A/B Testing La Gi?

A/B testing là một cách thức có thể giúp bạn xác định chính xác các hành vi, suy nghĩ của người dùng từ đó kích thích họ click vào các lời kêu gọi hành động và tăng tỷ lệ chuyện đổi.

Có thể nói rằng thử nghiệm A/B là một phương pháp không thể thiếu đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn phát triển kinh doanh của họ. Vậy A/B thử nghiệm là gì? Các bước cần thiết để thực hiện A/B testing hiệu quả là gì? Tất cả những câu hỏi này sẽ được giải quyết trong bài viết dưới đây.

I. A/B testing là gì?

Thử nghiệm A/B là thử nghiệm hai phiên bản A/B trong cùng một điều kiện để xác định phiên bản hiệu quả hơn.

A/B testing cho thấy những thay đổi tiềm năng, có khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thu được và đảm bảo tác động tích cực của nó. Đây là một phần không thể thiếu trong quy trình marketing cũng như các hình thức hoạt động kinh doanh khác.

II. Lợi ích từ A/B testing trong marketing

Sau khi bạn biết điều gì là thử nghiệm A/B, phần này sẽ nói về những lợi ích của nó trong ngành tiếp thị.

A/B testing được sử dụng nhiều, đặc biệt là marketing. Đội marketing của công ty nhận được nhiều lợi ích tuyệt vời từ hình thức thử nghiệm này.

Ngoài ra, phương pháp này giúp nhiều marketer thuyết phục nhân viên tiếp thị tìm ra giải pháp tốt nhất cho vấn đề của họ. Tóm lại, vì chúng ít tốn kém và mang lại kết quả tốt, nên các cuộc thử nghiệm này rất có giá trị cho công ty.

Dưới đây là một số lợi ích khi sử dụng A/B testing trong marketing.

Gia tăng lượt truy cập website

Bằng việc thử nghiệm các tiêu đề khác nhau của bài viết hoặc tiêu đề trang web có thể thay đổi số lượng người click và truy cập vào đường dẫn đến website. Qua đây giúp marketer có thể lựa chọn title phù hợp nhằm nâng cao lượt truy cập.

Nâng cao tỷ lệ chuyển đổi

Bằng việc thử nghiệm các địa điểm khác nhau, màu sắc, hoặc anchor text trên CTA có thể thay đổi số lượng người nhấn vào CTA để dẫn đến một trang đích (landing page) của doanh nghiệp.

Điều này tăng khả năng số người điền đầy đủ thông tin vào form trên trang web cũng như tăng khả năng họ trở thành khách hàng thực sự của công ty.

Giảm tỷ lệ thoát khỏi trang

Mọi doanh nghiệp đều quan tâm đến tỷ lệ thoát khỏi trang của người dùng (Bounce rate). Nếu tỷ lệ này càng cao chứng tỏ, người truy cập không hứng thú với nội dung bài viết, định dạng text khó đọc, và rất nhiều vấn đề khác.

Bằng việc thử nghiệm A/B testing sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra phương án phù hợp để giữ chân người truy cập ở lại trang web. Qua đó giảm thiểu chỉ số bounce rate và gia tăng thời gian ở lại (time on page). Đây là lý do AB test có vai trò rất thiết yếu trong marketing nói chung và email marketing nói riêng.

Giảm tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng

Các nhà kinh doanh thương mại điện tử đã phát hiện ra rằng trung bình 70% khách hàng đã rời khỏi trang web của họ khi họ không có sản phẩm trong giỏ hàng. Điều này có hại cho các công ty này. Làm thế nào để cải thiện tình trạng này?

Các nhà quản lý có thể sử dụng thử nghiệm A/B để xác định các yếu tố gây ra tình trạng này và đưa ra các giải pháp phù hợp, chẳng hạn như đơn giản hóa các bước mua hàng, đa dạng hóa sản phẩm, hiển thị thông tin toàn diện, vv.

III. Cách thực hiện A/B testing

Dưới đây là chi tiết các bước để bắt đầu một cuộc thử nghiệm A/B.

Chọn một biến để test

Khi bắt đầu thử nghiệm A/B, bạn cần có một biến để thử nghiệm, chẳng hạn như tối ưu hóa trang web. Để đánh giá hiệu quả của sự thay đổi, bạn phải phân biệt một biến độc lập và xác định tác động của nó. Tuy nhiên, bạn không thể chắc chắn về tác động đến sự thay đổi hiệu suất.

Bạn có thể thử nghiệm nhiều biến cho cùng một trang web và thử nghiệm mỗi biến một.

Các yếu tố của nguồn lực marketing cũng như các lựa chọn thay thế về thiết kế, văn bản và bố cục phải được xem xét trước khi quyết định biến của bạn.

Mặc dù đôi khi chỉ cần thay đổi một yếu tố nhỏ, nhưng nó cũng có thể dẫn đến những thay đổi đáng kể. Ngoài ra, thử nghiệm với nhiều biến sẽ tốt hơn thử nghiệm với một biến.

Xác định mục tiêu

Bất kỳ cuộc thử nghiệm nào cũng cần có mục đích. Mặc dù bạn sẽ đo lường nhiều chỉ số trong thử nghiệm này, nhưng hãy tập trung vào một chỉ số cụ thể trước khi thiết lập biến thể thứ hai. Khi bạn sử dụng biến độc lập, biến phụ thuộc này sẽ thay đổi.

Khi cuộc thử nghiệm phân tách kết thúc, hãy suy nghĩ về nơi bạn muốn biến độc lập đến. Bạn thậm chí có thể đưa ra một giả thuyết và kiểm tra kết quả dựa trên dự đoán này.

Tạo một “kiểm soát” và “thách thức”

Đến thời điểm này, bạn đã có được ba biến: biến độc lập, biến phụ thuộc và mục tiêu đầu ra. Sử dụng các thông tin này để thiết lập một kịch bản kiểm soát không thể thay thế.

Chẳng hạn, khi bạn thử nghiệm một trang web, bạn không thể thay đổi nó vì nó đã tồn tại từ lâu.

Tiếp theo, hãy tạo ra một bài kiểm tra để thử chống lại sự kiểm soát của bạn. Chẳng hạn, hãy thử nghiệm lời chứng thực này nếu bạn đang tự hỏi liệu việc thêm lời chứng thực vào landing page có ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi hay không.

Chia đều các nhóm một cách ngẫu nhiên hoặc công bằng

Các cuộc thử nghiệm có quyền kiểm soát đối tượng yêu cầu hai hoặc nhiều nhóm để đưa ra kết quả cuối cùng. Cách tiến hành điều này có thể khác nhau tùy thuộc vào công cụ kiểm tra A/B mà bạn sử dụng.

Quyết định kích thước mẫu (Nếu có)

Kích thước mẫu sẽ phụ thuộc nhiều vào công cụ A/B và loại thử nghiệm mà bạn chọn.

Thời gian thử nghiệm ảnh hưởng đến kích thước mẫu của bạn khi thử nghiệm không giới hạn đối tượng. Tìm ra tầm quan trọng của kết quả.

Sau khi lựa chọn các chỉ số mục tiêu, bạn cần xác định mức độ quan trọng của kết quả. Điều này sẽ giúp giải thích lý do bạn chọn một biến thay vì một biến khác.

Đảm bảo chạy từng thử nghiệm một

Việc thử nghiệm nhiều thứ cùng một lúc có thể dẫn đến kết quả phúc tạp. Chẳng hạn, khi bạn thực hiện thử nghiệm A/B cho một chiến dịch email marketing để hướng đến landing page, bạn thực hiện thử nghiệm A/B đồng thời trên landing page cũng như trên các trang web khác. Khi đó, sẽ khó xác định nguồn gốc của sự thay đổi. Do đó, hãy đảm bảo rằng bạn sẽ thực hiện mỗi thử nghiệm.

Sử dụng công cụ A/B testing

Tiếp theo, bạn cần lựa chọn một công cụ A/B testing phù hợp với cuộc thử nghiệm của mình.

Kiểm tra đồng thời hai biến

khi bạn thử nghiệm phiên bản A vào tháng 10 và B vào tháng 11. Lúc này, việc phân biệt sự thay đổi hiệu suất là do hai phiên bản hoặc thời gian gian khác nhau sẽ khó khăn.

Do đó, thử nghiệm A/B phải được thực hiện cùng lúc với hai biến thể. Ngoại trừ khi thực hiện các bài kiểm tra A/B để xác định khoảng thời gian tối ưu.

Đảm bảo thời gian A/B testing

Đảm bảo cung cấp đủ thời gian cho một cuộc thử nghiệm để dữ liệu đầu ra có ý nghĩa thống kê tốt. Khoảng thời gian này phụ thuộc vào hoạt động kinh doanh của bạn, kỹ thuật thử nghiệm của bạn,...

Yêu cầu phản hồi từ người dùng thật

Mặc dù kiểm tra A/B thường sử dụng dữ liệu định lượng, nhưng nó không phải là phương pháp duy nhất để xác định hành vi của khách hàng. Do đó, trong quá trình thử nghiệm A/B, bạn có thể thu thập thêm dữ liệu định tính từ người dùng thông qua các cuộc khảo sát, phỏng vấn, v.v.

Tập trung vào các thước đo mục tiêu

Trong phần thiết lập mục tiêu, tôi đã nói rằng mặc dù bạn sẽ đo lường nhiều chỉ số, nhưng bạn nên tập trung vào mục tiêu chính khi thực hiện phân tích.

Đo lường sự quan trọng của kết quả bằng máy tính toán A/B testing

Lúc này, bạn phải xác định xem kết quả có đủ để chứng minh sự thay đổi hay không. Để xác định điều này, bạn cần kiểm tra ý nghĩa thống kê bằng cách thực hiện thủ công hoặc thử nghiệm máy tính toán A/B.

Hành động

Thử nghiệm A/B sẽ giúp rút ra kiến thức và áp dụng chúng vào thực tế để nâng cao hiệu quả công việc.

Chẳng hạn, đánh giá A/B cho chiến dịch tiếp thị email và tìm ra bài học tiêu đề email ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ mở email. Trong tương lai, điều này sẽ giúp bạn thực hiện một chiến dịch email marketing hiệu quả hơn.

Lập kế hoạch cho A/B testing tiếp theo

Hãy lên kế hoạch cho những cuộc thử nghiệm tiếp theo để không ngừng tối ưu hiệu suất công việc.

IV. Cách đọc kết quả A/B testing

Làm thế nào để biết kết quả thử nghiệm A/B chính xác? Dưới đây, tôi sẽ giải thích cách đọc kết quả kiểm tra A/B cho đúng.

Kiểm tra các chỉ số mục tiêu

Trước hết, bạn nên so sánh các chỉ số mục tiêu với kết quả thử nghiệm; tỷ lệ chuyển đổi thường là một trong những chỉ số này. Sau đó, kết quả được gửi đến máy tính toán đánh giá A/B. Tại thời điểm này, bạn sẽ nhận được hai kết quả ch cho mỗi phiên bản thử nghiệm. Ngoài ra, bạn sẽ nhận được kết quả quan trọng cho từng biến.

Bạn có thể xác định tỷ lệ chuyển đổi của hai biến khác nhau như thế nào dựa trên kết quả. Khi kết quả có ý nghĩa thống kê, một thử nghiệm thực sự thành công. Điều này cho thấy một biến hoạt động tốt hơn biến kia đáng kể.

Chẳng hạn, biến A cung cấp tỷ lệ chuyển đổi 16%, biến B cung cấp tỷ lệ chuyển đổi 15.08 và có khoảng tin cậy thống kê là 95%. Khi đó, biến A không thể cải thiện tỷ lệ chuyển đổi tổng thể của bạn, ngay cả khi nó có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

Phân đoạn công chúng để có thêm insight

Việc phân tích kết quả theo từng nhóm đối tượng sẽ giúp bạn có thêm nhiều thông tin hữu ích. Các biến thường dùng để phân đoạn đối tượng có thể kể đến như:

• Ai là người truy cập?

• Phiên bản nào tốt hơn cho visitor mới và visitor truy cập lại?

• Phiên bản nào hoạt động tốt hơn trên điện thoại/máy tính?

• Nguồn truy cập, hoặc phiên bản nào hoạt động tốt nhất dựa trên nơi truy cập tới cả biến thể.

Tôi muốn cung cấp cho bạn những chia sẻ về thử nghiệm A/B và toàn bộ quy trình thực hiện thử nghiệm A/B. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về chủ đề "A/B testing là gì?"và hiểu cách thực hiện kiểm tra A/B.

V. Những điều cần tránh khi thực hiện A/B Testing

Việc gặp lỗi trong quá trình kiểm tra A/B là điều bình thường. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả cao nhất trong việc thực hiện kiểm tra A/B, một số điều cần tránh bao gồm:

• Không nên vì gấp hay ngại chờ đợi quá lâu mà bỏ qua phần thu thập dữ liệu đầu vào cũng như không nên tin hoàn toàn vào kết quả mà bạn đã tính toán vì ở một số trường hợp các dữ liệu này không được chính xác.

• Phương pháp A/B testing được thực hiện vì lý do muốn lấy dữ liệu liên quan để đánh giá, phân tích và làm yếu tố để đưa ra quyết định. Chính vì vậy, các nhà tiếp thị hay doanh nghiệp hãy đảm bảo kiểm tra ý nghĩa thống kê của dữ liệu và theo dõi các số liệu một cách chính xác.

• Để A/B testing được hiệu quả và đem lại kết quả thì marketer không nên lạm dụng để có thể chạy nhiều bài kiểm tra,và cũng không nên thử nghiệm hai hay nhiều bài kiểm tra cùng một lúc.

• Việc thử nghiệm A/B testing luôn hướng đến một nhóm đối tượng nhất định. Vì vậy mà các nhà tiếp thị cần hiểu và nắm rõ bản chất của đối tượng thử nghiệm để có thể hạn chế sai lệch thời gian khi vận hành A/B testing, một số khía cạnh có thể thất bại nếu bạn mất quá nhiều thời gian hoặc quá ngắn.

• Khi thử nghiệm thất bại, đừng nên bỏ cuộc mà nên xem đây như một bài học để có thể rút được kinh nghiệm cho mình trong những lần thử nghiệm tiếp theo.