A/B Testing là gì? 6 bước quy trình A/B testing

Marketing ngày càng khó khăn, chính vì vậy để lên thực hiện được những chiến lược marketing hoàn hảo để đi trước đối thủ bạn cần tận dụng mọi tiện ích và công cụ sẵn có. Thay vì dựa vào cảm nhận trong quá trình làm marketing thì bạn có thể sử dụng một cách thức khác để suy đoán hành vi của người dùng đó chính là chạy A/B Testing. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cho bạn biết A/B Testing là gì và những vấn đề bạn cần biết khi chạy A/B Testing, cùng theo dõi nhé!

 A/B Testing là gì? 

 A/B Testing hay còn được gọi là bucket testing hoặc split testing là một cách để so sánh 2 phiên bản của webpage hoặc các ứng dụng nào đó với nhau. Từ đó, tìm kiếm ra phiên bản tốt và hiệu quả hơn. 

Thử nghiệm này cơ bản là cuộc thử nghiệm mà trong đó hai hay nhiều biến thể được lựa chọn ngẫu nhiên để phân tích. Những phân tích này sẽ được sử dụng để xác định xem biến thể nào hoạt động tốt hơn. Việc sử dụng A/B Testing sẽ cho phép bạn đưa ra những câu hỏi về các thay đổi cho trang web hoặc các ứng dụng. Giúp bạn có thể thu thập được các dữ liệu về hiệu quả của sự thay đổi đó. 

ab testing

 A/B Testing sẽ đưa ra được những phỏng đoán về việc tối ưu web và cho phép đưa ra những quyết định về các thông tin dữ liệu. Bằng cách đo lường được sự thay đổi của các số liệu, đảm bảo cho việc thay đổi này mang đến hiệu quả tốt nhất. 

Tại sao cần sử dụng A/B Testing ? 

 A/B Testing cho phép các cá nhân, doanh nghiệp có thể thực hiện được những thay đổi trong quá trình trải nghiệm của người dùng khi thu thập dữ liệu. Điều này sẽ giúp họ xây dựng các giả thuyết một cách tốt nhất và hiểu rõ các yếu tố làm ảnh hưởng đến hành vi của người dùng. 

Nói cách khác, họ có thể đưa ra kết luận trải nghiệm nào là tốt nhất cho mục tiêu của mình thông qua A/B Testing. Không chỉ sử dụng để trả lời những câu hỏi, A/B Testing còn sử dụng để nâng cao trải nghiệm của các mục tiêu riêng lẻ. 

facebook-ads-split-test
Cách để có một chiến dịch facebook hiệu quả bằng ab testing

Ví dụ: Một công ty muốn cải thiện được chất lượng và số lượng khách hàng tiềm năng từ các trang web của họ. 

  • Để đạt được điều này một nhóm sẽ thử thay đổi A/B Testing đối với các tiêu đề, hình ảnh, biểu mẫu và bố cục tổng thể của trang. Việc kiểm tra sự thay đổi tại một thời điểm nhất định sẽ giúp họ xác định được chính xác những thay đổi đó liệu có làm ảnh hưởng đến hành vi truy cập của người dùng hay không. 
  • Dần dần, họ có thể kết hợp với những hiệu ứng thay đổi khác từ các thử nghiệm trước để chứng minh việc cải thiện trải nghiệm mới so với trải nghiệm cũ là đúng. Với phương pháp thông báo các thay đổi qua UX – trải nghiệm người dùng này sẽ được tối ưu hóa đối với những kết quả mong muốn. Từ đó thực hiện được những bước tiến quan trọng trong chiến lượng marketing. 
  • Ngoài ra sử dụng phương pháp này cũng sẽ giúp các marketer tìm ra được những phiên bản quảng cáo tốt hơn để thu hút được số lượng lớn cú nhấp chuột. Tất cả các sản phẩm mới, sự tương tác của người dùng hay những trải nghiệm trong sản phẩm đều có thể tối ưu hóa với giải pháp của A/B Testing. Miễn là mục tiêu của bạn được xác định và đặt ra giả thuyết rõ ràng. 

Quy trình tiến hành A/B Testing 

Hiện nay, có rất nhiều quy trình tiến hành A/B Testing, tuy nhiên thông thường một sự thử nghiệm được tiến hành theo những bước sau: 

  • Bước 1: Thu thập và phân tích dữ liệu. Mục tiêu của bước này chính là xác định các trang đang có vấn đề như bounce rate hoặc drop off cao nhưng time on page lại thấp,…
  • Bước 2: Đưa ra định hướng và mục tiêu cho việc cải thiện sau thử nghiệm. Bạn cần xác định được những cách khắc phục sau khi thử nghiệm được hoàn thất như: tăng traffic vào web lên bao nhiêu %, tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm tỷ lệ bounce rate, giảm tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng,…
  • Bước 3: Đặt ra giả thuyết. Liệt kê các ý tưởng và hướng giải quyết để thực hiện A/B Testing, chẳng hạn như đưa khung đăng ký sang vị trí khác, đổi màu nút đăng ký,…Với tình huống bạn cảm thấy mục tiêu cải thiện tương đối rõ ràng thì bạn có thể chuyển sang bước tiếp theo để thực hiện thu nhập dữ liệu nhằm xác định rõ vấn đề.
  • Bước 4: Xác định quy mô mẫu và thời gian chạy A/B Testing. Thông thường bạn có thể test với tối thiểu khoảng 2000 pageviews hoặc 1000 visitor truy cập trong trang để thực hiện so sánh.
  • Bước 5: Tạo phiên bản mới để tiến hành A/B Testing. Phiên bản mới nên thay đổi một yếu tố để việc so sánh trở nên đơn giản và dễ dàng hơn. Thực tế, nếu bạn là người có kinh nghiệm thì có thể tiến hành thực hiện A/B bằng những công cụ chạy đa biến. Tuy nhiên cần chắc chắn rằng bạn kiểm soát được toàn bộ quá trình thử nghiệm.
  • Bước 6: Phân tích kết quả của quá trình thử nghiệm và đưa ra kết luận. Nếu phiên bản mới hoạt động tốt hơn thì bạn cần tiến hành cải thiện các chiến lược thực hiện. Nếu không bạn cần tiếp tục thử nghiệm để tìm ra phiên bản cao cấp hơn.

Những lưu ý khi chạy A/B Testing

Mỗi một phần mềm, mỗi một trình duyệt đều có những lưu ý khác nhau, dưới đây là một số lưu ý khi chạy A/B Testing mà bạn cần chú ý. 

  • Đảm bảo môi trường và điều kiện khi chạy A/B Testing giữa các phiên bản phải khác nhau. 
  • Bạn cần bóc tách được traffic giữa các môi trường khác nhau bởi visitor ở mỗi nơi sẽ có những hành vi khác nhau. 
  • Visitor đến từ nguồn nào cũng nên được phân biệt bởi mỗi nguồn có thể có hành vi và nhu cầu khác nhau. 
  • Khi chưa hoàn thành thời gian chạy test không nên vội vàng đưa ra những kết luận cuối cùng. 
  • Hiểu rõ và khai thác tốt các công cụ được sử dụng trong toàn bộ quá trình. 
  • Chỉ chạy thử nghiệm cho các visitor mới, hạn chế sử dụng cho người dùng hoặc khách hàng hiện tại của doanh nghiệp. 

 A/B Testing là một công cụ cần thiết để tối ưu các hoạt động và chiến lược kinh doanh. Chắc hẳn thông qua bài viết này bạn đã biết A/B Testing là gì. Hy vọng với công cụ này bạn sẽ có một phương pháp hoàn hảo để phát triển doanh nghiệp của mình tốt hơn. 

Tác giả:
Kim Trang
Kim Trang
Một đời như kẻ tìm đường... Tìm đường học SEO, tìm được học SEM và học digital marketing. Hy vọng được sự đóng góp của mọi người.
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments