เหตุใดการทดสอบ A/B และการปรับแต่งเฉพาะบุคคลจึงมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นเมื่อใช้ร่วมกัน

สามารถทำได้โดยใช้การกำหนดเป้าหมายตามกฎง่ายๆ ซึ่งใช้ตรรกะ IF/Then เพื่อปรับแต่งเส้นทางของลูกค้าตามชุดกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้ด้วยตนเอง โดยทีมสามารถทดสอบ A/B ประสบการณ์เหล่านี้ ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์เมื่อถึงระดับ นัยสำคัญทางสถิติ แล้วจึงปรับปรุงแก้ไขต่อไป

อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้กลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในการ ขยายขอบเขตการตัดสินใจในการปรับแต่งเฉพาะบุคคล เนื่องจากสถานการณ์ข้างต้นอาจกลายเป็นกระบวนการที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทดสอบหลายครั้งพร้อมกับการวัดผลอย่างละเอียดของแต่ละรูปแบบที่ทดสอบกับกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่ม เพื่อกำหนดกฎการกำหนดเป้าหมายแบบโปรแกรมที่เหมาะสมที่สุด นอกจากนี้ยังช่วยใน การเปลี่ยนการทดสอบที่ "ไม่ประสบความสำเร็จ" ให้เป็นโอกาสในการปรับแต่งเฉพาะบุคคล สำหรับรูปแบบต่างๆ ที่ระบุว่ามีประสิทธิภาพดีกว่าสำหรับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะกลุ่ม

เทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้วิเคราะห์ประสิทธิภาพของแต่ละรูปแบบในทุกกลุ่มการเข้าชมแบบเรียลไทม์ เพื่อนำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดให้กับกลุ่มเป้าหมายที่เลือกไว้ นอกจากนี้ การปรับแต่งแบบ 1:1 สามารถทำได้ด้วย ความสามารถในการปรับแต่งตามความสนใจ ซึ่งใช้กระบวนการ สร้างโปรไฟล์ความสนใจ เพื่อจับคู่แต่ละบุคคลกับคำแนะนำ ผลิตภัณฑ์ และเนื้อหาที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลโดยใช้อัลกอริทึม

การปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการเฉพาะบุคคลในระดับนี้ ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถวางกลยุทธ์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรงเป้าหมายมากขึ้น พร้อมทั้งสร้างการมีส่วนร่วมกับผู้บริโภคในรูปแบบที่ละเอียดอ่อน มีความหมาย และเกี่ยวข้องกับพวกเขามากยิ่งขึ้น

การผสานการทดสอบ A/B เข้ากับการปรับแต่งเฉพาะบุคคล

หากคุณถามทีมทดสอบ A/B หรือทีม CRO และ ผู้ที่เชี่ยวชาญด้านการปรับแต่ง เฉพาะบุคคลเกี่ยวกับรายละเอียดงานของพวกเขา คุณจะพบว่าคำตอบของพวกเขานั้นคล้ายคลึงกันอย่างน่าประหลาดใจ

ลองดูแผนภาพที่น่าสนใจด้านล่างนี้ ซึ่งนำเสนอในระหว่างการบรรยายหลักจาก JD Sports | Finish Line ในงาน Personalization Pioneers (อ่านสรุปฉบับเต็มได้ที่นี่):

นี่เป็นความรู้สึกที่หลายคนเห็นพ้องต้องกัน และเริ่มตระหนักแล้วว่าทั้งการทดสอบ A/B และการปรับแต่งเฉพาะบุคคลนั้น:

• ให้ความสำคัญกับการสร้างประสบการณ์ที่ดีแก่ลูกค้า
• กำลังมองหาแนวทางที่จะส่งผลกระทบและปรับปรุงตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) เดียวกัน
• สามารถได้รับประโยชน์จากองค์ความรู้ที่รวบรวมไว้เช่นเดียวกัน

นอกจากนี้ ทีมเหล่านี้มักต้องการทรัพยากรภายในและแม้แต่เครื่องมือเดียวกันด้วย! ด้วยเหตุนี้ การทดสอบ A/B และการปรับแต่งเฉพาะบุคคลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง และไม่ควรแยกออกจากบริบท แต่ควรเป็นส่วนหนึ่งของแผนงานร่วมกันที่มีตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) ที่สอดคล้องกัน

การผสมผสานทั้งสองอย่างเข้าด้วยกันไม่เพียงแต่จะช่วยปรับปรุงกระบวนการและปฏิบัติการให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังสร้างผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดอีกด้วย เพราะช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ทั้งในวงกว้างและในรายละเอียดอย่างลึกซึ้ง

ต่อไปนี้คือวิธีที่คุณสามารถผสานพลังของทั้งสองอย่างเข้ากับกลยุทธ์การตลาดของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น:

1. การทดสอบ A/B แบบแบ่งกลุ่ม

แทนที่จะทำการทดสอบ A/B กับกลุ่มเป้าหมายทั้งหมดของคุณ ให้แบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีความหมายโดยอิงจากลักษณะที่เหมือนกัน (ลองใช้ วิธีกลุ่มเป้าหมายหลัก ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับขนาดจากระดับมหภาคไปสู่ระดับจุลภาค) จากนั้น ทำการทดสอบ A/B กับกลุ่มเป้าหมายเหล่านี้ วิธีการทดลองแบบแบ่งกลุ่มนี้สามารถให้ความเข้าใจที่ละเอียดอ่อนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภคที่แตกต่างกัน และช่วยปรับแต่งประสบการณ์ให้เหมาะสมกับกลุ่มเฉพาะได้

ตัวอย่างเช่น Synchrony เพิ่มอัตราการส่งใบสมัครได้ถึง 4.5% ในกลุ่มผู้ใช้ที่มีความตั้งใจสูง โดยทำการทดลองกับกลุ่มนี้โดยทดสอบการลบปุ่มกระตุ้นการดำเนินการที่ไม่จำเป็นออกจากแบนเนอร์

จากการวิเคราะห์ บริษัทสังเกตเห็นว่าการเปลี่ยนแปลงด้าน UX อย่างหนึ่งที่สำคัญ คือ การลบปุ่ม "เล่นวิดีโอ" ออกจากแบนเนอร์ ช่วยป้องกันไม่ให้ผู้ใช้ที่มีความตั้งใจสูงเสียสมาธิ ทำให้พวกเขาสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการต่างๆ ของ Synchrony ได้อย่างแท้จริง

2. กลยุทธ์การปรับแต่งเฉพาะบุคคลด้วยการทดสอบ A/B

ใช้การทดสอบ A/B เพื่อพิจารณาว่ากลยุทธ์การปรับแต่งเฉพาะบุคคลแบบใดได้ผลดีที่สุด ตัวอย่างเช่น คุณอาจ ทดสอบอัลกอริธึมการแนะนำผลิตภัณฑ์ และตรวจสอบว่าอัลกอริธึมที่กำหนดเป้าหมายไปยังกลุ่มผู้ชมเฉพาะกลุ่มใด ส่งผลให้มีอัตราการคลิกเข้าชมหรือการเพิ่มลงในตะกร้าสินค้าสูงกว่าอัลกอริธึมอื่นๆ หรือไม่

3. การปรับกลยุทธ์แบบเรียลไทม์

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลจากการทดสอบ A/B แล้ว ให้ใช้ข้อมูลนี้ใน การปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การปรับแต่งเฉพาะบุคคลของคุณ การปรับตัวแบบเรียลไทม์นี้ช่วยให้กลยุทธ์การตลาดมีความคล่องตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยจะพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภค

ตัวอย่างเช่น Build with Ferguson สามารถ เพิ่มยอดซื้อจากคำแนะนำได้ถึง 89% โดยใช้วิธีนี้ ซึ่งเริ่มต้นจากการนำกลยุทธ์ที่เน้นกลุ่มเป้าหมายเป็นหลักมาใช้ (โดยอิงจากกรอบการทำงาน Rooted Personalization )

ทีมงานได้ทดสอบกลยุทธ์การแนะนำต่างๆ และในที่สุดก็พบว่ากลุ่มเป้าหมาย "ผู้บริโภค" มีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมกับสินค้าแนะนำที่ผู้ใช้รายอื่นที่มีพฤติกรรมและความสนใจคล้ายคลึงกันเคยมีปฏิสัมพันธ์ด้วย

จากผลการวิจัยเหล่านี้ Build with Ferguson ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพการแนะนำสินค้าบนเว็บไซต์ และยังพบว่าผู้ใช้ที่โต้ตอบกับคำแนะนำสินค้าจะใช้จ่ายมากขึ้น 13% และซื้อสินค้าเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 2.4 ชิ้น