ใส่จำนวนคนเห็น/คลิก และยอด Conversion ของแต่ละชุด ระบบคำนวณความมั่นใจทางสถิติ บอกว่าควรเลือกชุดไหน หรือต้องเก็บข้อมูลต่ออีกเท่าไหร่
ต้องใช้คนกี่คนต่อชุด และต้องรันกี่วัน ถึงจะสรุปผลได้
กรอกจำนวนคนและ Conversion
ของทั้ง 2 ชุด
* ใช้การทดสอบสัดส่วน 2 กลุ่มแบบสองทาง (Two-proportion z-test) ผลจะแม่นเมื่อแบ่งคนแบบสุ่ม รันพร้อมกัน และไม่หยุดเทสต์ทันทีที่เห็นผลดี
ตัดสินใจจากข้อมูล ไม่ใช่ความรู้สึก
เครื่องคำนวณนัยสำคัญทางสถิติของ A/B Test บอกว่าผลต่างระหว่างแอด ครีเอทีฟ หน้าเว็บ หรือข้อความ 2 ชุด มากพอที่จะเชื่อได้หรือยัง และช่วยวางแผนว่าต้องใช้คนกี่คนและรันกี่วันก่อนสรุป
เทสต์ให้ถูกวิธี ผลถึงจะเชื่อถือได้
คือความมั่นใจว่าผลต่างที่เห็นไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ เช่น ความมั่นใจ 95% แปลว่าถ้าจริงๆ แล้วทั้งสองชุดไม่ต่างกัน โอกาสที่จะเห็นผลต่างขนาดนี้โดยบังเอิญมีไม่ถึง 5%
อย่างน้อยจนได้จำนวนคนตามที่เครื่องมือแนะนำ และควรรันให้ครบอย่างน้อย 7 วัน เพื่อให้ครอบคลุมพฤติกรรมวันธรรมดาและวันหยุด ไม่ควรหยุดทันทีที่เห็นว่าชุดหนึ่งนำ เพราะผลช่วงแรกมักแกว่ง
เปลี่ยนทีละอย่าง เช่น เปลี่ยนแค่ภาพ หรือแค่พาดหัว จะได้รู้ว่าอะไรทำให้ผลดีขึ้น ถ้าเปลี่ยนหลายอย่างพร้อมกัน จะรู้แค่ว่าชุดไหนดีกว่า แต่ไม่รู้ว่าเพราะอะไร
ได้ ใช้จำนวนคลิก (หรือ Reach) เป็นจำนวนคน และจำนวนผลลัพธ์เป็น Conversion ของแต่ละชุด เครื่องมือนี้ช่วยเช็กซ้ำว่าผลที่ระบบประกาศมีนัยสำคัญพอหรือยัง
ใช้ร่วมกันเพื่อวางแผนการตลาดให้ครบทุกด้าน