A/B testing

A/B testing là gì? 15 bước cho thử nghiệm phân tách hoàn hảo

Làm việc liên quan đến Marketing chắc hẳn bạn đã từng nghe hoặc biết đến A/B testing. Đây được xem như một phương pháp thử nghiệm hiệu quả có thể áp dụng trong quá trình viết email marketing, thiết kế website, landing page,.. Vậy hãy cùng tìm hiểu A/B testing là gì và nó hữu ích như thế nào? 

A/B testing là gì?

A/B testing hay còn được gọi là thử nghiệm phân tách hoặc thử nghiệm nhóm. Đây là một phương pháp so sánh hai phiên bản của một trang web hoặc ứng dụng bất kỳ nào đó. Bạn có thể coi như đây là một cuộc thi và đánh giá kết quả xem là phiên bản nào hoạt động tốt hơn.

A/B testing

Một cuộc thi giữa hai phiên bản mà bạn tạo ra.

A/B testing về cơ bản là chính một thử nghiệm. Hai hoặc nhiều biến thể của bạn sẽ được hiển thị cho người dùng một cách ngẫu nhiên. Và các phân tích thống kê được sử dụng để xác định biến thể nào hoạt động tốt nhất cho một mục tiêu chuyển đổi nhất định.

Sử dụng thử nghiệm AB nhằm mục đích so sánh trực tiếp một biến thể với trải nghiệm hiện tại của bạn cho phép bạn đặt ra thách thức các thay đổi đối với trang web hoặc ứng dụng. Và sau đó bạn có thể thu thập dữ liệu về hiệu quả của những thay đổi này.

Cuộc thử nghiệm sẽ đưa ra các phỏng đoán của việc tối ưu hóa trang web và cho phép các quyết định dựa trên dữ liệu đưa các cuộc trò chuyện kinh doanh từ “chúng tôi nghĩ” chuyển sang “chúng tôi biết”. Bằng cách đo lường các thay đổi trong dữ liệu, bạn có thể đảm bảo rằng mỗi thay đổi đều có kết quả tích cực.

A/B testing hoạt động như thế nào?

Để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của A / B Testing, ACCESSTRADE sẽ đưa ra cho bạn một ví dụ cụ thể. Bạn hãy tưởng tượng rằng mình đang có hai bản thiết kế khác nhau cho một landing page. Và bạn đang mong muốn biết một trong hai thiết kế nào của mình sẽ hoạt động tốt hơn.

Sau khi bạn đã tạo hai bản thiết kế. Bạn hãy cung cấp một bản landing page cho một nhóm và gửi phiên bản còn lại của mình cho nhóm thứ hai. Sau đó, bạn sẽ thấy mỗi landing page của mình hoạt động như thế nào thông qua các chỉ số truy cập, số lần nhấp hoặc chuyển đổi trên đấy.

A/B testing

Bạn có thể xem được lưu lượng truy cập giữa hai bản landing page.

Nếu một cái hoạt động tốt hơn cái kia. Đây chính là lúc bạn có thể bắt đầu tìm hiểu lý do tại sao. Và nó có thể cho bạn biết cách tạo ra trang đích trong tương lai.

Hướng dẫn cài đặt A/B testing

Để có thể cài đặt và hoàn chỉnh một A/B testing hoàn hảo bạn cần thực hiện các quy trình sau đây.

A/B testing

Quy trình cần có cho một cuộc A/B testing.

Bước 1: Chọn mục tiêu 

Để quá trình thử nghiệm giữa A / B trở nên hoàn hảo, bạn sẽ bắt đầu bằng cách chọn biến thể để đưa vào thử nghiệm. Có thể lựa chọn biến thể độc lập hoặc tùy theo ý muốn của bản. Sau đó, cần xác định được kết quả bạn mong muốn nhận lại được từ cuộc thử nghiệm này. 

Bước 2: Kiểm tra mục tiêu

Việc tiếp theo là kiểm soát các biến thể mà bạn đã lựa chọn để tạo ra kết quả như ý muốn. Để được như vậy, bạn cần chia nhóm mẫu thử một cách ngẫu nhiên và đồng đều. Đối với  các mẫu đặc biệt, bạn cần xác định kích thước của mẫu thử. Sau đó báo cáo kết quả mẫu thử và chọn kết quả thử mong muốn. 

Các bài kiểm tra này đạt hiệu quả tốt hơn khi bạn chạy chúng cùng một lúc. Nếu các bài kiểm tra A/B được thực hiện vào các thời điểm khác nhau, công cụ kiểm tra có thể không cho kết quả chính xác.

Bước 3: Thực hiện quá trình thử nghiệm A/B

Các công cụ thử nghiệm A/B này hiện được cung cấp bởi nhiều phần mềm khác nhau. Chỉ cần lựa chọn công cụ phù hợp và bắt đầu kiểm tra chúng. Hoặc bạn có thể thử nghiệm 2 biến thể mong muốn cùng một lúc.

Cần dành nhiều thời gian để thử nghiệm A/B phân tích để có thể cho kết quả chính xác nhất. Sự chậm trễ này có thể mất từ ​​vài giờ đến vài ngày hoặc vài tuần phụ thuộc vào các biến thể bạn muốn kiểm tra là lớn hay nhỏ.

Trong quá trình A/B testing, người dùng nên được nhắc về phản hồi thực. Khách hàng có thể được đánh giá bằng cách điền vào biểu mẫu. Những cuộc khảo sát này sẽ rất có giá trị. Đơn giản chỉ cần thiết kế biểu mẫu với nội dung quan trọng mà bạn muốn hướng đến.

Bước 4: Phân tích, đo lường và đưa ra kết quả

Phân tích và đo lường các chỉ số là điều cuối cùng bạn cần làm. Kết quả  thử nghiệm đã giúp bạn biết được đâu là biến thể phù hợp nhất cho hoạt động marketing online của mình. Cuối cùng, hãy lập kế hoạch dựa trên kết quả mà bạn thu được. Để tốt hơn cho lần A/B testing tiếp theo, hãy lên kế hoạch thử nghiệm cho lần thử nghiệm kế tiếp.

Những sai lầm cần tránh khi sử dụng A/B testing

Thử nghiệm A/B của cả hai biến thể nên được tiến hành song song cùng một lúc. Khi có sự chênh lệch về thời gian thực hiện, không nên so sánh 2 phiên bản A và B với nhau.

Đừng vội kết luận quá sớm với kết quả. Sau khi chạy thử nghiệm hoặc phân tích báo cáo, hãy xử lý thông tin và chạy nó trong thời gian thử nghiệm lý tưởng. Kết luận quá trình thử nghiệm chỉ mới diễn ra trong vài ngày kết quả này sẽ không có độ chính xác cao.

A/B testing nên được thực hiện với các khách hàng tiềm năng mới. Nếu là khách hàng cũ chắc hẳn sẽ rất ngạc nhiên, đặc biệt là sau khi thử nghiệm chưa chắc bạn sẽ sử dụng biến thể này.

Đừng để trực giác “ra lệnh” cho kết quả kiểm tra A/B của bạn. Kết quả là bằng chứng cụ thể, thực tế và đầy đủ thông tin của một quá trình lâu dài.

Ví dụ về một bộ A/B testing hoàn chỉnh

Để giúp bạn đọc dễ hiểu hơn, ACCESSTRADE sẽ cung cấp cho bạn một ví dụ thực tế hơn về một cuộc A/B testing, nhằm giúp bạn nắm rõ hơn qua những lý thuyết đã nêu trên.

Netflix chạy thử nghiệm nút “Call to action” (viết tắt là CTA) trên một landing page. Với hai biến thể là “Watch free for 30 days” và “Try it now” (“Trải nghiệm miễn phí trong 30 ngày” và “Hãy trải nghiệm ngay”).

A/B testing

Kết quả cuối cùng là biến thể “Try it now” được lựa chọn.

Phân tích kết quả cuộc testing A/B: Tùy theo từng đặc điểm của mỗi sản phẩm khác nhau mà sẽ cho ra những kết quả khác nhau. Ở trường hợp này Netflix, nội dung CTA “Watch free for 30 days” có thể sẽ khiến cho người dùng thấy được việc phải trả phí cho dịch vụ sau 30 ngày dùng miễn phí, từ đây khiến họ ngần ngại việc click thực hiện hành động hơn.

Cách phân tích dữ liệu A/B testing

Đo lường, kiểm tra, đánh giá để liên tục cải tiến chất lượng và thiết kế của website là một phần không thể thiếu nếu bạn muốn tăng lượt chuyển đổi và phải thực hiện hàng ngày. ACCESSTRADE cung cấp thêm cho bạn một số công cụ giúp ích cho việc phân tích dữ liệu của cuộc A/B testing.

1. Google Analytics

A/B testing

Google Analytics công cụ hỗ trợ phân tích kết quả thử nghiệm A/B.

Google Analytics là công cụ một được sử dụng phổ biến và có nhiều ưu điểm. Nó có phiên bản miễn phí và nó cung cấp những thông tin đầy đủ cần thiết cho bạn như: Số lượng người truy cập trang web, thời gian ghé qua trang web, người sử dụng đến với trang web bằng nguồn thông tin nào,…

2. ClickTale

A/B testing

ClickTale sở hữu nhiều tính năng mới hỗ trợ cho A/B testing.

ClickTale cũng là một trong công cụ phân tích lượt view của website được ưa dùng. ClickTale hướng mạnh về việc phân tích hành vi người dùng bằng cách theo dõi quá trình rê chuột, click chuột và scroll chuột.

Chúng tôi đã cung cấp cho bạn những kiến thức về A/B testing là gì cùng với những thông tin liên quan đến thử nghiệm A/B. Hãy theo dõi ACCESSTRADE để cập nhật thêm nhiều thông tin bổ ích giúp việc kinh doanh online của bạn đạt được hiệu quả cao hơn nhé.