โดยทั่วไปนั้น Conversion Rate จะอยู่ที่ 2-10% แต่คุณรู้ไหมว่ามีแบรนด์ที่ทำให้ตัวเลขตรงนี้เพิ่มขึ้นมาเป็นเท่าตัวได้ จากการปรับเปลี่ยนองค์ประกอบบางอย่างบนเว็บไซต์เพียงเล็กน้อย
ไม่ว่าจะเป็นแบรนด์ขนาดเล็กหรือใหญ่ก็ตาม อาจจะเคยเจอปัญหาที่ว่าเราวางกลยุทธ์การสื่อสารไว้ดีมากแล้ว แต่ “Conversion Rate ยังคงต่ำกว่าที่ตั้งเป้าไว้” ในขณะที่ก็ไม่ได้มีปัญหากับยอดผู้ใช้งานหรือลูกค้าเลย
แล้วเราจะรู้ได้อย่างไร ว่าควรจะต้องเปลี่ยนองค์ประกอบไหนในเว็บไซต์ของเรา เพื่อให้ผู้ใช้งานหรือลูกค้าให้การตอบรับที่ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการลงทะเบียน หรือกดซื้อสินค้าต่างๆที่จะนำมาสู้ Conversion Rate ที่สูงขึ้น
ในความเป็นจริงแล้ว ไม่มีดีไซน์ที่ตายตัวสำหรับการทำเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชั่น ดีไซน์รูปแบบที่ได้ผลกับธุรกิจหนึ่ง อาจจะใช้ไม่ได้เลยสำหรับอีกธุรกิจหนึ่ง ถึงแม้ว่าทั้งสองธุรกิจนั้นจะอยู่ในอุตสาหกรรมเดียวกันก็ตาม และการหาดีไซน์ที่เหมาะสมนั้นอาจจะฟังดูเป็นไปได้ยาก เพราะเราต้องใช้สมมุติฐานหรือความสร้างสรรค์ในการทำงาน เราอยากให้ทุกคนมาดูกันว่าธุรกิจต่างๆ นำสมมุติฐานมาทำ A/B Testing อย่างไรบ้าง เผื่อว่าคุณจะมีไอเดียในการทำ A/B Testing ที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
การเลือกใช้ปุ่ม “ลงทะเบียน” ที่แตกต่างกัน ช่วยเพิ่ม Conversion Rate ได้กว่า 141.31%
เป็น Use case ที่ใกล้ตัวเรา เพราะเป็นเคสที่เกิดในไทย การเปลี่ยนปุ่มแค่เพียงปุ่มเดียว ทำไมถึงนำพาไปสู่ Conversion rate ที่เพิ่มเป็นเท่าตัวได้เลย สิ่งที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จนี้คืออะไร ทีมงานมีแนวคิดอย่างไร เรามาดูไปพร้อมๆกันได้เลยครับ
สมมุติฐาน:
หลังจากเราได้มีการทำ Workshop แล้วพบว่า หน้าลงทะเบียนที่ทางลูกค้าอยากเพิ่ม Conversion Rate อาจจะต้องมีการเปลี่ยนปุ่มบางปุ่ม หรือคำพูดบางคำในหน้านี้เพื่อกระตุ้นให้คนสนใจอยากลงทะเบียนสมัครมากขึ้น ทางทีมงานจึงตั้งสมมุติฐานว่า “หากเปลี่ยนปุ่มลงทะเบียนเป็นปุ่มเคลื่อนไหว จะทำให้ผู้ใช้งานคลิ๊กปุ่มดังกล่าวมากขึ้น”
ขั้นตอนการทำ A/B Testing
มีการเลือกใช้ 2 Variants ในการทดสอบ Conversion Rate (CVR) ดังนี้
- Original Version: ปุ่มพื้นฐานที่ไม่มี animation เคลื่อนไหว
- Animated Version: ปุ่มเคลื่อนไหว
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ A/B Testing
หลังจากสิ้นสุดช่วงเวลาการทำ A/B Testing พบว่า ปุ่มแบบเคลื่อนไหว (Animated Version) มีค่า Conversion Rate สูงขึ้นกว่า 141.31% หรือเกือบ 1.5 เท่าเลยทีเดียว
การเลือกใช้ภาพ Hero Image ที่หน้าโฮมเพจของ HubSpot Academy
เป็นอีก Use-Case หนึ่งที่จะช่วยให้ทุกคนเห็นภาพได้ชัดขึ้น เพราะทุกเว็บไซต์จะมีหน้า Homepage ของตัวเองที่จะต้องใช้ภาพ Hero Image เพื่อดึงดูดความสนใจหรือกระตุ้นความต้องการซื้อของลูกค้า ตัวอย่างการทำ A/B Testing ของ HubSpot Academy นี้ จะทำให้คุณเห็นว่าการเปลี่ยนรูป Hero Image จะมีอิทธิพลกับ User-Behavior และ Conversion Rate มากแค่ไหน
ปัญหาที่พบ:
เดิมทีแล้วเว็บไซต์ของ HubSpot Academy จะมีวิดิโออยู่ที่ Hero Banner แต่จากข้อมูลที่มีอยู่ แสดงให้เห็นว่า ถึงจะมีมากกว่า 55,000 PageViews แต่มี User เพียงแค่ 0.9% เท่านั้นที่ดูวิดิโอในหน้าแรก และมีเพียงแค่ครึ่งหนึ่งของ 0.9% ที่ดูวิดิโอจนจบ
ดังนั้นทางทีมงานจึงคิดว่าหากเรามีการสื่อสารที่ชัดเจนยิ่งขึ้น อาจจะเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้งานมากกว่าและอาจจะช่วยเพิ่ม Engagement ให้กับเว็บไซต์ได้ จึงเป็นเหตุผลให้ทางทีมงานตัดสินใจทำ A/B Testing เพื่อพิสูจน์ไอเดียดังกล่าว
ขั้นตอนการทำ A/B Testing:
HubSpot เลือกใช้ 3 Variants ในการทดสอบ Conversion Rate (CVR) และ Call To Action (CTA) Click and Engagement ดังนี้
- Control (ดีไซน์หลัก เริ่มต้น)
- Variant B: ที่มีการใส่ข้อความและภาพที่มีสีสันสดใส และใส่ Tryping Animation Headline
- Variant C: มีการใส่สีสันเข้าไปเพิ่มเติม และมี movement ของ รูปภาพที่อยู่ทางด้านขวามือ
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ A/B Testing:
Variant B ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า Control กว่า 6% และในทางตรงกันข้าม Variant C มีผลลัพธ์ที่น้อยกว่า Control 1% จากตัวเลขที่กล่าวมานั้น แสดงให้เห็นว่า หากมีการนำ Variant B มาใช้งานจริง จะเพิ่มยอดการสมัครสมาชิกมากกว่า 375 คนต่อเดือนเลยทีเดียว
ทำไม Predictive ถึงแนะนำให้เปลี่ยนปุ่ม
ในการทำ Marketing Campaign นอกจากความรู้ด้านกลยุทธ์ต้องแข็งแรงแล้ว ยังต้องมีองค์ประกอบอื่นๆที่ตอบโจทย์กับกลุ่มเป้าหมาย เช่น หัวข้อที่ดึงดูดตั้งแต่แรกเห็น, รูปภาพประกอบ ที่ต้องสัมพันธ์กับธุรกิจ ไปจนถึงการทำ Call To Action เพื่อเป็นช่องทางในการติดต่อระหว่างลูกค้ากับตัวคุณ
แต่ปัญหาคือเราไม่สามารถรู้ได้เลยว่า Element ไหนที่เป็นตัวแปรที่ทำให้ Marketing Campaign ไม่ประสบความสำเร็จ หลายๆครั้งเราอาจจะพบว่าเมื่ออยู่ในขั้นตอนการเลือกดีไซน์ ทีมงานแต่ละคนก็มักจะมีดีไซน์ที่ตัวเองคิดว่าจะได้ผลตอบรับที่ดีกว่าดีไซน์อื่นๆ ซึ่งล้วนเป็นเหตุผลทางอารมณ์ (Opinions) จะดีกว่าไหมหากเรามีข้อมูลหรือผลการทดลองที่จะมารองรับการตัดสินใจ (Facts) เพราะเหตุนี้ ทำให้เราต้องมีการทำ A/B Testing เพื่อให้ผู้ใช้งานจริงเป็นคนที่ตัดสินผลลัพธ์
เพราะเราไม่มีทางรู้เลยว่าองค์ประกอบไหนที่เรามีข้อผิดพลาด เลยทำให้การทำ Content Marketing ของคุณไม่ประสบความสำเร็จสักที ดังนั้นคุณต้องอาศัย “เครื่องมือ” ที่จะเข้ามาช่วยในการทดสอบว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณ ต้องการผลลัพธ์แบบไหนมากที่สุด
การทำ A/B Testing สามารถช่วยอะไรเราได้บ้าง
Data-driven decision-making
การนำ Data มาเป็นองค์ประกอบหลักในการตัดสินใจ ไม่ใช่ใช้เพียงแค่อารมณ์ ความรู้สึก หรือเลือกทำเพียงเพราะเป็นการตัดสินใจจากผู้มีประสบการณ์ แต่เราตัดสินใจจะเลือก design นี้ หรือ message นี้ เพราะได้ทำการทดสอบแล้วว่าได้ผลตอบรับที่ดีที่สุด
Optimization and improvement:
ในการทำเว็บไซต์หรือหน้า Landing Pages เมื่อผ่านไปสักระยะ เราจะพบว่าผู้ใช้งานไม่ได้ให้การตอบรับในแบบที่เราตั้งใจไว้ ไม่ว่าจะเป็นในกรณีที่เราพบเห็นกันบ่อยคือ ผู้ใ้ช้งานคิดว่าไม่สามารถกดชำระเงินได้เนื่องจากเป็นปุ่มเป็นสีเทา จึงส่งผลให้ผู้ใช้งานติดต่อเข้ามาที่ Call-Center เพื่อขอชำระเงิน ซึ่งเราจะเห็นว่าดีไซน์นั้นไม่ได้ตอบโจทย์ต่อผู้ใช้งานให้สามารถชำระเงินได้เองอย่างที่เราตั้งใจ ดังนั้นเราจึงควรหาสีอื่นๆ สำหรับการทำ A/B Testing ให้ตอบโจทย์ต่อความเข้าใจของผู้ใช้งานมากที่สุด
Customer-centric approach:
เพื่อให้ผู้ใช้งานเป็นผู้ตัดสิน หลายๆครั้งเราอาจจะพบว่าเว็บไซต์ถูกดีไซน์ขึ้นมาตามความต้องการของธุรกิจหรือองค์กร แต่คุณต้องอย่าลืมว่าผู้ใช้งานจริงๆคือ User ไม่ใช่องค์กร ทำไมเราถึงไม่ส่งมอบสิ่งที่พวกเขาต้องการหละ การทำ Customer-Centric Approch จะช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า เพิ่มการมีส่วนร่วม และส่งเสริมความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นระหว่างตัวธุรกิจ/องค์กร และกลุ่มเป้าหมาย
Cost-effective decision-making:
การทำแคมเปญหรือดีไซน์ที่ไม่มีประสิทธิภาพอาจนำไปสู่การสูญเสียทรัพยากรและพลาดโอกาส ซึ่งการทำ A/B Testing จะช่วยลดความเสี่ยงนี้ได้ โดยช่วยให้ธุรกิจสามารถทดสอบและทบทวนไอเดียอีกครั้ง ก่อนที่จะใช้ทรัพยากรที่สำคัญ การที่เรา Test ดีไซน์และทำการวิเคราะห์จะช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดสรรงบประมาณในแคมเปญหรือดีไซน์ที่พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมากที่สุด เพื่อให้แน่ใจว่าว่างบประมาณที่กำลังจะถูกใช้ไปนั้นจะเหมาะสมและได้รับผลตอบแทนสูงที่สุด
Competitive advantage:
ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง การนำหน้าคู่แข่งถือเป็นสิ่งสำคัญ การทำ A/B Testing จะช่วยให้ได้เปรียบในการแข่งขันด้วยการ Testing และ Optimize แคมเปญอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจต่างๆ สามารถมอบส่งประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องและน่าสนใจสำหรับกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น การที่ลูกค้าได้รับการสื่อสารที่เกี่ยวข้องกับตัวเอง จะทำให้แบรนด์ได้รับเสียงตอบรับเชิงบวกที่เพิ่มขึ้น ซึ่งสิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าแบรนด์แข็งแกร่งขึ้นจากการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่สูงขึ้น และท้ายที่สุดคือความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด
หากทุกคนได้อ่านกันมาจนถึงตรงนี้ ผมคิดว่าคุณน่าจะได้เข้าใจถึงคอนเสปและไอเดียในการทำ A/B Testing กันแล้วนะครับ ผมอยากจะย้ำอีกครั้งว่า สิ่งที่เราคิดว่าเราออกแบบมาดีแล้ว มันอาจจะไม่ได้ดีเสมอไป ทางเดียวที่จะรู้ได้คือทำ Experiment survey เพื่อวัดผล อย่าเชื่อคำพูดหรือความเห็น ให้เชื่อ Data และหากใครกำลังมีปัญหา หรือสนใจเกี่ยวกับการทำ A/B Testing สามารถติดต่อ Predictive ได้เลยนะครับ เรายินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยทีมงาน UX Research Speacialist โดยไม่มีค่าใช้จ่าย