A/B testing là một công cụ hữu ích và quan trọng trong marketing giúp kiểm tra và cải thiện hiệu suất của các chiến dịch marketing vô cùng hiệu quả. Trong bài viết ngày hôm nay, Toppage.vn sẽ giới thiệu cho bạn AB testing là gì? lợi ích của A/B testing trong marketing và những lỗi A/B testing thường gặp, cách khắc phục. Khám phá ngay!
AB testing là gì?
A/B testing chỉ so sánh hai phiên bản: A là phiên bản “kiểm soát” (control), tức là phiên bản hiện tại hoặc chuẩn và B là phiên bản “biến tấu” (variation), tức là phiên bản mới hoặc thay đổi. Bằng cách chia đều khách hàng hoặc người dùng thành hai nhóm ngẫu nhiên và công bằng, và hiển thị cho mỗi nhóm một phiên bản khác nhau, ta có thể đo lường và so sánh hiệu quả của hai phiên bản đó.
Lợi ích của A/B testing là gì?
Sau khi đã tìm hiểu AB Testing là gì? hãy tiếp tục tìm hiểu những lợi ích mà AB Testing mang lại nhé! A/B testing là một công cụ hữu ích và quan trọng trong marketing, vì nó giúp các nhà marketing kiểm tra và cải thiện hiệu suất của các chiến dịch marketing của họ. Một số lợi ích chính của A/B testing trong marketing mà Toppage.vn tổng hợp được là:
Gia tăng lượt truy cập website
Một trong những yếu tố quyết định sự thành công của một website là lượng truy cập. Càng nhiều người ghé thăm website thì càng nhiều cơ hội để thu hút và giữ chân khách hàng. A/B testing giúp bạn tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến lượt truy cập website như tiêu đề, meta description, hình ảnh, nút CTA (call to action) hoặc liên kết. Bằng cách kiểm tra các biến thể khác nhau của các yếu tố này, bạn có thể xác định được phiên bản nào thu hút được nhiều sự chú ý và lượt click hơn từ người dùng.
Nâng cao tỷ lệ chuyển đổi
Tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) là tỷ lệ phần trăm giữa số người thực hiện một hành động mong muốn (ví dụ như đăng ký, mua hàng, tải xuống) trên website và tổng số người truy cập website. Tỷ lệ chuyển đổi cao có nghĩa là website của bạn có khả năng biến người truy cập thành khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng thực. A/B testing sẽ trở thành công cụ giúp bạn tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi, như bố cục, màu sắc, văn bản, hình ảnh, CTA hay giá cả sản phẩm/ dịch vụ.
Giảm tỷ lệ thoát khỏi trang
Tỷ lệ thoát khỏi trang (bounce rate) là tỷ lệ phần trăm giữa số người rời khỏi website sau khi chỉ xem một trang duy nhất trên tổng số người truy cập website. Tỷ lệ thoát khỏi trang cao có nghĩa là website không có khả năng thu hút và giữ chân người dùng. A/B testing giúp tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thoát khỏi trang như tốc độ tải trang, thiết kế, nội dung, tính tương thích…
Giảm tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng
Tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng (cart abandonment rate) là tỷ lệ phần trăm giữa số người thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không hoàn thành quá trình thanh toán và tổng số người thêm sản phẩm vào giỏ hàng trên website. Tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng cao có nghĩa là website không có khả năng biến người dùng thành khách hàng thực. Khi đó, bạn có thể sử dụng A/B testing để tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng một cách hiệu quả.
Đảm bảo thời gian A/B testing
Thời gian A/B testing là khoảng thời gian cần thiết để thu được những dữ liệu có ý nghĩa trong việc phân tích và lựa chọn các phiên bản. Khoảng thời gian này phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kích thước mẫu, tỷ lệ chuyển đổi, mức độ quan trọng của kết quả và biến động của dữ liệu.
Vì thế, chạy A/B testing cần thời gian đủ lâu mới có thể thu thập đủ dữ liệu và loại trừ được sự ngẫu nhiên. Bạn có thể sử dụng các công cụ tính toán thời gian A/B testing trên internet để ước tính khoảng thời gian cần thiết để chạy A/B testing.
Yêu cầu phản hồi từ người dùng thật
Phản hồi từ người dùng thật là một nguồn thông tin quý giá để hiểu được ý kiến, cảm nhận và hành vi của họ khi sử dụng website. Bạn nên yêu cầu phản hồi từ người dùng thật trong quá trình A/B testing, bằng cách sử dụng các phương pháp như khảo sát, phỏng vấn hoặc theo dõi hành vi. Một số công cụ giúp thu thập phản hồi từ người dùng trên internet được nhiều người sử dụng có thể kể đến như SurveyMonkey, Typeform, Hotjar hoặc Crazy Egg. Phản hồi từ người dùng thật sẽ giúp bạn có được những insight sâu sắc và bổ sung cho các số liệu thống kê từ A/B testing.
Tập trung vào các thước đo mục tiêu
Các thước đo mục tiêu (key performance indicators – KPIs) là các chỉ số đo lường hiệu quả của website đối với mục tiêu kinh doanh. Các thước đo này có thể là lượt truy cập, tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, hài lòng khách hàng hoặc bất kỳ chỉ số nào khác liên quan đến mục tiêu.
Cần tập trung vào yếu tố thước đo mục tiêu khi phân tích kết quả của A/B testing và bỏ qua những chỉ số không quan trọng hoặc không liên quan khác. Ngoài ra, nên so sánh các thước đo mục tiêu giữa hai phiên bản của biến và xem xét sự khác biệt có ý nghĩa hay không.
Đo lường sự quan trọng của kết quả bằng máy tính toán A/B testing
Sự quan trọng của kết quả (statistical significance) là xác suất để có một sự khác biệt thực sự giữa hai phiên bản của biến khi thực hiện A/B testing. Sự quan trọng của kết quả thường được biểu thị bằng ký hiệu $$p$$-value và thường được chọn là nhỏ hơn 0.05, tức là có ít hơn 5% khả năng để có một sự khác biệt ngẫu nhiên.
Sự quan trọng của kết quả càng cao thì càng chứng tỏ rằng hai phiên bản của biến có ảnh hưởng đến mục tiêu. Có thể sử dụng các công cụ tính toán A/B testing trên internet để tính toán sự quan trọng của kết quả từ dữ liệu.
Hành động
Sau khi có được kết quả của A/B testing, bắt đầu hành động theo kết quả đó. Nếu phiên bản “biến tấu” có hiệu quả cao hơn phiên bản “kiểm soát” thì nên áp dụng phiên bản “biến tấu” cho toàn bộ website và theo dõi sự thay đổi của các thước đo mục tiêu.
Nếu phiên bản “biến tấu” không có hiệu quả cao hơn phiên bản “kiểm soát” thì nên giữ nguyên phiên bản “kiểm soát” và tìm hiểu nguyên nhân tại sao phiên bản “biến tấu” không đem về hiệu quả như mong đợi.
Lập kế hoạch cho A/B testing tiếp theo
A/B testing không phải chỉ cần thực hiện một lần, mà là cả một quá trình liên tục kéo dài trong khoảng thời gian dài để cải thiện website. Do đó, bạn cần lập kế hoạch cho những đợt A/B testing tiếp theo, bằng cách xác định các biến và mục tiêu mới và lặp lại các bước đã nêu ở trên. Dựa vào đánh giá hiệu quả của các cuộc A/B testing trước đó để áp dụng những cải tiến liên tục cho website của bạn.
Lỗi Testing A/B thường gặp và cách khắc phục
A/B testing là một phương pháp nghiên cứu khoa học và do đó, nó cũng có thể mắc phải sai sót. Một số lỗi Testing A/B thường gặp và cách khắc phục là:
Công cụ testing bị lỗi
Công cụ testing có thể bị lỗi do nhiều nguyên nhân như lỗi kỹ thuật, lỗi thiết kế, lỗi cài đặt, hoặc lỗi tương thích. Lỗi này có thể ảnh hưởng đến tính minh bạch và chính xác của A/B testing và làm sai lệch kết quả.
Để khắc phục lỗi này, cần kiểm tra lại công cụ testing trước khi chạy A/B testing và sử dụng các công cụ kiểm tra chất lượng (quality assurance – QA) để đảm bảo rằng công cụ testing hoạt động đúng như mong muốn. Bên cạnh đó, so sánh kết quả từ công cụ testing với các nguồn dữ liệu khác nhau như Google Analytics nhằm xác minh tính nhất quán của kết quả.
Ngừng test ngay khi kết quả đạt mức
Một sai lầm thường gặp khi thực hiện A/B testing là ngừng test ngay khi kết quả đạt mức sự quan trọng mong muốn, ví dụ như $$p$$-value nhỏ hơn 0.05. Điều này có thể dẫn đến việc bỏ qua sự biến động của dữ liệu theo thời gian và làm tăng khả năng xảy ra hiện tượng false positive (báo cáo sai rằng có sự khác biệt giữa hai phiên bản).
Để khắc phục sai lầm này thì nên chạy A/B testing đủ lâu để có được kết quả ổn định và tin cậy, đặc biệt là tuân theo kế hoạch ban đầu về kích thước mẫu và thời gian A/B testing.
Bạn chỉ tập trung vào chuyển đổi
Một sai lầm khác khi thực hiện A/B testing là chỉ tập trung vào tỷ lệ chuyển đổi và bỏ qua các thước đo mục tiêu khác như doanh thu, sự hài lòng khách hàng hoặc giá trị trung bình đơn hàng. Điều này có thể dẫn đến việc bỏ lỡ những ảnh hưởng tiêu cực của A/B testing đối với các mục tiêu kinh doanh và làm giảm hiệu quả của website. Để khắc phục sai lầm này, cần xem xét toàn diện các thước đo mục tiêu khi phân tích kết quả của A/B testing và đánh giá sự cân bằng giữa các mục tiêu khác nhau.
Chỉ chú tâm tới những chi tiết nhỏ nhặt
Một sai lầm cuối cùng khi thực hiện A/B testing là chỉ chú tâm tới những thứ nhỏ nhặt, như màu sắc, kích thước hoặc vị trí của một yếu tố trên website và bỏ qua những thứ quan trọng hơn như nội dung, giá trị cung cấp hoặc trải nghiệm người dùng.
Điều này có thể làm lãng phí thời gian và nguồn lực cho những cuộc A/B testing không mang lại nhiều hiệu quả và làm mất đi sự tập trung vào chiến lược kinh doanh. Để khắc phục sai lầm, bạn nên xác định các biến có ảnh hưởng lớn đến mục tiêu và kiểm tra những biến này trước khi kiểm tra những biến khác.
Nếu được thực hiện một cách chuyên nghiệp và bài bản thì AB Testing có thể mang đến nhiều lợi ích bất ngờ. Qua bài viết này, hy vọng bạn đã có thêm nhiều kiến thức xoay quanh chủ đề AB testing là gì? Đừng quên theo dõi thêm nhiều bài viết thú vị và bổ ích về lĩnh vực Digital Marketing tại Toppage.vn nhé!
