เรียนรู้วิธีการทดสอบตัวอย่างแยกมีผลต่อการวิจัยตลาด

การทดสอบตัวอย่างแบบแยกส่วนหรือที่เรียกว่าการทดสอบแยกการวิ่งหรือการทดสอบ A / B เป็นคำที่ใช้เพื่ออธิบายการทดสอบที่มีสองรูปแบบหรือตัวเลือก ในด้านการตลาด รูปแบบการวิจัยชิ้น นี้มักใช้ในการทดสอบปฏิกิริยาของผู้ชมกับภาพหรือแคมเปญและพิจารณาว่าตัวเลือกใดที่สร้างกิจกรรมมากที่สุด

หนึ่งในการใช้งานที่พบมากที่สุดคือการออกแบบเว็บ มีการสร้างเว็บไซต์สองรูปแบบโดยมีความแตกต่างบางส่วน

ไซต์ต่างๆได้รับการตรวจสอบเพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันใดที่ได้รับกิจกรรมมากที่สุดเช่นการแสดงผลมากที่สุดหรือระดับการมีส่วนร่วมสูงสุด การทดสอบตัวอย่างแยกสามารถช่วยให้ บริษัท ระบุไซต์ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด

ประวัติตัวอย่างล่าสุดของการทดสอบตัวอย่างแยก

การทดสอบตัวอย่างแยกเป็นเรื่องใหม่ Google ใช้คำทดสอบ A / B ในปีพ. ศ. 2543 เป็นครั้งแรกเพื่อประเมินผลการค้นหาในอุดมคติ ปรับปรุงได้ทำขึ้นจากการทดสอบและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ขณะนี้ Google ดำเนินการทดสอบ A / B 7,000 ครั้งต่อปี

วิธีการออกแบบการทดสอบตัวอย่างแยก

หากต้องการ สร้าง การทดสอบตัวอย่างแยก ของคุณเอง ให้ทำตามขั้นตอนด้านล่างนี้:

• สร้างแผนงาน : ระบุเป้าหมายของคุณเช่นปรับปรุงการคลิกลิงก์หรือการดูหน้าเว็บมากขึ้น
• เลือกตัวแปร : เลือกตัวแปรเช่นองค์ประกอบหนึ่งตัวในเว็บไซต์ที่จะปรากฏในแนวนอนในไซต์ "A" และวางแนวบนไซต์ "B"
• วิเคราะห์ผล : การใช้ Google Analytics หรือเครื่องมือติดตามอื่น ๆ ให้ตรวจสอบผลลัพธ์ของการทดสอบเปรียบเทียบระดับการมีส่วนร่วมหรือการดูในแต่ละไซต์ ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์คุณสามารถดูได้ว่าเวอร์ชันใดที่ทำงานได้ดีกว่ารุ่นอื่น ๆ หรือหากผลการค้นหามีความคงที่ค่อนข้างมาก

• ใช้การเปลี่ยนแปลง : ทำการเปลี่ยนแปลงตามการทดสอบครั้งแรกและทำซ้ำการทดสอบเพื่อยืนยันผล

ข้อผิดพลาดทั่วไป

หลายคนเข้าสู่การทดสอบตัวอย่างแยกกับตัวแปรมากเกินไปทำให้ประสิทธิภาพของการทดสอบลดลง หากคุณมีความแตกต่างกันมากเกินไปคุณจะไม่สามารถระบุปัจจัยที่ช่วยปรับปรุงพฤติกรรมของผู้บริโภคได้

ในการเจาะลึกถึงสิ่งที่แตกต่างทำให้เกิดผลกระทบคุณต้องแยกส่วนประกอบออกทีละครั้ง ขั้นตอนนี้ใช้เวลานาน แต่จะให้ภาพที่แม่นยำขึ้นเกี่ยวกับการเพิ่มอัตรา Conversion หรือผลักดันให้ผู้บริโภคดำเนินการ

นักวิจัยจำนวนมากยังไม่ได้ทำการทดสอบนานพอสมควร คุณน่าจะต้องการประมาณหนึ่งสัปดาห์เพื่อให้ได้ภาพลักษณ์ที่ถูกต้องของพฤติกรรมของลูกค้า มิเช่นนั้นคุณจะเสี่ยงต่อผลลัพธ์ที่ไม่ได้เป็นนัยสำคัญทางสถิติ

นอกจากนี้คุณยังต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีฐานตัวอย่างกว้าง ๆ พร้อมกับเพศอายุเชื้อชาติและอายุที่แตกต่างกันเพื่อให้ทราบว่าแต่ละเวอร์ชันทำงานได้ดีเพียงใด หากคุณกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่เฉพาะเจาะจงมากคุณจะต้องใส่จำนวนมากภายในกลุ่มเพื่อให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์

การทดสอบตัวอย่างแยกเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการเปลี่ยนแปลงแนวทางการตลาดของคุณ อย่างไรก็ตามโปรดจำไว้ว่าการทดสอบ A / B ควรทำบ่อยๆไม่ใช่แค่ครั้งเดียวเท่านั้นที่ถูกลืม เมื่อเทคโนโลยีและการรับรู้เปลี่ยนไปทัศนคติต่อการออกแบบและผลิตภัณฑ์ของคุณสามารถเปลี่ยนไปได้เช่นกัน การทดสอบอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้คุณสามารถพัฒนาไปพร้อมกับตลาดเป้าหมายได้ การทดสอบและการปรับปรุงเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำเพื่อให้ทันกับเหตุการณ์