สิ่งที่ต้องรู้ก่อนเริ่มต้น วิธีการทดสอบ A/B Testing

วิธีการทดสอบ A/B Testing ที่ใช้ในการเปรียบเทียบสองเวอร์ชันของสิ่งเดียวกันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพดีกว่าในด้านที่เราต้องการวัด เช่น การทดสอบหน้าเว็บสองแบบเพื่อดูว่าแบบใดมีอัตราการคลิก (Click-Through Rate) สูงกว่า หรือการทดสอบเนื้อหาสองแบบในอีเมลเพื่อดูว่าแบบใดมีอัตราการเปิด (Open Rate) สูงกว่า

หลักการพื้นฐานของ A/B Testing คือการแบ่งกลุ่มผู้ใช้หรือกลุ่มตัวอย่างออกเป็นสองกลุ่ม (กลุ่ม A และกลุ่ม B) โดยกลุ่ม A จะได้รับเวอร์ชันหนึ่ง (A) และกลุ่ม B จะได้รับเวอร์ชันที่สอง (B) หลังจากนั้นเราจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้จากทั้งสองกลุ่มเพื่อหาข้อสรุปว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า

ประโยชน์และข้อดีของการทำ A/B Testing

1. การเพิ่มประสิทธิภาพของเว็บไซต์และแคมเปญการตลาด: A/B Testing ช่วยให้เราสามารถทราบได้ว่าองค์ประกอบใดในเว็บไซต์หรือแคมเปญการตลาดที่สามารถดึงดูดผู้ใช้ได้มากขึ้น ทำให้เราสามารถปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพในด้านต่าง ๆ ได้ตามข้อมูลที่ได้จากการทดสอบ
2. การลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ: การทำ A/B Testing ช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจเชิงธุรกิจโดยให้ข้อมูลที่ชัดเจนและเป็นที่เชื่อถือได้ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: การทดสอบ A/B สามารถช่วยให้เราทราบว่าการเปลี่ยนแปลงใดที่ทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงดีไซน์ การเปลี่ยนแปลงข้อความ หรือการเพิ่มองค์ประกอบใหม่ ๆ
4. การเพิ่มการแปลง (Conversion Rate): การทดสอบและปรับปรุงองค์ประกอบต่าง ๆ บนหน้าเว็บหรือในแคมเปญการตลาดสามารถช่วยเพิ่มอัตราการแปลงของผู้ใช้ได้ ซึ่งหมายถึงการเพิ่มยอดขาย การสมัครสมาชิก หรือการกระทำอื่น ๆ ที่เราต้องการ
5. การใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ: การใช้ A/B Testing ช่วยให้เราทราบว่าแนวทางใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด ทำให้เราสามารถใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ได้อย่างคุ้มค่าและมีประสิทธิภาพสูงสุด

การเตรียมตัวก่อนเริ่ม A/B Testing

การกำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ของการทดสอบ

ก่อนที่จะเริ่มต้นการทำ A/B Testing สิ่งแรกที่ควรทำคือการกำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ให้ชัดเจน การมีเป้าหมายที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณสามารถวัดผลและประเมินความสำเร็จของการทดสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป้าหมายของการทำ A/B Testing อาจมีได้หลากหลาย เช่น:

• เพิ่มอัตราการคลิก (Click-Through Rate, CTR): เป้าหมายคือการเพิ่มจำนวนคนที่คลิกลิงก์หรือปุ่มบนหน้าเว็บเพจ
• เพิ่มอัตราการแปลง (Conversion Rate): เป้าหมายคือการเพิ่มจำนวนคนที่ทำกิจกรรมที่ต้องการ เช่น การลงทะเบียน, การซื้อสินค้า หรือการกรอกแบบฟอร์ม
• ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience, UX): เป้าหมายคือการทำให้ผู้ใช้รู้สึกพึงพอใจในการใช้งานเว็บเพจมากขึ้น

ในการกำหนดเป้าหมาย ควรใช้หลักการ SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound) ซึ่งจะช่วยให้เป้าหมายของคุณมีความชัดเจนและสามารถวัดผลได้ง่ายขึ้น

การเลือกตัวแปรที่จะทดสอบ (เช่น หัวข้อ, รูปภาพ, ข้อความ)

เมื่อกำหนดเป้าหมายแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการเลือกตัวแปรที่จะนำมาทดสอบ การเลือกตัวแปรที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ เพราะจะส่งผลต่อผลลัพธ์ของการทดสอบโดยตรง ตัวแปรที่นิยมทดสอบในการทำ A/B Testing ได้แก่:

• หัวข้อ (Headline): การเปลี่ยนแปลงหัวข้ออาจมีผลอย่างมากต่อความสนใจและการคลิกของผู้ใช้
• รูปภาพ (Images): การใช้รูปภาพที่ต่างกันอาจส่งผลต่อการรับรู้และความพึงพอใจของผู้ใช้
• ข้อความ (Copy): ข้อความที่ใช้ในการอธิบายสินค้า บริการ หรือข้อเสนอ สามารถมีผลต่อการตัดสินใจของผู้ใช้ได้
• ปุ่มเรียกร้องการกระทำ (Call-to-Action, CTA): สี, ขนาด, ตำแหน่ง และข้อความบนปุ่ม CTA สามารถส่งผลต่ออัตราการคลิกและการแปลงได้
• รูปแบบและการจัดเรียงหน้าเว็บ (Layout and Design): การเปลี่ยนแปลงรูปแบบและการจัดเรียงองค์ประกอบบนหน้าเว็บเพจอาจส่งผลต่อประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้

ขั้นตอนการทำ A/B Testing

การวางแผนการทดสอบ

การวางแผนการทดสอบเป็นขั้นตอนสำคัญที่ต้องทำอย่างละเอียดเพื่อให้การทดสอบมีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ ขั้นตอนนี้ประกอบด้วยการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน เช่น ต้องการเพิ่มอัตราการคลิก (Click-through Rate) หรือต้องการเพิ่มอัตราการแปลง (Conversion Rate) นอกจากนี้ ควรระบุระยะเวลาในการทดสอบและทรัพยากรที่จำเป็น รวมถึงการวางแผนการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ผลลัพธ์

การสร้างเวอร์ชัน A และเวอร์ชัน B

ในการทำ A/B Testing คุณจะต้องสร้างเวอร์ชันสองแบบขององค์ประกอบที่ต้องการทดสอบ เช่น หน้าเว็บไซต์, อีเมล, โฆษณา โดยมีเพียงตัวแปรเดียวที่แตกต่างกันระหว่างเวอร์ชัน A และเวอร์ชัน B ตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงนี้อาจเป็นหัวข้อ, สีของปุ่ม, รูปภาพ, หรือเนื้อหาข้อความ เป็นต้น การสร้างเวอร์ชันทั้งสองต้องทำอย่างระมัดระวังเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงสามารถวัดผลได้อย่างชัดเจน

การกำหนดกลุ่มเป้าหมายและกลุ่มตัวอย่าง

การกำหนดกลุ่มเป้าหมายและกลุ่มตัวอย่างเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำ A/B Testing เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ ควรเลือกกลุ่มเป้าหมายที่มีลักษณะตรงกับผู้ใช้จริงๆ เช่น กลุ่มอายุ, เพศ, ภูมิศาสตร์ การแบ่งกลุ่มตัวอย่างควรทำอย่างสุ่มและเป็นกลางเพื่อหลีกเลี่ยงอคติ (Bias) ที่อาจเกิดขึ้น

1. การสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่าง: เพื่อให้การทดสอบเป็นไปอย่างเป็นธรรม ควรสุ่มเลือกผู้ใช้ที่จะเข้าร่วมทดสอบอย่างเหมาะสม
2. การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง: ขนาดของกลุ่มตัวอย่างต้องเพียงพอที่จะทำให้ผลลัพธ์มีความเชื่อถือ โดยปกติควรมีขนาดใหญ่พอเพื่อให้การวิเคราะห์ทางสถิติสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในขั้นตอนนี้ การใช้เครื่องมือ A/B Testing ที่เหมาะสมจะช่วยให้การจัดการกลุ่มตัวอย่างเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การใช้ Google Optimize, Optimizely หรือ VWO

เครื่องมือและแพลตฟอร์มสำหรับ A/B Testing

การเลือกใช้เครื่องมือสำหรับการทดสอบ (เช่น Google Optimize, Optimizely, VWO)

เมื่อคุณต้องการเริ่มต้นทำ A/B Testing การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้การทดสอบของคุณมีประสิทธิภาพสูงสุด นี่คือเครื่องมือที่ได้รับความนิยมและเป็นที่รู้จักกันดีในการทำ A/B Testing:

Google Optimize

ข้อดี: เครื่องมือนี้มีการเชื่อมต่อที่ดีเยี่ยมกับ Google Analytics ทำให้คุณสามารถติดตามและวิเคราะห์ผลลัพธ์ได้อย่างละเอียด นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันฟรีสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน

การใช้งาน: คุณสามารถสร้างเวอร์ชันต่าง ๆ ของหน้าเว็บได้ง่าย ๆ ผ่านอินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่าย และสามารถตั้งค่าและจัดการการทดสอบได้อย่างรวดเร็ว

Optimizely

ข้อดี: Optimizely เป็นหนึ่งในเครื่องมือ A/B Testing ที่มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถรองรับการทดสอบที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ Personalization ที่ช่วยให้คุณสามารถปรับเนื้อหาให้เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละคน

การใช้งาน: การใช้งาน Optimizely เริ่มต้นด้วยการติดตั้งโค้ด JavaScript บนเว็บไซต์ของคุณ จากนั้นคุณสามารถใช้แดชบอร์ดของ Optimizely ในการสร้างและจัดการการทดสอบได้ง่ายดาย

VWO (Visual Website Optimizer)

ข้อดี: VWO มีเครื่องมือที่ช่วยในการสร้างการทดสอบ A/B แบบ Visual Editor ทำให้คุณสามารถปรับเปลี่ยนองค์ประกอบของหน้าเว็บได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ที่รองรับการทดสอบหลายรูปแบบ เช่น Split URL Testing และ Multivariate Testing

การใช้งาน: คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการติดตั้งโค้ด VWO บนเว็บไซต์ จากนั้นใช้ Visual Editor เพื่อสร้างการทดสอบต่าง ๆ และสามารถดูผลลัพธ์ได้ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

การใช้งานเครื่องมือในการสร้างและจัดการ A/B Testing

การสร้างการทดสอบ

• กำหนดวัตถุประสงค์: ก่อนเริ่มการทดสอบ คุณควรกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน เช่น การเพิ่มอัตราการคลิก (CTR) หรือการเพิ่มยอดขาย
• สร้างเวอร์ชัน A และ B: ใช้เครื่องมือที่เลือกในการสร้างเวอร์ชันต่าง ๆ ของหน้าเว็บ โดยปรับเปลี่ยนองค์ประกอบที่คุณต้องการทดสอบ เช่น หัวข้อ ปุ่มเรียกใช้งาน (CTA) หรือรูปภาพ

การตั้งค่ากลุ่มเป้าหมายและการทดลอง

• เลือกกลุ่มเป้าหมาย: กำหนดกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการทดสอบ เช่น ผู้ใช้ใหม่หรือผู้ใช้ที่เคยเข้าชมเว็บไซต์มาก่อน
• ตั้งค่าการทดลอง: ตั้งค่าการทดลองผ่านแดชบอร์ดของเครื่องมือที่เลือก เช่น กำหนดเวลาในการทดสอบและการแบ่งกลุ่มผู้ใช้

การวิเคราะห์ผลลัพธ์

• การเก็บข้อมูล: เครื่องมือ A/B Testing จะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการแสดงผลและการตอบสนองของผู้ใช้ในแต่ละเวอร์ชัน
• การวิเคราะห์: ใช้ฟีเจอร์การวิเคราะห์ในเครื่องมือที่เลือกเพื่อดูผลลัพธ์ และสรุปว่าการเปลี่ยนแปลงใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด

การเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล

การเก็บข้อมูลจากการทดสอบ

การเก็บข้อมูลจากการทำ A/B Testing เป็นขั้นตอนที่สำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากข้อมูลที่ได้จะเป็นฐานสำหรับการวิเคราะห์และสรุปผล ในขั้นตอนนี้ ควรให้ความสำคัญกับ:

1. การกำหนดตัวชี้วัดสำคัญ (KPIs): ก่อนเริ่มการทดสอบ ควรกำหนดตัวชี้วัดที่ต้องการเก็บ เช่น อัตราการคลิกผ่าน (CTR), อัตราการแปลง (Conversion Rate), เวลาในการเข้าชมเว็บไซต์ (Time on Site) ฯลฯ เพื่อให้การเก็บข้อมูลมีความชัดเจนและตรงตามเป้าหมาย
2. การตั้งค่าระบบการเก็บข้อมูล: ใช้เครื่องมือเช่น Google Analytics, Optimizely, หรือเครื่องมืออื่นๆ ที่เหมาะสมสำหรับการเก็บข้อมูลจากการทดสอบ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ได้รับมีความถูกต้องและสมบูรณ์
3. การเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์: ระบบการเก็บข้อมูลควรสามารถเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ เพื่อให้สามารถตรวจสอบและปรับปรุงการทดสอบได้ทันทีหากเกิดปัญหา

การวิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อหาข้อสรุป

หลังจากที่ได้เก็บข้อมูลจากการทดสอบเรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อสรุป:

1. การตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูล: ตรวจสอบว่าข้อมูลที่เก็บมาไม่มีข้อผิดพลาด และมีจำนวนข้อมูลที่เพียงพอต่อการวิเคราะห์
2. การเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดสอบ: ใช้สถิติในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างกลุ่มทดสอบ A และกลุ่มทดสอบ B เพื่อดูว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
3. การใช้เครื่องมือวิเคราะห์: ใช้เครื่องมือวิเคราะห์เช่น Excel, R, หรือ Python ในการคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

การใช้ข้อมูลที่ได้เพื่อปรับปรุงและพัฒนาการตลาด

เมื่อได้ข้อสรุปจากการวิเคราะห์ผลลัพธ์แล้ว สามารถใช้ข้อมูลที่ได้เพื่อปรับปรุงและพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดได้ดังนี้:

1. การปรับปรุงแคมเปญการตลาด: ใช้ข้อมูลจากการทดสอบในการปรับปรุงเนื้อหา โฆษณา หรือโปรโมชั่นให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น
2. การพัฒนาประสบการณ์ผู้ใช้: ใช้ผลลัพธ์ในการปรับปรุงเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน เพื่อให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดีขึ้น เช่น การปรับแต่งหน้า Landing Page หรือการออกแบบ UX/UI ใหม่
3. การวางแผนกลยุทธ์ในอนาคต: ใช้ข้อมูลที่ได้ในการวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาดในอนาคต โดยเรียนรู้จากผลลัพธ์ที่ได้และนำไปปรับใช้กับแคมเปญอื่นๆ

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยงในการทำ A/B Testing

การทำ A/B Testing เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และเพิ่มประสิทธิภาพของเว็บไซต์หรือแคมเปญการตลาด แต่มีข้อผิดพลาดบางประการที่คุณควรหลีกเลี่ยงเพื่อให้ผลลัพธ์ของการทดสอบเป็นไปอย่างถูกต้องและน่าเชื่อถือ:

การเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ไม่เหมาะสม

การเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ไม่เหมาะสมสามารถทำให้ผลลัพธ์ของการทดสอบผิดพลาดได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณทดสอบกับกลุ่มลูกค้าที่ไม่ตรงกับกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริงของคุณ ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่สามารถนำไปใช้ปรับปรุงกับกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริงได้ ดังนั้นควร:

• เลือกกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของกลุ่มเป้าหมายที่คุณต้องการทดสอบอย่างแท้จริง
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลุ่มตัวอย่างมีขนาดใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
• หลีกเลี่ยงการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่มีความลำเอียงหรือมีปัจจัยที่ส่งผลต่อผลลัพธ์

การสรุปผลก่อนเวลาที่เหมาะสม

การสรุปผลก่อนเวลาที่เหมาะสมเป็นข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทำ A/B Testing การหยุดการทดสอบและสรุปผลก่อนที่จะมีข้อมูลเพียงพออาจทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่เป็นไปตามความเป็นจริง ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด ดังนั้น:

• กำหนดระยะเวลาการทดสอบที่ชัดเจนและปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัด
• รอให้มีข้อมูลเพียงพอเพื่อให้ผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติ
• หลีกเลี่ยงการหยุดการทดสอบเพียงเพราะผลลัพธ์เริ่มแสดงแนวโน้มที่ต้องการ

การทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน

การทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน (Multivariate Testing) สามารถทำให้การวิเคราะห์ผลลัพธ์ซับซ้อนและยากต่อการสรุปว่าตัวแปรใดมีผลกระทบต่อผลลัพธ์ หากคุณไม่มีความรู้และเครื่องมือที่เหมาะสม การทำ A/B Testing ควรเน้นที่การทดสอบตัวแปรเดียวในแต่ละครั้ง เพื่อความชัดเจนในการวิเคราะห์ผลลัพธ์ ดังนั้น:

• ทดสอบตัวแปรเพียงตัวเดียวในแต่ละครั้งเพื่อให้สามารถระบุได้ว่าตัวแปรใดที่มีผลกระทบ
• หากต้องการทดสอบหลายตัวแปร ให้ทำการทดสอบแยกต่างหากในแต่ละตัวแปร
• ใช้เครื่องมือและวิธีการที่เหมาะสมหากจำเป็นต้องทำ Multivariate Testing

กรณีศึกษาและตัวอย่างจากบริษัทที่ประสบความสำเร็จ

กรณีศึกษาจากบริษัทที่ใช้ A/B Testing อย่างมีประสิทธิภาพ

1. Booking.com: การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้

Booking.com เป็นหนึ่งในบริษัทที่ใช้ A/B Testing อย่างเข้มข้นในทุกด้านของเว็บไซต์ พวกเขาใช้การทดสอบเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) โดยการทดสอบหลายๆ เวอร์ชันของหน้าเว็บไซต์ เพื่อดูว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ เช่น สีของปุ่ม การจัดวางข้อมูล และข้อความการเรียกร้องให้ดำเนินการ (CTA) ส่งผลต่ออัตราการจองห้องพักอย่างไร ผลลัพธ์จากการทดสอบแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงที่ดูเล็กน้อยสามารถเพิ่มอัตราการแปลง (Conversion Rate) ได้อย่างมีนัยสำคัญ

2. Netflix: การเพิ่มประสิทธิภาพการแนะนำคอนเทนต์

Netflix ใช้ A/B Testing เพื่อปรับปรุงระบบการแนะนำคอนเทนต์ให้ตรงกับความชอบของผู้ใช้มากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น พวกเขาทดสอบการแสดงภาพปกของหนังและซีรีส์ในรูปแบบต่างๆ เพื่อดูว่าแบบไหนที่ดึงดูดผู้ใช้มากที่สุด ผลการทดสอบช่วยให้ Netflix สามารถเลือกภาพปกที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มจำนวนผู้ชมและเพิ่มเวลาในการดูคอนเทนต์บนแพลตฟอร์ม

ตัวอย่างการปรับปรุงแคมเปญและเว็บไซต์จากผลลัพธ์ของ A/B Testing

1. Google: การปรับแต่งหน้า Landing Page

Google ได้ใช้ A/B Testing ในการปรับปรุงหน้า Landing Page ของแคมเปญโฆษณา AdWords พวกเขาทดสอบหลายๆ เวอร์ชันของหน้า Landing Page เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนที่มีอัตราการคลิกผ่าน (CTR) และอัตราการแปลงสูงที่สุด จากผลลัพธ์ของการทดสอบ Google สามารถเลือกหน้า Landing Page ที่ดีที่สุดและปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาได้อย่างมีนัยสำคัญ

2. HubSpot: การปรับปรุงการส่งอีเมล

HubSpot ใช้ A/B Testing ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของอีเมลมาร์เก็ตติ้ง โดยพวกเขาทดสอบหัวข้ออีเมล เนื้อหา และการเรียงลำดับของข้อมูลเพื่อดูว่าแบบไหนที่มีอัตราการเปิดอ่าน (Open Rate) และอัตราการคลิก (Click-through Rate) สูงที่สุด ผลลัพธ์จากการทดสอบช่วยให้ HubSpot สามารถปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้าได้ดีขึ้นและเพิ่มโอกาสในการปิดการขาย