Thử nghiệm A/B Testing là một thuật ngữ quen thuộc đối với các Marketer, đặc biệt là trong hoạt động gửi Email Marketing và chạy quảng cáo. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều doanh nghiệp hiểu nhầm về thuật ngữ này hoặc triển khai mà không nhìn ra được sự khác biệt giữa “A” và “B”. Trong bài viết ngành hôm nay, GAPIT sẽ một lần nữa làm rõ về A/B Testing cũng như quy trình thực hiện A/B Testing chuẩn nhất.
A/B Testing là gì?
A/B Testing (đôi khi được gọi là “thử nghiệm A/B”, “Thử nghiệm phân tách”) là một loại thử nghiệm trong đó doanh nghiệp đưa ra hai hoặc nhiều phương án đặt vào cùng một hoàn cảnh để kiểm tra xem đâu là phương án đem lại hiệu quả tích cực hơn. Giả dụ với cùng một nội dung, doanh nghiệp sẽ tạo ra hai hoặc thậm chí là nhiều biến thể khác nhau và thử nghiệm trên khách hàng để kiểm tra xem phiên bản nào đem lại kết quả tốt nhất.
A/B Testing đang được các doanh nghiệp ứng dụng phổ biến khi xây dựng Landing Page, Email hoặc triển khai quảng cáo. Về cơ bản, thử nghiệm A/B là một cách cho phép doanh nghiệp đứng dưới vai trò của một “nhà khoa học” và đưa ra các quyết định dựa trên những dữ liệu về cách mọi người thực sự “phản ứng” với từng nhóm nội dung/ chiến lược/ sự kiện.
A/B Testing trong Marketing?
Chi phí phải trả cho mỗi lần nhấp chuột là không hề nhỏ, trong khi doanh nghiệp luôn cần triển khai các chiến lược gửi tin và quảng cáo với mức chi phí thấp nhất có thể. Đây chính là lúc A/B Testing giúp các Marketer xác định đâu là phương án triển khai “vô địch”, hiệu quả nhất với ngân sách được bàn giao.
A/B Testing là một cách để giảm thiểu rủi ro và tìm ra nội dung đem lại tỷ lệ chuyển đổi của khán giả cao nhất. Bằng cách cho phép doanh nghiệp kiểm tra mức độ hiệu quả của các phiên bản trước khi cam kết và chốt phương án triển khai.
Ứng dụng của A/B Testing trong các hoạt động Marketing
A/B Testing được ứng dụng rộng rãi trong marketing, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên hành vi thực tế của người dùng. Thông qua việc so sánh hiệu quả giữa các phiên bản khác nhau, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất từng điểm chạm trong hành trình khách hàng và đưa ra hướng đi hiệu quả nhất.
- Tối ưu hóa Website và Landing Page: Trên website và landing page, A/B Testing được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như tiêu đề, bố cục, nội dung kêu gọi hành động hoặc biểu mẫu đăng ký. Việc thử nghiệm giúp xác định chính xác phiên bản nào mang lại kết quả tương tác hoặc tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể dễ dàng cải thiện trải nghiệm người dùng và đem lại hiệu quả trong kinh doanh.
- Chiến dịch Email Marketing: Trong Email Marketing, việc thử nghiệm phân tách giúp đánh giá hiệu quả của tiêu đề email, nội dung, hình ảnh, thời điểm gửi hoặc cấu trúc trình bày. Từ dữ liệu có được sau thử nghiệm, các marketer sẽ biết chính xác đâu là yếu tố tác động đến tỷ lệ mở email và tối ưu nội dung một cách hiệu quả nhất.
- Quảng cáo trả phí: Đối với các chiến dịch quảng cáo trả phí, A/B Testing được dùng chủ yếu để so sánh hiệu quả giữa các phiên bản quảng cáo khác nhau. Cách này giúp doanh nghiệp nắm được hiệu quả của từng mẫu quảng cáo và có kế hoạch phân bổ ngân sách phù hợp.
- Phát triển sản phẩm và Ứng dụng di động (Mobile App): Trong phát triển sản phẩm và mobile app, A/B Testing được sử dụng để đánh giá tác động của từng lần thay đổi giao diện, tính năng, luồng trải nghiệm người dùng… Việc thử nghiệm trước khi đưa vào triển khai rộng rãi sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro.
Tại sao doanh nghiệp cần thực hiện A/B Testing?
Trong môi trường kinh doanh số, mỗi một thay đổi nhỏ về nội dung, thông điệp, thậm chí là giao diện cũng sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới hành vi mua hàng của người tiêu dùng. Vì vậy, triển khai A/B Testing sẽ đem lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp.
- Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, loại bỏ cảm tính cá nhân: Thông qua kết quả có được từ việc A/B Testing, doanh nghiệp sẽ nắm được chính xác hành vi người dùng thông qua các chỉ số như tỷ lệ chuyển đội, tỷ lệ nhấp hoặc thời gian tương tác. Nhờ đó, mọi quyết định đều có logic, bằng chứng rõ ràng, không mang yếu tố cảm tính.
- Tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi: Thông qua thử nghiệm, doanh nghiệp có thể cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bằng cách điều chỉnh từng yếu tố nhỏ trong hành trình khách hàng như tiêu đề, CTA, bố cục nội dung…. Từ đó, số đơn hàng hoặc lượt đăng ký tăng lên mà không cần tăng ngân sách quảng cáo quá nhiều.
- Cải thiện trải nghiệm người dùng (UX): Từ thử nghiệm A/B, doanh nghiệp sẽ nắm rõ cách người dùng tương tác với website, ứng dụng hoặc nội dung marketing. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp biết chắc chắn đâu là yếu tố mang lại trải nghiệm tích cực cho khách hàng để thiết kế các điểm chạm phù hợp với kỳ vọng và thói quen sử dụng hơn.
- Giảm thiểu rủi ro: A/B Testing cho phép doanh nghiệp thử nghiệm các thay đổi ở quy mô nhỏ trước khi áp dụng trên diện rộng. Cách làm này giúp hạn chế rủi ro phát sinh từ những quyết định chưa được kiểm chứng.
Quy trình thực hiện A/B Testing
Để triển khai một dự án A/B Testing hiệu quả, doanh nghiệp cần đi qua 6 bước dưới đây:
Bước 1: Xác định mục tiêu
Trước khi bắt đầu A/B Testing, doanh nghiệp cần xác định mục tiêu cụ thể. Đây là yếu tố cơ bản để hình thành hệ quy chiếu với thước đo phù hợp nhất. Từ đó giúp doanh nghiệp xác định đâu là phương án hiệu quả. Mục tiêu của từng doanh nghiệp không giống nhau. Đó có thể là tăng tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo, giảm tỷ lệ thoát trang,… Tuy nhiên, mục đích cuối cùng của mọi thử nghiệm A/B luôn là tăng tỷ lệ chuyển đổi cho chiến dịch Marketing.
Bước 2: Đưa ra giả thuyết ban đầu
Bước tiếp theo là xây dựng một giả thuyết để phát triển phương án. Giả thuyết phải thật rõ ràng và dự đoán một kết quả tiềm năng liên quan đến một biến số duy nhất. Khi tiến hành A/B Testing, doanh nghiệp chỉ nên thay đổi một yếu tố duy nhất trong một thời điểm nhất định để mọi khác biệt về hiệu suất có thể được quy về rõ ràng cho biến cụ thể đó.
Ví dụ như tỷ lệ chuyển đổi của chiến dịch còn thấp, điều này do đâu mà ra? Có thể lượng truy cập vào rất đông nhưng chỉ có một lượng nhỏ khách hàng bấm vào CTA? Hay thậm chí khách hàng còn không có nhu cầu truy cập vào quảng cáo của doanh nghiệp? Cần cải thiện chỉ số nào để hiệu quả được tăng lên? Đâu là phương án để cải thiện chỉ số đó? Giả thiết càng chi tiết thì việc đề ra phương án càng chính xác.
Bước 3: Tạo ra các biến thể
Với phương án vừa nghĩ ra ở trên, doanh nghiệp cần phát triển ra ít nhất 2 phiên bản nội dung, một là phiên bản kiểm soát và một là phiên bản thử nghiệm, đó gọi là các biến thể. Trong A/B Testing, hai biến thể đó sẽ tương ứng với “phiên bản A” và “phiên bản B”.
- “Phiên bản A” (phiên bản kiểm soát – phiên bản gốc): Là phiên bản đầu tiên được tạo ra hoặc đại diện cho cách mà bình thường doanh nghiệp vẫn áp dụng. Mọi phiên bản sau đó đều sẽ được đem ra và so sánh trực tiếp với phiên bản A này.
- “Phiên bản B” – phiên bản thử nghiệm: Là phiên bản mà doanh nghiệp dự đoán và kỳ vọng là nó sẽ đem lại hiệu quả tốt hơn phiên bản A. Giả dụ: Giả thuyết đặt ra là nếu nút CTA có màu đỏ và được tô đậm với font chữ khác sẽ đem lại nhiều nhấp chuột hơn là nút CTA màu xanh ở phiên bản A thì B sẽ là phiên bản mà doanh nghiệp đưa nút CTA có màu đỏ và được tô đậm với font chữ khác vào.
Về mặt lý thuyết, hầu hết doanh nghiệp đều chỉ thử nghiệm phiên bản A và phiên bản B. Tuy nhiên, việc sáng tạo nhiều phiên bản hơn là hoàn toàn có thể. Cần lưu ý rằng, nhiều phiên bản hơn chắc chắn sẽ đòi hỏi nhiều thời gian hơn, khả năng thống kê cũng sẽ phức tạp hơn.
Bước 4: Triển khai “Test” thử
Sau khi đã có các phiên bản, bước tiếp theo đó chính là chạy thử. Lúc này, doanh nghiệp cần chia khách hàng của mình ra thành nhiều nhóm (số nhóm tương đương với số phiên bản). Nên lưu ý rằng, đối tượng khách hàng được lấy ra để chia nhóm cần thuộc cùng một nhóm trước đó để tránh sự sai lệch trong hành vi, tâm lý tiêu dùng ảnh hưởng đến kết quả của các biến thể. Việc chia nhóm này nên được thực hiện hoàn toàn ngẫu nhiên để đảm bảo tính công bằng khi đo lường.
Sau khi đã chia nhóm xong, doanh nghiệp chỉ cần chạy thử mỗi phiên bản tương ứng với một nhóm khách hàng. Điều quan trọng là thời gian “test” cần phải đủ lâu để những thống kê trở nên có ý nghĩa.
Bước 5: Phân tích kết quả thu được
Sau khi thu về được cỡ mẫu đủ lớn, doanh nghiệp sẽ tiến hành vào việc phân tích dữ liệu. Đây chính là lúc đội ngũ nhân sự Data Analysis của doanh nghiệp thể hiện năng lực. Trong trường hợp doanh nghiệp không chuyên hoặc có quy mô vừa và nhỏ, không sở hữu nhân lực Data Analysis, doanh nghiệp vẫn có thể phân tích rất dễ dàng dựa trên các phần mềm công nghệ. Điển hình như GapOne – Nền tảng thu thập và phân tích dữ liệu đa kênh tự động.
Các dữ liệu doanh nghiệp cần chú ý bao gồm tỷ lệ nhấp, tỷ lệ thoát, tỷ lệ chuyển đổi, các tương tác mà khách hàng để lại. Đây là bước cực kỳ quan trọng bởi lẽ nó không chỉ giúp doanh nghiệp xác định ra đâu là phiên bản hiệu quả hơn mà còn cung cấp thông tin để doanh nghiệp rút kinh nghiệm và hoàn thiện hơn các chiến lược Marketing sau này.
Bước 6: Sử dụng phiên bản “chiến thắng”
Bước cuối cùng đó chính là dừng chạy phiên bản “thua cuộc” và sử dụng 100% phiên bản “chiến thắng”. Tuy nhiên, tối ưu hóa chưa bao giờ có điểm dừng, doanh nghiệp cần không ngừng thử nghiệm lại sau khi ứng dụng một thời gian để cập nhật kịp thời các phương án mới. Đồng thời liên tục theo dõi các số liệu thu về để nhanh chóng xác định được đâu là thời điểm mà các chỉ số hiệu quả có dấu hiệu đi xuống.
5 chỉ số then chốt doanh nghiệp có thể cải thiện nhờ A/B Testing
A/B Testing giúp doanh nghiệp so sánh hiệu quả giữa các phiên bản một cách trực quan nhất. Đồng thời, việc thử nghiệm A/B cũng chính là cơ sở để doanh nghiệp có thể cải thiện những chỉ số quan trọng phản ánh trực tiếp hiệu suất marketing và trải nghiệm khách hàng. Để đánh giá chính xác tác động của từng thay đổi và có chiến lược điều chỉnh chính xác, doanh nghiệp nên chú ý tới 5 chỉ số then chốt sau đây.
Tỷ lệ nhấp chuột (Click-Through Rate – CTR)
CTR phản ánh mức độ thu hút của nội dung, tiêu đề, hình ảnh hoặc nút kêu gọi hành động. Chỉ số này cho biết có bao nhiêu người đã nhìn thấy nội dung, bao nhiêu người thực sự nhấp vào. Thông qua A/B Testing, doanh nghiệp có thể xác định phiên bản nào kích thích người dùng nhấp nhiều hơn, từ đó tối ưu thông điệp và cách trình bày trên website, email hoặc trong từng mẫu quảng cáo.
Công thức tính: CTR = (Số lượt nhấp/Số lượt hiển thị) x 100%
Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate – CR)
Conversion Rate thể hiện tỷ lệ người dùng hoàn thành một hành động mục tiêu, chẳng hạn như đăng ký, điền form hoặc mua hàng. Đây là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả của toàn bộ trải nghiệm người dùng trong hành trình chuyển đổi. Thử nghiệm A/B giúp doanh nghiệp kiểm tra tác động của từng yếu tố trong phễu như nội dung, bố cục và quy trình đăng ký hoặc mua hàng…, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.
Công thức tính: CR = (Số lượt chuyển đổi/Tổng số lượt truy cập) x 100%
Tỷ lệ thoát (Bounce Rate) và Thời gian trên trang (Time on Page)
Tỷ lệ thoát (Bounce Rate) là tỷ lệ phần trăm người truy cập vào website, sau đó rời đi ngay lập tức mà không có bất kỳ tương tác nào. Còn Thời gian trên trang (Time on Page) biểu thị thời gian trung bình người dùng dừng lại trên trang. Nó thường được dùng để đánh giá mức độ thu hút và khả năng giữ chân người dùng.
Thông qua A/B Testing, doanh nghiệp có thể đánh giá được hiệu quả cấu trúc trang, cách sắp xếp nội dung hoặc thông điệp mở đầu có đang làm tốt vai trò giữ chân khách hàng hay không. Từ dữ liệu có được, các marketer có thể cải thiện chất lượng nội dung để khách hàng tương tác với trang lâu hơn.
Công thức tính: Bounce Rate = (Số phiên thoát/Tổng số phiên truy cập) x 100%
Tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng (Cart Abandonment Rate)
Đây là chỉ số then chốt mà doanh nghiệp cần nắm được, đặc biệt là trong thương mại điện tử. Nó phản ánh tỷ lệ người dùng đã thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không hoàn tất quá trình thanh toán. Chỉ số này có thể được cải thiện nếu doanh nghiệp áp dụng A/B Testing để phân tích chi tiết từng bước có thể ảnh hưởng tới việc thanh toán của khách hàng như giao diện, thông tin hiển thị hoặc các bước mua hàng.
Công thức tính: Cart Abandonment Rate = ((Số giỏ hàng được tạo – Số đơn hàng hoàn tất)/Số giỏ hàng được tạo) x 100%
Chi phí trên mỗi chuyển đổi (CPA)
Ngoài 4 chỉ số trên, CPA cũng là vấn đề mà các doanh nghiệp cần phải lưu tâm. CPA cho biết chi phí trung bình mà doanh nghiệp cần bỏ ra để tạo ra một chuyển đổi. Chỉ số này phản ánh hiệu quả sử dụng ngân sách marketing, đặc biệt trong các chiến dịch quảng cáo trả phí.
Khi tối ưu các điểm chạm bằng A/B Testing, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu suất của chiến dịch mà không cần tăng ngân sách. Điều này giúp giảm chi phí trên mỗi chuyển đổi, chi phí cho các hoạt động marketing và quảng cáo trả phí cũng được tối ưu từng đồng.
Công thức tính: CPA = Chi phí marketing/Số lượt chuyển đổi
3 lưu ý để A/B Testing đạt hiệu quả cao
A/B Testing chỉ mang lại giá trị nếu được triển khai đúng cách và đo lường cụ thể. Việc bỏ qua những yếu tố nền tảng trong quá trình thử nghiệm có thể dẫn đến kết luận sai lệch và ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Do đó, doanh nghiệp cần lưu ý:
- Chỉ nên thử nghiệm một biến số mỗi lần: Để biết chính xác yếu tố nào tạo ra sự khác biệt, mỗi thử nghiệm chỉ nên tập trung vào một yếu tố cụ thể như tiêu đề, màu sắc nút kêu gọi hành động hoặc bố cục nội dung.
- Cần đủ mẫu và thời gian: Kết quả A/B Testing chỉ có ý nghĩa khi dữ liệu thu thập đủ lớn và được ghi nhận trong khoảng thời gian phù hợp. Việc dừng thử nghiệm quá sớm có thể dẫn đến sai lệch do biến động ngẫu nhiên, khiến doanh nghiệp đánh giá không chính xác hiệu quả của từng phiên bản. Vì vậy, không nên dừng quá sớm khi dữ liệu chưa đủ lớn.
- Đừng quên kiểm tra trên đa thiết bị: Hành vi người dùng có sự khác biệt rõ rệt giữa các thiết bị như desktop, mobile hoặc tablet. A/B Testing nên được theo dõi riêng cho từng thiết bị để đảm bảo các quyết định được tối ưu cho từng đối tượng người dùng.
Thông qua những nội dung trên, hy vọng doanh nghiệp có thể hình dung rõ hơn cách A/B Testing hỗ trợ tối ưu hiệu quả marketing dựa trên dữ liệu. Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể dễ dàng triển khai A/B Test cho từng sản phẩm, chiến dịch theo 6 bước mà GAPIT đã gợi ý. Theo dõi GAPIT để liên tục cập nhật những kiến thức mới nhất về Marketing và Công nghệ!
