Tìm hiểu A/B Testing là gì? Quy trình triển khai A/B Testing

78

Một trong những KPIs quan trọng trong các chiến dịch Marketing đó chính là tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate). Đây là chỉ số cho biết tỷ lệ người truy cập vào website/ứng dụng/email,… đã thực hiện hành động bạn mong muốn như click vào trang quảng cáo, mua hàng hay điền form khảo sát trên tổng số lượng lượt truy cập. Tỷ lệ chuyển đổi càng cao thì chiến dịch của bạn càng hiệu quả. Một trong những giải pháp đắc lực để gia tăng tỷ lệ chuyển đổi đó chính là A/B Testing.  Hãy cùng tìm hiểu A/B Testing là gì? Chạy test ab là gì và quy trình triển khai A/B Testing ngay trong bài viết dưới đây.

A/B Testing là gì?

định nghĩa A/B Testing là gì

Khái niệm A/B Testing là gì? (Ảnh: members)

A/B Testing là gì? A/B Testing còn được gọi là Split Testing hay Bucket Testing là một phương pháp so sánh hai phiên bản của trang web, email hoặc ứng dụng,… với nhau để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. A/B Testing thực chất là một thử nghiệm trong đó hai hoặc nhiều biến thể của trang được hiển thị cho người dùng một cách ngẫu nhiên. Sau đó sử dụng phân tích thống kê để xác định biến thể nào hoạt động tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi của doanh nghiệp.

Lý do bạn nên thử nghiệm ngay A/B Testing là gì?

Chúng ta đã vừa tìm hiểu A/B Testing là gì, tiếp theo hãy cùng Marketing bật mí tại sao bạn nên sử dụng thử nghiệm này.

Thử nghiệm A/B Testing cho phép các cá nhân hay công ty thực hiện các thay đổi chính xác đối với trải nghiệm người dùng của họ nhờ thu thập dữ liệu về kết quả thử nghiệm. Điều này cho phép bạn tìm hiểu rõ hơn lý do tại sao các yếu tố nhất định trong trải nghiệm ảnh hưởng đến hành vi của người dùng.

Ví dụ: một công ty công nghệ B2B có thể muốn cải thiện chất lượng và khối lượng khách hàng tiềm năng của họ từ các trang đích của chiến dịch. Để đạt được mục tiêu đó, nhóm sẽ thử các thay đổi thử nghiệm A/B Testing đối với tiêu đề, hình ảnh trực quan, trường biểu mẫu, lời gọi hành động và bố cục tổng thể của trang.

Thử nghiệm một thay đổi tại một thời điểm giúp họ xác định những thay đổi nào có ảnh hưởng đến hành vi của khách truy cập và những thay đổi nào không có hiệu quả. Theo thời gian, chúng có thể kết hợp hiệu quả của nhiều thay đổi được ghi lại từ thử nghiệm để chứng minh sự cải thiện có thể đo lường.

A/B Testing là gì? Lý do bạn nên thử nghiệm ngay A/B Testing là gì?

A/B Testing là gì? Lý do bạn nên thử nghiệm ngay A/B Testing là gì? (Ảnh: Reliablesoft.net)

Bằng cách thử nghiệm A/B Testing, các Marketer có thể tìm hiểu phiên bản nào thu hút nhiều khách hàng truy cập hơn. Đồng thời bạn có thể tìm hiểu yếu tố nào chuyển đổi khách truy cập thành khách hàng tốt nhất. Nhờ đó, doanh nghiệp sẽ tối ưu hóa được chi phí Marketing, đạt hiệu quả cao hơn cho chiến dịch.

A/B Testing có thể được các nhà phát triển và nhà thiết kế sản phẩm sử dụng để chứng minh tác động của các tính năng mới hoặc thay đổi đối với trải nghiệm người dùng. Giới thiệu sản phẩm, tương tác của người dùng, phương thức và trải nghiệm trong sản phẩm đều có thể được tối ưu hóa với thử nghiệm A/B Testing miễn là mục tiêu đã được xác định rõ ràng.

Quy trình triển khai A/B Testing

A/B Testing là gì? Quy trình triển khai A/B Testing là gì?

A/B Testing là gì? Quy trình triển khai A/B Testing là gì? (Ảnh: Optimizely)

Bước 1: Chọn một biến để kiểm tra

Khi bạn tối ưu hóa các trang web hay email, có một số biến mà bạn muốn kiểm tra. Nhưng để đánh giá hiệu quả của thay đổi, bạn sẽ muốn tách riêng một biến độc lập và đo lường hiệu suất của nó. Nếu không bạn sẽ không thể chắc chắn được sự thay đổi là do biến nào tạo ra. Bạn có thể kiểm tra nhiều hơn một biến cho một trang web hoặc email; chỉ cần chắc chắn rằng bạn đang kiểm tra từng cái một.

Ví dụ như A/B Testing với email, bạn có thể kiểm tra các biến bao gồm các dòng chủ đề email, tên người gửi,…

Bước 2: Xác định mục tiêu

Mục tiêu chuyển đổi của bạn là số liệu bạn đang sử dụng để xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản gốc ban đầu hay không. Mục tiêu có thể là bất kỳ điều gì, nó có thể là việc nhấp vào nút hoặc liên kết, hay giao dịch mua sản phẩm hay đăng ký e-mail, tùy thuộc vào doanh nghiệp của bạn.

Bước 3: Tạo giả thuyết

Khi bạn đã xác định được mục tiêu, bạn có thể bắt đầu tạo các ý tưởng thử nghiệm A / B và giả thuyết vì sao bạn cho rằng chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại. Khi bạn có danh sách các ý tưởng, ưu tiên chúng theo tác động dự kiến ​​và độ khó khăn trong việc thực hiện.

Bước 4: Tạo các biến thể

Sử dụng phần mềm A/B Testing như Optimizely hay HubSpot để thực hiện các thay đổi mong muốn về các yếu tố trên trang web, email hay ứng dụng của bạn. Đó có thể sự thay đổi màu sắc của một nút, hoán đổi thứ tự các phần tử trên trang, ẩn một số thanh điều hướng hoặc bất cứ yếu tố tùy chỉnh nào bạn muón. Nhiều công cụ kiểm tra A / B hàng đầu có trình chỉnh sửa trực quan giúp dễ dàng thực hiện những thay đổi này.

A/B Testing là gì? Để tạo các biến thể và chạy thử nghiêm, bạn có thể sử dụng phần mềm miễn phí và hữu ích như HubSpot.

A/B Testing là gì? Để tạo các biến thể và chạy thử nghiêm, bạn có thể sử dụng phần mềm miễn phí và hữu ích như HubSpot. (Ảnh: HubSpot)

Bước 5: Chạy thử nghiệm

Bắt đầu thử nghiệm của bạn và chờ khách truy cập tham gia. Tại thời điểm này, khách truy cập vào trang web hoặc ứng dụng của bạn sẽ được gán ngẫu nhiên vào các biến thể của trải nghiệm. Sự tương tác của họ với từng trải nghiệm sẽ được đo lường, tính và so sánh để xác định cách mỗi hoạt động thực hiện.

Bước 6: Phân tích kết quả

Khi thử nghiệm của bạn hoàn tất, bước cuối cùng là phân tích kết quả. Phần mềm thử nghiệm A/B Testing sẽ trình bày dữ liệu từ thử nghiệm và cho bạn thấy sự khác biệt giữa cách hai phiên bản hoạt động.

Lời khuyên khi tiến hành A/B Testing

Nên làm 

Test có điểm dừng: Nếu dừng quá sớm thì bạn sẽ không có thông số giá trị để ra quyết định. Test quá lâu thì sẽ ảnh hưởng tới cvr và tổng số sales của bạn.

Giữ được sự đồng nhất: Tiến hành A/B testing thì bạn phải ghi nhớ người dùng đã chọn phiên bản nào để hiển thị đúng bản đó giúp trải nghiệm của người dùng được đảm bảo.

Test nhiều lần: Test nhiều lần mới ra được kết quả mong muốn vì chỉ có vậy mới có nhiều định hướng, mỗi lần test sẽ có được cải thiện conversion rate khác nhau.

Lưu ý sự khác biệt giữa traffic từ máy tính và thiết bị di động: Phân chia traffic khi A/B testting trên các nền tảng bởi nó sẽ giúp bạn biết được độ thân thiện website mang lại cho họ.

Không nên làm

Test khi không cùng điều kiện: Việc testing ở các phiên bản phải tiến hành song song và cùng điều kiện để có được kết quả chính xác.

Kết luận sớm: Bạn không thể ra quyết định khi trong thời gian test ngắn, hãy test đủ thời gian xác định để có được kết quả cuối cùng.

Làm khách hàng cũ ngạc nhiên: Nên tập trung ab testing vào khách hàng mới bởi lẽ nếu khách hàng cũ nhìn thấy mọi thứ khác so với lúc họ sử dụng thì điều này ảnh hưởng lớn tới chỉ số CVR.

Để linh cảm chi phối: Kết quả test sẽ trái ngược với mong muốn của bạn. CTA làm bạn khó chịu nhưng nó lại hiệu quả hơn những gì bạn nghĩ tới. Thế nên tránh để linh cảm chi phối, hãy test mọi khả năng.

Nguyên tắc khi áp dụng AB Testing là gì

  • Nguyên tắc 1: Hãy quên đi tất cả mọi thứ bạn nghĩ bạn biết về khách hàng của mình
  • Nguyên tắc 2: Luôn luôn thiết lập một mục tiêu để so sánh
  • Nguyên tắc 3: Không nên áp dụng cứng nhắc để tăng CRO
  • Nguyên tắc 4: Thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm
  • Nguyên tắc 5: Đừng vội kết luận “kẻ chiến thắng” cho đến khi có số liệu thống kê chính xác
  • Nguyên tắc 6: Hãy học đi trước khi chạy
  • Nguyên tắc 7: Lấy ý kiến của nhiều bên
  • Nguyên tắc 8: Dữ liệu hành vi người dùng và dữ liệu khảo sát khách hàng có thể bị xung đột
  • Nguyên tắc 9: Xác định rõ tiêu chuẩn thành công của bạn
  • Nguyên tắc 10: Không nên kiểm tra yếu tố ít quan trọng

Kết Luận

Có thể nói, hiểu được A/B testing là gì sẽ rất có lợi thế trong việc tăng tỉ lệ sử dụng website hoặc sản phẩm, ứng dụng bất kì. Đây là xu hướng mà rất nhiều trang web và trang thương mại điện tử áp dụng. Trong quảng cáo, để cải thiện click thì người ta cũng sử dụng A/b Testing nhằm đem lại lợi nhuận cho công ty.

 

0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments