AB Testing: การทดสอบที่ปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจของคุณ

การทำ AB Testing

การทดลองแบบสองค่า หรือ AB Testing คือ การใช้ข้อมูลทางสถิติในการทดสอบสองตัวเลือกที่แตกต่างกัน เพื่อตรวจสอบว่าตัวเลือกไหนทำให้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้มากที่สุด และปรับปรุงผลิตภัณฑ์ หรือบริการที่มีอยู่อย่างต่อเนื่อง

การทำ AB Testing มีขั้นตอนดังนี้:

1. การกำหนด Hypothesis: ในขั้นตอนนี้ เราต้องกำหนดว่าเราต้องการทดสอบอะไร และคาดว่าการทดสอบจะให้ผลอย่างไร เช่น เราอาจจะต้องการทดสอบสีของปุ่มที่ผู้ใช้ทำการคลิก และคาดหวังว่าสีที่แตกต่างกันจะมีผลต่ออัตราการคลิก
2. การสร้างสองตัวเลือก (A และ B): ตัวเลือก A คือ สิ่งที่เรามีอยู่แล้ว (หรือ “control”) และตัวเลือก B คือสิ่งที่เราอยากจะทดสอบ (หรือ “variant”) สิ่งที่ควรจะทราบคือ ควรจะมีการเปลี่ยนแปลงเพียงแค่หนึ่งอย่างเท่านั้นในแต่ละครั้งที่ทดสอบ เพื่อให้เราแน่ใจว่าผลลัพธ์ที่เราได้มาเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงที่เราทำ ไม่ใช่ปัจจัยอื่น
3. การทดสอบ: ในขั้นตอนนี้ เราจะให้กลุ่มผู้ใช้งานแบ่งเป็นสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งใช้งานแบบ A และกลุ่มหนึ่งใช้งานแบบ B และเราจะบันทึกผลการใช้งานของทั้งสองกลุ่ม
4. การวิเคราะห์: เมื่อเรามีข้อมูลที่เพียงพอแล้ว เราจะทำการวิเคราะห์ผลการทดสอบ เพื่อดูว่ามีความแตกต่างระหว่างกลุ่ม A และ B หรือไม่
5. การดำเนินการตามผลทดสอบ: หากพบว่าตัวเลือก B ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า A ในระดับที่มีนัยสำคัญทางสถิติ เราก็ควรจะเปลี่ยนแปลงจาก A เป็น B

การทำ AB Testing เป็นเครื่องมือที่มีความสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ หรือบริการ และการตัดสินใจทางธุรกิจ ที่มุ่งมั่นที่จะตรวจสอบและปรับปรุงประสิทธิภาพของการทำงานในสภาพแวดล้อมของตนเอง

ที่มาของการใช้ AB Testing

การทดลองแบบ A/B หรือ A/B Testing เริ่มต้นขึ้นในภาควิชาการของวิทยาศาสตร์ทางสถิติ เป็นเทคนิคที่ใช้ในการทดลองควบคุมในการเปรียบเทียบการกระทำหรือการจัดการที่แตกต่างกัน 2 อย่างเพื่อดูว่ามีความแตกต่างในผลลัพธ์หรือไม่ นักวิชาการจะใช้เทคนิคนี้ในการทดลองทางวิทยาศาสตร์ สังคมศาสตร์ และเศรษฐศาสตร์

เทคนิคนี้ถูกนำไปใช้ในธุรกิจและอุตสาหกรรมดิจิทัลโดยเฉพาะเมื่อการทดสอบสามารถทำอย่างรวดเร็วและราคาไม่แพง โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับ UX (User Experience) และการตลาดออนไลน์

โดยทั่วไป ไม่มีบุคคลที่เฉพาะเจาะจงถูกยกมาเป็น “ผู้คิดค้น” การทดลองแบบ A/B แต่เราสามารถให้เครดิตได้ถึงนักวิทยาศาสตร์สถิติในช่วงศตวรรษที่ 20 ที่สร้างแนวคิดเหล่านี้ และให้เครดิตได้ถึงผู้พัฒนาเว็บไซต์และนักการตลาดในยุคดิจิทัลที่นำเทคนิคนี้ไปใช้ในแนวทางใหม่ ๆ

AB Testing ใช้กับอะไรได้บ้าง

การทดสอบแบบ AB มีความยืดหยุ่นในการใช้งานและสามารถใช้ได้ในหลายภาคส่วน มากกว่าที่คิด ดังนี้:

1. การทดสอบเว็บไซต์: AB Testing ใช้มากที่สุดในการทดสอบเว็บไซต์ เพื่อค้นหาองค์ประกอบของเว็บไซต์ที่ทำให้ผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับเว็บไซต์ของคุณได้ดียิ่งขึ้น เช่น การปรับเปลี่ยนสีของปุ่ม การเปลี่ยนตำแหน่งของข้อมูล หรือการเปลี่ยนแปลงคำอธิบายของผลิตภัณฑ์
2. การทดสอบแอปพลิเคชัน: ในสภาวะที่ผู้ใช้งานมือถือเพิ่มขึ้น AB Testing สามารถใช้ทดสอบวิธีที่ดีที่สุดในการนำเสนอแอปพลิเคชันของคุณ หรือฟีเจอร์ต่างๆในแอปพลิเคชัน
3. การทดสอบการตลาดแบบอีเมล: การส่งอีเมลที่มีประสิทธิภาพมีความสำคัญอย่างมากในการตลาดดิจิทัล AB Testing สามารถช่วยทดสอบเนื้อหา หัวข้อ หรือเวลาในการส่งอีเมล
4. การทดสอบโฆษณา: ไม่ว่าคุณจะทำการโฆษณาออนไลน์หรือออฟไลน์ AB Testing สามารถใช้เพื่อหาข้อความ ภาพ หรือองค์ประกอบทางสถิติที่ทำให้โฆษณาของคุณมีประสิทธิภาพมากที่สุด
5. การทดสอบการขาย: ในการขาย สิ่งที่สำคัญคือ การสื่อสาร AB Testing สามารถช่วยให้คุณเข้าใจว่าข้อความ ข้อเสนอ หรือสิ่งแนะนำใดทำให้คุณสามารถปิดการขายได้ดียิ่งขึ้น
6. การทดสอบสินค้า: ไม่ว่าคุณจะจำหน่ายผลิตภัณฑ์แบบดิจิทัลหรือแบบประดิษฐ์ AB Testing สามารถช่วยคุณทดสอบคุณสมบัติ การออกแบบ หรือวิธีการแสดงผลต่าง ๆ ของสินค้า

ด้วยความยืดหยุ่นและความสามารถที่หลากหลายของการทดสอบแบบ AB นั้น มันเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าอย่างยิ่งในการปรับปรุงและคิดค้นสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้งานของคุณ

ตัวอย่างการใช้ AB Testing

ขอยกตัวอย่างการใช้ AB Testing ที่สำคัญและที่เป็นที่น่าสนใจในอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ต:

1. Google: Google นั้นมีการใช้งาน AB Testing อย่างแพร่หลายในการทดลองกับคุณสมบัติใหม่ ๆ ของเว็บไซต์และแอปพลิเคชันของเขา เป็นต้นฉบับของทุกสิ่งที่ทำ Google ได้ทดสอบรูปแบบแสดงผลของหน้าผลการค้นหา (SERP) จากการแสดงแค่ 10 ลิ้งค์สู่การแสดงผลอย่างละเอียด ๆ และรวมไปถึงการแสดงผลลัพธ์ที่แนะนำ
2. Amazon: Amazon ได้ทดลองรูปแบบและฟีเจอร์ต่าง ๆ บนเว็บไซต์ของเขาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการขายสินค้า เช่น การทดสอบแบบจำลองการแสดงผลสินค้า คำอธิบายสินค้า และวิธีการแนะนำสินค้าที่คล้ายคลึงกัน
3. Netflix: Netflix ได้ใช้ AB Testing ในการทดลองวิธีการแนะนำภาพยนตร์และซีรีส์แก่ผู้ใช้งาน เช่น การทดสอบว่าควรจะแสดงคำอธิบายของภาพยนตร์หรือไม่ หรือว่าควรจะแสดงรีวิวของผู้ใช้งานหรือไม่ และเมื่อคุณกำลังรับชมภาพยนตร์ ควรจะแสดงวิดีโอตัวอย่างอื่น ๆ หรือไม่
4. Facebook: Facebook ได้ใช้ AB Testing ในการทดลองวิธีการแสดงผลข้อความ รูปภาพ และวิดีโอบนหน้าของคุณ เพื่อทำให้คุณสนใจในเนื้อหาและต้องการที่จะมาใช้งาน Facebook อีก

ทั้งหมดนี้เป็นเพียงบางส่วนของการใช้งาน AB Testing ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญและประโยชน์ที่ได้รับจากการใช้งานเครื่องมือนี้ในการตัดสินใจที่มีความสำคัญ