A/B testing คือวิธีพิสูจน์ว่าอะไร convert ดีกว่าด้วย data ไม่ใช่ gut feeling แต่ A/B testing ใน e-commerce มีความซับซ้อนกว่าเว็บทั่วไป เพราะมี variables เยอะ: ราคา รูป CTA สี ตำแหน่ง บทความนี้สรุปวิธีเริ่มต้น A/B testing ใน e-commerce ให้ถูกต้อง

ทำไม E-Commerce ต้อง A/B Test

  • ทุก 1% conversion ที่เพิ่ม = รายได้เพิ่ม — ถ้ามี 10,000 visitors/เดือน เพิ่ม conversion จาก 2% เป็น 3% คือเพิ่ม 100 orders
  • หยุดเดา — "ปุ่มสีเขียวดีกว่าสีแดง" ถ้าไม่ test ก็แค่ opinion
  • ลดความเสี่ยง — ทดสอบ change กับ traffic ส่วนหนึ่ง ก่อน roll out ทั้งเว็บ
  • Compound Effect — ปรับปรุงเล็กน้อยทุกเดือน สะสมเป็น growth ใหญ่

จุดที่ควร A/B Test ใน E-Commerce

หน้าสิ่งที่ TestImpact ที่คาด
Product Pageรูป, CTA text, layout, reviews positionAdd-to-cart rate
Cart PageUpsell placement, shipping info, trust badgesCart-to-checkout rate
Checkoutจำนวน steps, form fields, payment optionsCheckout completion rate
HomepageHero banner, navigation, featured productsClick-through rate
Category PageSort default, filters, grid vs listProduct page visits

วิธีเริ่มต้น A/B Testing

1. ตั้ง Hypothesis ก่อน

ไม่ใช่ test มั่ว แต่ตั้งสมมติฐาน: "ถ้าเปลี่ยน CTA จาก 'ซื้อเลย' เป็น 'เพิ่มลงตะกร้า' จะเพิ่ม add-to-cart rate เพราะลด commitment" มี reason ชัดเจน

2. Test ทีละ 1 Variable

เปลี่ยนแค่ 1 อย่าง ถ้าเปลี่ยนทั้งรูป ทั้ง CTA ทั้งราคา ไม่รู้ว่าอะไรทำให้ result เปลี่ยน

3. รอ Statistical Significance

ไม่หยุด test หลัง 2 วัน ต้องรอจน confident level ถึง 95%+ ใช้ calculator: ถ้า conversion rate 3% ต้องการ detect 10% change ต้อง ~10,000 visitors ต่อ variant

4. วัด Revenue ไม่ใช่แค่ Clicks

CTA สีแดงอาจได้ click มากกว่า แต่ conversion เป็น order น้อยกว่า วัด end-to-end: revenue per visitor ไม่ใช่แค่ CTR

สูตรวัดผล

  • Conversion Rate = Conversions / Visitors x 100
  • Uplift = (Variant B CR - Variant A CR) / Variant A CR x 100
  • Revenue Impact = Monthly Visitors x Uplift x AOV

คำถามที่พบบ่อย

Traffic น้อยทำ A/B test ได้ไหม

ถ้า traffic น้อยกว่า 1,000 visitors/เดือน A/B test จะใช้เวลานานมากกว่าจะ significant ทางเลือก: ทำ user testing 5-10 คนแทน หรือ test changes ที่ impact สูง (เช่น ราคา layout ใหญ่)

ต้องใช้เครื่องมืออะไร

Google Optimize (ฟรี แต่ปิดตัวแล้ว), VWO ($99+/mo), Optimizely (enterprise) ถ้าใช้ Shopify มี apps เช่น Neat A/B Testing สำหรับ Webflow ใช้ custom code + analytics

ควร test กี่ variant

เริ่มจาก 2 variants (A vs B) ถ้า traffic เยอะพอค่อยทำ 3-4 variants (A/B/C/D) ยิ่ง variant เยอะ ยิ่งต้อง traffic มากกว่าจะ significant

เริ่ม A/B Test วันนี้

ทุก 1% conversion ที่เพิ่มคือรายได้ที่ไม่ต้องเพิ่มค่าโฆษณา ถ้าต้องการทีมที่ช่วย optimize เว็บ E-commerce ด้วย data-driven approach — คุยกับเรา

บทความแนะนำ