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”. Vậy thì trong bài viết ngành hôm nay, hãy để GAPIT một lần nữa làm rõ lại 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 2 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 hiện nay 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 sếp thì lại luôn yêu cầu 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” và chứng minh với sếp rằng mình đang triển khai phiên bản 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.
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, bạn nên xác định trước mục tiêu mà mình muốn đạt được. Đây là yếu tố cơ bản để doanh nghiệp tạo nên hệ quy chiếu với thước đo phù hợp nhất để xác định đâu là phương án hiệu quả. Mục tiêu của doanh nghiệp 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 của bạn phải thật rõ ràng và dự đoán một kết quả tiềm năng liên quan đến một biến số duy nhất. Điều quan trọng là bạn chỉ thay đổi một yếu tố tại một thời điểm 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
Tạo ra biến thể có nghĩa là với phương án mà doanh nghiệp vừa nghĩ ra ở trên, phát triển ra ít nhất 2 phiên bản nội dung, một là phiên bản kiểm soát và một là phiên bản thử nghiệm. Trong A/B Testing, hai phiên bản đó sẽ tương ứng với “phiên bản A” và “phiên bản B”.
“Phiên bản A” hay còn được gọi là phiên bản kiểm soát – phiên bản gốc. Đây 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” được gọi là phiên bản thử nghiệm. Đây là phiên bản mà doanh nghiệp dự đoán và kỳ vọng là nó sẽ đem lại hiệu quả tốt hơn phiên bản A, cũng chính bởi vậy, doanh nghiệp mới có mong muốn thử nghiệm để xác định đúng sai về dự đoán của mình. 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.
Hy vọng bài viết này đã đem lại giá trị mà doanh nghiệp mong muốn. Theo dõi GAPIT để liên tục cập nhật những kiến thức mới nhất về Marketing và Công nghệ nhé!
