เข้าใจรูปแบบและวิธีใช้งาน A/B Testing
เผยแพร่เมื่อ 01 Nov 2022 โพสไปที่สมมติว่าคุณสามารถเลือกออกแบบผลิตภัณฑ์จากข้อมูลจริงแบบเรียลไทม์ได้ แทนที่คุณจะต้องมานั่งเดาว่าลูกค้าออนไลน์ของคุณมีความชอบและพฤติกรรมอย่างไร คงจะดีไม่น้อยจริงไหม ซึ่งคุณสามารถทำแบบนั้นได้ด้วยพลังของ A/B testing ซึ่งเป็นการเปรียบเทียบเวอร์ชันของแอปฯ ผลิตภัณฑ์ดิจิทัล แพลตฟอร์ม หรือแม้แต่ชิ้นส่วนของผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน โดย A/B testing จะทำให้บริษัทของคุณมีโอกาสแก้ไขปัญหาของผู้คนได้ด้วยกระบวนการที่เป็นวิทยาศาสตร์
การใช้ wireframe เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการออกแบบเลย์เอาต์ของหน้าเว็บไซต์ ซึ่งเหมือนกับเครื่องมือสำหรับออกแบบ UX ในระยะเริ่มต้นอื่นๆ อย่าง journey map และ site map ตรงที่ช่วยให้บริษัทเข้าใจ requirement และเป้าหมายของโปรเจกต์ได้ชัดเจนก่อนที่จะลงมือทำ การสร้างรูปลักษณ์ที่เรียบง่ายของหน้าเว็บไซต์รวมถึงคอนเทนต์แต่ละหน้าจึงทำให้ wireframe มีบทบาทเฉพาะตัวในกระบวนการออกแบบเว็บไซต์ที่ส่งผลให้ได้ ROI คืนมาแบบสูงลิ่ว
A/B testing ทำให้คุณสามารถพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการอ้างอิงจากข้อมูลที่มีได้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้หลักฐานในเชิงปริมาณมาสนับสนุน แทนที่จะเป็นอคติหรือพยายามคาดเดาเอาเอง แทบทุกส่วนของผลิตภัณฑ์ออนไลน์ของคุณนั้นสามารถนำมาประเมินด้วยหลักการนี้ได้ ไม่ว่าจะเป็น แอปฯ ทั้งแอปฯ หรือการแก้ไขดีไซน์ปลีกย่อยก็ตาม สิ่งที่ต้องทำก็เพียงแค่การควบคุม ตัวแปร และเป้าหมายในการสร้าง conversion เพื่อเริ่มหาตัวชี้วัดที่จะนำพาธุรกิจของคุณให้เจริญก้าวหน้าต่อไป
A/B testing ทำงานอย่างไร
A/B testing นั้นพูดง่ายๆ ก็คือ การทดลองที่นำ 2 ตัวแปรจากองค์ประกอบดิจิทัลเดียวกันมาแข่งขันกันนั่นเอง ซึ่งจะช่วยให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นในการปรับปรุงแก้ไขที่มีความเสี่ยงน้อยแต่ได้ผลมาก วิธีการนี้ยังมีความโดดเด่นตรงที่เชื่อถือได้มากที่สุด มีประโยชน์หลากหลาย และยังช่วยสร้างคุณค่าให้กับแบรนด์เพื่อเพิ่ม conversion และ engagement บนช่องทางออนไลน์อีกด้วย
A/B testing เริ่มจากการเลือกตัวอย่างขององค์ประกอบดิจิทัลเพื่อใช้เป็นพื้นฐานการทดลอง ซึ่งอาจเป็นหน้าจอแอปฯ หน้า landing page แบบฟอร์มสำหรับติดต่อ หรือชิ้นส่วนอะไรก็ได้ของผลิตภัณฑ์หรือแพลตฟอร์มของคุณ จากนั้นทีมงานจะสร้างองค์ประกอบเดิมในอีกเวอร์ชันที่ดัดแปลงออกมาโดยมีความแตกต่างหนึ่งอย่าง เช่น สไตล์ คอนเทนต์ ระยะเวลา หรือตัวแปรอื่นๆ ที่อาจมีผลต่อพฤติกรรมของลูกค้า
ตัวเลือกทั้งสองนี้จะถูกทดสอบเพื่อดูว่าอันไหนทำได้ดีกว่ากัน โดยจะทดสอบกับลูกค้ากลุ่มเดียวกัน ซึ่งในทางทฤษฎีแล้วควรจะเป็นลูกค้ากลุ่มที่บริษัทต้องการมากที่สุด เพื่อสร้างข้อมูลแสดงประสิทธิภาพการทำงานที่มีความหมายในเชิงสถิติจริงๆ การวัดผลโดยใช้ A/B testing อาจเป็น click-through rate เวลาที่ใช้ในแต่ละหน้า การสั่งซื้อที่เสร็จสมบูรณ์ หรือจำนวนเดโมที่ลูกค้าขอมาก็ได้ นอกจากนี้ เครื่องมือที่ใช้วิเคราะห์ผู้ชมอย่างเช่น heat map และ Google Analytics หรือแม้แต่แบบสำรวจผู้ใช้และบทสัมภาษณ์ ก็ช่วยให้ทีมออกแบบสามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและประหยัดต้นทุนได้เป็นอย่างดี
ตัวเลือกจากการทดสอบที่ได้ conversion สูงที่สุดและผ่าน KPI อื่นๆ ที่ตั้งไว้จะถือว่าเป็นผู้ชนะ ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นตัวพื้นฐานต่อไป หรืออาจกลายเป็นตัวเลือกใหม่ก็ได้ จากนั้นก็เริ่มทำใหม่อีกครั้งเป็นวงจร โดยเราจะพูดถึงรายละเอียดต่อไปในโพสต์นี้ ซึ่งนอกจาก A/B testing จะให้คำตอบที่รวดเร็วแล้ว กลยุทธ์ A/B testing ที่แข็งแกร่งจะช่วยให้คุณมีเฟรมเวิร์กที่มั่นคงและยั่งยืนสำหรับการปรับใช้ในอนาคต
รูปแบบต่างๆ ของการทดสอบ: A/B, split, และ multivariate test
การนำ A/B testing ไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด คุณยังควรทำความเข้าใจวิธีการทดสอบแบบอื่นที่มีคนรู้จักน้อยกว่าแต่ใกล้เคียงกัน ได้แก่ split testing และ multivariate testing โดยวิธีการเหล่านี้มีเป้าหมายที่เหมือนกันหลายอย่างกับ A/B testing และมักนำมาใช้ร่วมกัน แต่ควรจำไว้ว่าการทดลองแต่ละแบบล้วนมีจุดประสงค์ใที่แตกต่างกัน
1. Split testing
การทำ split testing มีไว้เพื่อหาแนวทางการออกแบบที่มีประสิทธิภาพมากกว่า ในการทดสอบรูปแบบนี้ ผู้ชมครึ่งหนึ่งจะได้เห็นดีไซน์เวอร์ชันแรก อีกครึ่งหนึ่งจะได้เห็นอีกเวอร์ชันที่ผ่านการดัดแปลงหลายส่วน เวอร์ชันที่ชนะใน split testing จะกลายเป็นพื้นฐานสำหรับทำ A/B testing, multivariate testing, prototyping, และกระบวนการปรับปรุงอื่นๆ ต่อไป
วิธีการนี้ต่างจาก A/B testing ตรงที่ A/B testing มีตัวแปรอยู่ในหน้าเว็บไซต์ที่มีความคล้ายคลึงกัน ในขณะที่ split testing นำเสนอสองแนวคิดการออกแบบที่ไม่เหมือนกัน และมีความเป็นไปได้ที่จะนำเสนอประสบการณ์ผู้ใช้แตกต่างกัน โดยเลย์เอาต์ ข้อความ พาเล็ตสี รูปภาพ และปฏิสัมพันธ์ของทั้งสองเว็บไซต์ อาจมีหลายสิ่งที่ต่างกันออกไปเพื่อให้ทีมงานสามารถลองใช้ไอเดียหลายๆ แบบได้ในครั้งเดียว ในท้ายที่สุดแล้วคุณสมบัติที่เหมือนกันของตัวอย่างทั้งสอง ก็คือมุ่งไปที่ฐานผู้ใช้และเป้าหมายของ conversion เดียวกัน
ด้วยเหตุผลเหล่านี้ทำให้ split testing มีข้อมูลที่จำกัดว่าตัวแปรใดทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง และเพราะอะไรถึงทำได้ อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ก็มีประสิทธิภาพในการช่วยตัดสินใจด้านภาพรวมของ UX/UI และหน้าตาโดยรวมของเว็บไซต์
2. Multivariate testing
Multivariate testing จะช่วยขยายขีดความสามารถของ A/B testing ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกระดับสูงเกี่ยวกับชุดตัวแปรในหน้าเว็บไซต์ตั้งแต่หนึ่งหน้าขึ้นไปว่าทำงานได้ดีแค่ไหน หลักๆ แล้ว multivariate testing จะช่วยให้คุณทำ A/B testing หลายชุดไปพร้อมๆ กันได้ เมื่อคุณมีข้อมูลของตัวแปรจำนวนมากหลากหลายชุดจะช่วยให้คุณรู้ว่าต้องปรับเปลี่ยนตรงไหนกันแน่ถึงจะช่วยเพิ่ม conversion rate ได้
เช่นเดียวกับกรณีของ A/B testing และ split testing ที่จะช่วยให้เราเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าได้ชัดเจนขึ้นจากการวัดผลแบบปรนัย การหาข้อมูลสำคัญในเชิงสถิติจากการทำ multivariate testing จำเป็นต้องใช้ traffic จำนวนมาก ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายกว่าวิธีการอื่นๆ แม้ว่า multivariate testing จะมีความเรียบง่ายหรือซับซ้อนได้เท่าที่คุณต้องการ แต่ควรจำไว้ว่ายิ่งคุณทดสอบสมมติฐานในแต่ละครั้งมากเท่าไร ก็ยิ่งต้องตรวจสอบการเข้าชมของผู้ใช้และปฏิสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นมากเท่านั้น
นักสร้างสรรค์แห่งโลกดิจิทัลจะได้อะไรจากการทำ A/B testing บ้าง
1. การปรับเปลี่ยนที่มีความเสี่ยงต่ำ แต่ผลตอบแทนสูง
A/B testing ช่วยให้บริษัทสามารถแก้ไขแพลตฟอร์มดิจิทัลได้มากขึ้นโดยไม่ต้องลงทุนสูง และไม่ส่งผลกระทบต่อ traffic, conversion rate, หรือภาพลักษณ์ของแบรนด์ที่มีอยู่ การวิเคราะห์สิ่งที่ควรปรับเปลี่ยนทีละอย่าง หรือในกลุ่มเล็กๆ จะช่วยให้ทีมงานสามารถหลีกเลี่ยงการปรับเปลี่ยนดีไซน์ที่เสียเวลาและทรัพยากรโดยไม่จำเป็นได้
A/B testing นั้นออกแบบมาเพื่อสร้างผลลัพธ์ได้มากที่สุดโดยใช้การลงทุนลงแรงน้อยที่สุด หากจัดการดีๆ ก็จะช่วยเพิ่ม ROI ได้แบบทวีคูณไปพร้อมกับผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ผลลัพธ์ก็คือ บริษัทสามารถตัดสินใจเลือกกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการพัฒนาผลิตภัณฑ์จากข้อมูลที่มีได้
2. หนทางสู่การสร้าง conversion ที่ราบรื่น
ผู้ใช้เข้ามาใช้ผลิตภัณฑ์ออนไลน์ของคุณเพื่อหาทางแก้ปัญหาอะไรบางอย่าง และหากมีอุปสรรคพวกเขาก็จะหันไปเลือกผลิตภัณฑ์อื่นของคู่แข่งแทน การทำ A/B testing จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการบอกว่าองค์ประกอบไหนสร้างความสับสน ความไม่สะดวก หรือความหงุดหงิดให้กับผู้ใช้บ้าง เพื่อจะได้เปลี่ยนแปลงอย่างตรงจุด
A/B testing ทำให้การขายคล่องตัวขึ้น ลดความติดขัด และมั่นใจว่าลูกค้าจะได้ตามสิ่งที่คาดหวังไว้อย่างเต็มที่ ด้วยการแสดงให้เห็น pain point ในดีไซน์และการใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณ ช่วยให้บริษัทลด bounce rate ลดอัตราการยกเลิกคำสั่งซื้อ เพิ่มปริมาณการขาย และเพิ่มความสำเร็จของ conversion อื่นๆ ได้
3. ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้ใช้มากขึ้น
A/B testing สามารถนำไปใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ของคุณเป็นใครได้ดีขึ้น มีความคิดเห็นอย่างไร และตัดสินใจเลือกด้วยปัจจัยไหนมากที่สุด A/B testing ที่ออกแบบมาดีจะช่วยให้ทีมของคุณค้นพบข้อมูลใหม่ๆ เกี่ยวกับลูกค้าในอุดมคติได้ ไม่ใช่แค่รู้ว่าองค์ประกอบดิจิทัลไหนที่พวกเขาชอบ แต่ยังรู้ว่าเลือกจะใช้เพราะอะไร เมื่อไร และอย่างไรอีกด้วย
ยกตัวอย่างเช่น A/B testing ช่วยให้คุณรู้ว่าลูกค้าเป้าหมายมีทีท่าที่จะตอบสนองกับ call to action ในช่วงเวลาหนึ่งของวันมากกว่าช่วงอื่น ซึ่งเป็นเวลาที่พวกเขาอยากรู้รายละเอียดเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง หรือพวกเขาต้องมีข้อมูลมากแค่ไหนถึงจะมั่นใจจนตัดสินใจซื้อ เมื่อนำข้อมูลนี้มาใช้ร่วมกับ web persona และเครื่องมืออื่นๆ จะทำให้บริษัทสามารถสร้างปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ได้ดีขึ้นด้วยวิธีการที่หลากหลายกว่าเดิม
4. พัฒนาอย่างต่อเนื่อง
A/B testing คือตัวเลือกแรกๆ ที่ใช้แก้ไขความเห็นที่ขัดแย้งกันในช่วงเวลาสั้นๆ และปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็ว แต่เมื่อนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยสร้างคุณค่าโดยรวมให้กับผลิตภัณฑ์และธุรกิจของคุณได้ในระยะยาว เนื่องจากถูกออกแบบมาให้ทำซ้ำได้ คุณจึงสามารถนำมาพัฒนาธุรกิจออนไลน์ของคุณได้อย่างต่อเนื่อง
การพัฒนาประสบการณ์ผู้ใช้นั้นจะไม่สิ้นสุดลงเมื่อ A/B test ที่ทำอยู่จบไป แต่ข้อมูลที่ได้จะเป็นการสร้างพื้นฐานสำหรับการพัฒนาต่อไป ซึ่งนับว่าเป็นองค์ประกอบสำคัญอย่างยิ่งในตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในยุคนี้ หากนำ A/B testing ไปใช้อย่างสม่ำเสมอ คุณก็จะมั่นใจได้ว่าแพลตฟอร์ม แอปฯ หรือผลิตภัณฑ์ดิจิทัลนั้นมีศักยภาพที่จะแข่งขันในด้านของนวัตกรรม, รีวิวจากลูกค้า, ยอดขาย, ความภักดีต่อแบรนด์, และอื่นๆ อีกมากมาย
บทสรุป
หากบริษัทของคุณกำลังมองหาวิธีพัฒนาประสบการณ์ผู้ใช้อย่างต่อเนื่องที่ใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจอยู่ คุณไม่ควรมองข้ามการทำ A/B testing ที่สามารถติดตามพฤติกรรมผู้ใช้จริงได้โดยไม่ต้องลงทุนสูงทั้งในแง่ของเวลาและงบประมาณ และยังไม่ต้องเสี่ยงแก้ไขส่วนสำคัญโดยไม่มีข้อมูลมารองรับ ช่วยให้ทีมนักออกแบบสามารถปรับปรุงแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำงานได้เร็วขึ้น และวัดผลได้
การนำ A/B testing ไปใช้นั้น ไม่ว่าจะมี split testing และ/หรือ multivariate testing หรือไม่ ก็จะให้ KPI เพิ่มสูงขึ้นได้แทบจะทันที และพร้อมนำคุณไปสู่ความสำเร็จในระยะยาว ยิ่งคุณทำ A/B testing มากเท่าไร และใช้กลยุทธ์ที่โฟกัสกับเรื่องเหล่านี้มากตามไปด้วย คุณก็ยิ่งมั่นใจในดีไซน์ คุณภาพ และความสำเร็จในอนาคตของผลิตภัณฑ์คุณมากเท่านั้น
ที่มอร์โฟซิส เรามีความมุ่งมั่นที่จะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถทำการทดสอบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ดิจิทัลได้ตามเป้า ติดต่อเราเพื่อรับคำปรึกษาได้ที่นี่
