A/B Testing là gì? Cách ứng dụng để đạt hiệu quả trong marketing

Khi thiết kế các landing page, viết email marketing, mẫu quảng cáo, các nút CTA (call-to-action) để kêu gọi hành động… các marketer thường phải quyết định điều gì sẽ kích thích người dùng click vào và tối ưu tỷ lệ chuyển đổi. Họ thường sử dụng kỹ thuật A/B Testing để có hiểu biết chính xác về hành vi, nhu cầu, suy nghĩ của người dùng. Vậy A/B Testing là gì và làm thế nào để tối ưu hiệu quả của nó trong marketing? Hãy cùng theo dõi bài viết của Haravan dưới đây nhé.

1. A/B Testing là gì?

A/B Testing là gì?

A/B Testing hay còn được gọi là Split Testing hay Bucket Testing là phương pháp so sánh hai phiên bản của một trang web, email, mẫu quảng cáo hay ứng dụng… để lựa chọn ra phiên bản nào đem lại hiệu quả tốt hơn.

Hai phiên bản A và B này sẽ cùng được đặt trong một tình huống, bối cảnh, cùng ảnh hưởng bởi một hành động… và đo trong khoảng thời gian cụ thể. Sau khi kết thúc quá trình, A/B Testing sẽ giúp người test đánh giá được đâu là phiên bản tốt hơn, mang lại hiệu quả gần nhất với mong đợi từ đó người test có thể đưa ra lựa chọn chuẩn xác.

Khi thiết kế website, banner quảng cáo hay mẫu email nào thì marketer cũng mong muốn khách hàng mua hàng click vào càng nhiều càng tốt. Do đó test A/B trong marketing để lựa chọn ra phiên bản tốt hơn sẽ giúp nâng cao tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) của các chiến dịch marketing.

2. Vai trò của A/B Testing trong marketing

A/B Testing cho phép các cá nhân, nhóm và doanh nghiệp thực hiện những thay đổi thận trọng trong trải nghiệm người dùng (user experience) từ dữ liệu thu thập được thông qua các kết quả testing. Tất cả các sản phẩm mới cần sự tương tác từ người dùng đều có thể được tối ưu hóa với giải pháp của A/B Testing, nếu các mục tiêu được xác định rõ ràng và bạn đặt ra một giả thuyết rõ ràng.

Ví dụ, trong thiết kế website, A/B Testing sẽ giúp tìm ra bố cục giao diện nào thân thiện với người dùng về cách bố trí nội dung, hình ảnh, các nút điều hướng, các nút chuyển đổi , form thông tin… Người test sẽ chạy song song cả hai phiên bản trên cùng một tệp khách hàng. Giao diện nào được khách hàng đánh giá cao hơn, có tỷ lệ click vào các nút điều hướng và nút chuyển đổi lớn hơn thì có thể đi đến kết luận là giao diện phù hợp hơn.

Trong UX/UI design, những nhà phát triển và thiết kế sản phẩm cũng áp dụng A/B Testing để chứng minh rằng các tính năng mới hoặc thay đổi mới cũng có thể ảnh hưởng đối với trải nghiệm của người dùng.

A/B Testing cũng có tầm ảnh hưởng quan trọng đến hoạt động SEO, bởi những thay đổi trên website sẽ tác động đến tốc độ tải trang, ảnh hưởng yếu tố xếp hạng của Google.

> Xem thêm: Cách tối ưu giao diện website để tăng trải nghiệm khách hàng

3. Quy trình A/B Testing cơ bản

3.1 Xác định mục đích của A/B testing

Trước hết, marketer cần xác định rõ ràng mục đích khi thực hiện A/B Testing: để kiểm tra UX/UI của website, giảm tỷ lệ tạo thoát trang hay là để gia tăng số lượng người điền vào form đăng ký… Mục đích càng rõ ràng thì việc triển khai A/B Testing càng đúng hướng và có ý nghĩa.

3.2 Nghiên cứu tổng quan và thu thập data

Sau khi xác định được mục đích, marketer cần nghiên cứu tổng quan về bản chất sản phẩm đang muốn test, hành vi/nhu cầu/suy nghĩ của đối tượng mục tiêu, các yếu tố nào tác động trực tiếp đến quá trình conversion (chuyển đổi). Một công cụ hữu ích mà doanh nghiệp có thể tận dụng là Google Analytics với những kết quả chính xác nhất liên quan đến luồng khách hàng, traffic và những nguồn tạo ra chuyển đổi.

Thu thập dữ liệu trong A/B Testing

3.3 Đặt ra giả thuyết

Khi đã xác định được mục tiêu, marketer có thể bắt đầu tạo các ý tưởng thử nghiệm A/B dựa trên giả thuyết vì sao chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại. Khi có danh sách các ý tưởng, hãy ưu tiên chúng theo mức độ hiệu quả dự kiến và độ khó trong việc thực hiện.

Ví dụ: Mục đích của bạn là thu hút lượt khách hàng click vào nút CTA để gia tăng tỷ lệ chuyển đổi cho website. Bạn sẽ đặt ra một trường hợp giả định “Nếu bạn để CTA ở bên trái, ngay tại khối đầu tiên của trang chủ liệu có cải thiện được kết quả không? Hoặc gắn link tại chân trang có làm giảm tỷ lệ thoát trang hơn không?...

Tất cả những trường hợp giả định được đặt ra chính là tiền đề để marketer tạo ra những phiên bản chính xác trong quy trình A/B Testing.

3.4 Tạo ra các biến thể và xác định thời gian kiểm tra

Marketer cần đảm bảo số lượng người tham gia quá trình A/B testing đủ lớn để có cơ sở so sánh và đưa ra những nhận định khách quan. Bên cạnh đó, bạn cũng cần lên kế hoạch timeline, hạn chế tối đa những tác động ngoại cảnh.

Bạn có thể sử dụng phần mềm A/B Testing, chẳng hạn như Optimizely giúp thực hiện các thay đổi theo ý muốn đối với một thành phần của trang web hoặc trải nghiệm ứng dụng di động.

Các biến thể trong các phiên bản testing có thể là: thay đổi màu/vị trí của một nút CTA; hoán đổi thứ tự các thành phần trên trang; ẩn các thành phần điều hướng…

Nhiều công cụ A/B Testing hàng đầu có trình chỉnh sửa trực quan sẽ giúp những thay đổi này trở nên dễ dàng hơn.

> Xem thêm: Những mẹo giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng chuyển đổi trên website

3.5 Tiến hành chạy thử nghiệm

Hãy tạo ra một phiên bản website như những giả định đã đặt ra trước đó để tiến hành thử nghiệm với phiên bản gốc. Hai phiên bản sẽ cùng chạy song song và trong một khoảng thời gian được ấn định theo kế hoạch timeline đặt ra. Khi đó, marketer sẽ đo lường đồng thời hiệu quả của hai phiên bản A/B Testing.

Ở bước này, khách truy cập vào trang web hoặc ứng dụng của sẽ được chỉ định ngẫu nhiên để kiểm soát hoặc thay đổi trải nghiệm của bạn. Sự tương tác của họ với từng trải nghiệm được đo lường, tính toán và so sánh để xác định cách thức hoạt động nào là phù hợp hơn.

3.6 Theo dõi và đánh giá kết quả A/B testing

Khi quá trình A/B Testing kết thúc, có hai trường hợp có thể xảy ra ở bước này như sau:

• Phiên bản giả định mang lại hiệu quả tốt hơn so với phiên bản gốc. Điều này có nghĩa những giả định bạn đưa ra là đúng và bạn nên chọn phiên bản giả định.

• Phiên bản giả định kết quả kém hơn bản gốc, có nghĩa là giả thuyết đặt ra chưa đúng. Bạn hãy quay lại bước 3 để tìm ra một phiên bản giả định khác và tiếp tục so sánh với phiên bản gốc. Liên tục như vậy cho đến khi tìm được phiên bản chính xác, phù hợp và hoàn hảo nhất.

4. Các ví dụ về tối ưu A/B Testing hiệu quả

4.1 Amazon: A/B testing cho layout của website

Thử nghiệm:

• Phiên bản A: chiều rộng của cột nội dung chính trang web sẽ được trình bày theo chiều rộng của màn hình người dùng (full width).

• Phiên bản B: chiều rộng của cột nội dung chính được cố định (fixed width) ở mức tối đa là 1500 pixels.

Ví dụ Amazon thực hiện A/B Testing

Kết quả: Phiên bản B được chọn.

Nhận định: Theo các kết quả A/B Testing thực tế, việc giới hạn chiều rộng và để padding cho layout lại khiến việc theo dõi nội dung tiện lợi và dễ dàng hơn. Với phiên bản full width, nội dung dàn trải quá rộng từ trái sang phải, gây khó khăn cho việc nắm bắt thông tin của người đọc.

4.2 Netflix: A/B Testing nội dung nút CTA (call to action) trên landing page

Thử nghiệm: Netflix chỉ thay đổi nội dung trong nút CTA.

• Phiên bản A: “Watch free for 30 days” (Trải nghiệm miễn phí trong 30 ngày)

• Phiên bản B: “Try it now” (Hãy trải nghiệm ngay)

Ví dụ Netflix thực hiện A/B Testing

Kết quả: Phiên bản B được chọn.

Nhận định: Nội dung CTA “Watch free for 30 days” có thể khiến cho người dùng thấy được tương lai phải trả tiền cho dịch vụ sau 30 ngày dùng miễn phí, từ đó khiến họ ngần ngại click thực hiện hành động hơn. Và do đó, họ đã chọn nội dung “Try it now”.

5. Những lưu ý khi chạy A/B Testing

• Đảm bảo môi trường và điều kiện giống nhau: Khi thực hiện A/B Testing, cần đảm bảo rằng các phiên bản giả định được chạy trong cùng một môi trường và điều kiện để đảm bảo tính công bằng và đáng tin cậy của kết quả.

• Phân tách traffic: Nếu có thể, hãy phân chia traffic giữa các phiên bản A và B trên các thiết bị khác nhau như desktop, điện thoại di động và máy tính bảng. Điều này giúp hiểu rõ hành vi của khách hàng trên từng nền tảng và đưa ra quyết định tối ưu hóa phù hợp.

• Theo dõi thời gian: Trước khi rút ra kết luận hoặc kết thúc thử nghiệm, hãy đảm bảo rằng đã hoàn thành thời gian chạy test như đã định. Điều này đảm bảo thu thập đủ dữ liệu và đảm bảo tính chính xác của kết quả.

• Hiểu và sử dụng công cụ tốt nhất: Nắm vững công cụ A/B Testing được sử dụng và hiểu rõ cách sử dụng để tận dụng tối đa tính năng và khả năng của nó trong quá trình thử nghiệm.

• Hạn chế hiển thị cho khách hàng hiện tại: Tránh hiển thị các phiên bản thử nghiệm cho khách hàng hiện tại hoặc người dùng đã trải qua trải nghiệm trước đây để đảm bảo tính khách quan và tránh ảnh hưởng của yếu tố khách quan trong kết quả thử nghiệm.

Lưu ý rằng A/B Testing là một quá trình liên tục và đòi hỏi sự cẩn thận trong việc thiết kế, triển khai và phân tích kết quả. Bằng cách tuân thủ các lưu ý trên, doanh nghiệp có thể đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của quá trình A/B Testing và đưa ra quyết định thông minh trong tối ưu hóa các yếu tố của chiến dịch tiếp thị.

6. Ứng dụng của A/B testing

Ứng dụng của A/B Testing

6.1 Đối với website

Marketer thực hiện A/B Testing để tìm ra phiên bản giao diện nào thu hút được nhiều người dùng hơn thông qua cách bố trí nội dung, hình ảnh và vị trí đặt các CTA trước khi triển khai áp dụng giao diện website đó.

6.2 Đối với email marketing

Để email của doanh nghiệp không bị “ném thẳng” vào hòm thư spam hay không thu hút được khách hàng mở email thì việc thực hiện A/B Testing là vô cùng cần thiết.

A/B Testing có thể giúp xác định được tỉ lệ mở email, tiêu đề email nào thu hút được khách hàng, gửi email vào thời gian nào sẽ có tỉ lệ mở cao hơn… Tất cả sẽ được tối ưu giúp cho các chiến dịch email marketing thu về hiệu quả cao hơn.

Đối với email marketing, marketer sẽ cần thử nghiệm A/B các phần như: tiêu đề, nội dung, CTA, yếu tố cá nhân hóa (nhắc tên người dùng), hình ảnh.

6.3 Đối với quảng cáo và bán hàng

Đối với kênh quảng cáo online thì việc thực hiện A/B Testing đối với các mẫu quảng cáo khác nhau nhằm đo lường hiệu quả đã không còn xa lạ. Ví dụ như triển khai A/B Testing Facebook, marketer nên chuẩn bị 2 hoặc nhiều hơn các mẫu quảng cáo khác nhau và chạy trên cùng một thời gian để đo lường tỷ lệ click, tỉ lệ khách hàng đăng ký trên mẫu nào thu về hiệu quả tốt hơn. A/B Testing Facebook được dùng để test nội dung, hình ảnh/ video, target, thời điểm phân phối quảng cáo, fanpage…

Đối với việc quảng cáo offline thông qua các hình thức như tờ rơi, báo giấy, billboard…, marketer có thể sử dụng các mã khuyến mãi khác nhau để đánh giá hiệu quả dựa trên số lượng khách hàng sử dụng các mã này.

6.4 Đối với ứng dụng di động

A/B Testing được ứng dụng vào việc phát triển các ứng dụng di động nhằm cải thiện UI/UX của sản phẩm. Tuy nhiên, marketer cần lưu ý:

• Về mặt kỹ thuật: Phiên bản ứng dụng cần được cập nhật và duyệt bởi AppStore hoặc Google Play, do đó sẽ mất nhiều thời gian để thử nghiệm hơn.

• Về hành vi người dùng: Trải nghiệm người dùng trên các ứng dụng là hoàn toàn khác biệt so với website và không phải khách hàng nào cũng sẽ cập nhật ngay phiên bản mới nhất.

7. Tổng kết

A/B Testing là một kỹ thuật quan trọng trong marketing để tối ưu tỷ lệ chuyển đổi của người dùng. Hiểu được A/B Testing là gì và làm sao để thật sự làm chủ được quy trình này, marketer cần phải thực hành nhiều để rút ra kinh nghiệm và bài học cần thiết cho ra các kết quả chính xác. Hy vọng bài viết này của Haravan đã phần nào giúp bạn nắm được thông tin nền tảng cần thiết và áp dụng hiệu quả vào hoạt động của doanh nghiệp!

>> Xem thêm bài viết cùng chủ đề:

• Mách bạn các nền tảng xây dựng web giúp bạn thiết kế website miễn phí
• Nguyên tắc thiết kế website doanh nghiệp nên ghi nhớ để tăng trải nghiệm người dùng
• Chọn hình ảnh để thiết kế website như thế nào là tối ưu?