อธิบายวิธีทำ A/B Testing เทคนิคตัดชอยซ์ เลือกการตลาดให้ดีสุด ก่อนลงสนามจริง

กลยุทธ์การตลาดที่ส่งเสริมการขายในปัจจุบัน มีอยู่หลากหลายวิธี
ไม่ว่าจะเป็น การจัดโปรโมชัน, การแจกของรางวัล, การโฆษณาผ่านหลายช่องทาง, การแจกสินค้าทดลอง

แน่นอนว่า เราไม่สามารถฟันธงได้ 100% ว่า ต้องใช้กลยุทธ์แบบไหน จึงจะขายสินค้าได้ดีที่สุด
มีแต่ต้องปรับใช้กลยุทธ์ต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับสินค้าของเรามากที่สุด

แต่คำถามก็คือ จะรู้ได้อย่างไรว่า กลยุทธ์ไหนเหมาะสมกับสินค้าของเรามากที่สุด ?

หนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยหากลยุทธ์การขายและการตลาด ที่เหมาะสมกับแบรนด์ที่สุด คือ กระบวนการทดสอบ ที่มีชื่อว่า “A/B Testing”

แล้ว A/B Testing คืออะไร ? มีขั้นตอนการทำอย่างไรบ้าง ?

อธิบายง่าย ๆ A/B Testing คือ กระบวนการทดสอบเพื่อหาว่าลูกค้ามีการตอบสนองต่อสิ่งที่เรามอบให้อย่างไร จากนั้นจึงนำผลการทดสอบมาเทียบกันว่า ลูกค้าชอบแบบไหน หรือแบบไหนทำให้ขายสินค้าได้มากที่สุด

ยกตัวอย่างหัวข้อการทดสอบ A/B Testing เช่น

- โปรโมชันแบบ A หรือ B สร้างยอดขายได้มากกว่ากัน

- ใช้อินฟลูเอนเซอร์เป็นพรีเซนเตอร์ หรือใช้นักแสดงเป็นพรีเซนเตอร์ แบบไหนกระตุ้นการขายได้มากกว่ากัน

- โฆษณาบน Facebook ด้วยการโชว์รูปสินค้าสวย ๆ หรือเน้นรายละเอียด แบบไหนลูกค้าคลิกดูมากกว่ากัน

ข้อดีของการทำ A/B Testing คือ ทำให้เราเลือกใช้กลยุทธ์การขาย หรือกลยุทธ์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุด

โดยที่ไม่ต้องเปลืองงบประมาณไปกับกลยุทธ์ใดกลยุทธ์หนึ่ง แล้วค้นพบในภายหลังว่า “ไม่เวิร์ก” จนทำให้เราขาดทุน

ซึ่งต้องบอกว่าจริง ๆ แล้วการทำ A/B Testing ไม่ได้ใช้ได้ในทางการตลาดเท่านั้น แต่ก็ยังปรับใช้กับการทำธุรกิจได้อีกด้วย

รู้หรือไม่ว่า แม้แต่บริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกก็ยังมีการทำ A/B Testing กันเป็นปกติ เพื่อส่งมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้งาน เช่น

- Netflix ที่มีการเปลี่ยนภาพปกซีรีส์ หรือภาพยนตร์อยู่บ่อย ๆ
เพื่อทดสอบว่า ใช้ภาพปกแบบไหน ผู้ใช้งานจะกดรับชมมากที่สุด

- Meta เจ้าของ Facebook และ Instagram ที่มีการทดสอบฟีเชอร์ใหม่ ๆ กับผู้ใช้งานกลุ่มเล็ก ๆ เพื่อทดสอบว่า ผู้ใช้งานตอบสนองต่อฟีเชอร์นั้น ๆ อย่างไร หรือฟีเชอร์นั้น ๆ ทำให้ผู้ใช้งานอยู่บนฟีเชอร์ได้นานขึ้นหรือไม่

ยกตัวอย่างเช่น ครั้งหนึ่ง Instagram เคยทดสอบฟีเชอร์ Stories
โดยให้ผู้ใช้งานกลุ่มหนึ่งได้ทดลอง “ปัดขึ้น” เพื่อเลื่อน Reels เหมือน TikTok แทนการเลื่อนข้าง ๆ เหมือนปัจจุบัน

ซึ่งเรื่องนี้ก็เป็นไปได้ว่า การทดสอบในครั้งนี้ ทำให้ Instagram พบว่า การเลื่อนข้าง ๆ เหมือนเดิม ทำให้ผู้ใช้งานใช้งานฟีเชอร์ Stories นานกว่าแบบปัดขึ้น จึงไม่ได้นำรูปแบบการปัดขึ้นมาปรับใช้กับผู้ใช้งานทุกคนนั่นเอง..

มาถึงตรงนี้ คงเข้าใจการทำ A/B Testing กันมากขึ้นแล้ว
ซึ่งถ้าถามว่า แล้วการทำ A/B Testing ต้องเริ่มจากตรงไหน ?

ขั้นตอนของการทำ A/B Testing แบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอน

1. ตั้งเป้าหมายในการทำ A/B Testing

ซึ่งการตั้งเป้าหมายในการทำ A/B Testing เรามีเครื่องมืออีกตัวมาช่วย ชื่อว่า SMART เพื่อให้เป้าหมายที่กำหนดมีความสอดคล้องกับแบรนด์ และสามารถวัดผลได้ ได้แก่

- Specific การตั้งเป้าหมายอย่างเฉพาะเจาะจง ชัดเจน และสอดคล้องกับแคมเปญการตลาด ที่วางไว้

- Measurable การตั้งเป้าหมาย ต้องสามารถวัดผลเป็นตัวเลข เช่น ยอดคลิก หรือยอดขาย

- Achievable การตั้งเป้าหมาย ต้องไม่เกินตัว สามารถทำได้จริง

- Realistic การตั้งเป้าหมาย ต้องมีความเป็นไปได้ สมเหตุสมผล

- Time Bound​ การตั้งเป้าหมาย ต้องมีกรอบระยะเวลาในการบรรลุเป้าหมาย และกำหนดไว้อย่างชัดเจน

ยกตัวอย่างเช่น

ร้านขายคุกกี้ ตั้งเป้าหมายว่า ต้องการขายคุกกี้ให้ได้ยอดขาย 10,000 บาท/เดือน ภายในระยะเวลา 1 เดือน จากเดิมที่มียอดขายโดยเฉลี่ย 7,000 บาท/เดือน

2. เก็บรวบรวมข้อมูล เพื่อนำมาทดลอง A/B Testing เลือกกลยุทธ์ที่จะทำให้บรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้

ขั้นตอนนี้เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูล เพื่อเพิ่มโอกาสในการบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้

หนึ่งในขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ คือ การค้นหาความต้องการของลูกค้า หรือที่เรียกว่า “Customer Insight” ว่าจริง ๆ แล้วลูกค้าต้องการอะไรจากแบรนด์ หรือจากสินค้าของเรามากที่สุด

ซึ่งวิธีการหา Customer Insight ก็สามารถทำได้ง่าย ๆ เช่น สอบถามจากลูกค้าโดยตรง, จัดทำ Google Forms ให้ลูกค้าช่วยกรอก หรือติดตามจากข้อมูลรีวิว บนช่องทางโซเชียลมีเดียต่าง ๆ

เมื่อเราได้รับข้อมูลอินไซต์ของลูกค้ามาแล้ว ก็จะทำให้เราสามารถพัฒนาสินค้า หรือเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติของสินค้าให้ตรงตามความต้องการของผู้บริโภคมากขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น กรณีของร้านคุกกี้ที่วางเป้าหมายเพิ่มยอดขายให้ได้ 10,000 บาทต่อเดือน

เมื่อทำการรวบรวมข้อมูล และค้นหา Customer Insight แล้วจึงพบว่า ลูกค้าต้องการรสชาติคุกกี้ ที่มีความหลากหลายมากขึ้น, ลูกค้าต้องการให้คุกกี้มีราคาถูกลง, ลูกค้าต้องการให้แพ็กเกจของคุกกี้ดูดีมากขึ้น หรือลูกค้าอยากให้จัดโปรโมชันบ่อยขึ้น

3. สร้างสมมติฐาน A และ B ว่า แบบไหนทำให้ยอดขายเพิ่มมากขึ้น

เมื่อเราค้นหา Customer Insight ของลูกค้าเรียบร้อยแล้วว่า ลูกค้ามีความต้องการแบบไหน เราก็จะสามารถตั้งกลยุทธ์ขึ้นมาได้ โดยเลือกเอาความคิดเห็นของลูกค้าส่วนใหญ่มาทดสอบ

ยกตัวอย่างเช่น หลังจากได้ข้อมูลจากลูกค้าเรียบร้อยแล้ว พบว่า
70% ของลูกค้า อยากให้คุกกี้มีรสชาติที่หลากหลายมากขึ้น
60% ของลูกค้า อยากให้มีโปรโมชันลดราคา
40% ของลูกค้า อยากให้แพ็กเกจของคุกกี้ดูดีมากขึ้น

จากนั้นให้สร้างสมมติฐานในการทำ A/B Testing โดยเลือกความต้องการที่ได้คะแนนสูงสุดของลูกค้ามาทดสอบ

แบบ A : เพิ่มรสชาติคุกกี้ ให้มีความหลากหลายมากขึ้น
แบบ B : จัดโปรโมชันลดราคา ซื้อ 5 แถม 1

4. เริ่มทำการทดสอบ A/B Testing

เมื่อได้สมมติฐานทั้ง 2 แบบแล้ว จึงเริ่มต้นทดสอบทั้งแบบ A และ B โดยใช้เวลาทดสอบอย่างละ 1 เดือน ในเดือนที่แตกต่างกัน

ผลปรากฏว่า
แบบ A : การเพิ่มรสชาติคุกกี้ ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นเป็น 9,000 บาท
แบบ B : การจัดโปรโมชันลดราคา ซื้อ 5 แถม 1 ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นเป็น 12,000 บาท

5. วิเคราะห์ข้อมูลหลังจากทำ A/B Testing เรียบร้อยแล้ว

เมื่อเราได้ผลการทดสอบทั้ง 2 วิธีเรียบร้อยแล้ว เราก็จะสามารถมองเห็นผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจนว่า ควรเลือกใช้กลยุทธ์แบบไหนถึงทำให้บรรลุเป้าหมายได้ดีกว่า

จากผลการทดสอบคือ การเพิ่มรสชาติคุกกี้ ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นเป็น 9,000 บาท ส่วนการจัดโปรโมชัน ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นเป็น 12,000 บาท

แน่นอนว่า เมื่อเป็นแบบนี้ ร้านคุกกี้ก็สามารถเลือกใช้กลยุทธ์จัดโปรโมชันลดราคาได้เลย เนื่องจากจะมีโอกาสทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นได้มากกว่า การเพิ่มรสชาติคุกกี้ และบรรลุตามเป้าหมายที่วางไว้นั่นเอง..

มาถึงตรงนี้ หากให้สรุปสั้น ๆ ต้องบอกว่า

A/B Testing คือเครื่องมือที่ช่วยให้แบรนด์ทดสอบ เพื่อเลือกว่า กลยุทธ์แบบไหน ช่วยให้แบรนด์บรรลุเป้าหมายที่วางไว้ได้มากที่สุด ไม่ว่าจะเป็น เป้าหมายด้านยอดขาย หรือด้านความพึงพอใจต่อแบรนด์

และเมื่อแบรนด์รู้แล้วว่า กลยุทธ์แบบไหนดีกว่ากัน ก็ทำให้แบรนด์ไม่ต้องทุ่มงบประมาณไปกับกลยุทธ์ที่ไม่คุ้มค่า หรือไม่มีประสิทธิภาพนั่นเอง..

ปิดท้ายด้วยวิธีการทดสอบ A/B Testing ที่น่าสนใจ

รู้หรือไม่ว่า Facebook ก็มีเครื่องมือที่ชื่อว่า A/B Testing ให้นักการตลาดหรือนักธุรกิจทดสอบการยิงโฆษณาได้แบบฟรี ๆ โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย

เพื่อทดสอบว่า การยิงโฆษณาแบบไหน ตอบโจทย์เป้าหมายที่แบรนด์วางไว้มากที่สุด เช่น เรียก Engagement ได้มากกว่า หรือทำให้ลูกค้ากดสั่งซื้อสินค้าได้มากกว่า

เมื่อแบรนด์ทดสอบแล้วรู้ว่า โฆษณาแบบ A หรือ B ดีกว่ากัน

จึงค่อยนำเงินงบประมาณไปยิงโฆษณาในภายหลัง ทำให้แบรนด์สามารถโฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพ และบรรลุเป้าหมายที่วางไว้

อ้างอิง:
-https://www.optimizely.com/optimization-glossary/ab-testing/