Thực hiện A/B testing hỗ trợ nhà quản trị trang web, người làm tiếp thị có thể tăng cường hiệu suất và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Nhưng không phải ai cũng hiểu rõ A/B Testing là gì và kinh nghiệm áp dụng hiệu quả.
Bizfly sẽ làm rõ cho bạn khái niệm A/B Testing và các thông tin quan trọng xoay quanh trong bài viết dưới đây.
A/B Testing là gì?
A/B Testing (hay còn được gọi là split testing hay bucket testing) là một phương pháp đo phản ứng người dùng trên hai phiên bản khác nhau A và B của một trang web hoặc ứng dụng.
Cụ thể, phương pháp A/B Testing sẽ thiết lập những yếu tố khác nhau mà người sử dụng có thể tương tác cho hai phiên bản khác nhau của một trang web. Sau đó, người quản trị thực hiện đo lường hiệu quả như tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ thoát trang, time on site... để xác định ra phiên bản có hiệu quả tốt hơn.
Bạn có thể sử dụng A/B Testing cho các nền tảng marketing khác nhau như: phương tiện truyền thông xã hội, visual marketing và nhiều nền tảng khác. Hơn nữa bạn càng đưa ra nhiều dữ liệu để so sánh thì bạn càng đưa ra dự đoán tốt hơn.
Tại sao phải sử dụng A/B Testing?
A/B Testing được coi như là một giải pháp để giải quyết các vấn đề dựa trên dữ liệu bằng đo lường thống kê. Điều này cho phép các công ty có thông tin tốt hơn trong việc đưa ra quyết định liên quan đến chiến lược marketing, trang web hay ứng dụng.
- Đối với website: Chúng ta có thể thử nghiệm 2 phiên bản giao diện website khác nhau để tìm ra giao diện mà thu hút người sử dụng hơn. Hai phiên bản đó nên khác nhau ở cách bố trí nội dung, vị trí đặt các button điều hướng, các hình ảnh, .....
- Đối với email marketing: Bạn có thể làm A/B Testing để xác định được ngày nào trong tuần tỉ lệ mở email cao nhất, gửi thời gian nào trong ngày là tốt nhất cho nội dung của bạn, tiêu đề email nào sẽ mang lại tỉ lệ mở email cao hơn?...Hiện nay hầu hết các tool gửi email marketing như MailChimp, BenchmarkEmail, đều có tính năng cho phép A/B testing.
- Đối với quảng cáo và bán hàng: Trong mảng online, A/B Testing thường được sử dụng để đo lường hiệu quả của các mẫu quảng cáo khác nhau. Việc tối ưu hóa quảng cáo thường xuyên bằng cách test các lựa chọn khác nhau sẽ giúp bạn liên tục cải thiện được tỷ lệ chuyển đổi và giúp quảng cáo chạy ngày càng hiệu quả hơn.
- Đối với ứng dụng di động: Về mặt kỹ thuật thì để tiến hành A/B Testing, phiên bản ứng dụng cần được cập nhật, được duyệt bởi AppStore hay Google Play rồi mới đến với người dùng do đó tốn nhiều thời gian hơn. Chính vì vậy, việc tiến hành test thường gặp khó khăn hơn bởi người dùng không phải ai cũng sẽ cập nhật ngay phiên bản mới và trải nghiệm người dùng trên điện thoại di động hoàn toàn khác so với trên web.
Mục đích của việc A/B Testing trong việc phát triển ứng dụng di động và tương tự như website, là nhằm cải thiện UI/UX của sản phẩm. Hiện nay có nhiều công cụ hỗ trợ A/B testing dành cho ứng dụng di động trên thị trường như Splitforce hay Apptimize...
Quy trình thực hiện A/B Testing?
Có nhiều các để thực hiện A/B Testing, mỗi cách sẽ phụ thuộc vào từng mục đích thử nghiệm và công cụ hỗ trợ. Một số cách tiêu biểu kể đến như: Sử dụng các công cụ A/B testing trực tuyến; Sử dụng phần mềm quản lý website; Thực hiện thủ công từ lập trình web..
Tuy nhiên, dù thực hiện với phương án triển khai nào, quy trình đều cần đảm bảo những bước dưới đây:
Bước 1: Thu thập dữ liệu ban đầu
Với bước đầu tiên sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá rõ nét về những điểm cần thực hiện testing để tối ưu hóa. Nó có thể thể hiện những khu vực hay nội dung trên trang được người dùng ưa chuộng hay không mấy "mặn mà". Hoặc thể hiện tỷ lệ chuyển đối, tỷ lệ rơi (drop-off) của website hay ứng dụng.
Bước 2: Xác định mục tiêu thử nghiệm
Mục tiêu thử nghiệm có thể đánh giá sở thích của người dùng, tăng tỷ lệ chuyển đổi, tăng thời gian trên trang web, cải thiện trải nghiệm người dùng,... nó có thể là bất kể những thay đổi sau khi thực hiện thử nghiệm.
Việc xác định mục tiêu rõ ràng sẽ cho doanh nghiệp thấy được sự thay đổi và đánh giá xem những sự thay đổi này có thành công hơn so với cách làm cũ hay không.
Bước 3: Tạo ra các giả thuyết thực hiện
Các giả thuyết thực hiện sẽ bao gồm giả định và ý tưởng thay đổi mà người thực hiện nghĩ rằng phiên bản mới tốt hơn phiên bản hiện tại. Các ý tưởng được thực hiện lần lượt theo độ khó và mức độ tác động, từ đó doanh nghiệp sẽ có câu trả lời cho mình "Việc làm này là đúng" hay "Việc làm này là sai"
Bước 4: Tạo ra các biến thể
Tạo ra những thay đổi theo các đánh giá trước đó. Nó có thể là những yếu tố sau:
- Thay đổi màu sắc của các nút tiện ích trên trang
- Thay đổi thứ tự các box trên trang
- Thay đổi cách thức thực hiện mua hàng
Bước 5: Chạy thử nghiệm
Thực hiện chạy thử nghiệm và theo dõi các phản ứng của khách hàng. Những điểm rời của khách hàng, hay tỉ lệ click sẽ cho thấy mức độ hiệu quả của những thay đổi này.
Bước 6: Phân tích kết quả
Sau khi hoàn tất quá trình thử nghiệm, phần mềm A/B testing hoặc số liệu được thu thập thủ công sẽ cho phép doanh nghiệp thấy sự khác biệt giữa hai phiên bản trang web đang hoạt động.
Có thể đưa ra đánh giá bằng cách sử dụng phân tích thống kê, các biểu đồ so sánh, phân tích thời gian,...
Sử dụng công cụ nào để thực hiện A/B Testing?
- Google Analytics: Google Analytics là phần mềm được người dùng ưa chuộng, sử dụng hoàn toàn miễn phí. Ưu điểm mà nó mang lại cho bạn là cung cấp đầy đủ thông tin và đa dạng nhất, thiết lập A/B Testing với tính năng Content Experiment.
- ClickTale: ClickTale là một công cụ phân tích người ghé thăm website, chú trọng phân tích hành vi người dùng bằng cách theo dõi đường rê chuột, click chuột và scroll chuột. Công cụ này biến tất cả những thông số thành dạng bản đồ trực quan ngay trên giao diện website để người dùng dễ dàng sử dụng. Tính năng mà ClickTale mang lại cho người dùng là thông qua heatmap, bạn có thể thấy được phần nào trong thiết kế website cần phải cải thiện những gì để thu hút được clicks và gia tăng conversion.
- CrazyEgg: Cũng giống như ClickTale, công cụ phân tích hành vi người dùng CrazyEgg được hiển thị dưới dạng heatmap, tuy nhiên không có tính năng biểu thị biểu đồ hình phễu. Những heatmap của Crazy Egg sẽ khá hữu dụng để cho bạn biết được những điểm cần điều chỉnh trong thiết kế và bố cục trang web để qua đó có thể tăng conversion và đạt hiệu quả cao hơn.
- EyeQuant: Điểm khác biệt nhất của phần mềm EyeQuant so với các công cụ khác là cung cấp thông tin tới người dùng ngay lập tức. Mang đến cho bạn một giải pháp tiết kiệm thời gian hơn bằng cách hiển thị ngay kết quả về eye-tracking, heatmap khi bạn điền URL của trang web sau vài chục giây.
- Optimizely: Optimizely là một công cụ cung cấp cho người dùng khả năng tối ưu hóa và tiến hành A/B testing một cách nhanh chóng mà không cần phải biết quá nhiều về kỹ thuật. Công cụ Optimizely sẽ cho phép bạn nhanh chóng thử nghiệm những gì mình muốn trên trang web và những thay đổi đó có thể được áp lên chỉ trong vòng vài phút bởi chính bạn mà không cần phải biết quá nhiều về thiết kế hay lập trình.
Bí quyết để thực hiện A/B Testing đạt hiệu quả
- Cùng một thời điểm chỉ thực hiện test một yếu tố: Người dùng không thể cùng lúc test tỷ lệ click vào nút rồi đồng thời test thêm các yếu tố khác nữa. Bởi vì khi có kết quả, bạn sẽ không biết được đó là kết quả của yếu tố nào.
- Nên A/B Testing khi website của bạn đã có một lượng truy cập ổn định: Đơn giản là nếu site bạn chưa có nhiều người truy cập thì dữ liệu bạn có được sẽ không nhiều. Khi đó bạn không thể phân tích và đưa ra được kết quả chính xác.
- A/B Testing cần được áp dụng trong một khoảng thời gian và test nhiều lần: Người dùng cần thực hiện A/B Testing tối thiểu 1 tuần, thậm chí lên tới cả tháng, để thấy được sự chênh lệch rõ ràng hơn. Nhưng cũng không nên chạy test quá lâu vì nếu chạy test quá lâu, hiệu năng của site thấp thì cũng có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi. Hãy cứ tiếp tục test thêm nhiều lần nữa, theo những định hướng khác nhau.
- Giữ sự đồng nhất: Nếu có một nút bấm được thay đổi để test và nút bấm này xuất hiện ở nhiều chỗ trên website thì khách hàng cũng phải thấy nút bấm này như nhau ở mọi chỗ trên website. Cookies là phương thức thường dùng nhất.
A/B Testing là xu hướng mà rất nhiều trang web và trang thương mại điện tử áp dụng. Trong quảng cáo, để cải thiện click thì người ta cũng sử dụng A/b Testing nhằm đem lại lợi nhuận cho công ty. Nếu có thắc mắc thêm, đừng ngần ngại liên hệ với Bizfly để được giải đáp nhé.