การทดสอบ A/B ของ Shopify: วิธีเพิ่มยอดขายอีคอมเมิร์ซของคุณ

การทดสอบ A/B ของ Shopify เป็นวิธีหนึ่งในการเพิ่มยอดขายอีคอมเมิร์ซโดยการสร้างเว็บไซต์สองรูปแบบและทดสอบกัน การทดสอบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อพิจารณาว่ารูปแบบใดมีประสิทธิภาพดีกว่า และธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลจากผลการค้นพบเพื่อตัดสินใจปรับปรุงเทคนิคการขายของตนได้

หากคุณเพิ่งเริ่มใช้การทดสอบ A/B ของ Shopify คุณอาจมีคำถามมากมาย เช่น จะตั้งค่าการทดสอบ A/B ในทางปฏิบัติอย่างไรดี ควรทดสอบองค์ประกอบใดบ้าง และจะมั่นใจได้อย่างไรว่าการทดสอบแบบแยกส่วนจะประสบความสำเร็จ

บทความนี้จะให้คำตอบที่เกี่ยวข้องกับคำถามเหล่านี้ทั้งหมด นอกจากนี้ยังจะกล่าวถึงวิธีการวิเคราะห์ผลลัพธ์และดำเนินการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมตามผลการค้นพบ อ่านต่อไปเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

สารบัญ
ภาพรวมการทดสอบ A/B ของ Shopify
การตั้งค่าการทดสอบ A/B บน Shopify
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B ของ Shopify
การวิเคราะห์ผลลัพธ์และการดำเนินการเปลี่ยนแปลง
สรุป

ภาพรวมการทดสอบ A/B ของ Shopify

มี มากกว่า 4.4 ล้าน เว็บไซต์ Shopify กระจายอยู่ใน 175 ประเทศทั่วโลก แม้ว่า Shopify จะเป็นเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซยอดนิยม แต่มีเพียง 5-10% ของร้านค้า Shopify ที่ประสบความสำเร็จ หมายถึงร้านค้าที่มีอัตราการแปลงยอดขายเฉลี่ยเท่ากับ 2-3% .

ปัจจัยที่ส่งเสริมให้เกิดการสร้าง ร้านค้า Shopify ที่ให้ผลดีเช่น Fashion Nova, Kylie Cosmetics และ Unconditional มีการใช้รูปภาพผลิตภัณฑ์คุณภาพสูง ราคาที่แข่งขันได้ อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย และเนื้อหาบนเว็บไซต์ที่น่าสนใจ ด้วยเคล็ดลับและเทคนิคเหล่านี้ เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถนำการทดสอบ A/B ของ Shopify มาใช้และปรับเปลี่ยนตามความจำเป็นเพื่อเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมให้กลายเป็นผู้ซื้อได้มากขึ้น

การตั้งค่าการทดสอบ A/B บน Shopify

เมื่อต้องตัดสินใจว่าจะทดสอบแบบแยกส่วนอะไรในร้านค้า Shopify ของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดว่าคุณต้องการทดสอบอะไรโดยเฉพาะ วัตถุประสงค์ของการทดสอบจะมีอิทธิพลต่อปัจจัยของตัวแปรที่คุณจะทดสอบและวิธีการดำเนินการทดสอบ ด้านล่างนี้คือขั้นตอนที่คุณต้องปฏิบัติตามเพื่อตั้งค่าการทดสอบ A/B บน Shopify ให้ประสบความสำเร็จ:

การกำหนดการทดสอบของคุณ

การกำหนดการทดสอบของคุณเป็นขั้นตอนแรกที่เอเจนซี CRO จะดำเนินการก่อนดำเนินการทดสอบ A/B สำหรับลูกค้า ซึ่งเกี่ยวข้องกับการพัฒนาสมมติฐานที่สร้างผลลัพธ์ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจ

หากการเพิ่มยอดขายคือเป้าหมายหลักของคุณ การทดสอบควรเน้นไปที่การเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมให้กลายเป็นลูกค้า เหตุผลอื่นๆ ของการทดสอบ A/B คือการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และลดอัตราการตีกลับ ดังนั้น หากต้องการเพิ่มยอดขายออนไลน์จากร้านค้า Shopify ของคุณ การทดสอบ A/B ของคุณควรอิงตามเป้าหมายเหล่านี้

การตั้งค่าการทดสอบของคุณ

จากนั้นคุณจะต้องเสนอแนวคิดการทดสอบแยกส่วนสำหรับ Shopify มีองค์ประกอบเว็บไซต์ต่างๆ มากมายที่คุณสามารถทดสอบเปรียบเทียบกันได้ เช่น:

• หน้าแลนดิ้งเพจ
• ราคาสินค้า
• ภาพ
• พาดหัวข่าว
• ปุ่มสีเพิ่มลงในตะกร้า
• สำเนาอีเมล
• เสนอ

การสร้างองค์ประกอบการทดสอบ A/B จะขึ้นอยู่กับสถิติที่คุณรวบรวมได้เกี่ยวกับตัวแปรเฉพาะเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องน่ากังวลเมื่อพยายามระบุสิ่งที่ต้องทดสอบ นอกจากนี้ คุณอาจมีลูกค้ามาที่ร้านของคุณแต่พวกเขาออกจากร้านเร็วเกินไปจนไม่สามารถระบุข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับพฤติกรรมของพวกเขาได้

Shopify มอบข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวกับลูกค้าให้กับผู้ใช้ รวมถึงข้อมูลเชิงปริมาณซึ่งถือเป็นข้อมูลที่ดีที่สุดเมื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้

นอกจากนี้ การใช้ซอฟต์แวร์ติดตามลูกค้าของบริษัทอื่น เช่น Hotjar อาจเป็นแนวคิดที่ดี Hotjar ใช้แผนที่ความร้อนเพื่อแสดงวิธีที่ลูกค้าโต้ตอบกับร้านค้า Shopify ของคุณ โดยใช้สถิติจากแผนที่ความร้อนเหล่านี้ คุณสามารถสร้างการทดสอบแบบแยกส่วนเพื่อปรับปรุงการแปลงได้อย่างสะดวก

การตั้งค่าตัวแปรการทดสอบของคุณ

ในขั้นตอนนี้ คุณจะสร้างองค์ประกอบซ้ำบนเพจ Shopify ของคุณ คุณต้องเริ่มต้นด้วยแนวคิดที่ให้ผลลัพธ์ประสิทธิภาพสูง รูปแบบการทดสอบบางส่วน ได้แก่:

• ราคาสินค้าสูงในผลิตภัณฑ์หนึ่งของคุณ
• สี A เทียบกับสี B ในคำกระตุ้นการดำเนินการ
• ภาพไลฟ์สไตล์เทียบกับภาพสตูดิโอสำหรับภาพผลิตภัณฑ์เด่น
• เค้าโครงหน้าแบบเรียบง่ายเทียบกับเค้าโครงที่ซับซ้อน
• ข้อเสนอ เช่น ซื้อหนึ่งแถมหนึ่ง เช่น ซื้อหนึ่งแถมหนึ่งครึ่งราคา หรือซื้อหนึ่งแถมสองฟรี

การดำเนินการทดสอบ

การรันการทดสอบนั้นค่อนข้างตรงไปตรงมา โดยมีสองวิธีหลักในการดำเนินการ คือ ด้วยตนเองหรืออัตโนมัติ

การทดสอบด้วยตนเองเหมาะกับเว็บไซต์ Shopify ที่มีปริมาณการเข้าชมต่ำ ในขณะที่การทดสอบอัตโนมัติเหมาะกับแพลตฟอร์ม Shopify ที่มีปริมาณการเข้าชมสูง

เมื่อใช้แบบแมนนวล คุณจะทำซ้ำธีมสดโดยตั้งชื่อเป็น A และ B ในธีมเวอร์ชัน B ให้แก้ไของค์ประกอบที่คุณต้องการทดสอบเปรียบเทียบกัน

หลังจากแก้ไขธีมแล้ว ให้สลับธีมทุกชั่วโมงหรือทุกวันเพื่อทดสอบประสิทธิภาพและดูว่าธีมใดให้ผลลัพธ์ดีที่สุด

ขณะสลับไปมา โปรดจำไว้ว่าต้องรักษาช่วงเวลาให้เท่ากัน วิธีนี้จะช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดและช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น

สุดท้าย ให้บันทึกผลลัพธ์รายชั่วโมงหรือรายวันลงในสเปรดชีตเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของธีม

ในขณะเดียวกัน เมื่อใช้การทดสอบ A/B อัตโนมัติ กระบวนการจะมีความคล้ายคลึงกับวิธีการด้วยตนเอง การทดสอบอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนธีมด้วยความช่วยเหลือของแอป

มีแอป/เครื่องมือทดสอบ A/B ของ Shopify มากมายที่คุณสามารถใช้ได้ และบางส่วนก็รวมถึง Google Optimize, Optimizelyและ แปลงแม้ว่าเครื่องมือบางส่วนเหล่านี้จะฟรี แต่เครื่องมืออื่นๆ จะต้องสมัครสมาชิก

ตัวอย่างเช่น Google Optimize เป็นเครื่องมือทดสอบ A/B ของ Shopify ที่ใช้งานได้ฟรี ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กสามารถเริ่มทำการทดสอบได้สะดวกยิ่งขึ้น

แต่หากธุรกิจของคุณมีงบประมาณมากขึ้น Optimizely เป็นเครื่องมือที่ครอบคลุมที่สุด โดยมีค่าใช้จ่ายอย่างน้อย $ 36,000 ต่อปีในขณะเดียวกัน ธุรกิจระดับกลางสามารถใช้ Convert ได้ โดยมีราคาเริ่มต้นเพียง $ 99 ต่อเดือน.

ขณะใช้เครื่องมือที่คุณเลือก เริ่มต้นด้วยการสร้างแบบจำลองของตัวแปรสดที่คุณกำลังทดสอบ และตั้งชื่อตัวแปรเหล่านั้นว่า A และ B

ทำการเปลี่ยนแปลงที่คุณต้องการในธีม B เช่น เมื่อทำการทดสอบราคาของผลิตภัณฑ์ ให้ปรับราคาในธีม B จากนั้นระบบจะสร้างการทดสอบ A/B

แอปจะสลับธีมโดยอัตโนมัติทุกวันเวลา 12:01 น. ในช่วงเวลาที่คุณทำการทดสอบ

เนื่องจากแอปจะเปลี่ยนรูปแบบต่างๆ ทุกวัน แอปจะบันทึกสถิติด้วย ดังนั้น จึงไม่จำเป็นต้องจดสถิติลงในสเปรดชีต จากนั้น คุณสามารถดูข้อมูลที่บันทึกไว้ในเครื่องมือทดสอบ A/B ของ Shopify เพื่อแนะนำคุณว่าควรใช้ธีมใหม่หรือธีมเก่า

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B ของ Shopify

เคล็ดลับและเทคนิคบางประการอาจช่วยเพิ่มโอกาสในการทดสอบ A/B ของ Shopify ให้ประสบความสำเร็จได้ ซึ่งรวมถึง:

ทดสอบทีละองค์ประกอบ

การทำการทดสอบแบบแยกส่วนครั้งละหนึ่งรายการมีความสำคัญ เนื่องจากจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการทดสอบหลายองค์ประกอบ

ตัวอย่างเช่น หากคุณทดสอบองค์ประกอบมากกว่าหนึ่งองค์ประกอบและพบว่าการแปลงยอดขายเปลี่ยนแปลงไป การระบุว่าองค์ประกอบใดช่วยกระตุ้นยอดขายได้แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย ตัวอย่างเช่น หากคุณทดสอบห้าองค์ประกอบ องค์ประกอบสององค์ประกอบอาจช่วยเพิ่มอัตราการแปลงได้ ในขณะที่องค์ประกอบอีกสามองค์ประกอบอาจช่วยลดอัตราการแปลงยอดขายได้

นอกจากนี้ คุณอาจต้องการรักษาตัวแปรที่มีอัตราการแปลงสูงในขณะที่คงตัวแปรที่มีอัตราการแปลงต่ำไว้ การเปลี่ยนแปลงตัวแปรทีละตัวเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากอาจช่วยเพิ่มอัตราการแปลงในการทดสอบแบบแยกส่วนในอนาคต

การทดสอบความสำคัญทางสถิติ

เนื่องจากมีฟีเจอร์ Shopify หลายอย่างที่คุณสามารถแยกทดสอบได้ ให้ใช้ข้อมูลจากเว็บไซต์ Shopify เพื่อตัดสินใจว่าคุณต้องการทดสอบและเปลี่ยนแปลงสิ่งใด

Shopify มีเครื่องมือที่ช่วยให้คุณระบุส่วนหรือคุณลักษณะที่ลูกค้าละเลยบนเว็บไซต์ของคุณได้ ตัวอย่างเช่น การใช้การวิเคราะห์ของ Shopify จะช่วยให้คุณระบุได้อย่างง่ายดายว่าข้อเสนอ BOGO นั้นมีประสิทธิภาพดีกว่าแบนเนอร์หลักหรือไม่

จากนั้นคุณจะต้องการเปลี่ยนแปลงตัวแปรที่มีผลกระทบมากที่สุดหลังการทดสอบ

การทดสอบการเปลี่ยนแปลงทั้งเล็กและใหญ่

การทดสอบ A/B จะได้ผลดีที่สุดเมื่อคุณเสี่ยงครั้งใหญ่ อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายความว่าคุณควรละเลยการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ บนเว็บไซต์ของคุณ โปรดจำไว้ว่าการทดลองของคุณจะช่วยเพิ่มยอดขายได้

ตัวอย่างเช่น ในขณะที่ทดสอบว่าราคาผลิตภัณฑ์ที่สูงขึ้นจะส่งผลให้มีการขายเพิ่มขึ้นหรือไม่ ก็ควรทดสอบองค์ประกอบที่มีผลกระทบเล็กน้อย เช่น ตำแหน่งของปุ่มเพิ่มลงในตะกร้าสินค้า การเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้อาจช่วยได้ เพิ่มยอดขาย ยิ่งไปกว่านั้น

ทดสอบอย่างต่อเนื่อง

การทดสอบ A/B ของ Shopify ควรเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง หลังจากบรรลุเป้าหมายการทดสอบแล้ว คุณสามารถเลือกองค์ประกอบอื่นเพื่อทดสอบได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณทดสอบหน้า Landing Page เสร็จแล้ว คุณสามารถแยกการทดสอบรูปภาพผลิตภัณฑ์ได้

การดำเนินการทดสอบเพิ่มเติมและการทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นหวังว่าจะปรับปรุงเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณให้ดีขึ้นต่อไป

การวิเคราะห์ผลลัพธ์และการดำเนินการเปลี่ยนแปลง

วิธีการวัดผลลัพธ์

การวัดผลลัพธ์ของคุณเป็นขั้นตอนแรกก่อนที่จะทำการปรับแต่งเว็บไซต์ใดๆ หลังจากทำการทดสอบแบบแยกส่วนแล้ว คุณจะต้องรวบรวมข้อมูล ข้อมูลจะพิสูจน์ว่ามีหลักฐานการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้ใช้เมื่อใช้เว็บไซต์ Shopify ของคุณ คุณสามารถใช้วิธีการต่างๆ ในการรวบรวมและบันทึกข้อมูล:

• การบันทึกลงในสเปรดชีต
• เครื่องมือวิเคราะห์ในตัวของ Shopify
• Google Analytics เพื่อติดตามผลลัพธ์

ด้วยการบันทึกด้วยตนเอง สเปรดชีตสามารถช่วยให้คุณติดตามผลลัพธ์ได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อทดสอบฟีเจอร์ของธีม ให้ตั้งนาฬิกาปลุกเพื่อสลับรูปแบบต่างๆ ทุกวัน เช่น 8 น. หรือเที่ยงคืน บันทึกผลลัพธ์ทุกครั้ง จดบันทึกข้อมูลวิเคราะห์ของ Shopify ขณะโอนข้อมูลไปยังสเปรดชีต

Google และ Shopify Analytics ช่วยให้การรวบรวมข้อมูลง่ายขึ้นโดยทำให้ทุกอย่างเป็นอัตโนมัติในระหว่างการทดสอบ เครื่องคิดเลขของพวกเขาให้อัตราการแปลงที่แม่นยำเพื่อช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น

การตีความผลลัพธ์

ขั้นตอนต่อไปคือการตีความผลลัพธ์ ซึ่งจะส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ การใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากเครื่องมือวิเคราะห์ของ Shopify หรือ Google Analytics จะช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่ารูปแบบการทดสอบใดมีประสิทธิภาพดีกว่า ตัวอย่างเช่น เมื่อทำการทดสอบธีมสองธีม ให้ใช้ผลลัพธ์เพื่อตัดสินว่าธีมใดมีประสิทธิภาพดีกว่า จากนั้นเลือกธีมที่ส่งผลในเชิงบวกต่อยอดขายอีคอมเมิร์ซของร้านค้า

การทำการเปลี่ยนแปลงตามผลลัพธ์

หลังจากระบุตัวแปรที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดแล้ว คุณต้องทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็น เช่น เลือกตัวแปรที่สร้างรายได้ให้กับร้านค้ามากที่สุด

หากต้องการเปลี่ยนแปลง ให้แก้ไขเว็บไซต์บนเซิร์ฟเวอร์หรือฝั่งไคลเอ็นต์เมื่อโหลดหน้า ปรับแต่งที่ฝั่งลูกค้าเมื่อทำการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย หรือที่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์สำหรับการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญยิ่งขึ้น

สรุป

การทดสอบ A/B ของ Shopify ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัท B2C ผู้ส่งสินค้าแบบดรอปชิป และผู้ค้าปลีกในการช่วยเพิ่มยอดขาย เครื่องมือต่างๆ เช่น Hotjar, Google Analytics, Shopify Analytics และ Google Optimize ช่วยให้การพัฒนาแนวคิดการทดสอบแบบแยกส่วน การทดสอบ การวิเคราะห์ผลลัพธ์ และทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเป็นเรื่องง่าย

ธุรกิจควรทำการเปลี่ยนแปลงตามความสำคัญของการค้นพบ นอกจากนี้ การทดสอบ A/B ควรเป็นกระบวนการที่เป็นระบบและต่อเนื่องซึ่งผู้ขายใช้เพื่อปรับปรุงและปรับแต่งผลิตภัณฑ์ของตนอย่างต่อเนื่อง แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ.