การทดสอบ A / B: มันคืออะไรประโยชน์ + ทําอย่างไร?

การทดสอบ A / B ใช้กันอย่างแพร่หลายในกลยุทธ์ทางการตลาดและธุรกิจเพื่อระบุพฤติกรรมผู้ใช้ของตัวแปรผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันและด้วยวิธีนี้ค้นหาตัวแปรที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด

การทดสอบ A/B เป็นวิธีการที่ธุรกิจแสดงผลิตภัณฑ์หรือหน้าเว็บเวอร์ชันต่างๆ แก่ผู้ใช้เพื่อดูว่าพวกเขาตอบสนองอย่างไร สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจโดยพิจารณาจากข้อมูลเกี่ยวกับองค์ประกอบที่ทํางานได้ดีที่สุดสําหรับกลุ่มเป้าหมายของตน

ในบล็อกนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นว่ามันคืออะไรและคุณจะใช้ประโยชน์จากสิ่งเหล่านี้ในธุรกิจของคุณได้อย่างไร

Content Index hide

1 การทดสอบ A/B คืออะไร?

2 ประเภทของการทดสอบ A/B

3 ประโยชน์ของการทดสอบ A/B

4 จะสร้างกลุ่มการทดสอบ A/B แบบสุ่มได้อย่างไร?

5 จะทําการทดสอบ A / B ได้อย่างไร?

6 QuestionPro สามารถช่วยในการทดสอบ A/B ได้อย่างไร?

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B เป็นวิธีการทดลองแบบสุ่มเพื่อดูว่าตัวแปรใดในสองเวอร์ชันขึ้นไป (เช่น เว็บเพจหรือส่วนหนึ่งของหน้าเว็บ) ทํางานได้ดีกว่า

การทดสอบ A เป็นเวอร์ชันดั้งเดิม และการทดสอบ B เป็นเวอร์ชันใหม่ พวกเขาถูกเปรียบเทียบเพื่อค้นหาว่าอันไหนทํางานได้ดีกว่า

วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการแสดงเวอร์ชันผลิตภัณฑ์ต่างๆ ให้กับกลุ่มคนแบบสุ่มบนเว็บไซต์ การวิเคราะห์ผลลัพธ์ทางสถิติช่วยให้ทราบว่าเวอร์ชันใดมีผลกระทบที่สําคัญที่สุดและปรับปรุงเมตริกทางธุรกิจ

การทดสอบ A/B เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแยกหรือการทดสอบถัง ผู้ที่เชี่ยวชาญในการปรับปรุงเว็บไซต์และจัดการประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์ใช้การทดสอบ A/B เพื่อตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

ประเภทของการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B เป็นวิธีสําคัญในการปรับปรุงประสบการณ์ดิจิทัล และมีสองประเภทหลัก: Exhibit A vs. B และ Split Test

01. นิทรรศการ A กับ B

การทดสอบ A/B ประเภทนี้จะเปรียบเทียบหน้าเว็บหรืออีเมลเดียวกันสองเวอร์ชันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทํางานได้ดีกว่า ธุรกิจวิเคราะห์เมตริกต่างๆ เช่น อัตราการคลิกผ่านและอัตรา Conversion เพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับการออกแบบ เนื้อหา หรือการเปลี่ยนแปลงเลย์เอาต์

คุณสามารถเปรียบเทียบทั้งสองเวอร์ชันได้โดยตรงเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง

02. การทดสอบแยก

การทดสอบแยกจะสุ่มแบ่งผู้ตอบออกเป็นสองกลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มจะได้รับแบบสํารวจที่แตกต่างกัน วิธีนี้ช่วยตรวจสอบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสําคัญทางสถิติระหว่างสองกลุ่มหรือไม่

การทดสอบเปรียบเทียบโฆษณามีประโยชน์เมื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลต่อความชอบหรือพฤติกรรมของผู้ใช้ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเนื้อหา การออกแบบ หรือรูปแบบการทํางาน

เมื่อทําการทดสอบ A/B สิ่งสําคัญคือคุณต้องเลือกองค์ประกอบที่เหมาะสมในการทดสอบเพื่อให้ได้ผลการทดสอบที่มีความหมาย มุ่งเน้นไปที่ตัวแปรที่อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของเว็บไซต์ของคุณ

การทดสอบสีของปุ่มอาจไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญแก่คุณ อย่างไรก็ตาม ตัวแปรต่างๆ เช่น เค้าโครงหน้าหรือเนื้อหาของคํากระตุ้นการตัดสินใจมีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลต่ออัตราการแปลงของเว็บไซต์ของคุณในทางบวก

การใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าความพยายามในการทดสอบ A/B ของคุณมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ของคุณอย่างแท้จริงและบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B มีประโยชน์หลายประการที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของเว็บไซต์และประสบการณ์ผู้ใช้ นี่คือประโยชน์หลักบางประการที่เน้น:

การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง

การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สําหรับการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง ทีมสามารถทําการเปลี่ยนแปลงได้ทีละรายการ รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเอฟเฟกต์ และปรับแต่งองค์ประกอบต่างๆ เช่น พาดหัว รูปภาพ แบบฟอร์ม คํากระตุ้นการตัดสินใจ และเค้าโครงหน้า กระบวนการวนซ้ํานี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ตามข้อมูลที่รวบรวม

การแก้ปัญหาจุดปวดของผู้เข้าชมอย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อใช้การทดสอบ A/B และข้อมูลเชิงลึกจากเครื่องมือต่างๆ เช่น แผนที่ความร้อนและ Google Analytics คุณสามารถค้นหาและแก้ไขปัญหาทั่วไปที่ผู้เยี่ยมชมอาจเผชิญได้ ไม่ว่าจะเป็นการทําให้ข้อความชัดเจนขึ้นหรือช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาปุ่มสําคัญได้อย่างง่ายดายวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวมและเพิ่มอัตราการแปลงในอุตสาหกรรมต่างๆ

ลดการละทิ้งรถเข็นในการช็อปปิ้งออนไลน์

หากธุรกิจอีคอมเมิร์ซกําลังดิ้นรนกับผู้คนจํานวนมากที่ออกจากตะกร้าสินค้าโดยไม่ซื้อพวกเขาสามารถใช้การทดสอบ A / B เพื่อช่วยได้

ด้วยการลองใช้สิ่งต่างๆ เช่น รูปภาพผลิตภัณฑ์ หน้าชําระเงินมีลักษณะอย่างไร และวิธีแสดงค่าจัดส่ง บริษัทต่างๆ สามารถทราบได้ว่าอะไรทําให้ผู้คนลาออกและทําการเปลี่ยนแปลงเพื่อลดอัตราเหล่านั้น สิ่งนี้ทําให้ประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์ดีขึ้นสําหรับทุกคน

การปรับปรุงอัตราการแปลง

การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการเพิ่มอัตราการแปลง โดยจะทดสอบองค์ประกอบต่างๆ อย่างเป็นระบบ เช่น ตําแหน่งที่จะวางคํากระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) สีที่ใช้ และข้อความยึดเหนี่ยว

การทดสอบเปรียบเทียบโฆษณานี้สามารถช่วยคุณค้นหากลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการให้ผู้ใช้คลิกที่หน้า Landing Page กรอกแบบฟอร์ม และกลายเป็นลูกค้าเป้าหมาย ด้วยเหตุนี้ คุณจึงเห็นการปรับปรุงที่วัดได้ในเมตริก Conversion โดยรวม

การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดสําหรับการออกแบบเว็บไซต์ใหม่

การทดสอบ A/B เป็นสิ่งสําคัญสําหรับการตัดสินใจในการออกแบบเว็บไซต์ใหม่ แทนที่จะขึ้นอยู่กับความคิดเห็นส่วนตัวคุณสามารถตัดสินใจออกแบบตามข้อมูลได้

การทดสอบอย่างต่อเนื่องแม้หลังจากการออกแบบใหม่คุณสามารถมั่นใจได้ว่าองค์ประกอบการออกแบบที่เลือกจะดึงดูดและมีส่วนร่วมกับผู้เข้าชมอย่างแท้จริงสนับสนุนจุดมุ่งหมายในการนําเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

การเพิ่ม ROI สูงสุดจากการเข้าชมที่มีอยู่

การทําความเข้าใจเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่สําคัญที่เชื่อมโยงกับการได้รับผู้เข้าชมเว็บไซต์ที่ดีการทดสอบ A / B กลายเป็นวิธีการที่ชาญฉลาดในการรับประโยชน์สูงสุดจากผู้เยี่ยมชมของคุณ

ด้วยการปรับปรุงเล็กๆ น้อยๆ ตามคําแนะนําของข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คุณสามารถเพิ่ม Conversion ของคุณได้โดยไม่ต้องเสียเงินมากขึ้นในการดึงดูดผู้เข้าชมใหม่ สิ่งนี้นําไปสู่ผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดี

จะสร้างกลุ่มการทดสอบ A/B แบบสุ่มได้อย่างไร?

การสร้างกลุ่มการทดสอบ AB แบบสุ่มเป็นขั้นตอนสําคัญในการรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการทดสอบของคุณ กระบวนการนี้ช่วยลดอคติและช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่องค์ประกอบการทดสอบจริงมากกว่าปัจจัยภายนอก

นี่คือวิธีที่คุณสามารถสร้างกลุ่มการทดสอบ AB แบบสุ่มของคุณ:

เข้าใจถึงความสําคัญของการสุ่ม

ก่อนที่จะลงรายละเอียดทางเทคนิคสิ่งสําคัญคือต้องตระหนักว่าเหตุใดการสุ่มจึงมีความสําคัญ วิธีการทางวิทยาศาสตร์อาศัยการควบคุมความแปรปรวน และการสุ่มเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการบรรลุการควบคุมนี้ ช่วยลดผลกระทบของปัจจัยภายนอกที่อาจทําให้เกิดอคติในกระบวนการทดสอบของคุณ

เลือกวิชาสอบของคุณ

ระบุผู้ตอบแบบสํารวจที่มีศักยภาพหรือผู้เข้าร่วมจากกลุ่มที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์การทดสอบของคุณ เช่น ลูกค้าหรือสมาชิก

ใช้ MS Excel สําหรับการสร้างตัวเลขสุ่ม

หากรายการเริ่มต้นของคุณอยู่ใน MS Excel คุณสามารถใช้ฟังก์ชันสุ่มเพื่อสร้างตัวเลขสุ่มสําหรับแต่ละระเบียน เพิ่มคอลัมน์ใหม่สําหรับตัวเลขสุ่มเหล่านี้เพื่อแนะนําการสุ่มและกําจัดลําดับใดๆ ในรายการเดิม

จัดเรียงตัวเลขสุ่ม

เมื่อคุณกําหนดตัวเลขสุ่มให้กับแต่ละระเบียนแล้ว ให้จัดเรียงคอลัมน์ตามลําดับจากน้อยไปมากหรือมากไปหาน้อย ขั้นตอนนี้มีความสําคัญอย่างยิ่งในการเตรียมชุดข้อมูลของคุณสําหรับการจัดสรรแบบสุ่ม เพื่อให้มั่นใจว่าลําดับโดยธรรมชาติใดๆ ในรายการดั้งเดิมจะถูกสุ่ม

ใช้ SPSS สําหรับการสร้างกลุ่ม

สามารถใช้ได้ทั้ง MS Excel และ SPSS แต่ SPSS มักเป็นที่ต้องการสําหรับ การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง สร้างกลุ่มทดสอบที่เลือกแบบสุ่มใน SPSS ตามรายการสุ่มที่สร้างขึ้นใน Excel

ระบุขนาดกลุ่ม

ในฐานะผู้เขียน แบบสํารวจ คุณสามารถเลือกขนาดกลุ่มไม่ว่าจะเป็นจํานวนคงที่หรือเปอร์เซ็นต์ของฐานข้อมูลทั้งหมด สิ่งนี้ช่วยให้คุณควบคุมสัดส่วนของผู้เข้าร่วมในแต่ละกลุ่มการทดสอบ

ตรวจสอบการสุ่ม

เพื่อให้แน่ใจว่าการสุ่มประสบความสําเร็จ ให้ทําการทดสอบ เช่น ตารางไขว้หรือการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) สําหรับตัวแปรเมตริก หากค่าไคสแควร์สําหรับตารางไขว้หรือสถิติ F สําหรับการทดสอบ ANOVA ไม่มีนัยสําคัญ แสดงว่าคุณได้สร้างกลุ่มทดสอบที่จัดสรรแบบสุ่มสําเร็จแล้ว

ตรวจสอบรูปแบบที่ไม่ได้ตั้งใจ

ตรวจสอบกระบวนการสุ่มของคุณเป็นประจําเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีรูปแบบหรืออคติที่ไม่ได้ตั้งใจเกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป การเฝ้าระวังอย่างต่อเนื่องนี้ช่วยรักษาความสมบูรณ์ของกลุ่มทดสอบของคุณ

จะทําการทดสอบ A / B ได้อย่างไร?

เมื่อคุณทําการทดสอบ A/B คุณสามารถเรียนรู้วิธีปรับปรุงสิ่งต่างๆ นี่คือขั้นตอนการทดสอบ A/B ใน 7 ขั้นตอนง่ายๆ:

ขั้นตอนที่ 1: รวบรวมข้อมูล

เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น แผนที่ความร้อน แบบสํารวจออนไลน์ หรือข้อมูลไบโอเมตริกซ์ มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่มีการเข้าชมสูงหรือหน้าเว็บที่มีอัตราการแปลงหรือตีกลับที่สําคัญ

ขั้นตอนที่ 2: เลือกตัวแปรที่จะทดสอบ

ระบุตัวแปรอิสระที่คุณต้องการทดสอบ แยกตัวแปรนี้ออกจากกันเพื่อวัดว่าตัวแปรทํางานได้ดีเพียงใด สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ สามารถเชื่อมโยงกับองค์ประกอบเฉพาะนั้นได้อย่างชัดเจน

ขั้นตอนที่ 3: ระบุวัตถุประสงค์และกลุ่มเป้าหมาย

เลือกเป้าหมายหลักสําหรับการวัดผลของคุณ เช่น คลิกปุ่ม ทําการซื้อให้เสร็จสิ้น หรือสมัครรับอีเมล หากการทดสอบของคุณเกี่ยวข้องกับผู้ชมที่ควบคุมได้ (เช่น อีเมล) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละกลุ่มมีตัวแทนเท่าๆ กันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนและชัดเจน

ขั้นตอนที่ 4: สร้างสมมติฐานการทดสอบ

หลังจากกําหนดวัตถุประสงค์และระบุผู้ชมของคุณแล้ว ให้คิดแนวคิดสําหรับการปรับปรุง จัดอันดับคําแนะนําเหล่านี้ตามการเปลี่ยนแปลงเชิงบวกที่คาดหวังและความท้าทายในการนําไปปฏิบัติ

ขั้นตอนที่ 5: สร้างรูปแบบการออกแบบ

สร้างเว็บไซต์หรือแอปเวอร์ชันต่างๆ โดยทําการเปลี่ยนแปลงตามแนวคิดของคุณ ใช้เครื่องมือแก้ไขภาพที่มีอยู่ในเครื่องมือทดสอบ A/B และตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบคุณภาพเพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบประสบความสําเร็จ

ขั้นตอนที่ 6: เรียกใช้การทดสอบ

เริ่มการทดสอบ A/B โดยการสุ่มกําหนดผู้เยี่ยมชมให้กับประสบการณ์การควบคุมหรือตัวแปร จากนั้นวัดและนับการโต้ตอบเปรียบเทียบประสิทธิภาพเพื่อดูว่าแต่ละเวอร์ชันมีประสิทธิภาพเพียงใด

ขั้นตอนที่ 7: วิเคราะห์ผลลัพธ์

หลังจากเสร็จสิ้นการทดสอบ ให้วิเคราะห์ผลการทดสอบ A/B ตรวจสอบข้อมูล ตรวจสอบความแตกต่างของประสิทธิภาพระหว่างสองเวอร์ชัน และดูว่ามีผลกระทบอย่างมีนัยสําคัญทางสถิติหรือไม่ ขั้นตอนนี้มีความสําคัญอย่างยิ่งต่อการสรุปผลที่มีความหมายจากการทดสอบ A/B ของคุณ

QuestionPro สามารถช่วยในการทดสอบ A/B ได้อย่างไร?

QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มแบบสํารวจออนไลน์ที่ออกแบบมาเพื่อสร้าง แจกจ่าย และวิเคราะห์แบบสํารวจและแบบสอบถาม มีคุณสมบัติและเครื่องมือต่างๆ เพื่อให้คุณสามารถสร้างแบบสํารวจ รวบรวมคําตอบ และรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมได้

ใน QuestionPro คุณสามารถทําการทดสอบ A/B ได้โดยให้เงื่อนไขที่แตกต่างกันแก่ผู้ตอบแบบสอบถามโดยที่พวกเขาไม่รู้อีกเงื่อนไขหนึ่ง สิ่งนี้ช่วยให้ได้รับความคิดเห็นที่เป็นกลางเนื่องจากผู้คนสามารถเปรียบเทียบและเลือกระหว่างตัวเลือกต่างๆ

นี่คือวิธีที่ QuestionPro สามารถช่วยในการทดสอบ A / B:

แบบสํารวจเวอร์ชันต่างๆ: ด้วย QuestionPro คุณสามารถสร้างแบบสํารวจได้หลายเวอร์ชัน นี่เป็นสิ่งสําคัญสําหรับการทดสอบ A/B ซึ่งกลุ่มต่างๆ จะเห็นแบบสํารวจเวอร์ชันต่างๆ เพื่อเปรียบเทียบสิ่งต่างๆ เช่น ถ้อยคําคําถาม เค้าโครง หรือการออกแบบ
การกําหนดแบบสุ่ม: ส่วนสําคัญของการทดสอบ A/B คือการสุ่มกําหนดผู้เข้าร่วม QuestionPro ช่วยให้คุณสามารถสุ่มกําหนดผู้ตอบแบบสํารวจให้กับแบบสํารวจเวอร์ชันต่างๆตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละเวอร์ชันจะแสดงต่อกลุ่มที่ยุติธรรมและเป็นกลาง
การสุ่มบล็อก: การทดสอบ A/B มักเกี่ยวข้องกับการลองใช้รูปแบบต่างๆ ภายในบล็อกหรือส่วนการสํารวจ การสุ่มบล็อกของ QuestionPro ช่วยให้คุณสามารถผสมลําดับที่บล็อกเฉพาะปรากฏขึ้นลดผลกระทบของเอฟเฟกต์การสั่งซื้อและอคติ
รูปแบบคําถาม: ใน QuestionPro คุณสามารถสร้างคําถามแต่ละข้อหรือกลุ่มคําถามเวอร์ชันต่างๆ ได้ นี่เป็นสิ่งสําคัญสําหรับองค์ประกอบเฉพาะการทดสอบ A/B เพื่อดูว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ส่งผลต่อการตอบสนองของผู้คนและผลการทดสอบโดยรวมอย่างไร
การรายงานตามเวลาจริง: การทดสอบ A/B ที่ประสบความสําเร็จจําเป็นต้องมีการตรวจสอบผลการทดสอบอย่างต่อเนื่อง QuestionPro น่าจะมีการรายงานตามเวลาจริง ซึ่งช่วยให้คุณติดตามคําตอบและข้อมูลเชิงลึกของผู้เข้าร่วมเมื่อพวกเขาเข้ามา
การส่งออกและวิเคราะห์ข้อมูล: หลังจากทําการทดสอบ A/B แล้ว QuestionPro จะให้คุณส่งออกข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม ซึ่งรวมถึงข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับคําตอบ ข้อมูลการสุ่ม และเมตริกอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มการสํารวจที่ครอบคลุมซึ่งรองรับการทดสอบ A/B โดยจัดเตรียมคุณสมบัติและเครื่องมือที่จําเป็นสําหรับการสุ่ม สิ่งนี้ช่วยให้คุณปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพแบบสํารวจของคุณตามข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และความถูกต้องทางสถิติ

อย่าพลาดโอกาสในการเพิ่มพลังของการทดสอบ A/B ด้วย QuestionPro

SHARE THIS ARTICLE: