การทดสอบ A/B: วิธีการทำงานและเหตุผลที่คุณต้องการ

ข้อมูลมีอยู่ทุกที่ ไม่ว่าคุณจะเป็นรายบุคคล บริษัทขนาดเล็ก หรือบริษัทข้ามชาติ คุณต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากรวมถึงข้อมูลลูกค้าที่จำเป็นในการดูแลลูกค้าและปรับปรุงผลกำไรของคุณ

นักการตลาดใช้เทคนิคที่หลากหลายเพื่อเพิ่มผลกำไร เป็นที่เข้าใจกันว่าเทคนิคบางอย่างอาจไม่ได้ผลหรืออาจใช้ไม่ได้ผลเท่าๆ กัน

คุณไม่สามารถสร้างแคมเปญตามลางสังหรณ์หรือความรู้สึกได้ คุณต้องการตัวเลข แต่อาจไม่ชัดเจนเสมอไป นี่คือเหตุผลที่ธุรกิจต้องการการทดสอบ A/B ซึ่งเป็นวิธีการเฉพาะที่ช่วยให้ธุรกิจเลือกเส้นทางที่ถูกต้อง

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการทดสอบ A/B และเน้นถึงประโยชน์ของการทดสอบ ในขณะเดียวกันก็เน้นที่ซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B ที่ดีที่สุดด้วย

เริ่มกันเลย:

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B สามารถกำหนดเป็นวิธีการเปรียบเทียบสองตัวเลือกที่ใช้เพื่อให้ได้สิ่งเดียวกันเพื่อค้นหาตัวเลือกที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

เราใช้การทดสอบ A/B แทบทุกวัน และเทคนิคนี้กล่าวกันว่ามีอายุมากกว่า 100 ปี อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันนี้กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นด้วยการแนะนำการตลาดออนไลน์ นักการตลาดใช้การทดสอบ A/B เพื่อเปรียบเทียบวิธีการทางการตลาดสองวิธีเพื่อค้นหาวิธีใดที่ให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่การใช้การทดสอบ A/B เพียงอย่างเดียว

นักชีววิทยาและนักสถิติ โรนัลด์ ฟิชเชอร์ ทำการทดลองแบบสุ่มควบคุมในปี ค.ศ. 1920 เขาค้นพบคณิตศาสตร์และหลักการพื้นฐานและเปลี่ยนความคิดนี้เป็นวิทยาศาสตร์
ฟิชเชอร์ทำการทดลองทางการเกษตรหลายครั้งเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามพื้นฐาน เช่น จะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันเปลี่ยนปุ๋ยหรือใช้ปุ๋ยมากขึ้น

หลักการที่เขาแนะนำกลายเป็นความจริง และนักวิทยาศาสตร์ได้เริ่มทำการทดลองทางคลินิกอย่างเป็นทางการในช่วงต้นทศวรรษ 1950 ในด้านการแพทย์

นักการตลาดปรับเทคนิคนี้ในช่วงปลายทศวรรษ 1960 พวกเขาต้องการประเมินแคมเปญโดยตรง เช่น จดหมายหรือไปรษณียบัตรส่วนบุคคลมียอดขายเพิ่มขึ้นหรือไม่

อย่างไรก็ตาม การทดสอบ A/B นั้นไม่เหมือนเดิมในตอนนั้น มันมาถึงรูปแบบปัจจุบันในช่วงกลางปี ​​1990 ใช้แนวคิดเดียวกันแต่ได้ย้ายไปยังสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและในแบบเรียลไทม์

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B คืออะไร?

เมื่อคุณทราบคำจำกัดความของการทดสอบ A/B แล้ว ก็ถึงเวลาดูข้อดีหลักของการทดสอบ AB

ประหยัดเงิน

การทดสอบ A/B ช่วยให้ธุรกิจประหยัดเงินได้โดยการระบุกระบวนการที่ให้ผลตอบแทนที่ดีกว่า ไม่มีแคมเปญการตลาดสองแคมเปญใดที่จะให้ผลตอบแทนเท่ากัน แคมเปญหนึ่งย่อมดีกว่าอีกแคมเปญหนึ่งเสมอ

ด้วยความช่วยเหลือของวิทยาศาสตร์ข้อมูลการทดสอบ A/B ธุรกิจสามารถค้นหาตัวเลือกที่ให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าและกำจัดกระบวนการที่ให้ผลตอบแทนต่ำกว่าและใช้จ่ายเงินในที่ที่จ่ายมากขึ้น

เพิ่มผลกำไร

ตามที่เน้นในคำจำกัดความการทดสอบ AB จะช่วยเพิ่มผลกำไรโดยการปรับปรุง Conversion และช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น ธุรกิจประมาณ 60 เปอร์เซ็นต์เชื่อว่าสิ่งนี้ช่วยปรับปรุงการแปลง

นอกจากนี้ ผลการทดสอบ A/B ยังสามารถปรับปรุงอัตราตีกลับและเพิ่มการมีส่วนร่วมได้อีกด้วย ปัจจัยเหล่านี้มีความสำคัญต่อการช่วยให้ธุรกิจเติบโต ในตอนท้ายของวัน ธุรกิจเริ่มทำเงินได้มากขึ้นเนื่องจากต้นทุนที่ลดลงและยอดขายที่เพิ่มขึ้น

ช่วยระบุปัญหา

แคมเปญการตลาดจำนวนมากล้มเหลวเนื่องจากข้อผิดพลาดเล็กน้อย เครื่องมือทดสอบ AB ที่ดีที่สุดสามารถระบุข้อผิดพลาดเหล่านี้ได้ เพื่อให้ธุรกิจดำเนินไปอย่างราบรื่น

สามารถช่วยระบุปัญหามากมาย เช่น การออกแบบ UX ที่ไม่ดี นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการออกแบบที่ดีขึ้นสามารถเพิ่มการแปลงได้ถึง 400 เปอร์เซ็นต์

ปรับปรุงเนื้อหา

แม้ว่าทุกคนจะพูดอะไรก็ตาม เนื้อหาก็ยังคงมีกฎเกณฑ์อยู่ อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือมีตัวเลือกมากมายให้เลือก รวมถึงเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษร เนื้อหาที่เป็นภาพ ฯลฯ

คุณไม่สามารถแน่ใจได้เสมอว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและสิ่งใดใช้ไม่ได้ เว้นแต่ว่าคุณมีการวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบ A/B ที่เชื่อถือได้

เหมาะสำหรับธุรกิจ

การทดสอบ A/B ได้รับความนิยมอย่างมาก และบริษัทมากกว่า 70% ทำการทดสอบอย่างน้อยสองครั้งต่อเดือน การทดสอบ A/B สำหรับเว็บไซต์ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำจัดกระบวนการหรือขั้นตอนที่สร้างความประทับใจให้กับลูกค้าได้

เป็นผลให้ภาพได้รับการส่งเสริมและค่าความนิยมเพิ่มขึ้น

ทำให้การวิเคราะห์ง่ายขึ้น

ธุรกิจประมาณ 77 เปอร์เซ็นต์ทำการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์ (รวมถึงแลนดิ้งเพจ) เพื่อระบุการออกแบบ แบบอักษร และปัญหาอื่นๆ

ซึ่งช่วยลดการละทิ้งรถเข็นโดยเน้นสิ่งที่ทำให้ผู้ซื้อยกเลิกรถเข็น อาจมีสาเหตุหลายประการ เช่น เลย์เอาต์ที่ไม่ดี ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ ฯลฯ

ด้วยการทดสอบ A/B ธุรกิจต่างๆ สามารถค้นหาสาเหตุที่แท้จริงและดำเนินการแก้ไขได้

การมีส่วนร่วมมากขึ้น

บริษัทต่างๆ มองหาผู้ติดตามและผู้ซื้อที่มีส่วนร่วม จึงไม่น่าแปลกใจที่ 59% ของธุรกิจทำการทดสอบ A/B ในอีเมล ข้อมูลนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจระบุได้ว่าเนื้อหาประเภทใดใช้ได้ผลมากกว่า เพื่อให้สามารถจดจ่อกับเนื้อหาได้มากขึ้น

การทดสอบ A/B ทำงานอย่างไร

การทดสอบ A/B อาจดูเหมือนเป็นปรากฏการณ์ที่ซับซ้อน แต่จริงๆ แล้วง่ายมาก ขั้นตอนแรกคือตัดสินใจว่าคุณต้องการทดสอบอะไรและเพราะเหตุใด

สมมติว่าคุณต้องการทดสอบขนาดของปุ่ม 'ซื้อเลย' บนไซต์ของคุณเพื่อดูว่ามีคน 'ซื้อ' กี่คน หากคุณเปลี่ยนขนาด เช่น ทำให้ใหญ่ขึ้นหรือเล็กลง เมื่อคุณเข้าใจแล้วว่าต้องการทดสอบอะไร คุณต้องแน่ใจว่าคุณจะประเมินประสิทธิภาพอย่างไร

ตัวอย่างเช่น จำนวนคนที่คลิกปุ่ม อาจเป็นเครื่องบ่งชี้ที่ดีว่าขนาดของปุ่มส่งผลต่อการรับรู้อย่างไร

คุณยังสามารถใช้จำนวนผู้ซื้อขั้นสุดท้ายในการตัดสิน แต่นั่นอาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ยุติธรรม เนื่องจากผู้เข้าชมอาจละทิ้งการซื้อด้วยเหตุผลอื่นๆ เช่นกัน

ในขั้นตอนต่อไป คุณจะต้องแบ่งผู้ใช้ออกเป็นสองชุด ชุดจะต้องสุ่มเว้นแต่คุณกำลังพยายามศึกษาว่าการใช้งานจากกลุ่มประชากรเฉพาะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างไร

ถัดไป สร้างหน้าที่คล้ายกันสองหน้า แต่มีขนาดปุ่มต่างกัน ตอนนี้ ดูการวิเคราะห์และดูว่าหน้าใดได้รับการคลิกมากกว่า

การตัดสินใจคลิกขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ขนาดของปุ่ม สีของข้อความ อุปกรณ์ที่ใช้ เพื่อความชัดเจน คุณสามารถแบ่งผู้ใช้ของคุณออกเป็นกลุ่มเฉพาะ เช่น ผู้ใช้มือถือและผู้ใช้เดสก์ท็อป

เนื่องจากปุ่มเดียวกันอาจปรากฏแตกต่างกับผู้ใช้มือถือและแตกต่างกับผู้ใช้เดสก์ท็อป ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถทราบได้ว่าปุ่มใดที่จะให้บริการแก่ผู้ใช้เฉพาะราย

“การทดสอบ A/B ถือได้ว่าเป็นการทดลองที่มีการควบคุมแบบสุ่มแบบพื้นฐานที่สุด” Kaiser Fung ผู้อยู่เบื้องหลังหนังสือหลายเล่มกล่าว รวมถึง Number Sense: How to Use Big Data to Your Advantage กล่าว

“ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด มีการรักษาสองวิธีและวิธีหนึ่งทำหน้าที่เป็นตัวควบคุมสำหรับอีกวิธีหนึ่ง” เขากล่าวเสริม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ประมาณขนาดของตัวอย่างของคุณอย่างถูกต้อง เพื่อให้ผลลัพธ์ถูกต้องและไม่ได้เกิดจากเสียงรบกวนรอบข้าง

ตัวแปรอื่นๆ บางตัวอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้มือถืออาจไม่ชอบคลิกปุ่มหรือปุ่มอาจอยู่ในตำแหน่งที่ไม่ถูกต้องบนเว็บไซต์เวอร์ชันเดสก์ท็อปของคุณ

การสุ่มอาจทำให้ชุดหนึ่งมีผู้ใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่มากกว่าชุดอื่น ซึ่งอาจส่งผลให้ชุดหนึ่งมีอัตราที่ต่ำกว่าหรือสูงกว่าโดยไม่คำนึงถึงขนาดของปุ่ม

วิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงอคติดังกล่าวคือการแบ่งผู้เข้าชมตามผู้ใช้เดสก์ท็อปและมือถือ จากนั้นจึงสุ่มกำหนดพวกเขาให้กับชุดเฉพาะ เคล็ดลับนี้เรียกว่าการบล็อก

การทดสอบ A/B และผลลัพธ์: วิธีการตีความ

นี่เป็นตัวอย่างพื้นฐาน ในโลกแห่งความเป็นจริง คุณจะไม่เพียงแต่ตรวจสอบขนาดแต่ยังรวมถึงปัจจัยอื่นๆ ด้วย เช่น ข้อความ ตำแหน่ง และสีของปุ่ม

เป็นที่ทราบกันว่านักวิเคราะห์การทดสอบ A/B ทำการทดสอบตามลำดับเพื่อเปรียบเทียบองค์ประกอบต่างๆ อันดับแรกพวกเขาจะทดสอบขนาดของปุ่ม (เล็กหรือใหญ่) จากนั้นย้ายไปที่สี (สีแดงหรือสีน้ำเงิน) จากนั้นไปที่ตำแหน่ง (บนหรือล่าง) เป็นต้น

ซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าถึงเวอร์ชันของหน้าเว็บที่สมบูรณ์แบบ สิ่งนี้สำคัญเพราะการเปลี่ยนปัจจัยหลายอย่างพร้อมกันอาจทำให้สรุปได้ยากว่าอะไรทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรม (เช่น จำนวนคลิก)
อย่างไรก็ตาม ขณะนี้เรามีเครื่องมือทดสอบ A/B ที่สามารถจัดการกับการทดสอบที่ซับซ้อนได้

“ด้วยการทดสอบ A/B เรามักจะต้องการทดสอบหลายๆ อย่างพร้อมกันและเป็นอิสระ โดยส่วนใหญ่แล้ว เนื่องจากความคิดจะหมุนไปที่จำนวนของชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ที่คุณสามารถทดสอบได้” Fung กล่าว

“การใช้คณิตศาสตร์ คุณสามารถเลือกและเรียกใช้การรักษาเพียงบางส่วนเท่านั้น จากนั้นคุณสามารถอนุมานส่วนที่เหลือจากข้อมูลได้” เขากล่าว

เคล็ดลับนี้เรียกว่าการทดสอบ "หลายตัวแปร" เป็นรูปแบบหนึ่งของการทดสอบ A/B หมายความว่าไม่ใช่แค่การทดสอบ A/B แต่รวมถึงการทดสอบ A/B/C เป็นต้น

การทดสอบ A/B และผลลัพธ์: วิธีการตีความ

นักการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ใช้เครื่องมือทดสอบแยกต่างๆ เพื่อทำการทดสอบดังกล่าว คุณจะพบซอฟต์แวร์ทดสอบ AB มากมาย แต่อาจไม่ใช่ทั้งหมดที่เหมาะกับคุณ

คุณต้องรู้วิธีการทำการทดสอบ A/B เพื่อที่จะตีความผลลัพธ์ได้ จำไว้ว่าเครื่องมือที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการทดสอบ

ตัวอย่างเช่น Adoric สามารถจัดการงานต่างๆ รวมถึงการทดสอบ A/B

Adoric เป็นซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณใช้งาน จัดการ และวิเคราะห์แคมเปญได้ ดังนั้นคุณจึงสามารถระบุสิ่งที่ดีที่สุดและใช้ทรัพยากรของคุณอย่างถูกวิธี

วัตถุประสงค์หลักของการทดสอบ A/B คือการเพิ่มการแปลง คุณสามารถทำได้โดยเปลี่ยนองค์ประกอบต่างๆ เช่น ขนาดแบบอักษร ข้อความ และการใช้รูปภาพ คุณยังสามารถใช้เพื่อทดสอบองค์ประกอบการออกแบบเว็บไซต์และคุณสมบัติอื่นๆ

Adoric มุ่งเน้นที่ป๊อปอัปเป็นหลัก ซึ่งเป็นเครื่องมือทางการตลาดที่สามารถเสนออัตราการแปลง 11% หากใช้อย่างถูกต้อง ซอฟต์แวร์ของเราสามารถช่วยคุณเปรียบเทียบการออกแบบป๊อปอัปและตัวเลือกต่างๆ เพื่อเลือกรูปแบบที่เหมาะสม

Adoric ถูกใช้โดยชื่อต่างๆ เช่น P&G, PMI และ Toyota วางใจในชื่อแบรนด์ที่คุณรักไว้วางใจ

คุณต้องมองหาซอฟต์แวร์ที่ไม่เพียงแต่ให้ตัวเลขเท่านั้น แต่ยังต้องอธิบายความหมายของมันด้วย มิฉะนั้น คุณจะต้องจ้างผู้ทดสอบ A/B หรือนักสถิติเพื่อตีความผลลัพธ์

มีทั้งซอฟต์แวร์ทดสอบแยกแบบเสียเงินและฟรี อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้คุณใช้เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินเนื่องจากมีรายละเอียดมากกว่าและใช้งานง่ายกว่า ซอฟต์แวร์ดังกล่าวมักแสดงอัตราการแปลงหรือรายงาน:

หนึ่งสำหรับผู้ใช้ที่เห็นหน้าทั่วไปของคุณ

อื่นๆ สำหรับผู้ใช้ที่เห็นหน้าทดสอบ

โดยทั่วไป รายงานจะเน้นถึงปัจจัยหลายประการ มองหาความแตกต่างระหว่างตัวเลขที่สำคัญ เช่น จำนวนคลิก

คุณอาจเห็นข้อมูลต่อไปนี้:

• การควบคุม: 15 เปอร์เซ็นต์ (+/- 2.2 เปอร์เซ็นต์)
• แปรผัน 18 เปอร์เซ็นต์ (+/- 1.9 เปอร์เซ็นต์)

ซึ่งหมายความว่าประมาณ 18 เปอร์เซ็นต์ของผู้เยี่ยมชมหรือผู้อ่านของคุณเปิดอีเมลด้วยหัวเรื่องใหม่ของคุณ ตัวเลขมีข้อผิดพลาด - 2.3 เปอร์เซ็นต์

ไม่ได้หมายความว่าอัตราจริงอยู่ระหว่าง 16.1 เปอร์เซ็นต์ถึง 19.9 เปอร์เซ็นต์

“การตีความที่แท้จริงคือถ้าคุณทำการทดสอบ A/B หลายครั้ง 95 เปอร์เซ็นต์ของช่วงจะจับอัตราการแปลงที่แท้จริง กล่าวคือ อัตราการแปลงอยู่นอกขอบของข้อผิดพลาด 5 เปอร์เซ็นต์ของเวลา (หรืออะไรก็ตาม ระดับนัยสำคัญทางสถิติที่คุณกำหนดไว้)” Fung อธิบาย

ถ้ามันยากเกินไปที่จะเข้าใจ ก็รู้ว่าคุณไม่ใช่คนเดียว เปลี่ยนไปใช้ซอฟต์แวร์ที่สามารถนำเสนอข้อมูลนี้อย่างเรียบร้อยเพื่อให้คุณเข้าใจและใช้งานได้ง่าย

จากผลลัพธ์นี้ เราสามารถพูดได้ว่าวิธีการใหม่นี้มีประสิทธิภาพมากกว่าเนื่องจากทำให้ผู้คนเปิดอีเมลมากขึ้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากส่วนต่างของข้อผิดพลาด เราไม่สามารถรับประกันได้ว่าจะมีคนเปิดอีเมลกี่คนอย่างแน่นอน แต่ขึ้นอยู่กับจำนวนอีเมลจะสูงกว่าอัตราการเปิดปัจจุบัน

การทดสอบ A/B: ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง

ต่อไปนี้คือข้อผิดพลาดในการทดสอบ A/B ที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน อย่าลืมหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้:

สิ้นสุดการทดสอบเร็วเกินไป

เชื่อกันว่าผู้ทดลองประมาณ 57 เปอร์เซ็นต์ยุติการทดสอบ A/B เมื่อดูเหมือนว่าสมมติฐานเดิมได้รับการพิสูจน์แล้ว เรียกว่า p-hacking เป็นรูปแบบหนึ่งของความเอนเอียงของอัตราเงินเฟ้อที่ถือว่าเป็น 'การรายงานแบบคัดเลือก' และอาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ดี
สิ่งสำคัญคือต้องให้การทดสอบแต่ละครั้งดำเนินไป แม้ว่าคุณจะสามารถเห็นผลในแบบเรียลไทม์ก็ตาม

ไม่มีตัวอย่างที่ดี

การทดสอบ A/B ต้องการผู้เข้าชมประมาณ 25,000 รายเพื่อเข้าถึงกลุ่มตัวอย่างที่สำคัญ ตามบทความของ VentureBeat นี้

น่าเศร้าที่นักการตลาดส่วนใหญ่ใช้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เล็กกว่า ซึ่งไม่ใช่การแสดงจำนวนประชากรทั้งหมดอย่างแท้จริง ดังนั้นผลลัพธ์จึงกลายเป็น 'ไม่น่าเชื่อถือ'

การทดสอบซ้ำเล็กน้อย

มีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่เลือกที่จะทดสอบซ้ำ ส่วนใหญ่ทดสอบครั้งเดียวและเชื่อมัน การวิจัยได้พิสูจน์แล้วว่าครั้งเดียวอาจไม่เพียงพอเนื่องจากความเสี่ยงของผลบวกที่ผิดพลาด

นอกจากนี้ คุณควรลองทุกสองสามเดือนเพราะสิ่งต่างๆ อาจเปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่น คุณอาจมีผู้เข้าชมใหม่ที่อาจชอบสีหรือขนาดของปุ่มที่ต่างออกไป

คุณจะไม่สามารถค้นหาตัวเลือกที่เหมาะสมได้หากไม่ได้ทำการทดสอบซ้ำ

นับเมตริกมากเกินไป

แม้ว่าการทดสอบที่ซับซ้อนจะมีประโยชน์ แต่ก็อาจไม่ได้ผลเสมอไป การดูเมตริกมากเกินไปในแต่ละครั้งอาจส่งผลให้เกิด "ความสัมพันธ์ที่หลอกลวง"

แม้ว่าซอฟต์แวร์ของคุณจะมีเมตริกมากเกินไป แต่คุณต้องรู้ว่าควรเน้นที่เมตริกใด วิธีนี้จะช่วยหลีกเลี่ยงความผันผวนแบบสุ่มและช่วยให้คุณจดจ่อกับตัวเลขที่สำคัญได้

การทดสอบ A/B: คำถามที่พบบ่อย

บริษัทใหญ่ๆ ใช้การทดสอบ A/B หรือไม่?
ใช่. Google ทำการทดสอบครั้งแรกในปี 2000 เพื่อกำหนดจำนวนผลลัพธ์ต่อหน้าที่ถูกต้อง บริษัทยังคงใช้การทดสอบ A/B และดำเนินการทดสอบมากกว่า 7,000 รายการในปี 2554

ชื่อใหญ่อื่น ๆ เช่น Booking.com, Facebook และ Amazon ก็ทำการทดลองที่มีการควบคุมเป็นประจำ นอกจากนี้ยังใช้ในการเมืองอีกด้วย

แคมเปญของโอบามาระดมเงินเพิ่มอีก 75 ล้านดอลลาร์เนื่องจากการตัดสินใจที่ดีขึ้นซึ่งให้เครดิตกับการตลาดแบบ A/B นอกจากนี้ยังเพิ่มการแปลงการบริจาคประมาณ 79 เปอร์เซ็นต์

การทดสอบ A/B ใช้เวลานานเท่าใด
มันสามารถอยู่ได้ตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงถึงหนึ่งสัปดาห์จนถึงวิธีการขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณพยายามทดสอบ

ตัวอย่างเช่น บริษัทที่ทดสอบรูปแบบการสมัครใช้งานควรลองใช้อย่างน้อยหนึ่งเดือน

ในทางกลับกัน การทดสอบการตลาดผ่านอีเมลจะให้ผลลัพธ์ใน 24-48 ชั่วโมง เนื่องจากผู้คนมากกว่า 50 เปอร์เซ็นต์อ่านอีเมลเกี่ยวกับงานในเวลาประมาณ 24 ชั่วโมงเท่านั้น

ใครบ้างที่ต้องการการทดสอบ A/B?
นักการตลาดออนไลน์หรือธุรกิจออนไลน์ทุกคนต้องการการทดสอบ A/B เพื่อระบุเทคนิคทางการตลาดที่เหมาะสม

ใช้เพื่อเปรียบเทียบองค์ประกอบทั้งหมดที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้ซื้อปลายทางของคุณ คุณจะเห็นว่ามันถูกใช้ใน SEO, การตลาดผ่านอีเมล, การพัฒนาเว็บ ฯลฯ

การทดสอบ A/B: บทสรุป

พูดง่ายๆ ก็คือ การทดสอบ A/B ใช้เพื่อเปรียบเทียบสองตัวเลือกและค้นหาตัวเลือกที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า อย่าปล่อยให้อะไรมารบกวนคุณ ลองใช้ Adoric หากคุณกำลังมองหาซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B ที่เป็นมิตรและดูผลกำไรของคุณเติบโต

ลอง Adoric ฟรี