A/B Testing คืออะไร?

A/B Testing คือ การทดสอบเปรียบเทียบสองเวอร์ชันของหน้าเว็บไซต์ หรือองค์ประกอบบางอย่าง เช่น A กับ B เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่ากัน โดยใช้ข้อมูลจริงจากพฤติกรรมลูกค้า ไม่ได้ใช้ความรู้สึกตัดสินใจเอาเอง 

ในการตลาดออนไลน์ เราจะใช้ A/B Testing เพื่อเปรียบเทียบองค์ประกอบต่าง ๆ เช่น หัวข้อโฆษณา รูปภาพ ปุ่ม Call-to-Action (CTA) หรือแม้แต่โครงสร้างของหน้าเว็บไซต์ โดยยิงแคมเปญออกไปพร้อมกัน จากนั้นลูกค้าจะถูกแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม คือ กลุ่มหนึ่งเห็นเวอร์ชัน A อีกกลุ่มเห็นเวอร์ชัน B 

ยกตัวอย่างเช่น เวอร์ชัน A “ลดราคาแรงวันนี้เท่านั้น” และเวอร์ชัน B “ดีลเด็ดห้ามพลาด!” แล้วยิงแคมเปญพร้อมกัน คนเห็นเท่ากัน จากนั้นก็วัดผลลัพธ์ว่าเวอร์ชันไหนสร้าง Conversion เช่น การสมัครสมาชิก การสั่งซื้อ หรือการคลิกได้ดีกว่ากัน 

ab testing คือ การทดสอบแบบเปรียบเทียบ

ประเภทของ A/B Testing

หลัก ๆ แบ่งออกเป็น 4 ประเภทใหญ่ ๆ ดังนี้

1. Split Testing หรือ Classic A/B Testing 

ทดสอบสองเวอร์ชันขององค์ประกอบแค่หนึ่งอย่าง เช่น สีปุ่ม ข้อความ หรือภาพหลักของแคมเปญ ระหว่างเวอร์ชัน A (ต้นฉบับ) กับเวอร์ชัน B (เวอร์ชันที่ปรับปรุง) บน URL เดียวกัน ตัวอย่างเช่น

  • เปลี่ยนสีปุ่ม CTA จากสีฟ้าเป็นสีส้ม
  • เปลี่ยนรูปภาพ Hero Image บนหน้า Landing Page
  • เปลี่ยนหัวข้อของอีเมล

การทำ A/B Testing แบบนี้เป็นวิธีที่เข้าใจง่าย วิเคราะห์ผลง่าย เมื่อต้องการทดสอบการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ส่งผลกระทบสูงก็สามารถใช้ได้ เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น เพราะสามารถเริ่มได้ง่ายและเห็นผลเร็วที่สุด

2. Multivariate Testing

ทดสอบหลายองค์ประกอบพร้อมกันบนหน้าเว็บเดียวกัน เช่น ทดสอบทั้งหัวข้อและภาพไปพร้อมกัน เพื่อดูว่าชุดไหนดีที่สุด ตัวอย่างเช่น

  • หัวข้อ 2 แบบ
  • รูปภาพ 3 แบบ
  • ปุ่ม CTA 2 แบบ

การทำ MVT จะทดสอบความเป็นไปได้ทั้งหมด ในกรณีนี้คือ 2 x 3 x 2 = 12 ชุด เพื่อดูว่าชุดไหนให้ผลลัพธ์ดีที่สุด ทำให้ได้ข้อมูลที่ละเอียดและลึกซึ้งกว่า A/B Testing เพราะรู้ว่าองค์ประกอบต่าง ๆ ทำงานร่วมกันอย่างไร

อย่างไรก็ตาม เพราะความซับซ้อนที่มากกว่า ทำให้ต้องใช้ Traffic จำนวนมากเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ จึงเหมาะกับเว็บไซต์ที่มีผู้เข้าชมเยอะ ๆ

3. Redirect หรือ Split URL Testing

เปรียบเทียบหน้าเว็บสองหน้าที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งอยู่คนละ URL กัน โดยระบบจะส่งผู้ใช้งานไปยัง URL แบบสุ่ม เช่น Landing Page สองแบบที่อยู่คนละ URL ตัวอย่างเช่น

  • ออกแบบ Landing Page ใหม่ทั้งหมด (Page B) ซึ่งต่างจาก Landing Page เดิม (Page A) มาก จึงสร้างเป็นคนละ URL แล้วให้ Traffic 50/50 ไปยังทั้งสองหน้าเพื่อดูว่าหน้าไหน Conversion ดีกว่า
  • ทดสอบดีไซน์เว็บไซต์ใหม่ทั้งหมดกับดีไซน์เดิม

เหมาะสำหรับการทดสอบการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ (Radical Changes) ที่ไม่สามารถทำบน URL เดียวกันได้ง่าย ๆ หรือเมื่ออยากทดสอบ Backend ระบบ หรือดีไซน์ที่มีผลกับ Performance ทั้งเว็บไซต์ 

แต่ก็ต้องระวังเรื่อง SEO ให้ดี อย่าลืมใช้ 302 Redirect เพื่อบอก Google ว่านี่แค่ย้ายชั่วคราว และ rel=”canonical” เพื่อบอกว่าหน้าไหนคือต้นฉบับ สื่อสารกับ Google ให้ชัดเจนว่าเรากำลังทดสอบอยู่ ไม่ได้ตั้งใจสร้างเนื้อหาซ้ำซ้อน เพื่อไม่ให้ Google สับสนจนลงโทษเว็บไซต์ของเรา และยังคงมีอันดับที่ดีใน Google ได้

4. Multi-Page Testing หรือ Funnel Testing

ทดสอบการเปลี่ยนแปลงที่ส่งผลกระทบต่อขั้นตอนต่าง ๆ ในกระบวนการ User Flow หรือ Funnel ตั้งแต่ต้นจนจบ ตัวอย่างเช่น

ปรับขั้นตอนการซื้อสินค้าบนเว็บไซต์ ตั้งแต่หน้าสินค้า หน้าตะกร้า และหน้าชำระเงิน โดยอาจจะเปลี่ยนดีไซน์หรือข้อความในแต่ละหน้าไปพร้อม ๆ กัน เพื่อดูว่าการปรับปรุงทั้งกระบวนการนี้ส่งผลต่อ Conversion โดยรวมอย่างไรบ้าง

ช่วยให้มั่นใจว่าการปรับปรุงในหน้าใดหน้าหนึ่งไม่ไปส่งผลเสียต่อหน้าอื่นใน Funnel และเพิ่มประสิทธิภาพของ Journey ลูกค้าทั้งหมด แต่มีความซับซ้อนและใช้เวลานานในการเก็บข้อมูล

ทำไมต้องทำ A/B Testing?

หลายคนอาจจะสงสัยว่า “แล้วทำไมเราต้องวุ่นวายกับการทำ A/B Testing ด้วยล่ะ?” คำตอบก็คือ มันช่วยให้เราไม่ต้องเดา แต่ทำให้เราตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่แท้จริงได้เลย หรือที่เราเรียกว่า Data-driven Marketing นั่นเอง แถมถ้าเราทำ A/B Testing แทนการเดาไปมั่ว ๆ ยังมีประโยชน์ที่ได้ไปเน้น ๆ ไม่ว่าจะเป็น

  • วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้ชัดเจนขึ้น ไม่ต้องเสียเงินและเวลาไปกับสิ่งที่ไม่มีประสิทธิภาพ เพราะเราได้ทดลองมาแล้วว่าอะไรใช่สำหรับลูกค้าของเราจริง ๆ
  • ตัดสินใจบนหลักฐาน เพราะสิ่งที่เราคิดว่าดีที่สุด อาจจะไม่ใช่สำหรับลูกค้าเสมอไป A/B Testing พิสูจน์ให้เห็นว่าลูกค้าให้ผลการตอบรับที่ดีกับอะไรบ้าง
  • เพิ่ม ROI และลดค่าใช้จ่าย จัดสรรงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยิ่งแม่น ยิ่งคุ้มค่า ยิ่งได้ผลลัพธ์ที่วัดได้
  • สร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้ลูกค้า ทำให้แบรนด์เป็นที่รักและน่าจดจำ

 

ขั้นตอนการทำ ab testing

A/B Testing ทำอย่างไร มีขั้นตอนอะไรบ้าง?

  • กำหนดเป้าหมายให้ชัดเจน

ก่อนจะเริ่มทดสอบ ต้องตอบคำถามตัวเองให้ได้ก่อนว่า เราอยากรู้อะไร อยากเปลี่ยนอะไร และอยากวัดผลอะไร เช่น เพิ่มอัตราการคลิก (Click-Through Rate) เพิ่มยอดกรอกฟอร์ม / สมัครสมาชิก ลด Bounce Rate หรือเพิ่มยอดขาย

และเป้าหมายนั้น ๆ ควรจะชัดเจน วัดผลได้ ทำได้จริง เกี่ยวข้อง และมีกรอบเวลา ตามหลัก SMART เช่น อยากเพิ่ม Conversion Rate ของ Landing Page สำหรับบริการ X ขึ้น 15% ภายใน 1 เดือน

  • เลือกสิ่งที่จะทดสอบ

เลือกสิ่งเดียวที่ต้องการเปรียบเทียบระหว่างเวอร์ชัน A กับ B เพื่อให้วิเคราะห์ได้ว่าสิ่งที่เปลี่ยนไปได้ผลจริงหรือไม่

โดยควรเลือกจากเริ่มจากสิ่งที่มีผลสูงก่อน เช่น หัวข้อ ปุ่ม CTA หรือภาพหลัก ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น การเปลี่ยนข้อความบนปุ่ม CTA ให้ลูกค้าจะรู้สึกว่าได้ประโยชน์ทันที จะเพิ่มอัตราการคลิกขึ้น 10% การตั้งสมมติฐานแบบนี้จะช่วยให้เราโฟกัสและรู้ว่ากำลังทดสอบอะไร

  • สร้างเวอร์ชัน A และ B

สร้าง 2 เวอร์ชันที่แตกต่างกันชัดเจน แต่ไม่ควรต่างจนเกินไป เช่น

  • เวอร์ชัน A ข้อความบนปุ่ม CTA เขียนว่า “คลิกเลย!” 
  • เวอร์ชัน B ข้อความบนปุ่ม CTA เขียนว่า “ดาวน์โหลดคู่มือฟรี!”

หรือ

  • เวอร์ชัน A เป็นปุ่มสีเขียวที่เขียนว่า “สั่งซื้อเลย”
  • เวอร์ชัน B เป็นปุ่มสีแดงที่เขียนว่า “รับโปรพิเศษ”

เมื่อมีเวอร์ชัน A และ B แล้ว ก็ถึงเวลาปล่อยของด้วยเครื่องมือ A/B Testing เพื่อแบ่งกลุ่มเป้าหมายแบบสุ่ม และแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มอย่างเท่า ๆ กัน กลุ่มหนึ่งจะเห็นเวอร์ชัน A ส่วนอีกกลุ่มจะเห็นเวอร์ชัน B โดยแบ่งกลุ่มผู้ชมให้ใกล้เคียงกันที่สุด จากข้อมูลส่วนตัวอย่างเพศ อายุ ความสนใจ และพฤติกรรมก่อนหน้า

จากนั้นก็รันการทดสอบด้วยฟีเจอร์ A/B Testing ในแพลตฟอร์มโฆษณาอย่าง Google Ads หรือ Facebook Ads นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือระดับมืออาชีพอย่าง VWO, Optimizely และ AB Tasty ที่ช่วยจัดการการทดสอบบนเว็บไซต์ได้อย่างซับซ้อนและมีประสิทธิภาพ

  • รอให้ได้ข้อมูลมากพอ

​​ปล่อยเวอร์ชัน A และ B พร้อมกัน เพื่อให้ผลไม่เอนเอียงเพราะเวลาหรือช่วงโปรโมชัน โดยควรจะรอให้แคมเปญรันอย่างน้อย 5-7 วัน หรือจนกว่าจะได้ จำนวน Sample Size ที่เพียงพอ ขึ้นอยู่กับปริมาณ Traffic ที่เข้าสู่เว็บไซต์หรือเห็นโฆษณาของคุณ ยิ่ง Traffic เยอะ ก็ยิ่งได้ผลลัพธ์เร็ว แต่ต้องแน่ใจว่าได้ข้อมูลมากพอที่จะยืนยันผลได้ ไม่ใช่แค่ 1-2 วัน ในบางแคมเปญอาจต้องรอ Impression หรือ Click ถึงหลักพัน เพื่อให้ผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติ

  • วิเคราะห์ผลและเลือกสิ่งที่เวิร์กที่สุด

หลังจากปล่อยเวอร์ชันทดสอบออกไปแล้ว ก็ถึงเวลาเช็กว่าเวอร์ชันไหนปังสุด ด้วยการย้อนกลับไปดูเป้าหมายเดิมที่ตั้งไว้ แล้ววัดผลจากหลายมุม ไม่ว่าจะเป็น

  • Conversion Rate คนที่คลิกกลายเป็นลูกค้าจริงไหม
  • CTR พาดหัวไหนทำให้คนอยากคลิก
  • Time on Page / Bounce Rate คนอยู่ดูนานไหม หรือเปิดแล้วปิดหนี
  • Cost per Conversion ในกรณีที่ยิง Ads ก็ต้องดูว่าคุ้มแค่ไหน

เมื่อได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนแล้ว ก็เลือกใช้เวอร์ชันที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเป็นเวอร์ชันหลัก และวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อหาคำตอบว่า ทำไมเวอร์ชันนี้ถึงดีกว่า

จากนั้นนำผลลัพธ์ที่ได้ไปปรับใช้จริงกับแคมเปญหรือเว็บไซต์ของเรา และใช้ข้อมูลนี้เป็น Insight วางแผนทำ A/B Test ครั้งต่อไป เพราะการตลาดไม่เคยหยุดนิ่ง

ตัวอย่างการทำ A/B Testing ในการตลาดออนไลน์

1. A/B Testing กับ SEO เพิ่มยอดคลิกจาก Google (Organic CTR)

บทความบล็อกติดอันดับ Google ดี แต่คนคลิกเข้าน้อย จึงเลือกทำ A/B Test ที่ Meta Description หรือข้อความใต้หัวข้อในผล Google Search

  • เวอร์ชัน A: เน้นคำอธิบายทั่วไป
  • เวอร์ชัน B: เน้นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ หรือตัวเลขที่น่าสนใจ เช่น “ลด 5 กิโลได้ใน 1 เดือน ด้วย 50 สูตรอาหารคลีน ทำง่าย พร้อมตารางการกิน!”

2. A/B Testing กับ Website เพิ่ม Conversion Rate

เว็บไซต์ลูกค้ามีคนเข้าเยอะ แต่ลูกค้าไม่ค่อยซื้อของ จึงเลือกทำ A/B Test ที่ข้อความและตำแหน่งปุ่ม CTA (Call-to-Action)

  • เวอร์ชัน A: ปุ่ม “เพิ่มลงตะกร้า” อยู่ตำแหน่งทั่วไป ทำให้อาจต้องเลื่อนหา
  • เวอร์ชัน B: ปุ่ม “เพิ่มลงตะกร้า” แบบลอยตาม (Sticky CTA) ให้เห็นตลอดเวลาที่เลื่อนหน้าจอ และปรับข้อความให้ดึงดูด เช่น “หยิบใส่ตะกร้าเลย!”

3. A/B Testing กับ Social Media ลด CPL เพิ่มยอดขาย

แคมเปญ Facebook Ads ได้ Lead แต่มีต้นทุนสูงเกินไป และมียอดขายไม่ดีเท่าที่ควร จึงเลือก A/B Test ข้อความโฆษณา (Ad Copy) และรูปภาพ/วิดีโอ

  • เวอร์ชัน A: เขียน Copy เน้นคุณสมบัติสินค้า/บริการ และใช้รูปภาพสตูดิโอ
  • เวอร์ชัน B: เขียน Copy เน้นประโยชน์ที่ลูกค้าจะได้รับ หรือความเร่งด่วน เช่น “พูดภาษาอังกฤษคล่องใน 90 วัน! รับส่วนลด 30% เฉพาะ 20 ท่านแรก” และใช้รูปภาพที่คนกำลังใช้งานจริง

อย่างไรก็ตาม ตอนเขียน Copy ต้องระวังการใช้คำที่ไม่ถูกต้องตามกฎของ Facebook ให้ดี ไม่อย่างนั้น แอดของเราอาจโดนแบนไปได้ง่าย ๆ

อ่านบทความที่น่าสนใจ : รวมคำต้องห้ามบน Facebook Ads ที่คนยิงแอดเผลอใช้บ่อยที่สุด รู้ก่อนโดน Reject!

วางกลยุทธ์การตลาดให้ตรงใจแบบไม่ต้องเดา กับ Blupaper

การตลาดที่แม่นไม่ได้ใช้แค่เซนส์ แต่ต้องลองทำจริง แล้วเลือกสิ่งที่ใช่ A/B Testing คือเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าแบบไม่ต้องเดา รู้ว่าคลิกเพราะอะไร หยุดดูตรงไหน แล้วออกแบบประสบการณ์ให้โดนใจเป๊ะ ๆ

สำหรับใครที่อยากทำแคมเปญให้แม่นยำตั้งแต่ต้นจนจบ Blupaper มีทีมผู้เชี่ยวชาญที่พร้อมลุยไปกับคุณทุกขั้นตอน ทั้งวางแผน ทดสอบ วิเคราะห์ และต่อยอดจากข้อมูลจริง เพื่อผลลัพธ์ที่เติบโตแบบก้าวกระโดด ติดต่อเรา เพื่อวางแผน A/B Testing ที่ใช่สำหรับธุรกิจคุณ