A/B testing là gì? 6 bước thực hiện quy trình A/B testing hiệu quả

Tỷ lệ chuyển đổi là một trong những thước đo mức độ hiệu quả của chiến dịch marketing. Chỉ số này cho biết tỷ lệ người dùng truy cập vào các phương tiện truyền thông và thực hiện các hành động chuyển đổi như mong muốn của thương hiệu. Do đó, các doanh nghiệp tập trung cải thiện chỉ số này để thu về được nhiều lợi nhuận và khách hàng trung thành hơn. Hiện nay, một trong những giải pháp giúp nâng cao tỷ lệ chuyển đổi chính là A/B testing. Hãy cùng PharMarketing tìm hiểu sâu hơn về A/B testing là gì, quy trình triển khai và những lỗi sai thường gặp khi thực hiện nhé!

A/B testing là gì 

A/B testing hay còn được biết đến là Split Testing, Bucket Testing là một phương pháp so sánh 2 hoặc nhiều phương án khác nhau cho cùng một vấn đề như: phiên bản giao diện hoặc cách sắp xếp nội dung, kích thước hình ảnh, thiết kế nút CTA trên các website, email hoặc ứng dụng. Thông qua kết quả thử nghiệm trên sẽ xác định được phiên bản nào phù hợp với tiêu chuẩn, sở thích của khách hàng, thu hút nhiều lượng chuyển đổi hơn cho doanh nghiệp.

Vì sao doanh nghiệp nên làm A/B testing 

Thương hiệu sẽ có 2 nhóm người dùng phổ biến là khách hàng trung thành (customer) và khách hàng tiềm năng (lead). Nếu muốn tăng số lượng chuyển đổi bạn sẽ có 2 phương án là tiếp cận nhiều người dùng mới hoặc tăng tỷ lệ chuyển đổi từ các khách hàng cũ. 

A/B testing có thể hỗ trợ doanh nghiệp rất nhiều ở phương án thứ 2 bằng cách nghiên cứu và tối ưu hiệu quả trải nghiệm người dùng trên nền tảng trực tuyến về những yếu tố như giao diện đẹp mắt, thao tác đơn giản, nội dung chất lượng, v.v.  

Ngoài ra, A/B testing còn cho phép các công ty thu hút thêm lượng khách hàng tiềm năng hơn nhờ những thử nghiệm thay đổi với tiêu đề, hình ảnh minh họa, biểu mẫu, bố cục tổng thể, lời kêu gọi hành động. 

Những nguyên tắc cơ bản khi thực hiện A/B testing 

Dưới đây là những nguyên tắc quan trọng khi triển khai A/B giúp thương hiệu mang đến những trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng:

• Nguyên tắc 1: Hãy quên đi những điều bạn cho là thật sự hiểu về khách hàng của mình
• Nguyên tắc 2: Luôn đặt ra những tiêu chí, mục tiêu để so sánh 
• Nguyên tắc 3: Không áp dụng cứng nhắc để nâng cao CRO
• Nguyên tắc 4: Chỉ thay đổi hoặc thử nghiệm một yếu tố tại cùng một thời điểm
• Nguyên tắc 5: Không đưa ra đánh giá chủ quan trước khi có số liệu thống kê tường minh
• Nguyên tắc 6: Hãy học đi trước khi chạy 
• Nguyên tắc 7: Thu thập ý kiến, dữ liệu từ nhiều nguồn
• Nguyên tắc 8: Thông tin hành vi người dùng và thông tin khảo sát khách hàng có thể đối lập
• Nguyên tắc 9: Xác định rõ ràng tiêu chuẩn đánh giá thành công của mình  
• Nguyên tắc 10:  Bỏ qua việc kiểm tra tiêu chí ít quan trọng. 
   

Quy trình các bước thực hiện A/B testing

Dưới đây là trình tự 6 bước giúp doanh nghiệp có thể triển khai mọi phần mềm A.B testing phổ biến hiện nay:

Bước 1: Lựa chọn một biến để kiểm tra

Khi tiến hành tối ưu hóa website hoặc email có nhiều biến thể mà bạn cần phải kiểm tra. Tuy nhiên, để đánh giá chính xác độ hiệu quả khi thay đổi, cần tách riêng từng thuộc tính để đo lường hiệu suất. Nếu không chúng ta sẽ khó xác định được sự thay đổi là từ yếu tố nào mang lại. 

Ví dụ khi A/B testing với website, công ty có thể kiểm tra lần lượt các biến như tiêu đề, hình ảnh, thanh navbar, v.v.

Bước 2: Xác định mục tiêu 

Ở bước này, nhờ xác định các mục tiêu chuyển đổi rõ ràng, thương hiệu sẽ có cơ sở so sánh biến thể có tốt hơn phiên bản gốc hay không. Một số mục tiêu phổ biến trong quá trình A/B testing như số lượng click vào nút kêu gọi hành động, liên kết đến website chính, v.v.

Bước 3:  Lập giả thuyết 

Sau khi hoàn tất thiết lập mục tiêu, thương hiệu có thể bắt đầu xây dựng các ý tưởng kiểm tra A/B testing và đặt giả thuyết tại sao bạn cho rằng nó sẽ hiệu quả hơn so với phiên bản hiện tại. Sắp xếp danh sách thứ tự ý tưởng ưu tiên theo khả năng động và mức độ độ trong quá trình thực hiện. 

Bước 4: Xây dựng các thuộc tính 

Mục tiêu của A/B testing là cải thiện các yếu tố trên website, email hoặc ứng dụng để tăng trải nghiệm cho người dùng. Vì vậy, đó có thể là sự điều chỉnh về màu sắc của nút CTA, hoán đổi thứ tự các danh mục trên trang, ẩn một số thanh điều hướng hoặc bất kỳ biến thể tùy chỉnh nào bạn muốn. Nhiều phần mềm A/B testing tích hợp trình chỉnh sửa trực quan giúp lập trình viên vừa thay đổi vừa quan sát một cách dễ dàng. 

Bước 5: Chạy thử nghiệm

Ở bước này, chúng ta sẽ đưa phiên bản vừa cải tiến vào chạy thử nghiệm và chờ xem phản ứng của người dùng. Tại thời điểm này, người tiêu dùng khi truy cập và thực hiện một số thao tác sẽ được gán ngẫu nhiên vào các thuộc tính để trải nghiệm. Mức độ tương tác và chuyển đổi của họ sẽ được thống kê, phân tích để xác định độ hiệu quả, phù hợp của từng biến thể. 

Bước 6: Phân tích kết quả

Khi thử nghiệm A/B testing hoàn tất, bước cuối cùng là nghiệm thu kết quả. Các phần mềm A/B testing sẽ tổng hợp dữ liệu từ thử nghiệm và cho biết được sự khác biệt chi tiết giữa cách hai phiên bản hoạt động. 

Công cụ hỗ trợ thực hiện A/B testing 

Hiện nay, các quản trị viên có thể tìm thấy rất nhiều công cụ A/B testing hỗ trợ phân tích thông tin khách hàng có trên thị trường. Dưới đây, Pharmarketing sẽ gửi đến bạn 3 phần mềm A/B testing được sử dụng phổ biến nhất:

Contentsquare 

Contentsquare là phần mềm A/B testing có tính năng nghiên cứu lượng người dùng truy cập và sử dụng website. Nó cung cấp những thuộc tính thông tin cơ bản như số lượng xem trang, theo dõi thao tác của khách hàng. Bạn có thể lựa chọn hình thức trình bày báo cáo dưới dạng bản đồ trực quan để dễ dàng đánh giá được đâu là những yếu tố thu hút nhiều người dùng. 

EyeQuant

Một trong những điểm vượt trội mà EyeQuant mang lại là cung cấp kết quả kiểm tra ngay lập tức, không mất nhiều thời gian như những công cụ A/B testing khác. Chỉ cần điền đường dẫn URL của website và EyeQuant, nó có thể hiển thị những loại thông tin như: Perception map, attention mao, Hotspot, regions of interest, Visual clarity, v.v dưới dạng heatmap.

Optimizely 

Với những thương hiệu chưa có đội ngũ IT, lập trình chuyên nghiệp vẫn có thể sử dụng phần mềm A/B testing này vì chúng không đòi hỏi nhiều về mặt kỹ thuật. Optimizely có khả năng tối ưu hóa và thực hiện A/B testing một cách nhanh chóng. Dưới đây là một số tính năng giúp bạn thay đổi thuộc tính trên website đơn giản:

• Giao diện Editor thân thiện với người dùng, dễ dàng điều chỉnh bố cục giao diện, font chữ, nội dung, màu sắc, v.v
• Xây dựng giao diện mới và thực hiện chạy trải nghiệm nhanh chóng, không mất nhiều thời gian
• Thoải mái lựa chọn những thuộc tính, biến thể cần thay đổi 
• Thu thập dữ liệu và lượng nhấp chuột, chuyển đổi, v.v bằng set goals
• Lên lịch biểu kiểm nghiệm theo nhu cầu người dùng 
• Có thể liên kết với các phần mềm A/B testing khác như Google Analytics, KISSmetrics, ClickTale, v.v
• Có thể nâng cao chất lượng kiểm tra vì có HTML, CSS, Javascript, jQuery
   

Những lỗi thường gặp khi áp dụng A/B testing

Trong quá trình thực nghiệm A/B testing có thể xuất hiện một số lỗi phổ biến làm ảnh hưởng đến kết quả so sánh như sau:

Công cụ testing gặp vấn đề 

Hiện nay nhiều phần mềm A/B testing tuy có chi phí thấp, dễ sử dụng nhưng lại không đảm bảo chất lượng đo lường chính xác. Các công cụ A/B testing khác nhau sẽ có những tính năng không trùng lặp nhưng có vài điểm khác biệt mà bạn cần lưu tâm. Vì nếu không kịp thời phát hiện những điểm này thì quá trình A/B testing sẽ gặp thất bại từ bước đầu. 

Thực tế đã chứng minh rằng tốc độ load trang kéo dài thêm 1 giây cũng làm mất đi 11% lượt xem và giảm 7% tỷ lệ chuyển đổi. Việc công cụ A/B testing bị lỗi sẽ đưa ra các báo cáo sai lệch khiến nỗ lực tối ưu hóa website trở nên vô nghĩa. 

Kết thúc kiểm tra ngay khi kết quả đạt ngưỡng

Đối với các phần mềm A/B testing, càng thực hiện kiểm tra, so sánh dữ liệu liên tục càng đảm bảo kết quả báo cáo có giá trị chính xác. Nhiều marketer kết thúc quá trình thử nghiệm ngay khi thấy được số liệu khả quan thì dễ bị các công cụ A/B testing đánh lừa. Doanh nghiệp không thể đưa ra quyết định phiên bản nào tốt hơn chỉ với một vài lần test ngắn.   

Tập trung vào người dùng mới 

Khi tiến hành khảo nghiệm A/B testing, nhiều người chỉ quan tâm đến các chỉ số nâng cao tiếp cận người dùng mới bằng cách thay đổi hàng loạt bố cục, thiết kế, nội dung, v.v trên giao diện. Vì vậy, khi khách hàng trung thành sử dụng website, email hoặc ứng dụng của thương hiệu sẽ cảm thấy bỡ ngỡ, thậm chí là khó chịu trước các sự thay đổi đột ngột. Điều này làm ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ chuyển đổi của nhóm người dùng cũ. 

Chú tâm quá nhiều vào yếu tố kém quan trọng

Quá trình A/B testing phải tiến hành kiểm tra, so sánh dựa trên nhiều biến thể có thể thúc đẩy số lượng chuyển đổi của người dùng. Vì vậy, việc đầu tư cải thiện những yếu tố nhỏ lẻ sẽ khiến doanh nghiệp tốn nhiều chi phí, thời gian mà không mang lại cơ hội thay đổi tích cực. 

Kết luận 

Hy vọng những chia sẻ trên của Pharmarketing đã giúp bạn có cái nhìn tổng hơn về A/B testing và áp dụng thành công để thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi khách hàng. Đừng quên theo dõi và cập nhật thêm nhiều bài viết hữu ích khác từ Pharmarketing nhé!