Trong marketing, bạn sẽ thường xuyên phải dự đoán những thứ liên quan đến các chiến dịch marketing như là điều gì kích thích với người dùng, điều gì khiến họ nhấp vào quảng cáo,… Thường thì bạn sẽ dựa vào trực giác của mình để phán đoán những điều này đúng không?

Không cần phải đoán già đoán non như thế, có một cách hiệu quả hơn đó là dùng A/B Testing. A/B Testing có thể giúp bạn và hỗ trợ bạn rất nhiều trong việc phỏng đoán, giả định những hành vi, suy nghĩ của khách hàng có thể xảy ra.

Từ đó ta có thể dựa vào đó mà chạy chiến dịch một cách dễ dàng hơn nhiều. Trong bài viết hôm nay, hãy cùng Azgad Agency đi tìm hiểu về A/B Testing, xem xem nó là gì và quy trình để thực hiện A/B Testing ra sao. Đi vào bài viết ngay để biết thêm chi tiết nào!

Tìm hiểu về A/B Testing

A/B Testing là gì?

A/B Testing hay còn được nhiều người trong ngành marketing gọi với cái tên là split testing hay bucket testing. Đây là một phương pháp dùng trong việc so sánh giữa 2 phiên bản của webpage, một chiến dịch hoặc một ứng dụng nào đó, và chạy đồng thời 2 phiên bản đó cùng một lúc. Sau đó sẽ rút ra được thông tin từ các con số thu được khi đã chạy, và xem xem phiên bản nào đang chạy tốt hơn.

A/B Testing hiểu cơ bản thì nó chỉ là một thử nghiệm giữa hai hoặc nhiều biến thể mà thôi. Hai hay nhiều biến thể này sẽ được thực thi và chạy cho người dùng tiếp cận một cách ngẫu nhiên không đoán trước. Sau đó thu về những phân tích thống kê cụ thể về hiệu quả của việc thực thi đó.

A/B Testing sẽ đưa ra cho bạn những phán đoán giả định về việc tối ưu trang web, chiến dịch, ứng dụng và bạn có thể từ đó đưa ra các quyết định về những dữ liệu này để thay đổi chúng, hiệu chỉnh chúng làm sao cho hiệu quả hơn. Và sau đó thì bạn lại thu nhập những thông số, dữ liệu về sự hiệu quả mà bạn đã điều chỉnh để xem xem bạn đã hiệu chỉnh đúng hướng hay chưa.

Với A/B Testing, bạn có thể đo lường những biến đổi trong thông số đã thu thập được, từ đó có thể thay đổi những phiên bản thử nghiệm đó để làm sao cho nó chạy được tốt hơn.

Tại sao chúng ta nên sử dụng A/B Testing?

A/B Testing là phương pháp thử nghiệm hiệu quả giúp cho nhiều các nhân, doanh nghiệp, tổ chức, công ty có thể thực hiện những thay đổi có tính khả thi cho trải nghiệm người dùng trong quá trình thu thập dữ liệu khi chạy A/B Testing.

Với A/B Testing thì các cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức, công ty có thể đưa ra được những phán đoán, giả định một cách cụ thể hơn rất nhiều. So với việc dùng trực giác của bản thân để phán đoán, đưa ra giả định.

Nói cách khác thì những hành vi người dùng, thái độ người dùng có thể thể hiện được hết qua kết quả của thông số khi chạy A/B Testing, đơn giản là vậy.

A/B Testing không chỉ giúp cho bạn trả lời những câu hỏi còn khuất mắc và bất đồng về hành vi người dùng, thái độ người dùng. Mà nó còn giúp cho chúng ta nhất quán trong việc cải thiện những trải nghiệm, những mục tiêu đơn lẻ khác, không bị lệch hướng đi.

Ví dụ đơn giản dễ hiểu: Một công ty A nọ đang muốn cải thiện chất lượng và số lượng khách hàng tiềm năng từ trang web của họ. Và họ có ý định là sẽ chuẩn bị chạy một chiến dịch để thực thi điều ấy.

Và để cho mục tiêu ấy có khả năng đạt được, thì công ty A đã sử dụng A/B Testing về các mục như là tiêu đề chiến dịch, hình ảnh, biểu mẫu chiến dịch, nút CTA kêu gọi hành đồng và tổng thể bố cục của trang luôn.

Và với việc chạy A/B Testing tại cùng một thời điểm nhất định như vậy sẽ giúp cho công ty A xác định một cách chính xác hơn những thứ mà họ đã thay đổi có ảnh hưởng đến số lượng và chất lượng khách hàng tiềm năng trên trang web của họ hay không. Hay là có những thay đổi nào khác ảnh hưởng đến điều ấy hay không.

Từ những kết quả thu được ấy, công ty A có thể thay đổi những điều mà các thử nghiệm của A/B Testing để lại và được cho là thành công. Để từ đó nâng cao tính trải nghiệm của khách hàng, giúp cho số lượng và chất lượng khách hàng tiềm năng được nâng lên cao hơn.

Ví dụ ở trên là chạy A/B Testing với phương pháp thay đổi lại UX – trải nghiệm của người dùng trên trang web của công ty A. Nó cho phép chúng ta có thể tối ưu hóa theo ý muốn của người dùng khi chạy ra kết quả A/B Testing. Để từ đó, có thể bắt đầu thực hiện những bước xa hơn, quan trọng hơn trong chiến lược marketing tổng thể.

Với việc sử dụng A/B Testing thì các marketer có thể phán đoán một cách chính xác được rằng phiên nào đang thu hút khách hàng nhiều hơn. Và với việc mà đoán được những yếu tố liên quan một cách chính xác như vậy thì thì bạn có thể giảm đi số lượng lớn nguồn tiền đầu tư vào chiến dịch marketing đấy.

Vừa giảm được tiền, chiến dịch của bạn chạy lại hiệu quả hơn gấp mấy lần so với việc không chạy A/B Testing.

Đối với những nhà phát triển, thiết kế sản phẩm thì A/B Testing cũng là lựa chọn tuyệt vời để có thể xem xem những tính năng mới, thay đổi mới trong sản phẩm có ảnh hưởng được với khách hàng hay không. Nếu có thì những ảnh hướng đó mang tính tích cực hay tiêu cực.

Những thứ như sản phẩm, tương tác của người dùng, phương thức hay trải nghiệm đều có thể tối ưu hóa được với phương pháp A/B Testing. Miễn sao mục tiêu của bạn cần phải rõ ràng và cụ thể, không lan man là được.

A/B Testing SEO

Gì chứ với A/B Testing thì Google là ông lớn đi đầu trong việc ủng hộ và khuyến khích các marketer sử dụng A/B Testing. Và Google cũng đã thông báo trước cho các marketer biết rằng:

“Việc thực hiện A/B Testing hoặc đa biến không gây ra những sự cố hay rủi ro nào cho xếp hạng tìm kiếm trên website.

Tuy nhiên, nó có thể gây bất lợi cho thứ hạng tìm kiếm của bạn nếu lạm dụng công cụ A/B Testing cho các mục đích như che giấu.”

Một số ví dụ cụ thể mà Google cung cấp cho bạn, để giúp bạn tránh tình trạng rủi ro mà Google đã nói ở trên:

• Chỉ chạy thử nghiệm khi thật sự cần thiết

Việc bạn lạm dụng việc chạy thử nghiệm lâu hơn mức cần thiết, đặc biệt là đối với một biến thể nào đó của trang web thì điều này được Google xem đó là thủ thuật đánh lừa công cụ tìm kiếm của họ. Và với việc như vậy thì có nguy cơ xảy ra tình trạng rủi ro không đáng có như Google đã nói ở trên.

Google khuyên rằng bạn nên cập nhật trang web của mình và xóa những biến thể chạy thử nghiệm đi, ngay sau khi kết thúc thử nghiệm. Và đặc biệt lưu ý rằng, không nên thử nghiệm quá lâu.

• Không nên che giấu

Che giấu ở đây là nói về việc mà trang web của bạn hiển thị sai những gì mà khách hàng nhìn thấy ở ngoài công cụ tìm kiếm. Với việc che giấu như vậy thì nguy cơ cao trang web của bạn sẽ bị rớt top trầm trọng và thậm chí có thể bị xóa khỏi kết quả tìm kiếm.

• Sử dụng thẻ rel = “canonical”

Nếu như bạn thử nghiệm với nhiều URL riêng biệt, thì nên sử dụng thẻ rel = “canonical” này để hướng các biến thể đó trở về bản gốc. Làm như vậy sẽ giúp cho GoogleBot không bị nhầm lẫn bởi nhiều phiên bản đang thử nghiệm của bạn.

• Sử dụng redirect 302 thay vì sử dụng 301s

Nếu như bạn sử dụng chuyển hướng để chuyển hướng từ URL biến thể sang URL gốc. Thì nên sử dụng 302 (tạm thời) thay vì sử dụng 301s (vĩnh viễn)

Quy trình chung cho A/B Testing Facebook và A/B Testing Google Ads

Có nhiều cách và quy trình để bắt đầu công việc triển khai thực hiện việc thử nghiệm A/B này. Dưới đây sẽ là quy trình mà Azgad đúc kết sau nhiều năm kinh nghiệm làm việc, bạn có thể sử dụng nó hay lấy nó làm tham khảo:

• Thu thập dữ liệu, phân tích

Trước tiên ta cần thu thập những dữ liệu liên quan và phân tích nó. Những phân tích của bạn sẽ giúp cho bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về những điểm mà bạn sẽ bắt đầu tối ưu. Bắt đầu với những nơi nhỏ, điểm nhỏ cho tới những điểm lớn hơn cần tối ưu. Làm lần lượt như vậy sẽ giúp cho công việc thu thập dữ liệu của bạn nhanh hơn so với bình thường.

• Xác định mục tiêu

Mục tiêu của bạn, của doanh nghiệp, công ty bạn có thể là bất cứ thứ gì, từ việc gia tăng số lượng khách hàng cho đến gia tăng số lần nhấp chuột chẳng hạn. Xác định rõ mục tiêu ngay từ ban đầu thì việc mà so sánh giữa các biến thể với nhau, xem xem biến thể nào thành công là việc vô cùng dễ dàng. Bạn có thể dựa vào mục tiêu của bạn để xác định được điều ấy nhanh chóng.

• Tạo ra giả định

Khi đã xác định rõ mục tiêu của mình rồi thì giờ bạn cần tạo ra những giả định, giả thuyết rằng tại sao những phiên bản bạn tạo ra đấy lại tốt hơn so với phiên bản gốc hiện tại. Nhớ note ra rõ ràng từng giả định nhé.

• Tạo ra các biến thể

Bắt đầu với việc tạo ra các biến thể như là:

– Thay đổi khẩu hiệu nút CTA, hay là thay đổi màu sắc của nút

– Hoán đổi cách thành phần với nhau

– Tạo ra nhiều phân khúc tệp khách hàng khác nhau

– …

Có vô vàn lựa chọn với việc tạo ra các biến thể như vậy, hãy dựa vào những dữ liệu đã làm ở trên để làm việc này một cách thống nhất.

• Bắt đầu chạy thử nghiệm

Sau khi đã thực hiện hết những việc ở trên rồi thì tới phân đoạn đó là chạy thử nghiệm và chờ phản ứng của khách hàng. Khách hàng sẽ là những người ngẫu nhiên trong chiến dịch của bạn. Hãy thu thập lại hết toàn bộ những thông số, tính toán nó và lưu nó lại để dành cho bước phân tích kết quả.

• Phân tích kết quả

Đợi cho thử nghiệm của bạn chạy và kết thúc, và chúng ta sẽ bắt đầu phân tích kết quả thu lại được.

Bạn sẽ thấy được sự khác nhau giữa các phiên bản đã chạy thử nghiệm, từ đó có thể xác định được phiên nào tốt hơn, cần giữ và phát triển phiên bản nào hơn.

Vừa rồi là những thông tin về A/B Testing mà Azgad đã chia sẻ cho bạn cùng với những thông tin liên quan tới A/B Testing. Nếu thấy thông tin này hay và bổ ích thì đừng ngần ngại nhấn chia sẻ nhé. Và đừng quên ghé thăm trang web Azgad Agency để đọc thêm nhiều bài viết cực hay mới.

>>> Xem thêm:
Tỷ lệ chuyển đổi là gì? 3 cách cải thiện tỷ lệ chuyển đổi
Bootstrap là gì? 5 bước cài đặt và sử dụng Bootstrap