--- title: "A/B Test ，是AI行銷萬靈丹？" slug: ai-6 url: https://course.nomadni.com/posts/ai-6 published_at: 2023-08-10 modified_at: 2024-02-23 author: "牧羊妮" category: "AI" tags: ["行銷", "ChatGPT", "AI"] access: public_access --- # A/B Test ，是AI行銷萬靈丹？ > 有了ChatGPT，再也不怕沒有素材A/B Test By **牧羊妮** | 2023-08-10 「大家不要再吵了！我們直接用A/B Test，讓數據說話吧！」《AI行銷老實說 – EP3》 一、什麼是A/B Test？ 只要你是賣產品，有用網路行銷的那應該對以下的辦公室吵架情境不陌生： 主管A堅信版本A的廣告設計，是最佳選擇但主管B則全力主張版本B的廣告比較好兩人吵到已無話可講開始比起眼睛大小徒留設計師尷尬地站在旁邊不知如何是好 其實，根本不用為了一檔廣告這麼動氣只需進行一個簡單的A/B Test把2個版本都公開到網路上看看消費者的實際反應最後選表現好的那個，加大宣傳力道即可！— A/B Test的概念不止於數位廣告也可以運用在網站優化等各種場景 我曾遇過一個例子：：行銷主管堅稱，網站上的結帳按鈕應為藍色，才符合公司的品牌形象但電商主管認為，按鈕要用黃色，這樣才引人注目、激起點擊欲望，進而提高轉換率和業績2個人都有理，我們該如何決定？ 那就直接做A/B Test，看哪個結果比較好用數據說話，讓對方信服 (暫且不考慮辦公室的政治鬥爭)— 所謂的A/B Test，就是提供兩種不同方案，在同一時間段，隨機顯示給使用者，透過觀察他們的實際反應，我們就可以明確知道哪一種方案，能為公司帶來更多的收益，或是達成我們所設定的目標— 二、如何計算A/B Test的結果呢？ 那麼，要如何計算A/B Test的結果呢？在數位行銷領域，營收 = 流量 x 轉換率 x 平均訂單金額 就以按鈕顏色為例做A/B Test時系統會把進到網站的人隨機分群部份的人看到藍色按鈕、部分則看到黃色按鈕接著，再去分析他們的轉換率和平均訂單金額— 舉例來說看到藍色按鈕有1000人轉換率1%平均訂單金額50 ⫸ 所以，總營收為500元 (=1000*1%*50)而看到黃色按鈕的，一樣有1000人但轉換率提升到1.5%平均訂單金額75⫸ 所以，總營收為1125元 (=1000*1.5%*75) 從這個實驗結果就能清楚知道雖然黃色按鈕不是最符合品牌形象的，但在實際效益上，它確實比藍色按鈕帶來更多的營收 原來，光是改變結帳按鈕的顏色轉換率能提升50%平均訂單金額也會成長50%不換嗎？— 三、A/B Test不是萬能丹，非人人可服用！ 這樣聽起來有A/B Test的工具真的很方便！每當無法拿定主意時，就直接出2個版本試試看讓數據說話實在沒有不用的道理啊！ 不過，根據我實際的經驗並不是人人都能善用A/B Test的！因為工具不是問題，人才是 現在能隨機分流，做A/B Test並追蹤成效的工具很多但問題是你產不出這麼多素材跟文案試著想想看：> 廣告可以做A/B Test ，所以每個產品的廣告都要出2份素材> 網站上的活動倒數宣傳，也可以做A/B Test 甚至首頁上的倒數，跟結帳頁的倒數計時文宣，都可以分別設計 因此，光是一個倒數計時器要做A/B Test，並顯示在不同頁面上最少就要產出2*2 =4 ，4種文案和設計風格> 當顧客離開網站後，品牌還會利用Email，再次把用戶們喚回到網站上而Email的標題、內容，也全都可以做A/B Test (這功能是Email系統的標配)但光一封Email，就要想2份標題、2份內容如果每週都要發Email，行銷光搞這個就飽了— 所以，一旦公司導入A/B Test的工具後最直接、也最快的影響不是業績提升而是行銷和美編的工作量瞬間暴漲2倍到4倍！ 在沒有ChatGPT和Notion AI的年代要真正落實A/B Test貴的不是買工具的錢而是要請更多的美編和行銷如果沒有搭配人力的擴充，基本上工具買了也很少用~~— 不過，有了ChatGPT後，你叫他產出5版廣告文案，他也不會跟你翻臉而且每月只需多花600元的費用 (買GPT-4的錢)至於要怎麼用ChatGPT產廣告文案 我們就下篇分享~~— 基本上，在導入所有AI行銷工具時一定會搭配A/B Test的環節這樣老闆才能清楚知道，新買的AI工具有沒有用能不能實際為公司帶來增長— 四、數據重要，還是直覺重要？ 數據能幫助我們決策沒錯但不能太依賴因為每蒐集一筆數據，都需要付出代價可能是昂貴的儲存系統、昂貴的分析工具、 或是應付不來的人力與工作量— 我一直深信我們要相信數據的力量但不能被數據給困住因為數據不是全部，而是用來解讀與佐證我們「直覺」的附屬工具 當你對一個產業擁有專業與深度的了解後，便能建立起寶貴的｢直覺｣再搭配大數據的輔助工具，才能發揮加乘的效果 數據呈現的是過去式只有那寶貴的「直覺」，才能看到數據所看不到的東西而那也通常是深藏在消費者心裡的東西如果只會照數據做事那品牌將越來越沒有感覺、沒有溫度、逐漸失去人性— 所以，回到開頭的吵架情境我們當然可以用A/B Test，找到最佳的設計方案不過，培養自己的敏銳度和鑑賞力，才是更重要的！