Khi bắt đầu bất kỳ chiến dịch quảng bá thương hiệu / sản phẩm, thiết kế các Landing Page, các nút CTA hay viết Email Marketing… phần lớn những người chưa có kinh nghiệm thường dựa vào trực giác để dự đoán lượng người dùng click vào hoặc điều gì thu hút họ để tạo ra chuyển đổi. Show
Nhưng, nếu chỉ dựa vào điều này thì bạn sẽ hoàn toàn không biết rõ chiến dịch của mình sẽ đi về đâu, cũng như làm thế nào để phát hiện những lỗi thiếu sót mà đưa ra cải thiện kịp thời. Đó chính là lý do bạn cần thực hiện A/B Testing để biết rõ chính xác suy nghĩ, hành vi của người dùng cũng như mức độ hoạt động của chiến dịch tốt hay không. Trong bài viết này, Prodima sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn cách về A/B Testing cũng như cách thực hiện A/B Testing chi tiết nhé! A/B testing là gì?A/B testing còn được gọi là Split testing – một quy trình thực hiện bao gồm 2 phiên bản A và B sẽ được thử nghiệm và so sánh trong cùng một tình huống / môi trường cụ thể => dựa vào kết quả sẽ đánh giá phiên bản nào mang lại kết quả tốt hơn.  “Phiên bản” ở đây sẽ bao gồm mọi thứ từ trang web, banner, email cho tới mẫu quảng cáo. “Hiệu quả” được đánh giá sẽ dựa vào mục tiêu cuối cùng của người thực hiện, chẳng hạn:
=> Tất cả mọi “phiên bản” mà bạn thực hiện đều có một mục tiêu nhất định. Điều quan trọng là bạn phải xác định rõ ngay từ đầu cho từng phiên bản để tránh nhầm lẫn. Lý do bạn nên thực hiện A/B testingNếu doanh nghiệp bạn đã có một lượng khách hàng nhất định và muốn tăng số lượng chuyển đổi nhiều hơn thì điều quan trọng là phải thu hút càng nhiều khách hàng mới đến với trang web hoặc cửa hàng của bạn càng tốt. Việc thử nghiệm A/B testing sẽ giúp bạn đạt được điều này – thông qua dữ liệu nhận được, bạn có thể đo lường kết quả cũng như đưa ra các cải thiện tốt hơn như triển khai các chiến dịch PPC, phát triển ứng dụng, tăng hiệu suất trang web hay tạo Landing Page… Chi phí cho việc “kéo” khách hàng như các hình thức quảng bá truyền thống là rất lớn, đôi khi lại không mang lại kết quả như bạn muốn. Trong khi đó, việc thử nghiệm A/B không đòi hỏi phải bỏ ra quá nhiều mà vẫn giúp bạn nhận được nhiều lợi ích to lớn khác. Ứng dụng của A/B testingVới A/B testing, bạn có thể đưa vào ứng dụng trong nhiều quy trình hoạt động, góp phần cải thiện và phát triển trong từng hạng mục tư trang web, quảng cáo PPC cho tới việc xây dựng các chiến dịch Email Marketing hay Mobile app. Dưới đây là các ứng dụng phổ biến của A/B testing mà bạn nên ghi nhớ: Cho websiteTập trung chính vào các vấn đề giao diện web và trải nghiệm người dùng (UI/UX), vì đây là các yếu tố tác động trực tiếp đến việc người dùng có thể thực hiện chuyển đổi trên website của bạn. Với một trang web bạn có thể A/B testing hết toàn bộ những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến hành vi của người dùng như hình ảnh, tiêu đề, nội dung, CTA, form điền thông tin… Test lần lượt từng yếu tố mà bạn cảm thấy có thể cải thiện để gia tăng Conversion Rate (tỷ lệ chuyển đổi) tốt hơn. Cho chiến dịch PPCNhiều Marketer thường thực hiện A/B testing trong mảng Online để đo lường hiệu quả hoạt động của các chiến dịch PPC khác nhau. Ví dụ: Nếu bạn viết copy quảng cáo cho cùng 1 nhóm từ khóa trong cùng một nhóm quảng cáo, lời khuyên tốt nhất là hãy viết 2 mẫu quảng cáo riêng biệt và tiến hành chạy cùng lúc. Dựa vào dữ liệu thu được, bạn sẽ biết mẫu quảng cáo nào thu được hiệu quả hơn. => Bạn có thể áp dụng tương tự với các GDN Ads hay Facebook Ads để chọn được mẫu quảng cáo tốt nhất.
Trong mảng Offline, bạn có thể thực hiện A/B testing để đánh giá mức độ hiệu quả của các kênh quảng cáo như: billboard, báo giấy, tờ rơi… bằng cách sử dụng nhiều mã coupon khác nhau cho từng mẫu quảng cáo riêng biệt. Sau 1 thời gian, bạn có thể đo lường việc người dùng ưa chuộng mã coupon nào hơn. Trong một vài trường hợp nhất định, bạn có thể sử dụng số điện thoại để thay thế. Cho Email MarketingĐã qua rồi cái thời mà đẩy hàng trăm ngàn email đi và nghĩ rằng người dùng sẽ đọc được những email đó!!! Hiện nay, các Email Clients đã nâng cấp bộ lọc trở nên “khó tính” hơn khi có thể tống tất cả spam email vào thùng rác. Chính vì thế, việc quan trọng nhất là khiến khách hàng click vào email và đọc nội dung bạn muốn truyền tải. Câu trả lời chính là A/B testing! Nếu bạn phân vân trong việc lựa chọn tiêu đề như thế nào để hấp dẫn người đọc nhấp vào hoặc sử dụng CTA nào để thúc đẩy lượt click – hãy test. Có rất nhiều công cụ hỗ trợ gửi email tự động như MailChimp và BenchmarkEmail đều cung cấp tính năng cho phép A/B testing tất cả nội dung đã gửi để người dùng dễ dàng đo lường hiệu quả của chiến dịch. Cho Mobile appA/B testing cũng được ứng dụng phổ biến trong quy trình phát triển Mobile app (Ứng dụng di động) nhằm cải thiện UI/UX của sản phẩm. Tuy nhiên, việc thực hiện A/B testing cho các Mobile app cũng không hề đơn giản về mặt kỹ thuật lẫn về hành vi người dùng.
Có rất nhiều công cụ hỗ trợ thực hiện A/B testing cho các Mobile app như Splitforce và Apptimize đều được các chuyên gia Marketing đánh giá khá cao. Bạn có thể tham khảo và sử dụng ngay. A/B Testing SEOGoogle khuyến khích việc tiến hành A/B testing với lời tuyên bố: Việc thực hiện A/B Testing không gây ra bất kỳ sự cố hay rủi ro nào đến kết quả xếp hạng của website trên SERPs. Tuy nhiên nếu lạm dụng A/B testing cho các mục đích đánh lừa Google, sẽ ảnh hưởng lớn đến thứ hạng tìm kiếm của bạn. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể mà Google đã cung cấp để bạn tránh phạm sai lầm:
Nhiều website đã hiển thị nội dung cho khách truy cập khác hoàn toàn với những gì xuất hiện các công cụ tìm kiếm. Hành vi này sẽ khiến trang web của bạn rớt hạng “thảm hại”, thậm chí bị Google xóa vĩnh viễn khỏi kết quả tìm kiếm. => Giải pháp tốt nhất là bạn không nên lạm dụng quá nhiều nội dung của khách truy cập dựa trên IP hoặc URL để hiển thị cho Googlebot.
Nếu muốn thử nghiệm với nhiều URL riêng biệt, bạn phải sử dụng thuộc tính rel = “canonical” để điều hướng các biến thể quay về phiên bản gốc của trang. Điều này giúp các Googlebot không bị nhầm lẫn khi index nhiều phiên bản của cùng một trang.
Bạn nên sử dụng redirect 302 (tạm thời) thay vì redirect 301 (vĩnh viễn) để thử nghiệm chuyển hướng URL gốc sang URL biến thể – các Googlebot sẽ hiểu rằng đây chỉ là chuyển hướng tạm thời. Và họ sẽ lập chỉ mục các URL gốc thay vì URL được kiểm tra.
Các Googlebot sẽ đánh giá hành vi của bạn là lừa dối nếu việc thử nghiệm A/B testing lâu hơn mức cần thiết. => Google khuyên rằng: Ngay khi thử nghiệm kết thúc, bạn nên xóa tất cả biến thể trên trang và cập nhật lại website của mình để tránh chạy test lâu không cần thiết. 7 Bước thực hiện A/B testing đơn giảnĐể thực hiện A/B testing hiệu quả, bạn cần tuân theo một quy trình chuẩn gồm 7 bước sau: 1. Đặt câu hỏiĐầu tiên bạn nên đặt ra nhiều câu hỏi liên quan chặt chẽ đến định hướng và mục tiêu làm A/B testing, để biết được sau khi thử nghiệm sẽ nhận được kết quả như thế nào. Một vài câu hỏi bạn có thể tham khảo như:
Đưa ra càng nhiều câu hỏi sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quát cần thực hiện khi triển khai A/B testing và thu được kết quả chi tiết hơn. 2. Nghiên cứu tổng quanBạn cần dành thời gian nghiên cứu về Nhân khẩu học để hiểu rõ sở thích, hành vi, nhu cầu của họ… để đưa ra các chiến thuật tốt nhất nhằm thúc đẩy họ thực hiện các conversion. Bạn nên sử dụng các công cụ đo lường cho từng kênh, với Social thì là Social Listening Tools, Email là các Email Client và website là Google Analytics. 3. Đặt ra một giả thuyếtDựa vào những câu hỏi ở mục 1 và những dữ liệu đã nghiên cứu về khách hàng ở mục 2 – bạn hãy thử đặt ra một giả thuyết (hướng xử lý) để trả lời cho các câu hỏi trên. Những ví dụ về các giả thuyết mà bạn có thể áp dụng cho câu hỏi của mình:
4. Xác định mẫu thử và thời gian thực hiện testỞ bước này bạn cần xác định số lượng khách hàng đạt được cho mỗi phiên bản A/B testing – nên đặt mục tiêu đủ lớn để có thể thấy rõ sự khác biệt của từng phiên bản sau quá trình thử nghiệm. Đồng thời, bạn phải chọn thời gian test hợp lý để đảm bảo kết quả thu được không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tác động bên ngoài => khiến hành vi và nhu cầu của khách hàng thay đổi. Tốt hơn, bạn có thể sử dụng các công cụ ước lượng để xác định cột mốc thời gian chạy test cho các phiên bản A/B. 5. Tiến hành testHãy tạo nhiều phiên bản B mới để so sánh với phiên bản gốc A. Trong đó, phiên bản B sẽ sử dụng các giả thuyết (ở mục 3) để so sánh với Conversion Rate của phiên bản A. 6. Thu thập thông tin và tiến hành phân tíchSau quá trình A/B testing, bạn thấy rằng phiên bản B có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với phiên bản A (CTR tăng, người đăng ký tăng, bounce rate giảm) => đồng nghĩa phiên bản B hiệu quả hơn. Trong trường hợp, Conversion Rate của phiên bản B thấp hơn hoặc không thay đổi => các giải thuyết bạn đưa ra chưa hoàn toàn chính xác. Lúc này, bạn cần dành thời gian để đưa ra các giải thuyết mới, sau đó tiếp tục test. 7. Cung cấp kết quả cho các bên liên quanGửi tất cả thông tin, dữ liệu đã thu thập sau thử nghiệm cho các bộ phận liên quan (SEO, PPC, lập trình, thiết kế UI/UX…). Sau đó, hãy sử dụng phiên bản B nếu hiệu quả nhận được tốt hơn về mọi mặt so với phiên bản A. => Và bạn nên tiếp tục lập lại quy trình thử nghiệm này ở các phiến bản A/B khác để giải quyết các câu hỏi / vấn đề khác. NÊN & KHÔNG NÊN khi tiến hành A/B testingNÊNXác định thời điểm thích hợp để dừng testNếu dừng test quá sớm, bạn có thể mất nhiều thông số có giá trị hữu ích để đưa ra kết luận chính xác. Nhưng việc chạy test quá lâu cũng để lại nhiều ảnh hưởng không tốt (như Prodima đã chia sẻ ở phần trên) => nếu hiệu suất quá thấp sẽ ảnh hưởng đến Tỷ lệ Chuyển đổi và tổng số doanh thu bán hàng của bạn. Duy trì tính đồng nhấtKhi tiến hành A/B testing, bạn cần sử dụng một phương pháp đồng nhất để ghi nhớ khi người dùng chọn phiên bản nào => hiển thị chính xác phiên bản đó để tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm của họ. Ví dụ: Nếu bạn thay đổi 1 nút bấm để test => đồng nghĩa nút bấm này cũng phải xuất hiện trên nhiều chỗ khác nhau trên website để khách hàng không “bỡ ngỡ”. Prodima khuyến khích bạn có thể sử dụng Cookies để tránh sai sót. Test nhiều lầnMột sự thật bạn nên biết là không phải đợt thử nghiệm A/B testing nào cũng giúp bạn tìm được giải pháp cho vấn đề và mang lại kết quả tốt như bạn mong muốn. Chính vì thế, bạn hãy test thêm nhiều lần sau với đa dạng định hướng khác nhau. Mỗi lần test như vậy sẽ giúp cải thiện Conversion Rate từng chút một. Và sau nhiều lần test liên tục sẽ tạo ra một ảnh hưởng lớn hơn.
KHÔNG NÊNThử nghiệm mà không đảm bảo điều kiện giống nhauBạn hãy ghi nhớ: Việc testing cho các phiên bản A và B phải được thực hiện song song. Đừng tách rời việc thử nghiệm chạy A trong tuần 1 và B trong tuần 2 => vì kết quả thu được sẽ không chính xác và bạn cũng khó có thể đo lường và đánh giá. Đưa ra kết luận quá sớmKết quả chỉ thực sự có giá trị khi chúng được thực hiện trong một thời gian tương ứng và sở hữu một giá trị số cụ thể => để xác định. Bạn không thể kết luận rằng phân bản A hay B tốt hơn nếu chúng được test trong thời gian quá ngắn hoặc chỉ khác nhau một vài conversion. Tạo sự ngạc nhiên cho khách hàng cũThử nghiệm A/B testing tốt nhất là dành cho nhóm khách hàng mới. Vì nếu bạn target vào các khách hàng cũ – khi họ thấy mọi thứ bạn đưa ra quá khác biệt so với trước đây => tạo phản ứng (tiêu cực / tích cực), sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi, nhất là khi bạn chưa biết rõ phiên bản đó có được chọn hay không. Sử dụng linh cảm chi phối kết quảĐôi khi kết quả test nhận được sẽ trái ngược hoàn toàn với những gì bạn đã giả thuyết và đặt mục tiêu. Có thể một CTA đỏ trên nền xanh khiến bạn cảm thấy khó chịu nhưng lại mang lại kết quả tốt hơn. Điều quan trọng nhất chính là Conversion Rate => đừng để bất kỳ cảm xúc hay linh cảm chi phối lại các kết quả test. Nếu bạn yêu thích những chia sẻ hữu ích về A/B testing của Prodima, chắc hẳn bạn sẽ thích thú với dịch vụ quảng cáo Google Ads và quảng cáo Facebook Ads của chúng tôi. Prodima là đội ngũ chuyên gia về Digital Marketing tại TP. Hồ Chí Minh. Chúng tôi có thể mang đến cho bạn những chiến lược xuất sắc để giúp bạn bứt phá lượng truy cập và tăng doanh thu một cách bền vững. Liên hệ ngay với các chuyên gia của chúng tôi để được tư vấn ngay bây giờ với sự hỗ trợ tận tình 24/7. |
