A/B testing là gì​ mà được nhiều doanh nghiệp áp dụng trong chiến lược marketing hiện nay? Đây là quy trình thử nghiệm hai phiên bản khác nhau của cùng một yếu tố nhằm xác định phiên bản nào mang lại kết quả khả quan nhất. Để có thể hiểu rõ về khái niệm và cách thực hiện A/B testing, hãy cùng Bizfly khám phá qua bài viết dưới đây nhé!

A/B Testing là gì?

Hình thức A/B testing cho phép so sánh hai phiên bản A và B của cùng một nội dung như trang web, email,..trong cùng một điều kiện để xác định phiên bản nào hoạt động hiệu quả cao hơn. Thông qua việc theo dõi và phân tích dữ liệu người dùng, split test hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên cơ sở thực nghiệm, từ đó tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi một cách rõ rệt.

Lợi ích của A/B Testing trong marketing

Sau khi đã tìm hiểu A/B testing là gì, chắc hẳn bạn đã phần nào hiểu được tầm quan trọng của hình thức này trong các chiến dịch marketing. Bên cạnh đó, A/B testing còn mang lại nhiều lợi ích thiết thực, giúp doanh nghiệp tăng lượt truy cập web, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu trải nghiệm người dùng. 

Tăng lượt truy cập website

Bằng cách thử nghiệm các lựa chọn khác nhau cho trang web, doanh nghiệp có thể xác định được phương án nào thu hút nhiều người nhấp chuột và truy cập vào web hơn. Qua đó mà người làm marketing sẽ chọn lựa được tiêu đề hoặc cách sắp xếp phù hợp, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và gia tăng hiệu quả lưu lượng truy cập. 

Tăng tỷ lệ chuyển đổi

Split test hay còn gọi là A/B testing được sử dụng so sánh hiệu quả giữa nhiều phiên bản khác nhau trên website nhằm lựa chọn phương án hoạt động tốt nhất. Ví dụ, doanh nghiệp có thể thử thay đổi vị trí, màu sắc hoặc nội dung của nút kêu gọi hành động để xem phiên bản nào thu hút nhiều lượt nhấp chuột hơn. 

Việc áp dụng A/B test sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá và điều chỉnh các yếu tố quan trọng trên trang web. Những thay đổi này có thể làm gia tăng số người nhấp vào CTA và truy cập vào landing page của doanh nghiệp. Nhờ tối ưu hóa trang đích, ngày càng có nhiều người dùng hoàn thành biểu mẫu đăng ký, thực hiện hành động mà doanh nghiệp mong muốn, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi khách hàng. 

Để triển khai A/B Testing hiệu quả, website cần có khả năng thay đổi nhanh giao diện, cấu trúc mà không phụ thuộc vào kỹ thuật. BizWebsite từ Bizfly hỗ trợ bạn kiểm soát toàn bộ giao diện, nội dung, bố cục và theo dõi hành vi người dùng để test liên tục mà không gián đoạn trải nghiệm.

Cải thiện trải nghiệm người dùng

Mức độ hài lòng của người dùng khi truy cập website là một yếu tố then chốt đối với sự thành công của mọi doanh nghiệp. A/B testing là công cụ hữu ích giúp mọi người kiểm tra và tìm ra phiên bản tối ưu thu hút nhiều tương tác từ khách hàng nhất dựa trên các chỉ số người dùng. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể cải thiện trải nghiệm người dùng một cách hiệu quả hơn. 

Giảm tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng

A/B testing đóng vai trò quan trọng trong việc giảm tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng bằng cách cung cấp dữ liệu thực tế hành vi người dùng. Thông qua so sánh các phiên bản giao diện hay cách thực hiện thanh toán khác nhau, doanh nghiệp có thể xác định chính xác yếu tố gây cản trở như giao diện thanh toán phức tạp, thiếu thông tin cần thiết...Dựa trên kết quả thử nghiệm, doanh nghiệp có thể điều chỉnh quy trình mua hàng trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn.

Quy trình thực hiện A/B Testing hiệu quả

Để phát huy tối đa giá trị của A/B testing trong hoạt động marketing, việc thiết lập một quy trình thực hiện rõ ràng và có hệ thống là điều cần thiết. Dưới đây là các bước tiến hành split test hiệu quả mà doanh nghiệp có thể áp dụng. 

Xác định mục tiêu thử nghiệm

Mỗi thử nghiệm A/B nên gắn liền với mục tiêu cụ thể và dễ dàng đo lường. Mặc dù có nhiều chỉ số cần theo dõi, tuy nhiên bạn cần ưu tiên một chỉ số chính, ví dụ tỷ lệ chuyển đổi hoặc lượt nhấp để quá trình phân tích trở nên rõ ràng hơn. Trước khi bắt đầu, bạn hãy đưa ra giả thuyết về cách yếu tố được thay đổi sẽ ảnh hưởng đến mục tiêu đó như thế nào. Dự đoán này sẽ giúp bạn có cơ sở so sánh và đánh giá kết quả chính xác, khách quan. 

Chọn biến thể cần thử nghiệm

Bước tiếp theo trong quy trình thực hiện A/B testing là chọn biến thể phù hợp cho từng mục tiêu, chẳng hạn điều chỉnh bố cục trang web hoặc cải thiện nội dung. Lưu ý rằng mỗi lần test nên tập trung vào một biến thể duy nhất để dễ dàng đánh giá tác động và đưa ra quyết định. Ngược lại, việc thử nghiệm nhiều biến cùng lúc có thể làm phức tạp quá trình phân tích và khó chỉ ra vấn đề nào thực sự tạo ra khác biệt trong kết quả. 

Phân chia nhóm đối tượng ngẫu nhiên

Khi kiểm tra biến thể, phân chia người dùng vào các nhóm thử nghiệm ngẫu nhiên giữ vai trò thiết yếu giúp bảo đảm tính khách quan. Cách phân bổ này góp phần hạn chế sai lệch và phản ánh đúng ảnh hưởng của biến thể đang được kiểm nghiệm. Đặc biệt, nền tảng A/B testing hiện nay đều trang bị chức năng tự động phân nhóm với mục đích duy trì sự đồng đều giữa các nhóm, từ đó nâng cao độ tin cậy lúc so sánh kết quả giữa những phiên bản. 

Thu thập và phân tích dữ liệu

Dù AB testing thường tập trung vào dữ liệu định lượng nhưng dữ liệu định tính từ khảo sát, phỏng vấn khách hàng cũng là nguồn thông tin hữu ích cần được xem xét. Những phản hồi này mang lại góc nhìn sâu hơn về hành vi và cảm nhận người dùng, từ đây giúp diễn giải kết quả thử nghiệm toàn diện. Sự kết hợp cả hai loại dữ liệu sẽ làm cho các quyết định cải tiến trở nên đáng tin và có cơ sở. 

Kết quả A/B test sẽ trở nên vô nghĩa nếu không đo lường đúng. Sử dụng BizWebsite kết hợp với BizCRM/Bizfly CDP, bạn có thể theo dõi tỉ lệ chuyển đổi, thời gian onsite, hành vi lặp lại của người dùng trên từng phiên bản giao diện để chọn ra lựa chọn hiệu quả nhất.

Đăng ký tư vấn trực tiếp

Đưa ra kết luận và triển khai phiên bản tối ưu

Sau khi đã phân tích dữ liệu thu thập được, bạn cần rút ra kết luận dựa trên những gì đã học được từ thử nghiệm. Các phát hiện này tạo điều kiện cho bạn điều chỉnh và nâng cao chiến lược tiếp thị hiện tại. Ví dụ, nếu quá trình test cho thấy việc thay đổi vị trí nút “Thêm vào giỏ hàng” trên trang sản phẩm làm tăng đáng kể số lượng đơn hàng thì bạn nên áp dụng vị trí nút mới cho toàn bộ trang trên web.

Các công cụ hỗ trợ A/B Testing phổ biến

Thị trường ngày nay cung cấp đa dạng những công cụ hỗ trợ A/B testing với nhiều tính năng và mức giá khác nhau. Sau đây là một số nền tảng phổ biến mà doanh nghiệp có thể tham khảo để tối ưu hóa chiến lược. 

BizMail - Phần mềm Email marketing hỗ trợ A/B test tối ưu

BizMail là phần mềm Email marketing tích hợp khả năng A/B test trong email toàn diện, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả các chiến dịch email. Đặc biệt, BizMail đảm bảo tỷ lệ email vào hộp thư chính lên đến 95% nhờ công nghệ xác thực tiên tiến và AI cảnh báo spam. Bên cạnh đó, phần mềm còn hỗ trợ cá nhân hóa tiêu đề và nội dung email cho từng khách hàng, kích thích tương tác và tăng tỷ lệ chuyển đổi. 

Phần mềm tích hợp AI soạn thảo email cho phép doanh nghiệp tạo nội dung hấp dẫn và dự đoán tỷ lệ mở, từ đó tiết kiệm thời gian. Ngoài ra, BizMail cũng cung cấp tính năng tạo thử nghiệm A/B test và bạn có thể gửi hai phiên bản khác nhau để xác định lựa chọn hiệu quả. 

Google Optimize

Google Optimize là một trong những công cụ A/B test được biết đến rộng rãi nhất hiện nay. Điểm nổi bật của nền tảng nằm ở việc hoàn toàn miễn phí và tích hợp liền mạch với các sản phẩm quen thuộc trong hệ sinh thái Google. Đồng thời, Google Optimize cung cấp những tính năng chính như kiểm thử A/B tiêu chuẩn, đa biến nhằm đo lường tác động của nhiều yếu tố cùng lúc. 

Optimizely

Công cụ A/B testing Optimizely mang đến trải nghiệm kỹ thuật số đột phá, hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải tiến liên tục. Nền tảng này giúp dễ dàng tạo, điều chỉnh và mở rộng nội dung trên CMS, đồng thời quản lý nhiều kênh bán hàng cả online và offline. Optimizely còn sử dụng AI để kiểm tra tính năng mới và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tại mọi điểm tiếp xúc. 

VWO (Visual Website Optimizer)

VWO là nền tảng cải thiện hiệu suất chuyển đổi và A/B testing, đặc biệt phù hợp với thương hiệu lớn. Với giao diện trực quan, VWO cho phép thực hiện đồng thời các bài kiểm tra A/B, đa biến, phân tách URL. Trong đó, người dùng có thể thuận tiện thao tác với công cụ thiết kế trực tiếp và linh hoạt điều chỉnh bằng mã cho tình huống phức tạp. Bên cạnh đó, hệ thống SmartStats được tích hợp trong phần mềm mang đến báo cáo chi tiết giúp bạn đưa ra quyết định chính xác. 

Những lưu ý khi thực hiện A/B Testing

Việc thực hiện A/B testing không đúng cách có thể dẫn đến những kết luận sai lệch, từ đó triển khai chiến dịch marketing sẽ không mang lại hiệu quả. Dưới đây là một vài lưu ý quan trọng mà doanh nghiệp nên xem xét trước khi tiến hành thử nghiệm split test. 

Chọn công cụ thử nghiệm uy tín

A/B testing ngày càng được sử dụng phổ biến, kéo theo sự xuất hiện của nhiều công cụ với mức giá hấp dẫn. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là không phải nền tảng nào cũng có chất lượng tốt. Một số có thể làm giảm tốc độ tải trang hay thiếu tích hợp cần thiết như phân tích hành vi người dùng, ghi lại phiên truy cập,...Vì vậy, doanh nghiệp cần cân nhắc trong việc chọn nhà cung cấp dịch vụ A/B testing, ưu tiên đơn vị có uy tín và đánh giá cao. 

Chỉ thay đổi một yếu tố trong mỗi lần thử nghiệm

Kết quả A/B testing chỉ thực sự thể hiện đúng tương tác của khách hàng khi mỗi thử nghiệm tập trung điều chỉnh một thành phần duy nhất. Trường hợp chỉnh sửa đồng thời nhiều nội dung như tiêu đề, hình ảnh hoặc CTA, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc nhận diện đâu là yếu tố tác động. 

Đảm bảo kích thước mẫu đủ lớn

Kích thước mẫu ảnh hưởng trực tiếp đến tính chính xác của kết quả A/B test. Mẫu thử càng lớn thì dữ liệu thu thập được càng đầy đủ, nhờ đó giúp giảm thiểu sai số ngẫu nhiên và phản ánh đúng hành vi người dùng. Điều này đặc biệt cần thiết để xác minh rằng mọi thay đổi đều mang lại kết quả có ý nghĩa thống kê. Vậy nên, doanh nghiệp cần xác định số lượng người dùng tối thiểu phù hợp dựa trên tỷ lệ chuyển đổi hiện tại, mục tiêu cải thiện. 

Bài viết trên đã giúp bạn nắm rõ A/B testing là gì và cách thức áp dụng trong chiến lược marketing. Việc tuân thủ quy trình thực hiện, lựa chọn công cụ phù hợp và lưu ý những điểm quan trọng sẽ cho phép doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của phương pháp này. Từ đó, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa hiệu quả marketing.