FAQ A/B Testing คืออะไร
A/B Testing เมื่อการตลาดใช้ Data ช่วยตัดสินใจแทนคน
ปัจจุบันการทำ Digital Marketing นั้นสามารถเก็บข้อมูลการทำการตลาด เพื่อวัดผล ประเมินความคุ้มค่าหรือ ROI เทียบกับงบการตลาดที่ใช้ไปได้ทำให้การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ “เพื่อช่วยตัดสินใจ” ในการทำแคมเปญทางการตลาดนั้นจะสามารถช่วยให้เราใช้งบการตลาดให้มีประสิทธิภาพที่สูงมากขึ้น
การทำ A/B Testing หรือเรียกอีกอย่างว่า Split Testing คือการสร้างชิ้นงานมา อย่างน้อย 2 ชิ้นงานแล้วนำมาทดสอบเพื่อวัดผลหาชิ้นงานที่ดีกว่าในการสร้างแคมเปญจริงซึ่งหลักการนี้สามารถนำไปใช้ได้ในหลากหลายช่องทางในแต่ละวัตถุประสงค์ เช่น การทดสอบประสิทธิภาพการส่ง Email, ทดสอบ Lay out ของหน้าเว็บไซต์เพื่อหารูปแบบเว็บที่ดีที่สุด, ทดสอบปุ่มกดในรูปแบบต่างๆรวมถึงสีปุ่มและรูปภาพ
นอกจากนี้ในการทดสอบ A/B Testing นั้นมีตัวแปรที่เข้ามาเกี่ยวข้องหลายปัจจัย ดังนั้นเราจำเป็นต้องกำหนดเป้าหมายเพื่อควบคุมตัวแปรในการทดสอบให้ตรงกับเป้าหมายที่วางไว้อาทิเช่น
- ทดสอบเพื่อดูว่า รูปภาพโฆษณาใดดีกว่ากัน
- ทดสอบว่ากลุ่มเป้าหมายลูกค้าแบบใด เข้าถึงโฆษณาได้ดีกว่ากัน ( เช่น อายุ พื้นที่บริเวณ )
- ทดสอบ Keyword เพื่อจะขึ้น Google Ads
- ทดสอบรูปแบบเว็บ ว่าแบบใดมีคนกดเข้าชมมากกว่ากัน
โดยรายละเอียดข้างต้นเป็นเพียงแค่ตัวอย่างบางส่วนเพื่อทดสอบหาผลลัพธ์จากเป้าหมายที่ตั้งไว้ อย่างไรก็ตามการทดสอบที่เป็นที่นิยม ณ ขณะนี้คือการทดสอบเพื่อดูการขึ้นโฆษณาแคมเปญบน Facebook เนื่องจากปัจจุบัน Facebook ถือว่าเป็นช่องทางหลักในการทำ Digital Marketing ที่ได้ประสิทธิภาพสูง
สำหรับ Facebook Campaign แคมเปญนั้นก็สามารถทดสอบ A/B Testing ได้หลายวัตถุประสงค์ อาทิเช่น
- ทดสอบหารูปแบบการขึ้นโฆษณา ซึ่งปัจจุบันมีมากกว่า 10 รูปแบบ
- ทดสอบหากลุ่มเป้าหมายเพื่อขึ้นโฆษณา
- ทดสอบข้อความ Caption เพื่อขึ้นโฆษณา
- ทดสอบรูปภาพในการขึ้นโฆษณา
ซึ่งขอยกตัวอย่างการขึ้นโฆษณา ในการทดสอบรูปภาพในขึ้นโฆษณา เนื่องจากธุรกิจอสังหาฯ รูปภาพถือว่าส่งผลอย่างมากต่อความสนใจของกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งแบ่งออกเป็น 2 แบบ คือ
ภาพบรรยกาศ
ภาพบ้านตัวอย่าง
ผลลัพธ์ A/B TEST
จากการทดสอบในครั้งนี้พบว่า “ภาพบ้านตัวอย่าง” สามารถทำให้คนหยุดเพื่อดูโฆษณาได้มากกว่า “ภาพบรรยากาศ”
ซึ่งการนำระบบ A/B Test มาใช้ในการคัดเลือกภาพก่อนขึ้นโฆษณาทุกครั้ง จะช่วยให้การบริหารงบโฆษณามีประสิทธิภาพสูงมากยิ่งขึ้น รวมถึงอาจจะช่วย เพิ่มโอกาสในการขาย ได้มากยิ่งขึ้นอีกด้วย
ข้อมูลในบทความอ้างอิงจากพฤติกรรมการใช้งานของกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย ซึ่งอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ทีมงานแนะนำให้ทำ A/B TEST ทุกครั้งที่มีการโปรโมตเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
เรียนรู้เพิ่มเติม: เกี่ยวกับการทดสอบเปรียบเทียบโฆษณา
