A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B Test ra sao?

A/B testing là gì?

A/B testing (còn được gọi là Split testing hoặc Bucket testing) là phương pháp so sánh hai phiên bản của một trang web hoặc ứng dụng với nhau để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Phương pháp này hoạt động bằng cách hiển thị ngẫu nhiên hai biến thể của một trang cho người dùng và sử dụng phân tích thống kê để xác định biến thể nào đạt được kết quả tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi của bạn.

Trên thực tế, đây là cách A/B testing hoạt động:

• Tạo hai phiên bản của một trang - phiên bản gốc (kiểm soát hoặc A) và phiên bản đã sửa đổi (biến thể hoặc B)
• Phân chia ngẫu nhiên lưu lượng truy cập của bạn giữa các phiên bản này
• Đo lường mức độ tương tác của người dùng thông qua bảng điều khiển
• Phân tích kết quả để xác định xem những thay đổi có tác động tích cực, tiêu cực hay trung tính

Những thay đổi bạn kiểm thử có thể bao gồm từ những điều chỉnh đơn giản (như tiêu đề hoặc nút) đến thiết kế lại toàn bộ trang. Bằng cách đo lường tác động của từng thay đổi, A/B testing biến việc tối ưu hóa trang web từ phỏng đoán thành quyết định dựa trên dữ liệu, chuyển các cuộc trò chuyện từ "chúng tôi nghĩ" sang "chúng tôi biết".

Khi khách truy cập được phục vụ theo phương pháp kiểm soát hoặc phương pháp thay đổi, mức độ tương tác của họ với từng trải nghiệm được đo lường và thu thập trong bảng thông tin và được phân tích thông qua công cụ thống kê. Sau đó, bạn có thể xác định liệu việc thay đổi trải nghiệm (phương pháp thay đổi hoặc B) có tác động tích cực, tiêu cực hay trung tính so với phiên bản cơ sở (phương pháp kiểm soát hoặc A).

"Khái niệm về A/B testing rất đơn giản: Hiển thị các biến thể khác nhau của trang web cho những người khác nhau và đo lường biến thể nào hiệu quả nhất trong việc biến họ thành khách hàng". Theo Dan Siroker và Pete Koomen (Sách | A/B testing: Cách mạnh mẽ nhất để biến lượt nhấp thành khách hàng)

Tại sao nên thực hiện A/B testing?

A/B testing cho phép các cá nhân, nhóm và công ty thực hiện các thay đổi cẩn thận đối với trải nghiệm người dùng của họ trong khi thu thập dữ liệu về tác động của nó. Điều này cho phép họ xây dựng các giả thuyết và tìm hiểu những yếu tố và tối ưu hóa nào trong trải nghiệm của họ tác động nhiều nhất đến hành vi của người dùng. Theo một cách khác, họ có thể chứng minh là sai - ý kiến ​​của họ về trải nghiệm tốt nhất cho một mục tiêu nhất định có thể được chứng minh là sai thông qua A/B testing.

Không chỉ trả lời một câu hỏi một lần hoặc giải quyết bất đồng, A/B testing có thể được sử dụng để liên tục cải thiện một trải nghiệm nhất định hoặc cải thiện một mục tiêu duy nhất như tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) theo thời gian.

Ví dụ về các ứng dụng A/B testing:

• Tạo khách hàng tiềm năng B2B: Nếu là một công ty công nghệ, bạn có thể cải thiện các landing page của mình bằng cách thử nghiệm những thay đổi đối với tiêu đề, trường biểu mẫu và CTA. Bằng cách thử nghiệm từng yếu tố một, bạn có thể xác định những thay đổi nào làm tăng chất lượng khách hàng tiềm năng và tỷ lệ chuyển đổi.
• Hiệu suất chiến dịch: Nếu là một nhà tiếp thị đang chạy chiến dịch tiếp thị sản phẩm, bạn có thể tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo bằng cách thử nghiệm cả bản sao quảng cáo và landing page. Ví dụ, thử nghiệm các bố cục khác nhau giúp xác định phiên bản nào chuyển đổi khách truy cập thành khách hàng hiệu quả nhất, giúp giảm tổng chi phí thu hút khách hàng.
• Trải nghiệm sản phẩm: Các nhóm sản phẩm trong công ty có thể sử dụng A/B testing để xác thực những giả định, ưu tiên các tính năng quan trọng và cung cấp sản phẩm mà không có rủi ro. Từ luồng tích hợp đến thông báo trong sản phẩm, thử nghiệm giúp tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng trong khi vẫn duy trì các mục tiêu và giả thuyết rõ ràng.

A/B testing giúp chuyển đổi việc ra quyết định từ dựa trên ý kiến ​​sang dựa trên dữ liệu, thách thức thuật ngữ HiPPO (Highest Paid Person's Opinion - Ý kiến ​​của người được trả cao nhất).

Như Dan Siroker lưu ý, "Chúng ta thực sự không biết điều gì là tốt nhất, hãy xem xét dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để giúp hướng dẫn chúng ta".

Cách thực hiện A/B testing

Sau đây là framework A/B testing mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu chạy thử nghiệm:

1. Thu thập dữ liệu

• Sử dụng những công cụ phân tích như Google Analytics để xác định các cơ hội
• Tập trung vào các khu vực có lưu lượng truy cập cao thông qua bản đồ nhiệt
• Tìm kiếm các trang có tỷ lệ thoát cao

2. Đặt mục tiêu rõ ràng

• Xác định các số liệu cụ thể để cải thiện
• Thiết lập tiêu chí đo lường
• Đặt mục tiêu cải thiện

3. Tạo giả thuyết thử nghiệm

• Hình thành các dự đoán rõ ràng
• Dựa trên dữ liệu hiện có
• Ưu tiên theo tác động tiềm năng

4. Thiết kế các biến thể

• Thực hiện các thay đổi cụ thể, có thể đo lường được
• Đảm bảo theo dõi phù hợp
• Kiểm tra triển khai kỹ thuật

5. Chạy thử nghiệm

• Chia lưu lượng truy cập ngẫu nhiên
• Theo dõi các vấn đề
• Thu thập dữ liệu một cách có hệ thống

6. Phân tích kết quả

• Kiểm tra ý nghĩa thống kê
• Xem xét tất cả các số liệu
• Ghi lại các bài học kinh nghiệm

Nếu biến thể của bạn chiến thắng, thật tuyệt! Áp dụng những hiểu biết đó trên các trang tương tự và tiếp tục lặp lại để có được thành công. Nhưng hãy nhớ rằng - không phải mọi thử nghiệm đều cho kết quả tích cực và điều đó hoàn toàn bình thường.

Trong A/B testing, không có thất bại, chỉ có cơ hội để học hỏi. Mỗi thử nghiệm, dù cho kết quả là tích cực, tiêu cực hay trung tính, đều cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về người dùng và giúp tinh chỉnh chiến lược thử nghiệm của bạn.

12 công cụ A/B test tốt nhất

1. Contentsquare

Contentsquare là một nền tảng trí tuệ trải nghiệm trọn gói mà các nhóm có thể sử dụng để theo dõi trải nghiệm kỹ thuật số của trang web. Với cả công cụ và khả năng định lượng và định tính, nền tảng này cho phép bạn thêm thông tin chi tiết sâu hơn vào các thử nghiệm A/B test của mình và hiểu được động lực đằng sau hành động của người dùng.

2. VWO

Visual Website Optimizer (VWO) là một nền tảng thử nghiệm với bộ công cụ CRO toàn diện cho phép bạn thực hiện A/B test các thành phần khác nhau của trang web và ứng dụng di động, chẳng hạn như tiêu đề, nút CTA và hình ảnh, để xem biến thể nào chuyển đổi nhiều người dùng hơn.

3. Omniconvert

Omniconvert là một nền tảng tối ưu hóa trang web với các tính năng A/B testing, khảo sát, cá nhân hóa trang web, phân khúc khách hàng và nhắm mục tiêu theo hành vi.

4. Unbounce

Unbounce là phần mềm xây dựng landing page bao gồm các tính năng phân tích và A/B test cho phép bạn theo dõi những chỉ số hiệu suất chính (KPI) và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.

5. Crazy Egg

Crazy Egg là một công cụ tối ưu hóa trang web cho phép bạn phân tích hành vi của người dùng trên trang web của mình. Công cụ này bao gồm các tính năng như bản đồ nhiệt, bản đồ cuộn và báo cáo nhấp chuột để giúp bạn kiểm tra những phiên bản trang web khác nhau để xem phiên bản nào tạo ra nhiều tương tác hoặc chuyển đổi hơn.

6. Kameleoon

Kameleoon là một nền tảng tối ưu hóa web với khả năng thử nghiệm web, đầy đủ và tính năng cho phép bạn chạy A/B testing theo thời gian thực và cung cấp cho bạn thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để đưa ra quyết định sản phẩm tốt hơn.

7. AB Tasty

AB Tasty là một nền tảng tối ưu hóa web cung cấp các công cụ quản lý tính năng, thử nghiệm A/B và cá nhân hóa để giúp bạn cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và trải nghiệm của khách hàng theo thời gian thực.

8. Google Optimize

Google Optimize là một trong những giải pháp thử nghiệm A/B phổ biến nhất hiện nay. Giải pháp này hoàn toàn miễn phí và được thiết kế để hoạt động với các sản phẩm phổ biến khác của Google như Google Analytics, Google Ads và Firebase.

9. Firebase A/B Testing

Firebase là nền tảng phát triển ứng dụng do Google tạo ra. Mô-đun A/B testing của Firebase có thể giúp bạn thử nghiệm các thay đổi đối với tính năng, giao diện người dùng hoặc chiến dịch tương tác của ứng dụng.

10. Optimizely

Optimizely là một nền tảng trải nghiệm kỹ thuật số. Nó đi kèm với khả năng A/B testing và đa biến, cũng như CMS, các tính năng cá nhân hóa trang web, khả năng chuyển đổi tính năng, v.v...

11. Adobe Target

Adobe Target là một nền tảng thử nghiệm - một phần của Adobe Experience Cloud. Giống như toàn bộ đám mây trải nghiệm, Adobe Target được xây dựng cho các doanh nghiệp, tập trung vào trải nghiệm người dùng đa kênh và chạy thử nghiệm trên hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu người dùng.

12. Maxymiser

Maxymiser là một công cụ kiểm tra và tối ưu hóa được Oracle mua lại vào năm 2015. Trọng tâm chính của công cụ này là đưa thử nghiệm và cá nhân hóa vào tay các nhà tiếp thị bằng cách loại bỏ nhu cầu về nguồn lực phát triển.