Khóa học ở Sài Gòn
Bài học kinh doanh
Sự kiện
Blog
Các tập đoàn công ty lớn, vừa và nhỏ hay thậm chí là các nhà bán hàng online luôn phải tạo ra các trang đích là loại “trang thu thập khách hàng tiềm năng”. “Trang tĩnh” cũng là một trang web liên kết người dùng với nhà bán hàng. Có thể dự đoán được những gì khi khách hàng nhấp vào và chuyển đổi.
Nhưng như vậy lại khá bất lợi. Vì không có số liệu chính xác hay thông tin cụ thể chỉ dựa vào dự đoán, cảm giác để đưa ra kết quả. Vậy tại sao không kiểm tra thử, bằng cách sử dụng AB Testing? Đây còn được gọi là thử nghiệm phân tách. Là loại thử nghiệm so sánh A và B trong cùng một môi trường, tình huống qua đó có thể biết phiên bản nào hiệu quả hơn. Cùng BIT tìm hiểu tất tần tật về A/B Testing trong bài viết dưới đây nhé.
Nội dung chính
AB Testing là tạo ra hai phiên bản khác nhau của website
AB Testing tùy trường hợp khác nhau mà phù hợp với từng đối tượng, không nhất thiết phải phù hợp với mọi đối tượng, vì nhu cầu mỗi công ty là khác nhau.
Vì thế hãy tìm hiểu cách AB Testing trước, sau khi có kết quả bạn có thể quyết định từ kết quả thử nghiệm của mình để tránh các trường hợp sai sót. AB Testing là bạn tạo ra hai phiên bản khác nhau của website hay ứng dụng nào đó, từ đó mới tìm ra phiên bản nào phù hợp, tốt hơn. Hai phiên bản đó bao gồm:
Khảo sát trải nghiệm người dùng
Tạo ra các trang web việc đầu tiên phải làm là bạn kiểm tra trải nghiệm của người dùng. Bạn muốn xem những cú click chuột của người dùng nút (CTA) có lên đầu trang hay vẫn giữ nó ở bên phải tỷ lệ nhấp có được cải thiện hay không. Có thể kiểm tra được hành động này, bạn sẽ phải tạo một landing page khác, thay thế vị trí CTA đó. Tiếp đó, bạn dễ dàng kiểm tra 2 phiên bản này và so sánh bằng hiển thị tỷ lệ phần trăm của khách hàng truy cập vào.
Kiểm tra thiết kế
Để có thể kiểm tra lý thuyết này, bạn cũng sẽ phải thiết kế một nút CTA khác. Nó có thể thay thế với màu khác dẫn đến trang đích của bạn. Nếu như sự thay đổi màu của bạn được nhiều lượt nhấp chuột hơn thì thử nghiệm này của bạn là hoàn toàn chính xác.
Còn nhiều loại AB Testing mà bạn có thể tự chạy và kiểm tra. Sau đây là mục tiêu chung các nhà tiếp thị cho doanh nghiệp thử nghiệm AB. Làm tăng lưu lượng trang web: Thay đổi các tiêu đề bài đăng làm tăng số lượng người truy cập vào. Về tỷ lệ chuyển đổi cao hơn: Hãy thử thay đổi các vị trí, màu sắc. Hay là nút CTA có thể làm thay đổi số người nhấp vào. Tỷ lệ thoát ra của người dùng thấp hơn: Khi khách hàng vào trang web của bạn thoát ra quá nhanh thì trang đó sẽ không được đứng top phụ thuộc vào phần giới thiệu, phông chữ hoặc hình ảnh thay đổi để giữ chân khách lâu hơn.
15 bước tiến hành thử nghiệm A/B
1. Hãy chọn một biến số để kiểm tra
Khi bạn đã tối ưu hóa các trang web bạn sẽ thấy được một biến số. Nhưng để có thể đánh giá chúng, bạn sẽ tách riêng thành biến độc lập, đo lượng hiệu suất của nó. Có thể kiểm tra nhiều biến cho trang web hoặc email chỉ cần cùng một thời điểm. Những thay đổi của bạn sẽ quyết định được trang web của bạn như thế nào, du là thay đổi đơn giản nhất.
2. Cùng nhau xác định mục tiêu của bạn
Là những số liệu mà bạn sử dụng xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản cũ hay không. Hãy chọn một chỉ số để tập trung vào và bạn hãy làm điều đó trước khi thiết lập biến thể thứ hay. Bạn muốn biến thể này ở đâu khi kết thúc, hãy cố gắng nghĩ xem và hãy nêu dự đoán của mình sau đó kiểm tra chúng. Còn nếu bạn đợi đến lúc sau mới nghĩ đến số liệu, mục tiêu và thay đổi của bạn là gì thì bạn có thể sẽ không thiết lập thử nghiệm này theo cách hiệu quả nhất.
3. Tạo “Người kiểm soát” và “ kẻ thách thức”
Hãy tạo ra người “người kiểm soát” khi bạn có biến độc lập, phụ thuộc và kết quả. Hãy sử dụng tin này để thiết lập một phiên bản không thay đổi. Biến thứ bạn đang thử nghiệm trở thành “sự kiểm soát”. Từ những dữ liệu đó hãy tạo ra “kẻ thách thức” bạn sẽ kiểm tra được theo sự kiểm soát của chính mình.
4. Chia nhóm mẫu bằng nhau và ngẫu nhiên
Đối với các thử nghiệm hay các đối tượng bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn hoặc là ngang nhau. Với các cuộc thử nghiệm bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn là đối với các đối tượng.
5. Xác định kích thước của mẫu ( nếu có)
Điều này sẽ tùy thuộc vào công cụ khi thử nghiệm A/B. Nếu bạn đang chạy AB Testing của email, muốn gửi thử nghiệm này đến phần nhỏ hơn trong danh sách của mình để kết quả hay hơn. Cuối cùng thì bạn chọn kết quả chính xác và gửi kết quả này đến danh sách. Nếu bạn chạy AB Testing trên trang web, thời gian chạyAB Testing sẽ bị ảnh hưởng trực tiếp đến kích thước mẫu.
6. Mức độ quan trọng của kết quả
Chỉ số mục tiêu mà bạn đã chọn, xem kết quả của bạn như thế nào. Trong các trường hợp, bạn sẽ muốn mức độ tin cậy là 95% tốt nhất, thậm chí là 98% nếu là thử nghiệm tốn thời gian để thiết lập. Bạn cảm thấy thoải mái khi đặt cược không và đặt cược vào tỷ lệ nào? “Tôi chắc chắn 80% là thiết kế phù hợp với tôi và sẵn sàng đặt cược mọi thứ vào nó”. (Matt Rheault – kỹ sư phần mềm cấp cao tại Hubspot)
7. Đảm bảo rằng chỉ chạy thử nghiệm tại một thời điểm trên một chiến dịch
Nếu bạn thử nhiều thứ trên một chiến dịch, ngay cả khi chiến dịch không nằm trên nội dung chính xác chắc hẳn kết quả của bạn sẽ rất phức tạp.
8. Công cụ kiểm tra A/B
Công cụ này sẽ giúp bạn rất nhiều nhiều khi kiểm tra A/B. Bạn là khách hàng của HubSpot Enterprise thì phần mềm cho phép bạn kiểm tra A/B email, hành động và trang web. Còn với khách hàng không phải là HubSpot Enterprise, cho phép bạn thử nghiệm đối ta 10 phiên bản đầy đủ và so sánh hiệu suất bằng cách sử dụng một mẫu người ngẫu nhiên.
9. Kiểm tra cả hai biến thể cùng nhau
Thời gian rất cần thiết và quan trọng đối với bạn trong kết quả chiến dịch này. Nếu bạn chạy phiên bản A trong 1 tháng và B trong 1 tháng sau đó, làm thế nào mà bạn biết được liệu thay đổi của phiên bản là do thiết kế hay do tháng? Hãy chạy 2 biến thể cùng lúc, nếu không sẽ phải phán đoán kết quả lần 2
10. Cho phép thử A/B đủ thời gian tạo ra dữ liệu hữu ích
Đảm bảo rằng thử nghiệm của bạn chạy đủ lâu để có mẫu đáng kể. Nếu không, sẽ rất khó để biết sự khác nhau về mặt thống kê giữa hai biến thể hay không. Mất bao lâu còn tùy thuộc vào công ty của bạn có thể xảy ra vài giờ hoặc vài ngày hoặc vài tuần.Việc này chỉ thật sự ý nghĩa khi được lượng truy cập. Nếu không nhận được lượng truy cập nhiều thì sẽ mất thời gian hơn để chạy A/B.
11. Phản hồi từ người dùng thực
Những cách tốt nhất để hỏi ý kiến là thăm dò hoặc khảo sát. Có thể thêm khảo sát của mình trên trang web hỏi các vấn đề liên quan. Hay những dòng cảm ơn và hỏi khách truy cập bằng cách nhấp vào hoặc điền vào mẫu.
12. Hãy tập trung vào số liệu mục tiêu
Nếu bạn đo lường nhiều số liệu nhưng hãy tập trung vào số liệu quan trọng nhất đó là số liệu bạn thực hiện phân tích của mình.
13. Sử dụng máy tính để đo lường tầm quan trọng của kết quả
Xác định biến thể nào hoạt động tốt nhất về mặt thống kê, có thay đổi hay không? Bạn hãy tiến hành kiểm tra thống kê – làm thủ công hoặc chỉ cần nhập kết quả của mình vào máy tính thử nghiệm của chúng tôi. Máy tính sẽ đo mức độ tin cậy mà dữ liệu tạo ra cho biến thể đó. Cuối cùng đo lường con số đó với giá trị đã chọn xác định ý nghĩa thống kê.
14. Hành động dựa trên kết quả
Nếu như biến thể đó tốt hơn về mặt thống kê thì bạn đã đưa ra kết quả hoàn hảo. Cuối cùng hoàn thành kiểm tra và tắt biến thể. Còn nếu như không có biến thể nào tốt hơn về thống kê, không ảnh hưởng đến kết quả và đánh dấu là không có kết quả.
15. Lập kế hoạch cho bài kiểm tra A/B tiếp theo
Kết thúc một cuộc thử nghiệm sẽ giúp bạn rút ra được những bài học cho lần tiếp theo. Có thể thử tiến hành thử nghiệm trên một tính năng khác của trang web hoặc email mà bạn thử nghiệm.
Xem thêm: Khóa học xây dựng Marketing đa kênh hiệu quả
Trên đây là tất cả những gì bạn cần biết về AB Testing. Bạn thấy nó có hữu ích không? Hãy phải hồi ngay cho chúng tôi nếu bạn thành công nhé.
