Khi bạn thiết kế landing page hoặc thiết kế nút CTA – bạn thường phải sử dụng trực giác của mình để dự đoán điều gì sẽ kích hoạt nhấp chuột và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi. Tuy nhiên, việc chỉ marketing dựa trên “trực giác” không phải lúc nào cũng mang lại kết quả chính xác. Thay vì phỏng đoán, có một cách có thể giúp bạn biết chính xác suy nghĩ và hành vi của người dùng. Đó là AB Testing.
Vậy A/B testing là gì? Cách triển khai A/B test như thế nào? Hãy cùng APPNET tìm hiểu ở ngay bài viết dưới đây nhé.
AB testing là gì?
A/B Testing còn được gọi là split testing tools hoặc bucket testing. Đây là phương pháp so sánh hai phiên bản của trang web, email hoặc ứng dụng,… để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Thử nghiệm A/B về cơ bản là thử nghiệm trong đó hai hoặc nhiều biến thể của trang được hiển thị ngẫu nhiên cho người dùng. Sau đó, sử dụng hệ thống phân tích để xác định các biến có thể hoạt động tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi của doanh nghiệp bạn.
Những lợi ích mà A/B Testing mang lại
Website
Để tìm thấy giao diện hấp dẫn hơn với người dùng, chúng ta thử nghiệm 2 phiên bản giao diện. 2 phiên bản này sẽ khác nhau về bố cục nội dung, vị trí nút điều hướng, hình ảnh,….
Thử nghiệm các bài đăng trên blog hoặc tiêu đề trang web khác nhau có thể thay đổi số lượng người dùng nhấp vào tiêu đề đó để truy cập trang web của bạn. Điều này giúp tăng lượng truy cập vào website.
Ứng dụng di động
Thử nghiệm A/B cũng được áp dụng trong việc phát triển ứng dụng di động. Tương tự như trang web, chủ yếu trong việc cải thiện giao diện người dùng của sản phẩm. Với các ứng dụng dành cho thiết bị di động, việc tiến hành kiểm tra hành vi người dùng. Và kỹ thuật thường khó khăn hơn nhiều.
- Về mặt kỹ thuật, để tiến hành thử nghiệm, phiên bản ứng dụng cần được cập nhật hoặc phê duyệt bởi AppStore hoặc Google Play trước khi cung cấp cho người dùng nên sẽ mất nhiều thời gian hơn.
- Về hành động của người dùng, không phải ai cũng cập nhật ngay phiên bản mới. Đặc biệt trải nghiệm người dùng trên di động hoàn toàn khác so với trên web.
Hiện nay, trên thị trường có rất nhiều công cụ A/B testing cho ứng dụng di động như Splitforce hay Apptimize…
Quảng cáo và bán hàng
Phân khúc Online
Đối với online, thử nghiệm A/B thường được sử dụng để đo lường hiệu quả của các quảng cáo khác nhau. Ví dụ khi bạn viết quảng cáo Adwords cho cùng một nhóm từ khóa (ad group) thì nên viết 2 mẫu quảng cáo khác nhau và chạy song song để sau 1 thời gian sẽ biết cái nào hiệu quả hơn.
Tương tự như quảng cáo cho Facebook, hãy sử dụng các thiết kế quảng cáo khác nhau cho cùng một chiến dịch để đo lường hiệu suất, sau đó chọn thiết kế nào hiệu quả hơn để chạy tiếp theo. Tối ưu hóa quảng cáo của bạn thường xuyên bằng cách thử nghiệm các tùy chọn khác nhau sẽ giúp bạn liên tục cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và giúp quảng cáo của bạn chạy ngày càng hiệu quả hơn.
Phân khúc Offline
Đối với phân khúc offline, thử nghiệm A/B thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các kênh quảng cáo như báo chí, tờ rơi, bảng quảng cáo… Ví dụ, bằng cách sử dụng các mã phiếu giảm giá khác nhau cho mỗi quảng cáo trên trang báo, biển quảng cáo hoặc tờ rơi, nhà quảng cáo có thể hiểu quảng cáo nào hiệu quả hơn. Thông qua kết quả khách hàng chọn sử dụng mã phiếu giảm giá nào.
Email marketing
Đã qua rồi cái thời gửi hàng nghìn email với suy nghĩ rằng mọi người sẽ đọc email bạn gửi. Các ứng dụng email ngày càng có nhiều bộ lọc tinh vi hơn, ném tất cả các email spam vào thùng rác. Câu hỏi đặt ra là điều kiện gì để khách hàng sẵn sàng mở email và tương tác với chúng ta. Câu trả lời là chạy AB Testing.
Bạn có thể thực hiện thử nghiệm A/B để xác định ngày nào trong tuần được nhận với tỷ lệ mở cao nhất. Hay thời gian nào trong ngày là tốt nhất để gửi email của bạn. Hoặc là dòng tiêu đề email nào thúc đẩy tỷ lệ mở thư cao nhất…
Hiện tại, hầu hết các công cụ gửi email như BenchmarkEmail, MailChimp đều có tính năng A / B Testing tools.
Quy trình triển khai AB testing hiệu quả
Với quy trình A/B testing đảm bảo tuân theo phương pháp khoa học và đã được công nhận rộng rãi, bao gồm các bước chi tiết sau:
1. Đặt ra câu hỏi
Đặt câu hỏi để giúp hướng dẫn và đặt mục tiêu cho quy trình thử nghiệm A/B là vô cùng quan trọng. Đặt câu hỏi này cần phải rõ ràng để biết kết quả sau khi kiểm tra sẽ như thế nào. Các câu hỏi ở đây có thể như: Làm thế nào để tăng số lượng đăng ký trên form? Làm cách nào để giảm tỷ lệ thoát cho landing page?…
2. Nghiên cứu tổng quan
Cần hiểu và nắm rõ hành vi của khách hàng khi họ thực hiện chuyển đổi. Bạn có thể thực hiện việc này bằng các công cụ đo lường cho từng kênh. Đối với website có thể là Google Analytics, đối với Email có thể là email client. Còn social thì là social listening tools.
3. Đặt giả thuyết
Khi bạn gặp một câu hỏi để nghiên cứu hành vi của khách hàng khi thực hiện chuyển đổi, hãy cố gắng đưa ra một giả thuyết sẽ trả lời câu hỏi cuối cùng. “Tạo liên kết đến trang hướng dẫn ở chân trang để giảm tỷ lệ thoát”, “thiết kế nút dùng thử nổi bật để tăng lượt đăng ký”,… được coi là những ví dụ cụ thể về câu trả lời giả định cho những câu hỏi ở trên.
4. Chọn mẫu thử và thời gian test
Bước tiếp theo là xác định có bao nhiêu khách hàng sẽ tiến hành thử nghiệm A/B. Số lượng mẫu thử nghiệm phải đủ lớn để có thể thấy rõ sự khác biệt giữa hai phiên bản A/B sau khi thử nghiệm. Thời gian thử nghiệm cũng cần được xác định hợp lý để đảm bảo kết quả không bị ảnh hưởng bởi yếu tố mùa vụ. Hay tác động bên ngoài làm thay đổi nhu cầu và hành vi của khách hàng. Bạn có thể sử dụng công cụ ước tính thử nghiệm để tính toán thời gian chạy thử nghiệm.
5. Tiến hành test
Tiếp theo là xây dựng một phiên bản B mới để kiểm tra so với phiên bản gốc A. Phiên bản B này sử dụng giả thuyết bạn đã đặt ra ở trên và sẽ là tham chiếu đến tỷ lệ chuyển đổi so với phiên bản A.
6. Thu thập thông tin, tiến hành phân tích
Nếu sau khi A/B testing bạn thấy phiên bản B có tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn phiên bản A thì có nghĩa là phiên bản B tối ưu hơn. Trong trường hợp tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn hoặc không bị ảnh hưởng, thì giả thuyết của bạn để giải quyết vấn đề là sai. Lúc này, bạn cần quay lại bước 3 và tìm một giả thuyết khác để tiếp tục.
7. Cung cấp kết quả cho tất cả các bên liên quan
Gửi thông tin và thông tin chuyên sâu tìm được sau khi thử nghiệm cho các bộ phận liên quan. Bao gồm lập trình, thiết kế UI/UX, nhóm tối ưu hóa,… Tiếp tục thay thế phiên bản A bằng phiên bản B nếu B thực sự hiệu quả hơn sau khi xem xét tất cả các lựa chọn thay thế.
Lặp lại bài kiểm tra này từ đầu để giải quyết một câu hỏi, một vấn đề khác.
Một số lưu ý khi tiến hành A/B testing
Nên
Tại cùng một thời điểm, chỉ kiểm tra một yếu tố
Tại sao lại như vậy? Ví dụ, bạn đang thử test xem nút màu đỏ chuyển sang màu xanh, nút nào được bấm nhiều hơn. Khi đó, bạn chỉ nên A/B Testing với 2 nút này. Bạn không thể test click button rồi test các yếu tố khác cùng lúc. Vì khi có kết quả bạn sẽ không biết nó là gì.
Chỉ áp dụng A/B Testing khi website của bạn đã có lượng truy cập lớn và ổn định
Đơn giản là nếu website của bạn chưa có nhiều người truy cập thì dữ liệu bạn nhận được sẽ không nhiều. Từ đó sẽ không thể phân tích và đưa ra kết quả chính xác.
Nhất quán
Khi tiến hành A/B testing nên có cách ghi nhớ người dùng đã chọn phiên bản thử nghiệm nào. Để từ đó luôn hiển thị đúng phiên bản tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Nếu một nút được thay đổi để thử nghiệm. Và nút này xuất hiện ở nhiều vị trí trên trang web, thì khách hàng phải nhìn thấy cùng một nút ở mọi nơi trên trang web. Cookies là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất.
Phải áp dụng thử nghiệm A/B trong một khoảng thời gian
Thường thì sẽ phải áp dụng ít nhất 1 tuần. Nếu 1 tuần không có sự khác biệt đáng kể giữa 2 phiên bản thì bạn cần thực hiện điều này trong cả tháng, để thấy sự khác biệt rõ ràng hơn. Nhưng cũng đừng chạy thử nghiệm quá lâu vì chạy quá lâu sẽ làm giảm hiệu suất của trang web. Điều này cũng có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi.
Thử nghiệm lặp đi lặp lại
Sự thật là không phải thử nghiệm A/B nào cũng cho bạn kết quả như mong muốn. Hay giúp bạn tìm ra giải pháp cho một vấn đề. Vì vậy, hãy tiếp tục thử nghiệm nhiều lần, theo các hướng khác nhau. Nếu mỗi thử nghiệm cải thiện tỷ lệ chuyển đổi của bạn một chút, thì nhiều thử nghiệm trong số này được kết hợp lại sẽ tạo ra tác động lớn hơn.
Không nên
Thử nghiệm nhưng không đảm bảo điều kiện giống nhau
Luôn nhớ thử nghiệm song song cả hai phiên bản A và B. Bạn không thể chạy phiên bản A trong tuần 1 và phiên bản B trong tuần 2 với suy nghĩ rằng nó sẽ cho kết quả một cách chính xác.
Kết luận quá sớm
Hãy nhớ rằng kết quả chỉ có giá trị khi chúng có giá trị số tương đối và thời gian xác định tương ứng. Bạn không thể quyết định phiên bản A tốt hơn phiên bản B hay ngược lại khi chúng chỉ khác nhau ở một vài chuyển đổi hoặc thời gian thử nghiệm quá ngắn.
Tạo bất ngờ cho khách hàng cũ
Tốt nhất bạn nên thực hiện thử nghiệm A/B, chỉ tập trung vào khách hàng mới. Bởi vì nếu khách hàng cũ vào và thấy mọi thứ khác so với trước, họ có thể ngạc nhiên. Điều này ảnh hưởng đến conversion rate, đặc biệt là khi bạn không chắc chắn liệu phiên bản dùng thử này sẽ được chọn.
Để linh cảm quyết định kết quả
Đôi khi kết quả kiểm tra có thể hoàn toàn trái ngược với những gì bạn nghĩ. Có thể một nút màu đỏ trên nền xanh gây chói mắt và khó chịu, nhưng kết quả có thể chứng minh là hiệu quả hơn. Cái bạn cần là tỷ lệ chuyển đổi, đừng để linh cảm của bạn đi ngược lại kết quả kiểm tra.
Kết quả
Có thể nói, hiểu được A/B testing là gì sẽ rất có lợi. Đặc biệt trong việc tăng tỷ lệ chuyển đổi của bất kỳ trang web hay sản phẩm, ứng dụng nào. Đây là xu hướng được nhiều website, trang thương mại điện tử chạy theo. Trong quảng cáo, để cải thiện click người ta cũng sử dụng a/b Testing để mang lại lợi nhuận cho công ty.
