การทดสอบ A/B หรือที่เรียกว่าการทดสอบแยกหรือการทดสอบบัคเก็ต เป็นวิธีทางสถิติที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ในด้านการวิเคราะห์และการทดลองข้อมูล
ช่วยให้ธุรกิจและนักวิจัยสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยการเปรียบเทียบเวอร์ชันตั้งแต่สองเวอร์ชันขึ้นไปของตัวแปรเฉพาะ เช่น หน้าเว็บ คุณลักษณะของแอป หรือแคมเปญการตลาด เพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่าในแง่ของผลลัพธ์หรือเมตริกเฉพาะ
สำรวจแนวคิดพื้นฐานของสถิติการทดสอบ A/B ความสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ และบทบาทของสถิติในการขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อประสิทธิภาพและความสำเร็จที่ดีขึ้น
เหตุใดบริษัทจึงต้องมีการทดสอบ A/B?
การทดสอบ AB ไม่ใช่แนวคิดใหม่ มีการใช้งานมานานกว่าศตวรรษ แม้ว่าการทดสอบ AB มักจะเชื่อมต่อกับเว็บไซต์และแอปก็ตาม อย่างไรก็ตาม ผู้ค้าปลีกมากกว่า 75% ใช้แพลตฟอร์มนี้
เครดิตภาพ: Pexels
ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้การทดสอบ AB เพื่อ:
- เรียนรู้เกี่ยวกับปัญหาของผู้ใช้ช่องทาง Conversion
- ธุรกิจจะได้รับผลตอบแทนจากการเข้าชมปัจจุบันได้อย่างไร
- จะทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้ดีขึ้นได้อย่างไร
- เหตุใดการทดสอบ AB จึงมีความสำคัญมากในตอนนี้
พฤติกรรมของลูกค้าเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอันเป็นผลจากวิกฤตโรคระบาดในปีที่แล้ว ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงต้องปรับตัวให้เข้ากับการทดสอบ AB เพื่อให้ทันกับรูปแบบพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงไป เป็นผลให้บริษัทต่างๆ อาจตัดสินใจเลือกได้ดีขึ้น
ธุรกิจต่างๆ จะต้องเปลี่ยนไปสู่โหมดออนไลน์อย่างรวดเร็ว และพัฒนาธุรกิจออนไลน์ของตนเพื่อเติมเต็มช่องว่างระหว่างแบรนด์และลูกค้า การทดสอบ AB เป็นเทคนิคที่รวดเร็วที่สุดในการเปลี่ยนเส้นทางไปยังข้อมูลที่เป็นประโยชน์
การเปลี่ยนแปลงในหลากหลายอุตสาหกรรม:
- ธุรกิจต่างๆ จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เคลื่อนเข้าสู่โลกออนไลน์ ซึ่งเป็นสัญญาณการสิ้นสุดของหน้าร้านที่มีหน้าร้านจริง
- องค์กรหลายแห่งให้ความสำคัญกับการให้ความพึงพอใจแก่ลูกค้าในระดับที่ลึกยิ่งขึ้น โดยหันมาให้ความสำคัญกับมนุษย์เป็นหลัก แทนที่จะเป็นอัศวินที่มุ่งเน้นผลกำไร ตัวอย่างเช่น Shopify ได้ให้ทดลองใช้ฟรีเก้าสิบวันแก่ลูกค้าเพื่อประโยชน์ในการช่วยเหลือพวกเขา
- ปฏิสัมพันธ์ในการสนทนาก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน โดยลูกค้าเปลี่ยนจาก “ฉันอยากรู้” เป็น “ฉันอยากทำ” ด้วยเหตุนี้ ตอนนี้จึงเป็นเวลาที่จะเชื่อมโยงผู้บริโภคกับเนื้อหาระดับสูงเพื่อสร้างโอกาสในการขายที่มากขึ้น
- ธุรกิจจำนวนมากกำลังเปลี่ยนกลยุทธ์ทางการตลาดจากการรักษาลูกค้าและมุ่งสู่การได้ลูกค้าใหม่
- การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าทั้งหมดนี้จำเป็นต้องทำการวิจัยลูกค้าและพัฒนาแนวคิดการทดสอบใหม่ๆ เพื่อแก้ไขปัญหาของลูกค้า ถึงเวลายกเครื่องขั้นตอนการทดสอบ AB
สถิติการทดสอบ A/B โดยทั่วไป
เครดิตภาพ: Pexels
1. ตลาดซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B จะมีมูลค่าถึง 1,151 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2025 โดยมี CAGR ที่ 11.6%:
ตามตัวเลขของ QY Research อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ของการทดสอบ A/B มีมูลค่า 485 ล้านดอลลาร์ในปี 2018 และคาดว่าจะขยายตัวต่อไปในปี 2019
ตลาดทั่วโลกสำหรับซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B คาดว่าจะสูงถึง 1,151 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2025 โดยมี CAGR ที่ 11.6%
นอกจากนี้ โครงการวิเคราะห์ที่การเติบโตต่อปีจะยังคงคงที่ที่ร้อยละ 12.1 จนถึงสิ้นปี 2025 เมื่อคาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมจะมีมูลค่ามากกว่าหนึ่งพันล้านดอลลาร์เล็กน้อย
(ที่มา: การวิจัย QY)
2. การทดสอบ A/B เป็นกลยุทธ์ CRO ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด:
ตามการประมาณการล่าสุด การทดสอบ A/B เป็นแนวทางชั้นนำที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการโฆษณาใช้เพื่อปรับปรุงอัตราคอนเวอร์ชัน โดยองค์กร 60 เปอร์เซ็นต์ได้ใช้การทดสอบนี้แล้ว และอีก 34 เปอร์เซ็นต์วางแผนที่จะใช้
นักการตลาด 59 เปอร์เซ็นต์ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพการคัดลอกในการทำงานในแต่ละวัน และอีก 29 เปอร์เซ็นต์วางแผนที่จะทำเช่นนั้นในอนาคต
นักการตลาดอ้างว่าพวกเขาใช้แบบสำรวจออนไลน์และคำติชมของลูกค้า (58 เปอร์เซ็นต์) รวมถึงการวิเคราะห์เส้นทางของผู้ใช้ นอกเหนือจากการทดสอบ A/B (55 เปอร์เซ็นต์) สำหรับ 49% ของธุรกิจ การปรับปรุงอัตรา Conversion เริ่มต้นด้วยการทดสอบการใช้งาน
(ที่มา: ข้อมูลเชิงลึกอันชาญฉลาด)
3. การทดสอบ A/B มีประโยชน์อย่างมากในการปรับปรุงอัตรา Conversion:
เมื่อพูดถึงการเพิ่มอัตราคอนเวอร์ชั่น บริษัท 60 เปอร์เซ็นต์พบว่าการทดสอบ A/B มีประโยชน์อย่างยิ่ง
แม้ว่ามีหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อ Conversion แต่การวิจัยการทดสอบ A/B ในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่าธุรกิจส่วนใหญ่เชื่อว่านี่เป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่ม Conversion
การทดสอบ A/B ไม่ใช่เรื่องยากสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามเกือบสองในสาม (63 เปอร์เซ็นต์) มีเพียง 7% เท่านั้นที่ไม่เห็นด้วย โดยยอมรับว่าการนำการทดสอบ A/B มาใช้นั้นเป็นงานที่ยาก
(ที่มา: InvestpCRO)
4. การทดสอบ A/B บนไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถเพิ่มรายได้ต่อผู้เข้าชมได้ 50.7%:
การทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิผลบนไซต์อีคอมเมิร์ซอาจส่งผลให้รายได้โดยทั่วไปต่อผู้เข้าชมเพิ่มขึ้น 50.7 เปอร์เซ็นต์
หากทำอย่างมีประสิทธิภาพ การทดสอบ A/B อาจให้ผลตอบแทนสูง บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ รายได้เฉลี่ยต่อผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำคือ 3 ดอลลาร์ ด้วยการทดสอบ A/B ที่เหมาะสม รายได้นี้จะเพิ่มขึ้นได้อย่างมาก
1/3 ของผู้ทดสอบ A/B เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบฟีเจอร์ต่างๆ เช่น พาดหัวข่าวของการทดสอบ 20 เปอร์เซ็นต์ ปุ่มทดสอบคำกระตุ้นการตัดสินใจ 20 เปอร์เซ็นต์ เค้าโครงการทดสอบ 10 เปอร์เซ็นต์ และสำเนาของเว็บไซต์ทดสอบ 8 เปอร์เซ็นต์ ตามแนวโน้มการทดสอบ A/B
(ที่มา: วีโว่)
5. การเข้าชมที่ไม่ซ้ำขั้นต่ำ 5000 ครั้งที่จำเป็นสำหรับความสำคัญทางสถิติในการทดสอบ A/B:
ปัจจัยหลักประการหนึ่งที่ทำให้นักการตลาดหลายคนล้มเหลวในการรับผลลัพธ์ที่ต้องการจากการทดสอบ A/B คือการขาดปริมาณการเข้าชม
ต้องมีการเข้าชมที่ไม่ซ้ำตามเกณฑ์ 5000 ครั้งเพื่อนัยสำคัญทางสถิติในการทดสอบ A/B ตามการทดสอบ A/B สถิติการทดสอบ A/B เพียงหนึ่งในเจ็ดครั้งมีความจำเป็นทางสถิติเพียงพอที่จะเพิ่มอัตรา Conversion
จากการศึกษาอื่น การสำรวจการทดสอบ A/B ซึ่งมีการเข้าชมที่ไม่ซ้ำกัน 5,000 ครั้งต่อรูปแบบ รวมถึงคอนเวอร์ชัน 100 รายการในแต่ละวัตถุประสงค์ตามรูปแบบ จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติหรืออัตราความน่าเชื่อถือ 95 เปอร์เซ็นต์
(ที่มา: เอบี เทสตี้)
6. บริษัทมากกว่า 50% ใช้กรอบการจัดลำดับความสำคัญการทดสอบ:
กรอบการจัดลำดับความสำคัญหรือกลไกในการจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการ CRO ของบริษัท
ตามสถิติการทดสอบ A/B พบว่า 56.4 เปอร์เซ็นต์ขององค์กรใช้กรอบงานการจัดลำดับความสำคัญในการทดสอบ ซึ่งบ่งชี้ว่าบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังมีการปรับปรุง
ข่าวดีก็คือ เปอร์เซ็นต์ของบริษัทที่ไม่ได้ใช้กรอบการจัดลำดับความสำคัญในการทดสอบเพิ่มขึ้นจากร้อยละ 43.6 เป็นร้อยละ 47.1 ในปีที่แล้ว
(ที่มา: CXL)
7. การทดสอบ A/B ได้รับคะแนน 4.3 จาก 5 จากผู้เชี่ยวชาญด้านการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ CRO:
การทดสอบ A/B ถือเป็นสิ่งสำคัญสูงสุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง ตามการสำรวจความคิดเห็นที่จัดทำโดย CXL และ VWO
เมื่อผู้เชี่ยวชาญให้คะแนนความสำเร็จของแนวทาง CRO ที่มีอยู่ พวกเขาให้คะแนนการทดสอบ A/B ที่ 4.3 จาก 5 คะแนน ตามตัวเลขการเพิ่มประสิทธิภาพและการทดสอบ A/B
สิ่งนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ามีสื่ออื่นๆ เพียงไม่กี่แห่งที่เสนอความเชี่ยวชาญและความยืดหยุ่นให้กับนักการตลาดในการทดสอบแนวคิดหรือแผนใดๆ ได้มากเท่าๆ กัน
(ที่มา: การเงินออนไลน์)
8. 77% ขององค์กรทำการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์ของตน และ 60% บนแลนดิ้งเพจ:
การทดสอบ A/B มักใช้เพื่อเพิ่มอัตราคอนเวอร์ชันของเว็บไซต์องค์กร โดยบริษัท 77 เปอร์เซ็นต์ทำเช่นนั้น ประมาณ 71 เปอร์เซ็นต์ทำการทดสอบที่คล้ายกัน 2-3 ครั้งต่อเดือน
ในขณะเดียวกัน หน้าที่เชื่อมโยง ข้อมูลการทดสอบ A/B แสดงให้เห็นว่าหน้า Landing Page มีความสำคัญต่อธุรกิจออนไลน์ เนื่องจากเป็นที่ที่ Conversion เกิดขึ้น ไม่น่าแปลกใจเลยที่ 60 เปอร์เซ็นต์ของบริษัททั้งหมดใช้แนวทางปฏิบัตินี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ของตน
(ที่มา: InvestpCRO)
9. 1/3 ของนักการตลาดพอใจกับอัตราคอนเวอร์ชันหลังจากการทดสอบ A/B:
นักการตลาดเพียง 28 เปอร์เซ็นต์เท่านั้นที่พอใจกับอัตราส่วนคอนเวอร์ชั่นที่ได้รับจากการทดสอบ A/B ทั้งหมดอยู่ที่วิธีการที่คุณทำ นั่นคือเหตุผล การทดสอบ A/B จะมีประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อทำอย่างถูกต้อง ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ทุ่มเทความพยายามเป็นพิเศษ
(ซีเอ็กซ์แอล)
การทดสอบ A/B สถิติอีเมล:
เครดิตภาพ: Pexels
1. ในการดำเนินการการตลาดทางไปรษณีย์ 93 เปอร์เซ็นต์ของบริษัทในสหรัฐฯ ใช้การทดสอบ A/B:
เนื่องจากนักการตลาดในอเมริกาเป็นคนแรกที่รวมการวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบ A/B ไว้ในกลยุทธ์ของตน จึงไม่น่าแปลกใจที่ธุรกิจส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์นี้
ยิ่งไปกว่านั้น นักการตลาดในสหรัฐฯ เป็นกลุ่มที่ทำสิ่งนี้มากที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องประเมินประสิทธิภาพของโครงการริเริ่มการตลาดผ่านอีเมลของตน
จากสถิติการตลาดผ่านอีเมล 79 เปอร์เซ็นต์ขององค์กรในฝรั่งเศสใช้การทดสอบ A/B ในการทำการตลาดผ่านอีเมล (เป็นครั้งคราวหรือส่วนใหญ่) ในขณะที่ 77 เปอร์เซ็นต์ในเยอรมนี
(ที่มา: ที่ดินโฆษณา)
2. การใช้ข้อมูลประจำตัวของบุคคลเป็นผู้ส่งสามารถเพิ่มอัตราการเปิดได้ 0.53%:
สถิติการทดสอบ A/B สำหรับ การตลาดอีเมล บางครั้งอาจให้ผลลัพธ์ที่ดูเล็กน้อยแต่ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงกว้าง
ตัวอย่างเช่น ในส่วน 'ผู้ส่ง' การส่งอีเมลที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นจากบุคคลแทนที่จะเป็นบริษัท จะช่วยเพิ่มอัตราการเปิดและคลิกได้ 0.53 เปอร์เซ็นต์ และ 0.23 เปอร์เซ็นต์ ตามลำดับ
(ที่มา: การจัดการแคมเปญ)
3. องค์กร 59 เปอร์เซ็นต์ใช้การทดสอบ A/B บนอีเมล:
ช่องทาง Conversion ที่โดดเด่นอีกช่องทางหนึ่งคือการตลาดผ่านอีเมล ซึ่งอาจเป็นภาคส่วนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดจำนวนมากควรทำการทดลอง
จากแนวโน้มการทดสอบ A/B ที่เกี่ยวข้องกับอีเมล พบว่า 59 เปอร์เซ็นต์ของบริษัทต่างๆ กำลังทำเช่นนั้นอยู่แล้ว อีก 58 เปอร์เซ็นต์ลองใช้กลยุทธ์การค้นหาที่ได้รับการสนับสนุนด้วยการทดสอบ A/B
(ที่มา: InvestpCRO)
4. เกือบ 40% ขององค์กรในโลกทดสอบหัวข้ออีเมล:
หัวเรื่องของอีเมลเป็นส่วนที่สำคัญที่สุด ซึ่งเป็นส่วนที่ใช้ดึงดูดลูกค้าให้คลิก ตามข้อมูลจากองค์กร 39% ทั่วโลกที่แข็งแกร่ง
จากการวิเคราะห์เพื่อบรรลุเป้าหมายของ ทดสอบ A / B สถิติสำหรับการตลาดผ่านอีเมล, ข้อความทดสอบ 37%, วันที่และเวลาทดสอบการส่ง 36%, เน้นไปที่ที่อยู่ของผู้ส่ง 32 เปอร์เซ็นต์ และ 39 เปอร์เซ็นต์ดูภาพในอีเมล ข้อเสนอที่ (28 เปอร์เซ็นต์) และส่วนก่อนส่วนหัว (23 เปอร์เซ็นต์) เป็นอีกสองสิ่งที่ต้องผ่านการทดสอบ A/B
(ที่มา: การเงินออนไลน์)
5. หัวเรื่องที่มีคำน้อยกว่าดึงดูดผู้ตอบได้มากกว่า 541%:
จากผลการทดสอบ A/B ในหัวเรื่องอีเมล ดูเหมือนว่าความคิดสร้างสรรค์ไม่ใช่แนวทางที่ดีที่สุด ผู้ใช้มักจะชอบหัวเรื่องที่เรียบง่ายและกระชับ
เมื่อเปรียบเทียบกับหัวเรื่องเชิงนวัตกรรม หัวเรื่องที่มีคำน้อยกว่าจะดึงดูดคำตอบได้มากกว่าถึง 541 เปอร์เซ็นต์
การค้นพบนี้มาจากการทดสอบการตลาดผ่านอีเมลที่มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุสิ่งที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าชื่นชอบมากที่สุด
(ที่มา: HebergementWebs)
6. ใน 1 จาก 8 กรณี การทดสอบ A/B ให้ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมสำหรับธุรกิจ:
แม้ว่าคุณจะใช้วิธีการทดสอบ A/B ที่ดีที่สุด แต่ผลลัพธ์ก็อาจทำให้ผิดหวังได้ในบางครั้ง
ตามข้อมูล การทดสอบ A/B เพียง 1 ใน 8 ครั้งเท่านั้นที่ส่งผลให้แคมเปญอีเมลประสบความสำเร็จ ในขณะที่ส่วนที่เหลือไม่ค่อยปรับปรุงเลย มักแนะนำให้ธุรกิจใช้ตัวแปรมากขึ้นเพื่อลดการระคายเคืองและเพิ่มอัตรา Conversion
(ที่มา: ศูนย์การเรียนรู้)
ตัวอย่างการทดสอบ A/B ที่มีชื่อเสียงที่สุด:
1. Microsoft Bing ทำการทดสอบ A/B 1,000 ครั้งต่อเดือนโดยเฉลี่ย:
องค์กรขนาดใหญ่ทำการทดลองเหล่านี้มากเกินไปจนเกือบจะเข้าร่วมทุกครั้งที่เราออนไลน์ Bing ทดสอบประสบการณ์ผู้ใช้เกือบพันส่วนในแต่ละเดือน
(ที่มา: การตลาด)
2. การทดสอบ A/B ช่วยให้ Bing เพิ่มรายได้ 12%:
นักพัฒนาซอฟต์แวร์รายหนึ่งของ Microsoft ได้แนวคิดที่จะปรับแต่งลักษณะหัวข้อโฆษณาที่ปรากฏในการค้นหา Bing เมื่อปี 2012
ข้อมูลการทดสอบ A/B ของข้อเสนอของเขาเผยให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าอัศจรรย์ และช่วยให้ Microsoft เพิ่มผลกำไรต่อปีได้ 100 ล้านดอลลาร์ในสหรัฐอเมริกาเพียงประเทศเดียว ทำให้เป็นสิ่งประดิษฐ์ที่ดีที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Bing
(ที่มา: Harvard Business Review)
3. การทดสอบ A/B ช่วยให้การรณรงค์ชิงตำแหน่งประธานาธิบดีของ Barack Obama สร้างรายได้ 75 ล้านดอลลาร์:
การรณรงค์ชิงตำแหน่งประธานาธิบดีของอดีตประธานาธิบดีบารัค โอบามาในปี 2008 น่าจะเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดและเป็นที่รู้จักมากที่สุดของผลการทดสอบ A/B ที่ยอดเยี่ยม การวิเคราะห์อีเมลทดสอบ A/B ของทีมการตลาดดิจิทัลของ Obama มอบกรณีศึกษาที่น่าสนใจ
พวกเขาทดสอบรูปภาพ วิดีโอ และเค้าโครงเว็บไซต์ต่างๆ และพบว่าการเพิ่มอัตราการสมัครใช้งานอินเทอร์เน็ตของแคมเปญขึ้น 140 เปอร์เซ็นต์ ช่วยเพิ่มจำนวนเงินที่รวบรวมได้ 75 ล้านดอลลาร์
พวกเขาทำการทดสอบ A/B หลายครั้งที่เกี่ยวข้องกับปุ่ม 'เข้าร่วมกับเราตอนนี้' ลงทะเบียนทันที' & ” เรียนรู้เพิ่มเติม' และพบว่า 'เรียนรู้เพิ่มเติม' ได้รับการลงทะเบียนต่อผู้เข้าชมประมาณ 20% มากกว่า 'ลงทะเบียนแบบมาตรฐาน' ' ส่งผลให้มีการลงทะเบียนรายชื่ออีเมลประมาณสี่ล้านครั้ง ตามสถิติการทดสอบ A/B
(ที่มา: มีสาย)
4. ในปี 2000 Google ได้ทำการทดสอบ A/B ครั้งแรก:
เพื่อที่จะกำหนดจำนวนสิ่งที่ค้นพบที่ควรแสดงในแต่ละหน้า Google ได้ทำการทดสอบ A/B ครั้งแรกในปี 2000
หลังจากผ่านไปสิบปี Google ได้ทำการทดสอบเหล่านี้ถึง 7,000 ครั้งต่อปี ตามสถิติการทดสอบ A/B Google ดำเนินการทดสอบ A/B ประมาณ 10,000 ครั้งต่อปี
(ที่มา: ศูนย์การเรียนรู้)
5. สำหรับ CTA นั้น Google ได้ทำการทดสอบ A/B กับสีฟ้าที่แตกต่างกัน 50 สี:
Google ทดลองใช้สีฟ้าที่แตกต่างกัน 50 เฉดสำหรับคำกระตุ้นการตัดสินใจเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดที่แปลงผู้ใช้ได้มากที่สุด ธุรกิจอื่นๆ เพิ่ม Conversion โดยใช้การวิเคราะห์การทดสอบ A/B สำหรับสี
ตัวอย่างเช่น การใช้สีส้มทำให้อัตราการแปลงของ SAP เพิ่มขึ้นเป็น 32.5 เปอร์เซ็นต์ ในขณะที่การใช้สีแดงทำให้อัตราการแปลงของ Performable เพิ่มขึ้นถึง 21 เปอร์เซ็นต์ ตามข้อมูลการทดสอบ A/B
(ที่มา: Quicksprout)
คำถามที่พบบ่อย
🧐 การทดสอบ A/B ทำงานอย่างไร
การทดสอบ A/B เกี่ยวข้องกับการสุ่มแบ่งกลุ่มออกเป็นสองส่วนขึ้นไป และแสดงแต่ละกลุ่มตามรูปแบบที่แตกต่างกัน จากนั้นจึงใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อพิจารณาว่าตัวแปรใดมีประสิทธิภาพดีกว่า
📊 เหตุใดการทดสอบ A/B จึงมีความสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล
การทดสอบ A/B ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล ปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการเปรียบเทียบตัวเลือกและเลือกตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
📈 มีการใช้เทคนิคทางสถิติใดบ้างในการทดสอบ A/B
เทคนิคทางสถิติทั่วไป ได้แก่ การทดสอบสมมติฐาน การทดสอบที การทดสอบไคสแควร์ และช่วงความเชื่อมั่น
🎯 ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักที่ควรติดตามในการทดสอบ A/B มีอะไรบ้าง
เมตริกจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับการทดสอบ แต่อาจรวมถึงอัตรา Conversion อัตราการคลิกผ่าน รายได้ และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
💡 แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการดำเนินการทดสอบ A/B อย่างมีประสิทธิภาพมีอะไรบ้าง
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ได้แก่ การกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน การสุ่มตัวอย่าง การหลีกเลี่ยงอคติ การดำเนินการทดสอบในระยะเวลาที่เหมาะสม และทำซ้ำอย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์
🤔 คุณตีความผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B อย่างไร
ผลลัพธ์จะถูกตีความโดยการวิเคราะห์นัยสำคัญทางสถิติ ช่วงความเชื่อมั่น และนัยสำคัญเชิงปฏิบัติเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจ
ลิงค์ด่วน:
- สถิติการตลาดวิดีโอยอดนิยมที่คุณควรรู้
- สถิติ TikTok ที่คุณต้องรู้: ฉันจะตรวจสอบสถิติ TikTok ของฉันได้อย่างไร
- สถิติการเขียนบล็อก: รายการสถิติและข้อเท็จจริงของการเขียนบล็อกขั้นสูงสุด
- สถิติ Instagram ที่คุณควรรู้
สรุป: สถิติการทดสอบ A/B ปี 2024
เป้าหมายสูงสุดของธุรกิจอินเทอร์เน็ตคือการเปลี่ยนผู้ใช้ให้เป็นลูกค้าที่ชำระเงิน ทุกคนต้องการเห็นมูลค่าการเข้าชมที่มีมูลค่าของแคมเปญโฆษณากลายเป็นยอดขายที่ประสบความสำเร็จ
ตามสถิติการทดสอบ A/B วิธีการวิจัยนี้อาจเป็นเพียงเครื่องมือที่คุณต้องใช้ในการพิจารณาว่าคุณมาถูกทางในการเพิ่มประสิทธิภาพหรือไม่ และจะช่วยคุณในการดึงดูดลูกค้าที่พึงพอใจมากขึ้นทางออนไลน์
แหล่งที่มา: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, Financesonline, Martech, g2.com, ควิกสเปราท์
