A/B Testing là gì? Hướng dẫn A-Z về A/B Testing

Mục tiêu của mỗi chiến dịch quảng cáo trả phí trên landing page hoặc email marketing là tạo ra khách hàng tiềm năng và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi thông qua thiết kế, ưu đãi,…Nhưng đâu là cách tối ưu nhất để thu về hiệu quả? Doanh nghiệp có thể đưa ra phán đoán trực quan dựa trên dữ liệu bằng cách sử dụng A/B testing.

AB testing là gì?

ab testing là gì

A/B testing (còn được biết đến là split testing hoặc bucket testing) là một kỹ thuật được sử dụng để xác định xem một thay đổi cụ thể được thực hiện trên trang web sẽ ảnh hưởng đến chuyển đổi theo hướng tích cực hay tiêu cực. Đây là một phần quan trọng của quy trình CRO (Conversion Rate Optimization – Tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi).

Về cơ bản AB testing loại bỏ tất cả phỏng đoán trong quá trình tối ưu trang web và cho phép người tối ưu hóa trải nghiệm có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Trong thử nghiệm này, A đề cập đến “kiểm soát” hoặc biến thử nghiệm ban đầu, còn B đề cập đến “biến thể” hoặc phiên bản mới của biến thử nghiệm ban đầu.

A/B testing được triển khai thông qua việc tạo một trang biến thể (trang B) có kết quả được so sánh với kết quả của phiên bản gốc (trang A). Phía thực hiện tốt hơn về mặt chuyển đổi sẽ được áp dụng trong thực tiễn, từ đó hỗ trợ cải thiện chuyển đổi và giúp ích nhiều cho nỗ lực online marketing của doanh nghiệp

A/B testing và thử nghiệm URL phân tách (split URL testing) thường được sử dụng thay thế cho nhau vì không có sự khác biệt quá lớn giữa chúng. Tuy nhiên, điểm khác biệt có thể là AB testing diễn ra trên cùng một URL, trong khi thử nghiệm phân tách sử dụng phân khúc lưu lượng truy cập để phân phối ngẫu nhiên khách truy cập giữa hai URL khác nhau trong cùng một trang.

Các loại AB testing

các loại ab testing

Tùy thuộc vào thông tin doanh nghiệp cần, bạn có thể muốn sử dụng một trong các loại A/B testing dưới đây để hiểu rõ hơn về người mua hàng mục tiêu của mình. 

Split testing

Với thử nghiệm phân tách này, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bởi vì việc thử nghiệm chỉ được thực hiện với một yếu tố tại một thời điểm, bạn có thể chứng minh rằng thay đổi duy nhất sẽ khuyến khích nhiều khán giả tương tác hơn.

Ví dụ, A/B testing thường hướng traffic website đến cùng một URL nhưng hiển thị thiết kế khác nhau cho khách truy cập. Kiểm tra URL phân tách hoạt động tương tự, ngoại trừ việc nó hiển thị một trang có URL khác cho người dùng của bạn. Đây là một thay đổi back-end trong đó có sự điều chỉnh URL cho từng biến thể.

Multivariate

Trong AB testing thông thường, bạn thử nghiệm một biến duy nhất trên nhiều biến thể. Ví dụ, nếu muốn kiểm tra biểu mẫu website của mình, bạn sẽ tạo ra phiên bản của biểu mẫu và giữ nguyên các biến thể khác trên mỗi trang. 

Thử nghiệm đa biến (Multivariate) cho phép thử nghiệm nhiều biến trên nhiều trang cùng một lúc. Nếu muốn thử nghiệm CTA, hình ảnh, tiêu đề,…người dùng không cần phải chạy A/B testing riêng biệt cho từng tùy chọn, điều này giúp tiết kiệm đáng kể thời gian. Tất cả những gì tổ chức của bạn cần làm là chạy thử nghiệm đa biến và sau đó nhận được tất cả câu trả lời từ một chiến dịch.

Tuy nhiên, Multivariate có tính chất phức tạp hơn nhiều so với A/B testing thông thường vì nó cho phép thử nghiệm rất nhiều biến. Vì lý do đó, tốt nhất bạn nên đợi thực hiện thử nghiệm đa biến khi đã có một vài thử nghiệm A/B.

Multi-page

A/B testing thường xem xét các thay đổi được thực hiện đối với một khía cạnh trong hoạt động digital marketing. Nhưng đó không đại diện cho toàn bộ hành trình của khách hàng. Những gì người mua hàng nhìn thấy trước khi truy cập website, ứng dụng hoặc email có thể ảnh hưởng đến cách họ tương tác với nội dung. Đôi khi bạn cần kiểm tra toàn bộ trải nghiệm dẫn đến landing page và đó là lúc thử nghiệm Multi-page có tác dụng.

Với thử nghiệm AB testing này, bạn có thể kiểm tra mọi giai đoạn của kênh, cung cấp cho người mua hàng một phiên bản nội dung khác nhau để xem xét sự phù hợp. Vì xem xét đến tác động thực sự của hành trình khách hàng (thay vì trên một trang duy nhất), kiểu thử nghiệm này đòi hỏi nhiều về sự sáng tạo và lập kế hoạch nội dung.

Lợi ích của AB testing

lợi ích của ab testing

A/B testing hỗ trợ đáng kể trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng và khám phá các cơ hội mới chưa được khai thác để tăng hiệu suất website. Nó cung cấp cho bạn các thông tin chi tiết phù hợp để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu, nhằm mục đích thúc đẩy hơn nữa các chiến dịch marketing.

Cải thiện tương tác người dùng

Mỗi A/B testing giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách khách truy cập tương tác trên website. Nó giúp bạn có thể hình dung hành trình của người dùng và xác định các rào cản ngăn họ thực hiện hành động cụ thể nào đó.

Lấy WorkZone làm ví dụ. Đây là một công ty phần mềm có trụ sở tại Mỹ và cung cấp các giải pháp quản lý dự án mạnh mẽ cho các tổ chức. Doanh nghiệp này có một trang tạo danh sách khách hàng tiềm năng – nơi khách truy cập được yêu cầu hoàn thành biểu mẫu request demo.

Để xây dựng niềm tin và danh tiếng, WorkZone đã thêm phần “Khách hàng nói gì” vào bên cạnh biểu mẫu đó. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của AB testing, họ đã phát hiện ra rằng logo thương hiệu được thêm vào phần này đang khiến cho khách truy cập mất tập trung trong khi dang điền biểu mẫu.

Do đó, họ đã quyết định chạy thử nghiệm A/B testing nhanh với một biến thể khác, trong đó màu của tất cả các logo thương hiệu được đổi thành đen trắng. Sự thay đổi đơn giản này trong phiên bản mới đã giúp số lượt gửi biểu mẫu cho WorkZone tăng 34%. 

Tương tự, dựa trên kết quả thử nghiệm AB testing, tổ chức của bạn cũng có thể đưa ra quyết định thông minh, sáng suốt, từ đó tăng mức độ tương tác của khách hàng mục tiêu và cải thiện được tỷ lệ chuyển đổi.

Tăng tỷ lệ chuyển đổi

A/B testing giúp bạn hiểu rõ hơn về mục tiêu, ý định, sở thích và các khía cạnh quan trọng khác liên quan đến đối tượng mục tiêu. Với các thông tin chi tiết phù hợp, việc điều chỉnh một số yếu tố nhất định và kiểm tra các giả thuyết dựa trên dữ liệu khác nhau trở nên đơn giản hơn nhiều, điều đó hỗ trợ cho việc giải quyết các điểm khó khăn của khách hàng và khuyến khích họ thực hiện hành động mong muốn.

Ví dụ, Northmill là một thương hiệu công nghệ tài chính nổi tiếng đến từ Thụy Điển và mong muốn tối ưu hóa trang đăng ký khoản vay của mình. Phiên bản gốc có một mẫu đơn đăng ký ở bên cạnh để khách truy cập có thể điền thông tin chi tiết và đăng ký khoản vay.

Đội ngũ Northmill đưa ra giả thuyết rằng việc thay thế biểu mẫu bên cạnh bằng một nút CTA duy nhất sẽ giúp khách truy cập hiểu rõ hơn về các dịch vụ của công ty, từ đó có thể thu hút nhiều người đăng ký vay hơn.

Do đó, trong phiên bản mới với A/B testing, biểu mẫu đã được thay thế bằng nút “Áp dụng” màu xanh lá cây ở góc trên bên phải của trang. Sau khi chạy thử nghiệm gần 5 tháng, phiên bản mới này đã tạo ra tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 7%.

Tỷ lệ thoát trang thấp hơn

tỷ lệ thoát trang thấp hơn

Bên cạnh hỗ trợ cải thiện mức độ tương tác của khách truy cập, dữ liệu được thu thập thông qua A/B testing cũng cho biết lý do tại sao người dùng nhanh chóng rời khỏi trang web.

Ví dụ, Inside Buzz UK (Target Jobs) nhận thấy nhiều khách truy cập rời khỏi trang chủ mà không thực hiện bất kỳ hành động nào. Họ đã quyết định cập nhật toàn bộ trang và tiến hành chạy thử A/B testing để tìm ra phiên bản nào hoạt động tốt hơn về mặt tương tác. Phiên bản mới có thiết kế đơn giản với một nút CTA duy nhất và chỉ bao gồm các yếu tố được coi là cần thiết đối với khách truy cập.

Kết quả thử nghiệm cho thấy biến thể mới có tỷ lệ thoát thấp hơn và mức độ tương tác của người dùng tăng 17,8%. 

Cải thiện hiệu suất website

Mọi yếu tố trong kênh chuyển đổi cần phải được tối ưu hóa cho đối tượng mục tiêu của doanh nghiệp. Điều đó bao gồm hình ảnh, tiêu đề, nút CTA, thiết kế trang,…

Khi Hubstaff – một thương hiệu hàng đầu trong lĩnh vực cung cấp các giải pháp quản lý lực lượng lao động, muốn tối ưu hóa landing page của mình, họ đã chuyển sang chạy AB testing.

Với thử nghiệm liên tục, nhóm đã xác định được các yếu tố trên landing page hoạt động không tốt. Dựa trên dữ liệu này, họ đã thiết kế lại toàn bộ trang và chạy thử nghiệm “Tách URL” để so sánh cả hai phiên bản. Khi kết thúc thử nghiệm, phiên bản mới đã chứng kiến tỷ lệ chuyển đổi từ khách truy cập sang dùng thử tăng 49% và số người chia sẻ email tăng 34%.

Do đó, A/B testing không chỉ có tác động tích cực đến tỷ lệ chuyển đổi mà còn hỗ trợ tăng hiệu suất tổng thể của website.

Cách thực hiện A/B testing

A/B testing đòi hỏi bạn phải có sự nghiên cứu và phân tích chi tiết, sau đó là chiến lược rõ ràng. Doanh nghiệp nên hiểu rằng việc thử nghiệm này là một quá trình liên tục đòi hỏi phải lập kế hoạch, tính nhất quán và cấu trúc phù hợp.

Hơn nữa, bạn không thể chỉ thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên trên một số trang nhất định và mong đợi kết quả tích cực. AB testing thiên về việc tạo trải nghiệm trang được tối ưu hóa cao có thể chuyển đổi khách truy cập và tăng cường quy trình CRO.

cách thực hiện ab testing

Để quản lý hiệu quả các yếu tố này, doanh nghiệp cần có nền tảng A/B testing tốt để chạy thử nghiệm liên tục với những hiểu biết sâu sắc hữu ích về khách hàng tiềm năng, traffic, hiệu suất và các yếu tố quan trọng khác.

Nghiên cứu website

Để tạo chiến lược A/B testing thành công, trước tiên bạn phải nghiên cứu và phân tích website của mình. Bắt đầu bằng các hiểu trạng thái, các trang hoạt động tốt, kiểu khách truy cập có thể chuyển đổi và traffic thông qua các chiến dịch khác nhau.

Tổ chức cần tiến hành theo dõi hiệu suất các trang mang lại lượng truy cập cao nhất hoặc các yếu tố có tiềm năng chuyển đổi khách truy cập tốt. Đây là điểm khởi đầu vững chắc cho kế hoạch A/B testing. Sau đó, bạn có thể đưa vào danh sách rút gọn các trang này và xác định các cơ hội để tối ưu hóa hoặc cải thiện hiệu suất của chúng trước tiên.

Phân tích dữ liệu về khách truy cập

Khi bạn hoàn thiện các trang cần tối ưu hóa, hãy thực hiện phân tích chi tiết về traffic tới các trang này. Các công cụ A/B testing cung cấp cái nhìn tổng quan đầy đủ về dữ liệu khách truy cập thông qua các tính năng như khảo sát trên trang, ghi phiên,…

Ngoài việc thu thập loại dữ liệu thông thường như độ tuổi, khu vực và nhân khẩu học, những công cụ này còn thu thập thông tin quan trọng khác nhau thời gian dành cho một trang, hành vi cuộn,…Thông tin chi tiết về khách truy cập giúp doanh nghiệp xác định những điểm yếu thường gặp trong hành trình tiếp cận khách hàng tiềm năng và tìm giải pháp tối ưu.

Xây dựng giả thuyết

Khi đã hoàn thành việc phân tích trang web và xác định các vấn đề mà khách truy cập gặp phải, hãy tiến hành nghiên cứu và phát triển các giả thuyết dựa trên dữ liệu cho những vấn đề này.

Chẳng hạn, bạn có thể quan sát thấy một số lượng lớn khách truy cập rời đi mà không gửi biểu mẫu. Hãy đưa ra giả thuyết rằng việc giảm số lượng trường bắt buộc sẽ dẫn đến nhiều người gửi biểu mẫu hơn. Tương tự, bạn có thể phát triển các giả thuyết dựa trên dữ liệu khác cho vấn đề này.

Bạn có thể kiểm tra một hoặc tất cả các giả thuyết này dựa trên phiên bản kiểm soát hiện có của biểu mẫu. Điều này đưa bạn đến phần quan trọng nhất của A/B testing.

Chạy AB testing

Chạy a/b testing

Đầu tiên, bạn cần chọn một phương pháp để kiểm tra giả thuyết của mình. Sau đó, tổ chức xác định các mục tiêu cụ thể cho A/B testing dựa trên tỷ lệ chuyển đổi, số lượng khách truy cập, thời lượng, thử nghiệm,…

Điều này sẽ giúp phân tích kết quả và xác định phiên bản hoạt động tốt hơn. Bạn nên đảm bảo rằng mỗi phiên bản thử nghiệm chạy đồng thời và trong cùng thời lượng. Ngoài ra, việc đảm bảo lưu lượng truy cập của tất cả các phiên phiên được chia đều bất kỳ khi nào có thể là điều cần thiết.

Doanh nghiệp được khuyên nên chủ động theo dõi hiệu suất của tất cả các phiên bản và chạy thử nghiệm trong một khoảng thời gian cụ thể để có được kết quả chính xác về mặt thống kê.

Thực hiện các thay đổi

Sau khi thử nghiệm kết thúc, đã đến lúc tiến hành đánh giá kết quả. Đây là một trong những bước quan trọng nhất của bất kỳ A/B testing nào khi cuối cùng bạn cũng có cơ hội phân tích kết quả dựa trên các mục tiêu đã xác định trước đó.

Nếu giả thuyết ban đầu được xác minh là đúng, bạn có thể thực hiện các thay đổi và thay thế phiên bản hiện tại bằng biến thể có kết quả tốt. Tuy nhiên, nếu kết quả không như mong đợi, hãy thu thập thông tin chi tiết có liên quan và tiếp tục thử nghiệm các yếu tố khác có thể dẫn đến kết quả tích cực.

AB testing là một quá trình liên tục đòi hỏi nghiên cứu và phân tích chuyên sâu, đồng thời mang lại cho bạn cơ hội tăng tỷ lệ chuyển đổi và cải thiện hiệu suất tổng thể của website.

Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu sâu hơn về A/B testing. Trong quá trình triển khai thử nghiệm hoặc có thắc mắc liên quan đến testing này, vui lòng kết nối với HVN – Hệ sinh thái kiến tạo doanh nghiệp 4.0 – qua Hotline 024.9999.7777 để đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp của chúng tôi nhanh chóng có mặt hỗ trợ và giải đáp.

0 0 đánh giá
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest

0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận