#
Nội dung bài viết

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

Thuật ngữ A/B Testing được sử dụng rất phổ biến và được xem như yếu tố cốt lõi đối với các doanh nghiệp. Vậy cụ thể thì phương pháp này đóng vai trò như thế nào trong cuộc sống? Hãy cùng BKHOST theo dõi các hướng dẫn sau đây để tìm hiểu chi tiết hơn về phương pháp thử nghiệm tối ưu này.

Nội dung bài viết

A/B Testing là gì?

A/B Testing la gi

A/B Testing hay Split Testing là quá trình thử nghiệm ngẫu nhiên dựa trên hai phiên để tìm ra phiên bản nào có hiệu quả hơn trong trải nghiệm người dùng và thúc đẩy các chỉ số kinh doanh. Trong đó, A là kiểm soát của thử nghiệm ban đầu còn B là biến thể của A.

Mua domain và hosting tại BKHOST

BKHOST là một trong những nhà cung cấp dịch vụ domain và hosting uy tín nhất tại Việt Nam.

Rất nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn đang chờ bạn. Đăng ký ngay hôm nay:

Mua hosting và domain

Việc triển khai các thay đổi của biến thể trên các trang hoặc yếu tố thử nghiệm góp phần thực hiện quá trình tối ưu hóa Website và tăng ROI doanh nghiệp hiệu quả. Mỗi Website chỉ tồn tại một Metric là chỉ số duy nhất. Chẳng hạn như trong môi trường thương mại thì Metric sẽ là quá trình bán sản phẩm.

A/B Testing là một trong những bước quan trọng của quy trình CRO hỗ trợ thu thập thông tin định tính và định lượng của người dùng một cách chi tiết nhất. Các doanh nghiệp có thể dựa vào quá trình này để nghiên cứu và tìm hiểu về hành vi và trải nghiệm của người dùng đối với sản phẩm của mình.

Tầm quan trọng của A/B Testing

Tam quan trong cua A/B Testing

Hiện nay có nhiều tổ chức, doanh nghiệp hay truyền thông đang phải đối mặt với nhiều vấn đề khiến họ giảm thiểu doanh thu và danh tiếng. Do đó, để khắc phục họ nên lựa chọn phương pháp A/B Testing cho dự án của mình.

Giải quyết các vấn đề khó khăn của khách hàng

Trong quá trình duyệt web, nếu như người dùng không tìm thấy nút CTA, mua ngay hay yêu cầu bản Demo thì họ sẽ rời khỏi trang web và khiến cho trang web dần bị mất tương tác. Sử dụng công cụ A/B Testing sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp và lĩnh vực khác giải quyết các vấn đề khó khăn này của khách truy cập.

Nhận ROI tốt hơn từ lưu lượng truy cập hiện tại

A/B Testing là một công cụ giúp tối đa hóa lưu lượng truy cập và cung cấp ROI cao hỗ trợ cải thiện chất lượng chuyển đổi mà không cần bỏ thêm bất kỳ khoản chi phí nào.

Giảm tỷ lệ thoát trang

Công cụ A/B Testing có thể hỗ trợ chủ sở hữu tìm ra các phiên bản Website tốt nhất đem đến những trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng. Từ đó giúp cải thiện tình trạng thoát trang và làm tăng số lượng truy cập.

Thực hiện các sửa đổi rủi ro thấp

Sử dụng công cụ A/B Testing để thực hiện các thay đổi cần thiết cho trang web giúp cải thiện ROI. Chẳng hạn như để cập nhật mô tả của một sản phẩm bất kỳ, A/B Testing sẽ hỗ trợ chủ sở hữu phân tích hành vi và trải nghiệm của người dùng đối với sản phẩm đó. Từ đó có thể hạn chế được nhiều rủi ro không đáng có hơn.

Đạt được những cải tiến đáng kể về mặt thống kê

A/B Testing hoạt động dựa trên dữ liệu thống kê thực tế về thời gian, yêu cầu, tỷ lệ nhấp hay lượt mua. Điều này sẽ nhanh chóng cho ra các kết quả đánh giá của trang web, sản phẩm hay dịch vụ đó là Win hay Lose.

Thiết kế lại trang web để tăng lợi nhuận kinh doanh trong tương lai

A/B Testing hỗ trợ triển khai phiên bản Website dựa trên các dữ liệu về văn bản, phông chữ, màu sắc hay bố cục trang web. Điều này nhằm đem đến cho người dùng những trải nghiệm lướt web tốt nhất.

A/B Testing có thể làm gì?

A/B Testing co the lam gi?

Kênh chuyển đổi Website là một trong những yếu tố chính giúp xây dựng một doanh nghiệp lớn mạnh. Dưới đây là một số yếu tố chính mà phương pháp A/B Testing thực hiện quá trình tối ưu hóa trang web:

Sao chép

Tiêu đề chính và tiêu đề phụ:

Một tiêu đề ấn tượng sẽ thu hút được càng nhiều lượt truy cập yêu cầu về sự chỉn chu rất cao. Chẳng hạn như độ ngắn dài nhất định, phông chữ đẹp, nội dung trọng tâm, hấp dẫn và dễ hiểu. A/B Testing cung cấp các bản sao phông chữ với nhiều phong cách viết khác nhau.

Nội dung:

Nội dung là thành phần chính của một trang web và nó cần đảm bảo các tiêu chí sau đây:

  • Phong cách viết cần đảm bảo các tiêu chí về âm điệu phù hợp với đối tượng, nội dung chứa các cụm từ chính, câu văn làm nổi bật các điểm quan trọng.
  • Định dạng tiêu đề, chia các bản sao thành nhiều đoạn văn nhỏ dễ hiểu và dễ đọc bằng cách sử dụng các dấu dòng hoặc danh sách.

Dòng tiêu đề Email:

Dòng tiêu đề Email hấp dẫn cũng là một trong những yếu tố quyết định đến hành vi mở của người dùng. A/B Testing cung cấp các dòng tiêu đề Email giúp thu hút người dùng nhấp vào.

Thiết kế và bố trí

A/B Testing giúp các doanh nghiệp dễ dàng giải quyết các vấn đề về trang web như thiết kế và bố cục như chất lượng hình ảnh và nội dung. Ngoài ra, nó còn cần đáp ứng các tiêu chí sau đây:

Cung cấp cho khách hàng tiềm năng những thông tin sản phẩm chi tiết và rõ ràng.

  • Bổ sung và làm nổi bật các đánh giá của khách hàng đã mua sản phẩm để tạo độ tin cậy với khách hàng mới.
  • Nội dung mô tả sản phẩm cần đơn giản, dễ đọc, dễ hiểu và ngắn gọn.
  • Thúc đẩy nhu cầu mua sản phẩm của khách hàng bằng cách bổ sung các thẻ số lượng như “số lượng 2”, “ưu đãi sẽ kết thúc sau 30 phút”.

Về bố cục, trang web càng đơn giản và dễ hiểu thì lượng khách truy cập càng nhiều. Từ đó mà cơ hội bán ra sản phẩm càng cao.

Menu

Một Menu rõ ràng và logic đem lại trải nghiệm tốt cho người dùng. Để triển khai Menu hấp dẫn, bạn có thể tham khảo một số ý tưởng sau đây:

  • Menu nên nằm ở vị trí mà người dùng thường sử dụng. Chẳng hạn như đặt thanh điều hướng ngang ở trên cùng, dọc xuống bên trái hoặc bên phải.
  • Thiết kế các nội dung có chủ đề tương tự trong cùng một nhóm.
  • Tạo một trang web linh hoạt với các cấu trúc đơn giản phù hợp với mọi đối tượng.

Biểu mẫu

Biểu mẫu là phương tiện tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp. Do đó, một biểu mẫu tốt sẽ đem đến nhiều hữu ích cho trang web sản phẩm đó. Sử dụng các công cụ phân tích như A/B Testing để tối ưu hóa và xác định các vấn đề về biểu mẫu hiệu quả hơn.

Call-To-Action

Call-To-Action (CTA) thể hiện các hành vi tìm kiếm, xem, mua sản phẩm hay bất kỳ chuyển đổi vào của khách hàng. A/B Testing hỗ trợ kiểm tra các bản sao CTA về vị trí hoạt động trên trang web hay cách phối màu của sản phẩm.

Chứng nhận từ cộng đồng

Bằng chứng xã hội thể hiện các khuyến nghị và đánh giá của chuyên gia được thể hiện ở nhiều dạng khác nhau. Chẳng hạn như lời chứng thực, tuyên truyền truyền thông, giải thưởng, huy hiệu, giấy chứng nhận,…A/B Testing giúp xác định lợi ích của việc thêm chứng nhận cộng đồng đối với sản phẩm.

Chiều sâu nội dung

Công cụ A/B Testing hỗ trợ triển khai nội dung trang web theo hai hình thức.Thứ nhất là các trang web có nội dung chi tiết sẽ đáp ứng được nhu cầu tìm kiếm thông tin của khách truy cập. Thứ hai là trang web cung cấp các thông tin chính và trọng điểm cho các khách hàng có nhu cầu nhanh gọn.

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

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

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

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.

Sử dụng phương pháp thống kê nào để chạy A/B Testing?

Có hai loại phương pháp thống kê dành cho A/B Testing phổ biến nhất hiện nay đó là:

Phương pháp tiếp cận thường xuyênPhương pháp Bayes
Tuân theo định nghĩa ‘Xác suất là tần suất dài hạn’ về xác suất.Tuân theo khái niệm về ‘Xác suất là mức độ tin cậy’ và ‘Xác suất logic.’
Sử dụng dữ liệu từ thử nghiệm hiện tại và rút ra kết luận.Sử dụng kinh nghiệm của các thử nghiệm trước đó và cố gắng kết hợp thông tin đó vào dữ liệu hiện tại. Giải pháp Bayes là sử dụng dữ liệu hiện có để đưa ra kết luận.
Đưa ra giá trị trung bình ước tính của các mẫu trong đó A tốt hơn B nhưng hoàn toàn bỏ qua các trường hợp khi B đánh bại A.Nó tính đến khả năng A tốt hơn B và cũng tính toán phạm vi cải thiện mà bạn có thể mong đợi.
Yêu cầu kiểm tra chạy trong một khoảng thời gian nhất định để lấy dữ liệu chính xác từ nó nhưng không thể tìm ra mức độ gần hay xa của A và B thực sự. Nó không cho bạn biết xác suất A tốt hơn B.Cung cấp quyền kiểm soát trong thử nghiệm, hỗ trợ lập kế hoạch, cung cấp lý do chính xác để kết thúc các bài kiểm tra và tìm hiểu thực tế về mức độ gần hay xa nhau giữa A và B.

Làm thế nào để thực hiện A/B Testing?

Hiện nay, A/B Testing đang được phát triển về hiệu suất hoạt động liên tục và có cấu trúc hơn dựa trên quy trình CRO. Cụ thể như sau:

Bước 1: Nghiên cứu

Để có thể triển khai kế hoạch A/B Testing, các doanh nghiệp cần nghiên cứu chi tiết về định lượng và định tính trang web. Chẳng hạn như thu thập dữ liệu về người dùng và theo dõi các mục tiêu chuyển đổi của các trang web. Sử dụng các công cụ hỗ trợ có thể giúp tìm ra các trang web tốt nhất như Google Analytics, Omniture, Mixpanel hayHeatmap.

Bước 2: Quan sát và tạo giả thuyết

Các dữ liệu sau khi thu thập về cần được quan sát và phân tích để có thể sử dụng chúng trong dự án. Sau đó tóm lược lại thành các giả thuyết quan trọng và tiến hành kiểm tra chúng với các thông số khác nhau.

Bước 3: Tạo các biến thể

Mỗi biến thể là một phiên bản khác của phiên bản hiện tại và bao gồm các thay đổi được sử dụng trong thử nghiệm. Hãy tạo một biến thể mới dựa trên giả thuyết được triển khai ở bước 2.

Bước 4: Chạy thử nghiệm

Sau khi nghiên cứu và tạo ra các phiên bản tốt nhất, hãy chạy thử nghiệm chúng trong thời gian quy định dựa trên Bayesian Calculator để xem xét về hiệu quả mà nó mang lại so với yêu cầu.

Bước 5: Phân tích kết quả và triển khai các thay đổi

Thuc hien A/B testing5

Phân tích kết quả của quá trình A/B Testing để nhận biết chi tiết hơn các yếu tố như tỷ lệ % tăng, mức độ tin cậy hay các tác động trực tiếp và gián tiếp.

Cách tạo lịch A/B Testing – lập kế hoạch và ưu tiên

Trong CRO, A/B Testing là chương trình tối ưu hóa hiệu quả bao gồm hai mục tiêu chính đó là lập kế hoạch và ưu tiên.
Quá trình lập lịch kiểm tra bao gồm 4 giai đoạn:

Lap lich A/B testing

Giai đoạn 1: Đo lường

Giai đoạn này sẽ thực hiện quá trình đo lường hiệu suất truy cập vào trang web và các phản hồi của khách hàng đối với trang web đó. Tất cả hoạt động trong Website cần tương ứng với mục tiêu kinh doanh.

Để xác định và đo lường mục tiêu kinh doanh hiệu quả, người dùng có thể lựa chọn công cụ hỗ trợ Google Analytics. Sau đó, hãy thiết lập GA cho Website và xác định các chỉ số hiệu suất chi tiết.

Giai đoạn 2: Ưu tiên

Sau giai đoạn đo lường, tiếp theo hãy ưu tiên các cơ hội thử nghiệm dự án bằng cách sắp xếp các giả thuyết được triển khai trước đó một cách phù hợp nhất. Tuy nhiên, cần lưu ý về các ưu tiên có ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình thử nghiệm như tiềm năng cải thiện, giá trị trang, chi phí, tầm quan trọng và lưu lượng truy cập của Website.

Ngoài ra, trong quy trình CRO còn yêu cầu về các yếu tố khách quan cũng như các quyết định chính xác nhất. Để có thể hạn chế các hành vi chủ quan có ảnh hưởng xấu, người dùng có thể sử dụng Framework ưu tiên. Có hai loại Framework ưu tiên phổ biến như sau:

1. Framework CIE ưu tiên

Framework CIE có ba yếu tố chính đó là độ tin cậy, tầm quan trọng và mức độ dễ được đánh giá dựa trên thang điểm từ thấp nhất là 1 và 5 là cao nhất. Ngoài ra, mức độ giả thuyết được đánh giá dựa trên các tiêu chí như:

  • Khả năng đạt được thành công như mong đợi.
  • Giá trị của lưu lượng chạy thử nghiệm.
  • Cách thực thi thử nghiệm đơn giản nhất.

2. Framework PIE ưu tiên

Trong quá trình A/B Testing, PIE sẽ đề cập đến 3 tiêu chí chính đó là khả năng cải thiện trang web, tầm quan trọng của giá trị lưu lượng truy cập và mức độ triển khai thử nghiệm dễ dàng.

Trong tiêu chí thứ 3, yếu tố nguồn lực sẽ quyết định chính xác nhất kết quả đánh giá. Thực tế cho thấy có nhiều doanh nghiệp đã thất bại trong quá trình A/B Testing vì thiếu nguồn lực. Trong đó, nguồn lực ở đây được phân chia thành 2 loại đó là nguồn lực về con người và về công cụ hỗ trợ.

Đối với nguồn lực công cụ hỗ trợ, cả CRO Testing và A/B Testing đều sử dụng rất nhiều công cụ có chất lượng cao. Chúng được tích hợp với các công cụ nghiên cứu định lượng và định tính. Hoặc đó là các công cụ độc lập hiện đại với những tính năng nâng cao có thể cho ra các kết quả đánh giá thống kê nhanh và chính xác nhất.

3. LIFT Model

LIFT Model là một dạng Framework tối ưu hóa chuyển đổi được sử dụng để phân tích trải nghiệm web và thiết bị di động. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ phát triển các giả thuyết A/B Testing thông qua 6 yếu tố chuyển đổi như Value Proposition, Clarity, Relevance, Distraction, Urgency và Anxiety.

Giai đoạn 3: A/B Testing

Sau khi đã thu thập được tất cả các dữ liệu quan trọng cần thiết và tạo xong các giả thuyết phù hợp với dự án, hãy tiến hành tạo các biến thể và gắn cờ không thử nghiệm. Các dự án sẽ được chạy thử nghiệm lần lượt. Nếu chạy cùng một lúc thì các kết quả thử nghiệm cho ra sẽ không chính xác.

Giai đoạn 4: Lặp lại

Khi quá trình thử nghiệm đang chạy trong khoảng thời gian quy định, hãy tạm dừng để tiến hành phân tích các dữ liệu đã thu thập được. Điều này sẽ giúp người dùng tìm ra được phiên bản thử nghiệm tốt nhất về biến thể, quyền kiểm soát. Nếu thử nghiệm không thành công thì hãy sử dụng công cụ A/B Testing Calculator để có thể xác định lý do.

Có thể tham khảo một mẫu lịch A/B Testing hữu ích trong quá trình kiểm tra sau đây bằng cách đi tới Menu và nhấn chọn File ->Make a copy.

Sau khi mở rộng chương trình A/B Testing cần lưu ý các điểm sau đây:

  • Phân tích bài kiểm tra để xác minh xem phiên bản chạy thử nghiệm nào khác không. Nếu có hãy chạy lại thử nghiệm đó và chỉnh sửa phù hợp.
  • Tăng tần suất thử nghiệm để đảm bảo rằng không có bất kỳ thử nghiệm nào ảnh hưởng đến hiệu suất trang web.
  • Sắp xếp lịch chạy thử nghiệm hợp lý đảm bảo không có bất cứ bài kiểm tra nào bị trùng nhau.
  • Theo dõi nhiều số liệu khác nhau để nắm bắt các thông tin trong các bài kiểm tra chạy thử nghiệm dễ dàng hơn.

Những sai lầm cần tránh trong A / B Testing là gì?

Trong quá trình triển khai A/B Testing có thể xảy ra các sai lầm gây thiệt hại về tiền bạc, thời gian và công sức. Dưới đây là một số sai lầm cần tránh:

Không lên kế hoạch cho lộ trình tối ưu hóa

Trong A/B Testing, nếu như triển khai một giả thuyết không hợp lệ sẽ khiến cho xác suất thành công của các bước còn lại trong quá trình thử nghiệm giảm xuống.

Bởi vì hai trang web khác nhau sẽ có những cách triển khai khác nhau. Do đó, nếu triển khai kết quả kiểm tra của người khác trên trang web của mình khiến cho quá trình thử nghiệm thất bại.

Kiểm tra nhiều yếu tố cùng một lúc

Không được chạy quá nhiều bài kiểm tra thử nghiệm cùng một lúc. Điều này gây khó khăn cho việc xác định các yếu tố quan trọng hay các vấn đề ảnh hưởng xấu. Do đó, quá trình A/B Testing sẽ dễ dàng gặp thất bại.

Bỏ qua ý nghĩa thống kê

Ý nghĩa thống kê có tác dụng biểu thị kết quả quá trình chạy thực nghiệm cung cấp cho người dùng các yếu tố quan trọng. Chẳng hạn như giá trị lưu lượng truy cập hay hỗ trợ lập kế hoạch cho bài kiểm tra thử nghiệm trong tương lai.

Sử dụng lưu lượng truy cập không phù hợp

A/B Testing cần được thực hiện với lưu lượng truy cập thích hợp để có thể đem lại kết quả chính xác nhất. Nếu như sử dụng lưu lượng truy cập không phù hợp như nhiều hơn hoặc ít hơn, điều này có thể sẽ khiến cho quá trình chạy thất bại hoặc cho ra các kết quả ảo.

Kiểm tra thời lượng không chính xác

Tương tự như lưu lượng truy cập, A/B Testing cũng cần được thực hiện không khoảng thời gian nhất định. Việc chạy trong thời gian quá dài hoặc quá ngắn sẽ làm quá trình thử nghiệm thất bại hoặc cho ra các kết quả ảo.

Không tuân theo quy trình lặp lại

Về cơ bản, A/B Testing là một quá trình lặp lại, cụ thể thì thử nghiệm sau được triển khai dựa trên kết quả của thử nghiệm trước. Nếu bỏ qua các quy tắc này, người thử nghiệm sẽ không thể tìm ra các vấn đề lỗi để khắc phục và chọn ra phiên bản tốt nhất.

So sánh không phù hợp

Tất cả các thử nghiệm của A/B Testing đều được thực thi trong khoảng thời gian tương đương để tạo ra các kết quả nhất định. Do đó, vào các ngày thường và ngày lễ thì lưu lượng truy cập sẽ có sự thay đổi. Không nên so sánh hai loại kết quả thử nghiệm này để đánh giá tổng thể về hiệu suất trang web.

Sử dụng sai công cụ hỗ trợ

Việc lựa chọn các công cụ hỗ trợ không phù hợp sẽ làm giảm hiệu suất hoạt động của trang web. Thậm chí có thể làm hỏng các dữ liệu quan trọng của doanh nghiệp. Do đó, một công cụ không phù hợp không có khả năng hỗ trợ cho A/B Testing.

Áp dụng phương pháp A/B Testing đơn giản

Việc sử dụng phương pháp A/B Testing đơn giản không mang lại hiệu quả cho các dự án lớn của doanh nghiệp. Chẳng hạn như đối với các trang thương mại điện tử lớn sử dụng A/B Testing đơn giản không thể giúp chủ sở hữu nắm bắt được hành vi người dùng.

Những thách thức của A/B Testing là gì?

Nhung thach thuc cua A/B Testing

Một số thách thức của A/B Testing mà các tổ chức và doanh nghiệp có thể gặp phải như sau:

  • Việc có quá nhiều dữ liệu cần phân tích và kiểm tra gây khó khăn trong việc quyết định kiểm tra những gì và yếu tố nào quan trọng hay không quan trọng.
  • Triển khai giả thuyết nhưng không có dữ liệu phù hợp khiến cho quá trình A/B Testing thất bại ngay lập tức.
  • Không nắm bắt kỹ lưỡng về kích thước mẫu thử nghiệm khiến cho các lưu lượng truy cập trang web lớn hơn mức cho phép.
  • Không thực hiện bước phân tích kết quả kiểm tra thì người thử nghiệm sẽ không thể xác định được đâu là yếu tố quyết định thành công và đâu là yếu tố gây thất bại.
  • Vì thiếu nguồn lực nên các doanh nghiệp không thể thực hiện quy trình lặp lại của A/B Testing.
  • Thay đổi lưu lượng truy cập thành các biến thể khiến cho kích thước mẫu thử nghiệm không khớp với kết quả kiểm tra.

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.

Vi du ve A/B testing

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.

A/B testing trong nganh du lich

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:

/B Testing trong B2B/SaaS-1

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:

/B Testing trong B2B/SaaS-2

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.

/B Testing trong B2B/SaaS-3

Tổng kết về A/B Testing

Như vậy, bài viết trên đây là tất cả những vấn đề liên quan đến A/B Testing từ việc trang bị kế hoạch đến quá trình tối ưu hóa dự án. Đây là một trong những phương pháp giúp giảm thiểu rủi ro trong quá trình triển khai chương trình rất hiệu quả. Hy vọng các hướng dẫn trên đây của chúng tôi hữu ích đến bạn đọc.

Nếu còn gặp bất cứ vướng mắc gì về nội dung bài viết trên, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.

Mua Tên Miền .CO giá rẻ nhất thị trường

Với chỉ 2 ký tự, tên miền .CO rất ngắn gọn và dễ nhớ. Được hiểu là company (công ty) hoặc corporation (tập đoàn), tên miền .CO là sự lựa chọn hoàn hảo cho bất kỳ công ty, doanh nghiệp hoạt động trong bất kỳ lĩnh vực nào.

BKHOST cam kết giá tốt. Đăng ký ngay hôm nay:

Tên miền .CO

Tôi là Trịnh Duy Thanh, CEO & Founder Công ty Cổ Phần Giải Pháp Mạng Trực Tuyến Việt Nam - BKHOST. Với sứ mệnh mang tới các dịch vụ trên Internet tốt nhất cho các cá nhân và doanh nghiệp trong nước và quốc tế, tôi luôn nỗ lực hết mình nâng cấp đầu tư hệ thống phần cứng, nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng để đem đến những sản phẩm hoàn hảo nhất cho người tiêu dùng. Vì vậy, tôi tin tưởng sẽ đem đến các giải pháp CNTT mới nhất, tối ưu nhất, hiệu quả nhất và chi phí hợp lý nhất cho tất cả các doanh nghiệp.
Bình luận

Thanh toán linh hoạt

Chúng tôi chấp nhận thanh toán như ATM, Visa, Internet Banking, Paypal, Baokim, Ngân lượng

Gọi ĐT tư vấn ngay
Chat ngay qua Zalo
Chat ngay qua Messenger