Bạn muốn tìm hiểu về A/B Testing – một quy trình quan trọng trong xây dựng landing page và viết email content marketing. Nhằm giúp bạn hiểu rõ hơn về A/B Testing là gì, hãy cùng Click Media & SEO đọc bài viết dưới đây nhé!
A/B testing là gì?
A/B testing (kiểm tra A/B) là một kỹ thuật kiểm tra thực nghiệm trong marketing và phát triển sản phẩm để so sánh hiệu quả giữa hai phiên bản khác nhau của một yếu tố trong một trang web, ứng dụng hoặc chiến dịch quảng cáo.
Cụ thể, A/B testing thường được sử dụng để đánh giá sự ảnh hưởng của một yếu tố như tiêu đề, màu sắc, vị trí của nút bấm, hoặc giá trị ưu đãi.
Hai phiên bản khác nhau (phiên bản A và phiên bản B) được tạo ra để đối chiếu và hiệu quả của chúng được đo lường bằng cách đánh giá số lượng người sử dụng hoặc khách hàng tương tác với từng phiên bản.
Lợi ích của A/B Testing
A/B testing đem lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp và nhà tiếp thị. Dưới đây là một số lợi ích của A/B testing:
- Tối ưu hóa sản phẩm: A/B testing giúp cho nhà phát triển sản phẩm hiểu được các yếu tố nào làm tăng hiệu quả của sản phẩm. Những thông tin này giúp nhà phát triển chỉnh sửa và cải thiện sản phẩm, tăng tính năng lợi ích cho khách hàng và giảm thiểu chi phí sản xuất.
- Nâng cao kết quả của chiến dịch quảng cáo: A/B testing giúp nhà tiếp thị tìm ra những chiến lược hiệu quả để tăng lượng click, tăng tỉ lệ chuyển đổi và tối ưu hóa chi phí quảng cáo.
- Hiểu khách hàng hơn: A/B testing giúp cho nhà kinh doanh hiểu được sở thích và hành vi của khách hàng. Những thông tin này giúp nhà kinh doanh tạo ra các sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp với yêu cầu của khách hàng.
- Đối đầu với cạnh tranh: A/B testing giúp cho doanh nghiệp tìm ra những phương thức tiếp cận khách hàng tốt hơn so với cạnh tranh, giúp nâng cao sức cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường.
- Cải thiện tỷ lệ chuyển đổi: A/B testing giúp tăng tỉ lệ chuyển đổi bằng cách tối ưu hóa nội dung, giao diện, hoặc thời gian đăng bài trên trang web hoặc ứng dụng.
- Tăng doanh thu: A/B testing giúp nhà kinh doanh tối ưu hóa chiến lược giá cả, đưa ra các ưu đãi hấp dẫn và tăng doanh số bán hàng.
- Tối ưu hóa chi phí: A/B testing giúp giảm chi phí cho các chiến dịch tiếp thị bằng cách tìm ra các yếu tố hiệu quả nhất và loại bỏ những yếu tố không cần thiết.
A/B Testing giúp gì cho bạn ?
Đối với website:
Để tìm ra giao diện hấp dẫn hơn cho người sử dụng, thử nghiệm A/B Testing là cách tốt nhất. Bằng cách thay đổi các yếu tố như cách bố trí nội dung, vị trí các button điều hướng, hình ảnh, … giữa hai phiên bản khác nhau, bạn có thể xác định được phiên bản nào thu hút người dùng hơn.
Đối với Email marketing:
Trong thời đại hiện nay, việc gửi hàng loạt email và hy vọng người nhận sẽ đọc là không hiệu quả nữa.
Các email client ngày càng có bộ lọc thông minh hơn, có thể tự động phân loại các email vào thư mục Spam.
Vì vậy, A/B Testing là một giải pháp tốt để tăng tỷ lệ mở email của bạn. Bằng cách thử nghiệm các yếu tố như thời gian gửi, tiêu đề, nội dung email, bạn có thể xác định được các yếu tố này ảnh hưởng đến tỷ lệ mở email và tương tác của người nhận.
Đối với quảng cáo và bán hàng:
Trong mảng quảng cáo và bán hàng trực tuyến, A/B Testing là một công cụ quan trọng để đo lường hiệu quả của các mẫu quảng cáo khác nhau.
Ví dụ, bạn có thể viết hai mẫu quảng cáo khác nhau cho cùng một nhóm từ khóa trong Adwords hoặc sử dụng các thiết kế quảng cáo khác nhau cho cùng một chiến dịch quảng cáo trên Facebook.
Sau một thời gian chạy, bạn có thể xác định được mẫu quảng cáo hoặc thiết kế nào hiệu quả hơn để chạy tiếp.
Đối với ứng dụng di động:
A/B Testing cũng là một phương pháp hiệu quả để cải thiện trải nghiệm người dùng cho các ứng dụng di động.
Tuy nhiên, việc thực hiện A/B Testing trên ứng dụng di động có thể khó khăn hơn so với trên web vì cần phải cập nhật phiên bản mới và được duyệt bởi AppStore hoặc Google Play trước khi người dùng có thể trải nghiệm.
Quy trình A/B testing
Sau khi đã nắm rõ khái niệm và A/B Testing là gì thì dưới đây là quy trinh A/B testing:
Đặt câu hỏi:
Để dẫn đến một mục tiêu rõ ràng và chỉ đạo quá trình A/B Testing, bạn cần đặt câu hỏi để biết được mục đích và kết quả mong muốn của quá trình. Ví dụ: “Làm thế nào để giảm tỷ lệ thoát khỏi (bounce rate) cho trang landing page?” hoặc “Làm thế nào để tăng số lượng người đăng ký cho biểu mẫu trên trang chủ?” hoặc “Làm thế nào để tăng tỷ lệ bấm vào (CTR) của banner quảng cáo?”
Tổng quan nghiên cứu:
Để hiểu được hành vi của khách hàng khi thực hiện các chuyển đổi (conversion), bạn cần phải thực hiện nghiên cứu bao gồm đo lường và phân tích thông tin về hành vi khách hàng trên các kênh khác nhau. Ví dụ: Google Analytics cho trang web, các email client cho email và các công cụ social listening cho mạng xã hội.
Thiết lập giả thuyết
Từ câu hỏi đã đặt và thông tin đã nghiên cứu, bạn có thể tạo ra một giả thuyết để giải quyết vấn đề đã đặt ra. Ví dụ: “Thêm một đường dẫn đến trang hướng dẫn dưới footer có thể giảm tỷ lệ thoát khỏi”, “Làm cho nút đăng ký nổi bật hơn sẽ làm tăng số lượng người đăng ký” hoặc “Banner với hình ảnh một cô gái xinh đẹp sẽ có tỷ lệ nhấp vào (CTR) cao hơn”.
Thiết kế mẫu thử và xác định thời gian thực hiện:
Bước tiếp theo là xác định số lượng khách hàng tham gia A/B Testing và đảm bảo số lượng mẫu thử đủ lớn để phát hiện sự khác biệt giữa 2 phiên bản A/B một cách rõ ràng. Ngoài ra, thời gian test cần được tính toán cẩn thận để tránh ảnh hưởng của yếu tố thời vụ hoặc các tác động bên ngoài làm thay đổi nhu cầu và hành vi của khách hàng. Công cụ ước tính có thể được sử dụng để tính toán thời gian chạy test.
Tiến hành test:
Tạo ra một phiên bản mới (phiên bản B) để thử nghiệm với phiên bản gốc (phiên bản A). Phiên bản B này áp dụng các giả thuyết mà bạn đã đề ra (ví dụ như sử dụng link dưới footer, nút đăng ký nổi bật hơn, hoặc banner có hình cô gái đẹp) và sẽ được đánh giá theo tỷ lệ chuyển đổi so với phiên bản A.
Thu thập dữ liệu và phân tích:
Sau khi thực hiện quá trình A/B testing, nếu bạn nhận thấy rằng phiên bản B mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với phiên bản A (ví dụ như giảm tỷ lệ thoát trang, tăng số lượng đăng ký, tăng tỷ lệ nhấp chuột), thì có nghĩa là phiên bản B là hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, nếu tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn hoặc không có sự thay đổi nào, thì điều đó có nghĩa là giả thuyết của bạn để giải quyết vấn đề không chính xác. Lúc đó, bạn cần quay lại bước thứ 3 để tìm một giả thuyết mới và tiếp tục quá trình thử nghiệm.
Cung cấp kết quả cho tất cả các bên liên quan:
Chia sẻ thông tin và những kết quả được thu thập được sau quá trình thử nghiệm A/B với các bộ phận liên quan (như bộ phận lập trình, thiết kế UI/UX, team tối ưu hóa,..).
Nếu phiên bản B thực sự hiệu quả hơn, hãy thay thế phiên bản A bằng phiên bản B sau khi đã xem xét kỹ lưỡng tất cả các khả năng có thể xảy ra nếu thay thế.
Sử dụng công cụ nào để thực hiện A/B Testing?
Google Optimize: đây là một công cụ A/B Testing miễn phí của Google. Nó cung cấp cho bạn một giao diện kéo và thả để thiết lập các thử nghiệm và theo dõi kết quả của chúng.
Optimizely: đây là một công cụ A/B Testing phổ biến và mạnh mẽ. Nó cho phép bạn kiểm tra và tối ưu hóa các phần của trang web hoặc ứng dụng của mình bằng cách thử nghiệm nhiều biến thể.
VWO: VWO là một công cụ tương tự như Optimizely, với các tính năng A/B Testing, thử nghiệm định tính, và theo dõi chuyển đổi.
Crazy Egg: Crazy Egg cung cấp cho bạn các công cụ đo lường và theo dõi phần tử trên trang web của mình để phân tích hành vi khách truy cập.
AB Tasty: Đây là một công cụ A/B Testing và tối ưu hóa trang web mạnh mẽ và dễ sử dụng, với các tính năng như định tuyến khách hàng, phân đoạn đối tượng và các mẫu thử nghiệm được tích hợp sẵn.
Convert: Convert cung cấp cho bạn các tính năng A/B Testing, thử nghiệm định tính và đo lường chuyển đổi cho trang web của bạn, với khả năng tích hợp với các công cụ khác như Google Analytics và Optimizely.
Unbounce: Unbounce là một công cụ thiết kế trang đích và A/B Testing cho các chiến dịch quảng cáo trực tuyến, với các tính năng như kiểm tra định tuyến và kiểm tra đối tượng.
Adobe Target: Adobe Target là một giải pháp tối ưu hóa trang web và A/B Testing của Adobe, cung cấp các tính năng như phân đoạn đối tượng, định tuyến khách hàng và các tính năng tích hợp khác.
Những lời khuyên khi tiến hành A/B testing
Nên
Giữ sự nhất quán: trong quá trình A/B testing, đảm bảo rằng bạn ghi nhớ người dùng đã chọn phiên bản test nào và luôn hiển thị phiên bản đó cho họ, để tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng.
Nếu bạn thay đổi một nút bấm để test và nút bấm này xuất hiện ở nhiều vị trí trên trang web, hãy đảm bảo rằng khách hàng sẽ thấy nút bấm này giống nhau ở mọi vị trí trên trang web. Sử dụng cookies là phương pháp phổ biến nhất để làm điều này.
Thực hiện nhiều lần kiểm thử: thực tế là không phải mọi đợt A/B testing đều mang lại kết quả như bạn mong muốn hoặc giúp bạn tìm ra giải pháp cho vấn đề. Vì vậy, hãy tiếp tục thực hiện kiểm thử nhiều lần theo các hướng khác nhau.
Nếu mỗi lần kiểm thử cải thiện tỷ lệ chuyển đổi của bạn một chút, thì nhiều lần kiểm thử như vậy sẽ tích lũy lại để tạo ra một ảnh hưởng lớn hơn.
Không nên
Thực hiện kiểm thử không đảm bảo điều kiện giống nhau: hãy luôn nhớ rằng kiểm thử cả hai phiên bản A và B phải được thực hiện song song.
Bạn không thể chạy phiên bản A trong tuần thứ nhất và phiên bản B trong tuần thứ hai và kỳ vọng kết quả sẽ chính xác.
Kết luận quá sớm: hãy nhớ rằng kết quả chỉ có giá trị khi chúng được đo lường trong một khoảng thời gian đủ dài và có giá trị số tương đối để xác định.
Bạn không thể kết luận rằng phiên bản A tốt hơn phiên bản B hoặc ngược lại khi chúng chỉ khác nhau về vài chuyển đổi hoặc khi thời gian kiểm thử quá ngắn.
Gây ngạc nhiên cho khách hàng cũ: khi thực hiện A/B testing, nên tập trung chỉ vào các đối tượng khách hàng mới, vì nếu khách hàng cũ truy cập và thấy mọi thứ khác so với trước đây, họ có thể bị ngạc nhiên và ảnh hưởng
Bài viết đã cung cấp cho bạn đọc những thông tin cơ bản về A/B Testing. Hy vọng từ bài viết này, các bạn sẽ biết được khái niệm “A/B Testing là gì” và các lợi ích của A/B Testing. Hãy chia sẻ những thông tin hữu ích này đến nhiều người hơn bạn nhé!
