A/B Testing là gì? Lợi ích, cách hoạt động, công cụ A/B Testing

A/B Testing là một phương pháp giúp bạn so sánh hai phiên bản của một yếu tố để tìm ra giải pháp tối ưu nhất. Từ việc tăng tỷ lệ chuyển đổi đến cải thiện trải nghiệm người dùng, A/B Testing mang lại lợi ích vượt trội trong chiến lược marketing và phát triển sản phẩm. Cùng Bizfly tìm hiểu cách hoạt động của A/B Testing, lợi ích thực tiễn và các công cụ hỗ trợ hàng đầu trong bài viết dưới đây.

A/B Testing là gì?

A/B Testing còn được gọi là kiểm thử phân tách hay kiểm thử nhóm. Đây là phương pháp so sánh hai phiên bản của một trang web, nội dung hay ứng dụng,... với nhau để xác định phiên bản hoạt động tốt hơn. 

Cụ thể, thử nghiệm sẽ hiển thị hai biến thể của một nội dung với các người dùng ngẫu nhiên. Sau đó, công cụ A/B testing sẽ tiến hành phân tích thống kê nhằm xác định biến thể có kết quả tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi của bạn.

Ví dụ về A/B testing thành công:

Netflix đã sử dụng A/B Testing nhằm cá nhân hóa trang chủ dựa trên sở thích và lịch sử xem phim của từng người dùng. Cụ thể, thương hiệu tiến hành thử nghiệm các yếu tố như chương trình, phim hiển thị, số lượng hàng trên trang chủ, văn bản tiêu đề, tiêu đề,... Chiến lược A/B testing hiệu quả đã giúp Netflix thu hút hơn 20% lượng người dùng đăng ký mỗi năm và tiết kiệm chi phí Marketing tới 1 tỷ USD/năm.

Tại sao A/B Testing lại quan trọng với doanh nghiệp?

Khi đã tìm hiểu A/B testing là gì hẳn bạn cũng hiểu được một phần lợi ích mà phương pháp này mang lại. Trên thực tế, nhờ phương pháp A/B testing các doanh nghiệp, nhóm và cá nhân có thể cải thiện các trải nghiệm khách hàng, cải thiện các chỉ số như tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) theo thời gian. 

• Với website

A/B Testing trong tối ưu hóa website được sử dụng chủ yếu với giao diện của trang web và thiết kế trải nghiệm người dùng (UI/UX). Bởi vì, đây là yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng chuyển đổi của người truy cập website. Trong đó, thử nghiệm này sẽ được tiến hành với các biến thể có sự thay đổi về hình ảnh, tựa đề, bố cục web, nội dung,...

• Với Email Marketing

Bạn có thể sử dụng A/B Testing trong Email Marketing để kiểm tra các biến thể email nhằm tìm ra phiên bản hấp dẫn hơn với tỷ lệ mở thư và tương tác cao hơn từ khách hàng. Cụ thể, bạn có thể thử tiến hành thử nghiệm với lần lượt các yếu tố như tiêu đề thư, nút CTA, bố cục email,... Hiện nay, hầu hết các công cụ email phổ biến (Marketo, MailChimp,...) đều trang bị tính năng này nhằm đo lường hiệu quả chiến dịch email.

• Quảng cáo và bán hàng

Ứng dụng của A/B Testing trong Marketing cũng được sử dụng rộng rãi trong quảng cáo và bán hàng nhằm đo lường hiệu quả các mẫu quảng cáo khác nhau để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi. 

Với kênh online, các mẫu quảng cáo khác nhau sẽ được chạy cho cùng một chiến dịch để đảm bảo kết quả đo lường đáng tin cậy. Trong khi đó, với kênh offline, A/B Testing sẽ thử nghiệm và đánh giá hiệu quả nhằm tìm ra kênh quảng cáo tối ưu nhất, bao gồm báo in, tờ rơi,...

Cách thức hoạt động của A/B Testing

 A/B Testing hoạt động theo cách thức sau: 

• Xây dựng hai phiên bản của một nội dung, gồm phiên bản gốc (kiểm soát hoặc A) và phiên bản sửa đổi (biến thể hoặc B)
• Chia lưu lượng truy cập giữa các phiên bản một cách ngẫu nhiên
• Theo dõi và đo lường mức độ tương tác của người dùng với các phiên bản thông qua bảng điều khiển
• Phân tích kết quả để xác định tác động của các thay đổi là tiêu cực, tích cực hay trung tính

Trong đó, phiên bản sửa đổi có thể bao gồm những thay đổi nhỏ về tiêu đề, nút hoặc các điều chỉnh lớn như thiết kế lại toàn bộ trang. Thông qua việc đo lường tác động của từng thay đổi, A/B Testing sẽ giúp bạn có đưa ra quyết định chính xác dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán. 

Quy trình A/B Testing

Nhìn chung, cách thực hiện A/B Testing không khó nhưng cần tuân theo một quy trình nhất định. Hãy để nội dung dưới đây giúp bạn giải đáp thắc mắc “các bước tiến hành A/B Testing là gì” nhé!

Thu thập dữ liệu

Nhà phân tích sẽ tiến hành thu thập các dữ liệu quan trọng để xác định nhu cầu thực hiện A/B Testing. Trong đó, bạn cần thực hiện các công việc sau:

• Xác định cơ hội bằng cách sử dụng công cụ phân tích, chẳng hạn Google Analytics.
• Nắm bắt các khu vực có lưu lượng truy cập cao có thể tập trung thông qua bản đồ nhiệt.
• Theo dõi và tìm kiếm trang có tỷ lệ thoát cao.

Xác định mục tiêu

Trước khi tiến hành thử nghiệm, bạn cần xây dựng một mục tiêu rõ ràng và cụ thể. Điều này giúp bạn xác định được chỉ số cần tập trung để tạo ra các biến thể phù hợp. Trong đó, bạn cần:

• Xác định số liệu cụ thể cần cải thiện.
• Thiết lập các tiêu chí đo lường.
• Xây dựng mục tiêu cải tiến cho thử nghiệm.

Tạo giả thuyết thử nghiệm

Sau khi có mục tiêu cụ thể, bạn có thể bắt đầu xây dựng giả thuyết thử nghiệm. Trong đó, giả thuyết cần đáp ứng các tiêu chí sau:

• Đưa ra những dự đoán rõ ràng.
• Ý tưởng dựa trên dữ liệu thực hiện có.
• Thứ tự ưu tiên theo tác động tiềm năng.

Ví dụ: Chuyển khung đăng ký lên phía trên bên trái sẽ làm tăng số lượng đăng ký. Việc thay đổi màu của nút đăng ký sẽ làm tăng lượng đăng ký,...

Tạo các biến thể khác nhau

Thông qua các giả thuyết ở trên, bạn có thể tạo ra các biến thể khác nhau. Trong đó, mỗi biến thể chỉ được thay đổi một yếu tố duy nhất so với phiên bản gốc. Đây là lưu ý quan trọng, giúp bạn đo lường, so sánh và kết luận những thay đổi cụ thể của các biến thể so với biến kiểm soát.

Chạy A/B Testing

Khi đã có các biến thể, bạn cần xác định quy mô mẫu và thời gian tiến hành thử nghiệm. Sau đó, bạn có thể bắt đầu chạy A/B Testing. Tuy nhiên, bạn cần lưu ý như sau:

• Chia lưu lượng truy cập một cách ngẫu nhiên.
• Giám sát chặt chẽ các vấn đề.
• Thu thập dữ liệu một cách có hệ thống.

Chờ kết quả thử nghiệm

Thực tế, bạn không thể có được kết quả của A/B Testing ngay sau khi tiến hành thử nghiệm hoặc trong một thời gian ngắn. Bởi vì, để đảm bảo ý nghĩa thống kê của dữ liệu đầu ra, bạn cần cung cấp một khoảng thời gian đủ cho cuộc thử nghiệm. Khoảng thời gian cụ thể sẽ phụ thuộc vào cách thực hiện, công cụ và doanh nghiệp của bạn.

Phân tích kết quả

Sau một khoảng thời gian đủ dài theo kế hoạch, bạn có thể tiến hành phân tích kết quả thu được từ thử nghiệm. Trước hết, bạn cần kiểm tra ý nghĩa thống kê để đảm bảo mức độ tin cậy của quá trình A/B Testing. Sau đó, bạn có thể kiểm tra các chỉ số để xác định được mức độ thay đổi về hiệu quả giữa các biến thể. Đây sẽ là thông tin quan trọng giúp bạn cải thiện được mục tiêu đã đề ra trước khi thử nghiệm.

Lưu ý khi thực hiện A/B Testing

Có thể thấy, lợi ích của A/B Testing đem lại cho các hoạt động Marketing là rất lớn. Tuy nhiên, để đảm bảo tận dụng tối đa hiệu quả của phương pháp này, bạn nên lưu ý những vấn đề sau trong quá trình thực hiện thử nghiệm.

• Không test cùng lúc nhiều yếu tố

Khi tiến hành A/B Testing, bạn chỉ nên tập trung vào một yếu tố cụ thể trong mỗi lần thử nghiệm, chẳng hạn lượt truy cập trang, tỷ lệ chuyển đổi,... Bởi vì, việc thử nghiệm nhiều yếu tố cùng một lúc sẽ khiến kết quả đầu ra bị phức tạp, khó phân tích, dẫn đến kết luận bị sai lệch. Sau khi hoàn thành thử nghiệm một yếu tố, bạn có thể tiếp tục tiến hành với lần lượt các yếu tố khác.

• Chỉ thực hiện khi trang web đã có lượt truy cập ổn định

A/B Testing chỉ nên được thực hiện khi trang web có lượt truy cập ổn định. Bởi vì, tăng giảm đột ngột của lượt truy cập có thể làm sai lệch kết quả đầu ra và kết luận cuối cùng. Đây cũng là lý do vì sao bạn nên hạn chế tiến hành thử nghiệm này trong các dịp sales lớn, khi mà số lượng người truy cập trang web có sự tăng lên đột biến.

• Thực hiện trong thời gian tối thiểu 1 tuần

Như đã nói, A/B Testing cần được thực hiện trong thời gian đủ dài để đảm bảo ý nghĩa thống kê của kết quả. Thông thường, các bài kiểm tra này có thể kéo dài từ 1 - 2 tuần hoặc lâu hơn, tùy theo lưu lượng truy cập và mức độ tin cậy mong muốn.

• Đảm bảo tính đồng nhất

Khi thực hiện A/B Testing, bạn cần sử dụng đồng nhất một cách để ghi nhớ kết quả chọn phiên bản thử nghiệm của mỗi người người dùng. Điều này nhằm đảm bảo các phiên bản được hiển thị đúng cho người dùng tương ứng nhằm tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.

Đôi khi, bạn có thể theo dõi các biến thể có sự khác nhau về vị trí nút CTR. Lúc này, bạn cần chắc chắn rằng nút này xuất hiện ở vị trí như nhau trên trang web với mọi khách hàng. Trong đó, bạn có thể sử dụng Cookies để đảm bảo tính đồng nhất nói trên.

• Test lại nhiều lần

Thực tế, A/B Testing không phải lúc nào cũng mang lại kết quả như mong đợi hoặc đưa ra giải pháp tốt hơn cho vấn đề. Lúc này, bạn cần tiến tục tiến hành thử nghiệm nhưng theo các định hướng khác nhau. Bởi vì, nếu mỗi lần thử nghiệm có thể cải thiện một chút về tỷ lệ chuyển đổi thì kết quả cuối cùng của nhiều lần test có thể tạo ra một ảnh hưởng rất lớn.

• Tránh đưa ra kết luận quá sớm

Kết quả thử nghiệm A/B chỉ có giá trị khi có một giá trị tương đối và phương pháp này cần có khoảng thời gian tương ứng để xác định. Tức là, khi sử dụng phương pháp này, bạn phải đảm bảo được cả về mặt thời gian (đủ dài) và số lượng mẫu (đủ lớn).

• Tập trung vào đối tượng khách hàng mới

A/B Testing sẽ đem lại hiệu quả tốt nhất khi được tiến hành tập trung vào đối tượng khách hàng mới. Bởi vì, người dùng cũ có thể thấy ngạc nhiên với những thay đổi mới trong các biến thể, làm ảnh hưởng không tốt đến tỷ lệ chuyển đổi. Điều này đặc biệt bất lợi khi bạn chưa xác định được phiên bản cuối cùng mà có thể đem lại hiệu quả tốt nhất.

Trên đây là những thông tin khái quát giúp bạn xác định được A/B Testing là gì cũng như các ứng dụng phổ biến của thử nghiệm này. Để không bỏ lỡ các nội dung có liên quan như tối ưu hóa tỉ lệ chuyển đổi với A/B testing, so sánh A/B testing và multivariate testing hay KPI trong A/B testing, bạn đừng quên theo dõi và truy cập Bizfly thường xuyên nhé!