access_time
hourglass_empty
person_outline

A/B Testing: Tất cả những thứ cần biết

Marketing khá khó khăn – nên bạn cần tận dụng mọi khía cạnh bạn có để đi trước đối thủ. Đó là lý do tại sao bạn cần thực hiện A/B Testing – cho phép bạn thử các phương pháp marketing khác nhau và xem phương án thay thế có mang lại kết quả tốt hơn không. Trong bài viết này, bạn sẽ học tất cả những gì bạn cần biết về A/B Testing. Đầu tiên, hãy cùng tìm hiểu A/B testing là gì

A/B Testing là gì

A/B testing còn được gọi là split testing hoặc bucket testing, là thử nghiệm 2 cách khác nhau cho cùng một mục tiêu cho một nhóm đối tượng.

Ví dụ, bạn có nút đăng ký bản tin – đó được gọi là nút kiểm soát (yếu tố hiện có).

Bạn muốn cải thiện được điều gì đó bằng cách thay đổi bản tin để có được nhiều người đăng ký hơn.

Để làm được, bạn tạo một bản tin khác với nút đăng ký khác: vị trí, màu sắc, nút kêu gọi hành động khác, hình dạng, v.v. Yếu tố mới này được gọi là một biến thể.

Bây giờ, bạn hiển thị cả hai cho phần đối tượng đã chia 50/50.

Bằng cách này, bạn sẽ thu thập dữ liệu phân tích từ yếu tố đang sử dụng và phần biến thể. Cái nào tạo được hơn lượng người đăng kí mới?

Phiên bản có kết qủa tốt hơn sẽ được chọn để áp dụng.

Đây chỉ là phần nổi của tảng băng trôi! Bạn có thể sử dụng A/B testing cho các nền tảng marketing khác nhau. Chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội, visual marketing và nhiều nền tảng khác.

Hơn nữa, bạn có thể so sánh nhiều hơn hai yếu tố. Thậm chí có thể cung cấp dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định tốt hơn. Càng nhiều dữ liệu để so sánh, bạn càng đưa ra dự đoán tốt hơn.

Ví dụ: bạn có thể thêm nút đăng ký bản tin thứ ba dưới dạng biến thể bổ sung. Bạn sẽ cần nhiều lưu lượng hơn vì bạn sẽ chia chúng thành ba thay vì hai.

Nhưng, nếu bạn có nhiều hơn ba yếu tố, bạn cần làm quen với các bài kiểm tra đa biến.

Tại sao A/B testing lại quan trọng?

Nếu bạn muốn khắc phục sự cố hoặc tối ưu các yếu tố đang hoạt động tốt hiện tại (quảng cáo, kêu-gọi-hành-động, vị trí nút, v.v.). Bạn cần khám phá thêm các phương pháp khác để xem cái nào mang lại kết quả tốt hơn.

Nói tóm lại, A/B testing như một cách giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu bằng đo lường thống kê. Điều này cho phép các công ty có thông tin tốt hơn trong việc đưa ra quyết định liên quan đến chiến lược marketing, trang web, ứng dụng, v.v.

Có nhiều lĩnh vực mà các công ty và nhà tiếp thị có thể giải quyết và cải thiện bằng cách tiến hành A/B Testing. Lưu ý quan trọng là cần phải kết nối các yếu tố phù hợp mà ảnh hưởng nhất đến từng chỉ số. Những chỉ số có thể cải thiện khi làm A/B testing là:

  • Tỷ lệ chuyển đổi – A/B Testing sẽ cho phép bạn xem phương án thay thế có chuyển đổi nhiều khách truy cập thành người mua hơn phương án ban đầu không
  • Tỷ lệ thoát – bạn có thể kiểm tra các sửa đổi, chẳng hạn như điều hướng trang để xem nó có khiến khách truy cập ở lại lâu hơn không
  • Tỷ lệ nhấp – sau khi thực hiện một số thay đổi nhất định trong trang web, bạn có thể đo lường khách truy cập xem họ có xu hướng nhấp vào các liên kết nhất định không

Hơn nữa, lợi ích của A/B testing sẽ không dừng lại ở một số ngành nghề nhất định thôi không. Từ thương mại điện tử đến du lịch, các công ty lớn hay nhỏ. A/B testing luôn là cách tiếp cận tốt để khắc phục sự cố và cải thiện tính năng. Hãy xem làm thế nào các ngành công nghiệp áp dụng và hưởng lợi từ A/B testing.

1. Thương mại điện tử

trang ecommerce ab testing

Mỗi chủ cửa hàng trực tuyến đều đặt mục tiêu doanh số càng cao thì càng tốt. Khi phải đối mặt với thu nhập thấp, bạn có thể tiến hành A/B testing để xem thứ nào có thể được cải thiện.

  • Chuyển đổi thấp – thông thường thì không phải tất cả khách truy cập đều mua sản phẩm. Vậy làm thế nào để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi? Đầu tiên, xác định chiến lược hiện tại của bạn. Nếu bạn tính phí vận chuyển, bạn có thể cân nhắc với việc tăng giá và miễn phí vận chuyển.
  • Giỏ hàng không giám sát – khách hàng bỏ giỏ hàng rất nhiều. Những gì bạn có thể làm là cố gắng tìm ra nguyên nhân – email khôi phục giỏ hàng của bạn có nội dung hấp dẫn và kêu gọi khách hàng hành động rõ ràng không? Tinh thần của bộ phận hỗ trợ khách hàng đối với khách hàng? Thử nghiệm các phương pháp khác nhau cho từng vấn đề và xem cái nào tốt và tệ hơn.
  • Điều hướng trang sản phẩm – có thể không quan trọng, nhưng cách khách truy cập điều hướng trang từ sản phẩm này sang sản phẩm khác với một chặng đường dài giúp tăng doanh số bán hàng nhiều hơn. Ví dụ: nếu phương pháp hiện tại của bạn đang hiển thị các sản phẩm thay thế (ví dụ: nhãn hiệu kem đánh răng khác nhau), hãy thử hiển thị các mặt hàng khác mà mọi người thường mua cùng nhau (ví dụ: bàn chải đánh răng và khăn tắm).

Chủ cửa hàng sẽ biết chiến lược nào hoạt động tốt hơn trong việc tăng doanh số nhờ A/B testing.

2. Báo chí và truyền thông

a/b testing cho báo chí và truyền thông

Có nhiều khía cạnh của ngành công nghiệp truyền thông và xuất bản mà A/B testing có thể giúp làm tốt hơn. Mục tiêu là thu hút sự chú ý của độc giả tiềm năng và tối đa hóa cơ hội họ mua các sản phẩm đã hoàn thiện. Thậm chí là đăng ký thành viên trả phí trên trang web.

Vậy những khía cạnh đó là gì? Hãy xem bên dưới.

  • Covers – cover (bìa) đẹp có thể thu hút độc giả trong nháy mắt. Ví dụ: bạn có thể sửa lại tiêu đề, phông chữ (loại, màu sắc và kích thước) và ảnh nền. Các biểu tượng khác nhau sẽ mang lại kết quả khác nhau.
  • Layout (Bố cục) – vị trí đoạn văn và các yếu tố không được tốt có thể làm mắt người xem khó chịu. Có rất nhiều cách mà bạn có thể thử nghiệm như – căn chỉnh, kích thước, ảnh minh họa, màu sắc, v.v.
  • Chuyên mục – khả năng lớn là tờ báo của bạn không chỉ nói một chủ đề. Vì vậy, bạn nên kiểm tra xem người xem thích đọc ít chuyên mục hơn nhưng có tính khái quát cao hay thích đọc các chủ đề cụ thể được phân loại nhiều hơn. Ngoài ra, hãy xem nếu thêm chuyên mục mới hoặc xóa chuyên mục – có thể tăng doanh số và tăng sự hài lòng của người xem không.
  • Mạng lưới marketing – dù marketing truyền thống hay kỹ thuật số, bạn sẽ có nhiều phương pháp marketing khác nhau. Hầu như phương pháp nào cũng có thể cải thiện. Như chọn một tinh thần và phong cách khác cho chiến dịch truyền thông xã hội của bạn chẳng hạn.
  • Giải thưởng – bản chất của con người là giành lấy những thứ miễn phí. Đó là lý do tại sao tạo một trò chơi game, quiz hay ho thường được các công ty truyền thông áp dụng. Tinh chỉnh mức độ khó, số lượng câu hỏi hoặc hành động cần thực hiện, v.v.

Sau khi có được dữ liệu cần thiết để phân tích, bạn có thể thực hiện các bước để tăng trải nghiệm chung của độc giả.

3. Kinh doanh công nghệ B2B (Doanh nghiệp đến Doanh nghiệp)

giải pháp markable a/b testing

Khi bạn cung cấp dịch vụ digital marketing, bảo mật hoặc hệ thống quản lý cho công ty khác, bạn cần quan tâm đến mọi khía cạnh dẫn đến doanh số cao hơn và tỷ lệ chuyển đổi lớn hơn.

Hãy chắc chắn rằng bạn thực hiện đủ các bước cần thiết để xây dựng niềm tin với các đối tượng và xem A/B testing có thể làm được điều đó như thế nào.

  • Cấu trúc landing page – landing page có nhiều dạng và không cách nào chắc chắn để xác định yếu tố nào trong landing pages hoạt động tốt hơn – trừ khi bạn chạy A/B testing trên đó. Kiểm tra màu sắc khác nhau, vị trí thông tin, các nút và mọi thứ khác. Loại bỏ các biến thể cho kết quả tệ hơn và gắn chúng với những cái tốt hơn.
  • Mẫu đăng ký – đây một yếu tố quan trọng nhất của trang. Nếu hình thức quá lộn xộn có thể khiến khách hàng tiềm năng bỏ đi. Các yếu tố trong thiết kế – làm nó gọn gàng, đẹp mắt và súc tích. Hãy thử các nút khác nhau và các bản sao kêu-gọi-hành-động và xem cái nào cho tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn.
  • Mascots (Linh vật) – liên quan chặt chẽ đến tinh thần của thông điệp. Đối tượng khác nhau sẽ hành xử khác nhau, vì vậy bạn cần kiểm tra xem mascots cụ thể có thể hoạt động tốt hơn không.

Các ví dụ trên chỉ là mở đầu – có nhiều khía cạnh khác mà bạn có thể kiểm tra, như có nên nhấn mạnh từ MIỄN PHÍ! nếu bạn tư vấn miễn phí, vị trí PPC khác nhau, bố cục điều hướng và nhiều khía cạnh khác.

4. Du lịch

travelocity ab testing

Khi dịch vụ của các đại lý du lịch không kiếm đủ lợi nhuận, bạn có thể dựa vào A/B testing để chỉ ra các vấn đề.

Nó có thể là nhiều thứ – kinh nghiệm khi mua hàng bất tiện, hiển thị giá không hấp dẫn, và nhiều thứ khác. Dưới đây là một số cách A/B testing có thể cải thiện các khía cạnh trong các trang web du lịch.

  • Cảnh báo thông tin không chính xác – khách hàng có thể bỏ qua nhầm cột hoặc đặt mã quốc gia sai cho số điện thoại. Điều này làm họ nản lòng nếu hiển thị lỗi ngay sau khi họ điền xong biểu mẫu và nhấp vào gửi. Hãy thử các cách khác nhau – cho nó xuất hiện ngay lập tức hoặc trải các cột thành nhiều phần khác nhau.
  • Hiệu ứng Decoy – nếu bạn có nhiều gói du lịch khác nhau cho khách hàng, bạn có thể cho chúng hiển thị cạnh nhau để thấm nhuần nhận thức nhất định trong tâm trí khách hàng. Ví dụ, hiển thị ba gói với giá khác nhau có thể khiến họ chọn gói giữa – đặc biệt là nếu bạn thêm câu “Deal tốt nhất” trên đó.
  • Hiệu ứng ám ảnh về sự mất mát – bổ sung thêm các lợi thế khác để tạo áp lực mua. Đặt áp lực vào cuộc đua ở khách sạn bằng cách hiển thị chỉ còn 1 (hoặc vài) phòng còn lại! Xem nó có tăng lượng đặt hàng không. Ngoài ra, đừng quên xem xét vị trí – trên tổng quan các sản phẩm hoặc trên page sản phẩm.

Nói cách khác, thử nghiệm các yếu tố có thể được cải thiện và cân nhắc trong hành vi khách hàng.

Làm thế nào để thực hiện A/B testing?

Mỗi lần chạy A/B testing có thể khác nhau tùy thuộc vào tình hình hiện tại và các vấn đề mà bạn đang gặp phải. Tuy nhiên, có những bước chung bạn có thể dùng để tiến hành A/B testing như sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu ban đầu

Trước khi làm bất cứ điều gì, trước tiên bạn phải biết các điều kiện của trang web hoặc ứng dụng di động của bạn. Google Analytics là một trong những công cụ đáng tin cậy nhất mà bạn có thể sử dụng để thu thập tất cả dữ liệu cần thiết – nắm thông tin ở giá trị trường.

Sau đó, hãy nghĩ đến một số vấn đề bạn muốn giải quyết hoặc các điều kiện bạn muốn cải thiện như tỷ lệ thoát cao, doanh số thấp, v.v.

Bước 2: Đặt các mục tiêu

Mục tiêu là rất quan trọng để kết nối với các vấn đề bạn gặp phải với các khía cạnh liên quan.

Ví dụ, nếu bạn muốn kiểm tra các hiển thị giá khác nhau, thì số liệu bạn nên theo dõi là tỷ lệ chuyển đổi.

Thêm vào đó, tập trung vào một mục tiêu nhất định sẽ giúp bạn khỏi xao lãng khi thử nghiệm.

Bạn cần tăng lưu lượng truy cập của mình bằng cách thử nghiệm các tiêu đề khác nhau. Tuy nhiên, có thể một trong số đó cũng tăng tỷ lệ thoát – không nên để quyết định của bạn trên tỷ lệ này.

Bước 3: Lên ý tưởng – giả thuyết

Nếu bạn có mục tiêu phù hợp và các lựa chọn chính xác để kiểm tra, thì bạn nên biết rõ mục tiêu mong muốn mà bạn trông đợi một biến thể đạt được là gì.

Ví dụ như thay đổi màu của nút để tăng số lần nhấp chuột. Sau đó, bạn có thể dự đoán rằng màu nào sẽ hoạt động tốt hơn – bởi vì nó phù hợp với khách hàng hơn, hoặc tạo được một cảm giác nhất định (chẳng hạn như màu xanh cho sự tin tưởng và tự tin).

Bước 4: Tạo biến thể

Để chạy A/B testing, bạn cần phiên bản A (phiên bản hiện tại) và phiên bản B (phiên bản bạn tạo ra).

Đảm bảo cả hai phiên bản giống hệt nhau ở mọi khía cạnh khác – ngoại trừ khác biệt mà bạn muốn kiểm tra. Dựa vào những thách thức dựa trên giả thuyết bạn đưa ra, sau đó đặt chúng vào nhau.

Chẳng hạn, so sánh hiệu quả của hai trang web: trang web có lời kêu gọi hành động (biến thể) màu xanh và trang web có nút màu đỏ (control).

Bước 5: Chạy thử nghiệm

Khi chạy A/B testing, có một số yếu tố bạn nên xem xét để đạt hiệu quả nhất có thể:

  • Kiểm tra hai phiên bản cùng một lúc – nhớ là trên các khía cạnh bạn muốn thử chứ không phải dựa trên thời gian. Nếu bạn thử nghiệm phiên bản A vào tháng 1 và phiên bản B vào tháng 2, ai có thể biết được rằng kết quả khác nhau là do yếu tố của A/B khác nhau hay do mốc thời gian khác nhau?
  • Phân chia đối tượng một cách công bằng – để thực sự tìm ra nhà vô địch, bạn phải đưa ra một cuộc chiến công bằng. Chia đối tượng ngẫu nhiên và đồng đều để kết quả không mang tính thiên vị.
  • Yếu tố về thời lượng – nếu bạn chỉ chạy thử nghiệm trong một thời gian ngắn, kết quả thử nghiệm có thể không đủ để đưa ra kết luận.

Kích thước lưu lượng truy cập đóng một vai trò quan trọng trong thời gian chạy thử nghiệm. Bây giờ bước này đã được để tiến hành, hãy đợi khi kết quả đạt độ chín để tiến hành phân tích kiểm tra A/B

Bước 6: Phân tích kết quả A/B testing

Sau khi nhận được kết quả, bạn có xu hướng bắt đầu sử dụng phiên bản thắng cuộc. Tuy nhiên, quá trình này vẫn chưa kết thúc – bạn vẫn cần xác định xem nó có thật hay không bằng cách sử dụng bộ tính toán A/B testing.

Máy tính sẽ quyết định xem kết quả có mang lại tác động mong muốn cho tình huống thực tế hay không. Nếu mức độ tin cậy cao, bạn có thể chọn phiên bản có kết quả tốt hơn hoặc chạy thử nghiệm khác với một biến thể khác.

Những điều cần tránh khi thực hiện A/B testing

A/B testing gặp lỗi là chuyện không hiếm. Đó là lý do tại sao có những sai lầm lặp đi lặp lại mà các webmasters trên toàn cầu phải cố gắng tránh khi làm A/B testing như:

  1. Gấp rút thu thập dữ liệu ban đầu – bạn không nên chờ đợi lâu hoặc bỏ qua phần tính toán – không nên tin vào kết quả hoàn toàn
  2. Dựa quá nhiều vào cảm xúc – A/B testing được thực hiện vì một lý do, đó là lấy dữ liệu liên quan làm yếu tố ra-quyết-định. Vì vậy, hãy đảm bảo kiểm tra ý nghĩa thống kê của dữ liệu và theo dõi các số liệu. Đừng đưa cảm tính vào
  3. Chạy nhiều bài kiểm tra – không nên thử nghiệm hai hay nhiều bài kiểm tra cùng một lúc. Nếu bạn muốn kiểm tra button nào dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, đừng chạy một bài test A/B mà có cùng một mục tiêu đó, chẳng hạn như email khôi phục giỏ hàng. Khi tỷ lệ chuyển đổi trở nên cao hơn, bạn khó xác định được yếu tố nào gây ra điều đó.
  4. Sai lệch thời gian – bạn cần hiểu rõ bản chất của đối tượng thử nghiệm. Một số khía cạnh có thể thất bại nếu bạn mất quá nhiều thời gian hoặc quá ngắn.
  5. Không tiếp tục kiểm thử – khi thử nghiệm của bạn thất bại, đừng bỏ cuộc! Hãy xem nó như một hành trình, không phải là một điểm đến. Sử dụng kết quả kiểm tra trước đó và thử lại.
  6. Các công cụ sai – có nhiều công cụ A/B testing để sử dụng – nhưng chỉ một số công cụ bạn có thể tin tưởng. Cân nhắc sử dụng OptinMonster MonsterInsight.

Tóm lại

Chúng tôi đã đề cập đến mọi thứ bạn cần biết về A/B testing là gì, lý do thử nghiệm và cách thực hiện.

Để tổng kết, lướt nhanh cách tiến hành kiểm tra một lần nữa.

  • Thu thập dữ liệu ban đầu – sử dụng Google Analytics để thu thập thông tin về nền tảng mà bạn đang thử nghiệm
  • Đặt rõ mục tiêu – giúp bạn không bị phân tâm – không đột ngột quyết định sử dụng biến thể bởi vì nó làm cho tỷ lệ thoát thấp hơn nhưng mục tiêu của bạn lại là đang tăng chuyển đổi
  • Xây dựng giả thuyết – dự đoán xem làm thế nào một yếu tố nhất định thay đổi theo hướng tích cực hơn.
  • Tạo một biến thể – theo giả thuyết, tạo một biến thể để so sánh với các yếu tố hiện có
  • Chạy thử nghiệm – nhớ yếu tố về thời lượng, công cụ, v.v … Đảm bảo kiểm tra đồng thời cả hai phiên bản (kiểm soát và biến thể) để duy trì tính hợp lệ của kết quả
  • Phân tích kết quả – đưa dữ liệu vào calculator A/B testing cho chắc chắn để xem kết quả đó có ý nghĩa không. Sau đó, chọn phiên bản nào hoạt động tốt hơn.

Nếu bạn là một nhà marketing đang tìm kiếm phương pháp để cải thiện khách hàng tiềm năng và phát triển doanh nghiệp thì không cần thể bỏ qua A/B testing.

Quá trình kiểm tra A/B có thể mất nhiều nỗ lực và tâm huyết, nhưng kết quả xứng đáng với thời gian của bạn. Vì vậy hãy thực hiện A/B testing ngay ngay bây giờ và tận hưởng những cải thiện!

Tác giả

Author

Hai G. / @hghaigiang

Hải G. là chuyên gia quản lý, vận hành các dịch vụ website. Anh có nhiều năm kinh nghiệm về VPS, Hosting, technical SEO, CMS. Đặc biệt yêu thích WordPress và đã dùng nó hơn 5 năm nay. Sở thích của anh là đọc, viết blog, đi du lịch và tư vấn cho các bạn trẻ khởi nghiệp.

Bài hướng dẫn liên quan

Trả lời

Bình luận*

Tên*

Email*

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.

Gia nhập Hostinger ngay hôm nay!