A/B testing

Ngày nay, dữ liệu và phân tích đang dẫn dắt quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực. Trong môi trường trực tuyến, một trong những phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để thu thập thông tin chuyên sâu có giá trị là A/B testing.

Dưới đây bạn sẽ tìm thấy mọi thứ bạn cần biết về A/B testing. Từ định nghĩa cho đến ý nghĩa của các chỉ số.

Chạy A/B testing theo cách thủ công là hầu như không thể. Tất cả các doanh nghiệp sử dụng một chương trình testing được thiết kế đặc biệt cho mục đích A/B testing để tự động hóa quy trình. Quá trình testing đơn giản bằng cách tạo hai phiên bản của một trang web. Bạn cung cấp một phiên bản cho một nhóm khách truy cập trang web của mình và phiên bản còn lại cho một nhóm khác. Cả hai nhóm đều có đánh giá trải nghiệm sản phẩm riêng của họ.

Sau khi A/B testing hoàn tất, bạn sẽ có được thông tin chuyên sâu về kết quả cũng như biết được phiên bản nào hoạt động tốt hơn.

Tất cả những thông tin chi tiết này đều có giá trị rất lớn đối với chiến lược marketing của bạn. Cho dù đó là marketing nội dung, trải nghiệm khách hàng hay thử nghiệm nhiều phương thức tiếp cận cho các chiến lược quảng cáo. Đội marketing của bạn sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ việc phân tích dữ liệu chuyên sâu trực tiếp từ đối tượng mục tiêu của mình.

Bạn phải làm gì trước khi bắt đầu A/B testing?

Thực hiện A/B testing trước khi lập kế hoạch là không thực tế. Có một số tác vụ bạn cần thực hiện trước khi bắt đầu A/B testing:

• Xác định mục tiêu của bạn – có rất nhiều yếu tố cần testing như mô tả sản phẩm, các nút trên web hoặc CTA (lời kêu gọi hành động). Để xác định yếu tố nào cần test, bạn cần xác định mục tiêu của mình. Ví dụ: mục tiêu của bạn có thể là tăng tỷ lệ chuyển đổi, vì vậy bạn sẽ thực hiện nội dung test tương ứng;

• Nêu giả thuyết – giả thuyết sẽ giúp bạn kiểm tra tốt hơn kết quả bài test. Về cơ bản, nó là một dự đoán về kết quả mà bạn muốn thấy sau khi thử nghiệm hoàn tất;

• Quyết định loại hình A/B testing bạn muốn thực hiện – với các mục tiêu và giả thuyết đa có, việc xác định kiểu A/B testing mà bạn muốn thực hiện sẽ trở nên dễ dàng hơn;

• Chọn một chương trình A/B testing – không phải tất cả các chương trình A/B testing đều giống nhau. Trong khi một số tính năng được thử nghiệm, những số khác thì không. Biết được bạn cần thực hiện testing nào sẽ giúp việc chọn lựa nội dung test dễ dàng hơn. Hãy xem xét các bài test trong tương lai mà bạn muốn thực hiện trong quá trình này.

Bạn nên test A/B trong bao lâu?

Tần suất test ảnh hưởng đến khoảng thời gian bạn thực hiện cuộc thử nghiệm, do đó ảnh hưởng đến kích cỡ và ý nghĩa của mẫu thử (sample). Kích cỡ mẫu thử càng lớn, kết quả càng toàn diện. Số lượng khách truy cập web trung bình hàng ngày của bạn luôn dao động. Vì điều này, thời gian test lâu hơn sẽ tốt hơn.
Mất bao lâu để có được kết quả? Có một số yếu tố cần xem xét, chẳng hạn như cách thức bạn tiến hành A/B testing và kích cỡ mẫu thử. Bạn nên đợi cho đến khi có đủ lưu lượng truy cập để có được kết quả thống kê đáng tin cậy.

Các công cụ A/B testing

Phần mềm A/B testing có mặt rộng rãi. Nhưng những công cụ được sử dụng phổ biến nhất là công cụ A/B testing của Google Analytics và các công cụ cá nhân hóa Google Optimize và phần mềm hỗ trợ khách hàng của LiveAgent.

Google Analytics là một công cụ testing miễn phí giúp tối ưu A/B testing dành cho website. Bạn có thể xác định dòng tiêu đề nào thu hút khách truy cập, giao diện thiết kế và bố cục nào thu hút khách truy cập lâu hơn trên web của bạn, CTA nào có lượt click chuột nhiều hơn.

Phần mềm LiveAgent đi kèm với công cụ A/B testing dành cho email, vì vậy bạn có thể kiểm tra khả năng phản hồi của người nhận email cũng như đo lường tỷ lệ mở và tỷ lệ click chuột.

Hầu hết các công cụ cho phép bạn quan sát kết quả trong thời gian thực, giúp bạn có thể nhanh chóng thực hiện các thay đổi đối với chiến dịch marketing của mình.

Khi nào bạn không nên sử dụng A/B testing?

Nếu bạn không thể truy cập các kết quả có liên quan hoặc đang xử lý một đánh giá phức tạp, bạn nên tránh các test A/B. Điều này có nghĩa gì? Thử nghiệm đa biến (multivariate testing) và split URL testing được ghép nối với các thử nghiệm phía máy chủ có thể là bắt buộc nếu bạn cần tiến hành đánh giá phức tạp. A/B testing sẽ không cung cấp được kết quả đáng tin cậy.

Để có được kết quả phù hợp, bạn cần có đủ lưu lượng truy cập. Nếu không có đủ lưu lượng truy cập, kết quả thử nghiệm sẽ không đáng tin cậy. Ngoài ra, bạn cần một giả thuyết đầy đủ thông tin cũng như đủ thời gian thử nghiệm để xác định nội dung testing, thiết lập mọi thứ và kiểm tra cẩn thận kết quả.

A/B testing được thực hiện như thế nào?

Giả sử bạn muốn tìm hiểu xem liệu trang web mới hay phiên bản web hiện tại có giúp bạn đến gần hơn với mục tiêu của mình không. Bạn chịu trách nhiệm tạo các mục tiêu từ cải thiện trải nghiệm người dùng nói chung cho đến cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.

Trong A/B testing, A là viết tắt của biến kiểm soát (control variable), chính là trang web hiện tại của bạn. B là viết tắt của biến thể hoặc phiên bản mới của trang web. Chuẩn bị sẵn sàng cả hai trang A và B, bạn cần xác định phần trăm đối tượng mục tiêu của mình sẽ được hỗ trợ trên các trang hiện tại cũng như trên các trang biến thể.

Thông thường, các doanh nghiệp chia đều cơ sở người dùng cho cả hai. Bằng cách này, chúng ta nhận được kết quả kiểm tra đáng tin cậy nhất và có thể so sánh trực tiếp cả hai tùy chọn.

Bạn nên chú ý đến loại chỉ số nào khi thực hiện A/B testing?

Sau khi hoàn tất A/B test và thiết lập phân phối lưu lượng truy cập, bạn sẽ nhận được một báo cáo. Để có được thông tin chuyên sâu hữu ích, bạn cần chú ý đến các chỉ số phù hợp. Mục tiêu của bạn là quyết định sử dụng các chỉ số nào.

Giả sử bạn muốn thu hút thêm nhiều khách truy cập website cũng như gia tăng mức độ nhận diện thương hiệu của mình. Trong trường hợp này, bạn nên chú ý đến chỉ số lưu lượng truy cập. Nếu mục tiêu của bạn là tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi, bạn cần theo dõi các chỉ số chuyển đổi. Số lượt click chuột là một số liệu cần thiết để xem xét nếu bạn muốn thu hút nhiều khách hàng hơn trên phễu bán hàng của mình. Bạn cũng có thể theo dõi các chỉ số khác, ví dụ: ứng dụng bị crash, sở thích của khán giả và mức độ gia tăng tương tác.

Tham khảo chéo các chỉ số này có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết hơn cũng như chọn được trang hoạt động tốt nhất.

Video về A/B testing

Khám phá sức mạnh của A/B testing trong việc đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Tìm hiểu cách thức doanh nghiệp sử dụng kỹ thuật này để tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định sáng suốt. Khám phá các yếu tố chính của A/B testing, bao gồm phát triển giả thuyết, thử nghiệm ngẫu nhiên, ý nghĩa thống kê và phương pháp lặp (iterative approach). Bạn hãy xem video này để khám phá tiềm năng của A/B testing trong việc thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi và cải thiện mức độ tương tác của người dùng.