สำหรับการทำการตลาดในยุคนี้ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า Digital Marketing ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจในปัจจุบันไปแล้ว ด้วยไลฟ์สไตล์การใช้ชีวิตของคนที่เกี่ยวข้องกับดิจิทัลแทบจะทุกที่ ทุกเวลา และด้วยความที่เป็นดิจิทัล (Digital) ทำให้การทำการทดลอง (Experiment) เพื่อเก็บข้อมูล (Data) นั้นเป็นเรื่องง่ายมากขึ้น ซึ่งทำให้นักการตลาดนั้นสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึก (Insight) ได้มากเพียงพอที่จะวิเคราะห์และประเมินได้ว่าแคมเปญที่ทำไปนั้นเป็นอย่างไรบ้าง ควรต้องแก้ไขตรงไหนให้ถูกใจลูกค้ามากขึ้น สิ่งเหล่านี้สามารถเก็บข้อมูลได้ด้วยหลักการ A/B Testing เพื่อสร้างการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
เป็นกระบวนการจาก User Experience เพื่อทดสอบว่าองค์ประกอบ (Element) แบบไหน จะช่วยให้ผู้ใช้งานเกิดประสบการณ์การใช้งานที่ดี และนำไปสู่ Conversion ที่มากที่สุด ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นรูปแบบข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data)
หลักการของการทดสอบคือ ถ้าเราอยากรู้ว่าระหว่าง รูปภาพ A กับ B อย่างไหนจะดีกว่ากัน สิ่งที่เราต้องทำเป็นอันดับแรกคือการแบ่งกลุ่มเป้าหมายที่เหมือนกันออกมาเป็นสองกลุ่ม แล้วก็เอาสิ่งที่คุณอยากรู้แบ่งแต่ละกลุ่ม ให้ได้เห็น สัมผัส หรือมีประสบการณ์ร่วมด้วย ไม่ว่าจะด้วยวิธีไหนก็แล้วแต่ จากนั้นก็รอดูผลลัพธ์ว่าระหว่างกลุ่ม A ที่ได้ตัวแปรแบบหนึ่งกับกลุ่ม B ที่เหมือนกับกลุ่ม A แต่ได้ตัวแปรอีกแบบหนึ่ง ผลลัพธ์ของกลุ่มไหนจะดีกว่ากัน
ยกตัวอย่างเช่น สมมติว่าต้องการจะทดสอบแคมเปญกิจกรรมแจกของให้ดึงดูดลูกค้าเข้ามาเล่น แต่เราไม่แน่ใจว่าควรแจกอะไรดี ระหว่างโทรศัพท์มือถือ คอมพิวเตอร์ หรือเครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้าน สิ่งที่ต้องทำต่อจากนี้คือตั้งกลุ่มเป้าหมายออกมาแบบเดียวกัน จากนั้นก็ลองนำไอเดียทั้งสามนี้ทดลองบนออนไลน์แบบง่าย ๆ ก่อน ด้วยการโฆษณาบน Facebook แล้วก็รอดูสัก 1 – 2 สัปดาห์ พอหมดเวลาแล้วก็นำข้อมูลที่ได้มาดูว่า รูปภาพไหนหรือข้อความโปรโมชั่นแบบไหนที่ทำให้คนสนใจกดคลิกโฆษณาของเราเข้ามาลงทะเบียนมากกว่ากัน
การทดสอบแบบนี้ ไม่ได้หมายความว่าจะต้องมีแต่ A กับ B แค่สองแบบเท่านั้น ในการทำงานจริง ๆ แล้วอาจจะมีสามหรือสี่แบบก็ได้ ขึ้นอยู่กับการตั้งสมมติฐาน (Hypothesis) และการทดสอบการออกแบบ (Design test) ซึ่งศัพท์ที่เรียกกันในภาษาของคนที่ทำ Testing จะเรียกแบบแรก (A) ว่า Control ส่วนแบบที่สอง (B) จะเรียกว่า Variation หากมีมากกว่าสองแบบ แบบถัดไปก็จะเรียกว่า Variation 2 เป็นต้น ในกรณีที่มีการทดสอบมากกว่า 2 แบบ เราจะเรียกการทดสอบนั้นว่า A/B/n testing ซึ่งอาจจะเป็น A/B/C/D testing ก็ได้ แต่การที่จะสามารถ test ได้หลาย ๆ รูปแบบนั้น เราต้องแน่ใจว่าว่า Traffic ที่มีในหน้านั้นมากพอสำหรับการทำ Test เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความถูกต้อง
ถ้าต้องแบ่งวิธีการทำออกมาเป็นขั้นตอนแบบละเอียด จะแบ่งออกมาได้ประมาณ 7 ขั้นตอนดังนี้
กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการให้ชัดเจน เพื่อที่สามารถมากำหนด KPIs และเลือก KPI (Key Performance Indicator) ที่จะนำมาเป็น Metric หลักในการวัดผลการทดสอบ เรื่องนี้เน้นย้ำว่าเป็นเรื่องที่สำคัญอย่างมาก และจำเป็นต้องมีในการทำ Test ทุกครั้ง เพราะว่าหากไม่มีตัวชี้วัดเป้าหมาย (Targeted Metric) แล้ว ก็จะไม่มีอะไรบอกเราได้ว่า A หรือ B แบบไหนที่จะส่งผลต่อธุรกิจของเรา เช่น ต้องการให้ยอดขายจากข้อความโฆษณาตัวนี้สูงขึ้น เป็นต้น
เป็นขั้นตอนการหาข้อมูล หาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ต่าง ๆ เพื่อนำเอาข้อมูลที่ได้มาเป็นไอเดียในการกำหนดหัวข้อสันนิษฐานสมมติฐาน (Hypothesis) โดนการทำ Research นั้นก็มีหลากหลายวิธี เช่น การใช้เครื่องมือช่วยในการเก็บข้อมูลต่าง ๆ แล้วนำมาวิเคราะห์ต่อ เช่น Web Analytics tools และ Mouse Tracking tools เป็นต้น
หลักจากที่ได้ข้อมูลการทำ Research มาเรียบร้อยแล้ว เราจะนำข้อมูลที่ได้มาตั้งสมมติฐาน (Hypothesis) ยกตัวอย่างเช่น หากการทำแบบสำรวจลูกค้า (Customer Survey) พบว่าส่วนใหญ่ ไม่ทราบว่ามีบริการติดแอร์ฟรี และล้างแอร์ฟรีอีก 10 เดือน ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุผลสำคัญที่กลุ่มเป้าหมายใช้ในการตัดสินใจซื้อสินค้าแล้ว เราอาจตั้ง Hypothesis ได้ว่า ถ้าหากเราเพิ่มข้อความไว้ใกล้ ๆ ปุ่มกดสั่งของ เพื่อสื่อสารเรื่องบริการเหล่านี้ น่าจะช่วยเพิ่มจำนวนของ Transaction และ Conversion Rate ได้ เป็นต้น โดยที่การตั้ง Hypothesis ที่ดีนั้นจะต้องมีองค์ประกอบอยู่สามส่วนด้วยกันคือ
ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนการจัดลำดับความสำคัญก่อนหลังในการทำ Test ซึ่งในกรณีที่เรามีการตั้งสมมติฐาน (Hypothesis) จำนวนมาก เราจะสามารถรู้ได้ว่าอะไรควรทำ ไม่ควรทำ อะไรควรทำก่อนหรือหลัง และอะไรมีผลต่อธุรกิจมากหรือน้อย ไม่ใช่ว่าได้ Hypothesis อะไรมาแล้วก็ทำ ๆ ไป เพราะบางทีทำไปแล้วก็ไม่เกิดประโยชน์ ไม่ส่งผลอะไรกับธุรกิจ ก็จะเป็นการเสียเวลาทำไปเปล่า ๆ เรื่องลำดับความสำคัญ ถ้าคิดแบบง่ายที่สุดก็ให้พิจารณาดูว่า Hypothesis นั้น ถ้ามีการนำไปใช้งานจริง Hypothesis ไหนจะมี Impact ต่อ Conversion ได้มากที่สุด
หลังจากได้ข้อสมมติฐาน (Hypothesis) ก็ถึงขั้นตอนของการออกแบบการทดสอบ ซึ่งในหัวข้อนี้จะเกี่ยวข้องโดยตรงกับ Hypothesis ที่ตั้งไว้ เพื่อนำมาออกแบบการทดสอบต่อไป ประเด็นสำคัญในขั้นตอนนี้ยังมีเรื่องของการกำหนดกลุ่มเป้าหมาย การทำ Segment และจำนวนของกลุ่มเป้าหมายในการทดสอบที่เหมาะสมเพื่อให้การทำ Test นั้นมีความถูกต้องมากที่สุด หรือที่เรียกกันว่า Clean Test จริง ๆ นั่นเอง
หลังจากทุกอย่างพร้อมแล้วก็ถึงขั้นตอนการทดสอบจริงตามที่ได้ออกแบบไว้ในขั้นตอนที่ 5 คำถามที่เกิดขึ้นในขั้นตอนนี้คือ จะต้องทำการทดสอบเป็นเวลานานเท่าไร? ในการทดสอบขั้นต่ำอยากน้อยประมาณสัก 2 สัปดาห์ขึ้นไป
เมื่อมีการทดสอบแล้วก็ต้องมีการวัดผลที่เกิดขึ้น ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้นั้นจะเป็นประโยชน์และถูกต้องมากน้อยแค่ไหนแน่นอนว่าส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการกำหนด Target KPI การออกแบบการทดสอบ รวมถึงการควบคุมการทดสอบไม่ให้มีปัจจัยอื่น ๆ มากระทบ หรือกระทบน้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้ การทดสอบในช่วงที่เว็บไซต์มีอีเวนท์พิเศษหรือโปรโมชั่นส่งเสริมการขายถือเป็นเรื่องหนึ่งที่ควรต้องพิจารณาหลีกเลี่ยง แต่ถ้าหากทุกอย่างทำมาอย่างถูกต้องเหมาะสมแล้วที่เหลือคือการวิเคราะห์ผลลัพธ์ ซึ่งเครื่องมีอการทดสอบ ก็จะแสดงข้อมูลที่ได้จากการทดสอบออกมาได้อย่างครบถ้วน
สุดท้ายสิ่งที่ควรจะต้องพิจารณาเพิ่มเติมหลังจากได้ผลลัพธ์ที่ต้องการแล้วนั้น คือการวิเคราะห์ลงลึกในระดับ Segment ย่อย ๆ เพราะการที่แบบ A ชนะแบบ B นั้นเป็นการชนะกันโดยภาพรวมตามกลุ่มเป้าหมายที่เรากำหนดไว้ แต่ก็มีความเป็นไปได้ว่า B อาจจะชนะ A ในบางกลุ่ม Segment ได้เช่นกัน ซึ่งเรื่องนี้เป็นเรื่องที่อาจถูกมองข้ามไปสำหรับคนที่เพิ่งเริ่มทดสอบได้ไม่นาน
กระบวนการทดสอบ นั้นเป็นกระบวนการสำคัญอย่างมากในยุคนี้ที่ทำ Digital Marketing การเรียนรู้ระหว่างทางในทำนั้นเป็นเรื่องสำคัญในการเรียนรู้เพื่อให้สามารถปรับปรุงการทำงานได้ดีขึ้นในอนาคตและทำงานให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ยิ่งไปกว่านั้นการทำการเรียนรู้แบบนี้ นั้นไม่มีที่สิ้นสุดเพราะการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีและพฤติกรรมของผู้บริโภคอยู่ทุกวัน ทำให้นักการตลาดนั้นมีช่องว่างที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพการทำการตลาดผ่าน Digital Marketing อยู่เสมอ
ดาวน์โหลดได้แล้ววันนี้ทั้ง iOS และ Android
https://th.jobsdb.com/th-th/articles/digitalmarketing%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a7%e0%b8%b8%e0%b8%98%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%95%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%a1%e0%b8%b5/
https://th.jobsdb.com/th-th/articles/omni-channel-marketing/
https://th.jobsdb.com/th-th/articles/sem-marketing/
https://th.jobsdb.com/th-th/articles/7-%e0%b9%82%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a1-online-marketing/
https://th.jobsdb.com/th-th/articles/martech-%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%a2%e0%b8%b8%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b9%8c%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%94/