A/B Testing là gì? Quy Trình Triển Khai A/B Test chi tiết từ A-z

A/B testing được biết đến là một trong những phương pháp test mang lại độ chính xác cao, có thể hỗ trợ tối ưu trong việc nghiên cứu và phân tích tỷ lệ thành công. Hãy cùng HVN Group khám phá chi tiết bài viết dưới đây để có những cái nhìn tổng quan về A/B testing là gì? Ưu, nhược điểm, cũng như cách thức thực hiện testing A/B hiệu quả nhất.

A/B testing là gì?

A/B testing thì là kỹ thuật test sử dụng hai phiên bản thử nghiệm A – B trong cùng một điều kiện để đưa ra đánh giá chi tiết và xác định phiên bản nào tốt hơn. Cơ bản thì, testing A/B có thể sử dụng để test mọi thứ, từ banner quảng cáo, landing page, email, URL cho đến các trang web,…

*Ví dụ: Người dùng tiến hành thử nghiệm với việc phân chia lượng khách truy cập web thành 2 nhóm. Một nhóm hướng đến phiên bản chính, và nhóm còn lại sẽ hướng đến phiên bản biến thể. Khi đó, quá trình thử nghiệm kết thúc, người dùng sẽ thấy được sự tác động của các phiên bản đối với nhóm khách hàng đã thử nghiệm, từ đó cân nhắc lựa chọn phù hợp

Tại sao A/B testing lại quan trọng?

A/B testing có thể nói là một giải pháp tốt trong việc hỗ trợ người dùng phân tích, đánh giá, cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng nhằm mục đích tối ưu hiệu suất website. Cụ thể:

Nâng cao trải nghiệm người dùng với a/b testing

Với A/B testing, không khó để doanh nghiệp có thể tìm ra những điểm “không tốt”, hoặc “chưa hiệu quả” khiến cho khách hàng cảm thấy không hài lòng. Qua đó, cân nhắc và đưa ra những thay đổi phù hợp, không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm, mà còn hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả trong việc gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và đạt được mục tiêu mong muốn.

Cải thiện tỷ lệ nhấp chuột với a/b testing

A/B testing có thể triển khai trong nhiều lĩnh vực, nhất là các ngành nghề, hoạt động liên quan đến Marketing. Người dùng thông qua các thử nghiệm thay đổi, chẳng hạn như tiêu đề, hình ảnh, video, hay CTA chuyển hướng,… có thể cải thiện tỷ lệ truy cập và lượt nhấp chuột trên trang web của mình. Từ đó, giúp gia tăng lưu lượng truy cập web, cũng như hiệu quả chuyển đổi tốt nhất cho người dùng.

Tăng tỷ lệ mở email với a/b testing

Tương tự như thử nghiệm thay đổi trên web, A/B testing cũng là một công cụ “hoàn hảo” để người dùng tiến hành các thử nghiệm trên email marketing. Đôi khi, chỉ cần những thay đổi nhỏ trong email như tiêu đề, định dạng nội dung, hình ảnh,…. cũng sẽ giúp người dùng tìm ra được phương án phù hợp, giúp gia tăng tỷ lệ nhấp và mở email trong các chiến dịch quan trọng của tổ chức.

Thiết kế trang đích hiệu quả với a/b testing

A/B testing cho trang đích cũng là một chiến lược “tuyệt vời” để doanh nghiệp có thể tối ưu trang web và giữ chân người dùng truy cập một cách hiệu quả. Qua đó, có thể hạn chế tối đa tình trạng thoát trang, nhảy trang, và đảm bảo rằng người dùng sẽ ở lại lâu hơn trên trang web.

Ưu nhược điểm của A/B testing

Để sử dụng testing A/B một cách hiệu quả, người dùng trước hết phải hiểu rõ những ưu, nhược điểm dưới đây của công cụ:

Ưu điểm của A/B testing

Người dùng A/B testing thường xuyên, chắc chắn sẽ nắm bắt rất rõ những ưu điểm nổi bật dưới đây:

1. Đánh giá dựa trên trải nghiệm “thực tế”

Thay vì liệt kê các tình huống giả định, A/B testing cho phép người dùng có thể tiến hành các thử nghiệm, phân tích và đánh giá kết quả giữa hai phiên bản thực tế. Từ đó, dễ dàng xác định phiên bản nào hiệu quả.

2. Giúp hạn chế các rủi ro

Việc tiến hành các thay đổi chỉ trên một nhóm nhỏ có thể giúp doanh nghiệp hạn chế các rủi ro trước khi triển khai diện rộng. Đồng thời tránh các ảnh hưởng đến kế hoạch, mục tiêu, cũng như trải nghiệm của người dùng.

3. Cải thiện chỉ số tốt hơn

Bằng cách tiến hành các thử nghiệm thay đổi khác nhau, doanh nghiệp có thể dễ dàng xác định đâu là giải pháp phù hợp và đạt được mục tiêu mong muốn. Khi đó, những phiên bản thử nghiệm tốt nhất sẽ là lựa chọn tốt để doanh nghiệp có thể cải thiện các chỉ số quan trọng. Từ đó, nâng cao trải nghiệm khách hàng, số lượt nhấp, cũng như tỷ lệ chuyển đổi,….

4. Giải pháp tối ưu chi phí

Khi đã xác định được những thay đổi mang lại hiệu quả tốt, doanh nghiệp sẽ có thể tập trung thời gian và phân bổ nguồn lực hợp lý cho từng dự án. Đảm bảo mọi hoạt động sẽ được tối ưu chi phí và gặt hái được những thành công tốt nhất.

Nhược điểm của A/B testing

Bên cạnh những ưu điểm nổi bật, thì A/B testing vẫn sẽ có một số hạn chế mọi người cần lưu ý như:

1. Yêu cầu nhiều hơn một phiên bản thử nghiệm

Khi thực hiện các thử nghiệm testing A/B, người dùng không phải lúc nào cũng sẽ đạt được kết quả tốt từ lần thử đầu tiên. Vậy nên, việc tiến hành thử nghiệm liên tục để đạt được kết quả như mong muốn là một điều tất yếu. Khi đó, có thể sẽ gây tốn kém thời gian và tiền bạc, đặc biệt là những thử nghiệm không lại giá trị.

2. Cần có sự nghiên cứu và tìm hiểu kỹ lưỡng

Để tiến hành các thử nghiệm “hoàn chỉnh”, bắt buộc người dùng phải có sự phân tích, đánh giá và lập kế hoạch cụ thể. Khả năng nhận định cũng là một điều cần thiết để có thể đảm bảo những phân tích được kết luận chính xác và tránh những sai sót.

A/B testing phù hợp những lĩnh vực nào?

A/B testing là phương pháp thử nghiệm để so sánh và đánh giá hiệu quả của hai phiên bản khác nhau. Lợi ích của A/B testing không chỉ dừng lại ở một số ngành nghề, hay công việc cụ thể, mà được áp dụng ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Cụ thể như:

A/B testing cho Facebook ads

Việc doanh nghiệp thử nghiệm A/B testing trong facebook ads để đo lường “hiệu quả” đã không còn quá xa lạ. Thường thì, họ sẽ sử dụng 2 bài viết quảng cáo Facebook khác nhau, sau đó tiến hành hành thử nghiệm trên cùng tệp khách hàng và cùng thời gian chạy. Khi thử nghiệm kết thúc, sẽ thu được tỷ lệ click và tỷ lệ khách hàng đăng ký trực tiếp trên các mẫu thử để đánh giá và nhận định xem đâu là mẫu thử tốt nhất.

A/B testing cho Google ads

Tương tự như facebook ads, việc thử nghiệm A/B testing cho quảng cáo hiển thị cũng rất phổ biến trong các hoạt động Google ads. Dù có thể sử dụng kiến thức và kinh nghiệm “chuyên sâu” để tiến hành chạy ads, nhưng các cuộc testing A/B được xem như lựa chọn tốt để người dùng có thể phân tích, đánh giá rõ ràng về hành vi, nhu cầu và mong muốn khách hàng. Từ đó, tiến hành triển khai các chiến lược quảng cáo phù hợp và mang lại hiệu quả quảng bá tốt nhất. 

A/B testing cho Email marketing

Thực hiện testing A/B cho các chiến lược Email Marketing cũng là một định hướng rất quan trọng để hạn chế việc email bị ném thẳng vào thùng rác, hoặc không thu hút được khách hàng. Khi đó, tùy mục đích thử nghiệm, mà người dùng có thể thực hiện các thay đổi như tiêu đề, hình ảnh, CTA (lời kêu gọi hành động), nội dung email, hay cá nhân hóa sự khác biệt,…. để giúp các chiến lược email thu được kết quả tốt nhất.

A/B testing cho SEO

Phương pháp testing A/B cũng là giải pháp tốt cho các Seoer. Bằng cách tiến hành các thử nghiệm, họ có thể đánh giá “chất lượng” bài viết, trang web, landing page,… dựa trên những thay đổi dù là nhỏ nhất. Thông qua đó, giúp nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, trải nghiệm khách hàng, cũng như hạn chế tối đa tình trạng thoát trang và đảm bảo tốt nhất cho hoạt động seo.

Các bước thực hiện A/B testing

Nhìn chung, quy trình xây dựng một thử nghiệm A/B testing “hoàn hảo” sẽ bao gồm các bước thực hiện sau đây:

Phân tích và xây dựng giả thuyết A/B testing

Để quản lý hiệu quả quy trình thử nghiệm A/B testing, người dùng trước tiên phải có sự nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng. Từ đó, xây dựng các giải thuyết testing phù hợp để  mang lại kết quả tốt nhất:

1- Nghiên cứu web

Nghiên cứu website là bước rất cần thiết để doanh nghiệp có thể hiểu rõ tình trạng thực tế của web, tỷ lệ khách truy cập, cũng như traffic thông qua các chiến lược và dự án đã triển khai trước đó. 

Lúc này, doanh nghiệp nên có sự đánh giá kỹ lưỡng về các trang có số lượng truy cập cao, trang có số lượng truy cập thấp, hoặc tiềm năng chuyển đổi của các trang. Từ đó, lập danh sách rút gọn những trang cần có sự thay đổi, cần tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất để mang lại kết quả như tốt nhất.

2- Phân tích dữ liệu

Với các trang cần tối ưu, người dùng sẽ tiếp tục phân tích và đánh giá chi tiết về lượng khách truy cập và traffic tới trang. Khi đó, ngoài việc thu thập các dữ liệu cơ bản về khu vực, độ tuổi, nhân khẩu học,… thì người dùng cũng cần lưu ý về các chỉ số quan trọng như tỷ lệ thoát trang, thời gian truy cập, chuyển tiếp trang đích,…. Thông tin càng chi tiết, càng giúp người dùng dễ dàng xác định được điểm yếu cần khắc phục và tìm ra giải pháp tối ưu.

3- Lựa chọn một biến thể để testing

Trước khi tiến hành testing, người dùng sẽ cần phải có một biến để thử nghiệm. Biến thể này thường sẽ phải độc lập để có thể đánh giá chính xác hiệu quả của thay đổi.

Người dùng có thể thực hiện nhiều biến thể cho một email, hoặc một trang web. Nhưng tốt nhất là chúng nên được thực hiện lần lượt, vì nếu thử nghiệm cùng lúc sẽ rất khó để có thể xác định thay đổi tích của trang web (hay email) đó đến từ đâu.

*Ví dụ: Khi thử nghiệm thay đổi trên một email có tỷ lệ chuyển đổi thấp, người dùng có thể thử nghiệm trên một số yếu tố như: Tiêu đề email, CTA, Hình ảnh, hoặc Nội dung, Tài liệu đính kèm,… Đôi khi, chỉ những thay đổi nhỏ, cũng có thể tạo ra sự thay đổi lớn và tích cực cho email.

4- Xác định mục tiêu testing

Dù có thể thực hiện thử nghiệm nhiều lần cho một biến thể, nhưng tốt nhất là người dùng vẫn nên tập trung vào mục tiêu chính mà mình hướng đến. Hãy xem xét, đâu là số liệu quan trọng cần cải thiện, mục tiêu của lần thay đổi này là gì, và những thay đổi này sẽ tác động ra sao về hành vi khách hàng,…

5- Tạo ra kiểm soát và những thách thức

Khi đã xác định được biến thể độc lập, mục tiêu và biến thể phụ thuộc. Người dùng hãy sử dụng các thông tin này để thiết lập một phiên bản “mặc định”, không thể thay thế của đối tượng mà mình đang thử nghiệm. 

*Ví dụ: Người dùng đang thử nghiệm với một Landing page, thì phiên bản mặc định lúc này sẽ là bản sao thiết kế của landing page đó. Dựa trên phiên bản này, người dùng sẽ xây dựng một biến thể với thách thức mới cho Landing page để có thể so sánh sự thay đổi và kiểm tra hiệu quả với sự kiểm soát đó.

6- Chia nhóm test ngẫu nhiên

Thường thì, việc chia nhóm test ngẫu nhiên sẽ giúp mang lại kết quả có độ chính xác cao hơn. Riêng với các đối tượng thử nghiệm như email, tốt hơn là người dùng hãy thực hiện thử nghiệm với 2 hoặc nhiều hơn một nhóm đối tượng ngang bằng nhau để thu được kết quả chuẩn nhất.

*Lưu ý, cách thức người dùng thực hiện điều này còn phụ thuộc khá nhiều vào công cụ testing A/B người dùng sử dụng.

Tiến hành testing A/B

Sau khi quá trình chuẩn bị cho thử nghiệm testing A/B hoàn tất, người dùng sẽ bắt đầu tiến hành thử nghiệm với quy trình sau:

1- Lựa chọn công cụ testing A/B

Nhìn chung, việc triển khai testing A/B, người dùng có thể thực hiện trên nhiều công cụ khác nhau như Google Analytics, Optimizely, Adobe Analytics, hay Landingi,…. linh hoạt theo trải nghiệm và mục đích testing.

*Ví dụ: Google Analytics với các tùy chọn thử nghiệm cho phép người dùng có thể triển khai testing A/B trên tối đa 10 phiên bản đầy đủ của một web. Khi đó, để so sánh hiệu suất, ứng dụng sẽ tiến hành chạy thử nghiệm trên một tập hợp người dùng ngẫu nhiên.

2- Chạy thử nghiệm 2 biến thể cùng lúc

Nhiều người thường cho rằng, việc chạy phiên bản A trong một tháng, và một tháng sau làm tương tự với phiên bản B, kết quả sẽ không khác nhau. Tuy nhiên, điều này là hoàn toàn sai. Vì thực tế, mỗi cột mốc đều đóng một vai trò rất quan trọng trong chiến lược marketing của doanh nghiệp. Hơn nữa, cũng thể chắc chắn các tác động trong thời gian có sai lệch hay không.

Vậy nên, tốt nhất là hãy “setup” hai biến thể chạy song song. Lúc này, người dùng cần chia đều đối tượng test thành 2 nhóm ngẫu nhiên. Nhóm 1 sẽ thấy phiên bản A trước, và sau đó là phiên bản B. Ngược lại, nhóm 2 sẽ thấy phiên bản B trước và thấy phiên bản A sau. Thời gian test của cả hai nhóm là như nhau, khi kết thúc quá trình test thì sẽ tiến hành so sánh sự khác biệt giữa hai nhóm mẫu thử.

3- Setup thời gian test “đủ lâu” cho thử nghiệm

Thường thì, quá trình testing A/B có thể diễn ra trong giờ, vài ngày, hoặc vài tuần,… tùy theo mục đích thống kê và đánh giá kết quả của người dùng. Tuy nhiên, cũng cần đảm bảo rằng thời gian sẽ không quá ngắn. Vì nếu không, kết quả thu thập sẽ bị ảnh hưởng và phản ánh không chính xác.

4- Phản hồi từ người dùng thực là yếu tố quan trọng

Trong quá trình chạy A/B testing, người dùng cũng có thể kết hợp thu thập và theo dõi đánh giá từ người dùng thực sự. Bằng cách thêm các cuộc khảo sát, hoặc cuộc thăm dò ý kiến trên trang web của mình, người dùng có thể đưa ra một số câu hỏi để khách hàng trả lời.

*Ví dụ như: Câu hỏi thăm dò về độ tuổi, về nhu cầu khách hàng, hoặc tại sao họ lại bỏ qua một CTA nào đó, hay trải nghiệm bài viết của họ như thế nào,…. Từ đó, người dùng có thể hiểu rõ hơn về cảm nhận, trải nghiệm, cũng như phản hồi của khách hàng với các biến thể mà mình đang thử nghiệm.

Đánh giá và kiểm tra sau testing A/B

Quá trình testing hoàn tất, người dùng sẽ thu được các số liệu cụ thể cho quá trình thử nghiệm của mình. Tiếp đó, tiến hành đánh giá và đo lường số liệu cụ thể qua các bước sau:

1- Kiểm tra các số liệu mục tiêu

Mặc dù sẽ nhận được nhiều số liệu khi quá trình testing A/B kết thúc, nhưng người dùng cũng chỉ nên tập trung vào những số liệu quan trọng và liên quan đến mục tiêu. Tiếp đó, tiến hành phân tích và đánh giá tổng quan để quyết định có nên tiếp tục thực hiện các thay đổi hay không.

2- Đo lường kết quả bằng máy tính A/B testing

Dựa trên kết quả đã thu thập, người dùng có thể biết được đâu là phiên bản hoạt động tốt nhất. Tiếp đó, sẽ đánh giá xem, liệu rằng kết quả thu thập được có ý nghĩa thống kê hay không.

Quá trình đánh giá này, người dùng có thể thực hiện thủ công, hoặc tối ưu thời gian bằng nhập liệu vào máy tính A/B testing. Khi đó, tổng số lần thử ở mỗi phiên bản sẽ được nhập lần lượt, kèm theo đó là số lượng mục tiêu đã hoàn thành. Chẳng hạn như số lần nhấp, tỷ lệ chuyển đổi,…

Máy tính testing A/B sẽ thực hiện phân tích và cung cấp mức độ đáng tin cậy cho các dữ liệu mà người dùng thu thập được. Cuối cùng, sẽ đánh giá những số liệu đó so với giá trị mà người dùng chọn để xác định ý nghĩa thống kê.

3- Hãy bắt đầu triển khai dựa trên kết quả thu được

Dựa trên kết quả thống kê, người dùng sẽ gặp 1 trong các trường hợp sau:

• Trường hợp 1 – Phiên bản thử nghiệm thay đổi tốt hơn: Kết quả này cho thấy, những thay đổi của người dùng đã mang lại hiệu quả tốt và sẵn sàng để thay thế cho phiên bản cũ.
• Trường hợp 2 – Phiên bản thử nghiệm thay đổi kém hơn: Nếu là trường hợp này, người dùng tốt nhất là nên gắn bó với phiên bản ban đầu. Hoặc tiếp tục chạy thử nghiệm với một phiên bản biến thể khác cho đến khi đạt được kết quả tốt hơn.
• Trường hợp 3 – Cả hai phiên bản thử nghiệm đều không tốt: Trường hợp này thường sẽ gây thất vọng khá nhiều. Tuy nhiên, đây cũng là bài học “quý giá” để người dùng có thể nâng cao trình độ. Từ đó, cải thiện nghiên cứu và đưa ra những thay đổi tốt nhất cho phiên bản mục tiêu của mình.

4- Lập kế hoạch cho hoạt động testing A/B kế tiếp

Nếu kết quả testing thành công, người dùng cũng đừng vì vậy mà dừng lại. Vì thực tế, luôn có vô vàn khám phá mới để tạo nên các phiên bản “hoàn hảo”, mang lại trải nghiệm tốt cho người dùng, cũng như đáp ứng tốt mục tiêu của doanh nghiệp.

Người dùng có thể dựa trên kinh nghiệm từ lần triển khai testing A/B trước đó để lên kế hoạch và mục tiêu cho kế hoạch tiếp theo. Tuy nhiên, cũng cần phải theo sát các thiết lập mục tiêu của từng chiến dịch, từng dự án để có hướng đi cụ thể nhất.

Một số nguyên tắc khi áp dụng A/B testing

A/B testing luôn là lựa chọn “tối ưu” cho các doanh nghiệp trong việc đánh giá và thử nghiệm các nghiên cứu mới, đảm bảo mang đến cho khách hàng những trải nghiệm sâu sắc nhất. Tuy nhiên, trong quá trình testing A/B, người dùng cũng cần lưu ý một số nguyên tắc dưới đây:

1. Quên đi mọi thứ mà mình đã biết về khách hàng trước đó

 Đôi khi việc bắt đầu từ con số 0 khi thử nghiệm A/B testing sẽ giúp người dùng dễ dàng tiếp cận các thử nghiệm mới, từ đó phát huy năng lực một cách tối đa.

2. Mục tiêu so sánh là thiết yếu

Tốt nhất là mục tiêu nên được đặt ra trước khi thử nghiệm bắt đầu để có thể nắm bắt rõ việc thực hiện testing A/B có thực sự hiệu quả hay không.

3. Không nên quá cứng nhắc việc tăng tỷ lệ chuyển đổi

Thường thì, các Seoer hay Marketers sẽ biết rất rõ làm cách nào để tối ưu hoá tỷ lệ chuyển đổi cho tất cả các trang web mà mình quản lý. Tuy nhiên, đừng quá khuôn khổ với những quy tắc lặp lại, vì biết đâu những thử nghiệm mới sẽ mang lại trải nghiệm tốt và thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

4. Chỉ áp dụng thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm

Nhiều người dùng thường có xu hướng nhồi nhét quá nhiều thay đổi trong một lần thử. Tuy nhiên, điều này là không nên. Vì nếu thực hiện cùng lúc quá nhiều chỉnh sửa, thì khi kết quả thu được, sẽ rất khó để người dùng có thể đánh giá chính xác “hiệu quả” của lần thử nghiệm là từ đâu, từ yếu tố nào và kết quả ra sao. Vì vậy, chỉ nên thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm để thu được kết quả thử nghiệm sáng rõ nhất.

5. Chọn đúng chỉ số để phân tích kết quả

Thử nghiệm A/B testing sẽ mang lại hiệu quả tốt khi người dùng chọn “đúng” chỉ số tiến hành phân tích. Ví dụ, nếu đối tượng thử nghiệm là email marketing, thì người dùng lúc này có thể tập trung đánh giá một vài chỉ số để theo dõi sự thay đổi như tỷ lệ mở, số lượng click, số lượng email gửi đi thành công, số lượng email đã được mở,….

6. Tham khảo ý kiến từ nhiều bên

Để đảm bảo thử nghiệm “chính xác”, người dùng cũng có thể tiến hành testing A/B từ nhiều bên, hoặc nhiều công cụ khác nhau như Google Analytics, Amazon Turk, Peek User Testing,…. Điều này cho phép thu thập thông tin phản hồi một cách khách quan, chi tiết và định lượng cụ thể để người dùng có thể nhận định được kết quả chuẩn nhất.

7. Tránh mất thời gian thử nghiệm vào những yếu tố ít quan trọng

Khi tiến hành phân tích đối tượng thử nghiệm, người dùng cũng cần xác định rõ đâu là yếu tố quan trọng, có thể tác động trực tiếp đến trải nghiệm và hành vi khách hàng. Thay vì tập trung vào những yếu tố nhỏ, hoặc nếu có thay đổi thì cũng tác động không đáng kể, thì người dùng tốt nhất là nên ưu tiên những yếu tố quan trọng để đảm bảo có sự thay đổi rõ rệt nhất.

A/B testing so với testing đa biến

Đôi khi, việc thử nghiệm nhiều biến thể sẽ mang lại kết quả đánh giá tốt hơn thay vì chỉ sử dụng một biến thể. Quá trình thử nghiệm này có thể gọi là Multivariate Testing – thử nghiệm đa biến. Và để hiểu rõ về hai thử nghiệm này, người dùng có thể tham khảo qua bảng so sánh chi tiết dưới đây:

Tóm lại, thì việc thử nghiệm đa biến hay testing A/B đều sẽ có những ưu thế và lợi ích thử nghiệm riêng, phù hợp với mục đích và nhu cầu khác nhau của từng người. Do đó, để có lựa chọn phù hợp, người dùng tốt nhất vẫn nên bám sát mục tiêu của mình, từ đó cân nhắc phương pháp thử nghiệm “hiệu quả” nhất.

Những lỗi testing A/B thường gặp và cách khắc phục đơn giản

Dù là một phương pháp test hiệu quả, thì A/B testing vẫn sẽ có một số lỗi mà người dùng cầu lưu ý như sau:

1. Sự cố ở công cụ testing A/B

Hiện nay, để tiến hành các thử nghiệm testing A/B, người dùng không khó để lựa chọn các công testing đơn giản, nhanh chóng. Tuy nhiên, nếu đánh giá về chất lượng, thì không phải công cụ testing nào cũng giống nhau. Ngoài ra, trường hợp công cụ testing A/B bị lỗi thì cũng sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến kết quả hiển thị.

Chính vì vậy, để tránh những sai sót, người dùng cần phải có sự tìm hiểu và nghiên cứu kỹ lưỡng về các công cụ testing. Đồng thời, trước khi thử nghiệm, hãy tiến hành chạy thử testing A/A để chắc chắn rằng công cụ không có sai sót hoặc bất kỳ sự cố nào, tránh làm sai lệch đến kết quả.

2. Chỉ tập trung vào yếu tố “chuyển đổi”

Khi thực hiện các thử nghiệm testing, đa phần mọi người sẽ chỉ tập trung vào yếu tố chuyển đổi, mà quên đi mục tiêu dài hạn. Nhưng thực tế, dù đã có tỷ lệ chuyển đổi, nhưng chất lượng không khả quan, hoặc không đạt yêu cầu, thì vẫn không thể mang lại hiệu quả tốt cho chiến lược. Do đó, người dùng cần lưu ý, việc thử nghiệm A/B testing nên được đánh giá trên mức độ ảnh hưởng đối với mục tiêu, thay vì chỉ tập trung vào một chỉ số.

3. Xác định sai mục tiêu thử nghiệm

Điểm mấu chốt, và cũng là điểm quan trọng nhất, là người dùng cần xác định đúng mục tiêu của các thử nghiệm. Ví dụ, người dùng muốn tập trung vào tỷ lệ nhấp chuột, thì khi tiến hành thử nghiệm, mọi thứ cần phải xoay quanh mục tiêu này. Và chắc chắn rằng, những thay đổi sẽ cùng hướng đến mục tiêu “quan trọng”.

4. Ngừng lại khi đã đạt được kết quả mong muốn

Mọi người thường sẽ ngừng việc testing ngay khi đạt được kết quả thử nghiệm như mong muốn. Tuy nhiên, điều này có thể trở nên vô nghĩa nếu những kết quả đó chưa thực sự chính xác. Vậy nên, tốt nhất là nên thử nghiệm một cách toàn diện, bám sát theo quy tắc và kích cỡ mẫu đã được định sẵn để chống lại những “kết quả hoa mỹ” khiến việc testing ngừng lại quá sớm.

Lời kết

Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu sâu hơn về A/B testing là gì. 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.