A/B Testing là gì? Vai trò và tầm quan trọng của A/B testing

A/B testing là một phương pháp thống kê được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực tiếp thị và phát triển sản phẩm. Nó cho phép các công ty so sánh hai phiên bản khác nhau của một sản phẩm hoặc tính năng và xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Trong bài viết này, BKHOST sẽ giới thiệu các khái niệm cơ bản về A/B testing và các lợi ích mà nó cung cấp cho các công ty.

Giới thiệu về A/B testing

A/B Testing là gì?

A/B testing là một phương pháp thống kê được sử dụng để so sánh hai phiên bản của một sản phẩm hoặc tính năng (A và B) để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Nó thường được sử dụng trong các lĩnh vực tiếp thị và phát triển sản phẩm để giúp các công ty đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về sản phẩm của họ.

Trong một A/B test, hai phiên bản của sản phẩm (A và B) được hiển thị ngẫu nhiên cho người dùng và kết quả được đo lường để xem phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Phiên bản hoạt động tốt hơn được chọn để phát triển hoặc triển khai tiếp.

A/B testing là một cách hiệu quả để xác định những cải tiến nhỏ có thể dẫn đến các lợi ích lớn. Nó cho phép các công ty đưa ra các quyết định có thông minh về sản phẩm của họ và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng của họ.

Lý do tại sao nó quan trọng?

• A/B testing có tầm quan trọng rất lớn trong việc phát triển sản phẩm và tiếp thị, vì nó cho phép các công ty đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và có thể giúp họ tối ưu hóa trải nghiệm người dùng của họ.
• A/B testing giúp các công ty tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách giúp họ tìm ra những gì hoạt động tốt và không hoạt động tốt trong sản phẩm của họ mà không cần phải thử nghiệm quá nhiều ý tưởng khác nhau.
• A/B testing giúp các công ty tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của họ bằng cách xác định những ý tưởng và kế hoạch tiếp thị nào có hiệu quả hơn.

Cách thức hoạt động của A/B Testing

Để thực hiện một A/B test, các bước cơ bản như sau:

• Định nghĩa mục tiêu: Trước khi bắt đầu một A/B test, cần xác định rõ ràng mục tiêu của test này là gì. Ví dụ, nếu công ty muốn tăng tỉ lệ chuyển đổi của trang web của họ, mục tiêu của A/B test sẽ là tăng tỉ lệ chuyển đổi.
• Chọn phiên bản A và phiên bản B: Sau khi xác định mục tiêu của A/B test, cần chọn hai phiên bản khác nhau của sản phẩm hoặc tính năng để so sánh. Phiên bản A là phiên bản hiện tại hoặc phiên bản mẫu, trong khi phiên bản B là phiên bản được thay đổi để kiểm tra xem có hiệu quả hơn hay không.
• Đo lường kết quả: Sau khi hai phiên bản được hiển thị ngẫu nhiên cho người dùng, kết quả của A/B test sẽ được đo lường để xem phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Các kết quả thường được đo bằng các chỉ số như tỉ lệ chuyển đổi, thời gian trung bình trên trang, số lần chia sẻ trên mạng xã hội, vv.
• Chọn phiên bản tốt hơn: Sau khi đo lường kết quả của A/B test, phiên bản hoạt động tốt hơn sẽ được chọn để phát triển hoặc triển khai tiếp.

Lợi ích của A/B Testing

A/B testing cung cấp nhiều lợi ích cho các công ty khi thực hiện nó:

• Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng: A/B testing giúp các công ty tìm ra những gì hoạt động tốt và không hoạt động tốt trong sản phẩm của họ, giúp họ có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng của họ.
• Tiết kiệm thời gian và chi phí: Thay vì phải thử nghiệm quá nhiều ý tưởng khác nhau, A/B testing giúp các công ty tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách giúp họ tìm ra những gì hoạt động tốt và không hoạt động tốt nhanh hơn.
• Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị: A/B testing cũng có thể giúp các công ty tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của họ bằng cách xác định những ý tưởng và kế hoạch tiếp thị nào có hiệu quả hơn.

Có những loại A/B Testing nào?

Hiện nay, có 4 loại A/B Testing phổ biến được các doanh nghiệp và tổ chức lựa chọn sử dụng nhiều nhất. Cụ thể như sau:

Split URL Testing

Trong khi A/B Testing được sử dụng để thử nghiệm các thay đổi giao diện người dùng trên trang web. Thì Split URL Testing được sử dụng để thực hiện các thay đổi cần thiết về thiết kế đối với trang web. Ngoài ra, Split URL Testing còn đem lại nhiều lợi ích khác như:

• Hỗ trợ thử nghiệm so sánh các thiết kế mới trên trang web khó phân tích.
• Cho phép chạy thử nghiệm các thay đổi không phải UI như cơ sở dữ liệu hay tối ưu hóa thời gian tải trang.
• Điều hướng quy trình làm việc của trang web.
• Phương pháp thử nghiệm phù hợp với nhiều nội dung động.

Multivariate Testing

Multivariate Testing là phương pháp thử nghiệm đồng bộ được sử dụng để phân tích tổ hợp nhằm tìm kiếm các đối tượng tốt nhất. Loại thử nghiệm này có cấu trúc phức tạp hơn so với A/B Testing và phù hợp trong các lĩnh vực tiếp thị sản phẩm và dịch vụ nâng cao. Ngoài ra, Multivariate Testing còn có những ưu điểm như sau:

• Tiết kiệm thời gian triển khai thực nghiệm.
• Dễ dàng thực hiện các thao tác phân tích.
• Có thể ánh xạ tất cả sự tương tác các thành phần như tiêu đề, hình ảnh hay nội dung.

Multi Page Testing

Multi Page Testing là phương pháp hỗ trợ kiểm tra các thay đổi của một yếu tố cụ thể trên nhiều trang web được thực thi theo hai cách. Cách thứ nhất là Funnel Multipage Testing, đó là người dùng sẽ sử dụng tất cả các trang trong Sale Funnel và tạo các phiên bản mới cho chúng. Cách thứ hai là Classic or Conventional Multi Page Testing, cụ thể người dùng sẽ kiểm tra các thao tác thêm và xóa những yếu tố và thành phần lặp lại không phù hợp. Ngoài ra, Multi Page Testing còn đem lại một số lợi ích như sau:

• Hỗ trợ triển khai các trải nghiệm nhất quán cho khách truy cập tiềm năng.
• Cho phép thực hiện một thay đổi trên nhiều trang khác nhau mà vẫn đảm bảo khách truy cập không bị thoát hay điều hướng sang trang web khác.

Các yếu tố cần cân nhắc khi thực hiện A/B testing

Có một số yếu tố cần cân nhắc khi thực hiện A/B testing:

• Đối tượng người dùng: Người dùng của sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty có ảnh hưởng đến kết quả của A/B test.Vì vậy, cần chọn đúng đối tượng người dùng để thực hiện A/B test để có kết quả chính xác nhất.
• Kích cỡ mẫu: Kích cỡ mẫu là số người dùng được tham gia vào A/B test. Kích cỡ mẫu càng lớn thì kết quả càng chính xác, nhưng cũng cần cân nhắc việc tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Thời gian thực hiện: Thời gian thực hiện A/B test cũng có ảnh hưởng đến kết quả. Thời gian quá ngắn có thể không đủ để đo lường kết quả chính xác, trong khi thời gian quá dài có thể làm tăng chi phí và tốn thời gian hơn cần thiết. Cần cân nhắc cân bằng giữa độ chính xác và chi phí và thời gian khi xác định thời gian thực hiện A/B test.
• Các yếu tố khác: Cũng cần cân nhắc các yếu tố khác như địa điểm, ngôn ngữ, vv. để đảm bảo rằng A/B test được thực hiện đúng cách và có kết quả chính xác.

A/B Testing và SEO

Các tác động của SEO đối với A/B Testing trong quá trình thử nghiệm với trang web và tìm kiếm của Google bao gồm:

• No cloaking là kỹ thuật không che giấu các nội dung trên trang web đối với Googlebot nhằm tránh các vi phạm nguyên tắc quản trị được đặt ra trước đó.
• Sử dụng Redirects 302 để chạy A/B Testing chuyển hướng người dùng tạm thời từ URL ban đầu sang URL biến thể.
• Khoảng thời gian chạy thử nghiệm cần thiết cho một bài kiểm tra đáng tin cậy sẽ phụ thuộc vào tỷ lệ chuyển đổi và lưu lượng truy cập của trang web. Sau khi kết thúc thử nghiệm, hãy cập nhật trang web với các biến thể cần thiết và xóa những biến thể không cần thiết như URL thay thế hay tập lệnh thử nghiệm và đánh dấu.
• Sử dụng liên kết rel=”canonical” trên tất cả các URL thay thế để làm nổi bật URL gốc được ưu tiên.

Ví dụ về A/B Testing

A/B Testing trong lĩnh vực truyền thông và xuất bản

Mục tiêu của doanh nghiệp trong lĩnh vực truyền thông và xuất bản đó là tăng số lượng độc giả, lượt đăng ký, thời gian truy cập trang web hay lượt xem video. A/B Testing giải quyết các vấn đề này bằng cách bổ sung nhiều phương tiện liên quan hấp dẫn. Chẳng hạn như phương thức đăng ký Email, nội dung được đề xuất, các nút chia sẻ trên mạng xã hội, các ưu đãi đăng ký hay tùy chọn khuyến mại.

Ví dụ: Netflix đã sử dụng A/B Testing để cá nhân hóa trang chủ nhằm cung cấp cho người dùng những trải nghiệm phát trực tuyến tuyệt vời nhất.

A/B Testing trong ngành thương mại điện tử

Amazon đã đầu tư vào quá trình tối ưu hóa chuyển đổi quy mô hoạt động của ngành thương mại điện tử nhằm cung cấp cho khách hàng những trải nghiệm tuyệt vời nhất. Cụ thể thì A/B Testing giúp làm tăng giá trị đơn hàng, tối ưu hóa kênh thanh toán và giảm tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng hiệu quả.

A/B Testing giúp tối ưu hóa trang chủ thương mại bằng cách chỉ triển khai các nội dung cần thiết và hướng người dùng vào kênh chuyển đổi. Ngoài ra, các thông tin cá nhân hay dữ liệu trang web mở rộng cũng cần được tối đa hóa.

Chẳng hạn như trong giỏ hàng của người dùng cần có biểu tượng giỏ hàng luôn hiển thị ở góc trên cùng bên phải của trang chủ Amazon. Trong đó, biểu tượng này cung cấp 5 tùy chọn khác nhau như:

• Tiếp tục mua hàng.
• Tìm hiểu về các ưu đãi hôm nay.
• Danh sách mong muốn.
• Tiến hành thanh toán.
• Đăng nhập để bật tính năng thanh toán bằng một cú nhấp chuột.

A/B Testing trong ngành du lịch

A/B Testing hỗ trợ các doanh nghiệp trong lĩnh vực du lịch cung cấp những tiện ích tuyệt vời đến cho người dùng. Chẳng hạn như triển khai tính năng đặt phòng khách sạn trên Website và thiết bị di động. Điều này giúp tăng doanh thu từ các giao dịch rất hiệu quả.

Booking.com là một trong những doanh nghiệp thương mại điện tử có doanh thu lớn nhất sau khi sử dụng A/B Testing. Cụ thể, Booking.com luôn tích hợp A/B Testing với quy trình làm việc của mình và tăng tốc độ thử nghiệm cao hơn bằng cách loại bỏ các HiPPO và ưu tiên dữ liệu trước.

A/B Testing trong B2B/SaaS

A/B Testing tối ưu hóa B2B/SaaS bằng cách hướng trải nghiệm người dùng đến mức tốt nhất. Cụ thể là các nhóm tiếp thị chỉ triển khai nội dung có liên quan lên trang web và quảng cáo đến khách hàng tiềm năng của mình.

Mục tiêu của A/B Testing SaaS đó là cung cấp trải nghiệm người dùng tốt nhất và cải thiện chuyển đổi. Khách truy cập có thể tìm kiếm một số mục như quy trình đăng ký dùng thử miễn phí, thông báo trang chủ, chương trình khuyến mãi hay các bằng chứng xã hội.

POSist là một nền tảng quản lý nhà hàng dựa trên SaaS đã sở hữu số lượng hơn 5.000 khách hàng tại hơn 100 địa điểm khác nhau trên 6 quốc gia. Để giảm tỷ lệ thoát trên trang chủ web hay trang liên hệ, POSist đã tạo ra hai biến thể của chúng để thử nghiệm:

Nhóm nghiên cứu POSist đưa ra giả thuyết rằng để cải thiện trải nghiệm của khách truy cập trên trang web, thì cần bổ sung thêm các nội dung liên quan và tập trung vào hướng chuyển đổi cao. Do đó, họ đã triển khai hai biến thể để tiến hành thử nghiệm so sánh:

Control lần đầu tiên được thử nghiệm thành công và tìm ra phiên bản tốt nhất là biến thể 1. Tiếp theo, một biến thể khác sẽ được thử nghiệm với biến thể thứ hai và phiên bản tốt nhất là biến thế 2 đó.

Tổng kết về A/B Testing