A/B Testing Là Gì – Quy trình Triển Khai A/B Testing Hiệu Quả
AB Testing Là Gì?
A/B testing là một phương pháp để so sánh giữa 2 phiên bản của webpage hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn.
AB Testing là phương pháp chạy các mẫu thử khác nhau trong 1 khoảng thời gian ngắn, đo đạc khách hàng yêu thích mẫu nào.
AB test là kỹ thuật chia đối tượng cần kiểm tra thành 2 phiên bản A, B để chọn ra phiên bản mà người dùng quan tâm hơn thông qua cách người dùng tương tác với mỗi phiên bản đó.
Thử nghiệm AB là quy trình 2 phiên bản A và B cùng được so sánh trong 1 môi trường / tình huống để đánh giá phiên bản nào hiệu qua hơn.
Một ý kiến cho rằng A/B testing không được chú trọng nhiều trên thực tế so với SEO hay Ads. Mình đồng ý với điều này.
Lý do theo mình nghĩ.
Giữa AB testing và SEO, (Digital) Ads, thì 2 cái sau liên quan trực tiếp tới doanh thu, quyết định sống còn cho doanh nghiệp nên gần như được chú trọng trước tiên rồi mới đến việc tối ưu.
Ab testing chưa được chú trọng và thực hành nhiều như SEO và Ads
Chưa kể, không nhiều marketer đang thành thạo SEO hay Ads, nên vấn đề tối ưu, thử nghiệm AB testing càng trở nên rối rắm.
Vì Sao Cần Làm AB Testing?
Nhìn tổng thể, A/B testing sẽ:
Cho phép thực hiện các thay đổi một cách thận trọng, ngăn ngừa tác động xấu lên trải nghiệm người dùng
Giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ của từng yếu tố lên hành vi của khách hàng / người dùng. Cho bạn biết những từ, cụm từ, hình ảnh, video, testimonials hay yếu tố nào hoạt động tốt nhất.
Có Chi phí thực hiện thử nghiệm thấp, nhưng kết quả / phần thưởng cao hơn nhiều lần (nếu đạt được)
Giúp việc truyền đạt giữa sales, marketing, cấp trên có cơ sở hơn, dựa trên dữ liệu / dữ kiện cụ thể thay vì cảm tính
Nhìn theo các phương diện cụ thể:
Website: tối ưu UI, UX của website, tìm ra giao diện thu hút người dùng
Quảng cáo, bán hàng online: đo lường hiệu quả từng mẫu quảng cáo khác nhau
Quảng cáo offline: đánh giá hiệu quả kênh quảng cáo
Ứng dụng mobile: giúp cải thiện UI, UX
Email marketing: xác định tiêu đề, thời gian gửi nào mang lại kết quả tốt nhất
Tầm Quan Trọng Của A/b Testing Với SEO
Lấy thời gian tải trang làm ví dụ, trong quá trình làm a/b test, bạn có thể xác định liệu những thay đổi được thực hiện đối với website của mình có tác động thế nào đến tốc độ tải trang.
Một website tải nhanh hơn có thể cải thiện chuyển đổi cao hơn 7%, nên việc nhận ra và cải thiện liên tục là rất đáng bỏ công.
Tốc độ website là một trong những yếu tố xếp hạng của Google. Cỗ máy tìm kiếm muốn cung cấp trải nghiệm nhanh, trơn mượt cho người dùng của nó và tưởng thưởng cho website có thời gian tải thấp hơn bằng thứ hạng cao hơn.
Nên Làm A/b Testing Những Yếu Tố Nào?
Do giới hạn về nguồn lực, bạn hãy dành năng lượng cho những yếu tố tác động đáng kể lên kết quả cuối cùng. Dưới đây là những yếu tố phổ biến bạn nên đưa vào a/b testing.
Tiêu đề và phần nội dung
Đây là nơi đầu tiên khách truy cập thấy khi vào trang web. Nếu bạn không làm họ chú ý, họ sẽ không ở lại trang lâu.
Nội dung bài viết hoặc nội dung trên CTA cũng quan trọng trong việc thuyết phục khách truy cập. Bạn có thể test với các độ dài đoạn văn bản khác và mức độ thuyết phục khác nhau (ví dụ hard sell hay soft sell, dẫn chứng bằng dữ liệu hay câu chuyện)
Nút CTAs
CTAs cho khách truy cập biết bạn muốn họ làm gì. Thay đổi 1 chút trong CTAs cũng có thể ảnh hưởng tới tỷ lệ chuyển đổi. Màu nút, màu chữ, tương phản, kích thước, hình thù đều có tác động.
Hình ảnh, audio và video
Nếu bạn có 1 hình ảnh ai đó chỉ tay vào CTA, hình ảnh đó sẽ thú hút sự chú ý của người xem vào CTA đó. Bạn có thể test với các hình ảnh khác để thấy sự phản ứng của khách truy cập với từng yếu tố ra sao.
Tiêu đề email
Tiêu đề email ảnh hưởng đến tỷ lệ mở email. Làm a/b testing cho tiêu đề email có thể tăng khả năng mở email. Thử tiêu đề với các hình thức như câu hỏi, phát biểu; từ ngữ mạnh mẽ, dùng biểu tượng hoặc không dùng.
Độ dài nội dung
Độ dài nội dung tác động lên SEO, cũng như các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, thời gian trên trang. A/b testing có thể giúp bạn tìm ra sự cân bằng lý tưởng giữa cả 2.
Mô tả sản phẩm
Với các sản phẩm e-commerce, tùy vào tính phức tạp của sản phẩm mà mô tả sản phẩm dài / ngắn, tổng quát / chi tiết có thể tác động đáng kể quyết định mua hàng.
Chứng cứ xã hội
70% người tiêu dùng ra quyết định mua hàng dựa trên những ý kiến họ đọc trong các đánh giá online. Việc thể hiện các chứng cứ xã hội (social proof) có thể giúp gia tăng sự chuyển đổi.
Quy Trình Tiến Hành A/B Testing
Có nhiều quy trình tiến hành A/B test khác nhau được đưa ra, nhưng thông thường, một thử nghiệm A/B sẽ được tiến hành với các bước sau:
Thu thập (và phân tích) dữ liệu. Mục tiêu bước này là xác định các trang có vấn đề, như bounce rate / drop off cao, time on page thấp hoặc chuyển đổi.
Đưa ra định hướng, mục tiêu của việc cải thiện sau thử nghiệm. Chẳng hạn, tăng traffic vào web lên bao nhiêu %, tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm tỷ lệ bounce rate, giảm tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng (đối với website e-commerce)
Đặt giả thuyết. Liệt kê các ý tưởng và giả thuyết để thực hiện A/B Testing, chẳng hạn đưa khung đăng ký lên phía trên bên trái sẽ làm tăng số đăng ký, đổi màu nút đăng ký sẽ làm tăng đăng ký,…
- Xác định quy mô mẫu và thời gian chạy a/b testing. Thông thường có thể test với tối thiểu 2000 pageviews hoặc 1000 visitors truy cập trang.
- Tạo phiên bản mới để tiến hành A/B test. Phiên bản mới nên thay đổi 1 yếu tố (biến – variable) duy nhất để có thể so sánh và kết luận yếu tố đó có tác động ra sao đến mục tiêu đặt ra ở bước 2. Thực tế, nếu bạn là chuyên gia về A/B testing thì có thể và có những công cụ chạy đa biến (cho tiết kiệm thời gian thôi), tuy nhiên không phải ai cũng kiểm soát được toàn bộ thử nghiệm.
- Phân tích kết quả của thử nghiệm và đưa ra kết luận. Nếu phiên bản mới hoạt động tốt hơn thì thực hiện thay đổi này. Nếu không, thì tiếp tục tiến hành thử nghiệm tiếp theo để tìm được phiên bản chiến thắng.
Bước 1 và 2 có thể hoán đổi thứ tự với nhau tuỳ tình huống.
Với tình huống bạn nhận thấy được mục tiêu cải thiện tương đối rõ ràng, thì bước tiếp theo có thể thực hiện thu thập dữ liệu để xác định rõ vấn đề, hoặc thuyết phục cấp trên, bộ phận khác.
Nếu tình huống đã có trong tay các công cụ phân tích, thường bước 1 sẽ được thực hiện trước, mang tính chất khám phá vấn đề, rồi mới thực hiện Bước 2.
AB Testing trên thực tế?
Định nghĩa hay ho là thế, dù có cả quy trình cũng như cách thực hiện 1 AB testing, nhưng trên thực tế đa phần marketer lại thực hiện nó một cách chủ quan, và không có cách giám sát, cũng như đo lường cần thiết để cho ra 1 kết quả khách quan.
Chẳng hạn, AB testing có nói tới việc dựa theo độ tin cậy là bao nhiêu % để lựa chọn phiên bản chiến thắng, nhưng thử hỏi có bao nhiêu người có thể thực hiện điều này.
Hoặc khi bạn gửi 1 chiến dịch email marketing và “cảm thấy” không hiệu quả, nên trong chiến dịch tiếp theo, bạn không chỉ đơn giản đổi lại tiêu đề khác, mà còn sẵn điều chỉnh 1 số nội dung nhỏ trong email, vậy là mình đã có một phiên bản khác có thể tốt hơn hoặc không tốt hơn.
Dù cách chạy có thể khiến ta cảm thấy như đang làm 1 A/B Testing, nhưng thực tế không giúp ta khám phá được sự thay đổi của điều gì (biến) tác động lớn nhất đến kết quả.
Quy trình Triển Khai A/B Testing
Bước 1: Chọn một biến để kiểm tra
Khi bạn tối ưu hóa các trang web hay email, có một số biến mà bạn muốn kiểm tra. Nhưng để đánh giá hiệu quả của thay đổi, bạn sẽ muốn tách riêng một biến độc lập và đo lường hiệu suất của nó. Nếu không bạn sẽ không thể chắc chắn được sự thay đổi là do biến nào tạo ra. Bạn có thể kiểm tra nhiều hơn một biến cho một trang web hoặc email; chỉ cần chắc chắn rằng bạn đang kiểm tra từng cái một.
Ví dụ như A/B Testing với email, bạn có thể kiểm tra các biến bao gồm các dòng chủ đề email, tên người gửi,…
Bước 2: Xác định mục tiêu
Mục tiêu chuyển đổi của bạn là số liệu bạn đang sử dụng để xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản gốc ban đầu hay không. Mục tiêu có thể là bất kỳ điều gì, nó có thể là việc nhấp vào nút hoặc liên kết, hay giao dịch mua sản phẩm hay đăng ký e-mail, tùy thuộc vào doanh nghiệp của bạn.
Bước 3: Tạo giả thuyết
Khi bạn đã xác định được mục tiêu, bạn có thể bắt đầu tạo các ý tưởng thử nghiệm A / B và giả thuyết vì sao bạn cho rằng chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại. Khi bạn có danh sách các ý tưởng, ưu tiên chúng theo tác động dự kiến và độ khó khăn trong việc thực hiện.
Bước 4: Tạo các biến thể
Sử dụng phần mềm A/B Testing như Optimizely hay HubSpot để thực hiện các thay đổi mong muốn về các yếu tố trên trang web, email hay ứng dụng của bạn. Đó có thể sự thay đổi màu sắc của một nút, hoán đổi thứ tự các phần tử trên trang, ẩn một số thanh điều hướng hoặc bất cứ yếu tố tùy chỉnh nào bạn muón. Nhiều công cụ kiểm tra A / B hàng đầu có trình chỉnh sửa trực quan giúp dễ dàng thực hiện những thay đổi này.
Bước 5: Chạy thử nghiệm
Bắt đầu thử nghiệm của bạn và chờ khách truy cập tham gia. Tại thời điểm này, khách truy cập vào trang web hoặc ứng dụng của bạn sẽ được gán ngẫu nhiên vào các biến thể của trải nghiệm. Sự tương tác của họ với từng trải nghiệm sẽ được đo lường, tính và so sánh để xác định cách mỗi hoạt động thực hiện.
Bước 6: Phân tích kết quả
Khi thử nghiệm của bạn hoàn tất, bước cuối cùng là phân tích kết quả. Phần mềm thử nghiệm A/B Testing sẽ trình bày dữ liệu từ thử nghiệm và cho bạn thấy sự khác biệt giữa cách hai phiên bản hoạt động.
Lời khuyên khi tiến hành A/B Testing
Nên làm
Test có điểm dừng: Nếu dừng quá sớm thì bạn sẽ không có thông số giá trị để ra quyết định. Test quá lâu thì sẽ ảnh hưởng tới cvr và tổng số sales của bạn.
Giữ được sự đồng nhất: Tiến hành A/B testing thì bạn phải ghi nhớ người dùng đã chọn phiên bản nào để hiển thị đúng bản đó giúp trải nghiệm của người dùng được đảm bảo.
Test nhiều lần: Test nhiều lần mới ra được kết quả mong muốn vì chỉ có vậy mới có nhiều định hướng, mỗi lần test sẽ có được cải thiện conversion rate khác nhau.
Lưu ý sự khác biệt giữa traffic từ máy tính và thiết bị di động: Phân chia traffic khi A/B testting trên các nền tảng bởi nó sẽ giúp bạn biết được độ thân thiện website mang lại cho họ.
Không nên làm
Test khi không cùng điều kiện: Việc testing ở các phiên bản phải tiến hành song song và cùng điều kiện để có được kết quả chính xác.
Kết luận sớm: Bạn không thể ra quyết định khi trong thời gian test ngắn, hãy test đủ thời gian xác định để có được kết quả cuối cùng.
Làm khách hàng cũ ngạc nhiên: Nên tập trung ab testing vào khách hàng mới bởi lẽ nếu khách hàng cũ nhìn thấy mọi thứ khác so với lúc họ sử dụng thì điều này ảnh hưởng lớn tới chỉ số CVR.
Để linh cảm chi phối: Kết quả test sẽ trái ngược với mong muốn của bạn. CTA làm bạn khó chịu nhưng nó lại hiệu quả hơn những gì bạn nghĩ tới. Thế nên tránh để linh cảm chi phối, hãy test mọi khả năng.
Nguyên tắc khi áp dụng AB Testing là gì
Nguyên tắc 1: Hãy quên đi tất cả mọi thứ bạn nghĩ bạn biết về khách hàng của mình
Nguyên tắc 2: Luôn luôn thiết lập một mục tiêu để so sánh
Nguyên tắc 3: Không nên áp dụng cứng nhắc để tăng CRO
Nguyên tắc 4: Thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm
Nguyên tắc 5: Đừng vội kết luận “kẻ chiến thắng” cho đến khi có số liệu thống kê chính xác
Nguyên tắc 6: Hãy học đi trước khi chạy
Nguyên tắc 7: Lấy ý kiến của nhiều bên
Nguyên tắc 8: Dữ liệu hành vi người dùng và dữ liệu khảo sát khách hàng có thể bị xung đột
Nguyên tắc 9: Xác định rõ tiêu chuẩn thành công của bạn
Nguyên tắc 10: Không nên kiểm tra yếu tố ít quan trọng
Kết Luận
Có thể nói, hiểu được A/B testing là gì sẽ rất có lợi thế trong việc tăng tỉ lệ sử dụng website hoặc sản phẩm, ứng dụng bất kì. Đây là xu hướng mà rất nhiều trang web và trang thương mại điện tử áp dụng. Trong quảng cáo, để cải thiện click thì người ta cũng sử dụng A/b Testing nhằm đem lại lợi nhuận cho công ty.
Source: Tổng hợp
Edit: Thu Ngann
