A/B Testing là gì? Quy trình khi triển khai A/B Testing

Bán hàng online cần phải đẩy mạnh SEO website, quảng cáo hình ảnh, CTA chuyển đổi hành động đều cần có sự đo lường trước. Bạn phải xác định được cơ hội thành công khi nhắm đúng mục tiêu. A/B Testing sẽ giúp bạn đo lường đánh giá bằng 2 phiên bản A và B. Đây chính là kỹ thuật nghiên cứu thị trường và phân tích % tỷ lệ thành công của các doanh nghiệp online. Các vấn đề liên quan đến A/B Testing là gì? Cách triển khai A/B Testing? Những ứng dụng của thử nghiệm A/B và các lưu ý về công cụ này sẽ được Mona Media chia sẻ ngay trong bài viết dưới đây.

A/B Testing là gì?

A/B Testing còn được biết đến với tên gọi khác là split testing. Đây là một ứng dụng test hiệu quả công việc dựa trên hai phiên bản (A và B). Quy trình này sẽ tiến hành so sánh trong một môi trường/tình huống thì phiên bản nào sẽ hiệu quả hơn. Phiên bản hiệu quả hơn sẽ dùng để quảng cáo online. AB Testing có thể dùng để test mọi thứ. Từ một hình banner cho đến các trang web hoặc các mẫu quảng cáo, email, CTA…

Tại sao nên sử dụng A/B Testing?

A/B Testing giúp thu thập dữ liệu liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau trong việc tối ưu hóa hiệu quả của một trang web. Điều này giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác, không chỉ dựa trên cảm tính hay suy đoán. Phương pháp này giảm thiểu rủi ro trong việc ra mắt một sản phẩm hay chiến dịch quảng cáo mới. Bạn có thể đo lường hiệu quả và tiến hành tối ưu hóa trước khi đưa vào sử dụng với quy mô lớn.

Thử nghiệm A/B cũng giúp cải thiện tỷ lệ chuyển đổi của trang web hay chiến dịch tiếp thị. Bạn có thể tìm ra các thay đổi cụ thể có thể cải thiện hiệu quả của trang web hay chiến dịch tiếp thị. Đặc biệt, phương pháp này còn tiết kiệm chi phí cho các chiến dịch tiếp thị và tăng doanh thu cho các trang web. Bằng cách tìm ra phiên bản tối ưu, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả mà không cần tốn quá nhiều chi phí.

Tầm quan trọng của A/B Testing

A/B Testing là một công cụ hữu ích có vai trò quan trọng đối với việc tối ưu trang Web, vậy tầm quan trọng của A/B Testing được thể hiển qua những yếu tố sau đây:

Tăng thêm lượt truy cập cho website

Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng là một yếu tố quan trọng để thu hút và giữ chân người dùng trên trang web của bạn. A/B Testing là một công cụ giúp người dùng đánh giá các thay đổi trên trang web và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Việc thực hiện AB Testing không đảm bảo sẽ tăng thêm lượng truy cập cho website. Để tăng lượng truy cập cho website của bạn, bạn cần phải sử dụng nhiều chiến lược kết hợp với A/B Testing.

Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi cho trang

A/B Testing là một công cụ quan trọng để tối ưu tỷ lệ chuyển đổi cho trang web của bạn. Bằng cách thiết kế các biến thể, phân tích dữ liệu và áp dụng các biến thể tốt nhất vào trang web, bạn có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi và giúp trang web của mình thành công hơn. Chính vì vậy, rất nhiều người dùng đã sử dụng A/B Testing để tối ưu tỷ lệ chuyển đổi cho trang.

Giảm thiểu tỷ lệ thoát trang

A/B Testing có thể giúp giảm Bounce Rate (tỷ lệ thoát trang) trên trang web của bạn. Bằng cách thử nghiệm các biến thể khác nhau của trang web của bạn sẽ giúp bạn tìm ra các yếu tố có thể gây ra tỷ lệ thoát trang cao và cải thiện chúng. Tuy nhiên, để giảm tỷ lệ thoát trang, bạn cần lựa chọn các yếu tố phù hợp để thử nghiệm. Ngoài ra, bạn cũng nên đảm bảo rằng mẫu của bạn đủ lớn và đại diện để đạt được kết quả đáng tin cậy trong quá trình A/B Testing.

Giảm sự bỏ qua giỏ hàng

A/B Testing có thể giúp giảm sự bỏ qua giỏ hàng trên trang web của bạn. Bạn có thể thử nghiệm và so sánh hiệu quả của các yếu tố khác nhau trên trang giỏ hàng. Với A/B Testing, bạn có thể cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ chuyển đổi trên trang giỏ hàng của bạn, từ đó giảm sự bỏ qua giỏ hàng và tăng doanh số.

Quy trình triển khai A/B testing

Quá trình triển khai A/B testing có thể khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu của dự án hoặc độ phức tạp của sản phẩm. Về cơ bản, quy trình này bao gồm có các bước chính sau:

• Bước 1: Xác định và đưa ra mục tiêu cụ thể mà bạn muốn đạt được. Ví dụ như tăng tỷ lệ chuyển đổi trên trang sản phẩm, tăng tỷ lệ đăng ký, tăng thời gian truy cập trên trang web…
• Bước 2: Lên kế hoạch testing, suy nghĩ cho các thay đổi cần thực hiện trên hai biến thể.
• Bước 3: Thiết kế testing, tạo các biến thể mà đội ngũ phát triển sẽ triển khai để test. Chọn chiều dài testing, tỷ lệ phân chia lưu lượng giữa các biến thể.
• Bước 4: Triển khai testing và chạy các biến thể và tiến hành theo dõi kết quả.
• Bước 5: Phân tích kết quả thu được từ testing để đưa ra kết luận và đánh giá hiệu quả của biến thể, từ đó quyết định chọn biến thể nào để triển khai.
• Bước 6: Triển khai các biến thể đã được chọn sau khi chọn được biến thể tối ưu, triển khai để đạt được hiệu quả cao hơn.
• Bước 7: Theo dõi các chỉ số hoạt động trên trang web và nâng cao hiệu quả của sản phẩm thông qua các cải tiến, thử nghiệm A/B khác.

Những hạng mục thường được chú trọng thử nghiệm nhất là:

• Nút CTA thay đổi về kích thước, màu sắc và vị trí xuất hiện.
• Các thành phần, danh mục trên web
• Các vấn đề liên quan đến thanh điều hướng hoặc các tùy chỉnh có thể thay đổi.

Sau quá trình này sẽ tiến hành chạy thử nghiệm. Ứng dụng sẽ đo lường, tính toán và so sánh, phân tích kết quả. Sau cùng là trích xuất cho bạn kết quả của cuộc thử nghiệm.

A/B Testing SEO

A/B Testing SEO là phương pháp thử nghiệm để so sánh hiệu quả của hai phiên bản khác nhau. Phương pháp này giúp các nhà quản trị website hoặc chuyên viên SEO có thể đưa ra quyết định chính xác và dự đoán hiệu quả của các thay đổi trong các yếu tố quan trọng của trang web đối với tìm kiếm tự nhiên.

Các yếu tố trang web có thể được kiểm tra bằng A/B Testing SEO bao gồm tiêu đề, mô tả trang, từ khóa, vị trí của các yếu tố SEO trên trang web, độ dài của nội dung, tỷ lệ liên kết giữa các trang và các yếu tố khác. Người làm SEO có thể chủ động đưa ra quyết định chính xác khi tối ưu hóa trang web để đạt được các mục tiêu SEO khi đã biết AB Testing là gì.

Hướng dẫn thực hiện một A/B testing trọn vẹn từ A đến Z

Tham khảo các bước thực hiện thử nghiệm A/B chi tiết và chính xác nhất.

1. Chuẩn bị trước khi thực hiện A/B Testing

Trước khi khi thực hiện A/B Testing bạn cần thực hiện một số hoạt động dưới đây.

Chọn biến thể để kiểm tra

Việc chọn các biến thể để kiểm tra trong A/B Testing SEO sẽ phụ thuộc vào mục tiêu tối ưu hóa của trang web và chiến lược SEO của các nhà quản trị website hoặc chuyên viên SEO. Khi chọn biến thể để kiểm tra trong thử nghiệm A/B SEO, cần lưu ý rằng chỉ kiểm tra một biến thể mỗi lần và nên có một kế hoạch thử nghiệm rõ ràng để đảm bảo kết quả chính xác và có ý nghĩa.

Xác định mục tiêu

Các mục tiêu tối ưu hóa biến thiên tuỳ thuộc vào chiến lược SEO của mỗi website và cá nhân. Một số một số mục tiêu chung khi làm A/B Testing SEO như tăng lượng truy cập, tăng tỷ lệ chuyển đổi, tăng thời gian lưu lại trên trang web, tăng số lần khách hàng quay lại hoặc xây dựng hình ảnh thương hiệu. Quá trình thử nghiệm A/B chỉ giúp bạn tìm ra biến thể tốt hơn, và quyết định cuối cùng là phụ thuộc vào lượng dữ liệu và sự hiểu biết của người làm SEO.

Tạo ra “kiểm soát” và “thách thức”

Trong quá trình thực hiện A/B testing, việc tạo ra “kiểm soát” (control) và “thách thức” (challenger) là cần thiết để đảm bảo tính chính xác của kết quả testing. “Kiểm soát” là biến thể không thay đổi, tức là giữ nguyên trạng thái hiện tại của sản phẩm/giao diện/trang web. Biến thể “kiểm soát” cũng được gọi là biến thể A. “Thách thức” là biến thể được thay đổi, ví dụ như thay đổi chữ màu đỏ sang màu xanh trên nút “Mua hàng”. Biến thể “thách thức” cũng được gọi là biến thể B.

Chia đều các nhóm mẫu test ngẫu nhiên

Việc chia đều các nhóm mẫu test ngẫu nhiên trong thử nghiệm A/B SEO phụ thuộc vào mục tiêu và cấu trúc của sản phẩm/trang web. Người ta thường chia đề các nhóm mẫu test ngẫu nhiên thành hai loại là nhóm kiểm soát và nhóm thử nghiệm. Trong mọi trường hợp, việc chia đều các nhóm mẫu test ngẫu nhiên cần đảm bảo tính ngẫu nhiên và tương ứng giữa các nhóm để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả A/B testing.

Xác định kích cỡ mẫu

Xác định kích cỡ mẫu trong A/B Testing SEO giúp bạn tính toán số lượng người dùng hiệu quả cần thiết để thực hiện A/B Testing và đạt được kết quả đáng tin cậy. Nếu bạn không tính toán kích thước mẫu đủ lớn, có thể dẫn đến đánh giá sai kết quả và sử dụng sai chiến lược. “Kích cỡ mẫu càng lớn, độ tin cậy và độ chính xác của kết quả càng cao” từ đó giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn và chạy chiến dịch SEO hiệu quả hơn.

Xác định tầm quan trọng của kết quả

Xác định tầm quan trọng của kết quả trong A/B testing là một bước quan trọng giúp đảm bảo độ chính xác của kết quả và quyết định có nên triển khai thay đổi hay không.

Việc xác định tầm quan trọng của kết quả trong A/B testing thường được thực hiện bằng cách sử dụng hai chỉ số là “tín nhiệm thống kê” (statistical significance) và “tầm quan trọng thực tế” (practical significance). Bước này nhằm kiểm tra xem sự khác biệt giữa hai biến thể có đủ lớn để ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh hay không.

Đảm bảo rằng thử nghiệm tại một thời điểm bất kỳ của chiến dịch

Đảm bảo rằng thử nghiệm chỉ diễn ra trong cùng một thời điểm của chiến dịch là rất quan trọng. Trong A/B Testing SEO, điều này giúp tránh được sự biến động do yếu tố mùa vụ, thuật toán điều chỉnh của công cụ tìm kiếm hay các yếu tố bên ngoài khác. Khi đảm bảo rằng thử nghiệm chỉ diễn ra trong cùng một thời điểm của chiến dịch, bạn có thể chắc chắn rằng kết quả thử nghiệm là chính xác và có giá trị, dẫn đến quyết định tối ưu hóa SEO tốt hơn cho trang web của mình.

2. Thực hiện quá trình A/B Testing

Thực hiện quá trình thử nghiệm A/B bao gồm 4 bước đơn giản: sử dụng công cụ A/B testing, kiểm tra 2 biến thể cùng lúc, đảm bảo thời gian và yêu cầu phản hồi từ người dùng thực.

Sử dụng công cụ A/B testing

Công cụ A/B Testing (hay còn được gọi là Split Testing) là một công cụ giúp bạn so sánh hiệu quả của hai hay nhiều biến thể của một trang web, một email hay một chiến dịch quảng cáo trực tuyến. Bạn có thể xác định ảnh hưởng của từng yếu tố trong chiến dịch của mình và thực hiện các điều chỉnh để cải thiện hiệu quả.

Kiểm tra 2 biến thể cùng lúc

Kiểm tra 2 biến thể cùng lúc (đôi chủng) là một phương pháp thực hiện trong A/B testing để kiểm tra sự khác biệt giữa hai biến thể A và B đồng thời trên cùng một nhóm mẫu test. Để thực hiện kiểm tra 2 biến thể cùng lúc, ta cần chia đề các nhóm mẫu test thành hai nhóm ngẫu nhiên. Một nhóm sẽ thấy biến thể A trước, sau đó là biến thể B, và một nhóm sẽ thấy biến thể B trước, sau đó là biến thể A. Sau khi nhóm test kết thúc, ta sẽ so sánh sự khác biệt giữa hai nhóm mẫu test.

Đảm bảo thời gian đủ cho A/B Testing 

Việc đảm bảo đủ thời gian là rất quan trọng để bạn có đủ dữ liệu và đánh giá được hiệu quả của các biến thể trong thử nghiệm. Bạn không nên quá vội vàng quyết định chỉ sau một thời gian ngắn. Để việc thử nghiệm hiệu quả nhất cần phải dành cho thử nghiệm đủ thời gian để thu thập dữ liệu và phân tích kết quả.

Yêu cầu phản hồi từ người dùng thực

Yêu cầu phản hồi từ người dùng thực (user feedback) là một yếu tố quan trọng khi triển khai A/B Testing. Hoạt động này giúp bạn đánh giá hiệu quả của chiến dịch từ góc độ của người dùng thực. Thông qua phản hồi từ người dùng, bạn có thể hiểu được về cảm nhận, trải nghiệm và phản hồi của người dùng đối với các biến thể của chiến dịch.

 3. Sau khi hoàn thành A/B Testing

Sau khi hoàn tất quy trình thực hiện A/B Testing bạn cần tiến hành một số hoạt động dưới đây:

Tập trung kiểm tra các số liệu mục tiêu

Sau khi hoàn thành A/B testing, tập trung vào kiểm tra và đánh giá các số liệu mục tiêu sẽ giúp đưa ra kết luận và quyết định có nên tiếp tục triển khai các thay đổi hay không. Các số liệu mục tiêu thường được theo dõi và đánh giá bao gồm: tỷ lệ chuyển đổi, thời gian trung bình trên trang, tỷ lệ thoát trang, phân bố các trang web/sản phẩm được truy cập và doanh số.

Đo lường tầm quan trọng bằng máy tính A/B testing

Đo lường tầm quan trọng trong A/B Testing là một phần quan trọng trong quá trình phân tích kết quả thử nghiệm và đưa ra quyết định về biến thể nào tối ưu hóa hiệu quả SEO tốt nhất. Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường tầm quan trọng trong A/B Testing. Các máy tính A/B Testing là công cụ hữu ích, được phát triển để giúp cho việc đo lường này dễ dàng hơn.

Hành động dựa trên kết quả nhận được

Dựa trên kết quả nhận được từ A/B testing, ta sẽ tính toán hiệu quả của các biến thể A và B so với nhau và xác định biến thể nào đem lại kết quả tốt hơn. Sau đó, ta sẽ thực hiện các hành động dựa trên kết quả được đạt được. Việc tính toán và ứng dụng kết quả của AB testing một cách đúng đắn và khoa học sẽ giúp đưa ra các quyết định có tính xác thực và khả thi cao hơn.

Lên kế hoạch A/B Testing tiếp theo

Kế hoạch A/B Testing tiếp theo cần được thiết lập một cách cẩn thận để đảm bảo rằng các thử nghiệm được triển khai một cách hợp lý và mang lại hiệu quả tối đa. Bạn hãy căn cứ vào kinh nghiệm thực hiện A/B Testing trước đó để lên kế hoạch tiếp theo. Việc lên kế hoạch A/B Testing cũng cần được thiết lập dựa trên các mục tiêu cụ thể của mỗi chiến dịch bạn thực hiện.

Nguyên tắc khi áp dụng A/B Testing

Để thực hiện A/B Testing đạt kết quả tốt nhất bạn hãy áp dụng các nguyên tắc sau:

Nguyên tắc 1: Quên đi tất cả mọi thứ bạn biết về khách hàng 

Đôi khi quên đi tất cả mọi thứ bạn biết về khách hàng khi làm A/B Testing có thể là một cách tiếp cận tích cực trong việc thiết kế các thử nghiệm để tối ưu hóa trang web của bạn. Khi quên đi những giả định và thông tin về người dùng, bạn có thể đưa ra những giả định mới về hành vi và nhu cầu của họ. Tuy nhiên, điều này cũng có thể đưa ra các giả định sai dẫn đến những thử nghiệm không thành công.

Nguyên tắc 2: Luôn luôn thiết lập một mục tiêu để so sánh

Để thực hiện A/B Testing một cách hiệu quả, cần thiết lập một mục tiêu cụ thể để so sánh giữa các biến thể A và B. Mục tiêu này sẽ giúp đo lường hiệu quả của các biến thể và đưa ra quyết định xác định biến thể nào tối ưu hơn. Các mục tiêu khác nhau có thể được lựa chọn tùy thuộc vào mục đích của sản phẩm/ trang web và chiến lược tối ưu hóa.

Nguyên tắc 3: Không nên áp dụng cứng nhắc để tăng CRO

Khi thực hiện A/B Testing để tăng tỷ lệ chuyển đổi (CRO), bạn không nên áp dụng cứng nhắc. CRO là một quá trình liên tục và có thể tốn thời gian để tìm ra những thay đổi thích hợp để tối ưu hóa chiến lược của bạn. Do đó, áp dụng thêm một số nguyên tắc để đảm bảo rằng quá trình A/B Testing diễn ra hiệu quả.

Nguyên tắc 4: Thử nghiệm một yếu tố tại cùng một thời điểm

Để làm A/B Testing hiệu quả, bạn nên thử nghiệm một yếu tố tại cùng một thời điểm. Việc thử nghiệm cùng lúc nhiều yếu tố sẽ làm cho kết quả của thử nghiệm trở nên khó kiểm soát và đánh giá hiệu quả của từng yếu tố. Thay vào đó, thử nghiệm từng yếu tố một sẽ giúp bạn đánh giá được hiệu quả và đưa ra quyết định tối ưu cho từng yếu tố.

Nguyên tắc 5: Đừng vội kết luận cho đến khi có số liệu thống kê chính xác

Điều quan trọng nhất khi thực hiện A/B testing là không nên vội vàng kết luận khi chưa có số liệu thống kê chính xác để đưa ra quyết định. Cần tiến hành đủ số lượng mẫu và thời gian thử nghiệm để đảm bảo tính khoa học và đáng tin cậy của kết quả. Việc đánh giá kết quả A/B testing chỉ dựa trên cảm tính hay dữ liệu không đủ sẽ dẫn đến quyết định chưa chắc chắn và có thể dẫn đến các rủi ro không mong muốn.

Nguyên tắc 6: Hãy học đi trước khi chạy

Phương pháp A/B Testing là cách hiệu quả nhất để tối ưu hoá tốc độ chuyển đổi (CRO) trên trang web của bạn. Tuy nhiên để đạt được kết quả cao nhất thì bạn cần học hỏi và nghiên cứu trước khi thực hiện. Nếu không học về quy trình làm A/B Testing bạn có thể áp dụng sai cách và không đạt được hiệu quả mong muốn.

Nguyên tắc 7: Lấy ý kiến của nhiều nguồn

Khi làm A/B Testing, việc lấy ý kiến từ nhiều nguồn là rất quan trọng để đảm bảo rằng quyết định cuối cùng của bạn là đúng và tối ưu hóa hiệu quả của trang web của bạn. Bạn có thể lấy ý kiến từ chuyên gia về SEO, quản lý sản phẩm, người dùng thông qua các cuộc khảo sát để thu thập thông tin. Điều quan trọng là phải cân nhắc và đánh giá ý kiến đúng cách và đưa ra quyết định tối ưu.

Nguyên tắc 8: Dữ liệu hành vi người dùng và dữ liệu khảo sát khách hàng có thể bị xung đột

Dữ liệu hành vi người dùng thường liên quan đến các dữ liệu thu thập được từ việc theo dõi các hành động của khách hàng và thông tin khác. Trong khi đó, dữ liệu khảo sát khách hàng thường được thu thập thông qua các cuộc khảo sát hoặc phỏng vấn trực tiếp và liên quan đến ý kiến, đánh giá và cảm nhận của khách hàng về sản phẩm. Các loại dữ liệu này có thể xung đột với nhau, do đó, cần giữ cho việc thu thập và sử dụng dữ liệu là tách biệt, độc lập của nhau.

Nguyên tắc 9: Xác định rõ tiêu chuẩn thành công của bạn

Một trong những bước không thể thiếu trong việc thực hiện A/B Testing là xác định rõ tiêu chuẩn thành công. Tiêu chuẩn này giúp bạn biết được liệu thử nghiệm của bạn đã thành công hay không. Nếu bạn không xác định được tiêu chuẩn thành công, bạn sẽ rất khó để đem lại kết quả đúng đắn cho chiến dịch của mình.

Nguyên tắc 10: Không nên kiểm tra yếu tố ít quan trọng 

Khi thực hiện A/B Testing, bạn nên tránh kiểm tra các yếu tố ít quan trọng. Điều này có thể dẫn đến sự lãng phí thời gian và tiền bạc và không đem lại lợi ích gì cho chiến dịch của bạn. Bạn nên xác định trước những yếu tố cần đo lường, khảo sát và tập trung vào đó để đạt được kết quả mong muốn.

Cách đọc kết quả A/B Testing

Để đọc kết quả A/B Testing chính xác bạn cần thực hiện việc đo lường, kiểm tra, so sánh kỹ lưỡng.

Đo lường và kiểm tra các chỉ số mục tiêu

Khi thực hiện A/B Testing, đo lường và kiểm tra các chỉ số mục tiêu là rất quan trọng để biết được kết quả của thử nghiệm của bạn. Tùy thuộc vào mục đích và mục tiêu của bạn khi thực hiện A/B Testing, có thể có nhiều chỉ số mục tiêu khác nhau để đánh giá hiệu quả của thử nghiệm. Điều quan trọng là bạn phải quyết định trước những chỉ số mục tiêu mà bạn muốn đo lường và theo dõi để đánh giá hiệu quả của thử nghiệm của mình.

So sánh với tỷ lệ chuyển đổi

So sánh tỷ lệ chuyển đổi là phương pháp đơn giản được sử dụng rộng rãi trong A/B Testing. Phương pháp này so sánh tỷ lệ chuyển đổi của hai biến thể A và B để đánh giá hiệu quả của chúng. Tỷ lệ chuyển đổi được xác định bằng tỷ lệ giữa số lượt chuyển đổi và tổng số lượt thử nghiệm. Biến thể nào có tỉ lệ chuyển đổi cao hơn là biến thể tối ưu hơn.

Phân đoạn công chúng để tìm thêm insight

Phân đoạn công chúng (audience segmentation) là một phương pháp quan trọng để tìm thêm insight trong A/B Testing. Phân đoạn này cho phép chia người dùng thành các nhóm khác nhau dựa trên các thuộc tính và đặc điểm cụ thể và kiểm tra hiệu quả của các biến thể A/B testing đối với mỗi nhóm này. Sau khi phân đoạn công chúng, ta có thể đo lường hiệu quả của các biến thể A/B testing đối với từng nhóm. Điều này sẽ giúp bạn tìm ra những thông tin mới và đưa ra quyết định tối ưu hóa tốt hơn.

Các ứng dụng của A/B testing

Công cụ A/B testing hữu ích và có tính ứng dụng cao với Website, quảng cáo bán hàng, ứng dụng di động và email marketing.

Ứng dụng cho website

A/B Testing là một công cụ có thể giúp bạn tối ưu hóa trải nghiệm người dùng của trang web của bạn và cải thiện hiệu suất và doanh thu của trang web. Thời gian ở lại trên trang web quan trọng đối với việc tăng số lượng truy cập và tăng doanh số.

Với A/B Testing, bạn có thể thử nghiệm các yếu tố khác nhau trên trang web để cải thiện thời gian ở lại và tăng năng suất của người dùng. A/B Testing cũng ứng dụng để bạn tìm ra các yếu tố gây ảnh hưởng đến tốc độ tải trang và cải thiện hiệu suất của trang web của bạn.

Cho quảng cáo bán hàng

A/B Testing có thể ứng dụng để cải thiện hiệu quả của quảng cáo bán hàng của bạn qua công dụng:

• Công cụ giúp bạn kiểm tra hiệu quả của các tiêu đề quảng cáo khác nhau để tìm ra tiêu đề nào thu hút nhiều người bấm vào hơn. Bạn có thể thử nghiệm các tiêu đề khác nhau để tìm ra tiêu đề có tỷ lệ bấm vào tốt nhất.
• Giúp bạn tìm ra vị trí quảng cáo hiệu quả nhất để đưa sản phẩm của bạn đến khách hàng mục tiêu. Thử chuyển đổi vị trí quảng cáo trên trang để tìm ra vị trí tốt nhất giúp tăng tỷ lệ bấm vào và tăng doanh số bán hàng.

Bạn cũng có thể sử dụng A/B Testing để so sánh kết quả của các nội dung khác nhau giúp quảng cáo hữu ích nhất.

Trong ứng dụng di động

Các ứng dụng di động có thể sử dụng A/B Testing để tìm ra những yếu tố có thể tăng tỷ lệ tải xuống và tăng sự tương tác của người dùng. Thử nghiệm A/B có thể giúp các ứng dụng di động tìm ra định dạng trang chủ tốt nhất để thu hút sự chú ý của người dùng. Ngoài định dạng trang chủ, thử nghiệm cũng có thể tìm ra những chi tiết giao diện khác có thể tăng sự tương tác với ứng dụng, chẳng hạn như vị trí nút hoặc màu sắc các phần tử.

A/B Testing giúp bạn xác định các tính năng nào có thể cải thiện trải nghiệm người dùng hoặc tăng tỷ lệ tải xuống của ứng dụng. Thử nghiệm A/B cũng được sử dụng để kiểm tra khả năng hoạt động của các tính năng bảo mật hoặc chức năng hiệu suất của ứng dụng di động.

Cho Email marketing

A/B Testing là một công cụ quan trọng trong Email Marketing để tối ưu hóa chiến dịch của bạn và cải thiện tỷ lệ mở Email, tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi. Bạn có thể  thử nghiệm các tiêu đề khác nhau, tiêu đề thu hút sự chú ý của người nhận Email và tăng tỷ lệ mở Email. Thời gian gửi Email có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của chiến dịch Email Marketing của bạn. A/B Testing sẽ giúp bạn tìm ra thời điểm tốt nhất để gửi Email và tăng tỷ lệ mở và nhấp của người dùng.

Các công cụ để thực hiện A/B Testing

Với việc ngày càng nhiều đơn vị sử dụng A/B Testing vào công việc thì Mona Media xin giới thiệu một số công cụ để hỗ trợ việc thử nghiệm:

AB Tasty

AB Tasty là một công cụ A/B Testing giúp đánh giá hiệu quả của một trang web, ứng dụng, Email hoặc chiến dịch quảng cáo. Cách thức hoạt động của AB Tasty là so sánh hiệu quả giữa hai biến thể khác nhau, qua đó bạn có thể tạo ra các biến thể của trang web hoặc email. Đồng thờ áp dụng các thay đổi để đánh giá tác động đến các chỉ số mục tiêu như tỷ lệ chuyển đổi, tốc độ tải trang và giá trị trung bình đơn hàng.

Công cụ ClickTale

ClickTale là một công cụ theo dõi hành vi người dùng, nó cung cấp không chỉ việc thu thập và phân tích dữ liệu, mà còn cho phép thực hiện A/B Testing. ClickTale cho phép các nhà quản trị trang web thực hiện A/B Testing một cách hiệu quả và đáng tin cậy. Ngoài ra, ClickTale còn cung cấp các dịch vụ khác, như heatmap, session replay và conversion analytics, giúp các nhà quản trị trang web có cái nhìn toàn diện và chi tiết về hành vi người dùng.

Công cụ CrazyEgg

CrazyEgg là một công cụ tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi trang web (CRO) cho phép bạn thực hiện A/B Testing. CrazyEgg cung cấp cho bạn một giao diện dễ sử dụng, giúp bạn đo lường và phân tích dữ liệu trên trang web của mình để có thể hiểu những cách mà khách hàng của bạn tương tác với trang web của bạn. Công cụ A/B Testing của CrazyEgg cho phép bạn tạo các biến thể khác nhau của trang web và hiển thị chúng đến các khách hàng khác nhau.

EyeQuant

EyeQuant là một công cụ đo lường trải nghiệm người dùng (UX) cho các trang web. EyeQuant sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hiệu quả của các trang web trong việc thu hút và giữ chân khách truy cập. Công cụ cung cấp các công cụ để đo lường các chỉ số chung của trang web, bao gồm mật độ thông tin, độ tương phản, sự hấp dẫn mắt, tính dễ đọc và tốc độ tải trang. Đây là những chỉ số quan trọng để đánh giá trải nghiệm để tối ưu hóa sự hài lòng của người dùng trên trang web của bạn.

Optimizely

Optimizely là một công cụ A/B Testing giúp phân chia giai đoạn giúp đánh giá hiệu quả của một trang web hay ứng dụng. Công cụ này cung cấp các chỉ số mục tiêu, bao gồm tỷ lệ chuyển đổi, tốc độ tải trang và thời gian trên trang. Qua đó cho phép người dùng thay đổi nội dung của trang web và theo dõi hiệu quả chuyển đổi của những thay đổi trên trang.

4 Lỗi A/B testing thường gặp phải và cách khắc phục

Khi thực hiện A/B Testing sẽ không thể tránh khỏi những lỗi khi sử dụng, dưới đây là những lỗi thử nghiệm A/B thường gặp phải và cách khắc phục:

Công cụ testing bị lỗi

Nếu một công cụ A/B Testing gây ra lỗi khi thử nghiệm các biến thể, người dùng có thể gặp sự cố về tốc độ tải trang, các hiệu ứng phụ không mong muốn hoặc khả năng ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm người dùng. Trong trường hợp gặp phải vấn đề với công cụ A/B Testing, người dùng nên thực hiện một số thao tác như kiểm tra. Chẳng hạn như kết nối internet, cập nhật lại trình duyệt hoặc liên hệ với nhà cung cấp dịch vụ để được hỗ trợ, sửa lỗi hoặc cung cấp giải pháp thay thế.

Ngừng test khi đã đạt kết quả

Trong quá trình thực hiện thử nghiệm A/B, chúng ta cần phải quan sát và thu thập dữ liệu để đánh giá hiệu quả của các biến thể được thử nghiệm. Việc quyết định kết thúc AB Testing không đơn giản chỉ dựa trên số liệu thu thập được mà phải dựa trên cảm nhận và khả năng hiểu biết của nhà tiếp thị. Vì vậy, để đảm bảo kết quả A/B Testing chính xác và đáng tin cậy, chúng ta không nên ngừng test khi đã đạt kết quả mà cần xác định tiêu chí rõ ràng trước khi ngừng thử nghiệm.

Chỉ tập trung vào chuyển đổi

Conversion rate là một chỉ số quan trọng, tuy nhiên nếu chỉ tập trung vào chuyển đổi người dùng sẽ không đạt được hiệu quả testing mong muốn. Các chỉ số khác có thể tập trung vào như tốc độ tải trang, khả năng tiếp cận, số lượng truy cập, giá trị đơn hàng trung bình… Với các chỉ số trên, A/B Testing có thể tập trung vào nhiều mục tiêu khác nhau để giúp tối ưu hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng, giảm tỷ lệ thoát trang và tăng doanh thu và lợi nhuận cho sản phẩm hoặc trang web.

Chỉ chú tâm tới những thứ nhỏ nhặt

Việc thực hiện A/B Testing thường bắt đầu với các thay đổi nhỏ như thay đổi tiêu đề, nội dung văn bản, hình ảnh hoặc bố cục của trang. Tuy nhiên, theo thời gian, người sử dụng thường tiến hành thử nghiệm các thay đổi lớn hơn. Bao gồm thay đổi mô hình kinh doanh, giao diện người dùng hoặc chức năng của trang web để đạt được hiệu quả cao hơn.

Lưu ý khi thực hiện quy trình A/B testing

A/B testing nên làm những việc sau

• Biết điểm dừng để đưa ra quyết định chứ không phải kéo dài quá lâu cuộc thử nghiệm.
• Nên tạo sự đồng nhất để biết người dùng thích trải nghiệm biến thể nào hơn.
• Nên thử nghiệm nhiều lần để có được kết quả chính xác.
• Nên thực hiện A/B testing cho mobile và desktop riêng biệt. Hai hệ tìm kiếm này hoạt động khác nhau nên sẽ cho traffic khi thử nghiệm A/B từ mobile và desktop khác nhau.

Những việc không nên làm khi tiến hành A/B testing

• A/B testing của 2 biến thể phải được tiến hành song song, cùng thời gian. Khi sai lệch về thời gian thực hiện thì không nên so sánh 2 phiên bản A và B với nhau.
• Không nên kết luận quá sớm với kết quả. Sau khi chạy thử nghiệm hay phân tích báo cáo, xử lý thông tin và thực hiện trong thời gian test lý tưởng. Kết luận khi mới test 1 lần hoặc test trong 1 đến 2 ngày kết quả này sẽ không chính xác.
• A/B testing nên tiến hành ở những khách hàng tiềm năng mới. Nếu là khách hàng cũ họ sẽ thấy ngạc nhiên, đặc biệt là sau thử nghiệm chưa chắc chắn bạn sẽ dùng đến biến thể này.
• Đừng để linh cảm chi phối kết quả bạn đã thử nghiệm A/B testing. Kết quả là bằng chứng cụ thể, tinh lọc và đã được thu thập thông tin từ một quá trình dài.

Câu hỏi thường gặp khi triển khai A/B Testing

Khi triển khai A/B Testing sẽ không tránh khỏi một vài vấn đề khó hiểu vậy Mona Media sẽ giải đáp một số câu hỏi thường gặp khi triển khai:

1. A/B Testing có thực sự quan trọng không?

A/B Testing rất quan trọng đối với việc tối ưu hóa và cải thiện trải nghiệm người dùng trên trang web và ứng dụng. Việc thực hiện này giúp người dùng đánh giá hiệu quả của các thay đổi trên trang web. Thông qua A/B Testing, người dùng có thể kiểm tra và so sánh nhiều biến thể khác nhau của trang web hoặc ứng dụng, từ đó lựa chọn ra các loại biến thể tốt hơn và tiếp tục tối ưu hóa. A/B Testing giúp ứng dụng khoa học và quá trình lặp lại liên tục để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

2. Khi nào thì nên triển khai A/B testing?

A/B Testing là một phương pháp quan trọng để tối ưu hóa trang web, nhưng không phải trong tất cả các trường hợp đều nên triển khai. Dưới đây là một số trường hợp nên triển khai A/B Testing:

• Mới triển khai trang web: Khi bạn mới phát triển một trang web mới hoặc một hệ thống trang web mới, A/B Testing sẽ giúp bạn đánh giá và cải thiện các yếu tố của trang web để tăng tỷ lệ chuyển đổi.
• Tần suất truy cập trang web thấp: Khi lượng truy cập của trang web của bạn thấp, A/B Testing có thể giúp bạn xác định những yếu tố cần tối ưu để tăng tần suất truy cập và tỷ lệ chuyển đổi.
• Cải thiện tỷ lệ chuyển đổi: Khi bạn muốn cải thiện tỷ lệ chuyển đổi của trang web của mình, A/B Testing sẽ giúp bạn xác định những biến thể hoặc yếu tố của trang web có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi.
• Thời gian và tiền bạc có hạn: A/B Testing là một phương pháp tối ưu hóa có thể tiết kiệm thời gian và tiền bạc của bạn so với việc thay đổi hoàn toàn trang web.
• Cải thiện trải nghiệm người dùng: Khi bạn muốn cải thiện trải nghiệm người dùng trên trang web của mình, A/B Testing sẽ giúp bạn đánh giá và cải thiện các yếu tố giao diện, định dạng, nội dung, vv.

3. Sau khi có kết quả A/B Testing thì nên làm gì?

Sau khi đã thực hiện A/B Testing và thu thập dữ liệu, bạn nên chú ý đến các bước sau để sử dụng kết quả A/B Testing:

• Bước 1: Phân tích kết quả: Hãy phân tích kết quả A/B Testing để xác định sự khác biệt giữa các biến thể và đánh giá việc cải thiện của các biến thể đối với mục tiêu của bạn.
• Bước 2: Đưa ra quyết định: Dựa trên kết quả của A/B Testing, bạn cần đưa ra quyết định về biến thể nào sẽ được áp dụng vào trang web hoặc sản phẩm của bạn.
• Bước 3: Ghi nhận và học hỏi: Hãy ghi nhận các kết quả A/B Testing để có thể học hỏi từ các thí nghiệm trước. Điều này sẽ giúp bạn tiếp cận với các thí nghiệm A/B tiếp theo một cách tốt hơn.
• Bước 4: Thực hiện thí nghiệm tiếp theo: Nếu biến thể A/B testing hiện tại không cải thiện hiệu quả của trang web hoặc sản phẩm của bạn, hãy xem xét thực hiện các thí nghiệm mới để tìm ra một cách tối ưu hóa tốt hơn.

Những vấn đề liên quan đến A/B testing là gì? A/B testing hoạt động như thế nào đã được chúng tôi cung cấp chi tiết trong bài viết này. Hy vọng qua bài viết bạn có thể ứng dụng việc thử nghiệm A/B vào thực tế và lĩnh vực của mình. Liên hệ với chúng tôi nếu bạn cần tư vấn về việc thự hiện A/B testing.

Vui lòng liên hệ với chúng tôi qua:

• Hotline: 1900 636 648
• Email: info@mona-media.com
• Địa chỉ: 1073/23 Đ. Cách Mạng Tháng 8, P.7, Tân Bình, Thành phố Hồ Chí Minh