Quy trình mẫu khi thực hiện A/B Testing

Khi thiết kế landing page, viết email marketing hoặc thiết lập nút CTA, bạn thường phải dự đoán điều gì sẽ kích thích người dùng nhấp chuột và tối ưu tỷ lệ chuyển đổi. Tuy nhiên, chỉ dựa trên "trực giác" trong marketing không phải lúc nào cũng đem lại kết quả chính xác! Thay vì phỏng đoán hoặc giả định, có một phương pháp có thể giúp bạn biết chính xác hành vi và suy nghĩ của người dùng - A/B Testing. 

Tìm hiểu khái niệm về phương pháp A/B Testing

A/B Testing (split testing/bucket testing) là một phương pháp so sánh giữa 2 phiên bản của trang web hoặc ứng dụng để tìm ra phiên bản hiệu quả hơn. Thử nghiệm A/B là một cuộc thử nghiệm trong đó hai hoặc nhiều biến thể của trang web được hiển thị ngẫu nhiên cho người dùng. Phân tích thống kê được sử dụng để xác định biến thể nào hoạt động tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi cụ thể.

Việc sử dụng AB testing để so sánh trực tiếp giữa một biến thể và trải nghiệm hiện tại cho phép bạn đặt câu hỏi về những thay đổi cho trang web hoặc ứng dụng và thu thập dữ liệu về hiệu quả của những thay đổi đó.

A/B Testing giúp tối ưu hóa trang web và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chứ không chỉ dựa trên phỏng đoán. Bằng cách đo lường sự thay đổi trong dữ liệu, bạn đảm bảo rằng mọi thay đổi đều mang lại kết quả tích cực.

Tác dụng của A/B Testing trong thiết kế sản phẩm và chiến lược tiếp thị 

Phương pháp này giúp cá nhân, doanh nghiệp thay đổi trải nghiệm người dùng và thu thập dữ liệu cho kết quả. Điều này giúp họ hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố trong trải nghiệm người dùng đến hành vi.

Thay vì chỉ dựa trên trực giác, A/B Testing cho phép xác định ý kiến về trải nghiệm tốt nhất thông qua việc thử nghiệm. Nó không chỉ trả lời một lần cho những câu hỏi hay giải quyết bất đồng, mà còn được sử dụng liên tục để cải thiện trải nghiệm và mục tiêu. Ví dụ, tăng tỷ lệ chuyển đổi theo thời gian.

Ví dụ: Một công ty công nghệ muốn cải thiện chất lượng và số lượng khách hàng tiềm năng từ trang web của chiến dịch. Để đạt được mục tiêu đó, họ thử các thay đổi A/B Testing cho tiêu đề, hình ảnh, khung opt-in, CTA và bố cục trang.

Thử nghiệm một thay đổi trong một thời điểm nhất định giúp xác định tác động của thay đổi đó đến hành vi người dùng. Dựa trên đó, họ có thể kết hợp hiệu ứng của các thay đổi từ các thử nghiệm trước để chứng minh sự cải thiện trải nghiệm mới. Phương pháp này cho phép tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và đạt được kết quả mong muốn trong chiến lược marketing.

Bằng cách thử nghiệm nhiều quảng cáo khác nhau, các marketers có thể tìm ra phiên bản thu hút nhiều click hơn. Hoặc thông qua việc thử nghiệm trang đích tiếp theo, họ có thể tìm ra bố cục hiệu quả nhất để chuyển đổi người dùng thành khách hàng.

Sử dụng A/B Testing giúp giảm tổng tiền đầu tư cho chiến dịch marketing bằng cách tối ưu hóa từng yếu tố trong quá trình hoạt động để thu hút khách hàng mới. Các nhà phát triển và thiết kế sản phẩm cũng áp dụng A/B Testing để chứng minh tác động của các tính năng mới hoặc thay đổi đến trải nghiệm người dùng. Tất cả các sản phẩm, tương tác từ người dùng và trải nghiệm trong sản phẩm đều có thể được tối ưu hóa thông qua A/B Testing, miễn là mục tiêu rõ ràng và giả thuyết được đặt ra.

6 bước để thiết lập quy trình A/B Testing

Có nhiều cách thức để triển khai A/B Testing. Ở bài viết này, CI gợi ý 1 quy trình mẫu để bắt đầu cuộc thử nghiệm:

• Thu thập dữ liệu: Phân tích sẽ cung cấp cái nhìn rõ ràng về những vùng có lưu lượng truy cập cao để tối ưu hóa. Tìm các trang có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ rơi cao để cải thiện.
• Xác định mục tiêu: Xác định mục tiêu chuyển đổi để xác định phiên bản nào hiệu quả hơn.
• Tạo giả thuyết: Tạo các giả thuyết về lý do tại sao bạn nghĩ rằng các biến thể sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại. Ưu tiên các giả thuyết dựa trên tác động dự kiến và độ khó khi thực hiện.
• Tạo biến thể: Sử dụng phần mềm A/B Testing để thay đổi thành phần trang web hoặc trải nghiệm ứng dụng. Các thay đổi có thể đơn giản như thay đổi màu nút CTA, hoán đổi thứ tự các thành phần trên trang, hoặc ẩn các thành phần điều hướng.
• Chạy thử nghiệm: Bắt đầu thử nghiệm và chờ người dùng truy cập. Khách truy cập sẽ được chỉ định ngẫu nhiên để trải nghiệm phiên bản kiểm soát hoặc biến thể.
• Phân tích kết quả: Phân tích dữ liệu từ thử nghiệm để xem sự khác biệt giữa hai phiên bản. Xem xét cả sự khác biệt về mặt thống kê.

Nếu biến thể thành công, áp dụng bài học cho các trang khác và tiếp tục thử nghiệm để cải thiện kết quả. Nếu thử nghiệm không thành công, xem nó như một kinh nghiệm học tập và tạo giả thuyết mới để kiểm tra.

Kết luận

Để thực hiện được quy trình này, bạn sẽ cần sử dụng một số công cụ để tiến hành và phân tích số liệu. Ở bài viết tiếp theo, chúng tôi sẽ gợi ý cho bạn một số công cụ hữu ích để thực hiện A/B Testing cũng như một số lời khuyên để bạn thực hiện quy trình này hiệu quả và mang đến kết quả chính xác. Theo dõi CI thường xuyên nếu bạn quan tâm đến chủ đề A/B Testing này và các khía cạnh khác trong lĩnh vực Marketing nhé!