบัติตามคำแนะนำที่ครอบคลุมนี้.

ดังนั้นเริ่มต้นด้วยพื้นฐาน.

การทดสอบ A / B คืออะไร?

การทดสอบ A / B (บางครั้งเรียกว่าเป็นการทดสอบแยก) เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบหน้าเว็บที่คล้ายกันสองเวอร์ชันเพื่อวิเคราะห์ว่าแบบใดดีที่สุดในแง่ของประสิทธิภาพ.

ในการทดสอบ ab คุณเรียกใช้การทดสอบในหน้าเว็บของคุณ 2 เวอร์ชันเพื่อเปรียบเทียบผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น คุณใช้เวอร์ชันต้นฉบับของเว็บเพจ (รู้จักกันในชื่อตัวควบคุม) และแก้ไขเพื่อสร้างเวอร์ชันที่สองของหน้าเดียวกัน (รูปแบบที่เปลี่ยนแปลง) (แหล่ง).

กระบวนการนี้ช่วยคุณตอบคำถามทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสร้างรายได้ที่สูงขึ้นจากการเข้าชมเว็บไซต์และวางรากฐานสำหรับกลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล.

ตัวชี้วัด Conversion นั้นแตกต่างกันโดยสิ้นเชิงสำหรับแต่ละเว็บไซต์ ตัวอย่างเช่นเป็นการขายผลิตภัณฑ์สำหรับพอร์ทัลอีคอมเมิร์ซในขณะที่สำหรับ B2B เป็นการสร้างผู้นำที่มีคุณภาพสำหรับธุรกิจ.

ทำไมคุณควรทำการทดสอบ A / B?

ทุกธุรกิจกำลังเผชิญกับปัญหาบางอย่างเช่นมีเดียเฮ้าส์อาจเผชิญกับผู้ชมน้อยร้านอีคอมเมิร์ซอาจมีอัตราการละทิ้งรถเข็นสูงในขณะที่ธุรกิจ B2B อาจเต็มไปด้วยโอกาสในการขายที่ไม่เหมาะสม.

การวัด Conversion เหล่านี้ได้รับผลกระทบอย่างมากจากปัญหาต่างๆเช่นการออกจากหน้าเช็คเอาต์การรั่วไหลของช่องทาง Conversion และอื่น ๆ.

มาอ่านกันก่อนว่าทำไมคุณควรทำการทดสอบ A / B เพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านี้:

ที่อยู่จุดปวดของผู้เข้าชม

ผู้เข้าชมในเว็บไซต์มาพร้อมกับเป้าหมายที่กำหนดซึ่งพวกเขาต้องการบรรลุ มันอาจจะเข้าใจการบริการซื้อผลิตภัณฑ์รับส่วนสำคัญของหัวข้อใด ๆ หรือเพียงแค่ท่องเพื่ออะไร ไม่ว่าเป้าหมายของพวกเขาคืออะไร แต่พวกเขาเผชิญกับความเจ็บปวดทั่วไปในขณะที่บรรลุเป้าหมาย: อาจเป็นปุ่ม CTA ที่สับสนหัวข้อข่าวที่เขียนไม่ดีหรือสิ่งอื่น ๆ เมื่อเป้าหมายของพวกเขาไม่บรรลุผลก็จะนำไปสู่ประสบการณ์การใช้งานที่ไม่ดีและทำให้อัตราการแปลงลดลงเช่นกัน.

รุ่น A และรุ่น B เป็นสองหน้าเหมือนกันยกเว้นข้อความพาดหัวและหัวเรื่องย่อย ผลลัพธ์ – รุ่น A ทำให้ผู้เยี่ยมชมเพิ่มขึ้นกรอก 27.76% มันแสดงให้เห็นว่าหัวเรื่องมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญกับผู้เข้าชม (แหล่ง).

ลองมาตัวอย่างของการทดสอบ A / B ในหัวข้อของเว็บไซต์ รุ่นแรกของเว็บไซต์แสดง“ สร้างแคมเปญการตลาดที่ประสบความสำเร็จด้วยเครื่องมือ XYZ” ในขณะที่รุ่นที่สองแสดง“ แคมเปญการตลาดด้วยเครื่องมือ XYZ” ผู้เข้าชมส่วนใหญ่มักจะเลือกคนแรกเพราะมันแสดงให้เห็นถึงวัตถุประสงค์อย่างชัดเจน.

ขับเคลื่อน ROI จากปริมาณการใช้งานที่มีอยู่

วันนี้นักการตลาดรอบรู้กับความสำคัญของการได้รับปริมาณข้อมูลที่มีคุณภาพ ด้วยความช่วยเหลือของการทดสอบ A / B คุณสามารถเพิ่มอัตราการแปลงโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการรับปริมาณการใช้งานใหม่ การทดสอบนี้จะช่วยให้คุณได้รับ ROI ที่ดีขึ้นอย่างแน่นอนเนื่องจากแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยก็สามารถเก็บเกี่ยวผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจได้.

คุณต้องสละเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพของหน้า Landing Page ต้องปรับเค้าโครงเค้าโครงสีเนื้อหาปุ่มและกราฟิกให้เหมาะสมเนื่องจากช่วยในการแปลงผู้เยี่ยมชม แต่โปรดจำไว้ว่าขนาดหนึ่งไม่เหมาะกับทุกคน ดังนั้นคุณต้องมีหน้า Landing Page ที่แตกต่างกันสำหรับผู้เข้าชมที่มาจากการค้นหาทั่วไปและการตลาดผ่านอีเมล ด้วยการทดสอบ A / B คุณสามารถจับตาดูอัตราการแปลงของรุ่นต่างๆได้.

ลดอัตราการตีกลับ

เพื่อตัดสินประสิทธิภาพของเว็บไซต์อัตราตีกลับเป็นตัวชี้วัดที่มีประสิทธิภาพที่สุดที่คุณสามารถพิจารณาได้ มีหลายสาเหตุที่ทำให้อัตราตีกลับสูงขึ้นเช่นความเร็วเว็บไซต์ช้าเมตาแท็ก / คำอธิบายที่ทำให้เข้าใจผิดเนื้อหาที่มีคุณภาพต่ำและอื่น ๆ เนื่องจากเว็บไซต์ต่างๆรองรับผู้ชมที่แตกต่างกันจึงไม่มีวิธีที่แน่นอนในการลดอัตราตีกลับ.

วิธีที่เหมาะที่สุดคือใช้การทดสอบ A / B ด้วยวิธีนี้คุณสามารถทดสอบเว็บไซต์หลายเวอร์ชันได้อย่างง่ายดายจนกว่าคุณจะได้เว็บไซต์ที่ถูกต้อง สิ่งนี้สามารถปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ทำให้ผู้เข้าชมอยู่บนหน้าเว็บนานและลดอัตราตีกลับ.

รุ่น A พร้อมข้อความส่งเสริมการขายที่โดดเด่นมีอัตราตีกลับน้อยกว่ารุ่น B อย่างมาก (พร้อมแถบด้านข้าง) – ดังนั้นจึงช่วยลดอัตราการตีกลับเว็บไซต์ได้ 21% (แหล่ง)

คุณเพิ่มและลบองค์ประกอบบางอย่างจากหน้าเว็บของคุณเพื่อทดสอบเช่นปุ่ม CTA ข้อความในข้อความหรือแถบข้าง คุณสามารถใช้คำที่ใช้พลังงานกับคำพูดการกระทำเพื่อดูว่าที่ลดอัตราการตีกลับ.

ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะกับทุกขนาด แต่คุณสามารถกำหนดและติดตามการวัดของคุณเองเมื่อทำการทดสอบซึ่งนำเราไปสู่ส่วนถัดไป.

การทดสอบ A / B ทำงานอย่างไร?

ต้องขอบคุณการทดสอบ A / B ทำให้สะดวกในการค้นหาว่าอะไรจะใช้งานได้หรืออะไรที่ไม่ได้อยู่ในแคมเปญการตลาดที่กำหนด กิจกรรมทางการตลาดนั้นทำขึ้นเพื่อเพิ่มปริมาณการใช้งาน แต่เมื่อการรับส่งข้อมูลกลายเป็นเรื่องยากและมีค่าใช้จ่ายตอนนี้จำเป็นที่จะต้องให้ประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ผู้ใช้.

ด้วยการใช้โปรแกรมทดสอบ A / B ที่มีโครงสร้างคุณสามารถสร้างความพยายามทางการตลาดที่ให้ผลกำไรสูงโดยการระบุที่อยู่ของเว็บไซต์ที่ต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสม รับด้านล่างเป็นขั้นตอนตามลำดับสำหรับการทดสอบ A / B มาดูบทสรุป:

1. การวิจัย

ก่อนกำหนดแผนการทดสอบ A / B คุณต้องทำการวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเว็บไซต์ปัจจุบัน คุณต้องรวบรวมข้อมูลเช่นจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์เว็บไซต์ที่มีปริมาณการเข้าชมสูงและอื่น ๆ.

2. การสังเกต & สมมติฐาน

เข้าใกล้ขั้นตอนหนึ่งเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจของคุณด้วยการกำหนดสมมติฐานที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและบันทึกข้อสังเกตการวิจัยเพื่อปรับปรุงอัตราการแปลงของเว็บไซต์ของคุณ ในกรณีที่ไม่มีสิ่งเหล่านี้แคมเปญทดสอบจะไม่มีทิศทาง.

3. อาคารรูปแบบต่าง ๆ

ขั้นตอนที่สามในโปรแกรมทดสอบของคุณคือการสร้างรูปแบบตามสมมติฐานและ A / B จะทดสอบกับเวอร์ชันปัจจุบัน.

4. การทดสอบ

ภายในขั้นตอนนี้มีวิธีการทางสถิติสองวิธี: ถี่และเบย์. ใน Frequentist คุณสามารถใช้ข้อมูลจากการทดสอบปัจจุบันของคุณ ขณะที่อยู่ในแนวทางของ Bayesian คุณต้องอ้างถึงการทดลองก่อนหน้าเพื่อรับข้อมูลและนำข้อมูลเฉพาะนั้นไปใช้ในการดำเนินการปัจจุบันของคุณ.

5. การวิเคราะห์ผลลัพธ์ & ปรับใช้รูปแบบที่ดีที่สุด

นี่คือขั้นตอนสุดท้ายที่คุณสามารถคว้าชัยชนะจากแคมเปญนี้ได้ เนื่องจากการทดสอบ A / B ต้องการการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมงานทั้งหมดของคุณจะถูกสะท้อนให้เห็นในขั้นตอนนี้.

วิธีทดสอบ A / B: การวิจัย > สังเกต > สร้างรูปแบบต่าง ๆ > ทดสอบ > วิเคราะห์และทำซ้ำ – เรียนรู้เพิ่มเติมและค้นหาแนวคิดการทดสอบคลิกเพื่อทวีต

สิ่งที่คุณสามารถทดสอบได้ด้วยการทดสอบ A / B?

ช่องทางในการแปลงของเว็บไซต์เป็นตัวกำหนดอนาคตของธุรกิจ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่เนื้อหาในเว็บไซต์ทุกชิ้นควรมีการปรับให้เหมาะสมที่สุด สิ่งนี้ใช้กับองค์ประกอบที่มีผลต่อพฤติกรรมของผู้เข้าชมและอัตราการแปลง เมื่อคุณเริ่มโปรแกรมการปรับให้เหมาะสมองค์ประกอบสำคัญเหล่านี้ควรผ่านการทดสอบ A / B.

ออกแบบ & แบบ

ธุรกิจจำนวนมากต้องเผชิญกับความยากลำบากในการตัดสินใจเลือกองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดในเว็บไซต์และตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับการวาง ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดายโดยใช้การทดสอบ A / B.

ตัวอย่างเช่นใน การวิเคราะห์เว็บไซต์, คุณพบว่าผู้เยี่ยมชมไซต์ของคุณกำลังเยี่ยมชมพื้นที่นำทางน้อยกว่าซึ่งเป็นที่เก็บฟอร์มการลงชื่อสมัครใช้ จากนั้นคุณสามารถทำการทดสอบ A / B เพื่อเรียนรู้พื้นที่ที่มีปริมาณการใช้ข้อมูลมากขึ้น ดังนั้นคุณสามารถวางฟอร์มของคุณในตำแหน่งนั้นเพื่อรับการส่งเพิ่มเติม.

การเดินเรือ

การนำทางเป็นสิ่งต่อไปที่สามารถปรับให้เหมาะสมด้วยความช่วยเหลือของการทดสอบ A / B มันเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการแสดงผลประสบการณ์การใช้งานที่ยอดเยี่ยม คุณต้องมีโครงสร้างของเว็บไซต์ที่วางแผนไว้อย่างดีเพื่อให้การนำทางไปสู่ผู้ใช้อย่างราบรื่น.

ผลการทดสอบ AB ของ Yuppiechef พิสูจน์ได้ว่าการลบแถบการนำทางจริง ๆ แล้วนำไปสู่การเพิ่มการแปลงได้ 100% (แหล่ง).

สำหรับสิ่งนี้คุณควรลองลบการนำทางอย่างชัดเจนเพราะมันช่วยเพิ่มอัตราการแปลง – การทดสอบ A / B พิสูจน์ได้อย่างชัดเจน การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยเพิ่มการแปลงขึ้น 100% นี่เป็นส่วนใหญ่เพราะอย่างน้อยกวนใจผู้ใช้.

รูปแบบ

สิ่งเหล่านี้เป็นสื่อสมบูรณ์แบบสำหรับลูกค้าในการเชื่อมต่อกับธุรกิจ เช่นเดียวกับสองเว็บไซต์ที่ไม่เหมือนกันไม่มีสองรูปแบบที่กำหนดเป้าหมายผู้ชมที่แตกต่างกันอาจคล้ายคลึงกัน ดังนั้นคุณจะต้องทราบว่ารูปแบบใดเหมาะสำหรับผู้ชมของคุณและการทดสอบ A / B สามารถช่วยคุณได้.

มารับแบบฟอร์มสองรูปแบบสำหรับการทดสอบ A / B แบบฟอร์มสมัครง่ายๆที่มีการออกแบบที่เรียบง่ายและอื่น ๆ ด้วยขั้นตอนเพิ่มเติมที่มีการออกแบบที่น่าสนใจ กระบวนการลงชื่อสมัครใช้ใหม่เน้นความสำคัญของคำถามแต่ละข้อและทุกข้อ และผู้ใช้จะต้องยกเลิกการเลือกหนึ่งในหลายภาพเพื่อตอบคำถาม ที่จะดูมีส่วนร่วมมากขึ้นสำหรับผู้ใช้และพวกเขาส่วนใหญ่อาจจะลงทะเบียนแบบฟอร์ม.

การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการลดเขตข้อมูลฟอร์มมีผลกระทบในทางลบต่อการแปลงแม้ว่าเราจะรู้ว่ามีข้อ จำกัด มากมายที่สามารถส่งผลต่อการกรอกแบบฟอร์มแหล่ง).

กระบวนการชำระเงิน

อัตราการละทิ้งรถเข็นทั่วโลกโดยเฉลี่ยในไตรมาส 3 ปี 2018 อยู่ที่ 76.9% หากคุณเป็นหนึ่งในเจ้าของร้านค้าออนไลน์การลดอัตราการละทิ้งรถเข็นสำหรับช็อปปิ้งเป็นวิธีที่รวดเร็วที่สุดในการเพิ่มยอดขายของคุณ.

มีองค์ประกอบที่คุณสามารถทดสอบในระหว่างกระบวนการเช็คเอาต์เช่นการแสดงการจัดส่งฟรีในการเช็คเอาต์ลดขั้นตอนการเช็คเอาต์มีตราความปลอดภัยหรือการรับรอง SSL ฯลฯ ด้วยการทดสอบ A / B คุณสามารถบอกได้ว่าองค์ประกอบใดบ้าง ดีกับร้านค้าของคุณ.

ตัวอย่างเช่น – การลบสิ่งที่ทำให้ไขว้เขวระหว่างการชำระเงิน การออกแบบกระบวนการเช็คเอาต์ (ด้านล่าง) ที่ลบข้อเสนอและย้ายเครื่องคิดเลขให้ใกล้กับช่องยอดรวมของการสั่งซื้อกลายเป็นการย้ายที่ถูกต้อง (แหล่ง).

คำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA)

การดำเนินการจริงจะเกิดขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ CTA- การลงทะเบียนการจัดซื้อและอื่น ๆ อีกมากมาย ด้วยการใช้การทดสอบ A / B คุณสามารถทดสอบสี / ขนาดตำแหน่งคำศัพท์และอื่น ๆ จนกว่าคุณจะได้รับรูปแบบที่แตกต่างกันและจากนั้นปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้นเพื่อให้ดียิ่งขึ้น.

สีของปุ่มมีผลต่ออัตราการแปลงจริง ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าปุ่มสีแดงมีประสิทธิภาพสูงกว่าปุ่มสีเขียว 21% มีคนคลิกที่ปุ่มสีแดงมากกว่าที่ปุ่มสีเขียว (แหล่ง).

มาทำความเข้าใจกับอีกตัวอย่างหนึ่ง เราใช้รูปแบบ CTA สองแบบสำหรับ บริการ SEO– หนึ่งที่ขอใบเสนอราคาและอื่น ๆ ที่มีการกำหนดราคาขอ รูปแบบที่สองอาจมีประสิทธิภาพสูงกว่าครั้งแรกและส่งผลให้เกิดการแปลงเพิ่มขึ้น.

กรณีศึกษาแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงจาก“ ขอใบเสนอราคา” เป็น“ การกำหนดราคาคำขอ” ส่งผลให้ CTR เพิ่มขึ้นเกือบ 161% (แหล่ง).

นี่เป็นเพราะความคิดที่จะได้รับ“ การเสนอราคา” นั้นไม่ได้ดึงดูดผู้ใช้จำนวนมาก ดังนั้นนี่คือองค์ประกอบหลักบางประการที่คุณสามารถทดสอบ A / B เพื่อทำให้เว็บไซต์ของคุณมีประสิทธิภาพสูงสุด.

ห่อ

หลังจากอ่านโพสต์ที่ครอบคลุมนี้เรามั่นใจว่าคุณได้เข้าใจรายละเอียดทั้งหมดของการทดสอบ A / B ตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมในการสร้างแผนงานของคุณเองสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ อย่าพลาดสิ่งใดขณะที่ดำเนินการตามกระบวนการที่กล่าวถึงที่นี่และคุณสามารถเห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในอัตราการแปลง.

เห็นได้ชัดว่าการทดสอบ A / B มีประโยชน์ในการเพิ่มอัตราการแปลงของเว็บไซต์ซึ่งคุณควรเลือกใช้สำหรับธุรกิจของคุณ.

แขกโพสต์โดย Tom Hardy

Tom Hardy เป็นนักวิเคราะห์คุณภาพชำนาญที่ทำงานที่ Sparx IT Solutions เป็นเวลาหลายปี เขามีประสบการณ์มากมายในการจัดการโครงการที่สลับซับซ้อนซึ่งมีหลากหลายแนวดิ่ง ด้วยการเขียนบทความของเขาเขาชอบที่จะเผยแพร่ความรู้เกี่ยวกับแนวทางการทดสอบแอปที่ดีที่สุด.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map