A/B Testing là gì? Công cụ tối ưu chuyển đổi Facebook ads

A/B testing là gì?

A/B Testing hay còn được biết đến với tên gọi là Split Testing. Đây là một quy trình thực hiện so sánh hai phiên bản khác nhau (A và B) của trang web hoặc chiến dịch quảng cáo trong cùng một điều kiện như môi trường, tình huống. Với mục đích xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn giúp người dùng có dữ liệu thực tế để ra quyết định đúng đắn về cách cải thiện trải nghiệm hoặc tối ưu hóa chiến lược.

Tại sao nên thực hiện A/B testing khi làm digital marketing?

Với A/B Testing, bạn có thể cải thiện hiệu quả của rất nhiều ngành trong lĩnh vực digital marketing: 

Đối với quảng cáo Facebook

A/B Testing giúp thử nghiệm các phiên bản của quảng cáo Facebook nhằm tìm ra phiên bản hiệu quả nhất với mục tiêu của bạn. Và đây cũng là cách tốt nhất để cải thiện mẫu quảng cáo của bạn với những ưu nhược điểm được xác định giữa các phiên bản, thay vì dựa vào cảm tính.

Để có một chiến dịch Facebook Ads đạt mục tiêu kinh doanh, bạn có thể sử dụng A/B Testing để cải thiện những yếu tố sau:

• Nội dung quảng cáo bao gồm hình ảnh, tiêu đề và mô tả.
• Các yếu tố liên quan đến khách hàng mục tiêu như là độ tuổi, giới tính, hành vi,...
• Target, đối tượng khách hàng mục tiêu gồm: Vị trí địa lý, độ tuổi, giới tính, sở thích, hành vi…
• Vị trí hiển thị quảng cáo: Bạn có thể tối ưu vị trí hiển thị ở máy tính hoặc điện thoại.
• Thời lượng hiển thị của quảng cáo.

Đối với trang Web 

A/B Testing sẽ tập trung UI/UX (giao diện trang web và trải nghiệm người dùng) của trang web để giúp bạn cải thiện tất cả các yếu tố liên quan tới tới vấn đề này. Có thể kể đến như tựa đề, nội dung, hình ảnh, biểu mẫu điền thông tin,... Từ đó giúp bạn nâng cao tỷ lệ chuyển đổi đối với trang web.

Đối với hoạt động quảng cáo và bán hàng

Đối với các hoạt động quảng cáo trực tuyến, A/B Testing thường được dùng để đo lường hiệu quả của các quảng cáo mà bạn thực hiện. Khi thực hiện 2 chiến dịch quảng cáo cùng cùng từ khóa, bạn nên tách thành 2 mẫu quảng cáo riêng biệt và chạy song song và sử dụng A/B Testing để xác định mẫu quảng cáo nào hiệu quả hơn.

Đối với mảng quảng cáo ngoại tuyến (offline), A/B Testing cũng được sử dụng để xác định hiệu quả của việc quảng cáo trên báo, tờ rơi hoặc billboard. Ngoài ra đối với việc bán hàng công cụ này còn giúp thay đổi vị trí sắp xếp các sản phẩm để thu hút khách hàng hơn bằng cách đo lường sự chú ý của khách hàng. 

Đối với các ứng dụng trên di động

Tương tự trang web, A/B Testing cũng được sử dụng để cải thiện và tối ưu hóa UI/UX đối với ứng dụng trên di động. Tuy nhiên việc này phức tạp hơn khi mà các ứng dụng phải trải qua kiểm duyệt của cửa hàng AppStore hoặc Google Play. Và đối với việc cập nhật ứng dụng người dùng thường có xu hướng không quan tâm và sợ mất thời gian. Tóm lại đây vẫn là phương pháp hữu ích giúp các nhà phát triển đưa ra các phiên bản ứng dụng tối ưu và hiệu quả hơn dù có chút khó khăn hơn trang web.

Đối với thư tiếp thị điện tử (email marketing)

A/B Testing sẽ giúp bạn cải thiện các yếu tố như dòng tiêu đề, nội dung email, hình ảnh, thời gian gửi email và CTA để xác định email nào có tỷ lệ mở và tỷ lệ nhấp cao hơn. Điều này giúp cải thiện hiệu suất chiến dịch email và tăng lượt click của người đọc.

7 bước thực hiện A/B testing siêu đơn giản

Để thực hiện quy trình thực hiện A/B Testing bạn cần thực hiện theo 7 bước sau để đảm bảo test đem lại hiệu quả trong việc phân tích và đưa ra quyết định.

Bước 1: Đặt nghi vấn về mục tiêu

Trước khi thực hiện A/B Testing, chúng ta cần đặt mục tiêu của kết quả Test với những câu hỏi mang tính chất xây dựng giải pháp cải thiện như “Làm thế nào để tăng lượt đăng ký đối với trang web ?” hoặc “Làm thế nào để tăng tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng đối với việc xem quảng cáo ?”.

Bước 2: Nghiên cứu khái quát

Cần hiểu rõ khái quát hành vi của khách hàng khi thực hiện việc chuyển đổi đối với website hoặc quảng cáo. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Google Analytics, Email client, Social listening tools.

Bước 3: Xây dựng giả thuyết 

Đây là bước đưa ra những giả thuyết về giải pháp để trả lời những câu hỏi ở bước 2. Từ những nghiên cứu về hành vi khách hàng trên trang web hoặc quảng cáo của mình, bạn có thể đưa ra các giả thuyết để cải thiện sự lượt nhấp và chuyển đổi của khách hàng. Ví dụ như việc làm nổi bật nút đăng ký hoặc hình ảnh quảng cáo thu hút hơn,... 

Bước 4: Xác định mẫu thử và thời gian thực hiện

Ở bước này bạn cần xác định số lượng đối tượng và thời gian sẽ thực hiện kiểm tra của mình và sau đó thực hiện cách tạo nhóm quảng cáo trên facebook. Lưu ý số lượng phải đủ lớn mới có thể thấy rõ sự khác biệt giữa các phiên bản. Đồng thời, thời gian thực hiện kiểm tra cũng phải hợp lý để nhìn thấy rõ hành vi khách hàng một cách tự nhiên nhất.

Bước 5: Tiến hành kiểm tra

Hãy tạo ra phiên bản B áp dụng những giả thuyết mà bạn đặt ra ở bước 3. Và tiến hành so sánh với phiên bản ban đầu tạm gọi là A và đo lường tỷ lệ chuyển đổi với nhau. 

Bước 6: Thu thập dữ liệu và tiến hành phân tích

Sau khi có những dữ liệu và phân tích, ở bước này bạn sẽ thấy rõ khả năng đạt mục tiêu của phiên bản A hay B là hiệu quả hơn. Trường hợp nếu B với những giả thuyết cải tiến không đạt hiệu quả bằng A thì bạn cần quay lại bước 3.

Bước 7: Xác nhận lại kết quả với các bên liên quan

Chia sẻ kết quả và những gì nghiên cứu được cho các bộ liên quan như phòng marketing, phòng IT,.... Lúc này bạn hãy thực hiện thay thế phiên bản A bằng phiên bản đã so sánh là B nếu kết quả là tối ưu hơn. 

Tránh việc phải thực nghiệm A/B testing nhiều lần, bạn hãy thực hiện đúng và đủ quy trình chạy ads facebook này để chiến dịch đạt kết quả như mong muốn.

Cách đọc kết quả A/B Testing chính xác

Khi có được kết quả từ A/B Testing, việc quan trọng cần làm đó là đọc và phân tích kết quả để thấy được sự khác biệt giữa 2 phiên bản.

• Test các chỉ số mục tiêu: Kiểm tra các chỉ số mục tiêu từ kết quả của cuộc thử nghiệm. Sau đó, nhập các kết quả này vào công cụ tính toán A/B Testing. Bạn sẽ thu được hai giá trị kết quả từ mỗi phiên bản. 

• So sánh chỉ số về tỷ lệ chuyển đổi: Từ kết quả thu được bạn có thể so sánh tỷ lệ chuyển đổi của 2 phiên bản khác nhau như thế nào. Kết quả từ việc so sánh phải có ý nghĩa thống kê rõ ràng để thấy được sự khác biệt mang tính khoa học, từ đó đưa ra quyết định đúng đắn.
• Chia nhóm kết quả theo đối tượng: Để phân tích hiệu quả hơn hãy thực hiện phân loại kết quả theo từng nhóm đối tượng để các thông tin được chi tiết và cụ thể hơn. Từ đó có thể trả lời các câu hỏi cụ thể như “Đối tượng nào thường truy cập vào quảng cáo hay trang web của bạn” hoặc “Phiên bản nào thu hút đối tượng mục tiêu hơn”.

Kinh nghiệm thực hiện A/B testing

Quy trình thực hiện A/B Testing cần chú ý nhiều về các bước thực hiện để đảm bảo trả về kết quả giúp ích cho việc cải thiện chất lượng của một quảng cáo Facebook Ads. Sau đây là những điều bạn nên chú ý khi chạy A/B Testing để có hiệu quả nhất.

Biết thời điểm nên dừng test

Thời gian thực hiện test nếu không đủ lâu thì kết quả trả về sẽ không đủ chi tiết và không có giá trị để đưa ra quyết định đúng. Còn việc chạy test quá lâu mà không đưa ra được biện pháp cũng có thể dẫn đến việc giảm tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu của bạn.

Test nhiều lần

Hãy thực hiện nhiều đợt thử nghiệm A/B Testing để đảm bảo việc kịp thời nâng cấp và cải thiện hiệu suất của chiến dịch quảng cáo hoặc trang web của bạn.

Lưu ý sự khác nhau giữa mobile và PC

Bởi vì sự khác nhau của trải nghiệm website từ máy tính và điện thoại nên việc kết quả trả về cũng khác nhau. Nên tốt nhất là bạn hãy phân chia dữ liệu khách hàng truy cập từ điện thoại và máy tính một cách riêng biệt. Với website bạn có thể tạo pixel facebook để thực hiện điều này dễ dàng hơn.

Tránh thực hiện A/B Testing không đồng nhất điều kiện

Để kết quả so sánh trả về đúng nhất, bạn cần thực hiện quy trình trong cùng 1 điều kiện nhất định, có thể là cùng 1 tệp khách hàng. Nếu không thì kết quả sẽ khác nhau ứng với bối cảnh khác nhau của chúng. Vì thế bạn có thể tham khảo bài viết hướng dẫn cách target đối tượng facebook hiệu quả để xác định khách hàng mục tiêu chính xác nhất.

Đừng kết luận quá sớm

Như đã đề cập ở trên bạn cần nghiên cứu trong một thời gian đủ dài để đưa ra kết luận. Bởi vì những chỉ số cần thời gian và lưu lượng người tham gia nhất định để trả kết quả đúng nhất

Không phân tích cảm tính

Tránh phân tích cảm tính vì đôi khi kết quả sẽ cho bạn thấy những gì bạn nghĩ là sai hoàn toàn so với insight và hành vi của khách hàng. Hãy nhờ đến sự trợ giúp của các công cụ đo lường facebook để có sự phân tích chính xác hơn.

Chọn t​​hời điểm thích hợp để dừng A/B Testing

Thời điểm thích hợp để dừng A/B Testing là khi chạy được 24 tiếng hoặc đạt reach trên 3000. Lúc này đã đủ khả năng để đo lường các yếu tố như lượt thích, bình luận,... Hãy lên kế hoạch thực hiện test khi đối tượng test từ 2 lần trở lên.

Ngân sách thực hiện A/B testing

Việc thực hiện A/B Testing nên chiếm khoảng 10 đến 15% ngân sách chiến dịch và mỗi lần chi khoảng 50.000 VNĐ cho một quảng cáo/ngày. Con số cụ thể tùy thuộc vào tổng ngân sách của cả chiến dịch quảng cáo Facebook.