กองทดสอบ A/B ที่แนะนำสำหรับนักการตลาดดิจิทัลขั้นสูง

แนวคิดเบื้องหลังการทดสอบ A/B นั้นเรียบง่าย คุณเปรียบเทียบเนื้อหาสองเวอร์ชันเพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า

จากผลการทดสอบแยก ธุรกิจและเว็บไซต์ของคุณจะได้รับประโยชน์จากโอกาสในการขายและอัตรา Conversion ที่สูงขึ้น

ฉันชื่อลาร์ส ลอฟเกรน และก่อนที่ฉันจะเริ่มบริหารบริษัทที่ Quick Sprout ฉันได้เริ่มต้นอาชีพในการเติบโต ในฐานะผู้อำนวยการฝ่ายการเติบโตที่ KISSmetrics และฉันจะสอนให้คุณเป็นคนรวย ฉันมีหน้าที่รับผิดชอบส่วนตัวในการบรรลุเป้าหมายผู้นำและดำเนินโปรแกรมการทดสอบ A/B เพื่อปรับปรุง Conversion ในแต่ละเว็บไซต์

ฉันได้ทำการทดสอบ A/B หลายร้อยครั้งตลอดอาชีพการงานของฉัน

ที่ทั้งสองบริษัท ฉันเพิ่มอัตราการแปลงเป็นสองเท่าและสามเท่า โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ฉันได้เพิ่มการไหลของลูกค้าเป้าหมายรายเดือนที่ KISSmetrics เป็นสี่เท่า และสร้างเครื่องสร้างลูกค้าเป้าหมายซึ่งให้ผลตอบแทน 40,000 รายต่อเดือนที่ I Will Teach You To Be Rich

ระหว่างที่ฉันทำงานด้านการตลาด ฉันได้ลองใช้ซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบแทบทุกอย่างที่มี บางคนน่าทึ่งและบางคนก็ไม่ ถ้าฉันจะเพิ่มโปรแกรมทดสอบ A/B อีกครั้ง นี่คือเครื่องมือ 11 อย่างที่ฉันจะไว้วางใจ

เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B

มีเครื่องมือหลายประเภทที่คุณต้องการสำหรับการทดสอบ A/B มันไปไกลกว่าเครื่องมือเดียวสำหรับการทดสอบ มาดูหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องกันทั้งหมดกันเถอะ

อีเมลธุรกรรมและกำหนดเอง

ในการทดสอบอีเมลธุรกรรมอย่างถูกต้อง คุณจะต้องควบคุมการสร้างและการวิเคราะห์อีเมลของคุณอย่างสมบูรณ์ SendGrid เสนอการควบคุมประเภทนี้ เครื่องมืออีเมลยอดนิยมอื่นๆ เช่น MailChimp นั้นยังไม่แข็งแกร่งพอ แม้เครื่องมือ Marketing Automation จำนวนมากก็ไม่ยืดหยุ่นเพียงพอ จะดีกว่าถ้ามีเครื่องมืออีเมลที่นักพัฒนาของคุณสามารถควบคุมได้อย่างสมบูรณ์

Sendgrid มีการทดสอบ A/B ในตัว แต่มีข้อ จำกัด :

ความมหัศจรรย์ของ Sendgrid ไม่ได้มาจากคุณสมบัติในตัว มาจากนักพัฒนาของคุณสามารถทดสอบ A/B อีเมลและช่องทางทั้งหมดได้เนื่องจากสามารถควบคุมได้อย่างสมบูรณ์ เมื่อคุณควบคุมได้อย่างสมบูรณ์แล้ว คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบใดๆ ที่คุณต้องการได้

ประการแรก โดยส่วนตัวแล้วฉันไม่เคยกังวลเรื่องการทดสอบหัวเรื่องหรืออัตราการคลิกผ่าน พวกเขาไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อธุรกิจ ประการที่สอง การทดสอบเนื้อหานั้นใช้ได้ แต่ฉันชอบทดสอบ ช่องทางอีเมลที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง นั่นคือสิ่งที่ฉันพบชัยชนะที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของฉัน นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันเพิกเฉยต่อ UI การทดสอบในตัวและใช้ Sendgrid สำหรับอีเมลทั้งหมด

การทดสอบอีเมล A/B ส่วนใหญ่ของฉันเป็นการทดสอบที่รอดำเนินการ ส่งอีเมลของคุณไปที่ 50% ของกลุ่มทดสอบ ไม่ส่งอะไรให้อีก 50% ที่เหลือ คุณจะสามารถเห็นผลกระทบที่แท้จริงของอีเมลนั้น

แบบสำรวจ

SurveyMonkey เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการสำรวจออนไลน์ พวกคุณเกือบทั้งหมดที่อ่านข้อความนี้ได้ทำแบบสำรวจผ่านแพลตฟอร์มของพวกเขาไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง

ฉันชอบ SurveyMonkey เพราะมันใช้งานง่ายมาก เนื่องจากเกือบทุกคนคุ้นเคย ผู้ใช้จึงสบายใจที่จะทำแบบสำรวจที่ขับเคลื่อนโดยซอฟต์แวร์ของตน

คุณอาจจะถามว่า “เหตุใดฉันจึงถือว่าแบบสำรวจเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มการทดสอบ A/B ของฉัน”

การตอบแบบสำรวจเติมเชื้อเพลิงให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การชนะการทดสอบ A/B ก่อนทำการทดสอบใดๆ ฉันเริ่มต้นด้วยการวิจัยเชิงคุณภาพ ยิ่งฉันเข้าใจลูกค้ามากขึ้นเท่าไหร่ โอกาสที่ฉันจะได้พบกับผู้ชนะด้วยการทดสอบ A/B ก็จะยิ่งสูงขึ้น

หากต้องการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพที่มีค่า โปรดคำนึงถึงเคล็ดลับเหล่านี้:

• อย่าทำให้แบบสำรวจของคุณซับซ้อนเกินไป เน้นการถามคำถาม 5 ถึง 10 ข้อที่คุณจำเป็นต้องรู้จริงๆ
• เน้นคำถามส่วนใหญ่ของคุณเกี่ยวกับปัญหาที่ลูกค้ามี
• เริ่มต้นด้วยคำถามปลายเปิดจนกว่าคุณจะมีสัญชาตญาณที่ดีจริงๆ สำหรับผู้ตอบ

สำหรับคำแนะนำเพิ่มเติม มีเคล็ดลับการสำรวจดีๆ มากมายที่นี่

การทดสอบผู้ใช้

อีกวิธีที่ยอดเยี่ยมในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพสำหรับการชนะการทดสอบ A/B คือการทดสอบผู้ใช้ เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบเหล่านี้คือ UserTesting

สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือเลือกผู้ชมของคุณ คุณสามารถใช้ผู้ชมของคุณเองหรือเชื่อมต่อกับเป้าหมายเฉพาะผ่านแผงควบคุมของ UserTesting แพลตฟอร์มช่วยให้คุณแม่นยำกับข้อมูลประชากรและปัจจัยอื่นๆ เพื่อค้นหาผู้ใช้ที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบของคุณ

ถัดไป เลือกผู้ใช้ 5 หรือ 10 คนเพื่อดำเนินการตามกระบวนการเริ่มต้นใช้งานหรือการดำเนินการตามกระแสผู้ใช้ทั่วไปบนเว็บไซต์ของคุณ UserTesting จะให้วิดีโอของผู้ใช้เหล่านี้โต้ตอบกับเนื้อหาของคุณ ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถระบุจุดสำคัญของความขัดแย้งเพื่อให้คุณได้รับชัยชนะในการทดสอบ A/B

นี่คือเหมืองทองคำสำหรับการชนะการทดสอบ A/B ฉันขอแนะนำอย่างยิ่งให้เรียกใช้สิ่งเหล่านี้บางส่วนในขั้นตอนการลงชื่อสมัครใช้หรือขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน ฉันมักจะพบจุดเสียดสีที่นำไปสู่ชัยชนะครั้งยิ่งใหญ่ในภายหลัง ที่ KISSmetrics เราได้เรียนรู้ว่ามันยากแค่ไหนที่ผู้คนจะแมปข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นในการติดตาม จากนั้นเราจึงปรับปรุงการเริ่มต้นใหม่ ทำให้มีโครงสร้างมากขึ้นและแนะนำผู้คนผ่านข้อมูลทุกชิ้นทีละขั้นตอน

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

สำหรับบรรดาผู้ที่ต้องการโปรแกรมการทดสอบ A/B อย่างจริงจัง คุณจะต้องนำข้อมูลและการรายงานทั้งหมดมาใช้ในองค์กร ในการทำเช่นนี้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณจะต้องมีคลังข้อมูลบางประเภท เมื่อตั้งค่าแล้ว คุณสามารถใช้เครื่องมือที่ดีที่สุด (ในความคิดของฉัน) สำหรับการรายงานข่าวกรองธุรกิจ — Tableau

ฉันชอบ Tableau เพราะมันทำให้ฉันควบคุมได้อย่างสมบูรณ์และจะสร้างรายงานใด ๆ ที่คุณต้องการ เนื่องจากฉันทราบข้อความค้นหา รายงาน และการแสดงภาพที่ต้องการอย่างแม่นยำ ฉันจึงสามารถสร้างทุกอย่างได้ในแบบที่ฉันต้องการ

อย่างไรก็ตาม ข่าวร้ายก็คือต้องมีคนจัดการและสร้างรายงานที่คุณต้องการ ซึ่งเป็นงานประจำ คุณจะต้องมีความเชี่ยวชาญในระดับผู้บริหารเพื่อที่จะรู้ว่าการรายงานใดที่จำเป็น นักวิเคราะห์ BI แบบดั้งเดิมสามารถสร้างรายงานได้ แต่จะไม่ทราบว่ารายงานและตัวชี้วัดใดมีความสำคัญต่อธุรกิจมากที่สุด ทั้งหมดนี้มีราคาแพงอย่างรวดเร็ว

วิธีแก้ปัญหานี้ไม่เหมาะสำหรับทุกคน ไปเส้นทางนี้เฉพาะเมื่อคุณมีความเชี่ยวชาญและงบประมาณเพื่อให้แน่ใจว่าได้ดำเนินการอย่างถูกต้อง

เครื่องคำนวณนัยสำคัญทางสถิติ

แนะนำให้ใช้สองเครื่องมือสำหรับการคำนวณนัยสำคัญทางสถิติ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับระดับทักษะของคุณ

เครื่องคิดเลขง่าย ๆ
เครื่องคำนวณนัยสำคัญ A/B จาก Neil Patel เป็นตัวเลือกที่ตรงไปตรงมาที่สุดของคุณ ทั้งหมดที่จำเป็นคือการใส่จำนวนผู้เข้าชมและ Conversion สำหรับแต่ละรูปแบบด้วยตนเอง:

เครื่องคิดเลขจะพิจารณาว่าการทดสอบมีนัยสำคัญเพียงพอที่จะสรุปผลหรือไม่

เครื่องคิดเลขขั้นสูง
สำหรับตัวเลือกขั้นสูง เครื่องคิดเลข AB Testguide เป็นทางออกที่ดีที่สุดของคุณ เครื่องมือนี้ให้พารามิเตอร์เพิ่มเติมแก่คุณเพื่อรวมไว้ในการคำนวณ

ด้วยเครื่องคิดเลขนี้ คุณสามารถเลือกสมมติฐานและเลือกระดับความมั่นใจของคุณ แม้ผลการทดสอบจะก้าวหน้ากว่า เครื่องมือนี้ไม่เพียงแต่แสดงกราฟให้คุณเห็นเท่านั้น แต่ยังมีข้อมูลทางสถิติอื่นๆ เช่น กำลังที่สังเกต ค่า p ค่า z และข้อผิดพลาดมาตรฐานของความแตกต่าง:

เป็นรายละเอียดเพิ่มเติมจำนวนหนึ่งที่สมเหตุสมผลหากคุณทำการทดสอบมามากหรือมีพื้นฐานด้านสถิติเท่านั้น ถ้ามันซับซ้อนเกินไป ให้เลือกเครื่องคิดเลขที่ง่ายกว่า

ทำไมฉันถึงใช้สิ่งเหล่านี้

เครื่องมือทดสอบส่วนใหญ่ไม่คำนวณนัยสำคัญทางสถิติใช่หรือไม่

หากมีบทเรียนหนึ่งที่ฉันได้เรียนรู้ ไม่ใช่การไว้วางใจเครื่องมือใหม่อย่างสุ่มสี่สุ่มห้า ตรวจสอบการคำนวณนัยสำคัญทางสถิติอีกครั้ง จนกว่าคุณจะมั่นใจว่าเครื่องมือทดสอบ A/B เชื่อถือได้ มีหลายวิธีในการคำนวณนัยสำคัญทางสถิติ และยังทำให้ข้อมูลยุ่งเหยิงได้ง่ายอีกด้วย

ดังนั้น เมื่อใดก็ตามที่ฉันทำงานกับซอฟต์แวร์ทดสอบใหม่ ฉันจะใช้เครื่องคิดเลขตัวใดตัวหนึ่งด้านบนเสมอ จนกว่าฉันจะรู้ว่าการคำนวณนั้นมั่นคง

การวิเคราะห์เว็บ

ไม่ต้องมองหาที่อื่นนอกจาก Google Analytics ราชาแห่งการวิเคราะห์ปริมาณการใช้ข้อมูล

ในการทดสอบเว็บไซต์ A/B คุณจะต้องเข้าใจพลวัตของการเข้าชม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง:

• หน้าใดได้รับการเข้าชมมากที่สุด?
• แหล่งที่มาของการเข้าชมใดที่กำลังเติบโตหรือลดลง
• หน้าใดนำการเข้าชมมากที่สุด

แม้ว่าคุณจะใช้ Google Analytics เพื่อยืนยันว่าคุณมีการเข้าชมเพียงพอในหน้าเว็บที่คุณต้องการทดสอบ A/B แต่ก็คุ้มค่ากับความพยายามในการติดตั้ง มันยังสมบูรณ์ฟรีและเป็นเครื่องมือระดับโลก

มีเหตุผลที่มีการติดตั้งในเกือบทุกไซต์ที่มีอยู่ คุณภาพของข้อมูล ปริมาณรายงานและข้อมูลเชิงลึก และข้อเท็จจริงที่ว่ามันฟรีทั้งหมดทำให้ Google Analytics เป็นข้อตกลงที่ไม่มีใครเทียบได้

ก่อนหน้านี้ ฉันเคยปรับแต่งโปรไฟล์ Google Analytics อย่างหนัก แม้ว่าในปัจจุบันนี้ ฉันแทบจะไม่ได้แตะต้องการตั้งค่าและพึ่งพารายงานที่มีอยู่แล้วภายใน ดังนั้นฉันแนะนำให้คุณทำเช่นเดียวกัน

การวิเคราะห์ผู้ใช้

เหตุใดจึงต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ที่สอง Google Analytics ไม่เพียงพอหรือ

แม้จะผ่านไปหลายปีแล้ว Google Analytics ก็เก่งในการวิเคราะห์ปริมาณการใช้งาน ใช่ ตอนนี้มีการติดตามผู้ใช้แล้ว แต่ไม่เคยออกแบบมาสำหรับสิ่งนั้น คุณต้องเป็นผู้ใช้ระดับสูงของ Google Analytics เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ผู้ใช้จริง

สำหรับสิ่งนั้น เครื่องมือที่ฉันชอบสำหรับการวิเคราะห์ผู้ใช้และข้อมูลลูกค้าคือ Amplitude เพราะคุณสามารถติดตามกระบวนการของผู้ใช้ได้อย่างง่ายดาย:

โปรแกรมการทดสอบ A/B ส่วนใหญ่มักเน้นที่กระบวนการสมัครและกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน ไม่เพียงแต่จะมีปริมาณการทดสอบมากมาย แต่การปรับปรุงเล็กน้อยในช่องทางเหล่านี้อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อธุรกิจ

ในขณะที่คุณทดสอบช่องทาง คุณจะต้องตรวจสอบกระบวนการทุกเดือนเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง การทดสอบ A/B อาจรายงานผลลัพธ์หนึ่งรายการ แต่ KPI รายเดือนของคุณจะไม่ตรงกันอย่างสมบูรณ์

หากคุณตัดสินใจที่จะใช้คลังข้อมูลและเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจอย่าง Tableau คุณสามารถข้ามเครื่องมือวิเคราะห์ผู้ใช้ทั้งหมดได้ ฉันพบว่าเครื่องมือวิเคราะห์ผู้ใช้เป็นขั้นตอนที่ดีในระหว่างที่ธุรกิจไม่พร้อมที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมด

หน้า Landing Page หลังคลิก

สำหรับการคลิกหลังโฆษณา คุณจะต้องการโซลูชันเฉพาะที่เชี่ยวชาญด้านประสบการณ์หน้า Landing Page ไม่ใช่ซอฟต์แวร์แบบครบวงจรที่มี "การทดสอบ A/B" หรือ "เครื่องมือสร้าง" โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแต่ละแคมเปญสมควรได้รับหน้า Landing Page หลังการคลิกที่ไม่ซ้ำกัน และการทดสอบ A/B แต่ละหน้าในกระบวนการ Instapage ไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณปรับขนาดการผลิตหน้า Landing Page สำหรับทุกแคมเปญ แต่ยังมีการทดสอบ A/B ในตัว เมื่อคุณพบชัยชนะ คุณจะสามารถเปิดใช้งานได้ทันที:

โปรแกรมการตลาดของฉันมักจบลงด้วยแลนดิ้งเพจมากมาย หากคุณไม่ได้ทำการทดสอบ A/B ในหน้าเว็บที่มีการเข้าชมมากที่สุด แสดงว่าคุณกำลังปล่อยให้รายได้อยู่บนโต๊ะ

แผนที่ความร้อน

ในการวิจัยลูกค้า มีคำแนะนำทั่วไป: “อย่าโฟกัสที่สิ่งที่ผู้คนพูด ให้โฟกัสที่สิ่งที่พวกเขาทำ” นั่นเป็นสาเหตุที่แผนที่ความหนาแน่นเป็นแหล่งข้อมูลการรวบรวมข้อมูลที่ยอดเยี่ยมอีกแหล่งหนึ่งสำหรับข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพ แผนที่ความหนาแน่นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจว่าผู้คนมีพฤติกรรมอย่างไร นอกจากนี้ยังเข้าใจง่ายสุด ๆ

การรู้ว่าผู้ใช้คลิกอะไร เลื่อนไปได้ไกลแค่ไหน และเมาส์เคลื่อนที่ไปที่ใด กระตุ้นให้เกิดแนวคิดในการเพิ่มประสิทธิภาพทุกรูปแบบ — เป็นอีกเหมืองทองคำแห่งแนวคิดสำหรับการทดสอบ A/B

Instapage มีแผนที่ความร้อนที่สร้างขึ้นในแพลตฟอร์มซึ่งสามารถทำได้ทั้งสามสำหรับหน้า Landing Page หลังการคลิก (ภาพด้านล่างเป็นเพียงแผนที่การคลิก):

คุณจะต้องเรียกใช้แผนที่ความหนาแน่นบนเว็บไซต์หลักของคุณด้วย ในกรณีนั้น ฉันขอแนะนำ Crazy Egg:

เรียกใช้แผนที่ความหนาแน่นในหน้าแรก หน้าราคา และขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน มองหาสิ่งที่ได้รับการคลิกเป็นจำนวนมากโดยที่คุณไม่คาดคิด และรายการที่คุณคิดว่าจะได้รับความสนใจมากขึ้นแต่ไม่ทำ จากนั้นให้คิดแนวคิดการทดสอบที่เน้นสิ่งที่ผู้คนต้องการในขณะที่ไม่เน้นสิ่งที่พวกเขาไม่สนใจ

CXL มีเคล็ดลับดีๆ มากมายเกี่ยวกับวิธีใช้แผนที่ความร้อนที่นี่

การทดสอบ A/B

แล้วเครื่องมือทดสอบ A/B ล่ะ? ตัวเลือกใดดีที่สุดสำหรับการทดสอบโฮมเพจ ขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน และผลิตภัณฑ์ ในความคิดของฉัน VWO:

VWO มีผลิตภัณฑ์ทดสอบ A/B ที่มั่นคงซึ่งเริ่มต้นที่ $199/เดือน เมื่อเทียบกับเครื่องมืออื่นๆ ที่สามารถทำเงินได้หลายหมื่นดอลลาร์ต่อปี VWO สามารถเข้าถึงได้ง่ายกว่ามาก มูลค่าต่อดอลลาร์นั้นสูงเป็นพิเศษ

ด้วย VWO คุณจะสามารถเรียกใช้การทดสอบแยกหลายรายการพร้อมกันได้ นอกจากนี้ยังมีโปรแกรมแก้ไขภาพที่ให้คุณเรียกใช้การทดสอบ A/B โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดใดๆ เหมาะสำหรับการทดสอบองค์ประกอบ เช่น พาดหัว คุณยังสามารถใช้ตัวแก้ไขโค้ดเพื่อทำการเปลี่ยนแปลงขั้นสูงในการทดสอบของคุณ ตัวแก้ไขโค้ดมีการปรับปรุงอย่างมาก

การทดสอบ WordPress A/B

WordPress เป็น CMS ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก แต่การทดสอบ A/B ทั่วทั้งไซต์ WordPress อาจเป็นเรื่องยุ่งยาก แพลตฟอร์มนี้ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับสิ่งนี้อย่างแน่นอน

นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรใช้ปลั๊กอินเช่น Nelio สำหรับการทดสอบ A/B ของ WordPress:

ได้รับการเตือน; คุณต้องการให้ไซต์ของคุณมีลำดับ ก่อน ทำการทดสอบนี้ หากคุณไม่ได้ทำความสะอาดทุกอย่าง คุณจะพบกับข้อขัดแย้งของปลั๊กอินนับไม่ถ้วน และเว็บไซต์ของคุณจะไม่สามารถให้บริการการทดสอบรูปแบบต่างๆ ได้เร็วพอสำหรับการทดสอบที่ถูกต้อง เนื่องจาก WordPress ไม่เคยได้รับการออกแบบสำหรับการทดสอบทั่วทั้งไซต์ การทดสอบ A/B จะขัดแย้งกับปลั๊กอิน ธีม และไซต์ที่สร้างมาไม่ดีจึงเป็นเรื่องง่าย

ขั้นแรก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้โฮสต์เว็บที่ดี สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการคือโฮสต์ที่ช้าซึ่งจะทำให้การให้บริการตัวแปรล่าช้า ดังนั้นผู้ใช้จึงสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลง จากนั้นล้างธีม WordPress ของคุณและลบปลั๊กอินที่ไม่จำเป็นออก วิธีนี้จะช่วยลดความขัดแย้งของปลั๊กอินและให้บริการการทดสอบของคุณเร็วพอที่จะหลีกเลี่ยงการถูกสังเกต

เมื่อไซต์ WordPress ของคุณสะอาดและมีเวลาในการโหลดที่รวดเร็ว ให้ติดตั้ง Nelio และใช้เพื่อเรียกใช้การทดสอบ A/B ทั่วทั้งไซต์ ฉันเคยทำการทดสอบมากมายในบล็อกของเราเพื่อเพิ่มการแปลงการสมัครรับอีเมล

บทสรุป

โปรแกรมทดสอบ A/B ที่แท้จริงต้องการชุดเครื่องมือเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลังจากทดสอบเครื่องมือหลายร้อยตัวด้วยตัวเองในหลายบริษัทและการทดสอบอีกหลายร้อยรายการ ฉันชอบกลุ่มด้านบนมากกว่าเพราะพวกเขามุ่งเน้นไปที่ส่วนต่างๆ ของการตลาดดิจิทัล และไม่ใช่เครื่องมือที่ "ดีที่สุด" ในทุกหมวดหมู่

หากมีเครื่องมือใหม่ๆ ที่คุณกำลังพิจารณาอยู่ อย่าลังเลที่จะเปลี่ยนเครื่องมือเหล่านี้ออก กฎทั่วไปของฉันคือการทดสอบบ่อยครั้งด้วยเครื่องมือที่เริ่มต้นและหยุดได้ง่าย เช่น เครื่องมือบันทึกหรือสำรวจของผู้ใช้ แต่สำหรับเครื่องมือโครงสร้างพื้นฐานอย่างการวิเคราะห์ ฉันเลือกเครื่องมือที่เชื่อถือได้และฉันสามารถพึ่งพาได้หลายปี

เกี่ยวกับผู้เขียน
ลาร์สเป็น CEO ของ QuickSprout ก่อนหน้านั้น เขาเป็นผู้อำนวยการฝ่ายการเติบโตที่ I Will Teach You To Be Rich และ KISSmetrics