การทดสอบ A/B: มันคืออะไร ทำไมคุณควรทำในปี 2022

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแบบแยกส่วน อนุญาตให้ผู้ใช้เปรียบเทียบบางสิ่งสองเวอร์ชันเพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพมากกว่า พูดง่ายๆ ว่าลูกค้าของคุณชอบรุ่น A หรือ B มากกว่ากัน?

ความคิดก็เหมือนกับวิธีการทางวิทยาศาสตร์ หากคุณต้องการทราบว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณเปลี่ยนแปลงบางสิ่ง คุณต้องสร้างสถานการณ์ที่มีการเปลี่ยนแปลงเพียงสิ่งเดียวเท่านั้น

ดูการทดลองที่คุณทำในโรงเรียนประถม ตัวอย่างเช่น หากคุณปลูกเมล็ดพืชสองเมล็ดในดินสองถ้วยและวางเมล็ดหนึ่งไว้ในตู้และอีกเมล็ดหนึ่งใกล้หน้าต่าง คุณจะได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน การทดสอบประเภทนี้เรียกว่าการทดสอบ A/B

เหตุใดคุณจึงควรพิจารณาการทดสอบ A/B

ธุรกิจใน B2B ในปัจจุบันไม่พอใจกับการสร้างโอกาสในการขายที่นับไม่ถ้วนที่พวกเขาได้รับทุกเดือน ในทางตรงกันข้าม ร้านค้าอีคอมเมิร์ซต้องต่อสู้กับอัตราการละทิ้งรถเข็นสินค้าที่สูง ในระหว่างนี้ บริษัทสำนักพิมพ์และสื่อต่างๆ ก็กำลังดิ้นรนกับการมีส่วนร่วมของผู้ชมที่ต่ำ นอกจากนี้ การวัด Conversion ขั้นพื้นฐานนี้ยังได้รับผลกระทบจากปัญหาทั่วไป เช่น ช่องว่างในช่องทางของ Conversion การลดลงในหน้าการชำระเงิน เป็นต้น

มาดูเหตุผลที่คุณควรทำการทดสอบ A/B:

1. ช่วยแก้ปวดเมื่อยของผู้มาเยือน

ผู้เยี่ยมชมเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์เฉพาะที่พวกเขาตั้งเป้าไว้ ตัวอย่างเช่น อาจเป็นการค้นหาเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการหรือผลิตภัณฑ์ของคุณ ซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง หรือเพียงแค่เรียกดู ไม่ว่าจุดประสงค์ของผู้เข้าชมจะเป็นอย่างไร พวกเขาอาจต้องเผชิญกับปัญหาทั่วไปเมื่อบรรลุเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น อาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจสำเนาหรือค้นหาปุ่ม CTA เช่น การซื้อตอนนี้หรือขอการสาธิตหรือการสาธิต เป็นต้น

การไม่สามารถบรรลุเป้าหมายส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ไม่น่าพอใจ สิ่งนี้ทำให้เกิดแรงเสียดทานและลดอัตราการแปลงในที่สุด ให้ใช้ข้อมูลที่รวบรวมผ่านการวิเคราะห์เครื่องมือพฤติกรรมผู้เข้าชม เช่น แผนที่ความหนาแน่น, Google Analytics หรือแบบสำรวจเว็บเพื่อแก้ไขปัญหาของผู้เยี่ยมชมของคุณ สิ่งนี้เป็นจริงสำหรับทุกธุรกิจ เช่น การเดินทาง อีคอมเมิร์ซ SaaS การศึกษา สิ่งพิมพ์ สื่อ และอื่นๆ

2. เพิ่ม ROI จากการเข้าชมที่มีอยู่

ตามที่นักเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสบการณ์หลายคนทราบ ค่าใช้จ่ายในการรับทราฟฟิกคุณภาพสูงมาที่เว็บไซต์ของคุณนั้นมหาศาล การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากการเข้าชมปัจจุบันของคุณ และช่วยให้คุณเพิ่ม Conversion ได้โดยไม่ต้องเสียเงินเพิ่มในการได้มาซึ่งผู้เข้าชมใหม่ นอกจากนี้ การทดสอบ a/B สามารถให้ผลตอบแทนจากการลงทุนสูง เนื่องจากบางครั้งการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในไซต์ของคุณอาจเพิ่มการแปลงทางธุรกิจได้

3. ลดอัตราตีกลับ

ตัวชี้วัดสำคัญที่คุณควรติดตามเพื่อประเมินประสิทธิภาพของเว็บไซต์ของคุณคืออัตราตีกลับ อาจมีสาเหตุหลายประการที่ทำให้อัตราตีกลับของเว็บไซต์ของคุณสูง เช่น มีตัวเลือกมากมายให้เลือก ความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ระบบนำทางที่สับสน การใช้คำศัพท์ทางเทคนิคมากเกินไป และอื่นๆ

เนื่องจากเว็บไซต์ต่างๆ มีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันและรองรับกลุ่มผู้ใช้ที่แตกต่างกัน จึงไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่เป็นสากลสำหรับการลดอัตราตีกลับ อย่างไรก็ตาม การทดสอบ A/B อาจพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์ เมื่อใช้การทดสอบ A/B คุณสามารถทดสอบกับเวอร์ชันต่างๆ ขององค์ประกอบภายในไซต์ของคุณ จนกว่าคุณจะมีเวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพสูงสุด สิ่งนี้จะช่วยคุณระบุความขัดแย้งหรือปัญหาและปรับปรุงประสบการณ์โดยรวม ทำให้พวกเขาใช้เวลากับเว็บไซต์ของคุณมากขึ้นและอาจกลายเป็นลูกค้าที่จ่ายเงิน

4. ทำการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย

ทำการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในเนื้อหาของไซต์ของคุณโดยใช้การทดสอบ A/B แทนที่จะฟื้นฟูทั้งหน้า ซึ่งจะช่วยลดโอกาสในการลดอัตราการแปลงที่มีอยู่

การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายทรัพยากรของคุณเพื่อสร้างผลลัพธ์สูงสุด โดยมีการปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยเท่านั้น และส่งผลให้ได้รับ ROI มากขึ้น ตัวอย่างหนึ่งสามารถเปลี่ยนเป็นคำอธิบายของผลิตภัณฑ์ได้ การทำการทดสอบ A/B หากคุณต้องการกำจัดหรือแก้ไขคำอธิบายผลิตภัณฑ์ของคุณก็สามารถทำได้ อย่างไรก็ตาม การรู้ว่าลูกค้าของคุณมีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างไรนั้นเป็นเรื่องยาก หากคุณทำการทดสอบ A/B คุณสามารถตรวจสอบปฏิกิริยาของแขกของคุณและระบุได้ว่าเครื่องชั่งจะเอียงไปทางใด

5. ทำการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

เนื่องจากข้อมูลขับเคลื่อนการทดสอบ A/B อย่างสมบูรณ์ และไม่มีที่ว่างสำหรับการคาดเดา ความรู้สึกอุทร หรือสัญชาตญาณ จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะแยกแยะความแตกต่างระหว่าง "ผู้ชนะ" และ "ผู้แพ้" โดยการวิเคราะห์การปรับปรุงที่มีนัยสำคัญทางสถิติในการวัด เช่น ปริมาณ เวลาที่คุณใช้บนหน้าเว็บ จำนวนคำขอสำหรับอัตราการยกเลิกการสาธิตของรถเข็นหรืออัตราการคลิกผ่าน และอื่นๆ

6. ออกแบบเว็บไซต์เพื่อเพิ่มผลกำไรของธุรกิจในอนาคต

การออกแบบใหม่อาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ CTA เล็กๆ และการเปลี่ยนสีไปจนถึงหน้าเว็บเฉพาะ ไปจนถึงการยกเครื่องเว็บไซต์ทั้งหมด การตัดสินใจเลือกใช้อย่างใดอย่างหนึ่งต้องอาศัยข้อมูลระหว่างการทดสอบ A/B อย่าหยุดการทดสอบจนกว่าการออกแบบจะได้รับการพัฒนา เมื่อเวอร์ชันใหม่เผยแพร่ คุณสามารถทดสอบองค์ประกอบอื่นๆ ของหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นองค์ประกอบที่น่าสนใจที่สุดสำหรับผู้เยี่ยมชมของคุณ

วิธีดำเนินการทดสอบ A/B

1. เลือกตัวแปรหนึ่งตัวเพื่อทดสอบ

หากคุณกำลังพยายามเพิ่มประสิทธิภาพหน้าเว็บไซต์และข้อความอีเมลของคุณ คุณอาจมีตัวแปรมากมายที่คุณต้องการลองวัด อย่างไรก็ตาม ในการพิจารณาว่าการปรับเปลี่ยนมีประสิทธิผลเพียงใด คุณต้องระบุ " ตัวแปร อิสระ" หนึ่งตัว และกำหนดประสิทธิภาพของตัวแปรนั้น หากไม่มีสิ่งนี้ คุณจะไม่สามารถระบุได้ว่าตัวแปรใดเป็นสาเหตุของการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพ

เป็นไปได้ที่จะทดสอบตัวแปรหลายตัวสำหรับหน้าเว็บไซต์หรืออีเมลเดียว แต่ให้แน่ใจว่าคุณกำลังทดสอบตัวแปรทั้งหมดพร้อมกัน

การระบุตัวแปรของคุณจะตรวจสอบองค์ประกอบภายในเครื่องมือทางการตลาดของคุณและทางเลือกที่เป็นไปได้สำหรับการใช้ถ้อยคำ การออกแบบ และเลย์เอาต์ รายการอื่นๆ ที่คุณสามารถลองได้ ได้แก่ หัวเรื่องอีเมล ชื่อผู้ส่ง และวิธีการอื่นๆ ในการปรับแต่งข้อความอีเมลของคุณ

โปรดทราบว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยจะดีขึ้นอย่างมาก เช่น การเปลี่ยนรูปภาพที่คุณใช้ในอีเมลหรือข้อความบนปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจ โดยทั่วไปการเปลี่ยนแปลงประเภทนี้จะวัดได้ง่ายกว่าการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญกว่า

2. ระบุเป้าหมายของคุณ

แม้ว่าคุณจะทำการทดสอบหลายๆ ด้านในการทดสอบครั้งเดียว คุณควรเลือกการวัดหลักหนึ่งข้อเพื่อมุ่งเน้นก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ คุณควรทำก่อนตั้งค่าตัวแปรที่สอง “ ตัวแปรตาม ” สามารถเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับว่าคุณแก้ไขตัวแปรอิสระของคุณอย่างไร

พิจารณาว่าคุณต้องการให้ตัวแปรตามอยู่ที่ใดเมื่อคุณเสร็จสิ้นการทดสอบ เป็นไปได้ที่จะ ตั้งสมมติฐาน อย่างไม่เป็นทางการแล้วตรวจสอบผลลัพธ์ตามแนวคิดนี้

ถ้าคุณไม่รอจนกว่าจะตัดสินใจได้ว่าเมตริกใดมีความสำคัญต่อลำดับความสำคัญของคุณและการเปลี่ยนแปลงใดที่คุณเสนออาจส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้ ไม่เช่นนั้น คุณอาจไม่สามารถตั้งค่าการทดสอบด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้

3. เลือกหน้าที่คุณจะทดสอบ

เริ่มต้นด้วยหน้าหลักของคุณ หน้าดังกล่าวสามารถใช้เป็นหน้าแรกหรือหน้า Landing Page ที่มีการเข้าชมสูง ไม่ว่าในกรณีใด มันจะเป็นปัจจัยสำคัญในผลกำไรของธุรกิจของคุณ

4. การตัดสินใจแยกเมตริกและการประเมินผล

สองสิ่งที่ต้องพิจารณาคือ: เราจะแบ่งผู้ใช้ของเราออกเป็นกลุ่มผู้ทดสอบต่างๆ ที่ไหนและอย่างไรเมื่อพวกเขาเยี่ยมชมเว็บไซต์ เช่นเดียวกับตัวชี้วัดที่เราจะใช้ในการวัดประสิทธิภาพหรือความล้มเหลวของการแก้ไขการทดสอบของเรา ประเภทของหน่วยที่เราเลือกสำหรับการเบี่ยงเบน (ในขณะที่เราแยกการสังเกตออกเป็นกลุ่มต่างๆ) อาจส่งผลต่อตัวชี้วัดสำหรับการประเมินที่เราใช้

กลุ่มควบคุมหรือที่เรียกว่ากลุ่ม "A" จะเห็นหน้าแรกดั้งเดิม และกลุ่มทดสอบหรือที่เรียกว่า 'B จะได้รับไซต์ใหม่ที่เน้นการทดลองใช้ 7 วัน

5. สร้างกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดสอบของคุณ

หลังจากที่คุณได้กำหนดสมมติฐานว่างและสมมติฐานทางเลือกแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการออกแบบกลุ่มควบคุมและทดสอบคลาส (ตัวแปร) จะต้องพิจารณาแนวคิดหลักสองประการในระหว่างกระบวนการนี้: การสุ่มตัวอย่างและขนาดกลุ่มตัวอย่าง

สุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างเป็นหนึ่งในวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากทุกกลุ่มตัวอย่างมีโอกาสถูกเลือก การสุ่มตัวอย่างเป็นสิ่งสำคัญในการทดสอบสมมติฐาน เนื่องจากช่วยลดอคติในการสุ่มตัวอย่าง และสิ่งสำคัญคือต้องหลีกเลี่ยงอคติ เนื่องจากคุณต้องการให้ผลลัพธ์ของการทดสอบเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ไม่ใช่แค่ตัวอย่างทดสอบเท่านั้น

ขนาดตัวอย่าง

สิ่งสำคัญคือต้องสร้างตัวอย่างขนาดต่ำสุดสำหรับการทดสอบ A/B ของคุณก่อนที่จะทำการทดสอบ เพื่อที่คุณจะได้ขจัดความลำเอียงเนื่องจากความครอบคลุมต่ำและความลำเอียงเนื่องจากการสุ่มตัวอย่างการสังเกตมากเกินไป

6. สะสมข้อมูล

นี้เป็นช่วงรอดู ด้วยเครื่องมือทดสอบ A/B เช่น Crazy Egg ข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมในลักษณะที่เป็นไปโดยอัตโนมัติ คุณสามารถติดตามความคืบหน้าในระหว่างการทดสอบของคุณได้ทุกเมื่อ และเมื่อการทดสอบสิ้นสุดลง คุณจะได้รับข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนผู้ที่เข้าร่วมในทุกรูปแบบ อุปกรณ์ที่พวกเขาใช้ และรายละเอียดอื่นๆ

7. ตรวจสอบสถิติการทดสอบ A/B

มาดูกันว่าตัวแปรใดเป็นผู้ชนะ ไม่ว่าจะเป็นแชมป์หรือผู้ท้าชิง เมื่อคุณรู้ว่าผู้ชมของคุณชอบอะไรมากกว่าและมากน้อยเพียงใด คุณสามารถเริ่มกระบวนการ 10 ขั้นตอนนี้ใหม่ได้โดยการแนะนำรูปแบบใหม่

6 ซอฟต์แวร์ทดสอบ A/B ที่ดีที่สุด

1. AB เทสตี้

Ab Tasty เป็นเครื่องมือราคาสมเหตุสมผลและใช้งานง่าย ซึ่งทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นที่มั่นคงสำหรับธุรกิจที่เพิ่งเริ่มต้นเส้นทางสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการแปลง

AB Tasty เสนอการทดสอบ A/B และการทดสอบแยก การทดสอบช่องทางการทดสอบหลายตัวแปรและความสามารถในการทดสอบช่องทาง การใช้ตัวแก้ไขของ AB Tasty ในรูปแบบภาพช่วยให้คุณสร้างรูปแบบและการทดสอบที่ง่ายและรวดเร็ว และรับรายงานแบบเรียลไทม์ที่ให้ระดับความมั่นใจในวัตถุประสงค์ของคุณ

2. Google Optimize 360

Google Optimize 360 ​​เป็น Google Optimize รุ่นพรีเมียมหรือแบบชำระเงิน ประกอบด้วยฟังก์ชันที่จำเป็นทั้งหมดของเวอร์ชันฟรี เช่น การทดสอบ A/B และการผสานรวม Google Analytics ดั้งเดิม การกำหนดเป้าหมาย URL การกำหนดเป้าหมายตามภูมิศาสตร์ และอื่นๆ แต่ไม่มีตัวพิมพ์ใหญ่ต่างๆ ที่มีอยู่ในรุ่นที่ให้บริการฟรี เช่นเดียวกับเครื่องมือทดสอบทั้งหมดที่เราได้พูดคุยกันไปแล้ว การใช้ Optimize 360 ​​คุณสามารถ:

• ลองชุดค่าผสมสูงสุด 36 ชุดที่ทำการทดสอบแบบหลายตัวแปร
• สามารถทำการทดลองได้มากกว่า 100 ครั้งพร้อมกัน
• สามารถสร้างการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้มากกว่า 100 แบบในครั้งเดียว

โปรดจำไว้ว่า Google Optimize 360 ​​เป็นทางเลือกที่แพงกว่าโดยไม่มีประโยชน์หรือข้อดีเพิ่มเติมเมื่อเปรียบเทียบกับ VWO, Optimizely หรือ AB Tasty

3. Adobe Target

Adobe Target เป็นเครื่องมือระดับองค์กรที่ได้รับความนิยมอย่างมากซึ่งให้การทดสอบที่ตรงเป้าหมายและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

Adobe Target จะแนะนำคุณผ่านสามขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์ที่คุณสร้างรูปแบบต่างๆ แล้วเลือกรูปแบบตามการแบ่งกลุ่มผู้ใช้ สุดท้าย คุณจะสามารถกำหนดเป้าหมายและความชอบของตนเองเพื่อทดสอบได้ ด้วยการโฆษณาที่ตรงเป้าหมายประเภทนี้ ไม่น่าแปลกใจเลยที่คุณลักษณะที่น่าสนใจที่สุดจะได้รับการปรับให้เป็นแบบส่วนตัวโดยอัตโนมัติ

4. Google Analytics

Google Optimize เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสบการณ์ซึ่งเพิ่งเริ่มต้นเส้นทางการสำรวจ ผลิตภัณฑ์ของ Google ซอฟต์แวร์นี้ช่วยให้คุณสร้างและทดสอบเว็บไซต์ในเวอร์ชันต่างๆ แล้ววิเคราะห์ว่ารุ่นใดดีกว่า

เนื่องจาก Google Analytics เป็นตัวขับเคลื่อน คุณจึงได้รับประโยชน์จากการมีเครื่องมือวิจัยที่ครอบคลุม เมื่อใช้ Google Optimize คุณสามารถทำการทดสอบ A/B อย่างง่าย การทดสอบ URL แยก และการทดสอบหลายตัวแปร

5. คอนดักเตอร์

Conductrics เป็นเครื่องมือล้ำสมัยที่ให้วิธีการต่างๆ จากการทดสอบ A/B และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละคนด้วยวิธีอัตโนมัติ

สามารถใช้เป็นเซิร์ฟเวอร์ฝั่งไคลเอ็นต์หรือเครื่องมือฝั่งเซิร์ฟเวอร์ และคุณสามารถปรับแต่งมันได้แทบทุกวิธีที่คุณต้องการใช้

6. แพลตฟอร์มวาซาบิสำหรับการทดสอบ A/B

Wasabi A/B Testing Services เป็นผลิตภัณฑ์ระดับองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย API แบบสด 100 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งช่วยให้คุณใช้ข้อมูลของคุณเองเพื่อทำการทดสอบบนอินเทอร์เน็ต อุปกรณ์เคลื่อนที่ และเดสก์ท็อปได้ มันรวดเร็ว ใช้งานง่าย พร้อมคุณสมบัติมากมาย และเครื่องมือวัดก็น้อยมาก วาซาบิเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการทดลองที่รองรับ TurboTax, QuickBooks, Mint.com และผลิตภัณฑ์ Intuit อื่นๆ

การทดสอบ A/B ใช้เวลานานเท่าใด

การทดสอบ A/B ไม่ใช่งานข้ามคืน ขึ้นอยู่กับปริมาณการรับส่งข้อมูลที่คุณได้รับ คุณสามารถทำการทดสอบอะไรก็ได้ตั้งแต่สองสามวันจนถึงหลายสัปดาห์ โปรดทราบว่าคุณควรทำการทดสอบเพียงครั้งเดียวในเวลาที่กำหนดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด

การทดสอบที่ใช้ระยะเวลาน้อยๆ อาจทำให้เกิดการบิดเบือนผลลัพธ์ เนื่องจากมีผู้เข้าร่วมไม่มากพอที่จะทำให้การทดสอบมีความน่าเชื่อถือทางสถิติ การทดสอบที่ยาวเกินไปอาจส่งผลให้ผลลัพธ์ไม่สมดุล เนื่องจากการทดสอบได้รับอิทธิพลจากองค์ประกอบอื่นๆ ที่คุณไม่สามารถควบคุมได้ในช่วงเวลาที่ขยายออกไป

อย่าลืมรับทราบข้อมูลการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลต่อผลการทดสอบของคุณ เพื่อให้สามารถระบุความผิดปกติทางสถิติในผลการทดสอบของคุณได้ หากคุณไม่แน่ใจ ให้ทำแบบทดสอบอีกครั้ง

เมื่อคุณพิจารณาถึงผลกระทบที่การทดสอบ A/B มีต่อผลกำไรของคุณ คุณควรลงทุนสองสามสัปดาห์เพื่อให้แน่ใจว่าได้ทำการทดสอบอย่างถูกต้อง ลองทดสอบหนึ่งครั้งในเวลาที่กำหนด และให้แต่ละการทดสอบมีเวลาที่เหมาะสมในการดำเนินการ

รับบริการออกแบบกราฟิกและวิดีโอไม่จำกัดบน RemotePik จองรุ่นทดลองใช้ฟรี

เพื่อให้คุณไม่พลาดข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับอีคอมเมิร์ซและ Amazon โปรดสมัครรับจดหมายข่าวของเราที่ www.cruxfinder.com