A/B Testing คืออะไร
A/B Testing เป็นวิธีการเปรียบเทียบการออกแบบของ Web page ที่ออกแบบมาแตกต่างกัน เพื่อดูว่าแบบไหนมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน โดยที่พิจารณาจาก conversion rate ซึ่งเว็บไซต์แต่ละประเภทจะมี conversion rate ที่แตกต่างกัน เช่น
1.E-Commerce Website อาจจะวัดจาก ผู้เข้าชมเว็บไซต์ที่ซื้อสินค้ากับผู้เข้าชมเว็บไซต์เฉยๆ
2.Saas web app อาจจะวัดจากผู้เข้าใช้ application ที่ลงทะเบียนใช้ trail version และเปลี่ยนมาเป็นจ่ายเงิน (paid version)
3.ข่าวหรือ media เว็บไซต์ อาจจะวัดจากผู้เข้าชมเว็บไซต์ที่คลิกโฆษณหรือกด subscriptions กับผู้เข้าชมเว็บไซต์เฉยๆ
ทุกธุรกิจบนเว็บไซต์ต้องการที่จะเปลี่ยนจาก ผู้เข้าชมเว็บไซต์มาเป็นผู้ซื้อสินค้าหรือการกระทำแบบอื่นๆ ที่เจ้าของเว็บไซต์ต้องการ เรียกว่า Conversion rate ซึ่งสิ่งนี้เป็นตัววัดประสิทธิภาพของตัวแปร A, B ว่าแบบไหนที่เราออกแบบแล้วมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน
แล้วเราจะ test ส่วนไหนของ website ได้บ้าง
ทุกองค์ประกอบของเว็บไซต์สามารถทำ A/B Test ได้ ได้แก่
1.Headlines
2.Sub headlines
3.Paragraph
4.Testimonials
5.Text Link
6.Action Button
7.Links
8.Images
9.Content
10.Social proof
11.Media mentions
12.Awards และ badges
ขั้นตอนการทำ A/B Testing
1.ศึกษาข้อมูลเว็บไซต์ โดยใช้ Google Analytics เพื่อหาปัญหา เช่น หน้า page ที่มี bounce rate สูงๆ คนที่เข้ามาเว็บไซต์หน้าไหนแล้ว ออกจากเว็บไปโดยไม่ดูหน้าอื่นต่อ เช่น ถ้าคนเข้ามาดูหน้า home page แล้ว ไม่มีคลิกไปที่อื่นต่อ หรือไม่คลิกที่รูปภาพไหนเลย แสดงว่า ควรจะทำ A/B test ที่หน้า home page ก่อน เพราะ bounce rate สูง
2.ตั้งสมมติฐาน ควรจะตั้งสมมติฐานที่ทำให้เพื่ม conversion rate เช่น รูปโปรโมชั่น ควรทำให้มีเนื้อหาดึงดูใจผู้ที่เข้ามาชม หรือ ปุ่มซื้อสินค้าเล็กเกินไป ไม่เด่นทำให้ผู้เข้าชมเว็บไม่เป็นที่สังเกตุ
3.ทดสอบสมมติฐาน โดยการสร้างตัวแปรที่สอดคล้องกับสมมติฐานจากข้อ 2 โดยเทียบกับ web page ปัจจุบัน เช่น ตัวแปร A เป็น web page ปัจจุบันที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง และตัวแปร B เป็น web page ที่มีรูปโปรโมชั่นที่มีขนาดใหญ่ขึ้น มีเนื้อหาดึงดูดให้เข้ามาคลิก
4.ดูผลลัพธ์จากการสร้างตัวแปร AB test วิเคราะห์ผลลัพธ์จากข้อ 3 ว่าตัวแปร B ที่เราสร้างรูปโปรโมชั่นใหม่ มีผู้เข้าชมเข้ามากดคลิก เพิ่มขึ้นขนาดไหน ถ้ามีคนคลิกเยอะแสดงว่า ควรที่จะปรับปรุงรูปโปรโมชั่นบนหน้า homepage เพื่อลด bounce rate และ เพิ่ม conversion rate ให้มากกขึ้น แต่ถ้า ไม่มีการเปลี่ยนแปลง แสดงว่ารูปโปรโมชั่นไม่ใช่สิ่งที่ควรปรับปรุง ควรจะกลับไปข้อ 2 เพื่อตั้งสมมติฐานใหม่และลองใหม่เพื่อหาสาเหตุปัญหาบน web page
บทความต่อไป เป็นการใช้ Google Experiment ทำ A/B Testing แบบ ฟรีๆ ไม่เสียค่าใช้จ่าย
หากสนใจที่จะเพิ่มยอดขายให้กับ E-Commerce สามารถติดต่อได้ที่ฝ่ายขายของเรา marketing@stream.co.th เราเป็น Magento Partner หนึ่งเดียวในประเทศไทย
เขียนโดย Kittiphat Dumrongprat
Business Analyst
