Blog Archives

Conversion Rate  เป็นสิ่งที่วัดประสิทธิภาพรายได้ของ Website E-commerce ที่สำคัญตัวหนึ่ง โดยคำนวนจาก จำนวนผู้ซื้อสินค้า/จำนวนผู้เข้าชม Website ยิ่งสูงมาก ยิ่งมีโอกาสที่เงินจะเข้าเยอะ

ใน Magento Version 2.1 มี Feature ที่สามารถเพิ่ม Conversion Rate ได้แก่

1. Elastic search (Enterprise Edition)

Admin สามารถกำหนด Priority การ Search ด้วยการ set น้ำหนักให้แก่ Attribute ต่าง เช่น  หากต้องการให้คำที่ลูกค้า Search ไป Match กับ ชื่อสินค้าก่อนสี, ขนาด, ไซส์สินค้า เราก็ใส่ น้ำหนัก “ชื่อ” มากกว่า สี ขนาด หรือ ไซส์

การใช้ Stop words โดยเพิ่ม stop word เข้าไปใน stopwords.csv เท่านี้ก็ทำให้ performance ของการ Search เพิ่มขึ้น ผลลัพธ์ออกมาได้ทันใจ ลูกค้า และ Search synonyms การค้นหาคำต่างๆ ของลูกค้า บางครั้งอาจจะไม่มีผลลัพธ์สำหรับคำนั้นเป๊ะๆ ดังนั้นการเพิ่มคำเหมือน (synonyms ) จะช่วยเพิ่มโอกาสในการค้นหาสินค้าใน Website เราให้เจอได้ง่ายขึ้น

2. PayPal in-context checkout 

ขั้นตอนการชำระเงินที่ยืดยาว อาจทำให้ลูกค้าเบื่อในการกรอกข้อมูล Magento 2 สามารถลดขั้นตอนการ Check out เพื่อให้ชำระเงินโดยต่อกับระบบ PayPal ได้ทุกหน้าที่ต้องการ และเป็นการโชว์ pop up แทนที่จะ redirect ไปที่หน้า PayPal

3. Varnish caching

เพิ่มประสิทธิภาพในการ Loading Page ให้เร็วขึ้นถึง 6-25 เท่า

4. Visual Merchandizer

มี Feature ที่เพิ่มขึ้นจาก Magento Enterprise 1.4  โดยสามารถแสดงสินค้าตามที่เงื่อนไขที่เรากำหนด เช่น ประเภทสินค้า (Smart Category Rules)  และการ drag and drop สินค้าที่จะแสดงในหน้า page ต่างๆ

5. Customer Segmentation

ลูกค้าคนไหน เป็นลูกค้าชั้นดี ที่มาซื้อกับเราเป็นประจำ นอกจากจะให้ Promotion เพื่อให้ลูกค้ารู้สึกว่าเป็นคนพิเศษยิ่งขึ้นแล้ว ก็ควรจะจัด Segment ของลูกค้าแต่ละคน การทำ Segment นั้น อาจจะตั้งกลุ่มลูกค้าเป็น Platinum, Premium, VIP, Gold, Sliver ซี่งแต่ละกลุ่ม แต่ละ Segment ลูกค้าจะเห็น ราคาสินค้าพิเศษที่แตกต่างกันไป หรือเห็นสินค้าเฉพาะกลุ่มของลูกค้า (Private Sale)

นอกเหนือจาก Feature ของ Magento 2 ที่สามารถเพิ่ม Conversion Rate ให้กับ website ของเราแล้ว ยังมีเครื่องมือ CRO Toolbox ที่ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการออกแบบ website ขึ้นได้อีก มาดูตัวอย่างกันครับ

1. Google Analytics

เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและฟรี นิยมนำมาวิเคราะห์ดูสถิติของผู้เข้าชม Website รวมถึงพฤติกรรมของผู้เข้าชม โดยแสดงจำนวน Visitor , Traffic , Content เป็นต้น

2. Inspectlet

เครื่องมือนี้สามารถเก็บวิดีโอหน้าจอที่ลูกค้าเข้ามาบน website เพื่อดูพฤติกรรมของลูกค้าอย่างละเอียด ว่าคลิกตรงไหน กรอกข้อมูลตรงไหนก่อนหลัง  แล้วนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ ดูว่าลูกค้าของเรามีปัญหาในหน้า page ไหน

3. MageMail

สามารถให้ลูกค้านำข้อมูลตระกร้าสินค้าที่ลูกค้าทิ้งไป หรือยังไม่ได้ชำระเงิน แค่ 1 คลิกผ่านอีเมลแจ้งเตือน และแนะนำสินค้าต่างๆ โดยวิเคราะห์จากสินค้าที่ลูกค้าเคยซื้อ หรือเคยเพิ่มเข้าในตระกร้าสินค้าแบบอัตโนมัติ ซึ่งลดภาระทาง Admin ลงได้ และมี Feature แจ้งเตือนอื่นๆ อีกมากมาย

4. Google PageSpeed Insights

เมื่อเราสร้าง Website เสร็จ จะรู้ได้อย่างไรว่า web ของเรานั้นมีความสามารถในการดึงข้อมูลต่างๆ มาแสดงผลลัพธ์ในหน้า page นั้นได้อย่างรวดเร็ว

Google PageSpeed Insights สามารถช่วยได้ โดยวิเคราะห์ข้อมูลการโหลด page และแนะนำการ tuning page speed อย่างละเอียด

5. AddShopper

หากต้องการรู้ว่า ช่องทางใดของ Social Media ที่สามารถเพิ่ม Conversion ให้เราได้เยอะที่สุด เครื่องมือนี้ตอบโจทย์อย่างแน่นนอน

6. Google Content Experiment

หากเราต้องการที่จะ test ว่า Design page ไหนดีกว่ากัน แบบ A หรือ แบบ B สามารถใช้เครื่องมือนี้ได้เลยแบบฟรี แต่อาจจะต้องเรียนรู้วิธีการตั้งค่านิดหน่อย

credit:https://magento.com/blog/best-practices/magento-conversion-rate-optimization-strategies

หากสนใจที่จะเพิ่มยอดขายให้กับ E-Commerce  สามารถติดต่อได้ที่ฝ่ายขายของเรา marketing@stream.co.th เราเป็น Magento Partner หนึ่งเดียวในประเทศไทย

แปลและเรียบเรียงโดย Kittiphat Dumrongprat

Business Analyst

เวลาเราสร้าง page ของ website ขึ้นมา มีหลากหลาย design หรือ หลากหลาย content เราจะวัดผลได้ยังไงว่าแบบ ไหนดีกว่ากัน จะใช้ตัววัดอะไรดี Pageviews ?  Bounces Rate ? Session Duration ? ในบทความนี้เราจะลองลงมือทำ A/B Testing  แบบง่ายๆ ด้วย

Google Content Experiments ซึ่ง ฟรี  ไม่เสียเงิน มาเริ่มกันเลยครับ

ก่อนที่จะทำ A/B Testing นั้น ต้องทำสิ่งเหล่านี้ก่อน

1.สมัคร Google Analytics  ฟรี ไม่เสียค่าใช้จ่าย

2.นำ code Google Analytics ไปวางบน page website

มาเริ่มกันเลย

1. Sing in เข้าไปที่ Google Analytics > https://analytics.google.com/analytics/web/
2. จากนั้นไป search คำว่า “Experiments” ทางด้านบนซ้าย

3.กดปุ่ม Create Experiment เพื่อเริ่มทำ A/B Testing กัน

4.ในตัวอย่างนี้ผมจะ Test จำนวนผู้เข้าชมระหว่าง blog A กับ blog B ซึ่งมี Design ต่างกันและเนื้อหาต่างกัน

ใน step 1 ให้ใส่เรียงตามนี้

• ชื่อของวัตถุประสงค์ที่เราจะ test
• วัตถุประสงค์ของการเทส ครั้งนี้ ซึ่งจะมีค่าเริ่มต้นให้ 3 ค่า
  • Pageviews – จำนวนผู้ที่เยี่ยมชม
  • Bounces – เป็นอัตราของผู้เยี่ยมชมที่เข้ามายังหน้าเว็บของเราโดยที่ไม่ได้คลิ๊กต่อไปที่ไหนเลย
  • Session Duration – เวลาที่ผู้เยี่ยมชม อยู่ในหน้า page นั้นๆ
• กำหนดค่า traffic ไปที่ 100%

จากนั้นกดปุ่ม save

Step 2

ให้ใส่ URL หน้า page ที่เราต้องการเทส โดยที่หน้าหลัก จะเป็น Original Page ส่วนหน้าที่เป็นตัวแปร ให้ใส่ที่ Variant1 และหากต้องการเปรียบเทียบหน้าอื่นๆ กับ Original Page ก็สามารถเพิ่มได้

Step 3

กดปุ่ม Manually insert the code และนำ copy code ไปวางไว้ที่ข้างล่าง tag header บน html page ที่เป็น original page

เอาไปวางไว้ตรงข้างล่าง html

Step 4

ถ้านำ code ไปติดเรียบร้อยแล้ว จะผ่านดังรูป แต่หากยังมี error แสดงว่า ติด code ผิด หรือยังไม่มี code Google Analytics ติดไว้

กดปุ่ม Save เป็นอันจบพิธีการ set A/B test  แบบง่ายๆ

อันนี้เป็นตัวอย่างผลการ test ที่ run มาได้ประมาณ เกือบ 2 เดือนครับ

A/B Testing คืออะไร ดูได้จากบทความนี้เลยครับ

• ทำความรู้จัก A/B Testing

ยังไงก็ลองดูกันนะครับ  สุดท้าย Google Experiment สามารถทำท่ายากได้อีกหลายท่า แต่อาจจะต้องมีความรู้ทางด้าน coding เพื่อเพิ่มความซับซ้อนของการเทส

เขียนโดย Kittiphat Dumrongprat

Business Analyst

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

• ทำ A/B Testing ด้วย Google Experiment

หากสนใจที่จะเพิ่มยอดขายให้กับ E-Commerce  สามารถติดต่อได้ที่ฝ่ายขายของเรา marketing@stream.co.th เราเป็น Magento Partner หนึ่งเดียวในประเทศไทย

เขียนโดย Kittiphat Dumrongprat

Business Analyst

ในบทความนี้เราจะเจาะมูลค่ายอดขายของภาคธุรกิจเฉพาะทางจะแบ่งออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่

1.ของเล่น ของสะสมและเครื่องใช้ อาหาร เสื้อผ้าสำหรับเด็กทารก

2.อุปกรณ์กีฬาและของจัดสวน สินค้าในประเภทนี้ได้แก่ อุปกรณ์กีฬาทุกชนิด ต้นไม้ ดอกไม้ อุปกรณ์จัดสวน และสินค้า DIY ทั้งหลาย

3.งานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับ สินค้าในประเภทนี้ได้แก่ งานศิลป์ ของสะสมต่างๆ แสตมป์ ของโบราณ ธนบัตร นาฬิกา อัญมณี แหวน สร้อย เป็นต้น

เรามาดูว่ายอดขายประมาณการณ์ของภาคธุรกิจนี้ตั้งแต่ปี 2014-2020 เป็นอย่างไร

*ข้อมูลมูลค่ายอดขายนี้เป็นตัวเลขประมาณการณ์โดยสำรวจจากการซื้อขายสินค้าที่จับต้องได้(physical goods)และมีลักษณะ B2C ที่มีการซื้อขายผ่าน คอมพิวเตอร์ และ Mobile Devices

จากรูปด้านบน ภาพรวมมูลค่ายอดขายสินค้าผ่าน E-Commerce ในประเทศไทยของภาคธุรกิจนี้มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในปี 2014 มีมูลค่าสูงถึง 276 ล้านดอลลาร์สหรัฐ คิดเป็นเงินไทยถึง 9,660 ล้านบาท และในปี 2015 ที่ผ่านมา 13,370 ล้านบาท มูลค่าเพิ่มขึ้นถึง 38.4%  ในปี 2016 คาดการณ์ว่าเพิ่มขึ้น 80.43% จากปี 2014 และเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องไปจนถึงปี 2020 ซึ่งคิดเป็นมูลค่าสูงถึง 1,041 ล้านดอลลาร์สหรัฐ คิดเป็นเงินไทยถึง 36,435 ล้านบาท ถือว่าเป็นภาคธุรกิจที่น่าลงทุนทีเดียว โดยเฉพาะสินค้าในส่วนงานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับซึ่งมียอดขายสูงสุด ถ้าเทียบกับสินค้าประเภทอื่นในภาคธุรกิจเดียวกัน

อัตราการเติบโตยอดขายภาคธุรกิจสินค้าเฉพาะทาง (คิดเป็น%)

จากกราฟจะเห็นได้ว่าตั้งแต่ปี 2015 – 2020 สินค้าจำพวกของเล่น ของสะสมและเครื่องใช้ อาหาร เสื้อผ้าสำหรับเด็กทารกมีอัตราการเติบโตของยอดขายมากที่สุดในภาคธุรกิจนี้เฉลี่ย 34% รองลงมาเป็นสินค้างานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับที่มีอัตราการเติบโตของยอดขายเฉลี่ย 25% ส่วนอันดับสุดท้ายเป็นของสินค้าอุปกรณ์กีฬาและของจัดสวนซึ่งมีอัตราการเติบโตของยอดขายเฉลี่ย 16%

จำนวน User ที่ซื้อสินค้าต่อปี

จากกราฟจะเห็นได้ว่าตั้งแต่ปี 2014 – 2020 จำนวน user ที่ซื้อสินค้าทั้ง อุปกรณ์กีฬาและของจัดสวน กับ งานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องที่น่าสนใจคือ สินค้าพวก ของเล่น ของสะสมและเครื่องใช้ อาหาร เสื้อผ้าสำหรับเด็กทารก มีจำนวน User เพิ่มขึ้น 3 เท่าจากปี 2014 ถึง 2020 เป็นไปได้ว่าลูกค้ารุ่นใหม่ที่คุ้นเคยกับการใช้ internet กลายมาเป็นคุณพ่อ คุณแม่ยุคใหม่ที่นิยมจะซื้อสินค้าเครื่องใช้ อาหาร เสื้อผ้าสำหรับเด็กทารก ผ่านทางออนไลน์แทนที่จะไปซื้อถึงที่ร้าน

ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อ User ในการซื้อสินค้าต่อปี (Average revenue per user)

กราฟก่อนหน้าแสดงให้เห็นว่ามีจำนวน User ต่อปีที่เท่าไรที่ซื้อสินค้า คราวนี้มาดูว่าแต่ละ User มีการใช้จ่ายเท่าไรบ้าง

จากกราฟด้านบนตั้งแต่ปี 2014-2020 ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อ User ที่ซื้อสินค้าของเล่น งานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับเพิ่มขึ้นเรื่อยๆจากปี 2014 จนถึงปี 2020 เพิ่มขึ้นมา 2 เท่าตัวเท่ากับสินค้าอีก 2 ประเภท

อัตราการเติบโตของภาคสินค้าเฉพาะทาง ส่งผลให้มูลค่ายอดขายเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง สาเหตุหลักๆ มาจากการเข้าถึงผู้ใช้สามารถเข้าถึง Internet ในประเทศเพิ่มมากขึ้นและอุปกรณ์ IT ต่างๆ มีราคาลดลงและคนรุ่นใหม่ยุค Gen Y,Z ที่เติบโตมาพร้อมกับเทคโนโลยีสมัยใหม่จะเป็นกลุ่มลูกค้าที่มีกำลังซื้อและมีศักยภาพในการผลักดัน E-Commerce ในอนาคต

Picture Credit: www.statista.com/

_______________________________________________________________________

ไปต่อกับบทความ ยอดขาย  E-Commerce ในประเทศไทยแยกตามภาคธุรกิจ

• ภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์
• ภาคธุรกิจอาหาร,เครื่องสำอาง,ยาและเวชภัณฑ์
• ภาคธุรกิจสินค้าเฉพาะทาง(ของเล่น ของสะสมและเครื่องใช้สำหรับเด็กทารก,อุปกรณ์กีฬาและของจัดสวน,งานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับ)

_______________________________________________________________________

จากข้อมูลทั้งหมด ทาง Stream IT Consulting มี Solution ที่ตอบโจทย์ E-Commerce ทุกภาคธุรกิจ ได้อย่างครบถ้วน อย่างแน่นอน

สนใจที่จะใช้บริการ สามารถติดต่อได้ที่ฝ่ายขายของเรา marketing@stream.co.th เราเป็น Magento Partner หนึ่งเดียวในประเทศไทย

เขียนและเรียบเรียงโดย Kittiphat Dumrongprat

Business Analyst

ในบทความนี้เราจะมาดูว่าระดับลูกค้า B2B เลือกการชำระเงินออนไลน์แบบไหนมากกว่ากัน

Source: Forrester Consulting, on behalf of Accenture and hybris Software

อันดับหนึ่ง 50%  นิยมการชำระเงินแบบ credit หรือ debit ซึ่งเป็นช่องทางที่สะดวกและมีความปลอดภัยระดับสูง น่าเชื่อถือ สามารถแบ่งจ่ายเป็นงวดๆได้ ได้คะแนนสะสมในการชำระเงิน จึงไม่น่าแปลกที่ลูกค้าระดับ ฺB2B จะเลือกช่องทางนี้มาเป็นอันดับหนึ่ง

อันดับสอง 28% ยังคงเป็นลักษณะ traditional โดยการส่งคำสั่งซื้อ(PO)และใบแจ้งหนี้ ต่อไปลักษณะแบบนี้จะเริ่มถดถอยลงไปและเปลี่ยนไปใช้แบบเอกสาร digital โดยมีการใช้ digital signature มาแทน

อันดับสาม 19% ชำระผ่านผู้ให้บริการการชำระเงิน ซึ่งกำลังเป็นที่นิยมในปัจจุบันเนื่องจากมีหลากหลายช่องทางให้ชำระเงิน โดยผู้ให้บริการจะเก็บค่าธรรมเนียมในอัตราต่างๆ ของแต่ละช่องทาง ในต่างประเทศผู้ให้บริการที่เป็นที่นิยม คงนี้ไม่พ้น PayPal, Google Wallet, 2CheckOut ส่วนในประเทศไทยก็มีผู้ให้บริการมากมาย เช่น paysbuy,line pay,pay@all,omise,123 payment service เป็นต้น

อันดับสี่  3% จัดซื้อผ่านออนไลน์ โดยนำขบวนการจัดซื้อทั้งหมดตั้งแต่มี RFQ (request for quotation) ออกใบ PO การชำระเงิน จนไปถึงออก invoice ทุกขบวนการอยู่บนออนไลน์ทั้งสิ้น ซึ่งลักษณะแบบนี้กำลังเป็นที่นิยมในปัจจุบัน ผู้ขายทำแค่ catalog สินค้าวางลงบน marketplace ระบบจะทำการประมวลผลและส่งข้อมูลสินค้าไปยังผู้ซื้อและเริ่มดำเนินการจัดซื้อกัน เป็นความสะดวกและน่าเชื่อถือ โมเดลนี้ Alibaba ได้นำมาใช้และสามารถเพิ่มยอดขายให้กับทางผู้ขายได้จำนวนมหาศาลเลยทีเดียว

“From concept to Commerce”

   “Can it really happen in less than 120 days ?”

        Cost-Effectively And Better Online store are made with Our Stream Solution.

สนใจที่จะใช้บริการ สามารถติดต่อได้ที่ฝ่ายขายของเรา marketing@stream.co.th เราเป็น Magento Partner หนึ่งเดียวในประเทศไทย

เขียนและเรียบเรียงโดย Kittiphat Dumrongprat

Business Analyst

หลังจากที่เราสามารถ ถอด Test Script ให้เป็น Robot Script และรัน Automate Test เป็นผลสำเร็จ เย้!!! \^O^/

แล้ว….ถ้าเกิดกรณีใน Test case มันดันมี Test scenario มากกว่า 1 Scenario ล่ะ เราจะเขียน Script ใน Robot framework อย่างไร?

ตัวอย่าง Test case ที่มี มากกว่า 1 Scenario

Case 2 : ลงชื่อเข้าสู่ระบบ Facebook  ถ้าระบุ Email Address หรือ Password ไม่ถูกต้อง ระบบจะแสดงข้อความแจ้งเตือนเพื่อให้ระบุค่าให้ถูกต้อง

Process การทำงานของแต่ละ Scenario ใน Test case จะมีลักษณะดังนี้

ทีนี้มาเริ่มเขียน Script กันเลย

คำอธิบาย :

**ใน Part นี้ขออธิบายตามโครงสร้างแต่ละส่วนละกันนะจ๊ะ

1. Settings

ใน Part นี้นอกจากเราจะเอาไว้เรียก Library แล้ว ยังมีคีย์เวิร์ดเพิ่มขึ้นมา 2 ตัวนั่นคือ Test Setup และ Test Teardown

Test Setup กับ Test Teardown จะเหมือนเป็นการ Start – End process  เอาไว้ใช้ในกรณีที่ใน Test case มีหลาย ๆ Test Scenario แล้วในแต่ละ Scenario ต้องใช้คีย์เวิร์ดเหมือน ๆ กัน เช่นในกรณีนี้คือ แต่ละ Scenario ต้องทำการเปิดเว็บไซต์ขึ้นมาเพื่อกระทำ และ ปิดเว็บไซต์ทุกครั้ง ดังนั้น เราจึงนำ Test Setup และ Test Teardown มาใช้เพื่อจะได้ไม่ต้องพิมพ์คีย์เวิร์ด Open Browser และ Close Browser หลาย ๆ ครั้งให้ยืดยาว เปลืองเนื้อที่

นอกจากนี้ยังมี Test Template , Suite Setup , Suite Teardown ซึ่งเป็น Keyword ที่ทำงานในลักษณะคล้าย ๆ กัน ไว้จะมาอธิบายคราวหลังเนอะ

2. Keywords

ตามตัวอย่างมีการสร้าง Keyword ขึ้นมา 2 ตัว คือ

Open facebook สร้างไว้สำหรับเรียกใช้ใน Test Setup เนื่องจาก เราไม่สามารถที่จะเอา Keyword ที่มี Argument ไปใส่โดด ๆ ตรงนั้น เราจึงจำเป็นต้องสร้าง Keyword ขึ้นมาก่อน

Log in   ปกติสคริปต์ที่เราเขียนเมื่อจะ Log in เข้าสู่ระบบของ facebook จะเป็นดังนี้

ต้องพิมพ์ถึง 3 บรรทัดเลยทีเดียว ในกรณีที่ใน Test case มีหลาย Scenario เราต้องพิมพ์คีย์เวิร์ดชุดนี้ซ้ำ ๆ ดังนั้นจึงนำมาสร้างเป็นคีย์เวิร์ดและทำการกำหนด Argument ไว้สำหรับรับค่า

3. Test cases

ทีนี้เราก็เพียงแค่เรียกคีย์เวิร์ดที่เราสร้างมาใช้ แล้วกำหนดสิ่งที่เราคาดหวัง หรือผลลัพธ์ที่จะต้องปรากฎ ด้วยคีย์เวิร์ดWait Until Page Contains หรือ Wait Until Page Contains Element

เสร็จแล้วก็สั่งรันกด Ctrl+B

ผลการรันใน Sublime

ไฟล์ log.html

________________________________________________________________________

บทความอื่น ๆ ที่เกี่ยวกับ Robot framework

• มาทำความรู้จักกับ Robot framework เบื้องต้น
• การติดตั้ง Robot framework
• ถอด Test Script ให้เป็น Robot Script (Robot Framework)
• เขียน Script ใน Robot framework อย่างไร? เมื่อใน 1 case มีมากกว่า 1 Scenario

________________________________________________________________________

เรียบเรียงโดย

ทัศนีย์ คัดเจริญ
Quality Assurance

หลังจากที่ทำความเข้าใจกับ Requirement ของระบบงานแล้ว ต่อมา ก็คือการเขียน Test script พอเขียนเสร็จ ก็จะเป็นขั้นตอนของการลงมือ Test ระบบตาม Step ที่เขียนใน Test script ซีงในส่วนของวิธีการที่ทำจะ Test ก็แล้วแต่ว่า Case ไหนเราสามารถทำ Automate test ได้ หรือ Case ไหนที่เราควร Manual Test

โดยในบทความนี้เราจะกล่าวถึงการทำ Automate Test โดยใช้ Robot framework ค่ะ

          “ Robot Framework คือซอฟต์แวร์ Open Source ที่ใช้สำหรับการทำ Acceptance Testing และ ATDD (Acceptance Test-Driven Development) โดยมีรูปแบบ Syntax ที่เป็นภาษาเขียนธรรมดาทำให้การ Test ระบบไม่น่าเบื่ออีกต่อไป ”

ตัวอย่างประโยคในการเขียน Test Script

Case 1 : ลงชื่อเข้าสู่ระบบ Facebook  กรณีระบุ Username  และ Password ถูกต้อง ระบบจะแสดงหน้าหลักของเว็บไซต์ Facebook

จากตัวอย่าง case ข้างต้นเราก็จะเห็น Process การทำงานที่เรียงเป็นลำดับได้ดังนี้

จาก Process ดังกล่าว เราสามารถนำมาเขียนเป็น Script ใน Robot framework ได้ดังนี้

1. เริ่มที่การวางโครงสร้างโดยใน sublime สามารถเรียกโครงสร้างของ Robot ได้โดยคลิกขวา > Robot Framework > Snippets

ก็จะปรากฎโครงสร้างส่วนต่าง ๆ ของ Robot ให้เลือกโดยที่เราไม่ต้องพิมพ์เองเลย

          บันทึกไฟล์ชื่อ case-1-facebook-login.txt ไว้ในโฟล์เดอร์ที่ต้องการ

2. เมื่อสร้างโครงสร้างเรียบร้อยแล้วก็เริ่มเขียน Test case ได้เลย ในกรอบสี่เหลี่ยมสีชมพูคือคีย์เวิร์ด ที่สั่งให้สคริปทำงานนั่นเองค่ะ สามารถเข้าไปดู Keyword ใน Selenium2Library ได้ที่นี่

คำอธิบาย :

Note : ช่องว่างระหว่าง Keyword กับ Argument ต้องห่างกัน 2 วรรคขึ้นไป ไม่เช่นนั้น Robot จะถือว่าเป็น Keyword เดียวกัน

• Open Browser https://www.facebook.com/    gc

คำสั่งเปิดเว็บไซต์ facebook  จากตัวอย่างจะเขียนตามด้วย  gc  คือจะเป็นการกำหนดเว็บบราวเซอร์เปิดโดยเว็บบราวเซอร์ Google Chrome แต่ถ้าไม่มีการกำหนด ก็จะเปิดเว็บไซต์ด้วย Default web browser นั่นคือ Firefox

• Wait Until Page Contains โลโก้ Facebook

Wait Until Page Contains เป็นคำสั่งที่ตรวจสอบว่า เจอสิ่งที่เราคาดหวังหรือไม่ จากตัวอย่างคือ เมื่อเปิดเว็บไซต์ facebook ขึ้นมาจะต้องเจอ “โลโก้ Facebook” ซึ่งสิ่งที่เราคาดหวังเราจะหาได้โดยการกด inspec ในหน้าเว็บไซต์

          ทั้งนี้สิ่งที่เราคาดหวังอาจจะเป็นได้ทั้งข้อความ, รูปภาพ, Text box หรือ Element อื่น ๆ ก็ได้ แต่ Wait Until Page Contains จะใช้ในกรณีสิ่งที่เราคาดหวังเป็น Text เท่านั้น ถ้าสิ่งที่เราคาดหวังเป็นรูปภาพอาจจะใช้คีย์เวิร์ดอื่นแทน เช่น

Wait Until Page Contains Element    <<Element locator>>

          ซึ่ง Element locator ได้แก่

• Input Text        email    xxx@hotmail.com

เป็นคำสั่งให้กรอกค่าลงไปใน Text box หรือ Text area ซึ่งระบุ Text box ที่ต้องการให้กรอกด้วย Element locator นั่นเอง

• Input Password pass    xxx

คำสั่งนี้ลักษณะการทำงานจะเหมือนกับ Input Text แต่ค่าข้อมูลที่ระบุลงไปจะเป็นลักษณะของการกรอก Password

• Click Button เข้าสู่ระบบ

เป็นคำสั่งให้คลิกปุ่ม

• Wait Until Page Contains หน้าหลัก

ตรวจสอบว่าเมื่อคลิกปุ่มเข้าสู่ระบบแล้ว หากกรอกอีเมล์และรหัสผ่านถูกต้อง ระบบจะแสดงหน้าหลักของ Facebok

• Close Browser

คำสั่งปิดบราวเซอร์ เมื่อเสร็จสิ้นการทำงาน

3. หลังจากที่เราทำการเขียนครบทุกคีย์เวิร์ดแล้ว กดบันทึกอีกครั้งแล้วทำการรันโดยกด Ctrl+B Robot ก็จะทำงานโดยเริ่มจากคีย์เวิร์ดในบรรทัดแรกไปจนถึงบรรทัดสุดท้าย

เมื่อรันเสร็จสิ้น Sublime จะแสดงผลการรันดังนี้

นอกจากนี้ตัว Robot framework ก็จะ Generate Log file หลังจากที่เสร็จสิ้นการรันเป็น .html ไฟล์ ในโฟล์เดอร์เดียวกับไฟล์ .txt ของเราด้วยซึ่งจะมีลักษณะดังนี้

Note: คีย์เวิร์ด “Wait Until Page Contain” หรือ “Wait …”  เป็นคีย์เวิร์ดที่สำคัญและจำเป็นที่จะต้องมีหลังจากที่เกิดการกระทำกับระบบที่เราทำการ Test เช่น Mouse action ต่าง ๆ เนื่องจากเป็นการกำหนดว่า พอเกิดการกระทำจากคำสั่งใด ๆ แล้วผลลัพธ์เมื่อการกระทำนั้นเกิดขึ้นจะเป็นอย่างไร

________________________________________________________________________

บทความอื่น ๆ ที่เกี่ยวกับ Robot framework

• มาทำความรู้จักกับ Robot framework เบื้องต้น
• การติดตั้ง Robot framework
• เขียน Script ใน Robot framework อย่างไร? เมื่อใน 1 case มีมากกว่า 1 Scenario

________________________________________________________________________

เรียบเรียงโดย

ทัศนีย์ คัดเจริญ
Quality Assurance

หลังจากที่ได้รู้จักกับ Robot Framework เบื้องไปแล้วจากบทความ มาทำความรู้จักกับ Robot Framework เบื้องต้น  ในบทความนี้จะกล่าวถึงขั้นตอนของการติดตั้งตัว Robot Framework กันนะคะ

สิ่งที่ต้องมี

• Python version 2.xx เท่านั้น (Robot Framework ยังไม่รองรับเวอร์ชั่นที่สูงกว่า)
• Get-pip.py
• Sublime Text version 2 หรือ 3
• Web Browser : Firefox

ขั้นตอนการติดตั้ง

1. ดาวน์โหลดและติดตั้ง Python

เข้าไปดาวน์โหลด Python ได้ที่ https://www.python.org/download/releases/2.7.8/  หลังจากนั้นทำการติดตั้ง

2. หลังจากนั้นทำการเซ็ต Path ของ Python ตามขั้นตอนต่อไปนี้

2.1 คลิกขวาที่ Computer

2.2 เลือก Properties

2.3 ปรากฎหน้า Advanced system settings

2.4 Environment Variables..

2.5 เลือก System Variables แล้วเลือก Path

2.6 คลิกปุ่ม Edit

2.7 จากนั้นทำการเพิ่ม Path “C:\Python27\;C:\Python27\Scripts\” ลงไป

3. ดาวน์โหลดและติดตั้ง get-pip.py

3.1 ทำการดาวน์โหลด get-pip.py จาก  https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

3.2 หลังจากได้ไฟล์ get-pip.py แล้ว คัดลอกไฟล์ไปไว้ในโฟล์เดอร์ที่ต้องการติดตั้ง

3.3 ทำการติดตั้งโดยเข้าไปในโฟล์เดอร์ที่เก็บไฟล์ get-pip.py  ดับเบิลคลิกที่ไฟล์ ก็จะเป็นการเริ่มติดตั้ง

3.4 เปิด cmd (command prompt) เพื่อตรวจสอบเวอร์ชันของ pip ที่ทำการติดตั้ง โดยพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้

pip –version

4. ทำการติดตั้ง Robot Framework ผ่าน pip โดยพิมพ์คำสั่ง

pip install robotframework

5. ทดสอบว่าติดตั้งสำเร็จและสามารถใช้งานได้ โดยพิมพ์คำสั่ง

pybot –version

6. ติดตั้ง Library ที่จะใช้งาน โดยในที่นี้เราจะใช้งาน Selenium ก็สามารถติดตั้งโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้

pip install robotframework-selenium2library

7. ติดตั้ง Sublime Text Editor

7.1 ติดตั้ง Sublime Text เวอร์ชัน 2 หรือ 3 ในที่นี้เราจะติดตั้งเวอร์ชัน 2

7.2 ติดตั้ง Package Control โดยเข้าไปคัดลอกซอร์สโค๊ดจาก   https://sublime.wbond.net/installation#st2

        7.3 เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ทำการเปิดโปรแกรม Sublime Text ขึ้นมา จากนั้นเลือก View เลือก Show Console จากนั้นนำซอร์สโค๊ดที่คัดลอกไว้ใน 7.2 มาวางใน Console รอให้มันทำการติดตั้ง Package Control สักครู่

        7.4 หลังจากนั้น ทำการปิดโปรแกรม Sublime แล้วเปิดอีกครั้ง เพื่อเป็นการ Restart โปรแกรม

7.5 เมื่อ Restart Sublime เรียบร้อยแล้วขั้นตอนสุดท้าย คือการ install package Robot Framework เพื่อสามารถรันผ่าน Sublime ไปที่ Preferance > Package Control

จากนั้นพิมพ์คำว่า install เลือก install package

พิมพ์ Robot Framework

________________________________________________________________________

บทความอื่น ๆ ที่เกี่ยวกับ Robot framework

• มาทำความรู้จักกับ Robot framework เบื้องต้น
• การติดตั้ง Robot framework
• ถอด Test Script ให้เป็น Robot Script (Robot Framework)
• เขียน Script ใน Robot framework อย่างไร? เมื่อใน 1 case มีมากกว่า 1 Scenario

________________________________________________________________________

เรียบเรียงโดย

ทัศนีย์ คัดเจริญ
Quality Assurance

มูลค่ายอดขาย E-Commerce ในประเทศไทย – ภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์

            ในบทความนี้เราจะเจาะมูลค่ายอดขายของภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์จะแบ่งออกเป็น 2 ส่วน ได้แก่

1.Consumer electronic ที่ครอบคลุมสินค้าจำพวกอิเล็กทรอนิกส์ทั้งหลาย เช่น TV, Notebook, Laptops, Smartphone, Tablet  ในกลุ่มนี้เราจะเห็นว่ามีการแข่งขันกันหลายเจ้าที่โด่งดังในบ้านเรา ไม่ว่าจะเป็น J.I.B. , Advice, BaNANA IT, IT City, AIS, True, Dtac ที่แข่งขันกันอย่างดุเดือด

2.Physical media ที่ครอบคลุมสินค้าจำพวก หนังสือ,DVD ,CD ,Blu-ray Disc ซึ่งในกลุ่มนี้มีผู้เล่นหลายเจ้า เช่น ร้านนายอินทร์, Se-ed, B2S ,ร้านหนังสือจุฬา เป็นต้น

เรามาดูว่ายอดขายประมาณการณ์ของภาคธุรกิจนี้ตั้งแต่ปี 2014-2020 เป็นอย่างไร

*ข้อมูลมูลค่ายอดขายนี้เป็นตัวเลขประมาณการณ์โดยสำรวจจากการซื้อขายสินค้าที่จับต้องได้ (physical goods) และมีลักษณะ B2C ที่มีการซื้อขายผ่าน คอมพิวเตอร์ และ Mobile Devices

จากรูปด้านบน ภาพรวมมูลค่ายอดขายสินค้าผ่าน E-Commerce ในประเทศไทยของภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในปี 2014 มีมูลค่าสูงถึง 1,076 ล้านดอลลาร์สหรัฐ คิดเป็นเงินไทยถึง 37,660 ล้านบาท และในปี 2015 ที่ผ่านมา 40,775 ล้านบาท มูลค่าเพิ่มขึ้นถึง 8.3%  ในปี 2016 คาดการณ์ว่าเพิ่มขึ้น 26% จากปี 2014 และเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องไปจนถึงปี 2020 ซึ่งคิดเป็นมูลค่า 1,909 ล้านดอลลาร์สหรัฐ คิดเป็นเงินไทยถึง 66,815 ล้านบาท ในภาคธุรกิจนี้มีปริมาณยอดขายที่สูงที่สุดของ E-Commerce

อัตราการเติบโตยอดขายภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์(คิดเป็น%)

จากกราฟจะเห็นได้ว่าตั้งแต่ปี 2015 – 2020 สินค้าจำพวก Consumer electronic พุ่งจากปี 2015 ถึง 21.9% แต่จะแผวลงในปีต่อๆไป แต่ยังคงเป็นบวกอยู่ ในทางกลับกัน สินค้าพวก Physical media จากปี 2015 ตกลงไปเหลือ 3.9% แต่ในปีต่อๆไปเพิ่มขึ้นแต่ไม่มากนัก

จำนวน User ที่ซื้อสินค้าต่อปี

จากกราฟจะเห็นได้ว่าตั้งแต่ปี 2014 – 2020 จำนวน user ที่ซื้อสินค้าทั้ง Consumer electronic และ Physical media เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องที่น่าสนใจคือ สินค้าพวก Physical media มีจำนวน User เพิ่มขึ้น 2 เท่าจากปี 2014 ถึง 2020 เป็นไปได้ว่าลูกค้าเปลี่ยนพฤติกรรมจากการอ่านพวก Hard Copy มาเป็นรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์แทน ซึ่งในปัจจุบันจะเห็นได้จากธุรกิจนิตยสาร image ได้เปลี่ยนจากหนังสือนิตยสารมาเป็น e-magazine อย่างเต็มตัวเพื่อตอบพฤติกรรมของลูกค้า

ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อ User ในการซื้อสินค้าต่อปี (Average revenue per user)

กราฟก่อนหน้าแสดงให้เห็นว่ามีจำนวน User ต่อปีที่เท่าไรที่ซื้อสินค้า คราวนี้มาดูว่าแต่ละ User มีการใช้จ่ายเท่าไรบ้าง

จากกราฟด้านบนตั้งแต่ปี 2014-2020 ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อ User ที่ซื้อสินค้า Consumer electronic แทบจะไม่เปลี่ยนแปลงเลยจะอยู่ในช่วง 3,500 – 4,000 บาท ซึ่งคล้ายคลึงกับสินค้า Physical media ที่ไม่ค่อยเปลี่ยนเช่นกัน อยู่ประมาณ 1,100 บาท

อัตราการเติบโตของภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์ ส่งผลให้มูลค่ายอดขายเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง สาเหตุหลักๆ มาจากผู้ใช้สามารถเข้าถึง Internet ในประเทศเพิ่มมากขึ้นและอุปกรณ์ IT ต่างๆ มีราคาลดลงและคนรุ่นใหม่ยุค Gen Y,Z ที่เติบโตมาพร้อมกับเทคโนโลยีสมัยใหม่จะเป็นกลุ่มลูกค้าที่มีกำลังซื้อและมีศักยภาพในการผลักดัน E-Commerce ในอนาคต

Picture Credit: www.statista.com/

_______________________________________________________________________

ไปต่อกับบทความ ยอดขาย  E-Commerce ในประเทศไทยแยกตามภาคธุรกิจ

• ภาคธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์
• ภาคธุรกิจอาหาร,เครื่องสำอาง,ยาและเวชภัณฑ์
• ภาคธุรกิจสินค้าเฉพาะทาง(ของเล่น ของสะสมและเครื่องใช้สำหรับเด็กทารก,อุปกรณ์กีฬาและของจัดสวน,งานอดิเรก งานฝีมือและเครื่องประดับ)

_______________________________________________________________________

จากข้อมูลทั้งหมด ทาง Stream IT Consulting มี Solution ที่ตอบโจทย์ E-Commerce ทุกภาคธุรกิจ ได้อย่างครบถ้วน อย่างแน่นอน

สนใจที่จะใช้บริการ สามารถติดต่อได้ที่ฝ่ายขายของเรา marketing@stream.co.th เราเป็น Magento Partner หนึ่งเดียวในประเทศไทย

เขียนและเรียบเรียงโดย Kittiphat Dumrongprat

Business Analyst