การทดสอบ A/B คืออะไร? (คำจำกัดความ + วิธีเรียกใช้การทดสอบ A/B)

หากคุณกำลังใช้แคมเปญการตลาด ส่งอีเมล หรือพยายามหาลูกค้าเป้าหมายจากเว็บไซต์ของคุณ แสดงว่าคุณกำลังผลิตเนื้อหาที่มีคุณค่าสำหรับผู้ติดตามของคุณเป็นประจำ

แต่คุณรู้หรือไม่ว่าเนื้อหานั้นมีประสิทธิภาพดีเพียงใด

คุณพอใจกับผลลัพธ์ที่คุณได้รับหรือไม่? หากคุณได้พยายามค้นหาว่าเหตุใดเนื้อหาบางส่วนจึงประสบความสำเร็จมากกว่าส่วนอื่นๆ คุณอาจต้องการลองใช้การทดสอบ A/B

เครื่องมืออันมีค่านี้ช่วยขจัดการคาดเดาออกจากกลยุทธ์เนื้อหาของคุณและให้ข้อมูลที่คุณต้องการเพื่อการตัดสินใจที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ ไม่แน่ใจว่าการทดสอบ A/B คืออะไรหรือจะเรียกใช้อย่างไร เรากำลังดำเนินการตามคำแนะนำนี้ในระดับพื้นฐาน ดังนั้นคุณจะสามารถทำการทดสอบของคุณเองได้ในเวลาไม่นาน!

การทดสอบ A/B คืออะไร?

องค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ทางการตลาดที่ประสบความสำเร็จคือการรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ การทดสอบ A/B ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญนี้แก่คุณ และไม่จำเป็นต้องเดาว่าอะไรดีที่สุด ด้วยการทดสอบ A/B คุณจะทำการทดสอบแบบสุ่มโดยใช้เนื้อหาสองส่วนที่คล้ายกันซึ่งคุณแชร์กับกลุ่มต่างๆ และติดตามดูเพื่อดูว่ารายการใดให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ซึ่งมักใช้กับอีเมล ซึ่งอาจมีการใช้หัวเรื่องหรือมุมที่แตกต่างกันเพื่อทดสอบซึ่งส่งผลให้อัตราการเปิดสูงขึ้น หรือคุณอาจทดสอบโฆษณาสองรายการสำหรับข้อเสนอเดียวกันโดยมีสำเนาต่างกันเล็กน้อย เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดนำไปสู่อัตราการคลิกที่สูงขึ้น

ชิ้นเนื้อหาที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าถือเป็นตัวอย่าง 'ที่ชนะ' และใช้ในแคมเปญในอนาคตหรือเพื่อสร้างสื่อการตลาดอื่นๆ หากคุณพบว่าตัวอย่างทั้งสองมีผลลัพธ์ที่เหมือนกันหรือคล้ายกัน อาจหมายความว่าคุณจำเป็นต้องทำให้แต่ละตัวอย่างมีความชัดเจนมากขึ้นเพื่อทดสอบอย่างถูกต้อง

แน่นอนว่านี่ไม่ได้หมายความว่าตัวอย่างที่ 'แพ้' นั้นไม่ดี อันที่จริง ข้อมูลเชิงลึกจากประสิทธิภาพอาจมีความสำคัญในการช่วยให้คุณตัดสินใจว่าจะสื่อสารกับผู้ชมกลุ่มเล็ก ๆ ของคุณได้อย่างไร หรือควรหลีกเลี่ยงสิ่งใดในอนาคต

ทำไมคุณควรทำการทดสอบ A/B?

หากไม่มีการทดสอบ AB แสดงว่าคุณตาบอด คุณกำลังแบ่งปันเนื้อหาและหวังว่าคุณจะสร้างข้อความที่เหมาะสมสำหรับผู้ชมที่คุณพยายามจะดึงดูด เหตุผลหลักในการทดสอบ A/B คือการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้ชมของคุณและวิธีที่พวกเขาตอบสนองต่อเนื้อหาของคุณ สิ่งนี้จะช่วยสนับสนุนคุณด้วยข้อมูลที่คุณสามารถใช้เพื่อปรับปรุงเนื้อหาที่คุณผลิต ความถี่ในการแบ่งปัน และแม้แต่แพลตฟอร์มที่เผยแพร่

ในขั้นตอนการผลิตเนื้อหาเบื้องต้น คุณกำลังใช้ข้อมูลทั่วไปเพื่อเป็นแนวทาง แต่การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งแนวทางของคุณได้ หากคุณทำการทดสอบ A/B ในอีเมลและส่งไปยังกลุ่มหนึ่งตอน 10 โมงเช้าและอีกกลุ่มหนึ่งเวลา 15.00 น. คุณสามารถใช้อัตราการเปิดของแต่ละกลุ่มเพื่อกำหนดเวลาที่ดีที่สุดในการส่งอีเมลของคุณ ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในหัวเรื่องหรือดูตัวอย่างอีเมลเพื่อดูว่าสิ่งใดให้ผลตอบรับที่ดีกว่าจากสมาชิกของคุณ

การทดสอบ A/B ทำงานอย่างไร

การทดสอบ A/B ฟังดูค่อนข้างง่าย แต่ต้องดำเนินการอย่างถูกต้องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ คุณกำลังทำงานกับตัวแปรที่ไม่สามารถควบคุมได้หลายอย่าง เช่น เวลา ซอฟต์แวร์ และผู้คน ดังนั้นจึงมีช่องว่างขนาดใหญ่สำหรับข้อผิดพลาด นี่คือจุดที่การวางแผนที่เหมาะสมสามารถช่วยได้ ต่อไปนี้คือขั้นตอนสำคัญบางประการที่คุณควรปฏิบัติตามเพื่อเรียกใช้การทดสอบ AB ที่ประสบความสำเร็จและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

ขั้นตอนที่ 1 ตัดสินใจเลือกตัวแปรที่คุณต้องการทดสอบ

ขั้นตอนแรกคือการรู้ว่าคุณจะทดสอบอะไร สำหรับการทดสอบ AB แต่ละครั้ง คุณต้องมุ่งความสนใจไปที่สิ่งเดียวเท่านั้น ตัวแปรนี้อาจเป็นหัวเรื่องของคุณหรือการใช้การตั้งค่าส่วนบุคคลสำหรับอีเมลชุดเดียวหรือสำเนาที่ใช้สำหรับการเรียกร้องให้ดำเนินการของคุณ แม้ว่าคุณจะสามารถทดสอบตัวแปรหลายตัวสำหรับเนื้อหาชิ้นเดียวได้ แต่อย่าลืมทดสอบตัวแปรแต่ละชุดในเวลาที่ต่างกัน หากคุณพยายามทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน คุณจะไม่สามารถบอกได้ว่าตัวแปรใดมีประสิทธิภาพมากกว่ากันอย่างแท้จริง

นอกจากนี้ การจำกัดสิ่งที่คุณต้องการทดสอบให้แคบลง คุณจะสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นว่าจะสร้างตัวแปรอย่างไร หากคุณต้องการทดสอบว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณนั้นมีประสิทธิภาพเพียงใดในการเพิ่มอัตราการเปิดของคุณ คุณทราบดีว่าอีเมลชุดหนึ่งจะต้องมีการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และอีกอีเมลหนึ่งจะไม่มี ในทำนองเดียวกัน หากโฟกัสของคุณอยู่ที่ว่าสำเนาของคุณส่งผลต่ออัตราการคลิกของคุณอย่างไร โฟกัสของคุณจะอยู่ที่การสร้างสำเนาคำกระตุ้นการตัดสินใจสองชุดที่แตกต่างกัน

ขั้นตอนที่ 2 ระบุเมตริกที่จะมุ่งเน้น

คุณต้องรู้ว่าคุณต้องการวัดอะไร เป็นอัตราการคลิกของคุณหรือไม่ อัตราการเปิดของคุณ? จำนวนสมาชิกใหม่? เมื่อมีความชัดเจนเกี่ยวกับเมตริก คุณจะทราบอย่างแน่ชัดว่าควรเน้นที่ข้อมูลใดเมื่อตัดสินใจว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด

ในบางกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณมีข้อมูลอยู่แล้ว การมีเป้าหมายที่แท้จริงในใจหรือแม้แต่สมมติฐานก็ช่วยได้ ตัวอย่างเช่น คุณอาจสังเกตเห็นว่าคำบางคำส่งผลต่ออัตราการเปิดของคุณในทางลบ และคุณตั้งใจที่จะทำการทดสอบ AB เพื่อดูว่านี่เป็นเรื่องจริงหรือไม่ สมมติฐานของคุณอาจเป็นได้ว่า การใช้คำว่า 'เหนื่อยหน่าย' ในหัวเรื่องของฉันจะลดอัตราการเปิดของฉันลง 3% เป้าหมายของคุณคือการระบุว่าหัวเรื่องใดส่งผลให้อัตราการเปิดสูงกว่า

ขั้นตอนที่ 3 ตั้งค่าการควบคุมและผู้ท้าชิง

เมื่อทำสองขั้นตอนแรกเสร็จสิ้น แสดงว่าคุณได้ระบุตัวแปรและผลลัพธ์ที่คุณต้องการแล้ว ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะตัดสินใจว่า 'การควบคุม' และ 'ผู้ท้าชิง' ของคุณคืออะไร สำหรับการควบคุมของคุณ คุณจะต้องสร้างเนื้อหาของคุณตามปกติ

ย้อนกลับไปที่ตัวอย่างของเราในการพยายามเพิ่มอัตราการเปิดโดยการทดสอบหัวเรื่อง คุณจะใช้รูปแบบทั่วไปของหัวเรื่องของคุณพร้อมกับรวมคำว่า 'เหนื่อยหน่าย' ตัวอย่างเช่น สิบวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการป้องกันภาวะหมดไฟในการทำงานอย่างสร้างสรรค์

ผู้ท้าชิงของคุณคือที่ที่คุณเริ่มทำการปรับเปลี่ยนตามสมมติฐานที่คุณมี ในกรณีนี้ หัวเรื่องของคุณอาจมีลักษณะดังนี้: 10 วิธีในการเติมพลังสร้างสรรค์ของคุณ

ขั้นตอนที่ 4 แบ่งตัวอย่างของคุณเท่า ๆ กันหากจำเป็น

วิธีแยกตัวอย่างของคุณพิจารณาจากประเภทของเนื้อหาที่คุณกำลังทดสอบและเครื่องมือที่คุณใช้ สำหรับอีเมล คุณมักจะแบ่งกลุ่มตัวอย่างเท่าๆ กัน เพื่อให้แต่ละกลุ่มมีความคล้ายคลึงกัน แต่คุณสามารถเลือกให้สุ่มแยกโดยเครื่องมือทดสอบ AB ของคุณ

สำหรับเนื้อหาอื่นๆ ที่คุณควบคุมได้น้อยกว่า เช่น หน้า Landing Page หรือโฆษณา ตัวอย่างของคุณจะถูกสุ่มแยก

ขั้นตอนที่ 5. เลือกขนาดตัวอย่างของคุณ

เช่นเดียวกับการเลือกวิธีแบ่งตัวอย่าง คุณจะต้องกำหนดขนาดตัวอย่างจริงตามเครื่องมือที่คุณใช้และเนื้อหาที่คุณกำลังทดสอบ สำหรับอีเมล คุณสามารถส่งการควบคุมและผู้ท้าชิงของคุณไปยังส่วนย่อยของรายชื่ออีเมลของคุณได้ เมื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะแล้ว 'ผู้ชนะ' จะถูกส่งไปยังผู้ติดต่อที่เหลือ

หน้าเว็บและโฆษณามีความแตกต่างกันมาก เนื่องจากคุณไม่ได้กำหนดจำนวนคนที่คาดว่าจะเห็น ดังนั้น ขนาดตัวอย่างของคุณจะถูกกำหนดโดยระยะเวลาในการแบ่งปันเนื้อหาหรือจำนวนเงินที่ใช้ไปกับโฆษณา

ไม่ว่าจะใช้วิธีใด คุณต้องแน่ใจว่าคุณอนุญาตให้การทดสอบทำงานนานพอที่จะบรรลุผลสรุป

ขั้นตอนที่ 6 กำหนดว่าผลลัพธ์ของคุณควรมีความสำคัญเพียงใด

จำขั้นตอนก่อนหน้านี้ในการระบุเมตริกที่คุณต้องการเน้นหรือไม่ นี่คือสิ่งที่มีความสำคัญเป็นพิเศษ คุณต้องพิจารณาว่าผลลัพธ์ของคุณควรมีความสำคัญเพียงใดเพื่อเลือก 'ผู้ชนะ' หรือเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพดีกว่า ความสำคัญทางสถิติเข้ามามีบทบาท หากคุณเคยเรียนวิชาสถิติมาระยะหนึ่งแล้ว ก็ถึงเวลาทบทวนอย่างรวดเร็ว

นัยสำคัญทางสถิติบ่งบอกถึงแนวโน้มที่ผลลัพธ์ของคุณเกิดจากข้อผิดพลาดหรือโอกาส ยิ่งมีนัยสำคัญทางสถิติสูง ผลลัพธ์ของคุณก็จะยิ่งน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ของคุณไม่น่าจะสุ่มหรือสำเร็จโดยความผิดพลาด

โปรดจำไว้ว่า ผลลัพธ์จากการทดสอบของคุณจะถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ งบประมาณการใช้จ่ายโฆษณาของคุณ และวิธีที่คุณสื่อสารกับผู้ชมของคุณ ดังนั้น คุณต้องการให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ชี้นำการตัดสินใจเหล่านี้ถูกต้องที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยปกติคุณต้องการมีระดับความมั่นใจอย่างน้อย 95% แต่คุณสามารถไปได้สูงถึง 99%

การคำนวณนัยสำคัญทางสถิติและระดับความมั่นใจของคุณอาจเป็นกระบวนการที่ค่อนข้างเกี่ยวข้อง แต่โชคดีที่มีเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่สามารถดูแลคุณได้

ขั้นตอนที่ 7 เลือกเครื่องมือทดสอบ A/B

เครื่องมือการตลาดดิจิทัลยอดนิยมมากมายในตลาดสามารถใช้ทำการทดสอบ A/B ได้ เครื่องมือต่างๆ เช่น Facebook Ads Manager, Google Optimizer, Hubspot, ActiveCampaign, Adobe Target และ Visual Website Optimizer เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของซอฟต์แวร์ที่สามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B สำหรับอีเมล หน้าเว็บ หรือโฆษณา

เมื่อเลือกเครื่องมือ คุณต้องการพิจารณาว่าคุณจะใช้งานอย่างไร เนื้อหาหรือแคมเปญประเภทใดที่คุณจะทำการทดสอบ ความสามารถในการจ่ายได้ และใช้งานง่าย คุณลักษณะสำคัญอีกประการหนึ่งที่ต้องมุ่งเน้นคือวิธีการรวบรวมและแบ่งปันข้อมูล ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลลัพธ์ที่สำคัญที่สุดที่คุณต้องการ ดังนั้นคุณจึงต้องการเลือกเครื่องมือที่ให้รายงานโดยละเอียดในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

ขั้นตอนที่ 8 ทดสอบเวอร์ชัน A และ B พร้อมกัน

การทดสอบของคุณต้องทำด้วยทั้งการควบคุมและผู้ท้าชิงของคุณในเวลาเดียวกัน นั่นหมายความว่าคุณไม่สามารถส่งอีเมล A วันนี้และส่งอีเมล B ในสัปดาห์หน้าหรือเรียกใช้โฆษณาแต่ละวันแยกจากกัน พวกเขาต้องได้รับการทดสอบภายใต้เงื่อนไขเดียวกันกับความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือองค์ประกอบที่เปลี่ยนแปลงและบุคคลจริงที่เห็นเนื้อหา

ข้อยกเว้นเพียงอย่างเดียวของกฎนี้คือเมื่อการทดสอบเกี่ยวข้องกับเวลาของคุณ หากคุณกำลังพยายามหาเวลาหรือวันที่เหมาะสมเพื่อเข้าถึงผู้ชมของคุณ คุณก็จะแบ่งปันเนื้อหาของคุณในเวลาที่ต่างกันออกไป อย่างไรก็ตาม ในกรณีนี้ ข้อแตกต่างระหว่างผู้ควบคุมและผู้ท้าชิง คือเวลา

ขั้นตอนที่ 9 เน้นการวิเคราะห์เป้าหมายหลักของคุณ

เมื่อคุณทำการทดสอบและเริ่มรวบรวมผลลัพธ์ คุณจะเต็มไปด้วยข้อมูล แม้ว่าทั้งหมดนี้มีความเกี่ยวข้อง แต่คุณต้องจัดลำดับความสำคัญของเมตริกที่คุณกำหนดไว้เพื่อวัด หากเป้าหมายหลักของคุณคือการค้นหาว่าอะไรดีที่สุดสำหรับอัตราการเปิดของคุณ สิ่งนั้นจะต้องเป็นจุดสนใจของการวิเคราะห์ของคุณ นั่นจะเป็นตัวกำหนดหรือว่าทั้งสองอย่างประสบความสำเร็จ

นั่นไม่ได้หมายความว่าคุณควรทิ้งข้อมูลที่เหลืออยู่ สามารถใช้เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจผู้ชมได้ดีขึ้นและปรับปรุงเนื้อหาของคุณให้ดียิ่งขึ้น สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือข้อมูลเพิ่มเติมนี้เป็นสิ่งที่ดีที่จะมี – ไม่ใช่จุดสนใจหลักของการทดสอบ

ขั้นตอนที่ 10 วัดผลลัพธ์ของคุณด้วยเครื่องคำนวณการทดสอบ A/B

ในขั้นตอนนี้ คุณมีข้อมูลทั้งหมดและคุณกำลังเทตัวเลขลงไป ดังนั้นคุณจะวัดผลลัพธ์ของคุณได้อย่างไรและตัดสินว่ามีผลมากพอที่จะเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ของคุณหรือไม่?

เครื่องมืออย่าง Hubspot หรือเครื่องคำนวณการทดสอบ A/B ของ Survey Monkey สามารถคาดเดาได้ โดยใช้เครื่องมือเหล่านี้ คุณจะป้อนจำนวนคนที่ได้รับตัวแปรแต่ละตัวและจำนวนคนที่ดำเนินการ สิ่งนี้จะสร้างอัตราการแปลงสำหรับแต่ละรายการและให้ตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนว่าทำงานได้ดีกว่า

ขั้นตอนที่ 11 ใช้ผลลัพธ์ของคุณเพื่อเป็นแนวทางในการดำเนินการครั้งต่อไปของคุณ

เมื่อคุณมีข้อมูลที่มั่นคงแล้ว คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้อย่างมั่นใจเพื่อกำหนดการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นต่อกลยุทธ์ของคุณ หากมี โปรดทราบว่าการทดสอบ AB ไม่ใช่กิจกรรมที่ทำเพียงครั้งเดียวเสมอไป คุณสามารถทดสอบเนื้อหาที่ชนะของคุณกับผู้ท้าชิงรายอื่นเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นจนกว่าคุณจะพอใจว่าสิ่งที่คุณผลิตจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

และหากคุณไม่พอใจกับผลลัพธ์ คุณสามารถเริ่มต้นใหม่ด้วยชุดเนื้อหาใหม่ทั้งหมด สิ่งที่ยอดเยี่ยมคือแม้ว่าผลลัพธ์จะไม่เป็นที่น่าพอใจ แต่ก็ยังให้ข้อมูลที่มีค่าที่คุณสามารถใช้ได้

วิธีตีความผลการทดสอบ A/B

เราได้พูดคุยกันค่อนข้างมากว่าข้อมูลที่ได้รับจากการทดสอบของคุณมีค่าเพียงใด แต่คุณตีความข้อมูลอย่างถูกต้องอย่างไร คุณต้องมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายหลักของคุณอีกครั้ง หากเมตริกที่คุณมุ่งเน้นคืออัตราการเปิด คุณจะดูที่สิ่งเหล่านั้นก่อน นั่นคือหมายเลขที่คุณจะเสียบเข้ากับเครื่องมือทดสอบ A/B ของคุณ

ต่อไป คุณจะดูความแตกต่างของอัตราการแปลง คุณอาจเคยเห็นอัตราการแปลง 3% สำหรับอีเมล A แต่อัตราการแปลง 7% สำหรับอีเมล B ที่มีระดับความมั่นใจ 95% ผลลัพธ์เหล่านี้ถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ และคุณสามารถคาดหวังได้ว่าการใช้อีเมล B เป็นแบบอย่างของคุณสำหรับอีเมลในอนาคตจะส่งผลให้อัตราการแปลงสูงขึ้น

คุณยังสามารถดูข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ ได้อีกด้วย – ข้อมูลประชากรของผู้ชม เช่น อายุ เพศ สถานที่ ประเภทอุปกรณ์ หรือเวลาของวันที่เปิดอีเมลของคุณ ข้อมูลทั้งหมดนี้ช่วยให้คุณมีมุมมองที่กว้างขึ้นว่าใครคือผู้ฟังของคุณและสิ่งใดที่อาจใช้ได้ผลสำหรับพวกเขา

ข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

แม้แต่นักการตลาดที่ช่ำชองก็ยังทำผิดพลาดกับการทดสอบ AB ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อผลลัพธ์ของพวกเขา และด้วยการขยายกลยุทธ์ ต่อไปนี้คือข้อผิดพลาดทั่วไปบางส่วนและขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้

ไม่อนุญาตให้การทดสอบทำงานนานพอ

การทดสอบ AB มักจะทำผ่านแพลตฟอร์มเฉพาะ และแพลตฟอร์มเหล่านี้จะให้ข้อมูลในแบบเรียลไทม์ ตอนนี้สามารถเป็นประโยชน์ได้มากตราบเท่าที่คุณอดทน ง่ายที่จะเห็นประสิทธิภาพเริ่มต้นของการทดสอบและสิ้นสุดก่อนเวลาอันควร เนื่องจากคุณต้องการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว ปัญหาคือคุณไม่อนุญาตให้การทดสอบทำงานนานพอที่จะทำให้คุณเห็นภาพใหญ่ หากคุณสิ้นสุดการทดสอบหลังจากผ่านไปสองสามชั่วโมง นั่นคงไม่มีเวลาเพียงพอที่จะรวบรวมผลลัพธ์ที่แท้จริง

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ให้ตัดสินใจในขั้นตอนการวางแผนของคุณว่าคุณต้องการให้การทดสอบทำงานนานแค่ไหน หากคุณตัดสินใจเลือกเวลา 24 ชั่วโมง จะไม่ทำอะไรเลย ใน 24 ชั่วโมงนั้น ไม่ว่าเนื้อหาจะมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร

นอกจากนี้ยังมีปัญหาเรื่องคนที่ไม่ได้จัดสรรเวลาเพียงพอในการทดสอบ โปรดจำไว้ว่า เนื้อหาประเภทต่างๆ จำเป็นต้องได้รับการทดสอบภายใต้สถานการณ์ที่แตกต่างกัน โฆษณาของคุณไม่สามารถทดสอบได้ในช่วงเวลาเดียวกับอีเมลหรือหน้า Landing Page เป็นต้น นอกจากนี้ คุณจะต้องให้เวลามากขึ้นสำหรับผู้ชมจำนวนมากขึ้น เป็นที่คาดหวังได้ว่ากลุ่มที่มีขนาดเล็กเพียง 50 คนจะให้ผลลัพธ์ที่สำคัญในเวลาน้อยกว่ากลุ่มที่มีจำนวน 35,000 คน

ทดสอบตัวแปรมากเกินไปในครั้งเดียว

มีเหตุผลที่เรียกว่าการทดสอบ AB – คุณกำลังทดสอบองค์ประกอบ A กับองค์ประกอบ B แม้ว่าจะมีการทดสอบหลายตัวแปร ซึ่งเป็นรูปแบบการทดสอบที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงและดำเนินการภายใต้เงื่อนไขที่ต่างกัน จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณเรียกใช้การทดสอบ AB และใส่ตัวแปรมากเกินไป ผลลัพธ์นั้นไม่สามารถเชื่อถือได้ จะมีข้อผิดพลาดหรือโอกาสสุ่มมากเกินไปที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ หากคุณส่งอีเมลในเวลาที่ต่างกัน นั่นอาจเป็นปัจจัยที่ทำให้อัตราการเปิดอ่านไม่ใช่หัวเรื่อง หากคุณเปลี่ยนการออกแบบของปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจ และ สำเนา คุณไม่สามารถแน่ใจได้เลยว่าปุ่มใดสร้างความแตกต่าง

นี่คือเหตุผลสำคัญที่ต้องรู้เป้าหมายของคุณและใช้เป็นแนวทางในการดำเนินการทดสอบของคุณ หากคุณต้องการเน้นที่อัตราการเปิด ตัวแปรของคุณควรเกี่ยวข้องกับสิ่งนั้น หากคุณกำลังพยายามให้มีการเข้าชมเว็บไซต์มากขึ้น คุณควรมีตัวแปรเดียวที่เกี่ยวข้องกับสิ่งนั้นและไม่มีอะไรอื่น เมื่อคุณทำเช่นนี้ คุณสามารถพึ่งพาผลลัพธ์ได้อย่างมั่นใจมากขึ้น

การทดสอบเร็วเกินไป

นี้อาจฟังดูสับสนเล็กน้อย แต่อดทนกับฉัน ยิ่งคุณมีทราฟฟิกมากเท่าใด ผู้ชมของคุณก็จะ ยิ่งมากขึ้น เท่านั้น คุณก็ยิ่งรวมผู้คนในการทดสอบได้มากเท่านั้น และผลลัพธ์ของคุณก็จะยิ่งน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้น

ไม่ได้หมายความว่าคุณไม่ควรทดสอบเนื้อหาของคุณเมื่อคุณเพิ่งเริ่มต้น แต่คุณไม่สามารถพึ่งพาข้อมูลที่คุณได้รับมากเกินไปได้ คุณจะต้องสอบใหม่อีกครั้งเมื่อตัวเลขของคุณเพิ่มขึ้น ข้อแม้อื่น ๆ คือการทดสอบเร็วเกินไปอาจเกิดจากความรู้สึกสิ้นหวังเพื่อดูตัวเลขที่ดีขึ้นซึ่งอาจบิดเบือนการทดสอบของคุณ การทำเช่นนี้จะทำให้คุณหมดความอดทนเมื่อคุณทำการทดสอบ และคุณอาจตกหลุมพรางของการสิ้นสุดการทดสอบเร็วเกินไป ทำให้คุณมีข้อมูลที่สรุปไม่ได้หรือล้มเหลว

วิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดนี้คือเพียงแค่อดทน รอจนกว่าเนื้อหาต้นฉบับของคุณจะมีโอกาสแสดง จากนั้นตัดสินใจว่าจะปรับปรุงได้หรือไม่ ให้เวลากับตัวเองบ้างในการเริ่มเพิ่มจำนวนผู้ชมและดึงดูดเป้าหมายในอุดมคติของคุณ เพื่อให้ข้อมูลมีความเกี่ยวข้องกับคุณอย่างแท้จริง มีโอกาสมากที่คุณไม่จำเป็นต้องทำการทดสอบโดยมีเวลาเพียงพอ แคมเปญของคุณจะเริ่มทำงานเร็วขึ้น และหากไม่เป็นเช่นนั้น คุณก็ตัดสินใจได้

พร้อมที่จะใช้การทดสอบ AB เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดของคุณหรือไม่

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการทดสอบ A/B เป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์ทางการตลาดที่ประสบความสำเร็จ แต่ต้องดำเนินการอย่างดี ซึ่งหมายถึงการระบุเป้าหมายของคุณ ตัวชี้วัดหลัก เครื่องมือที่คุณต้องใช้ และการระบุตัวแปรของคุณ

หากคุณได้วางแผนการทดสอบอย่างเหมาะสมโดยใช้ขั้นตอนที่อธิบายไว้ข้างต้น การรวบรวมและตีความผลลัพธ์ควรตรงไปตรงมา ป้อนข้อมูลลงในเครื่องคิดเลขของคุณและตัดสินใจว่าความแตกต่างนั้นสำคัญพอที่จะทำการเปลี่ยนแปลงเนื้อหาของคุณหรือไม่

หากใช่ ให้ใช้เวลาพิจารณาข้อมูลจริงๆ และตีความผลลัพธ์ของคุณ จากนั้นใช้สิ่งที่คุณค้นพบเพื่อส่งเสริมกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

และก่อนที่คุณจะรู้ตัว คุณและธุรกิจของคุณจะได้รับประโยชน์จากการทดสอบ AB