AB Split คืออะไร?
AB split เป็นวิธีการทดสอบประสิทธิภาพของวิธีการทางการตลาดหรือสื่อ การใช้ AB split marketing รายการของชื่อเป้าหมายจะถูกแบ่งออกเป็นสองกลุ่มโดยการสุ่มโดยมีกลุ่มหนึ่งที่กำหนดให้เป็นกลุ่มควบคุมและอีกกลุ่มหนึ่งเป็นกลุ่มทดสอบหรือชุดรูปแบบ วัตถุประสงค์ของการแบ่ง AB คือการกำหนดตัวแปรเดียวที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการปรับปรุงอัตราการตอบสนองต่อแคมเปญการตลาดหรือบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการอื่น ๆ การแบ่ง AB นั้นเรียกว่า "การทดสอบ A / B" "การทดสอบที่เก็บข้อมูล" หรือ "การทดสอบแบบแยกย่อย"
ทำความเข้าใจ AB Split
การแบ่ง AB ได้ถูกนำมาใช้เป็นเวลาหลายปีในแคมเปญ mail โดยตรง แต่ก็ประสบความสำเร็จในการปรับตัวเพื่อใช้ในสื่อแบบโต้ตอบสำหรับการทดสอบประสิทธิภาพของการระเบิดอีเมลและแบนเนอร์
การทดสอบแบ่งออกเป็นสองกลุ่มคือส่วนควบคุมและชุดรูปแบบ ตัวอย่างเช่นแคมเปญอีเมลโดยผู้เผยแพร่จดหมายข่าวอาจรวมถึง "คำกระตุ้นการตัดสินใจ" ที่เฉพาะเจาะจง - เช่นสมัครสมาชิกภายใน 48 ชั่วโมงเพื่อรับส่วนลด 20% - ฝังในข้อความเพื่อครึ่งหนึ่งของผู้ชมเป้าหมายและไม่มีการเรียกร้องให้ดำเนินการ (เช่น ไม่มีการชักชวนให้สมัครสมาชิกหรือกล่าวถึงส่วนลด) ในข้อความถึงอีกครึ่งหนึ่งของกลุ่มทดสอบ วิธีนี้จะช่วยให้ผู้เผยแพร่โฆษณาสามารถระบุได้ว่า "คำกระตุ้นการตัดสินใจ" ใช้งานได้จริงหรือไม่และอัตราการตอบกลับนั้นดีพอที่จะพิสูจน์ส่วนลด 20% หรือไม่
AB Split ในทางปฏิบัติ
ในขณะที่หลาย ๆ ฝ่ายนำเสนอการทดสอบแยก AB เพื่อสะท้อนให้เห็นถึงวิธีคิดกลยุทธ์ทางธุรกิจรูปแบบใหม่นั้นถูกนำมาใช้ในบริบทการวิจัยที่หลากหลายเป็นเวลาหลายปี ความแตกต่างคือความเร็วและความถี่ที่สามารถปรับใช้ด้วยความช่วยเหลือของอินเทอร์เน็ต ในความเป็นจริงการทดสอบแยก AB สามารถดำเนินการอย่างต่อเนื่องในราคาที่ค่อนข้างน้อย การทดสอบดังกล่าวช่วยให้สามารถปรับแคมเปญการตลาดแบบเรียลไทม์การปรับปรุงเว็บไซต์และการพัฒนาเครื่องมือออนไลน์ซึ่งช่วยให้ บริษัท ต่างๆสามารถติดตามแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงไปได้ ผลที่ได้คือ AB แบ่งผลการทดสอบในแนวทางที่สามารถดำเนินการได้บนการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ที่ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ มีซอฟต์แวร์แบ่ง AB ที่ช่วยงานดังกล่าวอยู่ ผู้ให้บริการบางรายรวมถึง Google Analytics, Optimizely, Unbounce, ion interactive และ Instapage
ขั้นตอนการทดสอบ AB Split
สามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อสร้างและดำเนินการทดสอบแยก AB:
- การรวบรวมข้อมูล: ข้อมูลจะเปิดเผยว่าเว็บไซต์หรือความพยายามด้านการตลาดควรได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุด มุ่งเน้นไปที่ทั้งพื้นที่ที่มีการจราจรหนาแน่นและพื้นที่ที่มีปัญหาการระบุเป้าหมาย: เป้าหมายสามารถมีตั้งแต่การคลิกผ่านการแปลงการสมัครทางอีเมลและอื่น ๆ สร้างสมมติฐาน: ด้วยการตั้งเป้าหมายสามารถแบ่งความคิดการทดสอบ AB แยกได้. จากนั้นพวกเขาสามารถจัดลำดับความสำคัญโดยความพยายามในการใช้งานผลกระทบและการสร้างการทดสอบรูปแบบ: AB การเปลี่ยนแปลงรูปแบบอาจจะบอบบางเช่นการเปลี่ยนสีของปุ่มคีย์หรือกว้างการทดสอบการทำงาน: ขั้นตอนนี้ปรับใช้การทดสอบให้กับผู้ใช้ ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากการโต้ตอบวิเคราะห์ผลลัพธ์: ควรนำเสนอข้อมูลแบบเคียงข้างกันเพื่อเปรียบเทียบวิธีการเปรียบเทียบและผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติเพียงพอที่จะดำเนินการหรือไม่
