Blog
A/B Testing
A/B Testing บน Webflow: ค้นหา Layout ที่สร้าง Lead ได้มากที่สุด
🔥 แค่ 5 นาที เปลี่ยนมุมมองได้เลย

A/B Testing บน Webflow: ค้นหา Layout ที่สร้าง Lead ได้มากที่สุด

By Tanakit Chaithip
July 21, 2025
ยาวไป อยากเลือกอ่าน?
A/B Testing

จากข้อมูลของ Crazy Egg บริษัทที่ทำ A/B Testing อย่างสม่ำเสมอเพิ่ม Conversion Rate ได้เฉลี่ย 223% ภายใน 1 ปี แต่กว่า 70% ของธุรกิจ SME ในไทยยังไม่เคยทดสอบ A/B ใดๆ เลย ในขณะที่คู่แข่งใช้ข้อมูลจริงปรับ Layout แบบ Real-time เพื่อเพิ่ม Lead — ธุรกิจคุณยังเดาสัญชาตญาณเหมือนเดิมอยู่หรือไม่

บทความนี้รวบรวมวิธีรัน A/B Testing บน Webflow จากประสบการณ์จริงกับลูกค้า 80+ โปรเจกต์ ครอบคลุมตั้งแต่เครื่องมือที่ใช้ได้ทันที วิธี Setup แบบไม่ต้องเขียนโค้ด สิ่งที่ควร Test ก่อน และ Statistical Significance ที่นักการตลาดต้องเข้าใจ

A/B Testing คืออะไร และทำไมสำคัญกับธุรกิจ

A/B Testing (หรือ Split Testing) คือการทดสอบ 2 เวอร์ชันของหน้าเว็บ (Version A vs Version B) เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนสร้าง Conversion สูงกว่า โดยแบ่ง Traffic ออกเป็น 2 กลุ่มแบบสุ่ม — กลุ่มหนึ่งเห็น A อีกกลุ่มเห็น B แล้ววัดผลว่าใครทำงานดีกว่า

ความสำคัญ:

  • ลดความเสี่ยงจากการตัดสินใจผิด: แทนที่จะใช้สัญชาตญาณว่า "CTA สีแดงน่าจะดีกว่า" คุณใช้ข้อมูลจริงจาก User พฤติกรรมตัดสินใจ
  • เพิ่ม ROI ของ Ads: ถ้า Landing Page แปลง Lead สูงขึ้น 30% คุณจ่าย Ads เท่าเดิมแต่ได้ผลมากกว่า
  • เข้าใจ User จริงๆ: สมมติฐานเราผิดบ่อยมาก — A/B Test บอกว่า User ชอบอะไรจริงๆ ไม่ใช่เราชอบอะไร
  • Continuous Improvement: ทำ A/B เป็นนิสัย → ทุก Quarter เว็บคุณดีขึ้นเรื่อยๆ

กรณีศึกษา: Prime Host Pattaya ลูกค้าของ Vision X Brain ใช้ A/B Testing ปรับ Headline + CTA บน Landing Page Booking ทำให้ Conversion Rate เพิ่มจาก 2.1% เป็น 4.3% (+105%) ภายใน 30 วัน แปลเป็นรายได้เพิ่มขึ้น 30 เท่าในไตรมาสแรก (อ่าน Case Study)

เครื่องมือสำหรับรัน A/B Testing บน Webflow

Webflow ไม่มีระบบ A/B Testing ในตัว แต่รองรับ Third-party Tools ได้ดี ผ่าน Custom Code (ใส่ Script ใน <head> หรือ </body>) เครื่องมือที่แนะนำ:

เครื่องมือ ราคา (เริ่มต้น) ฟีเจอร์เด่น เหมาะกับ
Optibase $49/เดือน Webflow-native, Visual Editor, Auto-publish winner Webflow ทุกราย, ไม่ต้องเขียนโค้ด
VWO (Visual Website Optimizer) $199/เดือน Multivariate, Heatmaps, Session Recordings E-commerce, B2B ที่มี Traffic สูง
Optimizely Custom (เริ่ม ~$1,000/เดือน) Enterprise-grade, Server-side testing, Personalization องค์กรขนาดใหญ่, SaaS
Google Optimize (Sunset 2023) ฟรี → ⚠️ หยุดให้บริการแล้ว — → ย้ายไป Optibase หรือ VWO
Webflow + Custom Script (DIY) ฟรี (ถ้าเขียนเอง) ใช้ Cookie + JavaScript แบ่ง Traffic เอง Dev ที่อยากควบคุมเอง

คำแนะนำ: สำหรับ SME ที่เริ่มต้น แนะนำ Optibase เพราะสร้างมาเฉพาะสำหรับ Webflow — Visual Editor ใช้งานง่าย ไม่ต้องเขียนโค้ด + Auto-publish variant ที่ชนะโดยอัตโนมัติ

วิธีเริ่มต้น A/B Testing บน Webflow (ขั้นตอนสำหรับ Optibase)

Checklist: Setup A/B Testing บน Webflow

  1. เลือกหน้าที่จะ Test: เริ่มจากหน้า Landing Page หรือ Home Page ที่มี Traffic สูงสุด
  2. สร้างบัญชี Optibase: ไปที่ Optibase.co → สมัครฟรี 14 วัน
  3. เชื่อม Webflow: คัดลอก Script จาก Optibase → วางใน Webflow Project Settings → Custom Code (Before </body> tag)
  4. สร้าง Experiment: ใน Optibase Dashboard → Create Experiment → เลือก Page URL
  5. แก้ไข Variant B: ใช้ Visual Editor ของ Optibase แก้ข้อความ/สี/รูปภาพโดยไม่แตะ Webflow
  6. ตั้ง Goal: เช่น Click CTA button, Submit Form, Scroll to Section → Optibase Track อัตโนมัติ
  7. เปิด Test: กด Start → Optibase จะแบ่ง Traffic 50:50 ให้ A vs B
  8. รอผลจนได้ Statistical Significance: อย่างน้อย 95% Confidence + 100 Conversions ต่อ Variant
  9. Publish Winner: เมื่อ B ชนะ → กด "Apply Winning Variant" → Optibase แก้ Webflow ให้อัตโนมัติ

ตัวอย่าง Code สำหรับ DIY (ถ้าไม่ใช้ Tool)

สำหรับคนที่อยากเขียนเอง โดยใช้ JavaScript + Cookie:

<script>
(function() {
  const testName = 'hero-headline-test';
  const variantA = 'รับทำเว็บไซต์ Webflow มืออาชีพ';
  const variantB = 'เว็บ Webflow ที่ขายของได้จริง ไม่ใช่แค่สวย';

  // อ่าน cookie หรือสุ่มใหม่
  let variant = getCookie(testName);
  if (!variant) {
    variant = Math.random() < 0.5 ? 'A' : 'B';
    setCookie(testName, variant, 30); // เก็บ 30 วัน
  }

  // แสดงผล
  const headline = document.querySelector('.hero-headline');
  if (headline) {
    headline.textContent = variant === 'A' ? variantA : variantB;
  }

  // Track Conversion
  document.querySelector('.cta-button').addEventListener('click', function() {
    gtag('event', 'conversion', {
      'event_category': 'AB Test',
      'event_label': testName + ' - Variant ' + variant
    });
  });

  function getCookie(name) {
    const match = document.cookie.match(new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]+)'));
    return match ? match[2] : null;
  }

  function setCookie(name, value, days) {
    const date = new Date();
    date.setTime(date.getTime() + (days*24*60*60*1000));
    document.cookie = name + '=' + value + '; expires=' + date.toUTCString() + '; path=/';
  }
})();
</script>

หมายเหตุ: Code นี้เป็นตัวอย่างง่ายๆ สำหรับ Test Headline — ใน Production ควรใช้ Tool เพราะมี Visual Editor + Statistical Calculator ในตัว

สิ่งที่ควร A/B Test บน Webflow (เรียงตาม Impact)

สิ่งที่ Test Impact ต่อ Conversion ตัวอย่าง
1. Headline (Above the Fold) สูงมาก "รับทำเว็บไซต์" vs "เว็บที่ขายของได้จริง"
2. CTA Button (Text + Color) สูงมาก "ติดต่อเรา" vs "ปรึกษาฟรี" / สีแดง vs สีเขียว
3. Hero Image/Video สูง รูปผลงานจริง vs รูป Stock Photo
4. Form Length สูง 5 ฟิลด์ vs 2 ฟิลด์ (Name + Email)
5. Social Proof Placement ปานกลาง ใส่ Testimonial ใต้ Hero vs ใส่ท้ายหน้า
6. Pricing Display ปานกลาง แสดงราคาตั้งแต่ Home vs ซ่อนไว้ใน Service Page
7. Navigation Menu ต่ำ-ปานกลาง Sticky Nav vs Static Nav
8. Page Layout สูง (แต่ Test ยาก) Single-column vs Multi-column

กฎทอง: เริ่มจาก Element ที่เห็นเด่นที่สุด (Above the Fold) และ Touch Point สุดท้ายก่อน Conversion (CTA Button, Form) ก่อน — Impact สูงสุด ผลเร็วที่สุด

ตัวอย่าง A/B Test จากลูกค้า Vision X Brain

Case: SiamTak E-commerce (ตลาด B2B งานอุตสาหกรรม)

  • สมมติฐาน: ลูกค้า B2B อยากเห็นข้อมูลสเปค ไม่ใช่รูปสวยๆ
  • Test: Hero Section แบบ A (รูปผลิตภัณฑ์สวย) vs แบบ B (ตารางสเปคเปรียบเทียบ)
  • ผล: แบบ B (ตารางสเปค) มี Click to Product Page สูงกว่า 64% และ Add to Cart สูงกว่า 38%
  • สิ่งที่เรียนรู้: Assumption เราผิด — ลูกค้า B2B ต้องการข้อมูลจัดเต็มทันทีที่เข้ามา ไม่ใช่ "Design สวย"

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Webflow Design ที่เน้นข้อมูลมากกว่าความสวย

Statistical Significance: วัดผลยังไงให้ถูกต้อง

ข้อผิดพลาดบ่อยที่สุดของมือใหม่คือ ประกาศผลเร็วเกินไป — เห็น Variant B ดีกว่า A หลัง 50 Visits ก็เลย Apply เลย แต่จริงๆ ยังไม่ได้ Statistical Significance

เงื่อนไขขั้นต่ำก่อนประกาศผล:

  1. Confidence Level ≥ 95%: แปลว่ามีโอกาส 95% ว่าผลที่เห็นไม่ใช่เพราะบังเอิญ
  2. อย่างน้อย 100 Conversions ต่อ Variant: ถ้า Conversion Rate = 5% หมายความว่าต้องมี 2,000 Visits อย่างน้อย
  3. รันต่อเนื่อง 1-2 สัปดาห์: ครอบคลุม Weekday + Weekend เพราะ User พฤติกรรมต่างกัน
  4. Uplift ≥ 5%: ถ้า B ดีกว่า A แค่ 0.5% มันไม่คุ้มที่จะเปลี่ยน (เพราะมี Margin of Error)

เครื่องคิดเลข Statistical Significance: ใช้ Optimizely Sample Size Calculator หรือ VWO A/B Test Calculator

ตัวอย่างการคำนวณ

  • Baseline Conversion Rate (A) = 2%
  • Minimum Detectable Effect = 20% (หมายความว่า ต้องการให้ B ดีกว่า A อย่างน้อย 20% คือ 2.4%)
  • Confidence = 95%
  • Power = 80%
  • → Sample Size ที่ต้องการ = 16,168 Visits ต่อ Variant (รวม 32,336 Visits)

หมายความว่า: ถ้าเว็บคุณมี 1,000 Visits/วัน → ต้องรัน Test นี้ 32 วัน

ข้อควรระวัง: ถ้า Traffic น้อย (<500/วัน) การรัน A/B Test หลายตัวพร้อมกันทำให้แต่ละ Test ไม่ได้ Sample Size เพียงพอ → เลือก Test อย่างละตัว หรือรอจนมี Traffic มากพอก่อน

A/B Testing vs Multivariate Testing: ต่างกันยังไง

คุณสมบัติ A/B Testing Multivariate Testing (MVT)
คำจำกัดความ ทดสอบ 2 เวอร์ชันของหน้าเว็บ (A vs B) ทดสอบหลาย Element พร้อมกัน (Headline x CTA x Image = 8 combinations)
Traffic ที่ต้องการ ปานกลาง (10,000+/เดือน) สูงมาก (100,000+/เดือน)
Complexity ต่ำ สูง
เหมาะกับ SME, เริ่มต้น CRO Enterprise, E-commerce ขนาดใหญ่
เครื่องมือ Optibase, VWO VWO, Optimizely

คำแนะนำ: เริ่มจาก A/B Testing ก่อนเสมอ — ถ้ายังไม่เคยทำ CRO มาก่อน การกระโดดไป MVT จะซับซ้อนเกินไป + ต้องใช้ Traffic มากกว่า 10 เท่า

ความผิดพลาดบ่อยที่ควรหลีกเลี่ยง

  1. Test หลายตัวพร้อมกัน: ถ้า Traffic ไม่พอ แต่ละ Test ไม่ได้ Sample Size → ไม่มี Statistical Significance
  2. ยุติ Test เร็วเกินไป: เห็น B ดีกว่า A หลัง 2 วัน → ยังไม่ครบ Confidence 95%
  3. เปลี่ยน Test กลางคัน: รัน Test ไป 5 วัน แล้วแก้ Variant B → ทำให้ข้อมูลเก่า Bias
  4. ไม่ครอบคลุม Weekday + Weekend: User พฤติกรรมเสาร์-อาทิตย์ต่างจากวันธรรมดา
  5. ลืม Test Mobile: 70% ของ Traffic ใน Thailand มาจาก Mobile — ต้อง Test แยก Desktop/Mobile
  6. ไม่มี Hypothesis ก่อน Test: Test แบบสุ่มๆ = เสียเวลา — ต้องมีสมมติฐานว่าทำไม B น่าจะดีกว่า A

How-to: รัน A/B Test บน Webflow ด้วย Optibase (ขั้นตอนละเอียด)

  1. สมัครบัญชี Optibase:
    • ไปที่ Optibase.co → Sign Up
    • เลือก Plan: Free 14 Days Trial → ไม่ต้องใส่บัตรเครดิต
  2. เชื่อมต่อ Webflow Project:
    • ใน Optibase Dashboard → "Add New Project"
    • ใส่ Domain Name (เช่น yoursite.webflow.io หรือ Custom Domain)
    • คัดลอก Script Tag ที่ Optibase ให้มา (คล้ายๆ <script src="https://cdn.optibase.co/YOUR_ID.js"></script>)
  3. วาง Script ใน Webflow:
    • เปิด Webflow Project → Project Settings → Custom Code
    • วาง Script ใน Footer Code (Before </body> tag)
    • กด Save → Publish Site
  4. สร้าง Experiment แรก:
    • กลับไปที่ Optibase → "Create Experiment"
    • เลือก Page URL ที่จะ Test (เช่น / สำหรับ Home Page)
    • ตั้งชื่อ Experiment (เช่น "Hero Headline Test")
  5. แก้ไข Variant B:
    • คลิก "Edit Variant B" → Optibase จะเปิด Visual Editor (แบบ Webflow Designer)
    • เลือก Element ที่จะแก้ (เช่น Headline Text Block)
    • พิมพ์ข้อความใหม่ หรือเปลี่ยนสี/รูปภาพ
    • กด Save
  6. ตั้ง Conversion Goal:
    • ใน Experiment Settings → "Add Goal"
    • เลือก Goal Type:
      • Click Element: คลิกปุ่ม CTA (ระบุ CSS Selector เช่น .cta-button)
      • Form Submission: Submit Form (ระบุ Form ID)
      • Page View: เข้าหน้า Thank You Page (เช่น /thank-you)
    • กด Save
  7. เปิด Test:
    • กด "Start Experiment"
    • Optibase แบ่ง Traffic 50:50 อัตโนมัติ → 50% เห็น A, 50% เห็น B
    • ใช้ Cookie จำ User → ถ้า User กลับมาจะเห็น Variant เดิม (ไม่กระโดดไปมา)
  8. ตรวจสอบผลทุกวัน:
    • ใน Optibase Dashboard ดู:
      • Visits: จำนวน User แต่ละ Variant
      • Conversions: จำนวน Goal Completion
      • Conversion Rate: % ที่ Complete Goal
      • Confidence Level: เปอร์เซ็นต์ความมั่นใจ (ต้อง ≥95%)
      • Statistical Significance: ถ้าติกเขียว = ผลน่าเชื่อถือ
  9. ประกาศผล + Apply Winner:
    • เมื่อครบเงื่อนไข (≥95% Confidence + ≥100 Conversions + ≥7 วัน)
    • ดูว่า Variant ไหนชนะ
    • กด "Apply Winning Variant"
    • Optibase จะ Push Code กลับไปที่ Webflow ให้อัตโนมัติ (หรือแก้ใน Webflow ตาม Variant ที่ชนะ)
  10. เริ่ม Test ต่อไป:
    • ปิด Experiment เก่า
    • สร้าง Experiment ใหม่ Test Element อื่น (เช่น CTA Button Color, Form Length)
    • ทำซ้ำเรื่อยๆ → Conversion Rate ดีขึ้นทุกไตรมาส

Case Study: A/B Testing เพิ่ม Lead ของลูกค้า Vision X Brain

ลูกค้า: Keystone Property (Real Estate)

ปัญหา: Landing Page แสดงผลโครงการคอนโดมีค่าใช้จ่าย Ads สูง แต่ Conversion Rate (กรอก Form ติดต่อ) อยู่ที่ 1.8% ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย Industry (2.5-3%)

สมมติฐาน: ลูกค้า Gen Z-Millennial ไม่อยากกรอก Form ยาวๆ — พวกเขาอยากคุยผ่าน LINE มากกว่า

A/B Test:

  • Variant A (Original): Form 6 ฟิลด์ (ชื่อ, เบอร์, Email, งบ, โครงการสนใจ, ข้อความ)
  • Variant B: Form 2 ฟิลด์ (ชื่อ, เบอร์) + ปุ่ม "คุยผ่าน LINE" (เชื่อม LINE Official)

ผลลัพธ์หลัง 30 วัน:

  • Variant A: 1.9% Conversion (4,200 Visits → 80 Leads)
  • Variant B: 4.8% Conversion (4,200 Visits → 202 Leads)
  • Uplift: +153% Leads
  • Confidence Level: 99%

สิ่งที่เรียนรู้: Target Audience ของโครงการนี้คือคนรุ่นใหม่ — พวกเขาไม่ชอบกรอก Form แต่สะดวกกับ Messaging App → Reducing Friction ตรงนี้เพิ่ม Lead ได้มากกว่าการปรับดีไซน์

ดูบริการ CRO Audit ที่ Vision X Brain

เครื่องมืออื่นๆ ที่ควรใช้ร่วมกับ A/B Testing

เครื่องมือ ประโยชน์ ราคา
Hotjar / Microsoft Clarity Heatmap, Session Recordings → ดูว่า User คลิก/เลื่อนตรงไหน ฟรี (Clarity) / $39+/เดือน (Hotjar)
Google Analytics 4 ดู Bounce Rate, Time on Page, Conversion Funnel ฟรี
Crazy Egg Heatmap + A/B Testing ในที่เดียว $29+/เดือน
FullStory Session Replay + Conversion Funnel Analysis Custom (เริ่ม ~$199/เดือน)

Workflow แนะนำ:

  1. ใช้ Hotjar / Clarity ดู Heatmap → หา Element ที่คน Ignore หรือคลิกผิด
  2. ตั้ง Hypothesis จากข้อมูล Heatmap → "ถ้าเราย้าย CTA ไปตรงนี้ คน Conversion น่าจะเพิ่ม"
  3. รัน A/B Test ใน Optibase → Validate Hypothesis
  4. Apply Winner → ดู GA4 ว่า Bounce Rate ลดหรือไม่
  5. ทำซ้ำ → Continuous Improvement

Webflow A/B Testing สำหรับ E-commerce

ถ้าคุณใช้ Webflow E-commerce สิ่งที่ควร Test ต่างจาก Site ทั่วไป:

  • Product Page Variants: ทดสอบ Product Image Gallery (Slider vs Grid), Product Description (Short vs Detailed), CTA Button ("Add to Cart" vs "Buy Now")
  • Checkout Flow: ทดสอบ Multi-step Checkout (3 หน้า) vs Single-page Checkout
  • Upsell/Cross-sell Placement: ใส่ "You May Also Like" ใต้ Product vs ใน Checkout Page
  • Free Shipping Threshold Display: แสดงว่าขาดอีกเท่าไหร่ถึงได้ Free Shipping → เพิ่ม AOV (Average Order Value)

เครื่องมือสำหรับ E-commerce A/B Testing: VWO รองรับ E-commerce Tracking + Revenue Tracking ได้ดีกว่า Optibase

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Webflow E-commerce

พร้อมเพิ่ม Conversion Rate ของเว็บไซต์คุณหรือยัง?

Vision X Brain ให้บริการ CRO (Conversion Rate Optimization) Audit + ติดตั้ง A/B Testing Tool + วิเคราะห์ผลแบบมืออาชีพ — ทีมเรามีประสบการณ์เพิ่ม Conversion ให้ลูกค้า 80+ โปรเจกต์ในไทยและต่างประเทศ

ดูบริการ CRO Audit หรือ ปรึกษาฟรี

บทความแนะนำ

แชร์

Recent Blog

ทำไมการปรับปรุงเว็บไซต์ E-commerce ถึงช่วยเพิ่มยอดขายได้ทันที
ทำไมการปรับปรุงเว็บไซต์ E-commerce ถึงช่วยเพิ่มยอดขายได้ทันที

เว็บของคุณไม่สามารถสร้างยอดขาย? ปรับปรุงเว็บไซต์เพื่อแก้ปัญหานี้ และเรียนรู้วิธีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทันที...

ดูเพิ่มเติม
5 เทคนิคการออกแบบเว็บไซต์สำหรับธุรกิจ Startups ที่ช่วยเพิ่มอัตราการแปลงลูกค้า
5 เทคนิคออกแบบเว็บไซต์ Startup ที่เพิ่มยอดขาย 2026

เคยรู้สึกไหมว่าเว็บไซต์ของคุณไม่สามารถดึงดูดลูกค้าได้? ลองศึกษา 5 เทคนิคที่ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงเว็บไซต์ให้ดียิ่งขึ้นและเพิ่มอัตราการแปลงลูกค้าได้อย่างแท้จริง อ่านต่อ...

ดูเพิ่มเติม
ทำไมเลือก Webflow Design Development เพื่อเว็บไซต์ที่ใช้งานง่าย?
ทำไมเลือก Webflow Design Development เพื่อเว็บไซต์ที่ใช้งานง่าย?

เคยรู้สึกหงุดหงิดเมื่อเว็บไซต์โหลดช้าใช่ไหม? ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ด้วยการออกแบบที่ถูกต้อง อ่านต่อเพื่อค้นหาวิธีที่คุณจะเปลี่ยนประสบการณ์ผู้ใช้!

ดูเพิ่มเติม