Thử nghiệm A/B là gì và tại sao điều này lại quan trọng

Bài viết này, Smart Convert xin trả lời câu hỏi AB testing là gì và cung cấp các thông tin bạn sẽ cần biết liên quan đến chủ đề này.

AB Testing là gì?

Có kha khá định nghĩa về AB Testing, nhưng tựu chung đều nói rằng:

AB Testing là gì?

A/B Testing là việc chạy thử nghiệm giữa hai phiên bản khác nhau, được đặt trong cùng 1 điều kiện, nhằm tìm ra phiên bản “chiến thắng” trước khi triển khai phiên bản này với quy mô lớn hơn.

Smartconvert.co

Dưới đây là định nghĩa từ một số trang có tên tuổi ở VN:

• A/B testing là một phương pháp để so sánh giữa 2 phiên bản của webpage hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn. – GTV SEO
• AB Testing là phương pháp chạy các mẫu thử khác nhau trong 1 khoảng thời gian ngắn, đo đạc khách hàng yêu thích mẫu nào. – MOA
• AB test là kỹ thuật chia đối tượng cần kiểm tra thành 2 phiên bản A, B để chọn ra phiên bản mà người dùng quan tâm hơn thông qua cách người dùng tương tác với mỗi phiên bản đó. – Techtalk
• Thử nghiệm AB là quy trình 2 phiên bản A và B cùng được so sánh trong 1 môi trường / tình huống để đánh giá phiên bản nào hiệu qua hơn. – Conversion.vn

Một ý kiến cho rằng A/B testing không được chú trọng nhiều trên thực tế so với SEO hay Ads. Mình đồng ý với điều này.

Lý do theo mình nghĩ.

Giữa AB testing và SEO, [Digital] Ads, thì 2 cái sau liên quan trực tiếp tới doanh thu, quyết định sống còn cho doanh nghiệp nên gần như được chú trọng trước tiên rồi mới đến việc tối ưu.

Ab testing chưa được chú trọng và thực hành nhiều như SEO và Ads

Chưa kể, không nhiều marketer đang thành thạo SEO hay Ads, nên vấn đề tối ưu, thử nghiệm AB testing càng trở nên rối rắm.

Vì sao cần làm AB Testing?

Ab testing

Nhìn tổng thể, A/B testing sẽ:

• Cho phép thực hiện các thay đổi một cách thận trọng, ngăn ngừa tác động xấu lên trải nghiệm người dùng
• Giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ của từng yếu tố lên hành vi của khách hàng / người dùng. Cho bạn biết những từ, cụm từ, hình ảnh, video, testimonials hay yếu tố nào hoạt động tốt nhất.
• Có Chi phí thực hiện thử nghiệm thấp, nhưng kết quả / phần thưởng cao hơn nhiều lần [nếu đạt được]
• Giúp việc truyền đạt giữa sales, marketing, cấp trên có cơ sở hơn, dựa trên dữ liệu / dữ kiện cụ thể thay vì cảm tính

Nhìn theo các phương diện cụ thể:

• Website: tối ưu UI, UX của website, tìm ra giao diện thu hút người dùng
• Quảng cáo, bán hàng online: đo lường hiệu quả từng mẫu quảng cáo khác nhau
• Quảng cáo offline: đánh giá hiệu quả kênh quảng cáo
• Ứng dụng mobile: giúp cải thiện UI, UX
• Email marketing: xác định tiêu đề, thời gian gửi nào mang lại kết quả tốt nhất

Tầm quan trọng của A/b testing với SEO

Lấy thời gian tải trang làm ví dụ, trong quá trình làm a/b test, bạn có thể xác định liệu những thay đổi được thực hiện đối với website của mình có tác động thế nào đến tốc độ tải trang.

Đừng bỏ lỡ:  Phễu marketing là gì? 4 Giai đoạn trong phễu

Một website tải nhanh hơn có thể cải thiện chuyển đổi cao hơn 7%, nên việc nhận ra và cải thiện liên tục là rất đáng bỏ công.

Tốc độ website là một trong những yếu tố xếp hạng của Google. Cỗ máy tìm kiếm muốn cung cấp trải nghiệm nhanh, trơn mượt cho người dùng của nó và tưởng thưởng cho website có thời gian tải thấp hơn bằng thứ hạng cao hơn.

Phân biệt Split testing và A/b testing

Hai từ này thường được dùng thay thế cho nhau, tuy nhiên chúng là hai loại test rất khác nhau.

A/B testing là việc so sánh 2 phiên bản dựa trên thay đổi 1 yếu tố, chẳng hạn nội dụng CTA hoặc hình ảnh trên landingpage.

Còn Split testing là so sánh 2 thiết kế hoàn tòan khác nhau.

Với A/B testing bạn có thể biết yếu tố nào thực sự đóng góp vào khác biệt trong kết quả. Ví dụ, nếu so sánh 2 phiên bản của cùng 1 trang, bạn có thể biết liệu khách truy cập được chuyển đổi là do màu sắc, hình ảnh, hay nội dung.

Nên làm A/b testing những yếu tố nào?

Do giới hạn về nguồn lực, bạn hãy dành năng lượng cho những yếu tố tác động đáng kể lên kết quả cuối cùng. Dưới đây là những yếu tố phổ biến bạn nên đưa vào a/b testing.

Tiêu đề và phần nội dung

Đây là nơi đầu tiên khách truy cập thấy khi vào trang web. Nếu bạn không làm họ chú ý, họ sẽ không ở lại trang lâu.

Nội dung bài viết hoặc nội dung trên CTA cũng quan trọng trong việc thuyết phục khách truy cập. Bạn có thể test với các độ dài đoạn văn bản khác và mức độ thuyết phục khác nhau [ví dụ hard sell hay soft sell, dẫn chứng bằng dữ liệu hay câu chuyện]

Nút CTAs

CTA cho khách truy cập biết bạn muốn họ làm gì. Thay đổi 1 chút trong CTA cũng có thể ảnh hưởng tới tỷ lệ chuyển đổi. Màu nút, màu chữ, tương phản, kích thước, hình thù đều có tác động.

Hình ảnh, audio và video

Nếu bạn có 1 hình ảnh ai đó chỉ tay vào CTA, hình ảnh đó sẽ thú hút sự chú ý của người xem vào CTA đó. Bạn có thể test với các hình ảnh khác để thấy sự phản ứng của khách truy cập với từng yếu tố ra sao.

Tiêu đề email

Tiêu đề email ảnh hưởng đến tỷ lệ mở email. Làm a/b testing cho tiêu đề email có thể tăng khả năng mở email. Thử tiêu đề với các hình thức như câu hỏi, phát biểu; từ ngữ mạnh mẽ, dùng biểu tượng hoặc không dùng.

Độ dài nội dung

Độ dài nội dung tác động lên SEO, cũng như các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, thời gian trên trang. A/b testing có thể giúp bạn tìm ra sự cân bằng lý tưởng giữa cả 2.

Mô tả sản phẩm

Với các sản phẩm e-commerce, tùy vào tính phức tạp của sản phẩm mà mô tả sản phẩm dài / ngắn, tổng quát / chi tiết có thể tác động đáng kể quyết định mua hàng.

Chứng cứ xã hội

70% người tiêu dùng ra quyết định mua hàng dựa trên những ý kiến họ đọc trong các đánh giá online. Việc thể hiện các chứng cứ xã hội [social proof] có thể giúp gia tăng sự chuyển đổi.

Quy trình tiến hành A/B Testing

Một quy trình ab testing mẫu

Có nhiều quy trình tiến hành A/B test khác nhau được đưa ra, nhưng thông thường, một thử nghiệm A/B sẽ được tiến hành với các bước sau:

1. Thu thập [và phân tích] dữ liệu. Mục tiêu bước này là xác định các trang có vấn đề, như bounce rate / drop off cao, time on page thấp hoặc chuyển đổi.
2. Đưa ra định hướng, mục tiêu của việc cải thiện sau thử nghiệm. Chẳng hạn, tăng traffic vào web lên bao nhiêu %, tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm tỷ lệ bounce rate, giảm tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng [đối với website e-commerce]
3. Đặt giả thuyết. Liệt kê các ý tưởng và giả thuyết để thực hiện A/B Testing, chẳng hạn đưa khung đăng ký lên phía trên bên trái sẽ làm tăng số đăng ký, đổi màu nút đăng ký sẽ làm tăng đăng ký,…
4. Xác định quy mô mẫu và thời gian chạy a/b testing. Thông thường có thể test với tối thiểu 2000 pageviews hoặc 1000 visitors truy cập trang.
5. Tạo phiên bản mới để tiến hành A/B test. Phiên bản mới nên thay đổi 1 yếu tố [biến – variable] duy nhất để có thể so sánh và kết luận yếu tố đó có tác động ra sao đến mục tiêu đặt ra ở bước 2. Thực tế, nếu bạn là chuyên gia về A/B testing thì có thể và có những công cụ chạy đa biến [cho tiết kiệm thời gian thôi], tuy nhiên không phải ai cũng kiểm soát được toàn bộ thử nghiệm.
6. Phân tích kết quả của thử nghiệm và đưa ra kết luận. Nếu phiên bản mới hoạt động tốt hơn thì thực hiện thay đổi này. Nếu không, thì tiếp tục tiến hành thử nghiệm tiếp theo để tìm được phiên bản chiến thắng.

Bước 1 và 2 có thể hoán đổi thứ tự với nhau tuỳ tình huống.

Với tình huống bạn nhận thấy được mục tiêu cải thiện tương đối rõ ràng, thì bước tiếp theo có thể thực hiện thu thập dữ liệu để xác định rõ vấn đề, hoặc thuyết phục cấp trên, bộ phận khác.

Nếu tình huống đã có trong tay các công cụ phân tích, thường bước 1 sẽ được thực hiện trước, mang tính chất khám phá vấn đề, rồi mới thực hiện Bước 2.

Smartconvert.co

AB Testing trên thực tế?

Định nghĩa hay ho là thế, dù có cả quy trình cũng như cách thực hiện 1 AB testing, nhưng trên thực tế đa phần marketer lại thực hiện nó một cách chủ quan, và không có cách giám sát, cũng như đo lường cần thiết để cho ra 1 kết quả khách quan.

AB testing trên thực tế có đơn giản như lý thuyết

Chẳng hạn, AB testing có nói tới việc dựa theo độ tin cậy là bao nhiêu % để lựa chọn phiên bản chiến thắng, nhưng thử hỏi có bao nhiêu người có thể thực hiện điều này.

Đừng bỏ lỡ:  4 Loại nghiên cứu thị trường thúc đẩy chiến lược Marketing

Hoặc khi bạn gửi 1 chiến dịch email marketing và “cảm thấy” không hiệu quả, nên trong chiến dịch tiếp theo, bạn không chỉ đơn giản đổi lại tiêu đề khác, mà còn sẵn điều chỉnh 1 số nội dung nhỏ trong email, vậy là mình đã có một phiên bản khác có thể tốt hơn hoặc không tốt hơn.

Dù cách chạy có thể khiến ta cảm thấy như đang làm 1 A/B Testing, nhưng thực tế không giúp ta khám phá được sự thay đổi của điều gì [biến] tác động lớn nhất đến kết quả.

Các công cụ dùng trong A/B Testing

Mỗi bước trong quy trình tiến hành A/B testing đều nên được với sự hỗ trợ của các công cụ phù hợp. Chẳng hạn:

Ở bước 1 – Khám phá vấn đề, bạn có thể sử dụng Google Analytics để xác định các trang có tỷ lệ bounce rate va drop-off cao để giới hạn phạm vi sẽ tiến hành thử nghiệm / thay đổi.

Sau khi có danh sách các trang / nội dung cần thay đổi, bạn có thể dùng thêm các công cụ phân tích hành vi khách truy cập trên website nhằm thấy được hành vi chung của visitor [như click vào đâu, hay rê chuột – chú ý vào những vùng nào, hoặc cuộn trang đến đâu thì thoát], hoặc xem và phân tích hành vi bằng các video quay lại màn hình khi khách truy cập thao tác.

Các công cụ nổi tiếng trong việc này có thể kể đến là Hotjar, Crazy Egg, Mouseflow, Smartlook, Lucky Orange.

Cực kỳ chuyên nghiệp và hiệu quả, tuy nhiên bạn phải thanh toán phí sau 1 thời gian dùng thử hoặc được dùng miễn phí nhưng với các tính năng hạn chế. 

Đăng ký Smart Heatmap nếu bạn muốn có một heatmap với các tính năng tương tự và miễn phí không thời hạn nhé.

Smart Heatmap

Do tính năng cốt lõi là heatmap tương đối giống nhau giữa các đơn vị trên, nên mỗi nơi đều đang khác biệt mình bằng cách xây dựng các tính năng quanh đó để hoàn thiện bộ giải pháp độc đáo cho mình, chẳng hạn như Hotjar với các tính năng như Poll [bình chọn], Survey [khảo sát] và Incoming [lấy feedback về UX]…

Ở bước 5 – Tạo phiên bản A/B testing, bạn có thể sử dụng công cụ đơn giản như Optimizely hoặc ngay trên Google Analytics để chạy song song 2 phiên bản.

Với các nền tảng chạy quảng cáo như Google Ads hay Facebook Ads, việc tạo các phiên bản khác nhau cho 1 nhóm từ khoá [Google ads] hoặc thay đổi các yếu tố trong việc nhắm chọn, hình ảnh, câu chữ [Facebook ads] cũng là 1 dạng thức A/B Testing.

Bạn có thể tham khảo thêm các công cụ làm Ab testing trong bài viết này.

Các lưu ý khi chạy A/B Testing

Mỗi nơi, mỗi người viết đều có các lưu ý khác nhau khi chạy A/B Testing, mình sẽ tổng hợp lại các lưu ý quan trọng, bao gồm:

1. Đảm bảo môi trường, điều kiện khi chạy A/B testing phải giống nhau giữa các phiên bản
2. Nếu có thể, phải bóc tách được traffic giữa desktop, mobile, tablet vì visitor ở mỗi nơi có thể có hành vi khác nhau.
3. Visitor đến từ nguồn nào cũng nên được phân biệt vì mỗi nguồn có thể có hành vi khác nhau, nhu cầu khác nhau
4. Khi chưa hoàn thành thời gian chạy test đã đặt ra, không vội đưa ra kết luận hoặc tệ nhất là kết thúc thử nghiệm. 30 chưa phải là Tết, phút 90 chưa có nghĩa là hết.
5. Hiểu rõ và khai thác tốt nhất các công cụ được dùng trong toàn bộ quá trình
6. Chỉ chạy thử nghiệm cho các visitor mới, hạn chế hiển thị trước các visitor / user hoặc khách hàng hiện tại

Kết luận

AB Testing là một hoạt động cần thiết trong việc tối ưu, cụ thể là CRO – Conversion Rate Optimization, nhìn thấy hẹp nhưng việc làm chủ toàn bộ quá trình cần người thực hiện nắm rõ quy trình và thực hành nhiều để có kinh nghiệm và bài học cần thiết để cho ra các kết quả thử nghiệm chính xác.

Nói như vậy để thấy, còn rất nhiều điều có thể nói về A/B Testing và Smart Convert sẽ cung cấp cho bạn các bài viết, case study hữu ích về A/B Testing nhé.

Smart convert - Phân tích hành vi, tăng chuyển đổi web

Chúng tôi hướng đến việc giúp bạn thấu hiểu khách hàng của mình thông qua việc phân tích trực quan các biểu đồ nhiệt hành vi của họ trên website, đồng thời gia tăng hiệu quả chuyển đổi trên website bằng cách kết hợp với các công cụ mở rộng khác khi đăng ký dùng thử tại //smartconvert.co