การทดสอบ A/B ของเว็บไซต์สำหรับ CRO: คู่มือการเริ่มต้นฉบับย่อ 2022

ตลอดเส้นทางของคุณในการหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพอัตรา Conversion ของเว็บไซต์ของคุณ กล่าวได้อย่างปลอดภัยว่าการทดสอบ A/B หลายครั้งเป็นสิ่งที่คาดหวังได้

แล้วการทดสอบ CRO คืออะไร? ทำไมคุณควรเริ่มการทดสอบ CRO A/B สำหรับเว็บไซต์ของคุณ จะทำการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร

เราตอบคำถามเหล่านี้ทั้งหมดในโพสต์นี้ เริ่มต้นด้วยคำจำกัดความ

การทดสอบ A/B สำหรับ CRO คืออะไร

เมื่อพูดถึงการเพิ่มประสิทธิภาพอัตรา Conversion (CRO) การทดสอบ A/B (หรือเรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแยกหรือการทดสอบกลุ่ม) มักจะหมายถึงปัจจัยการทดสอบที่ส่งผลต่ออัตราการแปลงของเว็บไซต์ ได้แก่ การคัดลอก ส่วนหัว รูปภาพ การออกแบบ คำกระตุ้นการตัดสินใจ การกระทำและเลย์เอาต์เพื่อชื่อบางส่วน เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าเว็บไซต์ของคุณได้รับการตั้งค่าเพื่อช่วยแนะนำผู้ใช้ผ่านหน้าต่างๆ และแปลงที่จุดติดต่อที่สำคัญ

ความแตกต่างระหว่างการทดสอบ CRO และ SEO A/B

การทดสอบ A/B สำหรับ CRO ค่อนข้างแตกต่างจากการทดสอบ A/B สำหรับ SEO ในส่วนนี้ เราจะมุ่งที่จะให้ความกระจ่างในแต่ละเทคนิค ความแตกต่างของเทคนิค และใช้ทำอะไร

1. จุดมุ่งหมายและวัตถุประสงค์

แม้ว่าการทดสอบ CRO และ SEO จะใช้การทดสอบ A/B แต่เป้าหมายและวิธีการดำเนินการนั้นแตกต่างกันมาก CRO ตั้งเป้าที่จะปรับปรุงอัตราการแปลง เมื่อ ผู้เข้าชมมาถึงไซต์แล้ว การทดสอบที่เน้น SEO มีจุดมุ่งหมายเพื่อ เพิ่มจำนวนผู้เยี่ยมชมไซต์ โดยใช้การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคที่จะปรับปรุงตำแหน่งของเว็บไซต์ใน SERP

2. การควบคุมและตัวแปร

ใน การทดสอบ CRO A/B จะมีการตั้งค่าหน้าเดียวกันสองเวอร์ชันและใช้งานจริงพร้อมกัน และผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์จะเปลี่ยนเส้นทางไปยังหน้าเดียวกันแบบสุ่ม ดังนั้นจึงเป็น ผู้ใช้ เองที่แบ่งออกเป็นส่วนควบคุมและรูปแบบต่างๆ ข้อมูลถูกรวบรวมจากการที่ผู้ใช้โต้ตอบกับเวอร์ชันของเพจที่พวกเขาได้รับมอบหมายและเปรียบเทียบ

ใน การทดสอบ SEO A/B หน้า จะถูกแบ่งออกเป็นสองชุด—การควบคุมและตัวแปร การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นกับหน้าตัวเลือกสินค้าเท่านั้น และข้อมูลที่รวบรวมจะถูกเปรียบเทียบกับการคาดการณ์ประสิทธิภาพที่กำหนดไว้ก่อนหน้านี้

3. เวอร์ชันของ The Pages

การทดสอบ CRO A/B ต้องใช้หน้าเดียวกัน สองเวอร์ชัน เพื่อให้ใช้งานได้พร้อมกัน จึงสามารถรวบรวมและเปรียบเทียบข้อมูลได้

ใน การทดสอบแยก SEO ในแต่ละหน้าจะมี เวอร์ชัน เดียวเท่านั้น โดย Google เป็นตัวกำหนดว่าหน้าเหล่านี้จะจัดอันดับอย่างไร จึงไม่สนับสนุนเนื้อหาที่ซ้ำซ้อน (ซึ่ง Google ต่อต้าน)

โดยสรุป มีความแตกต่างที่สำคัญหลายประการระหว่างการทดสอบ CRO และ SEO A/B การทดสอบทั้งสองเป็นขั้นตอนสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพออนไลน์ แต่กำหนดเป้าหมายไปที่เมตริกที่แตกต่างกันมาก

ทำไมคุณควรทำการทดสอบ CRO A/B?

สาเหตุหลักที่การทดสอบ CRO มีความสำคัญคือช่วยให้นักการตลาดทดสอบทางเลือกที่ดีที่สุดที่มีศักยภาพในการนำอัตรา Conversion สูงสุดที่เป็นไปได้โดยการลงทุนน้อยลง

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณออกจากหน้า "รถเข็น" ของพอร์ทัลการสั่งซื้อออนไลน์โดยไม่ได้ทำการสั่งซื้อจริง จะทำให้เว็บไซต์หรือผู้พัฒนาผลิตภัณฑ์คิดว่าอะไรทำให้คุณทำเช่นนั้น มันสูญเสียความสนใจหรือไม่? เกิดการเหลื่อมเวลาหรือไม่? สินค้ามีราคาสูงกว่าที่คุณตั้งงบประมาณไว้หรือไม่? หรือเป็นเพียงขั้นตอนการสั่งซื้อทั้งหมด? คุณจะไม่สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับและวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าเพื่อประเมินอัตราการแปลงบนเว็บไซต์ของคุณได้ เว้นแต่จะทำการทดสอบ

การทดสอบทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ไม่ต้องคาดเดา และทำให้สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลซึ่งจะเปลี่ยนการสนทนาทางธุรกิจจาก "เราคิดว่า" เป็น "เรารู้" การวัดผลกระทบที่การเปลี่ยนแปลงมีต่อเมตริกทำให้คุณรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลบนเว็บไซต์ของคุณ

เป็นวิธีที่สมบูรณ์แบบในการปรับปรุงอัตราการแปลง เพิ่มรายได้ เพิ่มฐานสมาชิก และปรับปรุงการได้มาซึ่งลูกค้าและผลลัพธ์การสร้างลูกค้าเป้าหมาย

3 ซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B CRO ที่คุ้มค่า

การทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องมีสมมติฐานที่มีข้อมูลสำรอง เครื่องมือทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิภาพ และระบบเพื่อรวบรวมความคิดเห็นเพื่อดำเนินการและวิเคราะห์ผลลัพธ์อย่างแม่นยำ

ในส่วนนี้ เราขอแนะนำซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B ที่คุ้มค่าและฟรีสำหรับ CRO 3 ตัวสำหรับคุณ

มาทำลายสิ่งนี้กันเถอะ

1. Google Optimize: เริ่มการทดสอบ A/B ด้วยเครื่องมือฟรีของ Google

Google Optimize เป็นเครื่องมือทดสอบแบบแยกส่วนที่มาพร้อมกับ Google Analytics หากคุณกำลังมองหาโซลูชันการทดสอบ AB ที่มีประสิทธิภาพโดยไม่มีค่าใช้จ่ายทางการเงิน ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้ว

Google Optimize เป็นเครื่องมือทดสอบ A/B ที่มีประโยชน์ซึ่งคุณสามารถสร้าง ทดสอบ และวิเคราะห์เวอร์ชันต่างๆ ของเว็บไซต์ได้ คุณยังสามารถทำการทดสอบ URL แยกแบบง่าย ๆ และการทดสอบหลายตัวแปรได้ตามต้องการ

นอกจากความสามารถในการทดสอบแล้ว ยังมีการทดสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์ กฎ URL ที่ปรับแต่งได้ การปรับเปลี่ยนประสบการณ์ในแบบของคุณ และอื่นๆ เพื่อให้คุณสามารถทดสอบและมอบประสบการณ์ออนไลน์เพื่อดึงดูดผู้เข้าชมได้

คุณสมบัติหลักของ Google Optimize:

• คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B, การทดสอบหลายตัวแปร, การทดสอบ Split URL และการทดสอบการเปลี่ยนเส้นทางโดยใช้ Google Optimize
• Optimize ยังมีตัวแก้ไขแบบ WYSIWYG เพื่อให้คุณสามารถสร้างและปรับใช้รูปแบบของคุณได้อย่างรวดเร็วสำหรับอุปกรณ์ทุกชนิด
• คุณสามารถแบ่งกลุ่มผู้ชมของคุณตามแหล่งที่มา อุปกรณ์ สถานที่ ฯลฯ เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ของพวกเขา
• ช่วยให้คุณกำหนดวัตถุประสงค์และเป้าหมายเพื่อวัดความสำเร็จของสมมติฐานเมื่อคุณทำการทดสอบ
• เครื่องมือวิเคราะห์ของ Google Optimize ใช้การอนุมานแบบเบย์เพื่อแสดงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ของรูปแบบต่างๆ ของคุณเทียบกับการควบคุม เช่น รูปแบบความน่าจะเป็นที่ประสบความสำเร็จ การเปรียบเทียบอัตรา Conversion นัยสำคัญทางสถิติ ระดับความเชื่อมั่น เป็นต้น
• นอกจากนี้ Optimize ยังผสานรวมกับ Google Analytics แบบเนทีฟเพื่อให้คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้เข้าชม ประสิทธิภาพของเว็บไซต์ การแบ่งกลุ่มผู้ชม แหล่งที่มาของการเข้าชม เป็นต้น

2. ปรับให้เหมาะสม – เครื่องมือ A/B และ CRO ระดับองค์กรในราคาที่แข่งขันได้

สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ Optimizely มักเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับเครื่องมือทดสอบ A/B ระดับแนวหน้า

ด้วยการใช้เครื่องมือทดสอบ A/B และหลายหน้าที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบหลายรายการในหน้าเดียวได้พร้อมกัน ทำให้คุณสามารถทดสอบตัวแปรต่างๆ ของการออกแบบเว็บของคุณได้

นอกจากนี้ Optimizely ยังเสนอการทดสอบบนเว็บไซต์แบบไดนามิก มิติข้อมูลการทดสอบต่างๆ เช่น แคมเปญโฆษณา ภูมิศาสตร์ และคุกกี้ และพารามิเตอร์การแบ่งส่วนการทดสอบต่างๆ เช่น อุปกรณ์ เบราว์เซอร์ และแคมเปญ

เพิ่มประสิทธิภาพคุณสมบัติหลัก:

• เรียกใช้การทดสอบ A/B และการทดสอบหลายหน้าอย่างมีประสิทธิภาพ
• มีโปรแกรมแก้ไขภาพที่มีประสิทธิภาพเพื่อสร้างและทดสอบรูปแบบต่างๆ
• คุณสามารถจัดสรรการเข้าชมให้กับรูปแบบต่างๆ ได้ด้วยตนเองหรือใช้ Stats Accelerator เพื่อกระจายการเข้าชมขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของผู้เข้าชมโดยอัตโนมัติ
• เอ็นจิ้นคำแนะนำ: คำแนะนำในการตั้งค่าและทดสอบอัลกอริธึมต่างๆ
• ซึ่งรวมถึงตัวเลือกต่างๆ เช่น การกำหนดเป้าหมายเอง การจัดลำดับความสำคัญผู้ชม เทมเพลตที่กำหนดเอง โปรแกรมแก้ไขภาพ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และ API

3. VWO – ชอบมากแต่ประหยัดกว่ามาก

VWO ((Visual Website Optimizer) เป็นเครื่องมือทดสอบ A/B ที่เป็นที่นิยมในด้านการตลาด นอกเหนือจากการทำหน้าที่เป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับธุรกิจที่มีงบประมาณน้อยแล้ว ยังมักใช้ร่วมกับ Optimizely โดยธุรกิจที่ทำการทดสอบที่ซับซ้อน แคมเปญ

คุณสมบัติหลักของ VWO:

• ดำเนินการทดสอบ A/B ทดสอบหลายตัวแปร และทดสอบ URL แยกเพื่อทดสอบรูปแบบของคุณ
• มีการบันทึกเซสชัน แผนที่ความหนาแน่น การสำรวจในหน้า ฯลฯ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่แท้จริงเกี่ยวกับพฤติกรรมและประสบการณ์ของผู้เยี่ยมชม
• โปรแกรมแก้ไขภาพที่ใช้งานง่ายช่วยให้คุณสร้างรูปแบบการทดสอบได้ภายในไม่กี่นาที
• อนุญาตให้แบ่งกลุ่มผู้เข้าชม เช่น การเข้าชมบนมือถือเทียบกับเดสก์ท็อป หรือผู้เข้าชมใหม่เทียบกับผู้เข้าชมที่กลับมา หรือคุณสามารถใช้มิติข้อมูลที่กำหนดเองเพื่อสร้างการแบ่งกลุ่มใหม่
• มีการรวมระบบ: Google Analytics, Kissmetrics, Demandware, Magento และอื่นๆ

จะทำการทดสอบ A/B บนเว็บไซต์ของคุณได้อย่างไร?

ไม่ว่าคุณจะใช้เครื่องมือทดสอบ A/B ใดหรือวัตถุใดที่คุณกำลังทดสอบ การทดสอบ A/B ใดๆ ในโลกก็มีรูปแบบที่คล้ายคลึงกัน:

ขั้นตอนที่ 1 กำหนดเป้าหมายหลักของธุรกิจ

เช่นเดียวกับการทำอะไรก็ได้ในชีวิต คุณต้องมีเป้าหมายที่ชัดเจนเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการทดสอบในภายหลัง เป้าหมายของคุณคือหน่วยเมตริกที่คุณใช้ในการพิจารณาว่ารูปแบบดังกล่าวประสบความสำเร็จมากกว่าเวอร์ชันดั้งเดิมหรือไม่ เป้าหมายสามารถเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่การคลิกปุ่มหรือลิงก์เพื่อซื้อผลิตภัณฑ์และการสมัครอีเมล

และโดยส่วนใหญ่ คุณควรดู เมตริกการทดสอบ A/B ต่อไปนี้:

• การแก้ปัญหา UX และจุดบอดของผู้เข้าชมทั่วไป
• ปรับปรุงประสิทธิภาพจากการเข้าชมที่มีอยู่ (การแปลงและรายได้ที่สูงขึ้น ปรับปรุงต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า)
• เพิ่มการมีส่วนร่วมโดยรวม (ลดอัตราตีกลับ ปรับปรุงอัตราการคลิกผ่าน และอื่นๆ)

ขั้นตอนที่ 2. เลือกสิ่งที่จะทดสอบ

เมื่อพูดถึงการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลงของเว็บไซต์ของคุณ ตัวเลือกการทดสอบของคุณสามารถจัดกลุ่มได้เป็น 3 ประเภทใหญ่ๆ ตามเป้าหมายของคุณ:

• การทดสอบองค์ประกอบ : องค์ประกอบแต่ละรายการภายในหน้า เช่น พาดหัว ปุ่ม คัดลอก ฯลฯ
• การทดสอบหน้า : การรวมกันของหลายองค์ประกอบ เช่น เค้าโครงหน้า
• การทดสอบกระแสผู้เข้าชม : การกระทำที่คุณคาดหวังให้ผู้เยี่ยมชมดำเนินการเมื่อเข้าสู่เว็บไซต์ของคุณ เช่น การชำระเงินแบบหลายขั้นตอนและการชำระเงินแบบขั้นตอนเดียว

จากการวิจัยและประสบการณ์จริง คุณตัดสินใจว่าจะทดสอบอะไรเพื่อปรับปรุงอัตราการแปลงเว็บไซต์ของคุณ

ขั้นตอนที่ 3 สังเกตและกำหนดสมมติฐาน

การทดสอบ A/B เริ่มต้นด้วยการระบุปัญหาที่คุณต้องการแก้ไข หรือพฤติกรรมของผู้ใช้ที่คุณต้องการส่งเสริมหรือโน้มน้าว เมื่อระบุได้แล้ว นักการตลาดมักจะสรุปสมมติฐาน ซึ่งเป็นการเดาที่มีการศึกษาซึ่งจะตรวจสอบหรือทำให้ผลการทดสอบเป็นโมฆะ

สมมติฐานโดยทั่วไปมีลักษณะดังนี้:

“หาก เพิ่มตราพิสูจน์ทางสังคมลงในหน้ารายละเอียดสินค้า อัตรา การ แปลงจะเพิ่มขึ้น 10% เนื่องจาก เป็นการแจ้งให้ผู้เยี่ยมชมทราบถึงความนิยมของผลิตภัณฑ์”

อย่างที่คุณเห็น สมมติฐานที่เหมาะสมจะทำให้คุณเห็นภาพรวมที่ดีของสิ่งที่จะเปลี่ยนแปลง ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลง และกลไกเบื้องหลังผลกระทบ

ขั้นตอนที่ 4 สร้างรูปแบบต่างๆ

ขั้นตอนต่อไปในโปรแกรมการทดสอบของคุณควรสร้างรูปแบบต่างๆ ตามสมมติฐานของคุณ และทดสอบ A/B กับเวอร์ชันที่มีอยู่ (ตัวควบคุม) รูปแบบคืออีกเวอร์ชันหนึ่งของเวอร์ชันปัจจุบันของคุณซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงที่คุณต้องการทดสอบ คุณสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ กับตัวควบคุมเพื่อดูว่ารูปแบบใดทำงานได้ดีที่สุด

ขั้นตอนที่ 5. เรียกใช้การทดสอบ

เมื่อรูปแบบต่างๆ พร้อมแล้ว คุณจะเปิดใช้รูปแบบเหล่านี้ในสภาพแวดล้อมเดียวกันทุกประการเพื่อเริ่มการทดสอบ การทดสอบอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงถึงสองสามสัปดาห์ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะของชิ้นงาน

ขั้นตอนที่ 6. การประเมินและสรุปผล

เมื่อใช้สมมติฐานที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและตัวชี้วัดหลัก ถึงเวลาตีความสิ่งที่คุณค้นพบ โดยคำนึงถึงระดับความมั่นใจด้วย จำเป็นต้องกำหนดนัยสำคัญทางสถิติด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือทดสอบของคุณ

หากไม่มีรูปแบบใดที่ให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ กล่าวคือ การทดสอบไม่สามารถสรุปผลได้ มีตัวเลือกมากมายให้เลือก ประการหนึ่ง อาจมีเหตุผลที่จะรักษารูปแบบเดิมไว้ได้ คุณยังสามารถเลือกที่จะพิจารณาระดับนัยสำคัญของคุณใหม่ หรือจัดลำดับความสำคัญของ KPI บางรายการใหม่จากบริบทของชิ้นส่วนที่กำลังทดสอบ สุดท้าย การเปลี่ยนแปลงที่ทรงพลังกว่าหรือแตกต่างกันอย่างมากอาจอยู่ในลำดับ

เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B

ด้านล่างนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดหลายประการสำหรับการทดสอบ A/B ที่สามารถช่วยคุณหลีกเลี่ยงไม่ให้เกิดปัญหาได้

• รับรองความน่าเชื่อถือของข้อมูลสำหรับโซลูชันการทดสอบ A/B

ทำการทดสอบ A/A อย่างน้อยหนึ่งครั้งเพื่อให้แน่ใจว่ามีการสุ่มกำหนดการรับส่งข้อมูลไปยังเวอร์ชันต่างๆ

• ทดสอบตัวแปรครั้งละหนึ่งตัว

ทำให้สามารถแยกผลกระทบของตัวแปรได้อย่างแม่นยำ หากตำแหน่งของปุ่มการทำงานและป้ายกำกับถูกแก้ไขพร้อมกัน จะไม่สามารถระบุได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดทำให้เกิดผลกระทบที่สังเกตได้

• ปรับจำนวนรูปแบบให้เข้ากับปริมาณ

หากมีการเปลี่ยนแปลงจำนวนมากสำหรับการเข้าชมเพียงเล็กน้อย การทดสอบจะใช้เวลานานมากก่อนที่จะให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ ยิ่งทราฟฟิกที่จัดสรรสำหรับการทดสอบต่ำเท่าใด เวอร์ชันต่างๆ ก็ยิ่งน้อยลงเท่านั้น

• ส่วนการทดสอบ

ในบางกรณี การทดสอบผู้ใช้ของไซต์ทั้งหมดนั้นเป็นเรื่องไร้สาระ หากการทดสอบมีจุดมุ่งหมายเพื่อวัดผลกระทบของสูตรต่างๆ ของข้อได้เปรียบของลูกค้าที่มีต่ออัตราการลงทะเบียนของไซต์ การส่งฐานข้อมูลปัจจุบันของผู้ใช้ที่ลงทะเบียนจะไม่ได้ผล การทดสอบควรกำหนดเป้าหมายผู้เข้าชมใหม่แทน

• ปล่อยให้การทดสอบดำเนินไปนานพอ

แม้ว่าการทดสอบจะแสดงความน่าเชื่อถือทางสถิติอย่างรวดเร็ว แต่ก็จำเป็นต้องคำนึงถึงขนาดของกลุ่มตัวอย่างและความแตกต่างในพฤติกรรมที่เชื่อมโยงกับวันในสัปดาห์ด้วย ขอแนะนำให้ทำการทดสอบเป็นเวลาอย่างน้อยหนึ่งสัปดาห์—สองตามอุดมคติ

• รอให้มีความน่าเชื่อถือทางสถิติก่อนดำเนินการ

ตราบใดที่การทดสอบยังไม่ได้รับความน่าเชื่อถือทางสถิติอย่างน้อย 95% ก็ไม่แนะนำให้ทำการตัดสินใจใดๆ ความน่าจะเป็นที่ความแตกต่างในผลลัพธ์ที่สังเกตได้นั้นเกิดจากโอกาสและไม่ใช่การแก้ไขที่ทำนั้นสูงมาก

• รู้ว่าเมื่อใดควรสิ้นสุดการทดสอบ

หากการทดสอบใช้เวลานานเกินไปกว่าจะถึงอัตราความน่าเชื่อถือที่ 95% มีแนวโน้มว่าองค์ประกอบที่ทดสอบจะไม่มีผลกระทบต่อตัวบ่งชี้ที่วัดได้ ในกรณีนี้ การทดสอบต่อไปนั้นไม่มีประโยชน์ เนื่องจากจะเป็นการผูกขาดส่วนหนึ่งของการรับส่งข้อมูลที่อาจใช้สำหรับการทดสอบอื่นโดยไม่จำเป็น

• จดการดำเนินการทางการตลาดระหว่างการทดสอบ

ตัวแปรภายนอกสามารถทำให้ผลการทดสอบเป็นเท็จได้ บ่อยครั้ง แคมเปญการได้มาซึ่งการเข้าชมดึงดูดประชากรผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมผิดปกติ เป็นการดีกว่าที่จะจำกัดผลกระทบจากหลักประกันโดยการตรวจจับการทดสอบหรือแคมเปญประเภทนี้

ห่อ

การทดสอบ A/B เป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากที่สุดในการปรับปรุงอัตรา Conversion หลังจากอ่านบทความที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการทดสอบ A/B เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลงแล้ว ตอนนี้คุณควรมีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการวางแผนแผนงานการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเอง

หากคุณพบว่าคู่มือนี้มีประโยชน์ ให้กระจายคำและช่วยเพื่อนผู้เพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ทดสอบ A/B โดยไม่ตกหลุมพรางที่พบบ่อยที่สุด มีความสุขในการทดสอบ!