A/B testing là gì? Quy trình và tools A/B testing mà bạn cần biết

A/B testing là gì?

AB Testing, còn được gọi là split testing (thử nghiệm phân tách), chính là kỹ thuật chia đối tượng cần kiểm tra thành hai phiên bản A và B. Từ đó chọn lựa được phiên bản mà người dùng quan tâm hơn thông qua cách người dùng tương tác với mỗi phiên bản đó.

Phiên bản A là phiên bản hiện tại, còn phiên bản B là phiên bản có thay đổi một hoặc nhiều yếu tố. Hai phiên bản này sẽ được hiển thị cho hai nhóm khách hàng ngẫu nhiên và đồng đều, và sau đó sẽ được đo lường hiệu quả dựa trên các chỉ số mục tiêu như tỷ lệ nhấp, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ mở email, tỷ lệ thoát trang, tỷ lệ bỏ giỏ hàng, v.v…

Ví dụ, bạn muốn biết rằng màu sắc của nút CTA trên trang web của bạn có ảnh hưởng đến số lượng khách hàng đăng ký hay không. Bạn có thể tạo ra hai phiên bản của trang web, một phiên bản có nút màu xanh (phiên bản A), và một phiên bản có nút màu đỏ (phiên bản B). Bạn sẽ hiển thị hai phiên bản này cho hai nhóm khách hàng khác nhau, và sau đó đo lường số lượng khách hàng đăng ký từ mỗi nhóm. Nếu phiên bản B có tỷ lệ đăng ký cao hơn phiên bản A, bạn có thể kết luận rằng màu đỏ là màu sắc phù hợp hơn cho nút gọi hành động của bạn.

XEM THÊM CÁC BÀI VIẾT KHÁC:

• Google analytics event tracking là gì
• Session trong google analytics là gì
• Bounce rate trong google analytics

Ứng dụng của A/B testing

Thử nghiệm A/B là một công cụ quan trọng, đáng tin cậy và có thể được sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau. Product managers, designers, marketers,.. là những người thường xuyên sử dụng A/B testing để đưa ra các quyết định mang tính thực tế, có thể định lượng được. Dưới đây là một số ứng dụng thường thấy của AB Testing

Cho Content

Một số khách truy cập website có xu hướng thích đọc các bài viết dài tường tận, bao quát cả chi tiết nhỏ nhất. Trong khi đó, một số khác chỉ muốn lướt nhanh và quan tâm đến các chủ đề quan trọng đối với họ. Trang web của bạn hướng đối tượng thuộc loại nào?

Nếu chưa tìm ra đáp án chính xác, bạn có thể thử nghiệm A/B về độ sâu nội dung. Hãy hiểu rằng độ sâu nội dung ảnh hưởng đến SEO và nhiều chỉ số kinh doanh khác như tỷ lệ chuyển đổi, thời gian trên trang và tỷ lệ thoát,... Bạn có thể tạo hai bài viết cùng nội dung, một bài viết dài hơn đáng kể và cung cấp nhiều chi tiết hơn và phân tích xem phiên bản nào kích thích độc giả nhất.

Ngoài ra bạn có thể thử nghiệm A/B testing với một số bài viết sử dụng các phông chữ và phong cách viết khác nhau và phân tích xem bản nào thu hút sự chú ý của khách truy cập nhất và thuyết phục họ chuyển đổi.

Cho Website

Để cải thiện trải nghiệm người dùng, chúng ta tiến hành thử nghiệm 2 phiên bản giao diện khác nhau. Hai phiên bản này sẽ có sự khác biệt trong việc sắp xếp nội dung, vị trí của các nút điều hướng, cũng như hình ảnh và các yếu tố khác.

Một yếu tố khác của trang web mà bạn có thể tối ưu hóa bằng thử nghiệm A/B là điều hướng trang web của bạn. Đây là yếu tố quan trọng nhất khi mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng.

Điều hướng trang web của bạn bắt đầu trên trang chủ. Trang chủ là trang mẹ mà từ đó tất cả các trang khác xuất hiện và liên kết ngược lại với nhau. Đảm bảo cấu trúc của bạn sao cho khách truy cập có thể dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm và không bị lạc do đường dẫn điều hướng bị hỏng.

Ví dụ: Cửa hàng bạn bán nhiều loại tai nghe trên trang thương mại điện tử, bao gồm tai nghe có dây, tai nghe không dây hoặc earpods. Bạn nên sắp xếp website theo cách dễ nhìn để khách truy có thể tìm thấy tất cả các loại này ở cùng một nơi thay vì phải search và tìm từng loại riêng biệt

Cho quảng cáo và bán hàng

Đối với chiến dịch quảng cáo online, A/B testing được dùng để đo lường hiệu quả trên các nền tảng khác nhau.

Ví dụ: khi bạn tạo quảng cáo Adwords cho cùng một nhóm từ khóa (ad group), bạn có thể thử nghiệm hai phiên bản quảng cáo khác nhau và chạy chúng đồng thời để xác định phiên bản nào có hiệu suất tốt hơn.

Tương tự, trong quảng cáo trên Facebook, bạn có thể áp dụng các thiết kế quảng cáo khác nhau cho cùng một chiến dịch để đánh giá hiệu suất, sau đó chọn thiết kế nào hiệu quả hơn để tiếp tục sử dụng.

Tối ưu hóa quảng cáo thường xuyên bằng cách thử nghiệm A/B testing giúp cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và làm cho quảng cáo hoạt động hiệu quả hơn theo thời gian.

Đối với chiến dịch quảng cáo offline, A/B testing thường có thể được dùng để đánh giá hiệu quả của các kênh như tờ rơi, billboard, báo giấy…

Ví dụ doanh nghiệp có thể phát hành các mã coupon khác nhau cho từng mẫu quảng cáo trên tờ rời, hoặc billboard,.. Từ đó họ có thể thể nắm được mẫu quảng cáo ở đâu hiệu quả hơn thông qua việc có nhiều người sử dụng mã coupon đó hơn.

Cho ứng dụng di động

Tương tự như website, A/B testing cũng được ứng dụng trong việc phát triển ứng dụng di động, nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng (UI/UX) của sản phẩm.

Tuy nhiên, khi phát triển ứng dụng di động, việc thực hiện A/B testing thường gặp nhiều thách thức hơn, cả về mặt kỹ thuật lẫn hành vi của người dùng.

Về mặt kỹ thuật, để thực hiện A/B test, phiên bản ứng dụng cần phải được cập nhật và thông qua quá trình duyệt bởi AppStore hoặc Google Play trước khi có thể đến tay người dùng. Do đó, quá trình này mất nhiều thời gian hơn so với A/B testing trên trang web.

Về mặt hành vi người dùng, không phải ai cũng sẽ cập nhật ứng dụng lên phiên bản mới ngay lập tức và trải nghiệm người dùng trên điện thoại di động có thể khác biệt hoàn toàn so với trên trang web.

Hiện nay, trên thị trường có nhiều công cụ hỗ trợ A/B testing dành cho ứng dụng di động, chẳng hạn như Splitforce hoặc Apptimize...

Cho Email marketing

Subject lines tác động trực tiếp đến tỷ lệ mở email. Nếu người đăng ký không thấy bất kỳ nội dung nào họ thích, email của bạn có thể sẽ bị đưa vào thùng rác.

Theo nghiên cứu gần đây của Hubspot, tỷ lệ mở email trung bình của hàng chục ngành khác nhau sẽ dao động từ 25 - 47%. Ngay cả khi bạn ở trên mức trung bình, chỉ khoảng một nửa số người đăng ký có thể mở email của bạn. Các email clients hiện nay có bộ lọc rất tinh xảo, chúng có thể tống tất cả các spam email vào thùng rác. Vậy làm thế nào để khách hàng chịu mở email của bạn ra xem và tương tác với nó. Hãy thử là A/B testing.

A/B testing subject lines có thể tăng cơ hội thu hút khách hàng nhấp chuột và mở email của bạn. Hãy thử đặt câu hỏi và câu phát biểu độc lạ, so sánh các từ có “sức mạnh” với nhau và cân nhắc giữa việc sử dụng subject lines có và không có biểu tượng cảm xúc. Và hãy cân nhắc gửi vào thời gian nào trong ngày là tốt nhất?

Bạn có thể sử dụng các tool gửi email như Benchmark Email, MailChimp, vì đa số chúng đều có tính năng cho phép A/B testing.

Cho Design và layout

Nhiều doanh nghiệp rất đau đầu khi không biết nên giữ hoặc loại bỏ những yếu tố nào để trên trang web của mình. Với thử nghiệm A/B, vấn đề này có thể được giải quyết nhanh chóng.

Ví dụ: Bạn bán hàng trên thương mại điện tử, trang sản phẩm của bạn bán smartphone hoặc các thiết bị công nghệ hiện đại. Chắc chắn khách hàng muốn xem mọi thứ ở độ phân giải cao trước khi mua. Do đó, trang sản phẩm của bạn phải ở dạng tối ưu nhất về mặt thiết kế và bố cục mới có thể tạo ra chuyển đổi.

Cũng giống như content, thiết kế và bố cục của website bao gồm hình ảnh (hình ảnh sản phẩm, hình ảnh ưu đãi, v.v.) và video (video sản phẩm, video demo, quảng cáo, v.v.). Trang sản phẩm của bạn phải trả lời tất cả các câu hỏi của khách hàng mà không gây nhầm lẫn và không bị lộn xộn. Trang chủ và landing pages của bạn càng đơn giản thì khách càng có nhiều khả năng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Hãy thử nghiệm nhiều ý tưởng nhất có thể, chẳng hạn như thêm nhiều khoảng trắng và hình ảnh có độ phân giải cao, giới thiệu video sản phẩm thay vì hình ảnh và thử nghiệm các bố cục khác nhau.

Sắp xếp lại các trang của bạn bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ heatmaps, clickmaps, và scrollmaps để phân tích các lần nhấp chuột chết và xác định các yếu tố gây xao lãng.

Cho CTA

CTA là nơi xảy ra tất cả các hoạt động để lôi kéo khách hàng thực hiện hành vi mua hàng hoặc tạo ra chuyển đổi. Thử nghiệm A/B cho phép bạn kiểm tra các bản sao CTA khác nhau, vị trí của chúng trên trang web, kích thước và màu sắc của chúng, và nhiều yếu tố khác. Việc thực hiện các A/B test này sẽ giúp hiểu rõ phiên bản nào có tiềm năng để đạt được nhiều chuyển đổi nhất.

>>> Tham khảo: Khóa học tracking từ A - Z dành cho người mới

Làm thế nào để tiến hành một A/B Testing?

Trước khi làm A/B Testing

1. Chọn một biến thể để kiểm tra

Bạn có thể muốn thử nghiệm nhiều biến thể khác nhau cho trang web hay email của mình. Tuy nhiên, bạn chỉ nên kiểm tra một biến thể tại một thời điểm để xác định nó có hiệu quả hay không. Đó là “biến thể độc lập” của bạn.

Nếu bạn kiểm tra nhiều biến thể cùng lúc, bạn sẽ không biết biến thể nào gây ra sự khác biệt. Bạn có thể kiểm tra các yếu tố như thiết kế, từ ngữ, bố cục, dòng chủ đề, tên người gửi, cách cá nhân hóa, hình ảnh, CTA, v.v. Những thay đổi nhỏ này cũng có thể có thể gây ra tác động lớn. Đôi khi, bạn cũng có thể kiểm tra nhiều biến thể cùng một lúc, gọi là quá trình thử nghiệm đa biến – Multivariate Testing.

2. Xác định mục tiêu của bạn

Trước khi bạn bắt đầu thử nghiệm, bạn cần chọn một số liệu chính để đo lường hiệu quả của biến thể. Đó là “biến phụ thuộc” của bạn. Bạn cũng cần đặt ra một số giả thuyết về kết quả mong muốn của bạn. Chẳng hạn như: số liệu nào quan trọng? Mục tiêu chính của bạn là gì? Thay đổi nào có thể ảnh hưởng đến hành vi người dùng? Nếu bạn không xác định mục tiêu và số liệu của bạn trước, bạn sẽ không thể thực hiện thử nghiệm một cách hiệu quả.

3. Tạo “kiểm soát” và “thách thức”

Bây giờ bạn đã có biến thể độc lập, phụ thuộc và kết quả mong muốn của bạn. Bạn cần thiết lập phiên bản chưa thay đổi của trang web, landing page hay email làm “kiểm soát”. Sau đó, bạn cần xây dựng một biến thể hoặc một “thách thức” để so sánh với kiểm soát.

4. Chia nhóm mẫu test đều và ngẫu nhiên

Đối với các thử nghiệm mà bạn có thể chọn đối tượng, như email, bạn cần chia nhóm mẫu test của bạn thành hai hoặc nhiều nhóm ngang bằng và ngẫu nhiên. Mỗi nhóm sẽ nhận được một biến thể khác nhau. Bạn sẽ chọn biến thể chiến thắng dựa trên số liệu chính của bạn.

5. Xác định kích cỡ mẫu (nếu có)

Kích cỡ mẫu thử của bạn sẽ phụ thuộc vào công cụ A/B Testing và loại A/B test của bạn. Nếu bạn thử nghiệm email, bạn có thể chỉ gửi A/B Testing cho một phần nhỏ danh sách của bạn. Nếu bạn thử nghiệm trang web, bạn cần để thử nghiệm chạy đủ lâu để có đủ số lượt xem. Bạn cần có kích cỡ mẫu thử đủ lớn để có kết quả có ý nghĩa thống kê.

6. Xác định tầm quan trọng của kết quả

Bạn cần xác định mức độ tin cậy của kết quả để quyết định biến thể nào tốt hơn. Thống kê là một khía cạnh quan trọng của A/B Testing. Tỷ lệ phần trăm mức độ tự tin của bạn càng cao, kết quả càng chính xác. Thông thường, bạn nên chọn mức độ tin cậy từ 95% đến 98%. Tuy nhiên, đôi khi bạn có thể chấp nhận mức độ tin cậy thấp hơn nếu bạn không cần thử nghiệm quá kỹ.

7. Đảm bảo chỉ thử nghiệm một chiến dịch tại một thời điểm

Nếu bạn thử nghiệm nhiều thứ cùng một lúc trên cùng một chiến dịch, bạn sẽ làm rối kết quả của A/B Testing. Bạn nên chỉ thử nghiệm một biến thể trên một tài sản duy nhất, như trang web, landing page hay email. Điều này sẽ giúp bạn xác định rõ ràng biến thể nào có hiệu quả hơn.

Trong khi làm A/B Testing

8. Sử dụng công cụ A/B Testing

Để thực hiện A/B Testing, bạn cần sử dụng một công cụ A/B Testing. Công cụ này sẽ cho phép bạn tạo ra hai hoặc nhiều biến thể của trang web hay email và so sánh hiệu suất của chúng với một nhóm người dùng ngẫu nhiên. Một ví dụ về công cụ A/B Testing là Thử nghiệm của Google Analytics.

9. Kiểm tra đồng thời cả hai biến thể

Thời gian có thể ảnh hưởng đến kết quả của chiến lược marketing online của bạn. Nếu bạn kiểm tra biến thể A trước biến thể B, bạn sẽ không thể biết sự khác biệt là do biến thể hay do thời gian. Bạn nên kiểm tra cả hai biến thể cùng một lúc, trừ khi bạn đang kiểm tra thời gian, như thời gian gửi email.

10. Cho A/B Testing đủ thời gian để tạo ra dữ liệu hữu ích

Bạn cần để A/B Testing chạy đủ lâu để có được kích cỡ mẫu đáng kể. Nếu không, bạn sẽ không có đủ dữ liệu để đánh giá ý nghĩa thống kê của kết quả. Thời gian chạy A/B Testing sẽ phụ thuộc vào lượng lưu lượng truy cập của bạn. Nếu bạn có ít lưu lượng truy cập, bạn sẽ cần nhiều thời gian hơn. Bạn không nên giới hạn thời gian thu thập kết quả trước.

11. Yêu cầu phản hồi từ người dùng thực sự

A/B Testing chỉ cho bạn biết dữ liệu định lượng, nhưng không cho bạn biết lý do tại sao người dùng hành động như vậy. Bạn nên thu thập phản hồi định tính từ người dùng thực bằng cách sử dụng một cuộc khảo sát hoặc thăm dò ý kiến. Bạn có thể hỏi người dùng về ý kiến, cảm nhận, vấn đề, mong muốn, v.v. của họ về trang web hay email của bạn.

Sau khi làm A/B Testing

12. Tập trung vào số liệu mục tiêu của bạn

Khi phân tích kết quả, bạn nên chú ý đến số liệu mục tiêu mà bạn đã chọn trước khi thử nghiệm. Đó là số liệu quan trọng nhất để đánh giá hiệu quả của biến thể.

13. Đo lường tầm quan trọng của kết quả của bạn bằng máy tính A/B Testing

Bây giờ bạn đã biết biến thể nào hoạt động tốt hơn, bạn cần kiểm tra xem kết quả có ý nghĩa thống kê hay không. Nói cách khác, nó có đủ chắc chắn để bạn chọn biến thể đó hay không. Bạn có thể sử dụng một máy tính A/B Testing để làm việc này. Bạn chỉ cần nhập tổng số lần thử và số lượng mục tiêu đã hoàn thành cho mỗi biến thể. Máy tính sẽ cho bạn biết mức độ tin cậy của kết quả. Bạn nên so sánh mức độ tin cậy này với giá trị bạn đã đặt ra để xác định ý nghĩa thống kê.

Sau đó, nhập số mục tiêu đã hoàn thành - thông thường bạn sẽ thấy số nhấp chuột nhưng cũng có thể là các loại chuyển đổi khác.

14. Hãy hành động dựa trên kết quả của bạn

Nếu một biến thể có ý nghĩa thống kê hơn biến thể khác, bạn đã có “người chiến thắng”. Bạn nên áp dụng biến thể này cho trang web hay email của bạn. Nếu không có biến thể nào có ý nghĩa thống kê, bạn vừa biết rằng biến thể bạn đã thử nghiệm không có tác động đến kết quả. Trong trường hợp này, bạn nên giữ nguyên biến thể ban đầu hoặc thử nghiệm một biến thể mới. Bạn có thể học hỏi từ kết quả thất bại để cải thiện lần thử nghiệm tiếp theo. Bạn cũng có thể áp dụng những bài học từ mỗi lần thử nghiệm cho các nỗ lực trong tương lai.

15. Lập kế hoạch thử nghiệm A/B tiếp theo của bạn

A/B Testing giúp bạn tìm ra cách làm cho nội dung marketing của bạn hiệu quả hơn. Nhưng bạn không nên dừng lại ở đó, bạn luôn có thể tối ưu hóa hơn nữa. Bạn có thể thử nghiệm một tính năng khác của cùng trang web hay email mà bạn vừa kiểm tra. Bạn cũng có thể thử nghiệm trên các tài sản khác nhau, như landing page, banner, video, v.v.