A/B testing là gì? Cách thực hiện AB testing đơn giản

Khi bạn lựa chọn tiêu đề bài viết, viết email, nội dung, thiết kế banner, website… Bạn thường phải sử dụng trực giác của mình để dự đoán và đánh giá xem làm như thế nào mới tốt?

Tuy nhiên không phải lúc nào trực giác của bạn cũng chính xác. Thay vì dựa trên cảm giác và trải nghiệm của bản thân, có 1 cách khác giúp bạn lựa chọn chính xác điều gì khách hàng đang cần chính là A/B testing.

Vậy:

• A/B Testing là gì?
• Tại sao bạn nên dùng A/B Testing?
• Quy trình tiến hành A/B Testing trong SEO bạn nên biết
• Cách thực hiện A/B Testing
• Những lỗi A/B Testing thường gặp

Nào chúng ta cùng bắt đầu trả lời lần lượt các thắc mắc bên trên thôi!

A/B testing là gì?

A/B testing (hay split testing hoặc bucket testing) là một phương pháp so sánh giữa 2 lựa chọn thì lựa chọn nào tốt hơn.

Việc sử dụng A/B testing để bạn so sánh trực tiếp giữa 2 hoặc nhiều lựa chọn để tìm ra kết quả tối ưu nhất.

Nó áp dụng đối với rất nhiều các hành động như: Thiết kế ảnh, banner, chọn tiêu đề, mẫu giao diện web…

Bằng cách xây dựng các tiêu chí đo lường chuẩn mực và thay đổi những biến số trong dữ liệu. Bạn có thể đảm bảo rằng những thay đổi đều mang lại kết quả tích cực cho bạn.

Tại sao bạn nên sử dụng A/B testing?

A/B testing cho bạn biết được lựa chọn nào là tối ưu khi bạn có quá nhiều lựa chọn mà không biết làm sao?

Khi doanh nghiệp của bạn muốn thay đổi bất cứ điều gì sử dụng A/B testing để đo lường trước những biến động sẽ xảy ra nếu thay đổi. Từ đó mà bạn có lựa chọn chính xác cho hoạt động của doanh nghiệp.

Nó còn giúp bạn giải quyết những bất đồng trong góp ý của các thành viên thông qua sử dụng a/b testing.

Với phương pháp thông báo các thay đổi trong UX – Trải nghiệm cho người dùng này, nó cho phép trải nghiệm được tối ưu hóa đối với những kết quả mong muốn.

Quy trình tiến hành A/B Testing

Để các bạn dễ hiểu hơn tôi sẽ trình bày quy trình A/B testing trong 6 bước cơ bản:

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Dữ liệu chính xác sẽ cho bạn cái nhìn sắc nét hơn về đối tượng cần tối ưu.

Việc tìm kiếm các trang có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ rơi (drop-off) cao có thể được cải thiện.

Bước 2: Xác định mục tiêu

Mục tiêu của bạn có thẻ là bất cứ điều gì bạn muốn thay đổi hoặc bạn có nhiều hơn 2 lựa chọn khi thực hiện nó.

Tất cả mục tiêu này đều có các thông số giúp bạn tính toán được thay đổi nếu nó diễn ra.

Bước 3: Tạo giả thuyết

Khi bạn không có số liệu chính xác để biết được điều đó thực sự tốt? Và bạn cần tạo ra giả thuyết vì sao khi thực hiện nó thì kết quả sẽ tốt hơn.

Và một loạt các lợi ích và hạn chế sẽ hiện ra trong đầu bạn từ đó bạn có các chỉ tiêu để thực hiện a/b testing

Bước 4: Tạo các biến thể

Các biến thể này bạn nghĩ rằng khi thay đổi một trong số chúng sẽ mang lại kết quả tốt.

Các biến thể tôi có thể lấy ví dụ như:

• Thay đổi nút CTA
• Thay đổi màu sắc
• Hoán đổi các phần trên trang
• Ẩn hoặc loại bỏ một số thành phần

Bước 5: Chạy thử nghiệm

Mọi thay đổi bạn đều cần chạy thử nghiệm để xác nhận rằng thay đổi của bạn thực sự hữu ích.

Sẽ không là thừa nếu bạn test cẩn thận chọn mọi thay đổi của mình.

Bước 6: Phân tích kết quả

Khi chạy thử nghiệm kết thúc, tất cả các kết quả thu được bạn cần phân tích chúng để xác nhận sự khách biệt giữa các thay đổi.

Nếu biến thể của bạn đã thành công thì xin chúc mừng! Để xem bạn có thể áp dụng các bài học rút ra từ thử nghiệm trên các trang khác của website không và tiếp tục lặp lại các thử nghiệm để cải thiện kết quả.

Ứng dụng của A/B testing trong marketing

A/B testing có nhiều ứng dụng trong marketing và các công việc khác như:

Website:

Đối với trang web, sử dụng chủ yếu cho c ác vấn đề về giao diện và cấu trúc của trang web. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của người dùng.

Tất cả các yếu tố trên website bạn đều có thể sử dụng a/b testing. Trong đó điều tôi thích nhất chính là dùng nó để đặt tiêu đề trên trang hoặc bài viết.

Test các yếu tố xem sự ảnh hưởng của nó ra sao? Và yếu tố nào giúp bạn cải thiện nhiều nhất.

Quảng cáo:

Hầu kết các bạn chảy quảng cáo đều sử dụng phương pháp này để tìm ra quảng cáo phù hợp nhất.

Thông thường các bạn tạo ra 1 loạt các bài quảng cáo với đối tượng, khu vực, sở thích, nhân khẩu học khác nhau. Sau đó xem quảng cáo nào có chi phí thấp và hiệu quả cáo để thực hiện đẩy ngân sách.

Và chẳng ai dại gì khi đầu tư cho 1 quảng cáo không hiệu quả đâu, vì vậy hãy sử dụng a/b testing để tìm được quảng cáo nào phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.

Phát triển ứng dụng trên di động:

A/B testing cũng được ứng dụng cho các ứng dụng trên thiết bị di động. Chủ yếu nhằm tăng UI/UX của sản phẩm.

Việc test này thường được làm trước khi tung ra bản cập nhật mới cho ứng dụng. Công việc này tốn khá nhiều thời gian và không hề dễ dàng chút nào.

Hiện nay có nhiều công cụ hỗ trợ A/B testing dành cho ứng dụng di động trên thị trường, cá nhân thì tôi đã có cơ hội thử qua 2 công cụ là Splitforce và Apptimize và cả 2 đều khá tốt.

Email marketing:

Đã qua cái thời mày mò về email marketing rồi, bây giờ có nhiều tài liệu hỗ trợ cho công việc này.

Tuy nhiên việc tối ưu lại email lại không được nhiều người quan tâm và nói rằng tỷ lệ mở mail vẫn quá thấp.

Nhưng bạn có suy nghĩ rằng liệu mình có cải thiện được gì từ nội dung cũ không. A/B testing sẽ giúp bạn tăng tỷ lệ mở email mà bạn đang loay hoay tìm cách.

Một số lưu ý khi thực hiện A/B testing

Test đến khi nào thì dừng?

Thông thường bạn thường test từ 1 đến 2 lần là bạn đã có đủ thông số để đánh giá rồi. Tuy nhiên đối với nhiều loại quảng cáo sẽ khác biệt chút.

Thời gian test quảng cáo thường từ 7 đến 10 ngày, sao lại lâu như vậy? Rất đơn giản vì quảng cáo cần thời gian để phân phối quảng cáo đến người dùng.

Vì vậy nếu thời gian ngắn hơn sẽ không thể tiếp cận hết khách hàng của bạn và không thể đánh giá chính xác quảng cáo được.

Chỉ số so sánh cần đồng nhất

Một so sánh khập khiễng sẽ khiến bạn đánh đánh giá sai về các phiên bản test. Đặc biệt là các thông số cần thống nhất về đơn vị đo lường.

Đảm bảo điều kiện test giống nhau

Luôn nhớ rằng việc testing cả 2 phiên bản A và B phải được tiến hành song song. Bạn không thể chạy phiên bản A trong tuần thứ 1 và phiên bản B trong tuần thứ 2 nghĩ rằng điều đó sẽ cho kết quả đúng.