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:

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

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.

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

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.

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)

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.

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

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.

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:

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 và 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.

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!