A/B Testing ควรทดสอบอะไรบ้างถึงจะได้คำตอบที่ใช้งานได้จริง

รูปนี้สวยกว่า เชื่อสิ! vs แต่วิดีโอน่าจะขายดีกว่านะ! การทำโฆษณาโดยใช้ ความรู้สึก ตัดสินมักจะจบลงที่การเสียเงินฟรีค่ะ เพราะสิ่งที่เราชอบ อาจจะไม่ใช่สิ่งที่ ลูกค้าชอบ เสมอไปทางออกเดียวที่จะรู้ความจริงได้คือการทำ A/B Testing หรือการจับโฆษณา 2 ตัวมาแข่งกันดูว่าตัวไหนเจ๋งกว่ากัน แต่ปัญหาส่วนใหญ่คือ หลายคนทดสอบผิดวิธี ทำให้ได้ข้อมูลที่เอาไปใช้อะไรต่อไม่ได้ วันนี้จะมาแชร์กฎเหล็กและลิสต์สิ่งที่ควรทดสอบ เพื่อให้คุณเจอแอดนางฟ้าที่ทำกำไรได้สูงสุดค่ะ

กฎเหล็กข้อที่ 1 เปลี่ยนทีละอย่าง

นี่คือข้อผิดพลาดที่ร้ายแรงที่สุดค่ะ! 

สมมติคุณอยากเทียบ Ad A กับ Ad B

• Ad A รูปสินค้าวางบนโต๊ะ + แคปชั่นสั้น + กลุ่มเป้าหมายผู้หญิง
• Ad B รูปนางแบบถือสินค้า + แคปชั่นยาว + กลุ่มเป้าหมายผู้ชาย

ถ้าผลออกมาว่า Ad B ชนะ คุณตอบได้ไหมคะว่าชนะเพราะอะไร?

เพราะนางแบบสวย? เพราะแคปชั่นยาวละเอียด? หรือเพราะผู้ชายชอบสินค้ามากกว่า? คำตอบคือ ไม่รู้เลย ค่ะ 

วิธีที่ถูกคือ ถ้าจะเทสต์รูป ให้เปลี่ยนแค่รูป ส่วนแคปชั่นและกลุ่มเป้าหมายต้องเหมือนกันเป๊ะๆ เราถึงจะฟันธงได้ว่า อ๋อ! รูปนางแบบเวิร์กกว่านั่นเองค่ะ

3 สิ่งที่ ต้องทดสอบเรียงลำดับจากสำคัญมากไปน้อย

ถ้ามีงบจำกัด ไม่ต้องเทสต์ทุกอย่างค่ะ ให้โฟกัสที่ 3 ตัวแปรนี้ที่มีผลต่อยอดขายสูงสุด:

1.รูปภาพ/วิดีโอ

Creative คือหัวใจ การเปลี่ยนรูปแค่ 1 รูป อาจทำให้ต้นทุนลดลงได้ถึง 50%

• สิ่งที่ควรเทสต์
  • Format รูปภาพเดี่ยว vs อัลบั้ม vs วิดีโอสั้น
  • Style ภาพถ่ายสินค้าจริง vs ภาพกราฟิกสวยๆ 
  • Presenter ภาพที่มีคนถือสินค้า vs ภาพสินค้าวางเฉยๆ
  • Thumbstop ปกคลิปแบบไหนที่ทำให้คนหยุดดู รูปหน้าคนตกใจ vs รูปตัวหนังสือตัวใหญ่ๆ

2. Headline / Hook

ประโยคแรกคือประตูบานแรก ถ้าพาดหัวไม่โดน คนก็ไม่กดอ่านต่อค่ะ

• สิ่งที่ควรเทสต์
  • Pain Point vs Promotion เปิดด้วยปัญหา หน้าเป็นสิวทำไง? vs เปิดด้วยโปรโมชั่น ลด 50% วันนี้!
  • สั้น vs ยาว พาดหัวสั้นๆ กระชับ ได้ใจความ vs พาดหัวยาวที่เล่าเรื่องราว 
  • คำถาม vs บอกเล่า คุณกำลังเหนื่อยใช่ไหม? vs วิธีแก้เหนื่อยง่ายๆ

3. กลุ่มเป้าหมาย

เพื่อดูว่าใครคือลูกค้าตัวจริงของเรากันแน่

• สิ่งที่ควรเทสต์
  • Broad vs Interest ลองปล่อยแบบไม่ใส่ Interest (ให้ AI หา) เทียบกับแบบใส่ Interest ปกติ
  • Demographic ช่วงอายุ 20-30 vs 35-45 หรือ เพศ ชาย vs หญิง
  • Location กรุงเทพฯ vs ต่างจังหวัด สินค้าบางอย่างคนต่างจังหวัดซื้อเยอะกว่าคนกรุงนะคะ

สัญญาณเตือน! เมื่อไหร่ควรหยุดเทสต์?

การทำ A/B Testing ต้องใช้เวลาและเงินจำนวนหนึ่งเพื่อให้ได้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือค่ะ

• อย่าใจร้อน อย่าเพิ่งปิดแอดภายใน 24 ชั่วโมงแรก เพราะ AI ยังเรียนรู้ไม่เสร็จ
• ดูผลลัพธ์ที่ 3-4 วัน หรือเมื่อมีการมองเห็นอย่างน้อย 2,000-3,000 ครั้งขึ้นไป
• ตัวชี้วัดผู้ชนะ อย่าดูแค่ยอดไลค์ให้ดูที่ ต้นทุนต่อผลลัพธ์ เช่น ใครหาลูกค้าทักแชตได้ถูกกว่า คนนั้นชนะ!

การทำ A/B Testing ไม่ใช่การตำน้ำพริกละลายแม่น้ำ แต่คือการ ซื้อความจริง ค่ะยอมเสียเงินหลักร้อยหลักพันเพื่อเทสต์ในวันนี้ ดีกว่าดันทุรังยิงแอดหลักแสนไปกับโฆษณาที่ไม่มีใครสนใจนะคะ เริ่มต้นจากการเทสต์ รูปภาพ ก่อนเป็นอันดับแรก เพราะเห็นผลไวและชัดเจนที่สุดค่ะ