👉การทดสอบหลายตัวแปรเทียบกับการทดสอบแยก: คุณควรใช้?

WooCommerce คืออะไร?

คุณสับสนเกี่ยวกับว่าจะทดสอบแยกหรือทดสอบหลายตัวแปรบนหน้าเว็บอีเมลและตัวเลือกของคุณหรือไม่ เป็นเรื่องปกติเมื่อคุณเริ่มต้นใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion

คำแนะนำส่วนใหญ่เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลงบอกให้คุณทดสอบทดสอบอีกครั้งและทดสอบต่อ แต่ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเข้าใจในสิ่งที่คุณควรทดสอบและใช้งานเมื่อใด

ในคู่มือนี้เราจะเปรียบเทียบการทดสอบแยกกับการทดสอบหลายตัวแปร ในตอนท้ายคุณจะรู้ข้อดีข้อเสียของแต่ละประเภทข้อผิดพลาดสำคัญบางประการที่ต้องหลีกเลี่ยงและประเภทของการทดสอบที่จะใช้เมื่อ จากนั้นคุณจะสามารถเริ่มต้นแผนการทดสอบของคุณเพื่อให้คุณได้รับ Conversion เพิ่มขึ้นจากกลยุทธ์การตลาดของคุณ

การทดสอบแบบแยกส่วนกับคำจำกัดความของการทดสอบหลายตัวแปร

เริ่มต้นด้วยการกำหนดการทดสอบแยกและการทดสอบหลายตัวแปร เราจะอธิบายรายละเอียดเหล่านี้ในรายละเอียดเพิ่มเติมขณะที่เราไปถึงคู่มือ แต่คำจำกัดความสั้น ๆ เหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้น

การทดสอบแยกเป็นการทดสอบการควบคุมรูปแบบสำหรับองค์ประกอบเดี่ยว ตัวควบคุมเป็นรายการต้นฉบับและรูปแบบคือสิ่งที่คุณเปลี่ยนแปลง กล่าวคือคุณเปลี่ยนหนึ่งรายการในหน้าเว็บและดูว่าผลการค้นหาสำหรับหน้านั้นแตกต่างจากรุ่นเดิมอย่างไร

การทดสอบหลายตัวแปรเป็นการทดสอบชุดค่าผสมหลายรายการพร้อมกัน กล่าวคือคุณเปลี่ยนองค์ประกอบหลายอย่างในหน้าเว็บหนึ่ง ๆ และเวอร์ชันหนึ่งอาจแตกต่างจากที่อื่นอย่างสิ้นเชิง

การทำความเข้าใจการทดสอบแยก

การทดสอบแยกเป็นที่รู้จักกันว่าเป็นการทดสอบ A / B ดังที่เราได้กล่าวมาก่อนหน้านี้เป็นจุดที่คุณใช้องค์ประกอบบนหน้าเว็บเช่นปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการเปลี่ยนจากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์สำหรับแต่ละหน้าของรุ่น

คุณทำได้โดยแยกการเข้าชมออกอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้ 50% ของผู้เข้าชมดูหน้าเว็บเวอร์ชันเดิมและอีก 50% เห็นหน้าเว็บใหม่

การทดสอบแยกเป็นอีกรุ่นหนึ่งคือ การทดสอบ A / B / n. นี่คือจุดที่คุณทดสอบรูปแบบต่างๆขององค์ประกอบเดี่ยวและแยกการเข้าชมออกจากกันอย่างเท่าเทียมกัน ดังนั้นหากคุณต้องการลองปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการสี่รุ่นผู้เข้าชมของคุณจะได้รับการแบ่งออกเป็นสี่ส่วนโดย 25% ของจำนวนทั้งหมดเห็นรูปแบบต่างๆ

ข้อดีข้อเสียของการทดสอบแยก

มีข้อดีสองข้อในการใช้การทดสอบแยกเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion ขั้นแรกให้การทดสอบแยกทำงานได้ดีแม้ในไซต์ที่มีอัตราการเข้าชมต่ำ ดังนั้นแม้ว่าคุณเพิ่งเริ่มสร้างธุรกิจของคุณคุณสามารถใช้การทดสอบแยก

ประการที่สองการทดสอบแยกให้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือเนื่องจากตัวแปรมีขนาดเล็ก กล่าวอีกนัยหนึ่งเนื่องจากคุณกำลังเปลี่ยนองค์ประกอบเพียงอย่างเดียวในแต่ละครั้งคุณจะได้รับผลลัพธ์อย่างรวดเร็วและสามารถวัดได้ง่าย

แต่ยังมีข้อเสียอย่างหนึ่งในการใช้การทดสอบ A / B: คุณไม่สามารถบอกได้ว่าองค์ประกอบต่างๆบนหน้าโต้ตอบกันอย่างไร คุณอาจตัดสินใจเปลี่ยนข้อความในปุ่ม CTA ของคุณ แต่อาจมีอะไรอื่นเกี่ยวกับหน้าเว็บที่มีผลต่อการตอบสนองต่อผู้คน การทดสอบแยกจะไม่ทำให้คุณสามารถวัดได้

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยงด้วยการทดสอบแยก

หากคุณกำลังใช้งานการทดสอบแยกที่มีประสิทธิภาพมีข้อผิดพลาดเล็กน้อยที่ควรหลีกเลี่ยง

หนึ่งในนั้นคือ ทดสอบหน้าเว็บที่ไม่ถูกต้อง. หากไม่มีโอกาสดีๆในการปรับปรุงหรือถ้าไม่มีใครไปที่หน้าใดก็เป็นอันขาดแล้วไม่ต้องตั้งค่าการทดสอบแยก ในทำนองเดียวกันหากการเปลี่ยนองค์ประกอบของหน้าจะไม่สร้างความแตกต่างให้กับบรรทัดด้านล่างทำไมจึงต้องเปลี่ยนแปลง

แต่ถ้าคุณมีโอกาสที่จะทำการเปลี่ยนแปลงที่จะทำให้คุณบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจอย่างใกล้ชิดนั่นคือเมื่อคุณใช้การทดสอบแยก

นอกจากนี้ยังควรหลีกเลี่ยง ทดสอบรูปแบบต่างๆมากเกินไป. ในทางทฤษฎีคุณสามารถทำเช่นนี้ในทางปฏิบัติจะทำให้การทดสอบใช้เวลานานเกินไป การทดสอบ A / B / n ส่วนใหญ่ทำงานได้สองถึงสี่รูปแบบ

ข้อผิดพลาดอีกประการหนึ่งคือ ไม่ก่อให้เกิดสมมติฐานที่ถูกต้อง ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ สมมุติฐานคืออะไร? เป็นการคาดเดาเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้นและวิธีที่คุณสามารถแก้ปัญหาได้โดยพิจารณาจากข้อมูลที่คุณมี

การสร้างสมมติฐานช่วยให้คุณสามารถหาสิ่งที่คุณต้องการทดสอบและเหตุผลและคิดถึงวิธีที่คุณจะวัดผลลัพธ์ของคุณ

นักการตลาดดิจิทัลมีแม่แบบที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างสมมติฐาน:

เนื่องจากเราสังเกตเห็น [A] และข้อเสนอแนะ [B] เราเชื่อว่าการเปลี่ยน [C] สำหรับผู้เข้าชม [D] จะทำให้ [E] เกิดขึ้น เราจะรู้เรื่องนี้เมื่อเราเห็น [F] และได้รับ [G]

นี่เป็นวิธีที่จะมองในสถานการณ์จริง:

เนื่องจากเราสังเกตเห็นอัตรา Conversion ที่ไม่ดีและผู้เข้าชมรายงานว่าพวกเขาไม่พบปุ่มอัปเกรดที่เราเชื่อว่าการทำให้ปุ่มโดดเด่นมากขึ้นสำหรับผู้เข้าชมทั้งหมดจะเป็นการเพิ่มการอัปเกรดการลงชื่อสมัครใช้ เราจะทราบข้อมูลนี้เมื่อเราเห็นการอัปเกรดในช่วง 2 สัปดาห์ที่ผ่านมาและได้รับข้อมูลการสำรวจที่แสดงให้เห็นว่าทุกคนสามารถเห็นปุ่มได้

การจับเวลา เป็นอีกหนึ่งปัญหาการทดสอบแยกทั่วไป มีสองด้านคือ

  • กำลังใช้การทดสอบเป็นเวลาสั้นเกินไป หากคุณยังไม่ได้ทดสอบมานานพอสมควรผลลัพธ์จะไม่น่าเชื่อถือและคุณจะไม่สามารถสรุปข้อสรุปได้ นักการตลาดดิจิทัลมีแผนภูมิที่แนะนำคุณไปสู่ความยาวที่เหมาะสำหรับการทดสอบแยก

  • กำลังดำเนินการทดสอบแยกกันในเวลาที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมักจะได้รับการเข้าชมเพิ่มขึ้นไปยังร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณก่อนวันหยุดที่สำคัญคุณจะไม่สามารถเปรียบเทียบผลการทดสอบกับการทดสอบได้ในช่วงเวลาอื่นของปี คุณจำเป็นต้องเปรียบเทียบกับชอบเพื่อให้คุณสามารถไว้วางใจผลการทดสอบ

หากคุณต้องการทราบว่าผลการทดสอบแยกของคุณมีความน่าเชื่อถือคุณสามารถตรวจสอบความสำคัญทางสถิติได้ นั่นเป็นวิธีที่แฟนซีบอกว่าคุณมั่นใจได้ว่าตัวเลขดังกล่าวเพิ่มขึ้นและ VWO มีเครื่องมือที่จะช่วยคุณทำ

เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ จะส่งผลให้ ที่เรียกว่าการจัดอันดับความน่าเชื่อถือและมาตรฐานอุตสาหกรรมคือ 95% เครื่องมือนี้จากรับข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยจะช่วยให้คุณสามารถกำหนดคะแนนความเชื่อมั่นสำหรับการทดสอบแยกของคุณได้

การทำความเข้าใจการทดสอบหลายตัวแปร

ดังที่เราได้กล่าวมาแล้วการทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณทดสอบรูปแบบต่างๆบนหน้าเว็บพร้อมกันได้หลายรูปแบบ ตามการทดสอบของ Kissmetrics การทดสอบด้วยสี่สายพันธุ์จะนำไปสู่การปรับปรุง 27% ของเวลาเมื่อเทียบกับเพียง 14% โดยมีการทดสอบแยก

มีหลายประเภทของการทดสอบหลายตัวแปร:

  • การทดสอบแฟกทอเรียลเต็มรูปแบบซึ่งจะทดสอบทุกองค์ประกอบที่เป็นไปได้จนกว่าจะมีผู้ชนะที่ชัดเจน ต้องการการเข้าชมจำนวนมากและมีการกระจายการท่องเว็บอย่างสม่ำเสมอในรูปแบบต่างๆ
  • การทดสอบแฟกทอเรียลเชิงเศษส่วน (มักใช้ Taguchi Method) ซึ่งใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างเพื่อทดสอบชุดค่าผสมและการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อตัดสินผู้ชนะ อย่างไรก็ตามนี่หมายความว่าคุณต้องพึ่งพาสมมติฐานมากกว่าข้อมูล
  • การทดสอบแบบปรับตัวซึ่งใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในการกระทำของผู้เข้าชมเพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับชุดค่าผสมที่ชนะ

ข้อดีข้อเสียของการทดสอบหลายตัวแปร

ในฐานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion การทดสอบหลายตัวแปรมีประโยชน์หลายอย่าง อันดับแรกเร็วกว่าการใช้ชุดทดสอบแยกเนื่องจากคุณสามารถเปลี่ยนและประเมินองค์ประกอบของหน้าเว็บหลาย ๆ แบบพร้อมกันได้

ประการที่สองช่วยให้คุณเห็นว่าส่วนต่างๆของหน้าเว็บโต้ตอบกันอย่างไรเพื่อให้คุณสามารถประเมินผลกระทบโดยรวมได้ การออกแบบหน้าใหม่อาจเป็นเรื่องที่ดีเมื่อคุณออกแบบหน้าใหม่เนื่องจากคุณสามารถทดสอบหัวเรื่องสำเนาหน้าปุ่มรูปภาพและแบบฟอร์มทั้งหมดพร้อมกัน (แต่อย่างที่คุณเห็นด้านล่างมีผล)

และคุณยังสามารถหาองค์ประกอบที่มีส่วนช่วยเพิ่ม Conversion ได้มากที่สุด

อย่างไรก็ตามยังมีข้อเสียเล็กน้อยในการทดสอบหลายตัวแปรด้วย ตัวอย่างเช่นจะไม่สามารถใช้ได้กับไซต์ที่มีการเข้าชมต่ำเนื่องจากจำนวนชุดค่าผสมที่คุณกำลังทดสอบ คุณต้องมีผู้เข้าชมอย่างน้อย 100,000 คนต่อเดือนจึงจะสามารถพิจารณาได้

ที่ใช้กับแต่ละหน้า หากหน้าเว็บไม่ได้รับการเข้าชมมากพอสมควรคุณจะไม่ต้องลองใช้การทดสอบหลายตัวแปร

นอกจากนี้ชุดค่าผสมขององค์ประกอบที่คุณทดสอบมากขึ้นการทดสอบจะใช้เวลานานกว่า หากคุณตัดสินใจที่จะทดสอบองค์ประกอบสามอย่างเช่นบรรทัดหัวเรื่องปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการและรูปภาพซึ่งมีชุดทดสอบอยู่แปดชุดเพื่อทดสอบ หากคุณทดสอบองค์ประกอบเพิ่มเติมการทดสอบเวลาและการเข้าชมที่ต้องการก็เพิ่มขึ้นด้วย

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยงด้วยการทดสอบหลายตัวแปร

เช่นเดียวกับการทดสอบแยกไม่ใช้ multivariate การทดสอบโดยไม่มีสมมติฐาน. คุณอาจทดสอบหลายองค์ประกอบ แต่คุณต้องมีความคิดเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่คาดไว้

ดังที่ได้กล่าวมาแล้วให้หลีกเลี่ยง ทดสอบไซต์ที่ไม่มีการเข้าชมเพียงพอ เพื่อให้การทดสอบหลายตัวแปรคุ้มค่า ในเว็บไซต์เหล่านั้นอาจใช้เวลานานมากในการรับสถิติการทดสอบหลายตัวแปรที่เชื่อถือได้

อย่าใช้การทดสอบของคุณ สั้นเกินไป. รูปแบบต่างๆที่คุณมีในการทดสอบยิ่งต้องใช้เวลามากเท่าไรและการเข้าชมจะมากขึ้นเท่านั้น ใช้เครื่องคำนวณระยะเวลา VWO นี้เพื่อทำคณิตศาสตร์

เครื่องคิดเลขดังกล่าวจะช่วยให้คุณทราบว่าขนาดตัวอย่างของคุณมีขนาดใหญ่พอหรือไม่เนื่องจากการทดสอบกับการเข้าชมไม่เพียงพอก็เป็นอีกหนึ่งข้อผิดพลาดในการทดสอบหลายตัวแปร

สิ่งสำคัญคือต้องเลือกองค์ประกอบที่อาจมีผลต่อ Conversion ดังที่ได้กล่าวมาแล้วกับการทดสอบแบบแยกส่วนไม่จำเป็นต้องมีการทดสอบอะไรที่ไม่มีนัยสำคัญ

สุดท้ายอย่าใช้การทดสอบหลายตัวแปรเพื่อทดสอบแต่ละองค์ประกอบ คุณควรจะดีกว่าโดยใช้การทดสอบ A / B สำหรับสิ่งนั้น

ประเภทของการทดสอบที่ฉันควรใช้เมื่อ?

ดังนั้นชนิดของการทดสอบที่ดีที่สุดสำหรับคุณที่จะใช้คืออะไร? ข่าวดีก็คือคุณไม่จำเป็นต้องเลือกระหว่างการทดสอบหลายตัวแปรและการทดสอบแยก; คุณสามารถใช้ทั้งสองอย่าง การทดสอบแยกเป็นไปอย่างรวดเร็วและคุณจะได้รับผลกำไรที่ใหญ่ขึ้นเมื่อใช้งาน การทดสอบหลายตัวแปรช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของการเปลี่ยนแปลงหลาย ๆ ครั้งจากนั้นคุณสามารถใช้การทดสอบแยกเพื่อปรับแต่งองค์ประกอบแต่ละอย่างได้ดี

ConversionXL ขอแนะนำให้คุณใช้การทดสอบแยกเพื่อหารูปแบบที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบหน้าเว็บและหลายตัวแปรเพื่อปรับแต่งปฏิสัมพันธ์ขององค์ประกอบของหน้าเว็บต่างๆ

การทดสอบใดที่คุณใช้คุณจะต้องปฏิบัติตามรอบการทดสอบนี้:

  • ระบุปัญหาตามข้อมูล
  • สร้างสมมติฐานว่าสาเหตุของปัญหาคืออะไร
  • คิดถึงทางออกที่เป็นไปได้
  • ทดสอบโดยใช้การทดสอบแยกหรือการทดสอบหลายตัวแปรหรือทั้งสองอย่าง
  • วิเคราะห์ดูผลลัพธ์ของคุณ
  • เริ่มรอบใหม่อีกครั้ง

เครื่องมือสำหรับการทดสอบ A / B และหลายตัวแปร

ต่อไปนี้คือรายการเครื่องมือทดสอบ A / B และหลายตัวแปรที่คุณสามารถใช้:

  • การทดสอบเนื้อหา Google Analytics
  • เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ภาพ
  • Optimizely
  • Google Optimize

และแน่นอนคุณสามารถแยกการทดสอบ optins OptinMonster ของคุณเพื่อดูว่ามีประสิทธิภาพมากที่สุดรุ่นใด

ตอนนี้คุณทราบความแตกต่างระหว่างการทดสอบแยกและการทดสอบหลายตัวแปรดังนั้นคุณจึงสามารถเริ่มต้นใช้งานการทดสอบเหล่านี้เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion ได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้การทดสอบแยกเป็นส่วนหนึ่งของการตลาดทางอีเมล อย่าลืมติดตามเราทาง Twitter และ Facebook สำหรับคำแนะนำฟรีเพิ่มเติม

ดูวิดีโอ: Woocommerce: ปลั๊กอินสำหรับการขายด้วยเวิร์ดเพรส (wordpress)

Like this post? Please share to your friends:
ใส่ความเห็น

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: