A/B testing – thuật ngữ không còn xa lạ với nhiều người làm marketing, đặc biệt trong lĩnh vực digital. Hiểu một cách đơn giản, mục đích của A/B là đưa ra phương án riêng biệt, kiểm tra hiệu quả của từng phương án, rồi lựa chọn để thu về kết quả tốt nhất.
Hãy cùng tìm hiểu về A/B testing một cách toàn diện, quy trình và cách thức tiến hành A/B Testing hiệu quả nhất.
Tại sao không nên bỏ qua A/B testing?
A/B testing còn được biết đến là split testing (thử nghiệm tách biệt). Hai phiên bản, tạm gọi là A và B được đưa ra thử nghiệm, so sánh trong một tình huống, một hoàn cảnh, môi trường, một khoảng thời gian; từ đó giúp đưa ra kết luận phiên bản A hay B có hiệu quả hơn.
Đối tượng thử nghiệm có thể là website, mẫu quảng cáo, email, banner, content marketing, hay thậm chí là 2 hoặc 3 Ad Server (mạng quảng cáo) cụ thể. Người làm marketing muốn người dùng truy cập website, click vào banner quảng cáo, mở email, cài đặt ứng dụng,… Những hành động của khách hàng/người dùng được hiểu là conversion. Tỉ lệ người thực hiện hành động đó gọi là conversion rate, hay tỉ lệ chuyển đổi.
Dựa vào A/B Testing, người làm marketing sẽ định hướng được phương pháp để cải thiện hiệu quả của website, nội dung quảng cáo, banner, email,… gửi tới khách hàng và gia tăng tỉ lệ chuyển đổi cũng như hiệu quả marketing.
Quy trình A/B Testing
1. Đặt mục tiêu cụ thể
Mục tiêu cụ thể sẽ đề ra đinh hướng cụ thể cho cả quy trình. Vấn đề là gì? Đâu là những giải pháp tiềm năng? Liệu tiến hành A/B testing có giải quyết được vấn đề đấy không? Ví dụ, mục tiêu là tăng số người đăng ký cho form; hay là sao để cải thiện CTR của banner quảng cáo.
2. Nghiên cứu tổng quan
Hành vi của khách hàng là gì, tại sao họ lại thực hiện những “conversion” bạn muốn họ thực hiện. Các công cụ hỗ trợ cho nghiên cứu có thể kể đến Google Analytics, social listening tools hay email client,…
3. Đưa ra giả thuyết
Như đã đưa ra ở bước 1, mục tiêu cụ thể là chọn ra giải pháp tối ưu nhất. Hãy đưa ra các giả thuyết, các phương án khả thi để “testing” các giả thuyết đó. Ví dụ, giả thuyết là banner với ảnh chụp (phiên bản A) sẽ có CTR cao hơn banner với hình vẽ hoạt hình (phiên bản B); hay nút đăng ký nổi bật sẽ làm tăng số người đăng ký,…
4. Xác định mẫu thử và thời gian thử nghiệm
Số lượng mẫu phải đủ lớn để đưa ra kết quả thực sự khác biệt giữa 2 phiên bản A và B cần kiểm chứng.
Cân nhắc, lựa chọn hoặc sử dụng các công cụ ước lượng (như A/B Testing Duration Calculator, Ideafox, Landingpage Analyzer, A/B Testing Significane Calculator) để tính toán thời gian test, tránh sự ảnh hưởng của yếu tố thời vụ.
5. Thử nghiệm – Testing và phân tích kết quả
Thử nghiệm phiên bản A & B, và tiến hành thu thập thông tin. Nếu sau quá trình thử nghiệm, phiên bản B đem lại conversion rate cao hơn (tỉ lệ người mở mail, đăng ký, click vào quảng cáo cao hơn), B là phương án tối ưu.
Dựa vào kết quả, có thể quay lại bước thứ 3, tìm các giả thuyết mới để tiếp thục thực hiện A/B Testing. Kết quả thử nghiệm sẽ được gải tới các bộ phận liên quan (thiết kế UI/UX, lập trình,…)
Các lưu ý khi thực hiện A/B Testing:
Luôn đảm bảo các điểu kiện giống nhau và giữ sự đồng nhất:
Các giả thuyết A và B cần được thực hiện song song. Tránh tiến hành thử nghiệm phương án A trong tuần thứ nhất và B trong tuần thứ hai.
Hãy tìm giải pháp để ghi nhớ lựa chọn của người dùng, nhằm tránh ảnh hưởng để trải nghiệm của họ. Ví dụ có thể sử dụng cookies để khách hàng thấy một nút bấm xuất hiện ở một chỗ nhất định trên website dù nút bấm này đang được thay đổi ở các vị trí khác nhau trong quá trình testing.
Không làm ảnh hưởng đến khách hàng cũ:
A/B testing nên tránh tập trung vào các khách hàng cũ – những người đã quen với phiên bản hiện tại, và phiên bản mới có thể làm họ ngạc nhiên, gây ảnh hưởng đến conversion rate.