Những người làm Marketing chắc chắn sẽ biết thiết kế các landing page. Hay viết email marketing để kêu gọi hành động của khách hàng. Có lẽ nhiều người thường sử dụng trực giác để đoán rằng cái gì sẽ thu hút được khách hàng click vào.
Nhưng nếu chỉ làm theo trực giác thì sự hiệu quả sẽ không đạt tối đa. Nhiều lúc còn dẫn đến thất bại cho cả chiến dịch. Vì vậy, bạn cần phải biết chạy A/B Testing, nó sẽ giúp bạn biết chính xác hành vi và suy nghĩ của khách hàng.
A/B testing là gì?
A/B Testing (split testing) là kỹ thuật có thể chia đối tượng nghiên cứu thành 2 loại A và B. Từ đó đưa ra được loại mà người dùng quan tâm nhất qua cách mà họ tương tác với nó. Loại ở đây có thể là một thứ từ hình banner, website, email quảng cáo. Và hiệu quả sẽ được đánh giá phụ thuộc vào mục tiêu của người làm test cho từng loại.
A/B testing là gì?
Tại sao lại cần phải làm A/B testing?
Đối với những doanh nghiệp có một số lượng khách hàng nhất định và muốn tăng số lượng conversation lên. Thì cách đầu tiên là phải mang đến nhiều khách hàng ghé thăm website hoặc cửa hàng của họ. Cách thứ hai là cùng một lượng khách có sẵn những tăng conversion rate lớn hơn. Ở cách thứ hai thì A/B Testing sẽ giúp bạn làm tốt hơn bằng cách cải thiện hiệu quả của các tiến trình đang thực hiện. Bao gồm cả web, ứng dụng, bán hàng hay quảng cáo.
Chi phí của A/B Testing cũng không quá cao so với những hiệu quả chúng mang lại trong việc tạo ra nhiều conversion hơn.
Tại sao lại cần phải làm A/B testing?
Quy trình A/B testing diễn ra như thế nào?
Đặt câu hỏi:
Câu hỏi để đặt ra định hướng và mục tiêu cụ thể cho A/B Testing và để xác định rõ sau khi test kết quả nhận lại là gì. Ví dụ như: “Làm thế nào để tăng số người đăng ký form?” hay “Làm thế nào để nâng cao chất lượng CTR cho banner quảng cáo?”
Nghiên cứu tổng quan:
Bạn phải hiểu được hành vi khách hàng khi họ thực hiện các giao tiếp qua các công cụ đo lường từng kênh. Ví dụ đo lường website thì dùng Google Analytics, đo lường Email có thể dùng email client, …
Đặt ra một giả thuyết:
Ở bước một bạn đặt ra những câu hỏi, thì ở bước này bạn hãy đặt giả thuyết cho câu hỏi đó. Ví dụ:
“Nếu làm cho nút đăng ký nổi bật hơn sẽ giúp tăng số người đăng ký”
“Banner có hình ảnh của ca sĩ nổi tiếng sẽ có CTR tốt hơn”
Xác định mẫu thử và thời gian thực hiện test:
Với lượng khách hàng hiện tại bạn phải xác định số lượng khách hàng mà sẽ tiến hành A/B testing. Lưu ý bạn phải chọn mẫu thử lớn để có thể thấy được sự khác biệt của hai loại A và B rõ rệt.
Thời gian để test cũng được xác định rõ ràng để việc test này không ảnh hưởng đến việc kinh doanh của bạn. Và nếu thời gian lâu quá thì hành vi của khách hàng cũng thay đổi.
Tiến hành test:
Tiếp theo bạn tạo ra phiên bản loại B để test với phiên bản gốc A. Loại B sử dụng những giả thuyết mà bạn đặt ra ở bước trên. Cuối cùng nó sẽ được đo lường về conversion rate với loại A trước.
Thu thập thông tin và tiến hành phân tích:
Sau khi test bạn nhận ra loại B mang lại nhiều conversion rate hơn thì có nghĩa là B hiệu quả và tốt hơn. Nhưng nếu nó thấp hơn hoặc không thay đổi thì giả thuyết của bạn đã sai.
Lúc này bạn nên đặt ra giả thuyết mới để tiếp tục việc test để tìm ra cách hiệu quả hơn.
Cung cấp kết quả cho tất cả các bên liên quan:
Cung cấp kết quả cho tất cả các bộ phận liên quan như IT, team tối ưu hóa, thiết kế UI,…). Để thông báo tiến hành thay thế phiên bản A bằng phiên bản B nếu việc testing thấy hiệu quả.
Ứng dụng của A/B testing như thế nào?
Cho Website
Nếu các doanh nghiệp thắc mắc không biết giao diện nào thu hút khách hàng hơn thì có thể dùng A/B Testing để chắc chắn. Hai phiên bản sẽ khác nhau ở vị trí đặt các điều hướng, hình ảnh và cả nội dung, …
Cho quảng cáo và bán hàng
A/B testing dùng để đo hiệu quả của các mẫu quảng cáo khác nhau khi chạy các chiến dịch online. Ví dụ: viết quảng cáo Adwords cho 1 nhóm từ khóa. Thì cách tốt nhất là bạn nên viết 2 bài quảng cáo và chạy song song để biết phiên bạn nào hiệu quả hơn sau thời gian chạy.
Đối với quảng cáo trên Facebook cũng làm tương tự như vậy. Như thế sau một thời gian test các lựa chọn khác nhau sẽ giúp bạn cải thiện được bài quảng cáo cũng như chạy ngày một hiệu quả hơn.
Trong bán hàng thì A/B testing có thể dùng để đánh giá trong các kênh: báo giấy, billboard, banner, tờ rơi, …Chẳng hạn như việc in các mã coupin trên từng mẫu quảng cáo trên tờ rơi, báo, … doanh nghiệp có thể biết được mẫu nào hiệu quả hơn qua việc mã nào được sử dụng nhiều hơn.
Cho ứng dụng di động
Chủ yếu A/B testing sử dụng để cải thiện UI/UX của ứng dụng di động.
Đối với kỹ thuật: phiên bản ứng dụng cần cập nhật và duyệt bởi AppStore hoặc Google Play rồi người dùng mới được dùng nên sẽ tốn thời gian hơn.
Đối với hành vi người tiêu dùng: Không phải ai cũng sẵn sàng cập nhật những phiên bản mới.
Nên việc testing trên ứng dụng di động sẽ khó khăn hơn so với những kênh khác
Hiện nay có những công cụ nổi tiếng đang được dùng để hỗ trợ testing như Apptimize hay Splitforce.
Ứng dụng cho điện thoại di động
Cho email marketing
Nhiều email marketing khi gửi đến khách hàng sẽ bị đẩy ngay vào thư mục spam. Chính vì vậy điều chúng ta cần làm là làm sao để khách hàng click vào xem email đó. Nhờ vào A/B testing sẽ trả lời câu hỏi đó. Bằng việc test thử các title và nội dung email sẽ giúp bạn quyết đinh được email hiệu quả nhất. Giúp tăng open rate và lượt tương tác của khách hàng nhiều hơn qua email.
Lợi ích của A/B Testing đối với doanh nghiệp
Đối với A/B tesing có vô vàn lợi ích, những lợi ích chính sau đây:
- Lưu lượng truy cập trang web tăng:Việc thay đổi các bài test hiệu quả sẽ giúp lượt truy cập của khách hàng nhiều hơn trên website nhờ hình ảnh và nội dung hấp dẫn.
- Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn (Conversion Rate): Việc sử dụng các bài test hiệu quả với màu sắc khác nhau và văn bản neo trên CTA của bạn, có thể tăng tỉ lệ số người nhập vào các CTA để đến trang đích.
- Tỷ lệ thoát trang thấp hơn:Khách hàng sẽ tìm được những gì họ cần, nhờ testing bạn hiểu được hành vi khách hàng và sở thích của họ. Việc họ thoát ra khỏi một trang có ích cho họ là rất thấp.
- Giảm sự từ bỏ giỏ hàng (cart abandonment):có 40% đến 75% khách hàng rời web khi các sản phẩm còn trong giỏ hàng. Việc test để thiết kế kênh thanh toán, vận chuyển sẽ làm giảm sự từ bỏ giỏ hàng này.
Sử dụng công cụ nào để thực hiện A/B Testing?
Google Analytics
Google Analytics không còn xa lạ với những người làm testing vì thông tin nó mang lại rất đầy đủ và đa dạng. Hơn nữa, đây còn là công ty quản lý bộ máy tìm kiếm hiện nay lớn nhất thế giới.
Google Analytics có thể cung cấp các thông tin sau:
- Số lượng người thăm trang web của bạn
- Tổng thời gian họ lưu lại ở trên trang web
- Số lượng khách mời và số lượng người quay lại
- Họ truy cập bằng thiết bị gì? Ở đâu?
- Họ đến từ nguồn nào?
- Số lượng người đang truy cập trang web
- Tính toán số lượng hàng hóa họ đã mua hay quan tâm
- Báo cáo bằng đồ thị, thông số và funnel
- Tự thiết lập A/B testing – với tính năng Content Experiment
Giao diện Google Analytics
ClickTale
ClickTale cung cấp các thông tin cơ bản ví dụ như lượng người truy cập. Nhưng nó chú trọng về hành vi của họ hơn thông qua theo dõi click chuột, đường lê chuột, …
Khi sử dụng ClickTale sẽ hiển thì ngay những bản đồ có thông số trực quan để cho thấy cái nào người dùng chú ý nhiều và cái nào ít được chú ý. Nếu bạn không muốn nhìn những con số dài ngoằn thì có thể sử dụng ClickTale để nhìn được sinh động và trực quan hơn.
Những tính năng mà ClickTale cung cấp là:
- Recording video: Đoạn video ghi lại tất cả hành vi của người ghé thăm web của bạn
- Mouse move heatmap: Cho thấy nơi nào họ chú ý nhiều và nơi nào không được lê chuột tới.
- Mouse click heatmap: Cho biết khu vực nào nhận được nhiều click chuột từ khách hàng nhất.
- Mouse scroll heatmap: biểu đồ này hiển thị hành vi scroll chuột của khách hàng trên trang web để biết khu vực nào được đọc nhiều nhất.
- Có thể kết nối với: Google Analytics, ComScore Digital Analytix, Adobe Analytics, MailChimp, Optimiz
Giao diện của ClickTale
CrazyEgg
Tương tự như ClickTale được nêu bên trên đây là một công cụ phân tích hành vi người dùng hiển thị dưới dạng heatmap.
Crazy Egg cung cấp các tính năng heatmap như:
- Heatmap: phản ánh lại những cái click chuột cho thấy những điểm “nổi bật” trên trang web.
- Scrollmap: giống như mouse scroll heatmap, nó theo dõi việc scroll trên trang web và cho thấy người dùng tập trung nhất ở đoạn nào nhất.
- Overlay: số lượng phần trăm click phân bổ trên trang web và xu hướng người ghé thăm web bấm vào đâu nhiều hơn.
- Confetti: dựa theo nguồn traffic nó phân chia các click diễn ra trên biểu đồ, từ đó biết được những khách viếng thăm từ Facebook có khuynh hướng bấm ở đâu và hành vi của họ có khác gì với các khách từ Google.
Nhưng, Crazy Egg không có chức năng biểu thị biểu đồ hình phễu như ClickTale nên đó cũng là một trong những hạn chế của công cụ này
Giao diện CrazyEgg
EyeQuant
Đây là công cụ phân tích liên quan đến hành vi người dùng. Đồng thời, biểu thị dạng heatmap. Điểm khác biệt giữa EyeQuant với những công cụ khác là nó cho bạn thông tin nhanh ngay lập tức không cần chờ đợi.
Có nghĩa là đối với những công cụ phân tích thông thường thì sau khi cài đặt. Bạn phải chờ có các thông tin: clicks chuột xuất hiện trên trang web, khách viếng thăm, … thì mới có kết quả phân tích.
Nến khi bạn cài đặt công cụ phân tích bạn phải đợi vài tiếng hoặc 1 ngày để có thông tin. EyeQuant là một giải pháp hoàn hảo cho bạn khi nó tiết kiệm thời gian. Bằng cách hiển thi ngay thông tin về heatmap, eye-tracking khi bạn cho biết URL của web.
Những thông tin được cung cấp trong mỗi lần test:
- Perception map: Những gì gây ấn tượng trong 3 giây đầu tiên khi khách hàng truy cập trang web
- Attention map: khu vực nào có sự quan tâm nhiều của những khách hàng viếng thăm.
- Hotspot: những điểm nóng trên trang web
- Regions of interest: vùng tạo ấn tượng với hơn 50% khách hàng.
- Visual clarity: Kiểm tra xem web của bạn đã dễ dàng để nhìn thấy chưa. Nó có điểm nào chưa hợp lý không.
- Có 2 chế độ hiển thị: khách viếng thăm mới và khách quay trở lại. Hai chế này sẽ giúp cho bạn có thêm thông tin về từng đối tượng khách hàng khác nhau.
Giao diện của EyeQuant
Optimizely
Đây là một công cụ cung cấp cho người dùng tiến hành A/B testing và tối ưu hóa một cách nhanh chóng.
Tính năng của Optimizely như sau:
- Điều chỉnh được giao diện web, chữ, nút bấm, nội dung, , màu sắc trên Editor.
- Lập giao diện mới, chạy online và test rất nhanh
- Được lựa chọn đối tượng, mục tiêu để tiến hành test.
- Theo dõi đăng ký, clicks, conversion, ….bằng cách set goals.
- Có thể lựa chọn, thời gian, schedule test
- Kết nối với Google Analytics, ClickTale, KISSmetrics, …
- Test nâng cao hơn với HTML, Javascript, jQuery, CSS
Giao diện của Optimizely
Thực hành A/B testing với Google Analytics
Đầu tiên bạn cần chuẩn bị một tài khoản GA
| Bước 1 | Mở GA --> Chọn vào mục Hành vi -> Thử nghiệm --> Nhấp chuột vào nút Tạo Thử Nghiệm |
| Bước 2 | Chọn mục tiêu thử nghiệm
|
| Bước 3 | Cấu hình thử nghiệm
Nhập thông tin trang gốc và trang mà bạn muốn thử nghiệm vào đây
|
| Bước 4 | Chèn mã nhúng của GA lên trang mà bạn muốn thử nghiệm. Lưu ý là chèn mã nhúng vào ngay sau thẻ <head>
Sau khi đã hoàn thành bước set-up A/B testing trong GA, bạn chỉ cần xác nhận mã nhúng của GA và trờ đợi GA thiết lập thử nghiệm trên trang web (Có thể mất khoảng 24h). Và khi đã xong, bạn chỉ cần ngồi nhìn những thay đổi, những trải nghiệm mới thú vị cho website của mình.
|
Bước 1
Bước 2
Bước 3
Những lời khuyên khi tiến hành A/B testing
Nên
Chỉ nên thực hiện test một yếu tố trong cùng một thời điểm
Ví dụ bạn đang muốn test xem nút màu cam hay màu tím được click nhiều hơn. Thì bạn nên A/B testing với 2 nút thôi. Nếu không thì khi test xong bạn sẽ không biết được đó là kết quả của nút màu nào.
Chỉ dùng A/B Testing khi website của bạn đã có lượng truy cập nhiều – ổn định:
Đơn giản là nếu lượng truy cập ít thì sẽ không đủ lượng người để chạy biểu đồ phân tích.
A/B testing phải được thực hiện trong 1 khoảng thời gian:
Thời gian tối thiểu là 1 tuần. Nếu 1 tuần mà kết quả giữa 2 phiên bản chênh lệch không đáng kể, thì bạn cần thực hiện công việc này lâu hơn nữa để có thể nhận thấy được sự chênh lệch rõ ràng nhất.
Giữ được sự đồng nhất giữa A và B
Giữ sự đồng nhất:
Phải có cách để ghi nhớ người dùng đã chọn loại A hay B để lúc nào cũng hiển thị đúng loại đó nhằm tránh ảnh hưởng đến việc sử dụng của họ.
Test rất nhiều lần:
Không phải đợt A/B testing nào cũng mang lại cho bạn kết quả như mong muốn nên bạn cần phải làm nhiều lần để giải quyết được câu hỏi đặt ra.
Mỗi lần test sẽ cải thiện conversion rate của bạn một chút. Và cộng dồn lại tạo ra ảnh hưởng lớn hơn.
KHÔNG NÊN
Không đảm bảo điều kiện giống nhau:
Việc tesing phiên bản A và B chắc chắn phải được tiến hàng song song. Không thể test A trong tuần đầu rồi tuần sau mới test B.
Kết luận sớm:
Không thể đưa ra kết luận quá sớm khi chưa có đủ thông tin về A và B. Hoặc kết quả so sánh chưa rõ ràng.
Không nên kết luận quá sớm
Khiến các khách hàng cũ ngạc nhiên:
Khi tiến hàng testing A/B tốt nhất là nên làm với những khách hàng mới, vì những khách hàng cũ đã quen với giao diện của trang web của bạn.
Để linh cảm chi phối:
Đã tiến hành testing thì bạn nên để con số quyết định. Đừng dựa vào linh cảm mà đưa ra những kết quả vội vàng.
SEO Việt hy vọng bài viết trên đã giúp các bạn trả lời được câu hỏi A/B Testing là gì. Và có được một cái nhìn tổng quan, chính xác về A/B Testing – một phương thức có thể giúp bạn tối ưu hóa đồng thời gia tăng tỷ lệ chuyển đổi trên website của mình.
