การทดสอบหลายตัวแปรกับการทดสอบ A/B: คู่มือของนักการตลาดดิจิทัล

สร้างการทดสอบทางการตลาดที่จะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายของแบรนด์เมื่อคุณเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างการทดสอบหลายตัวแปรกับการทดสอบ A/B ในปีนี้

ความสำเร็จทางออนไลน์ของคุณขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสรรค์การตลาดดิจิทัลของคุณ ซึ่งสามารถทำได้โดยการทดลองทางการตลาด ไม่ว่าคุณจะใช้การทดสอบเพื่อปรับปรุงการโฆษณาแบบเสียค่าใช้จ่าย การตลาดผ่านอีเมล หรือประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวม (UX) คุณจำเป็นต้องรู้พื้นฐานของการทดสอบเพื่อให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญและขับเคลื่อนชัยชนะทางดิจิทัลให้กับธุรกิจของคุณในปัจจุบัน

การวิเคราะห์ A/B และการทดสอบหลายตัวแปรเป็นวิธีพื้นฐานที่สุดแต่จำเป็นที่สุดในการทดลองทางการตลาดในธุรกิจ เพื่อที่จะใช้วิธีการทดสอบเหล่านี้อย่างมีประสิทธิผล คุณจะต้องเข้าใจคำจำกัดความ กรณีการใช้งาน และความแตกต่าง เพื่อที่คุณจะได้ตัดสินใจได้ว่าวิธีใดจะทำงานได้ดีที่สุดสำหรับเป้าหมายที่คุณมีในใจต่อความสำเร็จของธุรกิจของคุณ

รู้สึกตื่นเต้นที่จะใช้ทั้งสองวิธีนี้เพื่อปรับปรุงการตลาดของคุณและขับเคลื่อนชัยชนะทางดิจิทัลให้กับแบรนด์ของคุณหรือไม่? จากนั้นอ่านคู่มือนี้โดย Propelrr ต่อไปเพื่อค้นพบวิธีใช้การทดสอบหลายตัวแปรกับการทดสอบ A/B ในการทำการตลาดผ่านอีเมล การโฆษณาแบบเสียค่าใช้จ่าย UX และอื่นๆ อีกมากมายในปัจจุบัน

อธิบายการทดสอบ A/B แล้ว

โดยพื้นฐานแล้ว การทดสอบ A/B คือการทดสอบประเภทหนึ่งที่เปรียบเทียบโฆษณา หน้า Landing Page เว็บไซต์ หรืออีเมลสองเวอร์ชัน เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีที่สุด หรือที่เรียกว่าการทดสอบแยก เทคนิคนี้ช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการทางการตลาดดิจิทัล และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมทางออนไลน์

ข้อดีของวิธีการทดลองนี้ ได้แก่ :

• ความเรียบง่าย การทดสอบ A/B ที่ดีที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุดจะเปรียบเทียบตัวแปรเดียวเพียงสองตัวแปรในแคมเปญการตลาด สิ่งนี้ให้ความรู้สึกเรียบง่ายซึ่งการวิเคราะห์หลายตัวแปรไม่จำเป็นต้องมี
• ความชัดเจนในผลลัพธ์ ตราบใดที่การออกแบบการวิจัยและวิธีการของคุณถูกต้อง คุณก็จะได้ผลลัพธ์ที่สามารถระบุรูปแบบที่ชนะจากการทดสอบทางการตลาดของคุณได้อย่างชัดเจน
• ธรรมชาติของการวนซ้ำ เมื่อพิจารณาถึงลักษณะการทำซ้ำของการทดลองประเภทนี้ คุณจะได้พัฒนาและปรับปรุงการดำเนินการของคุณในลักษณะที่มุ่งเน้นและค่อยเป็นค่อยไป
• บูรณาการแพลตฟอร์ม เนื่องจากนี่คือรูปแบบพื้นฐานที่สุดของการวิเคราะห์เปรียบเทียบ คุณจะพบกับการผสานรวมการทดสอบ A/B บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียมากมาย เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาของ Facebook

ข้อเสียของวิธีนี้ ได้แก่:

• ข้อมูลเชิงลึกที่จำกัด คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกมากมายก็ต่อเมื่อคุณเปรียบเทียบตัวแปร 2 ตัวต่อกันเท่านั้น
• มีโอกาสเกิดผลบวกลวง เว้นแต่คุณจะกำหนดอัตราผลบวกลวงเมื่อเริ่มการวิเคราะห์ คุณจะเสี่ยงที่จะสรุปความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างตัวแปรต่างๆ ของคุณอย่างผิดพลาด เมื่อไม่มีเลยในการทดสอบขนาดเล็กของคุณ
• อาจใช้เวลานาน เนื่องจากคุณสามารถทดสอบตัวแปรตัวเดียวได้เพียงสองตัวแปรในแต่ละครั้ง คุณจึงต้องใช้เวลามากขึ้นอย่างมากในการวิเคราะห์ตัวแปรทุกตัวที่คุณต้องการปรับปรุงในสิ่งที่ซับซ้อน เช่น หน้า Landing Page หรือเว็บไซต์
• สามารถใช้ทรัพยากรจนหมด เมื่อพิจารณาถึงระยะเวลาของการทดลองรูปแบบนี้ ก็สมเหตุสมผลแล้วที่คุณจะใช้ทรัพยากรจนหมดตลอดชุดการวิเคราะห์ตัวแปรชุดนี้เช่นกัน

เมื่อพิจารณาถึงข้อดีและข้อเสียเหล่านี้แล้ว คุณอาจสนใจที่จะทราบกรณีเฉพาะที่ควรใช้การทดลองประเภทนี้กับความต้องการทางการตลาดของคุณมากที่สุด ด้านล่างนี้คุณจะพบสถานการณ์และตัวอย่างว่าเมื่อใดควรใช้การวิเคราะห์ A/B เพื่อปรับปรุงแคมเปญที่คุณเลือก

ต่อไปนี้เป็นสถานการณ์กรณีการใช้งานบางส่วนสำหรับการใช้การทดสอบแยกในเส้นทางการปรับให้เหมาะสมของคุณ:

• เปรียบเทียบองค์ประกอบ Google AdWord คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพข้อความโฆษณาของคุณได้โดยการสลับระหว่าง Google AdWords สองรายการ และดูว่ารายการใดได้รับการคลิกอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า
• ทดสอบสีของไฮเปอร์ลิงก์ อะไรมีอัตราการคลิกผ่านที่ดีกว่า ไฮเปอร์ลิงก์สีเขียวหรือไฮเปอร์ลิงก์สีน้ำเงิน คุณสามารถเปรียบเทียบสองสีนี้เพื่อดูว่าสีใดทำงานได้ดีที่สุดบนหน้าเว็บ
• การเปลี่ยนแปลงที่จำกัดสำหรับภาพโฆษณาแบบชำระเงิน คุณอาจต้องการให้โฆษณาแบบจ่ายต่อคลิก (PPC) ของคุณได้รับ Conversion ดังนั้นอย่าลืมปรับภาพให้เหมาะสมโดยการเปรียบเทียบภาพหลักและดูว่าภาพใดมีประสิทธิภาพมากกว่าภาพอื่น
• รูปแบบพื้นฐานของปุ่ม CTA ไม่ว่าจะหมายถึงสี ตำแหน่ง สำเนา หรือรูปร่างของปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) ของเว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถทดสอบรูปแบบพื้นฐานของปุ่มเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดได้รับการคลิกผ่านหรืออัตรา Conversion ที่สูงกว่า

ต่อไปนี้เป็นกรณีศึกษาที่ประสบความสำเร็จสองกรณีซึ่งแสดงให้เห็นการใช้วิธีทดสอบนี้อย่างเหมาะสม:

• โรงละคร Arhus บริษัทโรงละครในเดนมาร์กแห่งนี้เพียงแก้ไขปุ่ม CTA ของเว็บไซต์จาก “Kb Billet” (“ซื้อตั๋ว”) เป็น “Kb Billletter” (“ซื้อตั๋ว”) พวกเขาจบลงด้วยยอดขายตั๋วเพิ่มขึ้น 20% เนื่องจากคำแนะนำที่ชัดเจนจาก CTA เวอร์ชันที่สอง
• สวิสเกียร์. ในรูปแบบหนึ่งของหน้าข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่ลดราคา SWISSGEAR ใช้สีแดงเพื่อเน้นเฉพาะส่วน "ราคาพิเศษ" และ "เพิ่มลงในรถเข็น" วิธีนี้ช่วยให้ลูกค้าเห็นว่ามีอะไรลดราคาได้ง่ายขึ้น ส่งผลให้แบรนด์ได้รับ Conversion เพิ่มขึ้น 52%

คิดว่าคุณสามารถจัดการกับการทดสอบ A/B ในเรื่องแคมเปญการตลาดดิจิทัลของคุณได้ใช่หรือไม่? ถึงเวลาที่คุณจะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบหลายตัวแปร เพื่อดูว่าการทดสอบดังกล่าวเหมาะสมกับการทดสอบของคุณในวันนี้หรือไม่

เปิดตัวการทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบหลายตัวแปร (MVT) เป็นวิธีที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์รูปแบบต่างๆ ของโฆษณา หน้า Landing Page เว็บไซต์ UX หรือการดำเนินการทางการตลาดอื่นๆ เพื่อดูว่าชุดค่าผสมของตัวแปรใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการดำเนินการดังกล่าว เนื่องจากคุณสามารถทดสอบเวอร์ชันต่างๆ พร้อมกันกับประเภทนี้ได้ คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ซับซ้อนมากกว่าที่คุณจะได้รับจากการวิเคราะห์ A/B แบบเดิม

เมื่อพิจารณาจากคำจำกัดความดังกล่าวแล้ว ข้อดีที่ตามมาของวิธีการทดลองนี้ ได้แก่:

• การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วย MVT คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา เว็บไซต์ UX หรือหน้า Landing Page ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากคุณสามารถทดสอบองค์ประกอบต่างๆ ได้มากขึ้นในระยะเวลาที่สั้นลง
• ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุม เนื่องจากคุณรวบรวมจุดข้อมูลเพิ่มเติมจากการทดสอบประเภทนี้ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ได้เช่นกัน
• ขจัดความจำเป็นในการทดสอบ A/B หลายครั้ง โดยพื้นฐานแล้ว MVT เป็นกลุ่มของการทดสอบ A/B ที่ซ้อนกันเป็นชั้นๆ ดังนั้นด้วยการเรียกใช้วิธีการทดลองนี้ คุณจะไม่จำเป็นต้องเรียกใช้การทดสอบ A/B ตามลำดับหลายรายการติดต่อกัน
• ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ การทดสอบประเภทนี้ต้องใช้ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์เป็นจำนวนมากจึงจะทำงานได้อย่างถูกต้อง ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถรับประกันผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติด้วยกลุ่มผู้ชมที่ใหญ่ขึ้นนี้

ข้อ เสียของ MVT ในทางกลับกัน ได้แก่:

• วิธีการที่ซับซ้อน เมื่อพิจารณาว่าประเภทนี้ทดสอบตัวแปรหลายตัวจากตัวแปรหลายตัวอย่างไร คุณสามารถคาดหวังวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องมีการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับการโต้ตอบของตัวแปรดังกล่าวกับตัวแปรอื่น
• มีลักษณะวนซ้ำน้อยลง วิธีนี้สามารถทดสอบทุกสิ่งที่คุณต้องการสำหรับโฆษณาได้ในคราวเดียว แต่หากคุณต้องการใช้แนวทางซ้ำๆ มากขึ้นในการเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion วิธีนี้ไม่เหมาะกับคุณ
• ต้องมีการเข้าชมเว็บไซต์มากขึ้นจึงจะทำงานได้จริง เนื่องจากคุณต้องการข้อมูลผู้ใช้เพียงพอที่จะทดสอบชุดค่าผสมของตัวแปรทั้งหมด MVT จึงจำเป็นต้องมีการเข้าชมเว็บไซต์จำนวนมากเพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง หากคุณเป็นธุรกิจใหม่หรือธุรกิจขนาดเล็ก คุณอาจยังไม่มีการเข้าชมไซต์นี้ด้วยซ้ำ ซึ่งหมายความว่าคุณไม่สามารถทำการทดสอบแบรนด์ของคุณได้สำเร็จ
• ต้องใช้ความเชี่ยวชาญมากกว่าการทดสอบแยก เนื่องจากประเภทนี้จะเปรียบเทียบตัวแปรและการโต้ตอบระหว่างตัวแปรมากกว่า ประเภทนี้จึงเหมาะที่สุดสำหรับนักการตลาดดิจิทัลขั้นสูงที่มีประสบการณ์ในการทดลองมากกว่า

มีกรณีการใช้งานเฉพาะบางประการสำหรับ MVT โดยคำนึงถึงข้อดีและข้อเสียที่ระบุไว้ข้างต้น ค้นหาสถานการณ์และสถานการณ์ที่คุณสามารถใช้รูปแบบการวิเคราะห์นี้ได้โดยตรวจสอบรายการด้านล่าง

นี่คือตัวอย่างสถานการณ์ที่คุณสามารถ ใช้ MVT เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการทางการตลาดของคุณได้:

• การเปลี่ยนแปลงหลายอย่างในแบบฟอร์มลงทะเบียน ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถทดสอบตำแหน่ง ความยาว และภาษาของแบบฟอร์มลงทะเบียนเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดที่มีจำนวนการลงชื่อสมัครใช้ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด
• รูปแบบที่ซับซ้อนของโฆษณาแบบชำระเงิน คุณยังสามารถเปลี่ยนพาดหัว ข้อความ และภาพของโฆษณาเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดได้รับ Conversion มากที่สุด นี่เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโฆษณาแบบชำระเงินที่ใช้ทรัพยากรที่สำคัญ
• การแก้ไขเค้าโครงของหน้า Landing Page ทั้งหมด ตำแหน่งข้อความใดที่แนะนำผู้ใช้ของคุณผ่านหน้า Landing Page ได้ดีที่สุด ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย MVT คุณสามารถย้ายพาดหัวและข้อความเนื้อหาไปรอบๆ เพื่อดูว่าการจัดเรียงแบบใดที่แนะนำผู้ใช้เกี่ยวกับ CTA ของเพจได้ดีที่สุด
• รูปแบบที่ซับซ้อนในโฆษณา CTA ก่อนที่คุณจะทดสอบได้เพียงองค์ประกอบเดียวในแต่ละครั้ง คุณสามารถเปลี่ยนสี ตำแหน่ง คัดลอก และ/หรือรูปร่างของปุ่ม CTA ของเว็บไซต์ของคุณได้ที่นี่ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดมีอัตราการคลิกผ่านที่สูงกว่า

ในขณะเดียวกัน ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของกรณีศึกษาที่มีการใช้และดำเนินการ MVT อย่างถูกต้อง:

• แอชลีย์เฟอร์นิเจอร์. ด้วยการลบส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องทั้งหมดออกจากหน้าชำระเงิน Ashley Furniture จึงสามารถปรับปรุง UX ลดอัตราตีกลับได้ 4% และเพิ่มคอนเวอร์ชันการขายได้ 15%
• การค้นพบ. ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการมีส่วนร่วมของวิดีโอและความสามารถในการแสดงโฆษณาบนหน้าเนื้อหา Discovery สามารถกระตุ้นให้มีการคลิกผ่านเพิ่มขึ้น 6% สำหรับวิดีโอที่พวกเขานำเสนอในเครือข่ายรายการออนไลน์ของตน

เมื่อพิจารณาคำจำกัดความและตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของวิธี A/B และ MVT แล้ว ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะเข้าใจว่าวิธีใดอาจทำงานได้ดีที่สุดสำหรับความต้องการด้านการตลาดดิจิทัลของคุณในปัจจุบัน มาส่งเสริมความรู้ของคุณเกี่ยวกับทั้งสองประเภทนี้โดยการเปรียบเทียบกันในหัวข้อถัดไป

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการทดสอบ A/B กับการทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบแต่ละครั้งมีประโยชน์ในลักษณะของตัวเอง และอาจไม่สามารถทดแทนการทดสอบอื่นๆ ได้มากนัก เนื่องจากมีความแตกต่างที่สำคัญบางประการ เมื่อคุณเปรียบเทียบการทดสอบแต่ละประเภทสำหรับเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ อย่าลืมคำนึงถึงความแตกต่างเฉพาะต่อไปนี้ระหว่างทั้งสองวิธีด้วย:

วิธีการเลือกที่ดีที่สุดย่อมขึ้นอยู่กับความต้องการในการเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดที่คุณเลือกอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่นอกเหนือจากความเหมาะสมของการทดสอบกับความต้องการของคุณแล้ว คุณควรดูว่าคุณมีเครื่องมือใดบ้างเพื่อใช้ในการดำเนินการทดสอบเหล่านี้โดยรวม

ติดตามเราในส่วนถัดไปเพื่อค้นพบเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่สำคัญสี่ประการสำหรับการดำเนินการวิเคราะห์ A/B หรือ MVT ในปีนี้

ข้อควรพิจารณาทางเทคนิคเพื่อใช้การทดสอบหลายตัวแปรกับการทดสอบ A/B

กระบวนการตัดสินใจในการเลือกระหว่างสองประเภทนี้ควรรวมถึงเครื่องมือ แพลตฟอร์ม และเทคโนโลยีที่คุณสามารถใช้ได้เมื่อทำการทดสอบ หากคุณไม่มีเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์หลายตัวแปร คุณอาจต้องปรับกลยุทธ์ใหม่และทำการเปรียบเทียบ A/B แทน

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือและแพลตฟอร์มการทดสอบที่จำเป็นสำหรับการตั้งค่าการทดสอบ ติดตามความคืบหน้า และรวบรวมข้อมูลสำหรับการตีความโดยผู้เชี่ยวชาญ:

• เอบี เทสตี้ A/B Delicious ใช้งานโดยบริษัทขนาดใหญ่ระดับโลกอย่าง Fenty และ Lush โดยให้ทั้งการวิเคราะห์แบบแยกส่วนและความสามารถ MVT ในราคาที่แข่งขันได้ แม้แต่สำหรับธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลาง
• แปลง. Convert ได้รับความไว้วางใจจาก Unicef ​​และ Sony โดยนำเสนอการทดลองใช้ฟรี 15 วันสำหรับลูกค้า เพื่อให้พวกเขาสามารถทดสอบความสามารถ A/B และหลายตัวแปรของแพลตฟอร์มได้
• วิวัฒนาการเอไอ โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ Evolv AI ช่วยให้บริษัทเช่นคุณเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านแพลตฟอร์มการทดลอง A/B และ MVT ที่ปรับเปลี่ยนได้
• เพิ่มประสิทธิภาพ Optimizely ใช้โดย Pizza Hut, eBay, Yamaha และ Microsoft ช่วยให้แบรนด์ต่างๆ เข้าถึงความสามารถ A/B, MVT และหลายเพจจากบริการที่หลากหลาย

ด้วยรายชื่อซอฟต์แวร์ที่ได้รับความนิยมอย่างล้นหลามสำหรับการทดลองทางการตลาดและการเพิ่มประสิทธิภาพ คุณสามารถสร้างจุดเริ่มต้นที่มั่นคงสำหรับการปรับปรุงแคมเปญและเนื้อหาของคุณจากจุดนี้เป็นต้นไป

ส่งเสริมนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ไม่ว่าคุณจะเลือกวิธีใด สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือคุณควรทดลองใช้เนื้อหาของคุณอยู่เสมอ การทดสอบแคมเปญของคุณเป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ หากไม่มีสิ่งนี้ คุณจะไม่สามารถสร้างสรรค์การดำเนินการของคุณด้วยวิธีที่ประสบความสำเร็จและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้

การทดสอบและการทดลองช่วยส่งเสริมนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการตลาดดิจิทัล ด้วยสิ่งเหล่านี้ คุณสามารถแก้ไขจุดเจ็บปวดที่สำคัญ ค้นพบโซลูชันที่มีข้อมูลสำรอง และขับเคลื่อนแคมเปญที่ให้ผลลัพธ์ที่แท้จริงแก่แบรนด์ของคุณในระยะยาว

ประเด็นที่สำคัญ

ขับเคลื่อนนวัตกรรมด้วยประเภทการทดสอบที่เหมาะสมวันนี้ ต่อไปนี้คือคำเตือนสุดท้ายบางส่วนที่คุณควรติดตัวไปด้วยเมื่อคุณเริ่มต้นเส้นทางการตลาดดิจิทัลวันนี้:

• ระบุสาเหตุของคุณ เหตุใดคุณจึงทำการทดลองนี้ตั้งแต่แรก ด้วยการกำหนดบริบทและเหตุผลในการเปรียบเทียบนี้ คุณจะสามารถระบุได้ว่าวิธีใดที่เหมาะกับเป้าหมายที่คุณกำหนดไว้มากที่สุด
• ขับเคลื่อนการตัดสินใจของคุณด้วยข้อมูล เมื่อคุณระบุเหตุผลในการทดลองแล้ว คุณควรใช้ข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่เพื่อพิจารณาว่าจะใช้การวิเคราะห์ A/B หรือ MVT สำหรับการดำเนินการของคุณหรือไม่
• ปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญด้านการทดลอง ไม่มั่นใจในทักษะการวิเคราะห์ของคุณสำหรับแคมเปญการตลาดที่ใหญ่กว่าใช่ไหม อย่ากลัวที่จะใช้บริการของ Propelrr เพื่อรับคำแนะนำและคำแนะนำเพิ่มเติมวันนี้

หากคุณมีคำถามอื่นใด โปรดส่งข้อความถึงเราผ่านทางบัญชี Facebook, X และ LinkedIn ของเรา มาคุยกันเถอะ!

สมัครรับจดหมายข่าว Propelrr เช่นกัน หากคุณพบว่าบทความนี้และเนื้อหาอื่น ๆ ของเรามีประโยชน์ต่อความต้องการของคุณ