เคล็ดลับการออกแบบการทดสอบ A/B เพื่อกำหนดการทดลองทางการตลาดที่ถูกต้อง

การออกแบบการทดสอบ A/B เป็นส่วนสำคัญของความสำเร็จของนักการตลาดดิจิทัลทุกคน

ไม่ว่าคุณจะใช้สำหรับการโฆษณาแบบจ่ายต่อคลิก (PPC) การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) หรือการดำเนินการทางดิจิทัลอื่น ๆ เสาหลักของการทดลองทางการตลาดนี้จะช่วยคุณระบุพื้นที่ที่มีประสิทธิภาพต่ำ สร้างกลยุทธ์สำหรับการปรับปรุง และเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ สำหรับทุกแคมเปญของคุณ

ในการสร้างการทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการออกแบบ UX การสร้างเนื้อหา และการตลาดดิจิทัลรูปแบบอื่นๆ คุณจำเป็นต้องรู้วิธีสร้างรูปแบบการทดสอบที่ไม่เพียงแต่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังเชื่อถือได้อีกด้วย ด้วยความช่วยเหลือของคำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดย Propelrr คุณสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างถูกต้อง ซึ่งจะช่วยขับเคลื่อนชัยชนะด้านการตลาดดิจิทัลเพื่อประโยชน์ของแบรนด์ของคุณในปัจจุบัน

พร้อมที่จะเจาะลึกเกี่ยวกับการทดสอบแยกและการออกแบบตัวแปรแล้วหรือยัง? จากนั้นลองดูคู่มือนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมทันที

ทำความเข้าใจกับการออกแบบการทดสอบการทดสอบ A/B

คุณจะทราบได้อย่างไรว่าโฆษณา PPC ทำงานหรือไม่? มีวิธีใดที่คุณจะเพิ่มประสิทธิภาพให้แคมเปญในอนาคตของคุณได้หรือไม่ คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้นั้นง่ายมาก: คุณสามารถบอกได้ว่าโฆษณาของคุณทำงานหรือไม่ และเพิ่มประสิทธิภาพให้กับแคมเปญในอนาคต ด้วยความช่วยเหลือของการทดสอบ A/B ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแยก การทดลองรูปแบบนี้ทำขึ้นเพื่อทดสอบโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย หน้า Landing Page สำเนา หรือแง่มุมอื่นๆ ของการโฆษณาออนไลน์ตั้งแต่สองรูปแบบขึ้นไป ช่วยให้นักการตลาดเห็นว่ารูปแบบการดำเนินการใดที่เหมาะกับเป้าหมายของธุรกิจมากที่สุด จึงช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญได้มากขึ้นในระยะยาว

การทดสอบแยกขั้นพื้นฐานจะแยกเวอร์ชันดั้งเดิม “A” กับเวอร์ชันตัวแปร “B” จึงเป็นชื่อ “A/B” ในทางกลับกัน การทดสอบหลายตัวแปรจะเปรียบเทียบตัวแปรจำนวนที่สูงกว่ากับตัวแปรอื่นๆ การทดสอบหลายหน้าจะทดสอบรูปแบบต่างๆ ที่สอดคล้องกันในหลายหน้า ซึ่งช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพได้มากขึ้นไปอีกสำหรับหน้า Landing Page จำนวนมากขึ้น

การทดสอบช่วยนักการตลาดได้หลายวิธี คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจเรื่องแคมเปญที่สำคัญ ลดการสูญเสียโฆษณาที่มีประสิทธิภาพต่ำ และแม้แต่เพิ่มประสิทธิภาพหน้า Landing Page คุณยังสามารถใช้รูปแบบการทดลองนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการเกือบทั้งหมดได้ ตั้งแต่รูปแบบโซเชียลมีเดียไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพคำโฆษณา การทดสอบแยกสามารถเปิดเผยวิธีต่างๆ มากมายในการปรับปรุงความพยายามทางการตลาดแบบเสียค่าใช้จ่ายในปัจจุบัน

วิธี การออกแบบการทดสอบ A/B ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้

เมื่อพิจารณาถึงคุณค่าของการทดสอบแคมเปญการตลาดดิจิทัลของคุณ เป็นเรื่องปกติที่คุณจะต้องการวิเคราะห์ A/B ที่แม่นยำซึ่งให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ ในการทำเช่นนั้น คุณต้องกำหนดรูปแบบการทดสอบที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ซึ่งอิงตามข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สนับสนุนประสิทธิภาพของการดำเนินการของคุณ แทนที่จะลดขนาดลง

หากต้องการสร้างการทดสอบที่ส่งคืนผลลัพธ์จากข้อมูลสำหรับแบรนด์ของคุณ สิ่งที่คุณต้องทำคือทำตามห้าขั้นตอนเหล่านี้:

1. ค้นคว้า "ทำไม" ของคุณ

ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ A/B คุณต้องหาข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมคุณจึงทำการทดลองตั้งแต่แรก คุณกำลังวิเคราะห์แคมเปญหรือแง่มุมใดของการตลาดของคุณ และเหตุใดคุณจึงต้องการปรับปรุงสิ่งนั้นสำหรับธุรกิจของคุณ

หากไม่มีการวิจัยก่อนการทดลอง คุณจะไม่มีความคิดที่ชัดเจนว่าวัตถุประสงค์ทางการตลาดดิจิทัลที่คุณต้องการบรรลุโดยรวมคืออะไร คุณกำลังพยายามค้นหาคำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) ที่รวบรวม Conversion สำหรับหน้า Landing Page การขายของคุณได้ดีที่สุดใช่หรือไม่ คุณกำลังเปรียบเทียบประสิทธิภาพของหัวข้อข่าวอีเมลทางการตลาดของคุณหรือไม่?

ศึกษาการดำเนินการที่คุณเลือกก่อน และดำเนินการวิจัยเพื่อดูว่ามีสิ่งใดที่คุณสามารถปรับปรุงได้ก่อนที่จะทำการทดสอบใดๆ ค้นหาว่าคุณต้องการวัดการปรับปรุงแคมเปญของคุณอย่างไร เช่น อัตราการคลิกผ่าน คอนเวอร์ชัน การมีส่วนร่วม และอื่นๆ

2. กำหนดสมมติฐานให้ชัดเจน

สิ่งต่อไปที่คุณจะต้องทำคือกำหนดสมมติฐานที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ สมมติฐานนี้ควรระบุปัญหาที่คุณพยายามแก้ไข เมตริกที่คุณพยายามปรับปรุง และการเปลี่ยนแปลงที่คุณพยายามเห็นในแคมเปญของคุณ ตัวอย่างพื้นฐานของสมมติฐานอาจมีลักษณะดังนี้:

การเปลี่ยนสีของปุ่ม CTA จากสีน้ำเงินเป็นสีแดงจะทำให้จำนวนคลิกเพิ่มขึ้น 10% ในสองสัปดาห์

แน่นอนว่าสมมติฐานนี้จะเป็นประโยชน์กับคุณก็ต่อเมื่อคุณหยั่งรากในการวิจัยที่คุณดำเนินการในขั้นตอนก่อนหน้า อย่าทำผิดพลาดในการสร้างสมมติฐานโดยไม่รู้สาเหตุ อย่าลืมค้นคว้าและศึกษาข้อมูลที่ผ่านมา วัตถุประสงค์ของแคมเปญ และตัวชี้วัด เพื่อกำหนดสมมติฐานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทดสอบของคุณ

3. สร้างรูปแบบต่างๆ

ขั้นตอนนี้สำคัญที่สุดในคู่มือนี้ ในการสร้างตัวแปรที่ถูกต้องและเชื่อถือได้สำหรับการเปรียบเทียบนี้ คุณจะต้องกำหนด "ตัวควบคุม" หรือตัวแปร A และ "ผู้ท้าชิง" หรือตัวแปร B ตามสมมติฐานที่ได้รับการวิจัยมาอย่างดีที่คุณตั้งไว้ในขั้นตอนก่อนหน้า

ตัวอย่างของตัวแปรที่มีความเฉพาะเจาะจงสูงในการสร้างตัวแปร ได้แก่:

• หัวข้อข่าว
• สำเนา
• CTA
• รูปภาพ
• พื้นหลัง
• สี
• ขนาด
• ตำแหน่ง
• ผู้ชม
• ข้อมูลประชากร

นี่เป็นเพียงตัวแปรบางส่วนจากตัวแปรมากมายที่คุณสามารถสร้างตัวแปรทดสอบได้ในปัจจุบัน

หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณทำการทดสอบการตลาดประเภทนี้ คุณควรเปรียบเทียบตัวแปรเพียงตัวเดียวในแต่ละครั้ง หากคุณเปรียบเทียบตัวแปรที่ต่างกันอย่างมากต่อกัน หรือสร้างตัวแปรที่มีตัวแปรที่แตกต่างกันมากเกินไป คุณจะมีเวลาในการตรวจสอบข้อมูลและระบุผลการวิจัยที่แม่นยำสำหรับแคมเปญของคุณได้ยากขึ้น

การเปรียบเทียบตัวแปรเพียงตัวเดียวกับตัวแปรอื่นในตัวแปรของคุณ จะทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดสำหรับการทดสอบของคุณ ซึ่งรับประกันการปรับปรุงที่เชื่อถือได้สำหรับหน้า Landing Page การออกแบบ UX โฆษณาบนโซเชียลมีเดีย หรือเนื้อหาอีเมลในระยะยาว

4. ทำการทดสอบ

เมื่อคุณมีการวิจัย สมมติฐาน และรูปแบบต่างๆ เรียบร้อยแล้ว คุณก็สามารถเรียกใช้แคมเปญทดสอบสำหรับการดำเนินการทางการตลาดดิจิทัลของคุณได้ในที่สุด ขอย้ำอีกครั้งว่าอย่าลืมรักษาตัวแปรอื่นๆ ทั้งหมดไว้ในตัวแปรต่างๆ ของคุณ เพื่อที่คุณจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำจากการทดสอบของคุณ มิฉะนั้น คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่คลุมเครือและไม่เป็นประโยชน์ ทำให้เสียเวลาและทรัพยากรอันมีค่าของคุณสำหรับแคมเปญ

5. วิเคราะห์ผลลัพธ์และปรับใช้การเปลี่ยนแปลง

สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องทำเมื่อทำการทดสอบ A/B คือการวิเคราะห์ผลลัพธ์และปรับใช้การเปลี่ยนแปลงตามลำดับ ตัวแปรควบคุมและผู้ท้าชิงตีค่าเมตริกที่คุณตั้งไว้ได้อย่างไร คุณสังเกตเห็นความแตกต่างหรือความผิดปกติที่มีนัยสำคัญตลอดระยะเวลาการทดสอบของคุณหรือไม่ คุณมั่นใจแค่ไหนในความถูกต้องของผลลัพธ์ของคุณ?

ด้วยตัวแปรที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ คุณควรจะปรับใช้วิธีใหม่ที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อทำให้การดำเนินการที่คุณเลือกมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ แน่นอนว่ายังมีพื้นที่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอยู่เสมอ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพองค์ประกอบอื่นๆ บนหน้า Landing Page ศึกษาแง่มุมอื่นของ UX ของคุณ หรือแม้แต่ทำการเปรียบเทียบรูปแบบอื่นโดยอิงจากผลการทดสอบครั้งแรกของคุณ

ด้วยคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการทดสอบ A/B และการทดสอบ ในตอนนี้ คุณจะค้นพบวิธีที่ละเอียดยิ่งขึ้นในการสร้างตัวแปรที่มีประสิทธิภาพสำหรับเส้นทางการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณได้ตั้งแต่วันนี้ อ่านต่อเพื่อค้นหาเคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญในการปรับปรุงรูปแบบการทดสอบของคุณเองสำหรับการทดสอบแยกในอนาคต

สิ่งที่ต้องเตรียมสำหรับ การออกแบบระบบการทดสอบ A/B

นอกเหนือจากการค้นคว้าข้อมูลล่วงหน้าสำหรับการเปรียบเทียบที่กำลังจะเกิดขึ้น คุณจะต้องเตรียมสิ่งอื่นๆ ล่วงหน้าก่อน หากต้องการสร้างการออกแบบระบบการทดสอบ A/B ที่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้จากตัวแปรของคุณ คุณต้อง:

• กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จของคุณ ตัวชี้วัดความสำเร็จเป็นตัวชี้วัดเชิงปริมาณที่คุณใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของตัวแปรของคุณ เพื่อกำหนดรูปแบบที่ชนะ เมตริกเหล่านี้ควรสะท้อนถึงเป้าหมายทางธุรกิจโดยรวมของคุณ และอาจรวมถึงตัวอย่าง เช่น อัตราการคลิกผ่าน Conversion และอื่นๆ
• แบ่งกลุ่มผู้ชมเป้าหมายของคุณ หากต้องการดำเนินการเปรียบเทียบตัวแปรต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพ คุณควรแบ่งกลุ่มผู้ชมเป้าหมายของการทดสอบก่อน การแบ่งส่วนหมายถึงวิธีที่คุณแบ่งผู้ชมออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีความหมาย โดยพิจารณาจากลักษณะหรือพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงกลุ่มตามอายุ เพศ สถานที่ และอื่นๆ
• บังคับใช้การสุ่มเพื่อลดอคติ ก่อนที่จะเผยแพร่การวิเคราะห์ต่อกลุ่มเป้าหมาย ให้ทำการสุ่มล่วงหน้าเพื่อลดอคติในผลลัพธ์โดยรวมของคุณ การสุ่มคือการที่คุณกำหนดผู้ชมให้กับแต่ละรูปแบบแบบสุ่มและเท่าๆ กัน สิ่งนี้จะช่วยลดอคติในการเลือกและทำให้มั่นใจถึงการเปรียบเทียบที่ยุติธรรมระหว่างกลุ่ม

เมื่อพิจารณาการเตรียมการออกแบบระบบทั้งหมดที่คุณต้องทำล่วงหน้า คุณจะต้องใช้เครื่องมือหรือแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B เพื่อทำให้กระบวนการเป็นแบบอัตโนมัติ ประหยัดเงินและความพยายาม และเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบการทดสอบของคุณอย่างมีประสิทธิภาพตั้งแต่วันนี้

เคล็ดลับในการสร้างตัวแปรที่มีประสิทธิภาพ

เมื่อคุณเตรียมการออกแบบระบบที่ยุติธรรมและเชื่อถือได้แล้ว คุณสามารถสร้างตัวแปรต่างๆ เพื่อดำเนินการวิธีการทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิภาพได้ เมื่อต้องการทำเช่นนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่า:

• การออกแบบรูปแบบต่างๆ ที่สอดคล้องกับสมมติฐานของคุณ ด้วยการรูทตัวแปรของคุณในการวิจัยที่ดำเนินการและสมมติฐานที่ตั้งไว้สำหรับการวิเคราะห์ คุณจะสามารถตอบคำถามปัญหาของคุณได้ง่ายขึ้น และรับประกันผลลัพธ์การทดสอบที่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงในแคมเปญของคุณชัดเจนยิ่งขึ้นเช่นกัน
• ใช้การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญและวัดผลได้จากตัวแปรของคุณ เมื่อคุณทำการทดสอบเสร็จแล้วและเลือกตัวแปรที่ดีกว่า ให้นำการเปลี่ยนแปลงจากตัวแปรดังกล่าวไปใช้เพื่อดูว่าจะช่วยปรับปรุงแคมเปญ, UX หรือการดำเนินการทางการตลาดของคุณได้จริงหรือไม่ จากนั้น อย่าลืมวัดการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพและการทดสอบในอนาคต
• หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในการสร้างตัวแปร อย่าทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน ไม่เช่นนั้นคุณจะทำให้กลุ่มการทดสอบยุ่งเหยิงและได้ผลลัพธ์ที่คลุมเครือ อย่าลืมกำหนดผู้ชมเป้าหมายของคุณล่วงหน้าเพื่อที่คุณจะได้สามารถทำการทดสอบกับกลุ่มผู้ใช้ที่เหมาะสมได้ สุดท้ายนี้ ระบุระยะเวลาที่คุณวางแผนจะดำเนินการวิเคราะห์เพื่อให้บรรลุนัยสำคัญในการทดสอบทางสถิติ

เมื่อปฏิบัติตามเคล็ดลับเหล่านี้เพื่อสร้างตัวแปรต่างๆ คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ชัดเจนยิ่งขึ้นซึ่งสื่อสารการเปลี่ยนแปลงที่แน่นอนที่คุณต้องทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการทางการตลาดดิจิทัลเพื่อความสำเร็จของธุรกิจของคุณในระยะยาว

ทดสอบความน่าเชื่อถือและการทำซ้ำ

ต้องการมั่นใจในความน่าเชื่อถือและความสามารถในการทำซ้ำของการออกแบบการวิจัยและวิธีการทดสอบของคุณในทุกแคมเปญหรือไม่ คำแนะนำบางประการที่ควรคำนึงถึงในวันนี้:

• ทำความเข้าใจประเภทของความถูกต้องของการทดสอบ ความถูกต้องภายในหมายถึงวิธีที่วิธีการของคุณสามารถแยกการเปลี่ยนแปลงจากตัวแปร (เทียบกับการเปลี่ยนแปลงจากปัจจัยอื่นๆ) ซึ่งทำให้ผลลัพธ์ของคุณถูกต้องมากขึ้น ความถูกต้องภายนอกหมายถึงวิธีที่การออกแบบการวิจัยของคุณสามารถนำไปใช้กับสิ่งที่ค้นพบภายนอกจากสถานการณ์อื่นๆ เช่น อุปกรณ์ เบราว์เซอร์ หรือกลุ่มผู้ชมที่แตกต่างกันได้อย่างไร เมื่อทำความเข้าใจประเภทเหล่านี้ คุณจะสามารถติดตามความถูกต้องของผลลัพธ์ของคุณ และทำซ้ำการออกแบบของคุณร่วมกับตัวแปรและตัวแปรอื่นๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ
• ระบุภัยคุกคามต่อความถูกต้องของการทดสอบของคุณ ระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดต่อความถูกต้องของการออกแบบการวิจัยของคุณ เช่น การแบ่งกลุ่มผู้ชมที่ไม่เหมาะสม ระยะเวลาการทดสอบ หรือขนาดตัวอย่าง จากนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ลบภัยคุกคามเหล่านี้ออกจากวิธีการของคุณแล้ว เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความสามารถในการทำซ้ำโดยรวม
• ลดตัวแปรที่ทำให้เกิดความสับสนให้เหลือน้อยที่สุด ตัวแปรที่ทำให้เกิดความสับสนคือตัวแปรที่ปรากฏขึ้นในระหว่างการทดสอบ A/B ซึ่งอาจเป็นภัยคุกคามต่อความถูกต้องของผลลัพธ์ของคุณ ตัวอย่าง ได้แก่ การอัปเดตอัลกอริธึมเครื่องมือค้นหา เว็บไซต์หรือเซิร์ฟเวอร์ขัดข้อง และการเปลี่ยนแปลงกะทันหันอื่นๆ เพื่อลดความเสี่ยงของตัวแปรที่สับสน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตามภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมด และกำหนดเวลาการทำงานของคุณอย่างชาญฉลาดเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้พบกับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในการทดสอบของคุณ

ความสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ A/B ทำให้การออกแบบการวิจัยของคุณเชื่อถือได้และทำซ้ำได้ โดยรับประกันความสอดคล้องตลอดระยะเวลาของการวิเคราะห์แยกเริ่มต้น

วิธีการวิเคราะห์ผลลัพธ์ A/B อย่างถูกต้อง

หากต้องการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B ของคุณอย่างแม่นยำ ให้กลับไปที่สมมติฐานเดิมของคุณเสมอ ผลลัพธ์ที่ได้เป็นไปตามความคาดหวังของคำชี้แจงปัญหาของคุณหรือมันแสดงให้เห็นสิ่งที่ตรงกันข้าม? หมายความว่าอย่างไรหากคุณส่งคืนผลลัพธ์ที่ตรงกันข้ามกับความคาดหวังของคุณ?

เมื่อคุณกลับไปที่สมมติฐานเดิม อย่าลืมแสดงภาพข้อมูลที่คุณรวบรวมจากการทดสอบ วิธีนี้จะช่วยให้คุณวิเคราะห์สิ่งที่คุณค้นพบได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจากปัจจัยอื่นๆ เช่น กลุ่มผู้ชม ระยะเวลา หรือขนาดตัวอย่าง

หากคุณพบว่าการดำเนินการวิเคราะห์ A/B ส่วนนี้เป็นเรื่องยาก โปรดติดต่อผู้เชี่ยวชาญในสาขาของคุณเพื่อรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำสำหรับความต้องการของธุรกิจของคุณตั้งแต่วันนี้

ประเด็นที่สำคัญ

ออกแบบการทดสอบแยกของคุณอย่างมืออาชีพเมื่อคุณรู้วิธีสร้างตัวแปรที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเปรียบเทียบตั้งแต่วันนี้ ต่อไปนี้คือคำเตือนสุดท้ายบางส่วนที่คุณควรติดตัวไปด้วยเมื่อคุณเริ่มค้นคว้าเกี่ยวกับการวิเคราะห์ A/B เพื่อความสำเร็จด้านการตลาดดิจิทัล:

• ฝังกลยุทธ์ของคุณในข้อมูล ไม่ว่าคุณจะกำหนดสมมติฐานหรือสร้างตัวแปรสำหรับการเปรียบเทียบ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้รูทตัวเลือกของคุณในข้อมูลจากแคมเปญการตลาดก่อนหน้านี้ เพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่คุณจะได้รับ
• ใช้เวลาของคุณในการสร้างการทดลอง คุณไม่สามารถเร่งรีบในการทดสอบแบบแยกส่วนและคาดหวังว่าจะได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ทันที ใช้เวลาของคุณในการสร้างการวิเคราะห์เพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือของการค้นพบของคุณและความสามารถในการทำซ้ำของการออกแบบการวิจัยของคุณ
• เมื่อมีข้อสงสัย โปรดติดต่อ ยังไม่มั่นใจในทักษะการทดสอบ A/B ของคุณมากเกินไปใช่หรือไม่ อย่ากลัวที่จะใช้บริการการตลาดดิจิทัลโดยผู้เชี่ยวชาญจาก Propelrr สำหรับการวิเคราะห์ที่มีทักษะและการทดลองทางการตลาดเลยวันนี้

หากคุณมีคำถามอื่นใด โปรดส่งข้อความถึงเราผ่านทางบัญชี Facebook, X และ LinkedIn ของเรา มาคุยกันเถอะ!

สมัครรับจดหมายข่าว Propelrr เช่นกัน หากคุณพบว่าบทความนี้และเนื้อหาอื่น ๆ ของเรามีประโยชน์ต่อความต้องการของคุณ