ABCs ของการทดสอบ A/B

นี่คือสถิติบางส่วนเกี่ยวกับอัตราการเปิดอีเมล:

• การเพิ่มอีโมจิในหัวเรื่องช่วยเพิ่มอัตราการเปิดได้ 56%
• คำเช่น "ฟรี" และ "ส่วนลดเป็นเปอร์เซ็นต์" มักจะลดอัตราการเปิดเมื่อปรากฏในบรรทัดเรื่อง
• หากชื่อผู้รับปรากฏในหัวเรื่อง อัตราการเปิดจะเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 18.30% (ที่มา: Backlinko)

คุณอาจสงสัยว่าความรู้เหล่านี้มาได้อย่างไร และคำตอบคือการทดสอบ A/B ในกรณีของสถิติเกี่ยวกับอีโมจิ มีคนดูอัตราการเปิดอีเมลที่มีอีโมจิในหัวเรื่อง เทียบกับอัตราการเปิดที่ไม่มีอีโมจิ

การทดสอบ A/B เป็นส่วนสำคัญในการสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ประสบความสำเร็จ คุณไม่จำเป็นต้องเป็นองค์กรอย่าง Backlinko (ซึ่งมีการเข้าถึงข้อมูลจากนักการตลาดจำนวนมาก) เพื่อทำการทดสอบประเภทนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบ A/B ด้านล่าง เหตุใดจึงสำคัญสำหรับธุรกิจของคุณ และดำเนินการอย่างไร

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแยก ทั้งสองชื่อทำให้คุณรู้ว่ามันคืออะไร คุณทำการทดสอบโดยแบ่งรายการออกเป็นสองประเภท (A และ B) เพื่อดูว่ารายการใดทำงานได้ดีกว่า ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของการทดสอบ A/B เพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่ามันคืออะไร:

• เดลี่ต้องการทราบว่าลูกค้าชอบไก่งวงจากผู้ขายรายใดรายหนึ่งมากกว่าที่อื่น พวกเขาสร้างแซนวิชกับไก่งวงจากผู้ขาย A และชุดแซนวิชที่มีไก่งวงแยกจากผู้ขาย B ลูกค้าให้ข้อเสนอแนะ ให้คะแนนแซนวิชในด้านคุณภาพ รสชาติ และความพึงพอใจโดยรวม แซนวิชที่ทำจากไก่งวงจากผู้ขาย B ได้รับคะแนนที่สูงกว่ามาก ตอบคำถามสำหรับเดลี่
• นักการตลาดกำลังสร้างหน้า Landing Page สำหรับบริการสมัครสมาชิกใหม่ นักการตลาดคนหนึ่งคิดว่าหน้าที่เชื่อมโยงไปถึงที่สั้นกว่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่าหน้าที่ยาวกว่า แต่ทีมงานไม่เห็นด้วย พวกเขาสร้างเวอร์ชันสั้นและยาว และเพิ่มปริมาณการเข้าชมทั้งคู่ หลังจากผ่านไปสองสามสัปดาห์ เป็นที่ชัดเจนว่าเวอร์ชันสั้นกำลังแปลงลูกค้ามากขึ้นและนักการตลาดก็ถูกต้อง

• ธุรกิจส่งอีเมลการตลาดรายสัปดาห์ไปยังรายชื่อสมาชิก เป้าหมายคืออัตราการเปิดและคลิกผ่านที่สูง บริษัทต้องการหาเวลาที่เหมาะสมในการส่งอีเมลเพื่อให้ได้อัตราการเปิดที่ดีที่สุด มันส่งอีเมลครึ่งหนึ่งในเช้าวันจันทร์และครึ่งเช้าวันอังคาร อีเมลในเช้าวันอังคารมีอัตราการเปิดอ่านสูงขึ้น

ทำไมต้องใช้การทดสอบ A/B เพื่อการตลาด?

ดังที่คุณเห็นจากตัวอย่างด้านบน การทดสอบ A/B ช่วยได้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย ภายในเวทีการตลาด การทดสอบแยกมีประโยชน์สำหรับ:

• การตรวจสอบสมมติฐาน ปฏิกิริยาในช่องท้องอาจบอกคุณได้ว่าผู้คนควรตื่นเต้นกับคำว่า "ฟรี" หรือ "BOGO" ในหัวเรื่องอีเมล แต่จริงไหม ข้อมูลช่วยให้คุณตอบได้อย่างมั่นใจ และการทดสอบ A/B คือวิธีที่คุณได้รับข้อมูลนั้น
• การปรับแต่งแนวทางสำหรับภาคส่วนผู้ชม ตัวอย่างเช่น ผู้ชมที่อายุน้อยกว่าอาจตอบสนองต่อโฆษณาหรือเนื้อหาบางอย่างบนแพลตฟอร์มโซเชียลที่เฉพาะเจาะจงได้ดีกว่า ในขณะที่ผู้ชมที่มีอายุมากกว่าชอบแนวทางแบบดั้งเดิมมากกว่า แต่เป็นความคิดที่ดีที่จะถือว่าสิ่งเหล่านี้ ให้ใช้การทดสอบแยกเพื่อตรวจสอบแนวทางต่างๆ กับกลุ่มผู้ชมของคุณ เพื่อค้นหาสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละส่วน
• การจำกัดกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณให้แคบลง ทรัพยากรทางการตลาดไม่สิ้นสุด ไม่ว่าคุณจะเป็นธุรกิจขนาดกลางที่มีงบประมาณค่อนข้างน้อยหรือองค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณสูง งบประมาณก็มีอยู่จริง และนั่นหมายความว่าคุณอาจต้องปฏิเสธความพยายามทางการตลาดบางอย่าง การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณค้นพบว่ากลยุทธ์ใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด เพื่อให้คุณมีสมาธิกับทรัพยากรอย่างเหมาะสม

ประโยชน์บางประการของกระบวนการทดสอบแบบแยกส่วนที่แข็งแกร่งอาจรวมถึง:

• การสร้างแบรนด์เชิงกลยุทธ์มากขึ้น คุณสามารถระบุได้อย่างชัดเจนว่าผู้ชมของคุณต้องการอะไรและวางตำแหน่งแบรนด์ของคุณเพื่อจัดหาสิ่งนั้น หากคุณกำลังพยายามให้บริการทุกคน คุณจะไม่มีประสิทธิภาพเท่ากับเมื่อคุณจัดการกับปัญหาเฉพาะของผู้บริโภคหรือลูกค้าที่คุณสามารถแก้ไขได้
• ลดต้นทุนในการได้มา การทดสอบ A/B อย่างต่อเนื่องช่วยให้คุณสร้างแผนที่ด้วยวิธีที่มีค่าใช้จ่ายน้อยที่สุดในการรับลูกค้า เมื่อเส้นทางนั้นถูกสร้างแผนภูมิแล้ว คุณสามารถใช้เส้นทางนั้นซ้ำๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เหมือนเดิม
• ปรับปรุง KPI การทดสอบแบบแยกส่วนสามารถช่วยคุณปรับปรุง KPI ทางการตลาดที่สำคัญ รวมถึงอัตราการเปิดอีเมล ลิงก์ อัตราการคลิกผ่านของโฆษณา และ Conversion

คุณสามารถแยกการทดสอบเพื่อการตลาดได้อย่างไร

คุณสามารถใช้การทดสอบ A/B กับความพยายามทางการตลาดเกือบทุกชนิดหากคุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างน่าเชื่อถือ ลองดูวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้การทดสอบ A/B เพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพทางการตลาดที่ดีขึ้น:

• หัวเรื่องอีเมล. ทำการทดสอบเพื่อค้นหาว่าผู้ชมของคุณชอบหัวเรื่องแบบสั้นหรือแบบยาว วิธีที่อิโมจิหรือคำบางคำเปลี่ยนอัตราการเปิด หรือการถามคำถามทำให้ประสิทธิภาพดีขึ้นหรือไม่
• ชื่อบล็อกหรือหน้า Landing Page ทำเช่นเดียวกันกับชื่อในเนื้อหาเว็บของคุณ ผู้ชมของคุณตอบสนองต่อความรู้สึกเร่งด่วน ชื่อตลก หรือคำถามหรือไม่? การรวมตัวเลขในชื่อสร้างความแตกต่างหรือไม่? นี่เป็นเพียงคำถามบางส่วนที่คุณสามารถตอบได้ด้วยการทดสอบแยก

• รูปแบบเนื้อหาหรือเค้าโครง ลองใช้พื้นที่สีขาวจำนวนต่างๆ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเนื้อหาวิดีโอและข้อความ หรือทดสอบว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณใส่อินโฟกราฟิก คุณอาจแยกการทดสอบเพื่อดูว่าเนื้อหาในย่อหน้าทำงานได้ดีกว่าเนื้อหาในรายการหัวข้อย่อยหรือไม่
• เรียกร้องให้ดำเนินการ ทำการทดสอบเพื่อกำหนดว่า CTA ควรไปที่ใดในอีเมลหรือในหน้าเว็บ ไม่ว่าผู้ชมของคุณจะตอบสนองต่อปุ่มหรือลิงก์ข้อความได้ดีกว่าหรือไม่ และภาษาประเภทใดที่น่าจะชักชวนให้ผู้อื่นดำเนินการได้ดีที่สุด
• ข้อความโฆษณา คุณสามารถแยกทดสอบ PPC ดิสเพลย์ และค้นหาโฆษณา เนื่องจากมีพื้นที่สำหรับข้อความในโฆษณาน้อยมาก คำที่คุณใช้จึงมีความสำคัญมาก คุณมักจะมีเวลาสำหรับคุณลักษณะ จุด หรือข้อเสนอเดียว การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าคำและข้อเสนอใดที่น่าสนใจที่สุด
• ภาพโฆษณา ไม่ว่าคุณจะทำงานกับวิดีโอหรือรูปภาพ คุณก็สามารถทำเช่นเดียวกันกับภาพโฆษณาเพื่อค้นหาสิ่งที่ตรงใจผู้ชมของคุณได้ดีที่สุด
• ระยะเวลาของอีเมล ใช้การทดสอบแยกเพื่อจำกัดวันที่และเวลาให้แคบลงเพื่อประสิทธิภาพการตลาดทางอีเมลที่เหมาะสมที่สุด แม้ว่าคุณจะพบข้อมูลมากมายทางออนไลน์เกี่ยวกับเวลาที่ดีที่สุดในการส่งอีเมล แต่คุณจำเป็นต้องรู้เวลาที่ดีที่สุดในการส่งอีเมลถึงผู้ชมของคุณ และข้อมูลของคุณเป็นสิ่งเดียวที่สามารถบอกคุณได้
• ตำแหน่งโฆษณา ทำการทดสอบเพื่อดูว่าคุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจากเครือข่ายโฆษณาหรือโฆษณาบนเว็บไซต์หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียหรือไม่
• ความยาวของเนื้อหา ข้อความการตลาดทางอีเมลของคุณควรมี 100 คำหรือ 300? ผู้ชมของคุณต้องการเห็นโพสต์ในบล็อกสั้นๆ หรือหน้าหลักที่มีคำศัพท์นับพันคำหรือไม่? การทดสอบแบบแยกส่วนสามารถบอกคุณได้
• การใช้คีย์เวิร์ด ไม่ว่าคุณจะรวมคำหลักในเนื้อหาหน้าเว็บของคุณหรือใช้เพื่อเสนอราคาในโฆษณาบนการค้นหา การทดสอบ A/B สามารถช่วยให้คุณเข้าใจว่าคำหลักใดดีที่สุดในการกำหนดเป้าหมาย โดยพิจารณาจากผู้ชมและเป้าหมายเฉพาะของคุณ
• สไตล์การเขียน. แม้แต่วิธีที่คุณพูดเนื้อหาของคุณก็สามารถทดสอบได้ ใช้เพื่อตอบคำถาม เช่น การเขียนที่ตลก จริงจัง เชิงสนทนา หรือเป็นทางการ จะเข้ากับผู้ฟังของคุณได้ดีที่สุดหรือไม่

เคล็ดลับสำหรับการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จ

การทดสอบแบบแยกส่วนเริ่มดูเหมือนเป็นความพยายามที่ดี—หรือคุณต้องการทราบวิธีการทำให้ดีขึ้น—เพียงทำตามคำแนะนำด้านล่าง

1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลของคุณ

เมื่อต้องตัดสินใจทางการตลาดโดยพิจารณาจากข้อมูล ข้อมูลของคุณเป็นสิ่งสำคัญ คุณสามารถค้นคว้าเกี่ยวกับการวัดประสิทธิภาพหรือดูว่าคู่แข่งกำลังทำอะไรอยู่ และการทำความเข้าใจว่าสิ่งใดใช้ได้ผลในช่องของคุณก็มีคุณค่า แต่สุดท้ายแล้ว คำถามที่คุณตอบด้วยการทดสอบ A/B นั้นเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ ไม่ใช่ของคนอื่น

สิ่งที่ใช้ได้ผลโดยเฉลี่ยในอุตสาหกรรมอาจไม่ได้ผลดีที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณ ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพบริษัทเรียกเก็บเงินค่ารักษาพยาบาลที่เชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์คลินิกกายภาพบำบัด ประเภทของการตลาดที่ใช้ได้กับโซลูชันการเรียกเก็บเงินที่ออกแบบมาสำหรับโรงพยาบาลหรือแม้แต่แนวทางปฏิบัติของแพทย์อาจไม่ใช่การตลาดที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจเฉพาะทางนี้

คุณเข้าถึงข้อมูลของคุณได้อย่างไร? คุณสามารถรวบรวมผ่านเครื่องมือเว็บไซต์ เช่น Google Analytics และจากรายงานพื้นฐานในโซลูชันการตลาดทางอีเมล หรือคุณสามารถลงทุนในเครื่องมืออย่าง Sugar Market ซึ่งรวมเข้ากับโซลูชัน CRM ที่หลากหลายเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถเข้าถึงลูกค้าและข้อมูลการตลาดได้จากที่เดียว

2. ใช้เครื่องมืออัตโนมัติเมื่อเป็นไปได้

การทดสอบ A/B ด้วยตนเองไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ แต่มันน่าเบื่อและไม่น่าจะเป็นไปได้ หากคุณต้องการสร้างผลกระทบอย่างมากต่อการตลาด ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการถึงการทดสอบข้อความโฆษณาต่างๆ คุณจะต้องเรียกใช้และติดตามแคมเปญโฆษณาด้วยตนเอง และเปรียบเทียบข้อมูลเพื่อพิจารณาว่าสิ่งใดทำงานได้ดีที่สุด จากนั้น จะต้องดำเนินการด้วยตนเองเพื่อเปลี่ยนไปใช้ตัวเลือกที่ดีกว่า

ต่อไปนี้คือตัวอย่างวิธีที่ระบบอัตโนมัติด้วยโซลูชันเช่น Sugar Market สามารถทำให้การทดสอบ A/B ง่ายขึ้น:

• คุณตัดสินใจทดสอบหัวเรื่องอีเมลสองเวอร์ชัน
• Sugar Market ส่งเวอร์ชัน A ถึง 30% ของรายการของคุณ มันส่งรุ่น B ไปอีก 30%
• Sugar Market ติดตามการวิเคราะห์ เช่น อัตราการเปิดอีเมลเหล่านั้น เมื่อมีข้อมูลเพียงพอในการพิจารณาว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า ระบบจะส่งเวอร์ชันนั้นไปยังบุคคลที่เหลืออยู่ในรายการ

นี่เป็นเพียงวิธีหนึ่งที่ระบบอัตโนมัติสามารถประหยัดเวลาและความพยายามของคุณ และทำให้การทดสอบ A/B เร็วขึ้น ดังนั้นคุณจึงดำเนินการกับโซลูชันที่ดีที่สุดโดยเร็วที่สุด

3. สร้างแผนสำหรับการทดสอบที่ซับซ้อน

เมื่อคุณต้องการค้นหาตัวเลือกที่ดีที่สุดจากหลายๆ ตัวเลือก ให้สร้างแผนการทดสอบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด คุณสามารถมองสิ่งนี้เป็นสายการแข่งขัน: คุณมีผู้เล่นมากมายและต้องการรู้ว่าใครเก่งที่สุด

ลองใช้ตัวอย่างว่าเมื่อใดควรส่งอีเมลการตลาดเพื่อแสดงประเด็นนี้ บางทีคุณอาจรู้ว่าคุณต้องการส่งอีเมลในวันธรรมดา แต่คุณไม่แน่ใจว่าวันไหนและควรไปช่วงสายหรือช่วงบ่าย

นั่นคือโอกาสที่เป็นไปได้สิบครั้ง คุณอาจสร้างสายการแข่งขันแบบทัวร์นาเมนต์เพื่อจำกัดขอบเขตให้แคบลง:

• วันจันทร์ต้นกับวันจันทร์สาย = ผู้ชนะ 1
• วันอังคารต้นกับวันอังคารสาย = ผู้ชนะ 2
• วันพุธต้นกับวันพุธสาย = ผู้ชนะ 3
• วันพฤหัสบดีต้นกับวันพฤหัสบดีสาย = ผู้ชนะ 4
• วันศุกร์ต้นกับวันศุกร์สาย = ผู้ชนะ 5

จากนั้นคุณทำการทดสอบ A/B มากขึ้น:

• ผู้ชนะ 1 กับ ผู้ชนะ 2 = ผู้ชนะ A
• ผู้ชนะ 3 กับ ผู้ชนะ 4 = ผู้ชนะ B
• ผู้ชนะ 5 กับ ผู้ชนะ A = ผู้ชนะ C
• ผู้ชนะ B กับ ผู้ชนะ C = ผู้ชนะรอบชิงชนะเลิศ

ผู้ชนะคนสุดท้ายคือเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการส่งอีเมลของคุณในตอนนี้

4. กำหนดพารามิเตอร์ความสำเร็จที่สมจริง

เป็นจริงกับเป้าหมายของคุณสำหรับการทดสอบ A/B ในท้ายที่สุด การปรับปรุงใดๆ กำลังดำเนินไปในทิศทางที่ถูกต้อง และคุณไม่น่าจะเห็นผลเช่นสองเท่าของอัตราการเปิดจากการเปลี่ยนแปลงครั้งเดียว

ให้ใช้การทดสอบ A/B อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับเปลี่ยนความพยายามทางการตลาดและย้ายประสิทธิภาพไปในทิศทางเป้าหมายของคุณ

เป็นที่น่าสังเกตว่าสิ่งที่สนับสนุนความสำเร็จสำหรับคุณในวันนี้อาจไม่ได้ผลเช่นกันในวันพรุ่งนี้ คอยดูการวิเคราะห์การตลาดและความพยายามในการทดสอบของคุณอย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายที่สามารถเป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหวได้

5. ระวังเมื่อทำการทดสอบหลายองค์ประกอบ

เป็นไปไม่ได้ที่จะทดสอบหลายองค์ประกอบพร้อมกัน เช่น คำในหัวเรื่องและตำแหน่งของ CTA ในเนื้อหาอีเมล แต่การสรุปการทดสอบดังกล่าวได้สำเร็จนั้นต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านสถิติ ถึงอย่างนั้น ก็ยังง่ายกว่าที่จะได้ข้อสรุปที่ผิดเมื่อคุณทำการทดสอบหลายองค์ประกอบพร้อมกัน เมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ ให้จัดโครงสร้างการทดสอบ A/B เพื่อตรวจสอบความถูกต้องหนึ่งองค์ประกอบในแต่ละครั้ง

ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Sugar Market เพื่อค้นพบวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาดในขณะที่ลดต้นทุนแรงงานและการใช้จ่ายโดยไม่จำเป็นสำหรับความพยายามที่ไม่ได้ผล จองการสาธิตวันนี้