Khi thiết kế landing page, các nút CTA, hay viết email marketing, việc hiểu rõ hành vi và suy nghĩ của người dùng là rất quan trọng để đưa ra các phương án tốt nhất. A/B testing là một phương pháp hiệu quả giúp bạn thực hiện điều này. Vậy A/B testing là gì? Lợi ích và quy trình thực hiện ra sao? Hãy xem ngay bài viết sau để tìm hiểu chi tiết.
Nội dung bài viết
1. A/B Testing là gì?
A/B testing, còn được gọi là Split testing hoặc Bucket testing, là quá trình thử nghiệm hai phiên bản khác nhau (A và B) cho cùng một mục tiêu và một nhóm đối tượng. Quy trình thử nghiệm này so sánh hai phiên bản trong cùng một môi trường hoặc tình huống để xác định phiên bản nào mang lại hiệu quả tốt hơn. Từ đó, đánh giá và cải thiện phiên bản hiệu quả hơn sẽ được sử dụng để quảng cáo trên các phương tiện truyền thông.
Các marketer có thể sử dụng A/B testing trên nhiều nền tảng khác nhau để kiểm tra độ hiệu quả của nhiều yếu tố như hình ảnh banner, mẫu quảng cáo, trang web, email, hay các nút kêu gọi hành động (CTA). Thêm vào đó, phương pháp này cho phép so sánh nhiều hơn hai yếu tố để đưa ra quyết định tốt nhất.
Ví dụ: Một doanh nghiệp muốn thử nghiệm hai tiêu đề khác nhau cho trang web. Phiên bản A sử dụng tiêu đề “Sản phẩm mới nhất”, trong khi phiên bản B sử dụng tiêu đề “Sản phẩm ưu đãi hấp dẫn”.
Doanh nghiệp sẽ thiết lập hiển thị ngẫu nhiên hai phiên bản này cho khách truy cập trang web và theo dõi số lượng người nhấp vào từng tiêu đề. Phiên bản nào có tỷ lệ nhấp chuột (CTR) cao hơn sẽ được coi là hiệu quả hơn.
2. Lợi ích mà A/B Testing mang lại trong Marketing
Sau khi tìm hiểu về khái niệm A/B testing, chúng ta sẽ cùng khám phá sâu hơn những lợi ích mà phương pháp này mang lại, đặc biệt trong lĩnh vực marketing. A/B testing giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và đạt được kết quả tốt hơn.
Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng A/B testing trong marketing:
Gia tăng lượt truy cập website
Bằng việc thử nghiệm các tiêu đề khác nhau cho bài viết hoặc trang web, doanh nghiệp có thể thấy sự thay đổi trong số lượng người nhấp vào và truy cập website. Điều này giúp các marketer chọn được tiêu đề phù hợp nhất để nâng cao lượt truy cập.
Gia tăng tỷ lệ chuyển đổi
Thử nghiệm các vị trí, màu sắc, hoặc văn bản trên các nút kêu gọi hành động (CTA) có thể làm tăng số lượng người nhấp vào CTA và dẫn đến trang đích mong muốn. Điều này cũng giúp tăng số người điền đầy đủ thông tin vào các form trên website, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự.
Giảm tỷ lệ thoát trang
Mọi doanh nghiệp đều quan tâm đến tỷ lệ thoát trang (bounce rate) của người dùng. Nếu tỷ lệ này cao, có thể do nội dung không hấp dẫn hoặc định dạng văn bản khó đọc. A/B testing giúp doanh nghiệp tìm ra phương án phù hợp để giữ chân người truy cập, giảm tỷ lệ thoát trang, và tăng thời gian người dùng ở lại trang web.
Giảm tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng
Trong lĩnh vực thương mại điện tử, trung bình 70% khách hàng rời khỏi website mà không hoàn tất mua hàng. A/B testing giúp doanh nghiệp phát hiện ra nguyên nhân dẫn đến tình trạng này, từ đó tìm ra giải pháp như đơn giản hóa quy trình mua hàng, đa dạng hóa sản phẩm, và hiển thị thông tin rõ ràng, đầy đủ.
3. Quy trình triển khai A/B Testing
Để thực hiện A/B Testing hiệu quả, doanh nghiệp cần tuân thủ các bước theo ba giai đoạn sau đây:
Giai đoạn lập kế hoạch
- Xác định mục tiêu: Xác định rõ ràng mục tiêu muốn đạt được với thử nghiệm A/B. Ví dụ như: tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện trải nghiệm người dùng, hay tối ưu hóa chi phí marketing.
- Lựa chọn biến thể: Chọn các yếu tố muốn thử nghiệm (ví dụ: tiêu đề, hình ảnh, nội dung, lời kêu gọi hành động). Các biến thể cần liên quan trực tiếp đến mục tiêu đã đề ra.
- Thiết kế phiên bản: Tạo hai phiên bản khác nhau của trang web, ứng dụng,… cho từng biến thể. Nên đảm bảo hai phiên bản chỉ khác nhau ở yếu tố đang thử nghiệm, các yếu tố còn lại giống nhau để có thể so sánh chính xác.
- Lựa chọn công cụ A/B Testing: Lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và ngân sách của doanh nghiệp. Một số công cụ phổ biến như Google Analytics, Optimizely, VWO,…
- Phân đoạn đối tượng: Xác định phân khúc đối tượng mục tiêu cho thử nghiệm. Việc phân đoạn đối tượng sẽ giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu chính xác và hiệu quả hơn.
Giai đoạn triển khai
- Thiết lập thử nghiệm: Sử dụng công cụ A/B Testing để thiết lập thử nghiệm. Cài đặt thời gian thử nghiệm, tỷ lệ phần trăm lưu lượng truy cập cho mỗi phiên bản,…
- Theo dõi kết quả: Theo dõi các số liệu liên quan trong quá trình thực hiện testing (Ví dụ: CTR, tỷ lệ chuyển đổi). Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để theo dõi và phân tích kết quả một cách hiệu quả.
Giai đoạn sử dụng kết quả
Sau khi hoàn thành thời gian triển khai A/B Testing, doanh nghiệp tiến hành các bước sau:
- Phân tích dữ liệu: Sau khi kết thúc thử nghiệm, phân tích dữ liệu thu thập được để xác định phiên bản chiến thắng. Sử dụng các phương pháp thống kê để đánh giá tính chính xác của kết quả.
- Đưa ra kết luận: Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, đưa ra kết luận về phiên bản hiệu quả hơn.
- Áp dụng kết quả: Áp dụng phiên bản tối ưu hơn vào trang web, ứng dụng,… thực tế.
- Tiếp tục tối ưu hóa: A/B Testing là một quá trình liên tục. Doanh nghiệp nên tiếp tục thực hiện các thử nghiệm khác để tối ưu hóa hiệu quả website, ứng dụng.
Như vậy, bằng cách thực hiện A/B Testing một cách khoa học và bài bản, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh thông qua việc tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện trải nghiệm người dùng. Từ đó, doanh nghiệp gia tăng lợi nhuận và có được năng lực cạnh tranh bền vững trên thị trường.
4. Ứng dụng của A/B Testing
A/B testing có thể được ứng dụng để cải thiện nhiều khía cạnh trong quy trình hoạt động và phát triển web, quảng cáo online/offline, mobile app và email marketing.
Cho Website
A/B testing chủ yếu liên quan đến giao diện web và trải nghiệm người dùng (UI/UX), vì đây là các yếu tố tác động trực tiếp đến khả năng thực hiện conversion của người dùng trên website. Bạn có thể A/B testing mọi yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người dùng như hình ảnh, tiêu đề, nội dung, call to action, form điền thông tin, v.v… Test lần lượt từng yếu tố mà bạn cho rằng có thể cải thiện để gia tăng conversion rate.
Cho Quảng cáo và Bán hàng
Quảng cáo online: A/B testing thường được dùng để đo lường hiệu quả của các mẫu quảng cáo khác nhau. Ví dụ, khi viết copy quảng cáo Adwords cho cùng một nhóm từ khóa (ad group), bạn nên viết hai mẫu quảng cáo khác nhau và cho chạy song song để biết mẫu nào hiệu quả hơn sau một thời gian chạy. Tương tự với các quảng cáo GDN hay quảng cáo Facebook, sử dụng các thiết kế quảng cáo khác nhau cho cùng một chiến dịch để đo lường hiệu quả và sau đó chọn mẫu hiệu quả hơn để chạy tiếp. Việc tối ưu hóa quảng cáo thường xuyên bằng cách test các lựa chọn khác nhau sẽ giúp bạn liên tục cải thiện conversion rate và giúp quảng cáo ngày càng hiệu quả hơn.
Quảng cáo offline: A/B testing có thể được dùng để đánh giá hiệu quả của các kênh quảng cáo như báo giấy, tờ rơi, billboard… Bằng cách sử dụng các mã coupon khác nhau cho từng mẫu quảng cáo trên báo, tờ rơi, hoặc billboard, nhà quảng cáo có thể nắm được mẫu quảng cáo nào hiệu quả hơn thông qua việc có nhiều người sử dụng mã coupon nào hơn. Một số trường hợp khác có thể sử dụng số điện thoại khác nhau để thay cho mã coupon.
Bán hàng tại cửa hàng: A/B testing có thể bao gồm việc sắp xếp vị trí các sản phẩm theo các vị trí khác nhau để đo lường sự chú ý của khách hàng và cuối cùng khiến họ mua nhiều hơn. Điều này cho thấy khả năng áp dụng của A/B testing là rất đa dạng và linh động tùy theo mục tiêu được đặt ra.
Cho Ứng dụng Di động
A/B testing cũng được ứng dụng trong việc phát triển ứng dụng di động nhằm cải thiện UI/UX của sản phẩm. Với các ứng dụng điện thoại di động, việc tiến hành testing thường khó khăn hơn cả về mặt kỹ thuật lẫn hành vi người dùng. Về mặt kỹ thuật, để tiến hành test, phiên bản ứng dụng cần được cập nhật và được duyệt bởi AppStore hoặc Google Play trước khi đến với người dùng, điều này tốn nhiều thời gian hơn. Về phương diện hành vi người dùng, không phải ai cũng cập nhật ngay phiên bản mới và trải nghiệm người dùng trên điện thoại di động hoàn toàn khác so với trên web.
Như vậy, A/B testing không chỉ giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể mà còn có thể ứng dụng rộng rãi trong nhiều khía cạnh khác nhau, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm người dùng.
5. Những điều cần tránh khi thực hiện A/B testing
Thực hiện A/B testing có thể gặp phải nhiều lỗi, nhưng để đảm bảo quá trình này hiệu quả nhất, cần tránh các điểm sau:
- Bỏ qua thu thập dữ liệu đầu vào: Không nên vì gấp rút hoặc ngại chờ đợi mà bỏ qua phần thu thập dữ liệu đầu vào. Điều này có thể dẫn đến việc kết quả không chính xác. Cũng không nên tin hoàn toàn vào kết quả ban đầu, vì dữ liệu có thể bị sai lệch.
- Thiếu kiểm tra ý nghĩa thống kê: Phương pháp A/B testing được thực hiện để thu thập dữ liệu liên quan, đánh giá và phân tích để đưa ra quyết định. Do đó, các nhà tiếp thị và doanh nghiệp cần đảm bảo kiểm tra ý nghĩa thống kê của dữ liệu và theo dõi số liệu một cách chính xác.
- Lạm dụng A/B testing: Để A/B testing hiệu quả, không nên lạm dụng việc chạy nhiều bài kiểm tra cùng lúc. Điều này có thể dẫn đến kết quả bị pha trộn và không chính xác.
- Hiểu rõ đối tượng thử nghiệm: A/B testing hướng đến một nhóm đối tượng nhất định. Các nhà tiếp thị cần hiểu rõ bản chất của đối tượng này để hạn chế sai lệch thời gian khi vận hành. Một số khía cạnh có thể thất bại nếu bạn mất quá nhiều hoặc quá ít thời gian cho thử nghiệm.
- Không nản lòng khi thử nghiệm thất bại: Nếu thử nghiệm thất bại, đừng nên bỏ cuộc. Hãy xem đây như một bài học để rút kinh nghiệm cho những lần thử nghiệm tiếp theo.
- Sử dụng công cụ hỗ trợ: Để thực hiện A/B testing hiệu quả, cần sử dụng thành thạo các công cụ hỗ trợ. Bạn có thể cân nhắc sử dụng các công cụ như OptinMonster và Monster Insights để kiểm tra và phân tích dữ liệu một cách chính xác.
Bằng cách tránh những điều trên, bạn sẽ có thể thực hiện A/B testing một cách hiệu quả và đạt được kết quả mong muốn.
Trên đây là những chia sẻ về thử nghiệm A/B và toàn bộ quy trình thực hiện A/B testing mà Lê Duy Hiệp muốn gửi đến bạn. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn nhiều thông tin hữu ích về chủ đề “A/B testing là gì?” và giúp bạn biết cách thực hiện A/B test hiệu quả.
