Kiến thức Digital Marketing

A/B testing là gì? Mọi thứ bạn cần biết khi triển khai

A/B testing là gì? A/B testing quan trọng cỡ nào đến hiệu quả hoạt động Marketing? Quy trình thực hiện A/B testing tăng hiệu quả hoạt động Marketing như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu bài viết dưới đây để nắm rõ A/B testing là gì cũng như những vấn đề liên quan đến A/B testing trong marketing. Mình là Hợp, nhân viên marketing của X3Sales, mình có 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực này, dưới đây mình sẽ chia sẻ kinh nghiệm làm việc khi triển khai A/B testing vào các dự án lớn nhỏ.

A/B testing là gì?

A/B testing là gì? Đây là một phương pháp thử nghiệm hai phiên bản khác nhau của một sản phẩm, trang web, quảng cáo, email hoặc bất kỳ yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến hành vi của người dùng. Mục tiêu của A/B testing là xác định phiên bản nào mang lại kết quả tốt hơn, ví dụ như tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, lượt truy cập nhiều hơn hoặc doanh thu cao hơn. A/B testing còn được gọi là thử nghiệm phân tách hoặc thử nghiệm so sánh.
Để thực hiện A/B testing, bạn cần có hai nhóm người dùng: nhóm kiểm soát và nhóm thử nghiệm. Nhóm kiểm soát sẽ nhận được phiên bản A của sản phẩm, yếu tố hoặc nội dung, trong khi nhóm thử nghiệm sẽ nhận được phiên bản B. Sau đó, bạn sẽ theo dõi và phân tích các chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả của mỗi phiên bản. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Google Analytics, Optimizely hoặc VWO để hỗ trợ quá trình này.
A/B testing là một công cụ hữu ích để cải thiện hiệu suất của sản phẩm và tăng sự hài lòng của người dùng. Bằng cách thử nghiệm các giả thuyết khác nhau, bạn có thể tìm ra những gì hoạt động tốt nhất cho mục tiêu của bạn và loại bỏ những gì không cần thiết hoặc gây phiền nhiễu. A/B testing cũng giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí khi phát triển sản phẩm, vì bạn không phải đầu tư vào những tính năng hoặc thiết kế không mang lại giá trị.
Ví dụ: Google thường xuyên có những bản cập nhật thay đổi về giao diện nhưng không đồng nhất với tất cả người dùng tại một thời điểm nhất định. Điều đó đồng nghĩa với việc Google đang triển khai A/B testing nhằm đánh giá hiệu quả thông việc thu thập dữ liệu về hành vi của người dùng.

Lợi ích khi doanh nghiệp sử dụng AB testing là gì?

  • A/B Testing giúp doanh nghiệp xác định phiên bản marketing offering nào mang về hiệu quả cao hơn: Bằng cách theo dõi, thu thập dữ liệu về hành vi, phản ứng của người dùng đối với 2 phiên bản khác nhau, doanh nghiệp sẽ có cơ sở chính xác và vững chắc để có thể xác định được hướng đi đúng cho chiến dịch marketing của mình
  • A/B Testing giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro: Thông qua việc xác định đâu là phiên bản Marketing offering mang lại hiệu quả tốt hơn, doanh nghiệp có thể giảm thiểu rủi ro về chi phí và thời gian, đồng thời đạt được hiệu quả marketing như ý
  • A/B Testing giúp doanh nghiệp hiểu hơn về hành vi người tiêu dùng: Kết quả thử nghiệm A/B cũng cung cấp nhiều thông tin chi tiết và sâu sắc về hành vi của người tiêu dùng. Chính vì vậy, sau khi trải qua quá trình thử nghiệm, doanh nghiệp có thể hiểu hơn về người tiêu dùng, từ đó mang đến những sản phẩm, dịch vụ đúng với nhu cầu và mong muốn của khách hàng

Nguyên tắc áp dụng AB Testing là gì?

Nguyên tắc 1: Bỏ qua mọi kiến thức và suy nghĩ về khách hàng
Trong thời đại kỹ thuật số, việc dựa vào thông tin cơ bản như độ tuổi, giới tính, khu vực địa lý không còn đủ để xác định khách hàng mục tiêu. Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để nắm bắt thông tin và phân tích tập khách hàng mục tiêu là cách hiệu quả hơn.
Nguyên tắc 2: Luôn thiết lập mục tiêu để so sánh
Việc xây dựng mục tiêu giúp đánh giá hiệu quả của việc thực hiện ab testing. Trước khi tiến hành thử nghiệm, cần đặt ra một mục tiêu cụ thể để so sánh kết quả.
Nguyên tắc 3: Không áp dụng cứng nhắc để tăng CRO
Tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) đòi hỏi sự linh hoạt và không nên áp dụng quy tắc cứng nhắc. Thay vì áp dụng một quy tắc chung cho tất cả các trang web và người dùng, sử dụng ab testing trên nội dung mới và độc đáo để mang đến trải nghiệm thú vị và tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng.
Nguyên tắc 4: Thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm
Trong quá trình thử nghiệm, hãy xem xét thay đổi một yếu tố duy nhất, như tiêu đề hoặc sự điều hướng, để xác định yếu tố nào góp phần vào sự thay đổi trên phiên bản mới.
Nguyên tắc 5: Dựa trên số liệu thống kê để đánh giá kết quả thử nghiệm
Trong ab testing, việc dựa vào số liệu thống kê chính xác là quan trọng. Số liệu này liên quan đến xác suất xảy ra kết quả khác nhau khi thử nghiệm các yếu tố giống nhau và có thể được áp dụng trong tương lai. Đừng vội kết luận trước khi có các số liệu chính xác.
Nguyên tắc 6: Lắng nghe ý kiến từ nhiều phía
Nếu không có bộ phận nghiên cứu trải nghiệm người dùng, bạn có thể sử dụng các dịch vụ miễn phí hoặc với chi phí thấp để thực hiện các thử nghiệm ab testing.
Nguyên tắc 7: Rèn luyện để trở thành chuyên gia A/B testing
Ab testing cũng như nhiều lĩnh vực khác, đòi hỏi việc học hỏi và rèn luyện để có được những kinh nghiệm quý giá nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về ab testing.
Nguyên tắc 8: Xác định tiêu chuẩn thành công rõ ràng
Xác định mục tiêu cụ thể và tối ưu hóa các yếu tố để đạt được những thành công như mong đợi.

Công cụ phân tích AB testing là gì?

Việc đo lường, testing và đánh giá để cải thiện chất lượng và thiết kế trên trang web là rất quan trọng nếu muốn tăng conversion và cần được thực hiện thường xuyên. Một số công cụ tập trung vào khả năng phân tích trong khi những công cụ khác cung cấp thêm tính năng như theo dõi sự quan tâm và biểu thị bằng heatmap và A/B testing.

Optimizely

Optimizely là một công cụ A/B Testing cho phép tạo ra những trải nghiệm kỹ thuật số để biến đổi công ty của bạn thông qua quyết định dựa trên dữ liệu, thử nghiệm liên tục và sáng tạo không ngừng. Với nền tảng trải nghiệm kỹ thuật số (DXP), Optimizely cung cấp các tính năng ưu việt bao gồm:
  • Nội dung: Dễ dàng tạo, điều chỉnh và mở rộng nội dung trên CMS dành cho doanh nghiệp.
  • Thương mại: Quản lý nhiều cửa hàng, hàng tồn kho, danh mục trực tuyến và ngoại tuyến.
  • Tối ưu hóa: Sử dụng học máy để thử nghiệm các tính năng mới và cá nhân hóa mọi điểm tiếp xúc.
Optimizely đã phục vụ hàng triệu trải nghiệm mỗi ngày và được tin tưởng bởi hơn 9.000 doanh nghiệp và hàng triệu khách hàng.

Smartlook

Smartlook là công cụ phân tích A/B Testing đem đến một khía cạnh phân tích hành vi người dùng đầy đủ hơn. Bởi nó cung cấp thông tin chi tiết về chất lượng giúp cải thiện trang web và ứng dụng di động của bạn. Smartlook kết hợp ghi lại phiên và phân tích dựa trên sự kiện, giúp doanh nghiệp hiểu rõ tần suất thực hiện các hành động quan trọng của người tiêu dùng, khắc phục sự cố kịp thời và có cái nhìn tổng quan ngay lập tức về hoạt động của người dùng và theo dõi di chuyển của khách hàng một cách trực quan.
Mặc dù mới xuất hiện trên thị trường, Smartlook đã được những thương hiệu nổi tiếng như Sky, Vogue, Volvo, Miele… tin tưởng sử dụng. Đáng chú ý, trong vòng 30 ngày qua, đã có 4560 người đăng ký sử dụng công cụ này.

Mixpanel

Mixpanel là một nền tảng phân tích sản phẩm mạnh mẽ và tự phục vụ, giúp bạn tăng cường, thu hút và giữ chân người dùng. Công cụ phân tích A/B Testing của Mixpanel giúp nhà quản trị trả lời các câu hỏi quan trọng như:
  • Người dùng ở đâu? Hành vi người dùng như thế nào?
  • Bạn có bao nhiêu người dùngsử dụng thành thạo?
  • Khách hàng bỏ đi ở đâu và tại sao?
  • Nhóm khách hàng nào giữ chân tốt nhất?
Mixpanel đã được tin tưởng bởi hơn 6.000 khách hàng trả phí và là nền tảng phân tích tiên tiến nhất trên thế giới cho thiết bị di động và web. Nền tảng này cung cấp cập nhật về xu hướng, tỷ lệ chuyển đổi kênh và tỷ lệ duy trì trong một ứng dụng duy nhất.

Quy trình triển khai AB testing là gì?

A/B testing trong quảng cáo là quá trình thử nghiệm và so sánh hiệu suất của các biến thể khác nhau của quảng cáo để xác định xem biến thể nào hoạt động tốt hơn trong việc đạt được mục tiêu tiếp thị. Đây là một phần quan trọng của việc tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo trên nền tảng Facebook.
Trong ngữ cảnh của quảng cáo Facebook, A/B testing thường bao gồm các bước sau:
  • Bước 1: Thu thập data để đem lại cái nhìn tổng quan về khách hàng cũng như có dữ liệu chính xác để có thể bắt đầu chiến dịch của mình. Chẳng hạn như hình ảnh, tiêu đề, văn bản mô tả, đối tượng mục tiêu, lựa chọn địa điểm, ngày giờ hiển thị quảng cáo, và nhiều yếu tố khác.
  • Bước 2: Xác định mục tiêu của chiến dịch, từ đó tạo cơ sở để tạo nên các phiên bản thử nghiệm khác nhau.
  • Bước 3: Tạo ra các biến thể A/B để thử nghiệm trên cùng một lượng khách hàng cụ thể nhằm so sánh mức độ hiệu quả mà hai phiên bản này có thể đem lại. Mỗi phiên bản thể hiện một biến thể riêng biệt của các yếu tố đã chọn.
  • Bước 4: Chạy thử nghiệm trong một khoảng thời gian cụ thể để theo dõi hiệu suất của chúng. Sự tương tác với từng trải nghiệm trên website/ứng dụng hay dịch vụ của khách hàng sẽ được đo lường, tính toán, từ đó đưa ra quyết định chính thức cho chiến dịch.
  • Bước 5: Phân tích và so sánh sau khi đủ dữ liệu thống kê thu thập được, phân tích kết quả của các biến thể để xác định biến thể nào cho thấy hiệu suất tốt nhất. Các quyết định tối ưu hóa có thể dựa trên dữ liệu này.

Kết luận

Bài viết trên đây mình đã giải đáp cho bạn A/B testing là gì cũng như mọi thứ bạn cần biết. Nhìn chung A/B testing giúp cho các nhà quảng cáo có cái nhìn rõ ràng hơn về cách những yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến hiệu suất quảng cáo. Điều này giúp họ tối ưu hóa chiến dịch và tăng cường khả năng đạt được mục tiêu tiếp thị của họ trên nền tảng này. Hy vọng với những chia sẻ của mình sẽ giúp ích cho các bạn có thêm kinh nghiệm trong lĩnh vực marketing.
5/5 - (100 bình chọn)
Xem thêm  Roi là gì? Cách tính ROI và áp dụng trong kinh doanh

Author

Hòa Hợp

Mình là Hòa Hợp - Hiện tại đang phụ trách Content Marketing tại X3Sales. Với 3 năm kinh nghiệm triển khai nhiều chiến dịch Google Ads. Mình mong rằng những trải nghiệm thực chiến tại X3Sales là kinh nghiệm hữu ích cho độc giả

Leave a comment

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Nhiều người quan tâm
x
Contact Me on Zalo