วิธีการสำคัญอย่าง A/B Testing คือ สิ่งหนึ่งที่นักการตลาดในยุค Digital Marketing ห้ามพลาดในการใช้งานเด็ดขาด เพราะมันทำให้เราไม่ต้องมานั่งตัดสินใจว่าโฆษณา หรือแคมเปญตัวไหน ที่ลูกค้าเห็นแล้วจะคลิกมากที่สุด บางครั้งเราอาจเผลอตัดสินใจโดยใช้ “ความรู้สึก” ซึ่งมันไม่ช่วยให้เกิดผลดีแน่นอน ฉะนั้นวิธีทดสอบการคลิกอย่าง A to B Testing เป็นหนทางที่ดีที่สุดแล้วในการแก้ไขปัญหาที่กล่าวมา
A/B Testing คืออะไร
ความหมายของวิธีการ A/B Testing นั้นง่ายกว่าที่หลายคนคิด เพราะมันแปลว่าการทดสอบทางการตลาด ที่แยกแคมเปญเดียวกันออกเป็น 2 รูปแบบ ให้กับกลุ่มเป้าหมายที่เหมือนกันได้มองเห็น แล้วนำข้อมูลที่ได้ไปทำ Data Analytic เพื่อดูว่ารูปแบบไหนที่มีผลลัพธ์ดีที่สุด
Tips: คุณสามารถใช้ CTR ในการวัดสัดส่วนจำนวนคนที่คลิกเข้ามาดูโฆษณา เพื่อดูประสิทธิภาพของการทดสอบ A/B Testing ได้
A/B Testing ช่วยอะไรธุรกิจออนไลน์ได้บ้าง
หากตอนนี้ธุรกิจของคุณกำลังเผชิญหน้ากับปัญหา Lead ที่ขาดความ Potential จนไม่สามารถสร้างยอดขายได้ตามที่หวัง อาจมีปัญหาเกิดขึ้นในหลาย ๆ ส่วน งั้นมาดูกันว่าการทำ A/B Testing จะสามารถช่วยอะไรคุณได้บ้าง
1. A/B Testing ช่วยแก้ปัญหาของผู้เข้าชมได้อย่างตรงจุด
เนื่องจากบางแคมเปญที่เราปล่อยออกไป อาจมีการนำเสนอที่ไม่ตรงต่อความต้องการของลูกค้ามากเท่าไหร่นัก ดังนั้นการเก็บข้อมูลมาวิเคราะห์ และทดสอบด้วยวิธี A/B Testing อาจทำให้เรามองเห็นปัญหาตรงนั้นชัดเจนมากขึ้น และพร้อมจะแก้ไขมันอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น CTA ที่เคยใช้อาจทำให้เกิดความสับสน ไม่สามารถสร้างแรงกระตุ้นให้ลูกค้า Take Action ได้ เราก็จะสามารถนำมาแก้ไข และปรับเปลี่ยนได้ทันทีในแคมเปญถัดไป
2. เพิ่ม ROI จาก Traffic ที่เข้ามา
โดยปกติแล้วการเพิ่ม ROI จาก Traffic ที่สูงขึ้นอาจทำให้เราต้องแบกรับภาระค่าใช้จ่ายที่เพิ่มตามขึ้นมา ด้วยวิธีการทดสอบ A/B Testing จึงช่วยทำให้ทุกคนใช้ประโยชน์จาก Engagement ที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด รวมถึงยังช่วยเพิ่ม Conversion ได้ในขณะที่เรายังไม่ต้องเสียเงินเพิ่ม
3. สามารถลดการเกิด Bounce Rate
เพราะการทดสอบด้วยวิธี A/B Testing จะช่วยให้เราได้เจอกับเวอร์ชันแคมเปญที่ดีที่สุด จนสามารถลดอัตราการเกิด Bounce Rate หรืออัตราการตีกลับได้
4. การทำ A/B Testing สามารถลดความเสี่ยงจากการปรับสิ่งต่างๆบนเว็บไซต์
ลองเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์ทีละน้อยโดยอาศัยการทดสอบแบบ A/B Testing เพื่อหาสิ่งที่ดีที่สุดในแต่ละส่วนแบบค่อยเป็นค่อยไป ดีกว่าการที่เราลงทุนด้วยเงินก้อนใหญ่ เพื่ออกแบบเว็บไซต์ใหม่หมดจดทั้งหน้า ซึ่งยังไม่อาจทราบผลลัพธ์ได้แน่ชัดว่าเมื่อใช้งานจริง จะตอบโจทย์มากน้อยแค่ไหนกันแน่
อ่านบทความที่เกี่ยวข้อง : Data-Driven Marketing กลยุทธ์ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล
5. สามารถปรับการนำเสนอจากการทดลองสถิติ
เนื่องจากการทดสอบแบบ A/B Testing ขับเคลื่อนโดยข้อมูลทั้งหมดที่เกิดขึ้นจริง ทำให้เราสามารถระบุสิ่งที่ดีที่สุดได้อย่างง่ายดาย จากการปรับปรุงที่ใช้สถิติในการวัดค่าเหมือนกัน
Tips: อยากทดสอบกลยุทธ์การตลาดว่ารูปแบบไหนให้ผลลัพธ์ได้ดีกว่า การทดสอบแบบ A/B Testingนั้นถือว่าตอบโจทย์อย่างมาก เพราะนอกจากจะบอกผลลัพธ์ว่าตัวไหนดีที่สุด ยังให้ข้อมูลกลับมา พร้อมนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างคุ้มค่า
6. ปรับปรุงเว็บไซต์ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
การออกแบบเว็บไซต์หรือการปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพ บางครั้งอาจขึ้นอยู่กับการวาง CTA อย่างเหมาะสม เพื่อเป้าหมายสำคัญทางธุรกิจ เช่น การปิดการขาย หรือการเก็บข้อมูลจากลูกค้า ดังนั้นวิธีการทดสอบ A/B Testing จะสามารถเข้ามาสนับสนุนได้อย่างเข้มข้น ว่า CTA แบบไหนที่จะตอบสนองวัตถุประสงค์ของคุณได้ดีที่สุด
A/B Testing สามารถทดสอบอะไรได้บ้าง
ตอกย้ำความชัดเจนในด้านขีดจำกัดความสามารถของ A/B Testing ว่าสามารถทดสอบอะไรได้บ้าง ซึ่งเรารวบรวมข้อมูลทั้งหมดจนแตกย่อยออกมาได้อีก 7 หัวข้อด้วยกัน
เนื้อหา
การทดสอบ A/B Testing กับเนื้อหาหรือคอนเทนต์ของเรา ว่าตอบโจทย์ลูกค้ามากน้อยแค่ไหน ซึ่งเราสามารถกำหนดรายละเอียดการทดสอบ ผ่านการเปลี่ยนแปลงเนื้อหาในแต่ละจุด โดยเริ่มได้จาก Headlines ระบุสิ่งที่เราต้องการสื่อ, เนื้อหาภายใน และช่วง CTA เพื่อกระตุ้นลูกค้าให้ทำในสิ่งที่เราคาดหวังจากแคมเปญนั้น
ถ้าเราปล่อยคอนเทนต์ลงบน Social Media อย่าลืมนำกลยุทธ์ Social Media Marketing มาใช้งานควบคู่กับการพัฒนาเนื้อหาคอนเทนต์ ก่อนทำ A/B Testing ต่อไปเพื่อดูว่าแบบไหนให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
ดีไซน์และการจัดวาง
กรณีที่เรามีปัญหาเรื่องดีไซน์และการจัดวาง จนไม่รู้ว่าแบบไหนถึงจะให้ผลลัพธ์ได้ดีกว่ากัน การเริ่มต้นใช้ A/B Testing ทดสอบแบบที่เรามีอยู่ไปทีละรายการ คอยเก็บข้อมูลที่ได้รับมาอย่างต่อเนื่อง เพื่อพัฒนารายการที่เหลือไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะเจอสิ่งที่ดีที่สุด ซึ่งบางครั้งเราอาจหลงลืมสิ่งสำคัญบางอย่างไปในการจัดวาง เช่น
- การให้ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับธุรกิจ, สินค้า หรือบริการ
- การนำเสนอบทวิจารณ์จากลูกค้า ไม่ว่าจะในแง่ดีหรือไม่ดี เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ
- เขียนนำเสนอแบบเรียบง่าย อ่านแล้วสามารถเข้าใจได้ทันที
- สร้างความรู้สึกแบบ FOMO (Fear Of Missing Out) หรือ การกลัวตกกระแส เพื่อให้ลูกค้ารู้สึกว่าต้องห้ามพลาดเด็ดขาด
อ่านบทความที่เกี่ยวข้อง : สอนยิงแอด Facebook ขั้นตอนลงโฆษณาเฟสบุ๊ค อัพเดตล่าสุด 2022
ระบบนำทางในเว็บไซต์ (Navigation)
เพราะระบบการนำทางเว็บไซต์ถือเป็นส่วนที่สำคัญอย่างมาก ในการส่งต่อผู้เข้าชมให้ไปตามหน้าที่เราต้องการ ดังนั้นการนำ A/B Testing มาใช้งาน จะช่วยให้เราทดสอบจนรู้ว่าโครงสร้างแบบไหน หรือวิธีการเชื่อมโยงแบบใดที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้งาน จนเกิดพฤติกรรมการใช้งานที่เป็นไปตามความคาดหวังของเรา เบื้องต้นลองนำแนวคิดด้านล่างนี้ไปปรับใช้งานควบคู่กับการทดสอบดูอีกทาง
- วางระบบนำทางเอาไว้ในตำแหน่งที่เหมาะสม เพื่อให้ลูกค้าใช้งานได้ง่ายที่สุด
- วางแผนการนำทางให้สามารถคาดเดาได้ไม่ยากเกินไป ด้วยการสร้างตัวเลือกที่เข้าถึงง่าย แต่ก็หลากหลายในเวลาเดียวกัน เช่น ธุรกิจขายหูฟัง ที่มีทั้งแบบไร้สาย และมีสาย ลองนำเสนอสิ่งที่ดึงดูดที่สุดของทั้ง 2 ประเภทขึ้นมาทันที เพื่อลดการค้นหาที่เสียเวลาของลูกค้าออกไป
Tips: การสร้างระบบนำทางที่ดีอาจต้องพึ่งพา Keyword ที่สามารถบ่งบอกได้อย่างชัดเจน ว่านี่คือสิ่งที่ลูกค้าต้องการ สามารถคลิกเข้าไปได้เลย
แบบฟอร์ม (Forms)
การเปิดแบบฟอร์มให้ลูกค้าเข้ามากรอกข้อมูลผ่านช่องทางต่าง ๆ นับว่าเป็นสิ่งที่ทำได้ยากมากในสมัยนี้ เนื่องจากลูกค้าส่วนใหญ่ไม่ชอบทำอะไรที่วุ่นวาย เราจึงต้องมีการออกแบบฟอร์มให้ง่าย และครอบคลุมต่อความต้องการของเรามากที่สุด ซึ่งตรงนี้เองที่เราสามารถดีไซน์ข้อมูลในฟอร์ม แล้วนำไปทดสอบผ่าน A/B Testing ได้ เพื่อหาแนวโน้มว่าแบบฟอร์มไหนที่ลูกค้ายินดีที่จะตอบมากที่สุด
ปุ่ม CTA (Call-to-action)
สำหรับกรณีของปุ่ม CTA (Call to Action) เองก็คล้ายกันกับแบบฟอร์มด้านบนเลย เนื่องจากการใช้งาน CTA มีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนว่าต้องการให้ลูกค้าทำบางอย่าง หลังจากที่อ่านเนื้อหาจนจบ โดยเราสามารถออกแบบไว้เพื่อทดสอบ A/B Testing ได้ต่อเนื่องเช่นกัน คอยมองหาว่าแบบไหนที่ลูกค้าคลิกเข้ามามากกว่า
อ่านบทความที่เกี่ยวข้อง : Google Analytics คือ ใช้งานอย่างไร พร้อมวิธีติดตั้ง GA4 ล่าสุด
การพิสูจน์จากผู้ใช้งานจริง (Social proof)
การพิสูจน์จากผู้ใช้งานจริง หรือก็คือการรับฟังในสิ่งที่ลูกค้ากำลังจะบอกกับเรา ในปัจจุบันนี้มีเครื่องมือออนไลน์หลายแพลตฟอร์ม ที่ทำให้เราสามารถเก็บข้อมูลจากการพูดถึงของลูกค้า ได้อย่างกว้างขวาง พร้อมนำมาปรับใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ นั่นยิ่งทำให้ A/B testing กลายเป็นไม้สุดท้าย ที่จะช่วย Final ได้เลยว่าสิ่งที่เราต้องการพิสูจน์ ให้ผลลัพธ์ไว้อย่างไรบ้าง
ความลึกของเนื้อหา (Content depth)
รายการสุดท้ายเป็นความเกี่ยวข้องในด้านเนื้อหา ที่หากต้องการวัดประสิทธิภาพ ว่าลูกค้าของเราชื่นชอบรูปแบบที่เข้มข้น เจาะลึก หรือต้องการเนื้อหาแบบสั้น กระชับ จบง่าย ไม่ต้องลึกมาก แค่มีคำตอบพื้นฐานให้ก็โอเคแล้ว ถ้านั่งนึกเองหรือไปถามลูกค้าทีละคนคงเสียเวลาแย่ นำไปใช้กับ A/B Testing เพื่อดูผลลัพธ์พร้อมข้อมูลเลยคงเป็นอะไรที่ง่ายกว่ากันเยอะ
รูปแบบการทำ A/B Testing
จากข้อมูลทั้งหมดที่ผ่านมาอาจดูเหมือนว่าการทดสอบแบบ A/B Testing จะเป็นมีแนวทางที่ค่อนข้างคล้ายกันเอามาก ๆ แต่สำหรับด้านพื้นฐาน มันสามารถแบ่งรูปแบบการทดสอบได้ถึง 3 ประเภทด้วยกัน
1. Split URL testing
รูปแบบที่ 1 จะเป็นการใช้งาน A/B testing เมื่อเราต้องการเปลี่ยนแปลงบางสิ่งบนหน้าเว็บไซต์ โดยที่เรายังไม่อยากเปลี่ยนแปลงใหม่ทั้งหมดในครั้งเดียว เมื่อเราเรียกการใช้งาน Split URL testing ขึ้นมา การเข้าชมเว็บไซต์ของคุณจะถูกแบ่งระหว่างส่วนควบคุมเป็น URL หน้าเดิม และ URL หน้าใหม่ เพื่อวัดอัตรา Conversion แต่ละรายการเพื่อหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากการทดสอบ
2. Multivariate testing (MVT)
รูปแบบที่ 2 การทดสอบ A/B Testing ในแบบ Multivariate testing เป็นการทดสอบหลายตัวแปรพร้อมกัน เพื่อวิเคราะห์ว่าแบบไหนที่ทำงานได้เข้ากับหน้าเว็บมากที่สุด ซึ่งจะมีความซับซ้อนมากกว่าการทดสอบทั่วไป เหมาะกับผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด และพัฒนาขั้นสูง
3. Multipage testing
รูปแบบที่ 3 การทดสอบ Multipage testing เป็นการนำ A/B Testing มาปรับใช้เพื่อทดสอบหลายหน้าเว็บ โดยมีแนวทางทั้งหมด 2 ทางด้วยกัน คือ การทดสอบที่เราออกแบบหน้าเว็บใหม่หมด และการทดสอบด้วยการเปลี่ยนแปลงสัดส่วนเล็ก ๆ บนหน้าเว็บ เพื่อดูผลการเปลี่ยนแปลงว่าปัจจัยใดส่งผลชัดเจน
5 ขั้นตอนการทดสอบ A/B Testing
1. Identify Goals
ขั้นตอนที่ 1 เราต้องเริ่มจากการตั้งเป้าหมาย หรือระบุวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนของการทำ A/B Testing ถึงผลลัพธ์ที่เราคาดหวังให้ดีกว่าเดิมอย่างไร
2. Collect Data
ขั้นตอนที่ 2 การรวบรวมข้อมูลเพื่อใช้มาเป็นพื้นฐานในการเพิ่มประสิทธิภาพ ตามเป้าหมายที่เราตั้งเอาไว้ ซึ่งเราอาจมองไปที่แคมเปญหรือสิ่งที่มีอัตราการเข้าชมสูง เพื่อที่จะได้รวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็วก่อนทำ A/B Testing
3. Generate Hypothesis & Create Variation
ขั้นตอนที่ 3 สร้างแนวคิดสมมติฐานว่าทำไมถึงคิดว่าสิ่งที่เรากำลังจะนำไปทำ A/B Testing อาจให้ผลลัพธ์ได้ดีกว่าสิ่งที่มีอยู่ในปัจจุบัน จัดลำดับผลลัพธ์ที่คาดหวัง พร้อมกับความยากในการทดสอบ จากนั้นลองนำสิ่งต่าง ๆ ไปสร้างรูปแบบต่าง ๆ ตามองค์ประกอบที่เราได้กำหนดเอาไว้ ตรวจสอบคุณภาพที่ได้ในตอนสุดท้าย เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างเป็นตามที่เราคาดไว้
4. Run Experiment
ขั้นตอนที่ 4 เริ่มต้นการทดสอบ A/B Testing เพื่อดูผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น Export ข้อมูลของแต่ละรูปแบบออกมาไว้ก่อนที่เราจะเริ่มต้นการวิเคราะห์ในขั้นตอนถัดไป
5. Analyze Results
ขั้นตอนสุดท้ายทำการวิเคราะห์ข้อมูลหลังจากที่เราได้ทำการ A/B Testing เรียบร้อยแล้ว ซึ่งตรงจุดนี้ข้อมูลทั้งหมดจะบอกเราได้เลยว่ารูปแบบไหน คือ ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้า รวมถึงความแตกต่างที่เกิดขึ้น มีนัยสำคัญทางสถิติที่สามารถบอกอะไรเราได้อีกหรือไม่
A/B Testing กับการทำ SEO
ผลกระทบของการทดสอบ A/B Testing กับเว็บที่ทำ SEO (Search Engine Optimization) อาจทำให้เกิดผลลัพธ์ด้านลบกับการประเมินจาก Google ทำให้สิ่งที่เราควรรู้ก่อนนำมันไปใช้งานจะเป็นเรื่องราวเกี่ยวกับ 2 หัวข้อต่อไปนี้
A/B Testing ส่งผลอย่างไรกับการทำ SEO
การทดสอบ A/B Testing กับเว็บที่ทำ SEO อาจทำให้เกิดผลลัพธ์ด้านลบขึ้นมาเล็กน้อย เราจึงควรมีวิธีรับมืออย่างรอบคอบเมื่อต้องการใช้งาน
ประเด็นสำคัญของ A/B Testing กับการทำ SEO
การทดสอบ A/B testing จะไม่มีผลอะไรมากนักกับการจัดอันดับ ถ้าหากเราสามารถปรับแต่งได้อย่างเหมาะสม ด้วยวิธีเหล่านี้
- ใช้ Canonical Tags เพื่อเป็นการบอก Search Engine ให้รู้ว่า URL ที่อยู่ภายใต้ Tag นี้คือหน้าหลักของเว็บไซต์ เพื่อป้องกันการนำเสนอข้อมูลเว็บของเราผิดหน้า และป้องกันการเกิดข้อมูลซ้ำขึ้นมา เพราะถ้าหากเราไม่ใช้งาน Tag นี้ Algorithm ของ Google ก็จะไม่ทราบว่าหน้าเว็บไหนที่เราต้องการให้นำไปจัดอันดับ
- ปรับเปลี่ยนการใช้งาน redirect 302 แทนการใช้งาน redirect 301 เนื่องจากเราต้องการให้หน้านั้นเป็นหน้าที่ใช้สำหรับทดสอบ A/B Testing เท่านั้น ไม่ใช่หน้าหลักแต่อย่างใด
- หลังจากที่เราทำการทดสอบ A/B testing จนได้ผลลัพธ์ที่พอใจแล้ว ให้ทำการหยุดทดสอบ และปรับเปลี่ยนรูปแบบไปตามที่ต้องการทันที
อ่านบทความที่เกี่ยวข้อง : SEM (Search Engine Marketing) คืออะไร ต่างจาก SEO อย่างไร
เครื่องมือการทำ A/B Testing
Google Optimize
เครื่องมือแรกเป็นตัวที่หลายคนน่าจะรู้จักกันดีอยู่แล้ว กับ Google Optimize ซึ่งมันสามารถใช้ทดสอบ A/B Testing ได้ฟรีด้วย โดยฟีเจอร์หลักที่น่าสนใจก็จะมี การทดสอบ A/B Testing, ทดสอบหน้าเว็บหลายเวอร์ชัน, การทดสอบหลายตัวแปร, การทดสอบเปลี่ยนเส้นทาง, การทดลองฝั่งเซิร์ฟเวอร์ และการทดสอบส่วนบุคคล
Optimizely
เครื่องมือตัวที่สองเป็นตัวที่สามารถใช้ได้ทั้งการทดสอบ A/B Testing และ CRO (Conversion Rate Optimization) ที่พร้อมสนับสนุนการใช้งานในระดับองค์กร ซึ่งฟีเจอร์ที่มีให้ใช้งานได้แก่ การทดสอบ A/B Testing, การทดสอบหลายหน้า, โปรแกรมการแก้ไขภาพ สำหรับรูปแบบการสร้างโดยที่ไม่ต้องใช้โค้ด, การกำหนดเป้าหมายและการแบ่งส่วนขั้นสูง และ Full Stack ตัวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับแอปมือถือ และผลิตภัณฑ์ดิจิทัล
ตัวอย่างการทำ A/B Testing
Case ตัวอย่างสาย E-Commerce ในการทำ A/B Testing อย่างต่อเนื่องจนได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมออกมาแบบไม่เหมือนใคร คงต้องยกให้ Amazon เพราะก่อนหน้านี้ในช่วงหลายสิบปีก่อน ทีมงานได้ทำการทดสอบเพื่อหารูปแบบปุ่ม 1-Click Ordering ขึ้นมาอย่างสมบูรณ์แบบ โดยที่ลูกค้าสามารถคลิกครั้งเดียวแล้วปิดจบการซื้อ พร้อมรอสินค้าได้เลยทันที โดดเด่นจนได้รับการจดสิทธิบัตรในช่วงนั้นเลยทีเดียว
แต่ในช่วงเวลาถัดมา Amazon ไม่เคยที่จะหยุดพัฒนา พวกเขาได้มีการเก็บข้อมูลจาก A/B Testingอย่างต่อเนื่อง จนทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมอย่างปุ่ม “รถเข็น” ที่ไม่ว่าเราจะอยู่หน้าไหนบนเว็บไซต์ ก็จะมองเห็นสถานะของรถเข็นอย่างชัดเจน ซึ่งสัญลักษณ์ดังกล่าวสามารถเป็นทางลัดได้ถึง 5 ตัวเลือก คือ
- ช้อปต่อ (หากไม่มีสินค้าเพิ่มในตะกร้า)
- อัปเดตข้อเสนอในวันนี้ (หากไม่มีการเพิ่มสินค้าในตะกร้า)
- Wish Lish (หากไม่มีสินค้าในตะกร้า)
- ดำเนินการชำระเงิน (เมื่อมีสินค้าในตะกร้า)
- ลงชื่อเข้าใช้เพื่อเปิด 1-Click Checkout (เมื่อมีสินค้าในตะกร้า)
คำถามที่พบบ่อยในการทำ A/B Testing
ควรเริ่มทำ A/B Testing ตอนไหน
ช่วงเวลาของการเริ่มทำ A/B Testing นั้นเราสามารถสรุปง่าย ๆ โดยแบ่งออกเป็น 2 ช่วงหลัก คือ การทดสอบก่อนปล่อยแคมเปญออกไป เพื่อหาองค์ประกอบที่ดีที่สุด หรือจะเป็นช่วงหลังจากปล่อยแคมเปญก็ทำได้เช่นกัน เพื่อเป็นการเก็บข้อมูล แล้วนำมาพัฒนาแคมเปญของเราให้ดีขึ้น
ข้อสรุปเกี่ยวกับ A/B Testing
สรุปสุดท้ายเกี่ยวกับการทำ A/B Testing นั้นขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของแต่ละธุรกิจอีกทีหนึ่ง ว่าต้องการใช้งานเพื่ออะไร ใช้งานกับอะไร หลังจากนั้นเราจึงนำข้อมูลทั้งหมดที่ได้ มาทำการวิเคราะห์ต่อไป แล้วหาแนวทางการพัฒนาสิ่งที่เราทดสอบ ให้ผลลัพธ์ครั้งถัดไปออกมามีประสิทธิภาพตามต้องการ ซึ่งการทำ A/B Testing ไม่จำเป็นต้องทำเพียงแค่ 1 หรือ 2 ครั้ง เราสามารถทำได้จนกว่าจะพอใจในผลลัพธ์ รวมถึงช่วงเวลาในการทดสอบก็เช่นกัน ขอแค่เราวางแผนตามขั้นตอนให้รอบคอบ การใช้งานวิธีการทดสอบนี้จะสร้างประโยชน์มากแน่นอน
Source
Optimizely, A/B Testing https://www.optimizely.com/optimization-glossary/ab-testing/
Lindsay Kolowich Cox, How to Do A/B Testing: 15 Steps for the Perfect Split Test, March 3, 2022 https://blog.hubspot.com/marketing/how-to-do-a-b-testing
vwo, A/B Testing Guide, May, 2021 https://vwo.com/ab-testing/#a-b-testing-examples
