A/B Testing là gì? Vai trò của A/B Testing trong hoạt động Marketing

A/B Testing là một phương pháp để so sánh giữa 2 phiên bản của webpage từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn. Vậy quy trình hoạt động của A/B Testing là gì? Xem bài viết để được giải đáp nha!

Tìm hiểu vềA/B Testing là gì?

Khái niệm A/B Testing

A/B Testing (hay còn được gọi là split testing hay bucket testing) là một phương pháp để so sánh giữa 2 phiên bản của webpage hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn.

Định nghĩa phiên bản ở đây sẽ có thể là tất cả mọi thứ, từ một hình banner, đến những website, mẫu quảng cáo, email và năng lực hiệu quả sẽ được nhận định dựa theo mục tiêu của cá nhân làm test dành cho những phiên bản đó.

Việc sử dụng A/B Testing để so sánh trực tiếp một biến thể với trải nghiệm hiện tại cho phép bạn có thể đặt ra câu hỏi về các thay đổi cho trang web hoặc ứng dụng. Và sau đó, bạn có thể thu thập dữ liệu về hiệu quả của những sự thay đổi đó. Còn đối với một email thì sẽ được đặt mục tiêu là khách hàng cần phải mở chúng ra xem nhiều hơn.

Có thể nhận thấy dường như tất cả mọi thứ hoạt động cùng đều cần tới một mục tiêu nhất định nào đó, điều này nhằm khiến cho những khách hàng có thể thực hiện một hành động mong muốn bất kỳ được gọi chung là conversion. Tỉ lệ người tiến hành những hành động đó sẽ được gọi chung là conversion rate hay vẫn được hiểu chung là (tỉ số chuyển đổi).

Xem thêm: Cache là gì? Cách xóa bộ nhớ đệm ứng dụng cache trên mọi trình duyệt

Vì sao cần sử dụng A/B Testing?

A/B Testing cho phép các cá nhân, nhóm và doanh nghiệp thực hiện những thay đổi thận trọng cho trải nghiệm người dùng (user experience) trong khi thu thập những dữ liệu cho kết quả.

Cách tiếp theo chính là gia tăng conversion rate để cùng với một số lượng khách đã sẵn có, họ sẽ tạo ra một lượng conversion tốt hơn. Và A/B testing sẽ giúp bạn thực hiện được điều thứ hai này bằng phương thức cho phép cải thiện sự hiệu quả của những tiến trình đang làm cho dù đó có là việc phát triển web, xây  dựng ứng dụng, bán hàng hay quảng cáo.

Quá trình làm A/B Testing

Để có thể thực hiện một quá trình làm A/B testing (hay bất kể mọi quy trình thử nghiệm nào khác) chuẩn mực thì sẽ cần phải tuân theo những phương pháp khoa học thường thấy, gồm có những bước như sau:

Đặt ra hàng loạt các câu hỏi

Điều bạn cần phải làm là tự đặt ra cho bản thân mình những câu hỏi để làm định hướng và mục tiêu cho quy trình A/B testing và chuẩn xác để biết được sau khi test thì sẽ thu về kết quả thế nào.

Những câu hỏi được đặt ra có thể ở dạng như: “làm sao để có thể giảm thiểu bounce rate cho trang landing page?” hay “làm thể nào để có thể tăng cao số người chọn đăng ký cho form trên trang chủ?” hay là “làm sao để có thể cải thiện được CTR dành cho banner quảng cáo?”.

Đánh giá tổng quan

Bạn sẽ cần phải hiểu rõ cũng như  nắm được chính xác hành vi của nhóm đối tượng khách hàng, bởi khi họ bắt đầu thực hiện những conversion bằng chính công cụ đo lường cho từng kênh, cho website thì đã rất có thể là Google Analytics, cho Email thì lại có thể là những email client, còn với social sẽ là social listening tools.

Xem thêm: Cookies là gì? Cách quản lý dữ liệu cookies trình duyệt máy tính hiện nay

Suy đoán các giả thuyết

Với những câu hỏi ở phía trên và những điều cần phải biết về những hành vi của khách hàng khi bắt đầu tiến hành conversion. Bạn có thể đặt ra một giả thuyết về những vấn đề cần giải quyết câu hỏi đặt ra ở bên trên.

Một số kiểu giá thuyết suy đoán như: “Đặt một đường link nhỏ dẫn tới trang hướng dẫn ở phía dưới footer có thể giảm thiểu bounce rate”, “Biến nút đăng ký trở nổi bật hơn sẽ có khả năng tăng số người tham gia đăng ký” hay có thể là “banner với chính hình ảnh một cô nàng xinh xắn sẽ có CTR tốt hơn” đây có lẽ là một trong những ví dụ tiêu biểu về những giả thuyết đối với những câu hỏi được nêu ra ở trên.

Nhận định mẫu thử cùng với khoảng thời gian tiến hành test

Bước sau đó là bạn sẽ cần phải xác định được rõ ràng số lượng khách hàng thực hiện việc A/B testing. Với số lượng mẫu thử sẽ phải thật sự đủ rộng để có thể quan sát được rõ ràng sự khác biệt đối với 2 phiên bản A/B sau các bước test.

Thời gian thực hiện test cũng cần phải được xác định sao cho hợp lý để đảm bảo được rằng kết quả sẽ không bị làm ảnh hưởng bởi những yếu tố chủ quan, tác ảnh hưởng từ bên ngoài khiến cho nhu cầu hay hành vi của khách hàng biến đổi. Bạn cũng có thể sử dụng công cụ dự đoán để tính toán khoảng thời gian cần để chạy test.

Xem thêm: Big data là gì? Ứng dụng và cơ hội việc làm ngành dữ liệu lớn thời 4.0

Thông qua bài viết trên, chúng tôi đã giúp các bạn hiểu hơn về A/B Testing là gì? Để biết thêm nhiều thông tin hấp dẫn bổ ích về các ngành nghề, công việc liên quan đến lĩnh vực Marketing, nhớ đón đọc các bài viết tiếp theo nhé!