คุณเคยสงสัยไหมว่า ลูกค้าชอบหน้าเว็บไซต์แบบไหนมากกว่ากัน? ตัดสินใจซื้อจากปุ่มสีแดงหรือสีฟ้า? ชอบอ่านข้อความแบบยาว หรือสั้นกระชับ? แล้วเราควรออกแบบเว็บไซต์อย่างไรให้ช่วยเพิ่มยอดขายได้จริง? คำตอบของคำถามเหล่านี้อยู่ที่ การทำ A/B Testing
เพราะยุคนี้ คือยุคที่ทุกคลิกมีความหมาย การวัดผลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้งานเว็บไซต์จึงสำคัญ โดยเฉพาะคนที่กำลังมองหาว่าจะจ้างทำเว็บไซต์ที่ไหนดี เพื่อเริ่มต้นทำเว็บไซต์ให้ตอบโจทย์ Customer Insight คือ การทำความเข้าใจของมูลเชิงลึกของลูกค้า ซึ่งจะยิ่งได้เปรียบเลยหากเรา เข้าใจหลักการของ A/B คืออะไร และจะใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้อย่างไร ซึ่งในบทความนี้จะพาไปเรียนรู้การทำ A/B Testing คืออะไร ดูข้อดี ตัวอย่าง ไปจนถึงขั้นตอนการทำแบบเข้าใจง่ายที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที
A/B Testing คืออะไร?
A/B Testing คือ วิธีทดสอบแบบเปรียบเทียบหน้าเว็บไซต์ที่ช่วยให้คุณรู้ว่า หน้าเว็บไซต์แบบไหนเวิร์กกว่า โดยการแสดงเวอร์ชันของเว็บไซต์หรือแคมเปญ 2 แบบ (เช่น A กับ B) ให้ผู้ใช้เห็นแบบสุ่ม แล้ววัดผลจากพฤติกรรม เช่น คลิก, สมัคร, หรือสั่งซื้อ เช่น ถ้าคุณอยากรู้ว่า หัวข้อแบบไหนกระตุ้นให้คนกดเยอะกว่า ก็แค่ทำ A/B Testing ระหว่าง 2 หัวข้อ แล้วดูผลว่าอันไหนทำ Conversion ได้ดีกว่า เป็นต้น
การทำ A/B Testing ในปัจจุบันไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเองทั้งหมด เพราะมี A/B Testing Tools ให้เลือกใช้มากมาย ทั้งแบบฟรีและเสียเงิน เช่น Google Optimize เครื่องมือ A/B Testing ฟรีจาก Google, VWO (Visual Website Optimizer) เครื่องมือที่ใช้งานง่าย เหมาะกับทีม Marketing ที่อยากทดสอบโดยไม่ต้องเขียนโค้ด, Optimizely แพลตฟอร์มระดับโปร เหมาะกับองค์กรที่ต้องการทำ Experiment แบบซับซ้อน เป็นต้น
ซึ่งเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้คุณตั้งค่าการทดสอบ, กำหนดกลุ่มเป้าหมาย, ติดตามผล และสรุปข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ ทำให้ A/B Testing เป็นเรื่องที่ทำได้จริงในงาน Marketing มากขึ้น
A/B Testing มีประโยชน์อย่างไร?
เมื่อพูดถึงการทำ A/B Testing บนเว็บไซต์ หลายคนอาจนึกถึงแค่การเปลี่ยนสีปุ่มหรือแก้ข้อความให้ดูน่าสนใจขึ้น แต่จริงๆ แล้ว A/B Testing มีประโยชน์มากกว่านั้นมาก โดยเฉพาะในโลกของการตลาดที่ต้องตัดสินใจจากข้อมูล ไม่ใช่แค่ความรู้สึก และนี่คือประโยชน์ของการทำ A/B Testing ที่ควรรู้
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Optimization)
A/B Testing ช่วยให้คุณปรับแต่งองค์ประกอบบนเว็บไซต์ได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นปุ่ม CTA, รูปภาพ, ฟอร์มกรอกข้อมูล หรือแม้แต่การจัดวางคอนเทนต์ ทั้งหมดนี้ล้วนส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้งาน และที่สำคัญคือ ช่วยเพิ่มโอกาสในการเปลี่ยนผู้เข้าชมให้กลายเป็นลูกค้า (Conversion) ได้มากขึ้นด้วย
แทนที่จะต้องเปลี่ยนหน้าเว็บไซต์ทั้งหน้าแบบลองผิดลองถูก การทำ A/B Testing ช่วยให้คุณทดสอบทีละจุด แล้วดูว่าเว็บไซต์ในเวอร์ชันไหนได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า เช่น ปุ่มสีไหนทำให้คนคลิกมากกว่า หรือข้อความแบบไหนทำให้คนตัดสินใจเร็วขึ้น เป็นต้น
เข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้มากขึ้น
การทดสอบ A/B ทำให้คุณเห็นว่าผู้ใช้มีพฤติกรรมต่างกันกับแต่ละเวอร์ชันของเว็บไซต์ เช่น ผู้ใช้คลิกที่ไหนก่อน ออกจากหน้าตอนไหน หรือสมัครตอนที่มีปุ่มอยู่ตำแหน่งใด ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้คุณเข้าใจ User Journey ได้ดีขึ้น และสามารถปรับประสบการณ์ให้เหมาะสมยิ่งขึ้น ซึ่งการจะดู User Journey ที่เกิดขึ้นจากการทำ A/B Testing สามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือที่เรียกว่า Heatmap คือ เครื่องมือที่แสดงให้เห็นว่า ผู้ใช้คลิก ตอบสนอง หรือเลื่อนหน้าจอตรงไหนของเว็บไซต์บ่อยที่สุด
เมื่อคุณจับคู่ Heatmap เข้ากับ A/B Testing จะได้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์ UX/UI ได้แม่นยำมากขึ้น เช่น ปุ่ม CTA อยู่ในตำแหน่งที่ผู้ใช้มองเห็นจริงหรือเปล่า, คนเลื่อนอ่านเนื้อหาจนจบไหม, พื้นที่ไหนของเว็บไซต์ที่คนมักจะไม่ให้ความสำคัญ เป็นต้น
ลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ
หลายคนเวลาจะปรับหน้าเว็บไซต์ มักเผลอตัดสินใจจากความรู้สึก เช่น คิดว่าเปลี่ยนสีปุ่มแล้วน่าจะดีขึ้น หรือเปลี่ยนภาพหน้าปกน่าจะดูทันสมัยกว่า แต่ความจริงคือ สิ่งที่เราคิดว่าเวิร์ก อาจไม่ใช่สิ่งที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ การทำ A/B Testing จึงเข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้
แทนที่จะเปลี่ยนหน้าเว็บไซต์ทั้งหน้าแบบวัดดวง คุณสามารถทดสอบความเปลี่ยนแปลงทีละอย่างกับผู้ใช้จริง แล้ววัดผลลัพธ์ได้อย่างเป็นระบบ เช่น เวอร์ชัน A ใช้ภาพสินค้าแบบเดิม แล้วเวอร์ชัน B ใช้ภาพสินค้าถ่ายใหม่แบบ Lifestyle หากผลออกมาว่าเวอร์ชัน B ทำให้คนกดเพิ่มขึ้นถึง 40%คุณจะมั่นใจได้ว่าการตัดสินใจเปลี่ยนภาพนั้น คุ้มค่าและมีหลักฐานรองรับ ซึ่งแบบนี้เรียกว่า ช่วยลดความเสี่ยง เพราะคุณไม่ต้องลงทุนเวลาหรือเงินไปกับการเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์ครั้งใหญ่อยู่ตลอดเวลา
เพิ่ม ROI ให้แคมเปญการตลาด
หนึ่งในเป้าหมายหลักของการทำการตลาดทุกช่องทาง คือ การใช้เงินให้น้อยที่สุด แต่ให้ผลลัพธ์มากที่สุด หรือที่เราเรียกว่า ROI (Return on Investment) และ A/B Testing คือหนึ่งในเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณไปถึงจุดนั้นได้จริง เพราะเมื่อคุณรู้แล้วว่าแบบไหนเวิร์กกว่า เช่น ปุ่มบนหน้า Landing Page แบบไหนที่คนคลิกเยอะกว่า, รูปโฆษณาแบบไหนที่ทำให้ยอดสั่งซื้อเพิ่มขึ้น ฯลฯ คุณก็สามารถนำผลลัพธ์นั้นไปปรับใช้กับแคมเปญอื่นๆ ได้ทันที
ขับเคลื่อน Conversion Rate Optimization (CRO) อย่างมีทิศทาง
ถ้าคุณกำลังมองหาวิธีเพิ่มยอดขายโดยไม่ต้องเพิ่มงบโฆษณา การทำ A/B Testing คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยผลักดันการทำ CRO (Conversion Rate Optimization) คือ กระบวนการปรับปรุงเว็บไซต์หรือแคมเปญให้เปลี่ยนผู้เข้าชมให้กลายเป็นลูกค้าได้มากที่สุด ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพราะการทำ A/B Testing ช่วยทำให้เห็นว่า องค์ประกอบไหนควรเปลี่ยน และเปลี่ยนแล้วดีขึ้นจริงไหม
ซึ่งถ้าคุณยิ่งทดสอบ ยิ่งเข้าใจ Insight ของลูกค้า และสามารถปรับปรุงทุกจุดใน Funnel ได้อย่างเป็นระบบ ก็จะทำให้การทำ CRO ดีขึ้นจากการพัฒนาเว็บไซต์ด้วยหลักฐานที่วัดผลได้จริง (ถ้าคุณยังไม่มีทีมภายในหรืออยากเริ่มแบบมือโปร ลองใช้บริการรับทำ CRO จากผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งมักรวม A/B Testing เป็นกระบวนการหลักในการวิเคราะห์และพัฒนาเว็บไซต์ให้เวิร์กยิ่งขึ้น)
A/B Testing มีกี่แบบ?
หลายคนอาจเข้าใจว่า A/B Testing คือการเปรียบเทียบแค่ 2 ตัวเลือกแล้วดูว่าอะไรเวิร์กกว่า แต่ในทางปฏิบัติ A/B Testing มีหลายรูปแบบให้เลือกใช้ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ และระดับความซับซ้อนของสิ่งที่ต้องการทดสอบ มาดูแบบละเอียดกันว่า A/B Testing แบ่งออกเป็นกี่ประเภท พร้อมตัวอย่างและข้อควรรู้ ดังนี้
Split testing
Split Testing คือ กระบวนการเปรียบเทียบระหว่างองค์ประกอบบนเว็บไซต์หรือแคมเปญการตลาดใน 2 เวอร์ชันที่ต่างกัน เช่น เปรียบเทียบหน้า Landing Page, อีเมล, โฆษณา ฯลฯ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า โดยการสุ่มแบ่งกลุ่มผู้ใช้งานให้เห็นเวอร์ชัน A หรือ B แล้ววัดผลจากพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น การคลิก, การสมัคร, การสั่งซื้อ เป็นต้น
ตัวอย่างเช่น คุณต้องการทดสอบหัวข้ออีเมลที่มีสองเวอร์ชัน โดยเวอร์ชัน A: โปรโมชั่นพิเศษสำหรับคุณ! และเวอร์ชัน B: ลดราคาสินค้าสุดพิเศษวันนี้เท่านั้น! คุณสามารถส่งอีเมลทั้งสองเวอร์ชันไปยังกลุ่มผู้รับที่แบ่งแบบสุ่ม แล้ววัดผลว่าเวอร์ชันใดมีอัตราการเปิด (Open Rate) หรือการคลิก (Click-Through Rate) สูงกว่า เพื่อเลือกใช้เวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในแคมเปญ
ข้อควรระวังคือ วิธีนี้ทดสอบได้ทีละตัวแปรเท่านั้น เพื่อให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือ ควรทดสอบการเปลี่ยนแปลงทีละอย่าง เช่น สีของปุ่ม, ข้อความ หรือภาพอย่างใดอย่างหนึ่ง และการทดสอบต้องมีผู้เข้าชมจำนวนมากพอที่จะให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติด้วย
Multivariate Testing
Multivariate Testing (MVT) คือ กระบวนการทดสอบหลายองค์ประกอบของหน้าเว็บไซต์หรือแคมเปญพร้อมกัน เพื่อหาว่าการผสมผสานแบบไหนที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด โดยไม่ต้องทดสอบทีละองค์ประกอบเหมือน A/B Testing อย่างเช่น สมมติว่าคุณมีหน้า Landing Page และต้องการทดสอบว่าหัวข้อแบบสั้นหรือยาว, รูปสินค้าแบบฉากขาวหรือแบบใช้จริง และใช้ปุ่ม CTA สีฟ้าหรือสีส้มดีกว่ากัน
การทำ MVT จะสร้างเวอร์ชันต่างๆ จากการผสมผสานของแต่ละองค์ประกอบ เช่น เวอร์ชัน A ผสมกันระหว่างหัวข้อสั้น + รูปฉากขาว + ปุ่มสีฟ้า, เวอร์ชัน B ผสมกันหัวข้อยาว + รูปใช้จริง + ปุ่มสีส้ม, เวอร์ชัน C ผสมกันระหว่างหัวข้อสั้น + รูปใช้จริง + ปุ่มสีส้ม เป็นต้น จากนั้นระบบจะแสดงเวอร์ชันเหล่านี้ให้กับผู้ใช้แบบสุ่ม และวัดผลลัพธ์ เช่น อัตราการคลิก (CTR) หรือ Conversion Rate เพื่อหาว่าการผสมผสานแบบใดบนหน้าเว็บให้ผลลัพธ์ดีที่สุด
ข้อควรระวังคือ ต้องทดสอบหลายเวอร์ชันพร้อมกัน MVT ต้องการ Traffic ในการทดสอบจำนวนมาก เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และการตั้งค่า รวมถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของ MVT ซับซ้อนกว่า A/B Testing จึงอาจต้องใช้เครื่องมือเฉพาะทางในการทำด้วย
Redirect Testing
Redirect Testing คือ กระบวนการทดสอบสองหน้าเว็บไซต์ที่มี URL แยกกันอย่างชัดเจน โดยการสุ่มแบ่งผู้ใช้งานให้เข้าชมแต่ละหน้า และวัดผลลัพธ์จากพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น การคลิก, การสมัคร, การสั่งซื้อ ฯลฯ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
ยกตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังจะรีดีไซน์หน้า Landing Page ใหม่ทั้งหมด คุณสามารถใช้ Redirect Testing เพื่อส่งผู้ใช้งานครึ่งหนึ่งไปยังเวอร์ชัน A และอีกครึ่งหนึ่งไปยังเวอร์ชัน B จากนั้นวัดผลลัพธ์ เช่น Conversion Rate, Click-Through Rate ฯลฯ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพมากกว่า
ข้อควรระวังสำหรับวิธีนี้คือ ต้องมีทีม Dev หรือ CMS ที่รองรับการจัดการหลายหน้า เนื่องจากต้องสร้างหน้าเว็บแยกกันสองเวอร์ชัน และวิธีนี้ไม่เหมาะกับการทดสอบองค์ประกอบเล็กๆ เช่น การเปลี่ยนสีปุ่ม หรือข้อความเล็กน้อย
A/B Test ทำอย่างไร มีขั้นตอนอะไรบ้าง?
การจะทำ A/B Testing ให้เวิร์ก ไม่ใช่แค่สร้างหน้าเว็บ 2 แบบแล้วรอดูผล แต่ต้องมีขั้นตอนที่ชัดเจน วางแผนอย่างมีระบบ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือและนำไปใช้ได้จริง ซึ่งจะมีขั้นตอนในการทำดังนี้
ตั้งเป้าหมายให้ชัด
ก่อนจะเริ่มเปรียบเทียบอะไร คุณต้องรู้ก่อนว่าอยากทำ A/B Testing เพื่อวัดผลลัพธ์อะไร? เช่น อยากเพิ่มอัตราการคลิก (Click-Through Rate), อยากให้คนกรอกแบบฟอร์มมากขึ้น, อยากลด Bounce Rate, เพิ่มยอด Add to Cart หรือ Conversion บนเว็บไซต์ เป็นต้น ซึ่งการตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณเลือกตัวแปรที่จะทดสอบได้ตรงจุด และไม่หลงประเด็นระหว่างการวิเคราะห์ผล
เลือกองค์ประกอบที่จะทดสอบ
เมื่อรู้เป้าหมายแล้ว ต่อไปคือเลือกสิ่งที่จะทดสอบ เช่น สีหรือข้อความของปุ่ม CTA, รูปภาพบนหน้าเว็บ, หัวข้อ (Headline), โครงสร้างของฟอร์ม Drop Lead เป็นต้น ซึ่งเวลาทดสอบอาจจะเลือกรูปแบบของการทำ A/B Testing อย่างเช่น ถ้าคุณเลือกทำ Split Testing ก็ควรที่จะทดสอบทีละตัวแปร เพื่อให้รู้ว่าผลลัพธ์เกิดจากอะไรจริงๆ แต่ถ้าทดสอบหลายอย่างพร้อมกันให้ทำ A/B Testing Multivariate Testing ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์การทำงานร่วมกันของหลายองค์ประกอบแทน
สร้างเวอร์ชันทดสอบ
สร้างเวอร์ชัน A (ต้นฉบับ) และเวอร์ชัน B (ตัวแปรที่เปลี่ยนแล้ว) เช่น ทำเวอร์ชัน A เป็นปุ่ม CTA สีเทา ส่วนเวอร์ชัน B เป็นปุ่ม CTA สีแดง หลังจากนั้นให้ใช้เครื่องมือ A/B Testing เช่น Google Optimize, VWO หรือ Optimizely ช่วยจัดการและควบคุมการแสดงผลให้ผู้ใช้เห็นแบบสุ่มต่อ
กำหนดกลุ่มเป้าหมายและระยะเวลา
แบ่งผู้ใช้งานออกเป็น 2 กลุ่มแบบสุ่ม เพื่อให้ A/B Test มีความยุติธรรม จากนั้นตั้งระยะเวลาทดสอบที่เหมาะสม เช่น 2–4 สัปดาห์ เพื่อให้มีข้อมูลมากพอในการนำมาวิเคราะห์ รวมถึงใช้เครื่องมือวิเคราะห์ Traffic เพื่อคำนวณว่าควรมีจำนวนผู้เข้าชมขั้นต่ำเท่าไรถึงจะได้ผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
วิเคราะห์ผลลัพธ์
เมื่อทดสอบครบระยะเวลาให้ดูว่าเวอร์ชันไหนให้ผลลัพธ์ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น เวอร์ชัน B ทำให้คนคลิกมากขึ้น 35% แต่เวอร์ชัน A กลับมีคนกรอกฟอร์มมากกว่า หลังจากนั้นให้ดูผลแบบมีนัยสำคัญทางสถิติ (Statistical Significance) เพื่อมั่นใจว่าผลที่ได้ไม่ใช่แค่เรื่องบังเอิญ โดยนัยสำคัญทางสถิติ คือ ความมั่นใจว่าผลลัพธ์ที่ได้ไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ โดยทั่วไปใน A/B Testing เรามักต้องการระดับความมั่นใจอย่างน้อย 95% ซึ่งสามารถใช้เครื่องมือ A/B Testing ที่มีการคำนวณให้อัตโนมัติช่วยได้
ตัดสินใจและนำไปใช้
หลังจากที่คุณวิเคราะห์ผลเรียบร้อย และรู้ว่าเวอร์ชัน A หรือ B ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายมากกว่า ขั้นตอนถัดไปคือการตัดสินใจนำเวอร์ชันที่ชนะไปใช้จริงบนเว็บไซต์หรือแคมเปญของคุณ และอย่าลืมติดตามผลต่อด้วยเช่น Conversion เปลี่ยนจริงหรือไม่ หรือมีพฤติกรรมเปลี่ยนแปลงอะไรเกิดขึ้นบ้าง ซึ่งการติดตามผลหลังการเปลี่ยนแปลงอีกครั้งว่าการนำไปใช้จริงยังให้ผลดีเหมือนตอนทดสอบหรือไม่จะช่วยในการปรับปรุงเว็บไซต์และพัฒนาแคมเปญการตลาดได้อย่างต่อเนื่องด้วย
ตัวอย่างการใช้งาน A/B Testing
หลายคนอาจยังสงสัยว่า A/B Testing ใช้ทำอะไรได้บ้าง เรามาดูกันว่า A/B Testing ตัวอย่างที่น่าสนใจมีอะไรบ้าง และสามารถนำไปใช้ทดสอบอะไรได้จริงในงานด้านต่างๆ เช่น เว็บไซต์, โฆษณา, อีเมล, การทำ SEO ฯลฯ ดังนี้
การทำ A/B Testing บนเว็บไซต์ทั่วไป
A/B Testing เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาเว็บไซต์ ไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์ขายของ, เว็บไซต์บริการ, เว็บไซต์ข่าว หรือบล็อกส่วนตัว เพราะช่วยให้ธุรกิจรู้ว่าดีไซน์แบบไหน หรือองค์ประกอบใดให้ผลลัพธ์ดีที่สุด ยกตัวอย่างการทำ A/B Testing บนเว็บไซต์ เช่น
- ใช้ทดสอบภาพบนหน้าแรก อย่างเช่น ในเวอร์ชัน A ใช้ภาพนางแบบเต็มตัว ส่วนเวอร์ชัน B ใช้ภาพสินค้าหลายชิ้นพร้อมราคา เพื่อวัดว่าภาพแบบไหนทำให้คนกดเลือกสินค้าเยอะขึ้น
- ใช้ทดสอบรูปแบบของฟอร์มการสมัครหรือลงทะเบียน เช่น เวอร์ชัน A ฟอร์มจะมี 5 ช่อง (ชื่อ, เบอร์, อีเมล, บริษัท, ข้อความ) ส่วนเวอร์ชัน B ฟอร์มมีแค่ 2 ช่อง (ชื่อ, อีเมล) ซึ่งอาจจะใช้วัดว่าฟอร์มแบบสั้นทำให้เกิดการ Drop Lead มากขึ้นหรือไม่
- ใช้ทดสอบปุ่ม CTA (Call-to-Action) เช่น ทดสอบและเปรียบเทียบระหว่างปุ่ม ‘สั่งซื้อเลย’ ที่เป็นสีส้ม กับปุ่ม ‘ซื้อทันที’ ที่เป็นสีเขียว เพื่อวัดว่าปุ่มสีไหนทำให้คนคลิกมากกว่า เป็นต้น
- ใช้ทดสอบหัวข้อบทความหรือสินค้าว่า เวอร์ชันการเขียนในแบบไหนที่โดนใจลูกค้า และทำให้เกิด Conversion ได้มากกว่ากัน เช่น เวอร์ชัน A ทำเป็นข้อความสั้นๆ ส่วนเวอร์ชัน B ทำเป็นข้อความอธิบายยาวๆ เป็นต้น
การทำ A/B Testing กับงาน SEO
A/B Testing สามารถใช้ร่วมกับการทำ SEO ได้ นี่จึงเป็นเหตุผลที่ทีมสายรับทำ SEO แบบ Performance หรือสาย Conversion มักใช้ A/B Testing ควบคู่กับการทำ SEO ด้วย เพื่อให้ผลลัพธ์จาก SEO ไม่ใช่แค่การติดอันดับ แต่คือการได้ยอดขายหรือ Lead เพิ่มขึ้นจริงจากการวัดผลว่า องค์ประกอบไหนช่วยเพิ่ม CTR หรือควรปรับหน้าเว็บอย่างไรให้สอดคล้องกับพฤติกรรมผู้ใช้มากขึ้น เช่น
- การทำ A/B Testing เพื่อทดสอบ Title Tag และ Meta Description ว่าการเขียน Title Tag และ Meta Description แบบไหนทำให้คนคลิกมากขึ้นจากหน้า Google (วัดจากว่าเวอร์ชันไหนมี CTR สูงกว่า)
- ใช้ทดสอบโครงสร้างหน้าเพจ SEO อย่างเช่น วางหน้า A ใช้โครง H1-H3 ธรรมดา ส่วนหน้า B ใส่ Table of Contents, FAQ Schema และ Internal Link เพิ่มด้วย ซึ่งอาจจะวัดผลต่อว่า Time on Page, Bounce Rate และพฤติกรรมการอ่านแบบไหนที่มี Performance ที่ดีกว่ากัน
- ทดสอบ Call to Action (CTA) ภายในบทความ SEO อย่างในบทความบางประเภท อาจเน้น Convert ให้คนสมัคร ดาวน์โหลด หรือขอใบเสนอราคา สามารถทำ A/B Test ช่วยวัดว่า CTA วางตรงไหนแล้วคนตอบสนองมากกว่ากันได้ด้วย
- ทำ A/B Testing ความยาวของเนื้อหา SEO ว่า Google จัดอันดับต่างกันไหม, Time on Page เพิ่มไหม และ Conversion แตกต่างกันหรือเปล่าหากใช้ความยาวที่ต่างกัน
การทำ A/B Testing กับงานโฆษณาบน Social Media
เพราะแค่เปลี่ยนภาพ, คำโฆษณา หรือปุ่ม CTA บน Ads ก็สามารถสร้างความแตกต่างของผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อคุณต้องการปรับปรุงอัตราการคลิก (CTR), ลดต้นทุนต่อ Conversion หรือเพิ่มยอดขายจากการทำโฆษณาบน Social Media ดังนั้น การทำ A/B Testing จึงเป็นเทคนิคหนึ่งที่เข้ามาช่วยในการวัดผลลัพธ์การทำ Ads ได้อีกทางหนึ่ง
ตัวอย่าง A/B Testing บน Social Media เช่น ใช้ทดสอบภาพโฆษณา โดยวัดว่าแบบไหนคนหยุดเลื่อนและคลิกมากกว่ากัน, ใช้ทดสอบข้อความบนแคปชัน (Ad Copy) เพื่อวัด CTR หรืออัตราการ Add to Cart, ทดสอบ Call to Action เพื่อดูว่า Ads แบบไหนมีจำนวนคลิกและ Conversion ที่ดีกว่ากัน, ทดสอบกลุ่มเป้าหมาย (Audience Testing) เพื่อวัดว่า Segment ไหนมี CPC ต่ำและยอดขายสูงกว่า เป็นต้น
สรุป A/B Testing คืออะไร ธุรกิจจะเริ่มต้นทำได้อย่างไร
A/B Testing คือเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจรู้ว่าสิ่งที่เราคิดว่าใช่นั้นเวิร์กจริงหรือไม่ โดยเฉพาะกับเทคนิคการตลาดที่เราเลือกทำ เราสามารถใช้วิธีการทำ A/B Testing เพื่อเปรียบเทียบองค์ประกอบต่างๆ ที่อยู่บนเว็บไซต์ โฆษณา หรือคอนเทนต์ เพื่อดูว่ารูปแบบไหนให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า ซึ่งวิธีการทำการทดสอบให้เวิร์กต้องอาศัยความเข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้, ข้อมูลที่แม่นยำ และการวิเคราะห์ผลอย่างถูกต้อง รวมถึงเลือกวิธีการทดสอบให้เหมาะสม ก็จะช่วยทำให้ได้ผลลัพธ์ในการทำ A/B Testing ที่แม่นยำมากขึ้น
ถ้าคุณพร้อมเริ่มต้น A/B Testing อย่างมีประสิทธิภาพแล้ววันนี้ และกำลังมองหาทีมที่เข้าใจทั้งการทำ A/B Testing และ SEO อย่างมีประสิทธิภาพ NerdOptimize บริษัทรับทำ SEO และ CRO ที่เชี่ยวชาญเรื่อง Conversion Optimization สามารถช่วยคุณออกแบบเว็บไซต์ ทดสอบองค์ประกอบต่างๆ และวางกลยุทธ์การตลาดที่วัดผลได้จริง
เราพร้อมแล้วที่จะให้คำปรึกษากับคุณ >> ปรึกษาและรับคำแนะนำฟรีได้ที่นี่ <<
