วิธี A/B ทดสอบจดหมายข่าวทางอีเมลของคุณเพื่อเพิ่ม Conversion ของคุณ

1. ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ A/B ของคุณ
2. คุณควรทดสอบ A/B ในจดหมายข่าวทางอีเมลอย่างไร
3. วิธีตั้งเป้าหมายจดหมายข่าวทางอีเมล
4. ตัวชี้วัดที่ต้องให้ความสนใจเมื่อรัน A/B Test
5. เครื่องมือทดสอบ A/B
6. แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

การทดสอบ A/B จะเปรียบเทียบจดหมายข่าวทางอีเมลสองเวอร์ชันที่คุณได้เปลี่ยนองค์ประกอบเดียวเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดให้อัตราการแปลงที่ดีกว่า มันรวมวิธีการทางวิทยาศาสตร์และการตลาด

ต้องขอบคุณการทดสอบ A/B คุณจะรู้ว่ากลยุทธ์ประเภทใดที่ใช้ได้ผลเพื่อสร้างแคมเปญที่มีประสิทธิภาพดีขึ้น นอกจากนี้ คุณสามารถใช้เพื่อให้แน่ใจว่าเทคนิคปัจจุบันของคุณสร้างความแตกต่างในอัตราการแปลงของคุณ นอกจากนี้ยังเพิ่มระดับของโอกาสในการขาย การขาย และรายได้ที่เกิดขึ้นอย่างมาก

ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ A/B ของคุณ

ก่อนที่คุณจะเริ่มต้นการทดสอบแบบแยกส่วน คุณต้องทำพื้นฐานสำหรับการทำงานที่ราบรื่น เพื่อให้คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้เป็นแนวทางได้

ขั้นตอนที่ 1. วิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้าของคุณ

ใช้การวิเคราะห์เว็บไซต์และเครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมผู้เข้าชมเพื่อระบุจุดแข็งและปัญหาที่มีอยู่สำหรับจดหมายข่าวทางอีเมลของคุณ ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า คุณจึงทราบได้ว่าคุณควรทดสอบ A/B ในกลุ่มใด คุณจะต้องติดตามตัวชี้วัดปัจจุบันของคุณเพื่อใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการทดสอบ

ขั้นตอนที่ 2. สร้างสมมติฐาน

การสร้างสมมติฐานการทดสอบแยกเป็นจุดเริ่มต้นหลักสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงอีเมล เมื่อคุณสร้างสมมติฐาน คุณควรตั้งข้อสังเกตเกี่ยวกับสถานการณ์ปัจจุบัน คาดเดาเหตุผลที่เป็นไปได้ แนะนำการปรับปรุงเพื่อแก้ไขสถานการณ์ และอธิบายว่าคุณจะวัดผลลัพธ์อย่างไร เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด ให้สร้างสมมติฐานสำหรับทุกองค์ประกอบที่คุณวางแผนจะทดสอบ

ขั้นตอนที่ 3 แบ่งกลุ่มผู้ชมของคุณ

ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของจดหมายข่าวทางอีเมลที่คุณต้องการส่ง คุณควรแบ่งกลุ่มรายชื่ออีเมลของคุณ เนื่องจากไม่ใช่ว่าลูกค้าและสมาชิกทั้งหมดของคุณจะมีความสนใจและมีปฏิสัมพันธ์กับคุณในระดับเดียวกัน คุณสามารถแบ่งกลุ่มตามหมวดหมู่ต่างๆ เช่น อายุ เพศ ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ อุตสาหกรรม พฤติกรรมเว็บไซต์ และอื่นๆ อีกมากมาย

คุณควรทดสอบ A/B ในจดหมายข่าวทางอีเมลอย่างไร

เมื่อตั้งค่าการทดสอบ A/B ที่มีประสิทธิภาพ คุณต้องทราบองค์ประกอบที่แน่นอนของจดหมายข่าวทางอีเมลที่คุณต้องการทดสอบ ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเพิ่มนัยสำคัญในการทดสอบ A/B สูงสุด

คำแนะนำบางประการเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทดสอบมีดังนี้

• หัวเรื่อง
• ผู้ส่ง (บุคคลหรือบริษัท)
• คำกระตุ้นการตัดสินใจ
• ข้อความธรรมดาหรืออีเมลออกแบบ
• รูปภาพ
• เวลาส่ง

ตัวเลือกเหล่านี้ไม่จำกัดจินตนาการของคุณ คุณทดสอบส่วนต่างๆ ของจดหมายทั้งนี้ขึ้นอยู่กับธุรกิจของคุณ โดยเฉพาะผู้ค้าปลีกออนไลน์สามารถเพิ่มหรือพลาดราคาสินค้าได้ คิดถึงความต้องการของคุณ

หัวเรื่อง

สิ่งแรกที่คุณจะต้องการแยกการทดสอบคือหัวเรื่องของคุณ เพราะเป็นอาวุธลับในการทำให้สมาชิกเปิดอีเมลของคุณ คุณสามารถแยกหัวเรื่องทดสอบได้หลายอย่าง เช่น ความยาว ลำดับคำ การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่ หรือแม้แต่การใช้หรือไม่มีอิโมจิ

ด้วยการทดสอบ A/B คุณสามารถใช้แนวทางต่างๆ เพื่อค้นหาสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับผู้ชมของคุณในการเพิ่มอัตราการเปิดของพวกเขา ตัวอย่างเช่น อาจใช้ชื่อของพวกเขาเพิ่มอัตราการเปิด ในขณะที่การใช้คำสั่งแทนคำถามส่งผลให้เกิดการลดลง

สำเนาอีเมล

สำหรับสำเนาอีเมลจริงของจดหมายข่าวของคุณ คุณสามารถทดลองกับขนาด เนื้อหา พาดหัวข่าว และแม้แต่รูปภาพ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทดสอบว่าการปรับเปลี่ยนอีเมลในแบบของคุณให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าหรือต้องการเนื้อหาแบบยาวมากกว่าเนื้อหาแบบสั้น

ด้วยการทดสอบ A/B คุณสามารถเลือกตำแหน่งที่ดีกว่าสำหรับคำรับรองของลูกค้าและลิงก์เว็บไซต์ นอกจากนี้ ยังช่วยให้คุณประเมินเทคนิคและโทนเสียงสำหรับจดหมายข่าวได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้คุณสร้างความรู้สึกเร่งด่วนเมื่อจำเป็น

คำกระตุ้นการตัดสินใจ

การเปิดอีเมลของคุณเป็นเพียงก้าวแรก ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องพยายามอย่างเต็มที่สำหรับขั้นตอนตรรกะถัดไป - การแปลงสมาชิกของคุณ คำกระตุ้นการตัดสินใจมีความสำคัญสำหรับสิ่งนั้น เนื่องจากเป็นตัวกำหนดว่าจะมีคนซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณหรือคลิกผ่านไปยังหน้า Landing Page

ดังนั้น ให้ลองเปลี่ยนสี ขนาด ข้อความ และประเภทของปุ่มสำหรับการทดสอบแยกของคำกระตุ้นการตัดสินใจ คุณยังสามารถเปลี่ยนการออกแบบปุ่มโซเชียลมีเดียที่มักจะมาพร้อมกับ ลาย เซ็น อีเมล

อย่างไรก็ตาม การทดสอบที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพด้วยปุ่ม CTA เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการรับ Conversion มากขึ้น

  การออกแบบจดหมายข่าว

การแสดงผลครั้งแรกมีอิทธิพลต่อการกระทำของสมาชิกในระดับหนึ่ง อย่างไรก็ตาม การออกแบบโดยรวมที่ไม่ดีของจดหมายข่าวของคุณซึ่งไม่สร้างความประทับใจให้สมาชิกของคุณจะไม่ทำให้เขาต้องดำเนินการใดๆ แต่ถ้าการออกแบบของคุณสร้างความประทับใจให้พวกเขาได้ คุณก็จะได้รับการเข้าชมที่ดีขึ้น

วิธีเดียวที่จะรู้ว่าพวกเขาจะประทับใจหรือไม่คือการทดสอบ A/B ของการออกแบบ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทดลองกับรูปภาพและข้อความเพื่อดูว่าราคาใดดีกว่ากัน หรือคุณอาจลองใช้คอลัมน์เปรียบเทียบก็ได้ นอกจากนี้ ลองใช้ตำแหน่งต่างๆ สำหรับองค์ประกอบต่างๆ ในจดหมายข่าวที่สร้างขึ้นมาอย่างพิถีพิถัน

ที่มา: Klavio

สุดท้ายนี้ ในยุคปัจจุบัน คุณควรทดสอบทั้งเลย์เอาต์ สไตล์ และเทมเพลตบนอุปกรณ์ทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่าจดหมายข่าวของคุณแสดงผลได้ดีบนอุปกรณ์ทั้งหมด

ได้เวลาส่งจดหมายข่าว

เวลาในการส่งจดหมายข่าวทางอีเมลของคุณมีผลกระทบอย่างมากในหลายเมตริก โดยเฉพาะอัตราการแปลง

แน่นอนว่าไม่มีใครรู้เวลาที่ดีที่สุดในการส่งอีเมลของคุณไปยังกลุ่มเป้าหมายเฉพาะของคุณ แต่ประโยชน์หลักประการหนึ่งของการทดสอบ A/B ก็คือ คุณจะจำกัดกรอบเวลาการส่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับพวกเขา ด้วยวิธีนี้ คุณจะทราบวันในสัปดาห์ ช่วงเวลาของวัน และเขตเวลาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณ

วิธีตั้งเป้าหมายจดหมายข่าวทางอีเมล

สำหรับการทดสอบการตลาดผ่านอีเมล คุณต้องระบุสาเหตุที่คุณทำเช่นนี้ การสร้างการมีส่วนร่วม โอกาสในการขาย และ/หรือการขายเพิ่มขึ้นหรือไม่ อาจเป็นเพราะรู้ว่าแคมเปญของคุณทำงานอยู่หรือไม่ หรือที่นิยมมากที่สุดคือการเพิ่มอัตราการเปิดและอัตราการแปลงของคุณ?

  เป้าหมายอาจแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร แต่หลังจากที่คุณได้กำหนดเป้าหมายแล้ว คุณสามารถเริ่มต้นกระบวนการได้ และที่สำคัญที่สุด: เมื่อนั่งลงและตั้งเป้าหมายการทดสอบแคมเปญอีเมล คุณต้องทำตามความเป็นจริง ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป้าหมายของคุณเป็นจริงสำหรับบริษัทของคุณ

ตัวชี้วัดที่ต้องให้ความสนใจเมื่อรัน A/B Test

ขณะทำการทดสอบ A/B คุณต้องค้นหาว่าอีเมลใดทำให้ผู้คนสนใจผลิตภัณฑ์ของคุณมากขึ้น เราได้จัดทำบทวิเคราะห์เพื่อดำเนินการดังกล่าว เมตริกเหล่านี้จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงสิ่งที่คุณควรจะตั้งเป้าไว้เพื่อปรับปรุงในการทดสอบของคุณ ในที่นี้ เราจะเจาะลึกถึงความหมายของผลลัพธ์แต่ละรายการและวิธีบรรลุเป้าหมายที่บริษัทของคุณตั้งไว้

อัตราการเปิด

ตามชื่อที่แนะนำ อัตราการเปิดทำให้เราเป็นส่วนหนึ่งของผู้ที่เปิดอีเมลของคุณ ตัวอย่างเช่น หากอัตราการเปิดของคุณอยู่ที่ 10% เป้าหมายของคุณอาจเป็นการเพิ่มเป็น 15% การมีอัตราการเปิดที่ดีขึ้นหมายความว่าผู้คนจำนวนมากขึ้นจะเห็นสิ่งที่คุณนำเสนอจากจดหมายข่าว แต่ไม่ได้หมายความว่า 5% ของกลุ่มทดสอบจะซื้อหรือคลิกผ่านไปยังผลิตภัณฑ์ของคุณ

หากจดหมายข่าวแสดงอัตราการคลิกที่ดีแต่ไม่สามารถดึงดูดผู้คนได้มากขึ้น คุณอาจต้องเปลี่ยนส่วนย่อยของจดหมายข่าวและทำการทดสอบ A/B เพิ่มเติม

อัตราการคลิกผ่าน

อัตราการคลิกผ่าน คืออัตราส่วนของผู้ที่คลิกลิงก์ในจดหมายข่าวของคุณกับผู้ที่ดูจดหมายข่าวของคุณ

  CTR เป็นการวิเคราะห์ที่สำคัญที่คุณต้องจับตาดู เนื่องจากจะทำให้มีคนเข้ามาดูสิ่งที่คุณนำเสนอมากขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่า CTR ที่สูงจะทำให้ผู้คนรู้จักผลิตภัณฑ์ของคุณมากขึ้น แต่ Conversion ที่เพิ่มขึ้นก็อาจไม่เกิดขึ้น

  โดยส่วนใหญ่ การมีจานสีที่อุ่นกว่า ข้อความต้อนรับ หรือสิ่งที่ดึงดูดความสนใจของกลุ่มเป้าหมายของคุณจะช่วยเพิ่มอัตราการเปิดและอัตราการคลิกผ่าน

การคลิกเหยื่อล่อเป็นวิธีหนึ่งในการทำเช่นนั้น แต่เราไม่แนะนำให้คุณสัญญาในสิ่งที่คุณไม่สามารถเสนอได้หรือนำผู้ชมในทางที่ผิด

อัตราการตอบกลับ

อัตราการตอบกลับคืออัตราส่วนของผู้ตอบอีเมลหรือมีส่วนร่วมในข้อเสนอต่อจำนวนคนในกลุ่มตัวอย่าง ยิ่งอัตราการตอบกลับมากเท่าไร คุณก็ยิ่งปรับปรุงฐานข้อมูลและขยายการมีส่วนร่วมกับผู้คนได้ดียิ่งขึ้น

  เพื่อปรับปรุงอัตราการตอบกลับ คุณสามารถใช้ตัวอย่างเช่น รหัสส่วนลดแบบจำกัดเวลาสำหรับผู้ที่ได้รับจดหมายข่าวหรือแบบสำรวจสั้นๆ ที่สอบถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาอาจสนใจ

อัตราการแปลง

อัตราการแปลงเป็นการวิเคราะห์หลักที่แสดงประสิทธิภาพจดหมายข่าวทางอีเมลของคุณ การทดสอบ A/B ช่วยเพิ่มอัตราการแปลงและทำให้ยอดขายของคุณเพิ่มขึ้น ในการคำนวณอัตราการแปลงอีเมลของคุณ โปรดดูบทความนี้ พร้อมสูตรและคำอธิบายโดยละเอียด

เป้าหมายของจดหมายข่าวแต่ละฉบับคือการดึงดูดลูกค้าให้ได้มากที่สุด อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะมี CTR สูง แต่ผู้คนจะไม่เปลี่ยนใจเมื่อข้อความในจดหมายข่าวและข้อความในไซต์ของคุณไม่สนใจพวกเขา ดังนั้น หากอัตราการแปลงต่ำ คุณต้องปรับแต่งและลองใช้จดหมายข่าว

  จำไว้ว่าควรมีข้อความของคุณในรูปแบบย่อซึ่งจะไม่หลงไปจากผลิตภัณฑ์ของคุณ หากมีผู้สนใจผลิตภัณฑ์ของคุณและคลิกลิงก์จดหมายข่าว บุคคลนั้นคาดว่าจะเห็นผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในเว็บไซต์ของคุณ

  หากเว็บไซต์ของคุณมีโทนสีที่แตกต่างจากจดหมายข่าว จะเป็นการขัดขวางไม่ให้พวกเขาเชื่อมโยงกับบริษัทของคุณ ซึ่งจะไม่ช่วยเพิ่มอัตราการแปลง

เครื่องมือทดสอบ A/B

ขณะนี้มีเครื่องมือทางการตลาดสำหรับการทดสอบ A/B มากมายที่ช่วยคุณทำการทดสอบเหล่านี้ ขั้นแรก กำหนดระบบอัตโนมัติที่จะทำงานให้คุณ ตัวอย่างเช่น ควรแยกรายชื่อสมาชิกทั้งหมดของคุณออกเป็นสองกลุ่ม และส่งจดหมายถึงแต่ละกลุ่ม ดีกว่าที่จะทดสอบในเวลาเดียวกันในรายการที่น่าสนใจเหมือนกัน อีกวิธีหนึ่ง คุณจะไม่ได้รับข้อมูลที่ถูกต้อง เนื่องจากจะได้รับผลกระทบจากความแตกต่างของเวลาและคุณลักษณะเฉพาะของกลุ่มเป้าหมาย  

MailChimp  

MailChimp มีเครื่องมือในตัวที่เรียกว่า "A/B Split Campaign" ที่ให้คุณเลือกตัวอย่างจากรายชื่อสมาชิกของคุณและเพียงแค่ทำการทดสอบกับพวกเขา หลังจากเลือกเปอร์เซ็นต์ของคนที่คุณต้องการทดสอบแล้ว (MailChimp แนะนำระหว่าง 20%-50%) คุณจะเลือกเมตริกและการกำหนดเวลา และ voila คุณทำเสร็จแล้ว! เครื่องมือนี้โดย MailChimp ไม่เพียงแต่แจ้งให้คุณทราบว่ารูปแบบใดทำงานได้ดีที่สุด แต่ยังส่งรูปแบบที่ชนะไปยังส่วนของสมาชิกที่ไม่ได้รับการทดสอบด้วย

การตรวจสอบแคมเปญ

ด้วยการใช้ตัวเลือกการทดสอบ A/B ของตัวตรวจสอบแคมเปญ คุณจะได้ใช้งานเทมเพลตอีเมลที่ปรับแต่งได้ คุณสามารถเลือกประเภทของการทดสอบที่ต้องการเรียกใช้ เนื้อหาอีเมล และชุดย่อยของรายการที่คุณต้องการเรียกใช้การทดสอบ คุณยังเลือกการตั้งค่าการทดสอบและวิธีการเลือกผู้ชนะ นอกจากนี้ แม้ในระหว่างการทดสอบ คุณจะสามารถติดตามผลได้ด้วยรายงานการทดสอบ A/B

SendGrid

ด้วยเครื่องมือของ SendGrid คุณสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ได้ถึงหกรูปแบบสำหรับแคมเปญทดสอบ A/B ของคุณ นอกจากการทดสอบปกติ ขนาดตัวอย่าง และเกณฑ์การชนะแล้ว คุณยังสามารถเลือกระยะเวลาการทดสอบได้ตั้งแต่สามสิบนาทีถึง 24 ชั่วโมง หลังจากที่ตัดสินผู้ชนะแล้ว คุณสามารถเลือกได้ว่าจะส่งเวอร์ชันนั้นโดยอัตโนมัติหรือเลือกเวอร์ชันด้วยตนเอง

ความสำคัญของการทดสอบ A/B Kissmetrics

การทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จจะต้องมีนัยสำคัญทางสถิติ และการทดสอบ A/B Significance ของ Kissmetrics จะคำนวณสิ่งนั้นให้คุณ เครื่องมือนี้แตกต่างจากเครื่องมืออื่นๆ ที่กล่าวถึงข้างต้นในแง่ที่ว่า แทนที่จะเรียกใช้การทดสอบสำหรับคุณ เครื่องมือนี้จะบอกคุณว่าการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำจะมีผลกระทบทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญต่ออัตราการแปลงของคุณหรือไม่ เครื่องคำนวณจะบอกคุณถึงความแตกต่างของอัตราการแปลง การเปลี่ยนแปลงจะให้อัตราที่สูงกว่าหรือไม่ และมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

  เครื่องคำนวณขนาดตัวอย่าง

มีเครื่องคำนวณขนาดตัวอย่างมากมายจากแบรนด์ต่างๆ เครื่องคำนวณเหล่านี้จะคำนวณขนาดตัวอย่างขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการทดสอบแต่ละเวอร์ชันโดยพิจารณาจากผู้ชมของคุณ สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณเพิ่มระดับความมั่นใจของคุณเพื่อดูการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการในอัตราการแปลงของคุณ เครื่องคำนวณการทดสอบแบบแยกส่วนบางเครื่องยังบอกคุณถึงระยะเวลาทั้งหมดที่คุณควรเรียกใช้การทดสอบ A/B ของคุณ

ปฏิบัติที่ดีที่สุด

วัดกันทีละอย่าง

ขณะทำการทดสอบ A/B กับจดหมายข่าว เราขอแนะนำให้คุณส่งจดหมายข่าวโดยสุ่มในขณะที่เปลี่ยนรายละเอียดเพียงรายการเดียว อาจเป็นจานสีที่ต่างกัน พาดหัวที่เข้มกว่า รูปภาพอื่น และอื่นๆ การทำเช่นนี้ คุณสามารถตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งส่งผลต่อวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับจดหมายข่าวของคุณอย่างไร ที่มา: Mailjet

คุณสามารถศึกษาสิ่งที่ช่วยให้ได้รับการคลิกเพิ่มขึ้นและในที่สุดก็มี Conversion เพิ่มขึ้นในเว็บไซต์ของคุณ อย่างไรก็ตาม หากจดหมายข่าวมีความแตกต่างกันมากเกินไป คุณจะไม่สามารถระบุได้ว่าสิ่งใดที่ปรับปรุงหรือลดยอดขายของคุณ

จัดลำดับความสำคัญการทดสอบ A/B ของคุณ

การจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบ A/B จะช่วยให้บริษัทของคุณมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่บริษัทของคุณต้องการเปลี่ยนแปลง สิ่งที่คาดหวังจากการเปลี่ยนแปลง และการทดสอบในอนาคตจะเป็นอย่างไร

ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าการจัดลำดับความสำคัญช่วยขจัดอารมณ์ ช่วยให้คุณและทีมตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ขณะจัดลำดับความสำคัญ มีหลายปัจจัยที่ต้องคำนึงถึง ตั้งแต่ความง่ายในการใช้งานไปจนถึงความเปลี่ยนแปลงที่เห็นได้ชัดเจน หรือแม้แต่การเพิ่มข้อมูลที่สำคัญและขจัดสิ่งรบกวนออกจากจดหมายข่าวของคุณ

มีโมเดลต่างๆ มากมายสำหรับการจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบ A/B: เฟรมเวิร์ก PIE (ศักยภาพ ความสำคัญ และความง่าย) ICE Score (ผลกระทบ ความมั่นใจ และความง่าย) ICE เวอร์ชัน 2 (ผลกระทบ ต้นทุน และความพยายาม) และอื่นๆ แน่นอนว่าการจัดลำดับความสำคัญแบบเดียวกันจะใช้ไม่ได้กับทุกบริษัท ดังนั้นโมเดลที่ดีที่สุดจึงขึ้นอยู่กับวิธีที่บริษัทของคุณดำเนินการ

วิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับและปรับแต่งรูปแบบของคุณมีความสำคัญมากกว่า ตัวอย่างเช่น หากการทดสอบได้รับคลิกน้อยกว่าอัตราก่อนหน้า คุณควรสำรวจว่าเหตุใดการทดสอบจึงไม่ได้ผลเช่นกัน และพยายามเปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงอัตรา Conversion

ขณะวิเคราะห์ข้อมูล ให้เปรียบเทียบว่าข้อมูลมีผลกับเป้าหมายที่คุณตั้งไว้อย่างไร และแม้ว่าการทดสอบทำได้ไม่ดีในตอนเริ่มต้น ก็อย่าจบก่อนเวลาอันควร ให้ทำการทดสอบอย่างน้อยหนึ่งสัปดาห์แทน เพื่อให้คุณมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น

นอกจากจำนวนคลิกที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงแล้ว คุณยังต้องติดตามการมีส่วนร่วมของลูกค้า ตั้งแต่การลงชื่อสมัครใช้ไปจนถึงการลงทะเบียนทดลองใช้งานฟรี และปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ คุณสามารถปรับปรุงการขายของคุณได้หากคุณวิเคราะห์ข้อมูลและทำการเปลี่ยนแปลงอย่างเหมาะสม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อมูลเพียงพอที่จะทำการทดสอบที่มีนัยสำคัญทางสถิติ

หากอัตรา Conversion ปัจจุบันของคุณคือ 15% จาก 100 คน อาจมี 15 คนซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ โดยให้อัตรา Conversion ที่ชัดเจนคือ 15% อย่างไรก็ตาม หากกลุ่มตัวอย่างมีนัยสำคัญมากกว่า สมมติว่ามีคน 100,000 คน ไม่น่าจะมีคน 15,000 คนที่จะซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ

ด้วยชุดข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้น ข้อมูลจะเปลี่ยนไปสู่ค่าที่แท้จริง ดังนั้น การมีข้อมูลเพียงพอที่จะทำการทดสอบที่มีนัยสำคัญทางสถิติจะช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีขึ้น

ทำการทดสอบพร้อมกัน

ส่วนสำคัญอย่างหนึ่งของการทดสอบ A/B คือการทำการทดสอบพร้อมกัน เมื่อมีการเปรียบเทียบจดหมายข่าวฉบับเดียวกันสองฉบับที่ต่างกัน พวกเขาควรได้รับเงื่อนไขเดียวกัน ปัจจัยหลายอย่าง เช่น การเติบโต ความต้องการ คุณภาพของผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ ของบริษัทของคุณกำลังเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา หากทำการทดสอบพร้อมกัน ปัจจัยที่แสดงข้างต้นจะไม่ส่งผลต่อผลลัพธ์

ด้วยการทดสอบ A/B บริษัทของคุณสามารถพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่เหมาะสมที่สุดได้ เนื่องจากสามารถสร้างความแตกต่าง จึงสามารถช่วยให้บริษัทของคุณบรรลุเป้าหมายทางการตลาดได้ อย่างไรก็ตาม คุณควรจำไว้ว่าคุณต้องวางแผนการทดสอบ A/B

บทสรุป

โลกการตลาดดิจิทัลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทคนิคการตลาดใหม่ๆ กำลังเพิ่มขึ้นอย่างเป็นธรรมชาติ นักการตลาดทางอินเทอร์เน็ตทุกคนรู้เคล็ดลับของแคมเปญออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จ: รู้จักผู้ชมของคุณ ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และทดสอบ ทดสอบ ทดสอบ การทดสอบ A/B เป็นสิ่งสำคัญเมื่อพูดถึงจดหมายข่าว ทำตามคำแนะนำง่ายๆ ของเราในการเปิดตัวทดสอบ A/B จดหมายข่าวตามประสบการณ์ส่วนตัว