276/28 Tân Hòa Đông, Bình Trị Đông, Bình Tân, TPHCM
lienhe@truyenthongdps.com

A/B Testing là gì? Và Những Lưu Ý Khi Sử Dụng Mà Bạn Cần Biết

  • Trang chủ
  • Blog
  • Blog
  • A/B Testing là gì? Và Những Lưu Ý Khi Sử Dụng Mà Bạn Cần Biết
A/B Testing

A/B Testing là gì? Và tại sao nó có thể hỗ trợ bạn trong việc thực hiện các chiến dịch marketing? Nhiều bạn có thể đang sử dụng trực giác để đưa ra dự đoán về điều gì sẽ kích thích người dùng click chuột và để tối ưu hoá tỷ lệ chuyển đổi; mỗi khi bạn viết email marketing, thiết kế các Landing Page hoặc CTR.

Thế nhưng, nếu làm marketing mà chỉ dựa trên trực giác thì không phải lúc nào cũng mang lại kết quả hay đạt được hiệu quả như mong đợi.

Thay vì chỉ đưa ra những giả định không có cơ sở thì có một cách thức khác có thể giúp bạn biết được khá chính xác hành vi và suy nghĩ của người truy cập. Đó là sử dụng A/B Testing.

DPS sẽ giải thích chi tiết cho các bạn trong bài viết hôm nay:

A/B Testing là gì?

Tại sao chúng ta nên sử dụng A/B Testing?

Quy trình thực hiện A/B Testing

Những việc bạn cần lưu ý khi tiến hành A/B Testing

Bạn đã sẵn sàng dung nạp những kiến thức mới về A/B Testing chưa? Cùng chinh phục con đường tri thức mới với DPS nào!

A/B Testing là gì?

A/B Testing hay còn được biết dưới cái tên là split testing hoặc bucket testing. Đây là một phương pháp được sử dụng để so sánh giữa hai phiên bản trong một môi trường hay tình huống. Và từ đó, bạn có thể đánh giá xem phiên bản nào có hiệu quả tốt hơn.

Phiên bản ở đây có thể là webpage, mẫu quảng cáo, email marketing, hoặc một ứng dụng nào đó.

A/B Testing là gì
A/B Testing là một phương pháp được sử dụng để so sánh giữa hai phiên bản trong một môi trường hay tình huống.

Về cơ bản A/B Testing là cuộc thử nghiệm; mà trong đó, có ít nhất hai hoặc nhiều  biến thể của trang được hiện thị cho người dùng một cách hoàn toàn ngẫu nhiên. Từ đó, bằng những phân tích thống kê để bạn có thể xác định biến thể nào có thể hoạt động tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi đã đề ra.

Sử dụng A/B Testing cho phép bạn so sánh giữa một hay nhiều biến thể và một trải nghiệm hiện tại. Qua đó, bạn có thể đặt câu hỏi về những thay đổi cho Webpage hoặc ứng dụng nào đó. Tiếp đến, bạn sẽ phải thu thập những dữ liệu về tính hiệu quả của sự thay đổi đó.

Bằng cách đo lường những thay đổi trong sự biến đổi của các số liệu thực tế, bạn hoàn toàn có thể đảm bảo mọi thay đổi đều mang lại những kết quả tích cực nhất định nào đó. Chứ không phải chỉ dựa vào trực giác của bạn như ban đầu để tiến hành thay đổi.

Tại sao chúng ta nên sử dụng A/B testing?

A/B Testing là công cụ tối ưu cho phép cá nhân, nhóm và doanh nghiệp thực hiện những thay đổi mang tính thận trọng cho những trải nghiệm người dùng. Đồng thời thu thập những dữ liệu tương ứng cho các biến thể. Và dựa trên dữ liệu đó để chọn ra biến thể có kết quả tốt nhất để tiền hành thay đổi.

Điều này cho phép bạn xây dựng những giả thuyết liên quan và hiểu rõ hơn vì sao các yếu tố xác định trong thử nghiệm của bạn lại tác động đến hành vi của người sử dụng.

Nói một cách khách, bạn có thể chứng minh giả định của bạn về trải nghiệm tốt nhất cho mục tiêu đã xác định là đúng hoặc sai thông qua A/B Testing.

Không chỉ những trả lời cho các câu một lần duy nhất hay giải quyết các bất đồng; mà A/B Testing còn được sử dụng nhất quán để cải thiện một cách liên tục cho những trải nghiệm và các mục tiêu riêng lẻ. DPS sẽ lấy một ví dụ điển hình về tỷ lệ chuyển đổi theo thời gian để bạn có thể dễ dàng hình dung hơn.

Ví dụ minh hoạ

Ví dụ, một công ty phụ kiện ô tô B2C muốn cải thiện chất cũng như số lượng khách hàng tiềm năng truy cập vào website của công ty từ các kênh thông tin của chiến dịch.

Nhằm đạt được mục tiêu đó thì một nhóm sẽ tiến hành thử các thay đổi về tiêu đề, hình ảnh, khung opt-in, các nút CTR và kể cả bố cục tổng thể của website bằng A/B Testing.

Việc kiểm tra từng thay đổi một tại một thời điểm nhất định giúp họ xác định chính xác; liệu những thay đổi đó có ảnh hưởng đến hành vi của người dùng như thế nào? Và còn có những thay đổi nào nữa hay không?

Dựa vào cơ sở đó, bạn có thể dần dần kết hợp các hiệu ứng của nhiều thay đổi thành công từ những thử nghiệm trước đây. Điều này nhằm chứng minh rằng sự cải thiện trải nghiệm mới tốt hơn so với trải nghiệm cũ.

Lý do doanh nghiệp nên sử dụng A/B Testing

Tối ưu hoá chiến lược Marketing
Tiết kiệm ngân sách bằng cách tối ưu hoá mỗi bước hoạt động trong Marketing campaign bằng A/B Testing.

Với phương pháp thông báo những thay đổi trong trải nghiệm người dùng (User Experience), nó cho phép các trải nghiệm được tối ưu hoá. Và từ đó, bạn có thể tự tin hơn để tiến hành các bước trọng yếu trong một chiến lược marketing.

Bằng cách thử nghiệm A/B Testing cho các quảng cáo khách nhau, marketers có thể tìm ra phiên bản thu hút nhiều cú click chuột nhất.

Hoặc với cách thử nghiệm Landing Page, bạn có thể tìm ra cách bố trí layout phù hợp. Sao cho có sự biến đổi từ những người truy cập trở thành khách hàng mua hàng. Tức là tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Ngân sách đầu tư cho một campaign marketing (chiến dịch truyền thông) có thể giảm nếu từng yếu tố trong mỗi bước hoạt động đạt hiệu quả tối ưu nhất để có thể thu hút được khách hàng mới.

Quy trình thực hiện A/B Testing

Quy trình thực hiện A/B Testing
Quy trình thực hiện A/B Testing bao gồm 6 bước

Có nhiều cách khác nhau để triển khai A/B Testing. Nhưng cách hiệu quả nhất để triển khai quy trình A/B Testing là gì? Sau đây DPS sẽ giới thiệu với các bạn quy trình A/B Testing mẫu mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu cho một cuộc thử nghiệm:

Bước 1: Thu thập data

Việc thu thập và phân tích dữ liệu sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn từ tổng quan đến sắc nét hơn về vấn đề mà bạn cần bắt đầu tối ưu hoá. Từ đó, nó có thể giúp bạn bắt đầu với các nơi có lượng truy cập cao của website, email marketing hoặc một ứng dụng. Điều này sẽ giúp bạn thu thập dự liệu một cách nhanh hơn.

Rồi từ đó hãy bắt đầu vào việc tìm kiếm những trang có tỷ lên chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ thoát trang cao (drop-off). Và bắt tay vào cải thiện các trang ấy đầu tiên.

Bước 2: Xác định mục tiêu

Đây là bước tiếp theo rất quang trọng. Bởi lẽ xác định đúng mục tiêu chuyển đổi của bạn sẽ cơ sở số liệu; mà bạn sẽ sử dụng để xác định xem biến thể bạn đang thực hiện A/B Testing có thành công hơn phiên bản gốc hay không.

Mục tiêu ở đây có thể là bất cứ thứ gì bao gồm:

  • Những cú click vào nút
  • Liên kết đến website bán hàng.
  • Title của email marketing.

Bước 3: Tạo ra giả thuyết để thực hiện A/B Testing

Quy trình thực hiện A/B Testing
Quy trình thực hiện A/B Testing bao gồm 6 bước

Một khi đã xác định được mục tiêu cụ thể, bạn có thể tạo ra các giả thuyết và ý tưởng cho A/B Testing. Hãy bắt đầu với những câu hỏi và trả lời lý do tại sao bạn nghĩ rằng biến thể sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại.

Một khi bạn lên được một danh sách các ý tưởng, hãy sắp xếp chúng theo mức độ ưu tiên của chúng tác động dự án ​​và cũng như độ khó khi thực hiện chúng.

Bước 4: Tạo các biến thể cho A/B Testing

Để tạo ra các biến thể cho split testing bạn có thể sử dụng nhiều công cụ khác nhau. DPS có thể kể tên một số các công cụ được sử dụng phổ biến sau để bạn có thể xem xét và sử dụng:

  • Google Analytics
  • ClickTale
  • Optimizely
  • EyeQuant
  • CrazyEgg

Bạn có thể sử dụng một trong nhữn ứng dụng trên để giúp bạn thực hiện các thay đổi theo ý muốn đối với một thành phần nào đó của website hoặc là trải nghiệm ứng dụng di động của bạn. Điều này có thể chỉ đơn giản là:

  • Sự thay đổi màu của một nút CTA – tỷ lên nhấp
  • Hoán đổi thứ tự các thành phần trên trang hoặc thay đổi bố cục của website.
  • Ẩn các thành phần điều hướng hoặc có thể hoàn toàn tùy chỉnh một thành phần nào đó.

Những công cụ A/B Testing “tối tân” có trình chỉnh sửa trực quan. Chúng sẽ giúp bạn thực hiện một cách dễ dàng những thay đổi này. Hãy luôn đảm bảo cuộc thử nghiệm A/B hoạt động đúng như những mong đợi của bạn.

Bước 5: Chạy thử nghiệm

Bước này khá dễ dàng nhỉ! Bạn có thể bắt đầu thử nghiệm và chờ người dùng truy cập vào website hay ứng dụng!

Trong bước này, người truy cập vào website hay ứng dụng của bạn sẽ được chỉ định ngẫu nhiên để kiểm soát hoặc thay đổi trải nghiệm của bạn.

Quá trình tương tác của họ với từng trải nghiệm sẽ được đo lường, tính toán và cuối cùng là so sánh để xác định cách thức cho từng hoạt động.

Bước 6: Phân tích kết quả của A/B Testing

Khi cuộc thử nghiệm của bạn kết thúc thì đã đến lúc bạn sẽ phân tích kết quả.

A/B Testing của bạn sẽ trích xuất ra dữ liệu từ những thử nghiệm. Nó sẽ cho bạn thấy sự khác biệt giữa cách hai phiên bản website đang hoạt động. Và bạn xem xét có hay không sự khác biệt đáng kể nào về mặt thống kê?

Trong trường hợp biến thể đã thành công thì xin chúc mừng bạn! Từ đó, bạn có thể rút ra các bài học từ thử nghiệm và áp dụng chúng trên các trang khác của website không. Ngoài ra bạn cũng nên xem xét việc tiếp tục lặp lại các thử nghiệm để cải thiện kết quả hay nên dừng lại.

Trong trường hợp cuộc thử nghiệm của bạn không mang lại kết quả hoặc tạo ra kết quả âm hoặc thì cũng đừng lo lắng. Bạn hãy xem thử nghiệm đó như một kinh nghiệm. Và hãy học tập và tiếp tục tạo ra giả thuyết mới để bạn có thể thực hiện cuộc thử nghiệm khác.

Ứng dụng của A/B Testing

A/B Testing có thể được ứng dụng để cải thiện được rất nhiều cho quy trình hoạt động và phát triển website, quảng cáo online và offline, cũng như cho mobile app và email marketing.

1. Đối với website

Ứng dụng chủ yếu của A/B Testing đối với website là giao diện của trang web và UI/UX (trải nghiệm người dùng). Vì đây là các yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến việc người truy cập có khả năng thực hiện conversion trên trang website không.

Với một website bạn có thể sử dụng A/B Testing hầu hết các yếu tố có khả năng tác động đến hành vi của người truy cập bao gồm:

  • Hình ảnh
  • Tựa đề
  • Nội dung
  • Bố cục của website
  • Form điền thông tin, v.v…
Ứng dụng của thử nghiệm A/B đối với website
Ứng dụng chủ yếu của A/B Testing với website là giao diện web và trải nghiệm người dùng.

Bạn có thể hiện thực hiện kiểm tra lần lượt từng yếu tố; mà các bạn cảm thấy chúng có thể cải thiện nhằm gia tăng conversion rate.

2. Cho quảng cáo và bán hàng

2.1. Quảng cáo online

Đối với mảng quảng cáo online thì bạn có thể sử dụng A/B Testing để đo lường hiệu quả của các mẫu quảng cáo khác nhau.

Tương tự với các quảng cáo online, điển hình là trên Facebook. Chúng ta có thể sử dụng các mẫu thiết kế quảng cáo khác nhau để chạy quảng cáo cho cùng một chiến dịch. Sau đó, bạn có thể đo lường hiệu quả. Từ đó, bạn có thể chọn mẫu thiết kế có hiệu quả cao hơn để chạy tiếp với ngân sách còn lại.

Việc tối ưu hóa quảng cáo bằng cách sử dụng A/B Testing, sẽ giúp bạn liên tục cải thiện được conversion rate và đồng thời việc chạy quảng cáo ngày càng hiệu quả hơn.

2.2. Quảng cáo offline

Đối với mảng này thì A/B Testing thường có thể được dùng để đánh giá hiệu quả của các kênh quảng cáo bao gồm: tờ rơi, báo in và các bảng billboard v.v…

DPS sẽ lấy một ví dụ cụ thể để bạn có thể hình dung. Ví dụ, bạn sử dụng mã coupon khác nhau cho cùng một mẫu quảng cáo nhưng trên báo chí, billboard hoặc trên các tờ rơi. Bạn sẽ thu thập thông tin  và phân tích kết quả xem mẫu quảng cáo trên kênh thông tin nào hiệu quả hơn.

Làm sao bạn có thể đánh giá kênh nào quảng cáo hiệu quả hơn? Giả sử số lượng người sử dụng mã coupon trên báo chí nhiều nhất trong số các kênh còn lại; thì đây chính là kênh thông tin hiệu quả nhất cho campaign của bạn.

Ngoài ra, A/B Testing còn có thể ứng dụng một cách linh hoạt và đa dạng tuỳ theo mục tiêu được đặt ra. Ví dụ như cách sắp xếp sản phẩm trong một cửa hàng. Việc này nhằm đo lường sự thích thú của người tiêu dùng và khiến cho họ mua hàng nhiều hơn.

3. Cho ứng dụng di động

Ứng dụng AB tesing trên ứng dụng điện thoại
Thử nghiệm A/B trên ứng dụng điện thoại gặp khó khăn hơn về kỹ thuật và hành vi người dùng.

Bạn có thể áp dụng A/B Testing trong việc phát triển các ứng dụng di động. Tương tự việc testing như website, A/B Testing được sử dụng  nhằm cải thiện hoặc phát triển UI/UX của sản phẩm.

Đối với các ứng dụng điện thoại di động, việc tiến hành thử nghiệm thường gặp khó khăn hơn về về mặt kỹ thuật và lẫn hành vi người dùng.

Xét về mặt kỹ thuật, để sử dụng A/B Testing cho các ứng dụng điện thoại di động thì phiên bản ứng dụng cần được cập nhật và được trình duyệt bởi AppStore hoặc Google Play. Sau đó, các ứng dụng này mới đến tay người dùng. Việc này khiến bạn tiêu tốn nhiều thời gian hơn để thử nghiệm.

Về mặt hành vi người dùng, không phải người dùng nào cũng sẽ cập nhật ngay phiên bản mới. Ngoài ra trải nghiệm của người dùng trải smart phone hoàn toàn khác so với trên website.

4. Cho email marketing

 

A/B testing trong các email marketing
Nhiều công cụ có tính năng cho phép thử nghiệm A/B các nội dung được gửi ra.

Các emails được gửi đến clients ngày nay có các bộ lọc tinh xảo hơn. Tuy nhiên, điều quan trọng hơn là làm sao để khách hàng chịu mở email của bạn đã gửi ra và tương tác với email đó.

Lời giải đáp cho bài toán trên đó là A/B Testing.

Bạn phân vân không biết nên sử dụng câu title nào sẽ hấp dẫn người đọc hơn và để tăng lượng open rate? Câu trả lời là hãy thử nghiệm.

Bạn không biết nên dùng CTR như thế nào để khiến người dùng bấm vào link chăng? Câu trả lời vẫn là hãy thử nghiệm.

Hầu hết các tool gửi email phổ biến hiện nay như: MailChimp hay Marketo. Chúng đều có tính năng cho phép thử nghiệm A/B các nội dung được gửi ra. Nhằm mục đích đo lường hiệu quả của chiến dịch được gửi.

Những việc bạn cần lưu ý khi tiến hành A/B testing

1. Những việc bạn nên làm

những việc nên làm khi chạy thử nghiệm A/B
Có 4 vấn đề bạn nên lưu ý khi chạy thử nghiệm A/B Testing

1.1. Khi nào thì dừng A/B Testing

Việc dừng quá sớm sẽ khiến bạn mất những thông số có giá trị. Để từ đó, ban có thể đưa ra quyết định đúng đắn.

Ngược lại nếu bạn tiến hành chạy test quá lâu thì cũng gây ra những ảnh hưởng tiêu cực. Trong trường hợp, phiên bản thử nghiệm của bạn có kết quả quá tệ thì nhiều khả năng sẽ tác động xấu đến conversion rate cũng như doanh số sales của bạn.

1.2. Sự đồng nhất trong cuộc thử nghiệm A/B

Khi tiến hành A/B Testing cần phải có cách để ghi nhớ người truy cập nào đã chọn phiên bản thử nghiệm nào. Đảm bảo rằng lúc nào cũng hiển thị đúng phiên bản đó cho người dùng tương ứng. Việc này nhằm tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm của người sử dùng.

Hoặc trong trường hợp, bạn cần thay đổi vị trí của nút CTR để test thì hãy đảm bảo rằng dù cho nút bấm này xuất hiện ở nhiều chỗ trên website; thì mọi khách hàng cũng phải thấy nút bấm này như nhau ở mọi chỗ trên website. Phương thức thường được sử dùng phổ biến nhất là Cookies.

1.3. Tiến hành test nhiều lần

Trên thực tế không phải lần A/B thử nghiệm nào cũng mang lại kết quả như bạn mong đợi hoặc giúp các bạn tìm ra giải pháp tốt hơn cho vấn đề.

Vì vậy, bạn hãy tiếp tục test thêm nhiều lần nữa nhưng theo các định hướng khác nhau.

Nếu mỗi lần test mà cải thiện được conversion rate của bạn một chút thì việc test nhiều lần như vậy và cộng dồn lại sẽ tạo ra một ảnh hưởng lớn hơn.

1.4. Sự khác nhau giữa lượng traffic từ mobile và desktop

Ngoài những lưu ý trên thì bạn cũng cần lưu ý sự khác nhau khi khách hàng truy cập vào website của bạn từ mobile và từ desktop. Vì người dùng có thể sẽ có biểu hiện hoàn toàn khác nhau. Bởi lẽ nó tuỳ thuộc vào design, UX và việc website của bạn có thân thiện với người sử dụng điện thoại (mobile- friendly) hay không.

Do đó, tốt nhất là bạn nên thử nghiệm cho phiên bản mobile và phiên bản desktop một cách riêng biệt.

2. Những việc bạn không nên làm khi tiến hành A/B Testing

2.1. Kết luận quá sớm

Bạn nên nhớ rằng kết quả chỉ có giá trị khi và chỉ khi chúng có một giá trị tương đối và nó cần một khoảng thời gian tương ứng để xác định.

Giả sử bạn chạy 2 bài quảng cáo A và B cho cùng nhóm khách hàng. Và mục đích của bạn là xem bài nào hiệu quả hơn.

Giả sử bạn dựa vào số đơn hàng từ từng bài quảng để xem bài nào hiệu quả hơn.

Sau khi chạy thử nghiệm hết 500k thì bài A hiệu quả hơn bài B

Tuy nhiên, sau khi test hết 1 triệu thì bài B hiệu quả hơn bài A

Từ đây, bạn có thể thấy rằng không thể quyết định vội vàng rằng phiên bản A hiểu quả hơn B hoặc ngược lại; khi chúng chỉ khác nhau một vài conversion, thời gian test quá ngắn hoặc số lượng mẫu chưa đủ lớn.

Kết luận quá sớm khi chạy A/B testing sẽ không mang lại kết quả không chính xác
Kết quả chỉ có giá trị khi và chỉ khi chúng có một giá trị tương đối và nó cần một khoảng thời gian tương ứng để xác định.

2.2. Tập trung vào khách hàng mới

Khi tiến hành A/B Testing tốt nhất bạn chỉ nên tập trung vào đối tượng khách hàng mới.

Vì nếu các khách hàng cũ vào website và thấy mọi thứ khác so với lúc trước thì có thể họ sẽ ngạc nhiên. Rất có thể điều này ảnh hưởng không tốt đến conversion rate.

Nhất là khi bạn chưa biết chắc phiên bản test có được chọn hay không.

2.3. Để linh cảm và cảm nhận của bạn chi phối kết quả

Đôi khi kết quả thử nghiệm có thể hoàn toàn sẽ không giống với những gì bạn suy nghĩ.

Có thể cái nút CTA đỏ trên nền xanh lá cây; theo bạn là chói mắt và khó chịu. Tuy nhiên, kết quả thử nghiệm lại có thể chứng minh rằng nó có hiệu quả hơn.

Bạn nên ghi nhớ rằng mục tiêu của bạn thực hiện A/B Testing là gì? Đó là conversion rate. Do đó, đừng để những cảm xúc hay linh cảm của bạn chống lại các kết quả test.

Hi vọng bài viết trên sẽ giúp bạn giải đáp phần nào những thắc mắc cho những ai tìm hiểu về A/B Testing và ứng dụng nó thành công vào công việc của bạn.

Previous Post Previous Post
Newer Post Newer Post