A B Testing là gì? Quy trình và 9 nguyên tắc tối ưu chuyển đổi
A/B Testing là gì? Và cách triển khai A/B testing như thế nào? Khi xây dựng landing page, viết email content marketing A/B Test đóng vai trò gì? Cùng Bizfly Cloud tìm hiểu thông tin qua bài viết dưới đây.
Giới thiệu A B testing là gì?
A/B Testing (hay A/B Split Test) là phương pháp thử nghiệm hai phiên bản (A và B) của cùng một yếu tố trên website, như giao diện, bố cục nội dung, vị trí hình ảnh, nút điều hướng hoặc nút mua hàng, nhằm xác định phiên bản nào mang lại hiệu quả tốt hơn. Thông qua việc so sánh sự tiếp nhận của người dùng đối với từng phiên bản, doanh nghiệp có thể lựa chọn cách bố trí tối ưu để gia tăng mức độ thu hút và cải thiện hiệu suất hoạt động của website.
A/B TEST là gì?
A/B test là phương pháp nhằm giúp các nhà lập trình, marketing, các doanh nghiệp lắng nghe khách hàng tốt hơn và nhờ đó, mang lại những trải nghiệm tuyệt vời hơn cho khách hàng của họ.
Tìm hiểu quy trình của A/B Testing
Sau đây là quy trình A/B Testing mẫu mà người dùng có thể sử dụng để bắt đầu cuộc thử nghiệm:
Thu thập data
Việc phân tích sẽ cho bạn cái nhìn tổng quan về nơi mà bạn có thể thực hiện tối ưu hóa. Đồng thời giúp bạn bắt đầu với những khu vực có lưu lượng truy cập cao của website/ứng dụng để có thể nhanh chóng thu thập dữ liệu. Việc tìm kiếm những trang có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ drop-off cao cũng có thể được cải thiện.
Xác định mục tiêu
Mục tiêu chuyển đổi là số liệu được sử dụng để xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản ban đầu hay không. Bạn có thể đặt mục tiêu là bất cứ điều gì, từ việc click chuột vào nút hoặc liên kết đến website bán hàng.
Lên danh sách các ý tưởng và giả thuyết
Khi đã xác định xong mục tiêu, bạn nên có những ý tưởng và giả thuyết A/B Testing về lý do tại sao chúng vượt trội hơn so với phiên bản hiện tại. Khi bạn đã có danh sách các ý tưởng kể trên, hãy ưu tiên sắp xếp chúng theo mức độ tác động dự kiến cũng như độ khó trong quá trình thực hiện.
Tạo ra các biến thể
Tiếp theo, bạn sử dụng phần mềm A/B Testing để thực hiện các thay đổi theo ý muốn đối với các thành phần của website hoặc trải nghiệm trên thiết bị di động. Điều này có thể là việc thay đổi màu của một nút CTA, điều chỉnh thứ tự các thành phần của trang hoặc ẩn các thành phần điều hướng,...
Chạy thử nghiệm
Lúc này, khách truy cập vào website/ứng dụng sẽ được chỉ định ngẫu nhiên. Sự tương tác·với từng trải nghiệm trên website/ứng dụng của họ sẽ được đo lường, tính toán và so sánh cụ thể.
Phân tích kết quả
Phần mềm A/B Testing sẽ xuất ra dữ liệu từ thử nghiệm và cho thấy sự khác biệt giữa hai phiên bản website đang hoạt động.
Nếu biến thể thành công, bạn có thể áp dụng những thay đổi từ thử nghiệm trên cho các trang khác của website và lặp lại các thử nghiệm đó để cải thiện kết quả tốt hơn.
Nếu thử nghiệm tạo ra kết quả âm hoặc không mang lại kết quả thì cũng đừng lo lắng. Hãy xem như đó là một kinh nghiệm học tập để tạo ra giả thuyết mới mà bạn có thể kiểm tra lại.
>>> Có thể bạn quan tâm: Tại sao có thể giảm băng thông khi sử dụng CDN?
Lợi ích A/B Testing mang lại là gì?
Dưới đây là một số lợi ích nổi bật mà A/B Testing mang lại:
Tăng lượng truy cập website
Việc test các bài blog hoặc tiêu đề website khác nhau có thể làm thay đổi số lượng người click vào tiêu đề đó để truy cập website của bạn. Từ đó giúp gia tăng lưu lượng truy cập cho website.
Tăng tỷ lệ chuyển đổi
Việc test các vị trí, màu sắc khác nhau hoặc nội dung trên CTA có thể góp phần làm thay đổi số lượng người click vào CTA để đến trang đích. Từ đó có thể làm tăng số người đăng ký form và gửi thông tin liên lạc của họ và dần dần chuyển đổi thành khách hàng tiềm năng.
Giảm tỷ lệ rời bỏ trang
Nếu khách hàng rời khỏi website ngay khi vừa truy cập, hãy làm các thử nghiệm A/B Testing trên các bài blog, thay đổi phông chữ hoặc hình ảnh minh họa khác nhau để có thể giữ chân khách hàng tốt hơn.
Giảm tình trạng từ bỏ giỏ hàng (cart abandonment)
Việc khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ hàng online nhưng đột ngột rời đi mà không hoàn thành nốt đơn hàng là tình trạng xảy ra khá thường xuyên đối với những doanh nghiệp thuộc lĩnh vực thương mại điện tử. Với A/B Testing, việc thử nghiệm các hình ảnh sản phẩm khác nhau, thiết kế trang sản phẩm, thanh toán hoặc hiển thị đơn vị vận chuyển, chi phí giao hàng có thể giúp cải thiện tình trạng này.
Tăng ROI Marketing
A/B Testing giúp doanh nghiệp xác định chính xác những yếu tố mang lại hiệu quả cao nhất trong các chiến dịch marketing. Thông qua việc thử nghiệm và lựa chọn phiên bản tối ưu, doanh nghiệp có thể phân bổ ngân sách hợp lý hơn, giảm thiểu chi phí không hiệu quả và gia tăng lợi nhuận. Từ đó, hướng đến cải thiện hiệu quả đầu tư (ROI).
Quy trình A B Testing chuẩn 7 bước
Thu thập dữ liệu hành vi người dùng
Trước khi thử nghiệm, cần xác định rõ “điểm nghẽn” trong hành trình người dùng.
- Phân tích dữ liệu hành vi bằng các công cụ như Google Analytics
- Tập trung vào các trang có traffic cao để đảm bảo đủ mẫu thử
- Xác định các khu vực có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ rời bỏ cao
- Kết hợp heatmap để hiểu cách người dùng tương tác
Việc bắt đầu từ dữ liệu giúp đảm bảo A/B Testing dựa trên evidence-based decision making (ra quyết định dựa trên dữ liệu), thay vì cảm tính
Xác định mục tiêu chuyển đổi
Mỗi thử nghiệm cần được định hướng bởi một mục tiêu rõ ràng và có thể đo lường cụ thể.
- Xác định các chỉ số quan trọng (KPI) như: tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate), tỷ lệ nhấp (CTR), tỷ lệ thoát (bounce rate),…
- Lập ra các tiêu chí đo lường chính xác
- Đặt mục tiêu cụ thể bằng con số (ví dụ: tăng tỷ lệ chuyển đổi thêm 15%)
- Lựa chọn chỉ số phù hợp để so sánh hiệu quả giữa các phiên bản A và
Xây dựng giả thuyết (Hypothesis)
Sau khi có dữ liệu và mục tiêu, bạn cần đưa ra giả thuyết để kiểm chứng.
- Xây dựng giả thuyết theo cấu trúc “Nếu… thì…”
- Đảm bảo giả thuyết có cơ sở từ dữ liệu, không dựa vào cảm tính
- Ưu tiên các ý tưởng có khả năng tạo ra tác động lớn
- Sắp xếp thứ tự ưu tiên dựa trên mức độ ảnh hưởng và độ dễ triển khai
Tính kích thước mẫu (Sample Size)
Để đảm bảo kết quả có độ tin cậy, bạn cần xác định số lượng người dùng tối thiểu cho thử nghiệm.
- Xác định quy mô mẫu cần thiết dựa trên tỷ lệ chuyển đổi hiện tại và mức cải thiện kỳ vọng
- Đảm bảo số lượng người tham gia đủ lớn để đạt ý nghĩa thống kê
- Tránh dừng test quá sớm khi dữ liệu chưa đủ
Tạo biến thể (Variant)
Dựa trên giả thuyết đã xây dựng, bạn tiến hành tạo các phiên bản thử nghiệm để so sánh với phiên bản gốc.
- Sử dụng các công cụ A/B Testing để thực hiện thay đổi với các thành phần trên website hoặc ứng dụng
- Các thay đổi có thể bao gồm: màu sắc của một nút CTA, nội dung, bố cục trang hoặc thành điều hướng
- Đảm bảo mỗi biến thể đều được thiết lập rõ ràng và có thể đo lường hiệu quả
Chạy thử nghiệm
Sau khi thiết lập xong các biến thể, bắt đầu đưa thử nghiệm vào môi trường thực tế.
- Phân chia người dùng vào các phiên bản một cách ngẫu nhiên (thường theo tỷ lệ 50/50)
- Toàn bộ hành vi tương tác của người dùng sẽ được hệ thống ghi nhận
- Theo dõi liên tục để phát hiện sớm các sự cố phát sinh
- Thu thập dữ liệu một cách có hệ thống trong khoảng thời gian đủ dài
Phân tích kết quả & triển khai
Sau khi kết thúc thử nghiệm, tiến hành phân tích dữ liệu để đưa ra kết luận.
- Phần mềm A/B Testing sẽ cung cấp dữ liệu so sánh giữa các phiên bản
- Kiểm tra độ tin cậy thống kê để đảm bảo kết quả không mang tính ngẫu nhiên
- Đánh giá toàn diện các chỉ số liên quan, không chỉ tập trung vào một KPI duy nhất
- Ghi nhận các insight và bài học rút ra từ thử nghiệm
Dựa trên kết quả:
- Nếu biến thể hiệu quả: áp dụng thay đổi trên diện rộng và tiếp tục thử nghiệm để tối ưu thêm
- Nếu biến thể chưa hiệu quả: xem đó là dữ liệu quan trọng để xây dựng giả thuyết mới
9 Nguyên tắc khi áp dụng A B TEST
Nguyên tắc 1: Không dựa vào giả định
A/B Testing không nên bắt đầu từ những gì doanh nghiệp “nghĩ” về khách hàng, mà cần xuất phát từ dữ liệu và hành vi thực tế. Các giả định truyền thống như độ tuổi hay giới tính không còn đủ để phản ánh chính xác nhu cầu người dùng trong môi trường số. Do đó, mỗi giả thuyết cần được xây dựng như một vấn đề cần kiểm chứng, thay vì một kết luận có sẵn.
Nguyên tắc 2: Luôn luôn thiết lập một mục tiêu để so sánh
Một thử nghiệm chỉ có ý nghĩa khi nó phục vụ một mục tiêu cụ thể và có thể đo lường được. Việc xác định rõ KPI (như tỷ lệ chuyển đổi, CTR hay doanh thu) không chỉ giúp đánh giá chính xác kết quả mà còn đảm bảo mọi thay đổi đều hướng tới giá trị thực tế thay vì các chỉ số bề nổi.
Nguyên tắc 3: Test từng yếu tố một
Trong A/B Testing, khả năng xác định nguyên nhân là yếu tố cốt lõi. Khi nhiều biến được thay đổi cùng lúc, kết quả thu được sẽ thiếu tính minh bạch và khó diễn giải. Vì vậy, việc kiểm soát biến bằng cách thử nghiệm từng yếu tố riêng lẻ giúp đảm bảo tính chính xác và khả năng ứng dụng của kết quả.
Nguyên tắc 4: Đảm bảo đủ kích thước mẫu
Độ tin cậy của A/B Testing phụ thuộc lớn vào quy mô dữ liệu. Một mẫu thử quá nhỏ có thể tạo ra kết quả “đẹp” nhưng không có giá trị đại diện. Do đó, cần đảm bảo số lượng người dùng tham gia đủ lớn để phản ánh đúng xu hướng hành vi và giảm thiểu sai lệch ngẫu nhiên.
Nguyên tắc 5: Không dừng test quá sớm
Các biến động ngắn hạn (theo ngày, theo chiến dịch hoặc theo mùa) có thể ảnh hưởng mạnh đến kết quả thử nghiệm. Việc dừng test sớm khi chưa đủ chu kỳ dữ liệu sẽ dẫn đến kết luận thiếu ổn định. A/B Testing cần được duy trì đủ lâu để loại bỏ yếu tố nhiễu và đảm bảo tính nhất quán của kết quả.
Nguyên tắc 6: Đảm bảo ý nghĩa thống kê
Không phải mọi sự chênh lệch đều có giá trị. Một kết quả chỉ đáng tin cậy khi đạt mức ý nghĩa thống kê đủ cao, chứng minh rằng sự khác biệt giữa các biến thể không phải do ngẫu nhiên. Đây là nền tảng để đưa ra quyết định có cơ sở khoa học thay vì cảm tính.
Nguyên tắc 7: Phân tích theo phân khúc người dùng
Người dùng không phải là một nhóm đồng nhất. Cùng một biến thể có thể mang lại hiệu quả khác nhau giữa các nhóm (thiết bị, nguồn traffic, hành vi truy cập…). Do đó, việc phân tích theo từng phân khúc giúp phát hiện insight sâu hơn và tránh những kết luận mang tính “trung bình hóa”.
Nguyên tắc 8: Đối chiếu với mục tiêu kinh doanh
Một cải thiện về chỉ số chưa chắc đã mang lại giá trị kinh doanh. Ví dụ, tăng CTR nhưng không tăng chuyển đổi cuối cùng vẫn không tạo ra doanh thu. Vì vậy, kết quả A/B Testing cần được đặt trong mối liên hệ với mục tiêu kinh doanh tổng thể để đảm bảo tính hiệu quả thực sự.
Dữ liệu hành vi người dùng và dữ liệu khảo sát khách hàng có thể bị xung đột
Nguyên tắc 9: Tập trung vào thay đổi có tác động lớn
Không phải mọi yếu tố đều đáng để thử nghiệm. Những thay đổi nhỏ như màu sắc hoặc font chữ thường có tác động hạn chế so với các yếu tố cốt lõi như nội dung, cấu trúc trang hay đề xuất giá trị. Do đó, cần ưu tiên nguồn lực cho những thử nghiệm có khả năng tạo ra khác biệt rõ rệt.
>> Xem thêm: Hướng dẫn quy trình triển khai a/b testing trong email marketing
Cách đọc và đánh giá kết quả A/B Testing
Để đọc kết quả A/B Testing một cách hiệu quả, trước hết cần xác định rõ chỉ số đánh giá (KPI) phù hợp với mục tiêu thử nghiệm, như tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate), tỷ lệ nhấp (CTR) hoặc tỷ lệ thoát (Bounce Rate). Đây là cơ sở chính để so sánh hiệu suất giữa các phiên bản và xác định đâu là phương án mang lại hiệu quả tốt hơn.
Sau đó, tiến hành so sánh kết quả giữa phiên bản A và B dựa trên các chỉ số đã chọn, đồng thời kiểm tra độ tin cậy thống kê nhằm đảm bảo sự khác biệt không phải do yếu tố ngẫu nhiên. Việc này giúp tránh đưa ra kết luận sai lệch khi dữ liệu chưa đủ lớn hoặc chưa đạt độ ổn định cần thiết.
Bên cạnh việc phân tích tổng thể, cần áp dụng phân đoạn công chúng (audience segmentation) để khai thác insight sâu hơn từ dữ liệu. Phương pháp này cho phép chia người dùng thành các nhóm dựa trên những đặc điểm và hành vi cụ thể, từ đó đo lường hiệu quả của từng biến thể trong từng phân khúc riêng biệt. Cách tiếp cận này giúp phát hiện những khác biệt quan trọng trong phản ứng của người dùng, tránh việc đánh giá mang tính trung bình hóa và hỗ trợ đưa ra quyết định tối ưu hóa chính xác hơn.
Tiếp theo, cần đánh giá mức độ cải thiện của biến thể so với phiên bản gốc để xác định giá trị thực tế mà thay đổi mang lại. Không chỉ dừng ở việc tăng hay giảm chỉ số, mà cần xem xét liệu mức cải thiện đó có đủ ý nghĩa để triển khai trong thực tế hay không.
Cuối cùng, kết quả cần được đối chiếu với mục tiêu ban đầu và đặt trong bối cảnh tổng thể để đưa ra kết luận phù hợp. Một A/B Testing được xem là hiệu quả khi không chỉ đạt ý nghĩa thống kê, mà còn tạo ra giá trị thực tiễn và góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động.
Ứng dụng A/B Testing trong thực tế
A/B Testing Landing Page
A/B Testing được sử dụng để tối ưu các yếu tố trên landing page như tiêu đề, hình ảnh, nội dung và nút kêu gọi hành động (CTA). Thông qua việc thử nghiệm các phiên bản khác nhau, doanh nghiệp có thể xác định bố cục và thông điệp hiệu quả nhất nhằm gia tăng tỷ lệ chuyển đổi.
A/B Testing Email Marketing
A/B Testing là công cụ quan trọng trong Email Marketing, giúp tối ưu hiệu quả chiến dịch thông qua việc cải thiện các chỉ số như tỷ lệ mở (open rate), tỷ lệ nhấp (CTR) và tỷ lệ chuyển đổi. Doanh nghiệp có thể thử nghiệm các yếu tố như tiêu đề email (subject line), nội dung hoặc thời gian gửi để xác định phương án hiệu quả nhất. Trong đó, tiêu đề và thời điểm gửi được xem là hai yếu tố có ảnh hưởng lớn đến hành vi mở và tương tác của người nhận. Việc áp dụng A/B Testing giúp lựa chọn chiến lược tối ưu dựa trên dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả toàn bộ chiến dịch email.
A/B Testing Quảng cáo Facebook/Google
A/B Testing trong quảng cáo số cho phép doanh nghiệp đánh giá hiệu quả của các biến thể quảng cáo như hình ảnh, nội dung, tiêu đề, đối tượng mục tiêu hoặc chiến lược phân phối. Thông qua việc đo lường các chỉ số như CTR, CPC hay conversion rate, doanh nghiệp có thể xác định phiên bản quảng cáo tối ưu, từ đó cải thiện hiệu suất chiến dịch và tối ưu chi phí quảng cáo.
A/B Testing trong SEO
Trong SEO, A/B Testing được sử dụng để kiểm tra tác động của các thay đổi như tiêu đề trang (title), meta description, cấu trúc nội dung hoặc liên kết nội bộ đến thứ hạng tìm kiếm và hành vi người dùng. Việc thử nghiệm giúp xác định những điều chỉnh mang lại hiệu quả thực sự, từ đó tối ưu khả năng hiển thị trên công cụ tìm kiếm và cải thiện lưu lượng truy cập tự nhiên.
Công cụ A/B Testing phổ biến
Trong thực tiễn, việc triển khai A/B Testing cần đến các công cụ chuyên dụng nhằm đảm bảo độ chính xác, khả năng xử lý dữ liệu và tối ưu hóa quy trình thử nghiệm.
VWO (Visual Website Optimizer)
VWO (Visual Website Optimizer) là một trong những nền tảng A/B Testing và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) được sử dụng rộng rãi hiện nay. Công cụ này cho phép doanh nghiệp triển khai nhiều dạng thử nghiệm như A/B testing, split testing, đồng thời tích hợp các tính năng phân tích hành vi người dùng như heatmap, ghi lại phiên truy cập (session recording) và khảo sát. Nhờ khả năng kết hợp giữa dữ liệu định lượng và định tính, VWO hỗ trợ doanh nghiệp không chỉ đo lường hiệu quả thử nghiệm mà còn hiểu sâu hơn về trải nghiệm người dùng, từ đó đưa ra các quyết định tối ưu hóa có cơ sở dữ liệu rõ ràng.
Optimizely
Optimizely là một nền tảng A/B Testing ở cấp độ doanh nghiệp, nổi bật với khả năng triển khai các thử nghiệm phức tạp và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên quy mô lớn. Công cụ này cho phép kiểm soát và phân phối nhiều biến thể đồng thời, phù hợp với các hệ thống có lưu lượng truy cập cao và yêu cầu tối ưu hóa liên tục. Nhờ đó, Optimizely không chỉ hỗ trợ thử nghiệm mà còn đóng vai trò như một nền tảng quản trị trải nghiệm số, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
AB Tasty
AB Tasty là nền tảng A/B Testing hỗ trợ đánh giá và tối ưu hiệu quả trên nhiều điểm chạm số như website, ứng dụng, email hay chiến dịch quảng cáo. Công cụ cho phép tạo và so sánh các biến thể khác nhau nhằm đo lường tác động của từng thay đổi đến các chỉ số mục tiêu như tỷ lệ chuyển đổi, tốc độ tải trang hay giá trị đơn hàng trung bình. Với khả năng triển khai linh hoạt và theo dõi hiệu suất theo thời gian thực, AB Tasty giúp doanh nghiệp kiểm chứng giả thuyết và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng dựa trên dữ liệu thực nghiệm.
ClickTale
ClickTale là công cụ phân tích hành vi người dùng nổi bật trong việc hỗ trợ tối ưu trải nghiệm và A/B Testing. Điểm mạnh đặc trưng của ClickTale nằm ở khả năng trực quan hóa hành vi người dùng thông qua các công nghệ như heatmap (bản đồ nhiệt), session replay (ghi lại phiên truy cập) và phân tích đường di chuyển chuột, click và scroll trên trang web.
Crazy Egg
Crazy Egg là công cụ tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) nổi bật với thế mạnh phân tích hành vi người dùng thông qua hệ thống heatmap trực quan. Công cụ cung cấp nhiều dạng heatmap như Heatmap (điểm click), Scrollmap (hành vi cuộn trang), Overlay (tỷ lệ phân bổ click) và Confetti (phân tích click theo nguồn traffic), giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách người dùng tương tác với từng khu vực trên website.
EyeQuant
EyeQuant là công cụ phân tích trải nghiệm người dùng dựa trên trí tuệ nhân tạo, nổi bật với khả năng mô phỏng hành vi chú ý của người dùng mà không cần triển khai eye-tracking thực tế. Ưu điểm lớn nhất của EyeQuant là cung cấp kết quả gần như tức thời, giúp đánh giá nhanh hiệu quả thị giác của giao diện website.
Công cụ này cung cấp các bản đồ phân tích như Perception map, Attention map, Hotspot và Regions of Interest, giúp xác định khu vực thu hút hoặc bị bỏ qua. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhận diện vấn đề trong thiết kế, tối ưu bố cục nội dung và xây dựng giả thuyết A/B Testing một cách chính xác, tiết kiệm thời gian và chi phí.
Các lỗi A/B Testing và cách khắc phục
Công cụ testing bị lỗi
Sự phổ biến của A/B testing đã thúc đẩy sự phát triển của nhiều công cụ testing với chi phí hợp lý. Tuy nhiên về chất lượng thì lại không có sự đồng đều, đôi khi chính công cụ mà bạn sử dụng để thực hiện A/B testing lại là yếu tố gây tác động xấu đến hiệu suất của website.
Cách khắc phục: Chạy A/A testing
Trước khi chạy A/B testing, bạn nên chạy A/A testing với phần mềm của mình trước, nhằm đảm bảo phần mềm vẫn hoạt động bình thường mà không ảnh hưởng đến tốc độ hiển thị nội dung của trang.
A/A testing cũng tương tự như A/B testing. Điểm khác biệt đó là trong A/A testing, cả hai nhóm người dùng đều nhìn thấy cùng một trang web. Việc này giúp bạn nhận ra các vấn đề bắt nguồn từ phần mềm testing. Nếu bạn thấy tỷ lệ chuyển đổi bị giảm ngay khi thực hiện kiểm tra, thì có lẽ công cụ mà bạn sử dụng đang làm chậm website. Còn nếu bạn nhận thấy có nhiều điểm khác biệt đáng kể giữa 2 trang web thì nguyên nhân gây ra lỗi có lẽ là do website.
Ngừng testing ngay khi đạt kết quả mong muốn
Khi tiến hành A/B testing, việc ngừng testing ngay khi đạt được kết quả mong muốn sẽ khiến kết quả mà bạn tạo ra trở nên vô nghĩa. Nếu bạn muốn cải thiện website của mình một cách toàn diện, bạn nên từ bỏ ngay ý định kết thúc quá trình A/B testing sớm.
Vấn đề này được gọi là “false positives”, có nghĩa là những kết quả testing đó có thể sai do chỉ có chức năng là xác định sự khác biệt giữa các trang với nhau. Bạn càng kiểm tra kết quả thường xuyên, thì càng dễ nhận được những kết quả tưởng chừng là đúng nhưng bị khẳng định sai. Điều này sẽ không phải là vấn đề đáng lo nếu bạn vẫn giữ bình tĩnh và tiếp tục kiểm tra thêm. Ngược lại nếu bạn kết thúc quá trình kiểm tra ngay khi nhận được kết quả khả quan, thì có lẽ bạn đã bị lừa bởi các false positives.
Cách khắc phục: Bám sát theo kích cỡ mẫu đã được định sẵn
Để đối phó với false positives, bạn cần đặt ra quy tắc bằng cách sử dụng một bộ mẫu trước khi chạy A/B testing để chống lại những cám dỗ khiến bạn muốn kết thúc quá trình kiểm tra sớm. Hiện nay có rất nhiều công cụ giúp bạn tính toán kích cỡ tối thiểu, ví dụ như Optimizely, VWO,...
Về kích cỡ số liệu mẫu, lưu ý rằng bạn cần có một kích cỡ mẫu thực tế cho website của mình. Trên thực tế, ai cũng muốn có càng nhiều người dùng càng tốt để tiến hành thử nghiệm, tuy nhiên không phải ai cũng có được lượng khách hàng truy cập nhiều đến vậy. Do đó, bạn nên ước tính xem việc thử nghiệm sẽ kéo dài trong bao lâu để có thể đạt đến bộ kích cỡ mẫu.
Chỉ tập trung vào tỷ lệ chuyển đổi
Khi nói đến A/B testing, phần lớn mọi người thường chỉ tập trung vào việc chuyển đổi mà quên mất kết quả kinh doanh trong dài hạn. Việc thêm nhiều bản sao cho website tất nhiên sẽ khiến tỷ lệ chuyển đổi tăng cao. Tuy vậy, người dùng đã qua chuyển đổi nhưng chất lượng chuyển đổi không khả quan thì cũng không thể mang lại doanh thu tốt cho doanh nghiệp.
Cách khắc phục: Đối sánh giả thuyết
Trước khi tiến hành A/B testing, bạn nên lập giả thuyết mà bạn muốn chứng minh hoặc bác bỏ. Khi so sánh giả thuyết này với mục tiêu kinh doanh, bạn sẽ tránh được việc bị cuốn theo những cám dỗ phù phiếm.
Việc chạy A/B testing nên được đánh giá dựa trên mức độ ảnh hưởng đối với mục tiêu kinh doanh chứ không phải bất kỳ chỉ số nào khác. Nếu bạn muốn tăng lượt đăng ký, hãy chú trọng tới số lượng người đăng ký chứ không phải lượt truy cập vào trang chứa form đăng ký. Ngoài ra, bạn cũng không nên bỏ qua những kết quả không quan trọng mà hãy lưu lại để sử dụng cho những lần đối sánh tiếp theo.
Chỉ để ý tới những vấn đề nhỏ nhặt
A/B Testing không đơn giản chỉ là một yếu tố riêng lẻ như test hình dạng hay màu sắc của nút CTA, mà nó còn bao gồm nhiều yếu tố khác. Nếu việc thay đổi màu sắc của nút CTA có thể tạo nên một cú lộn ngược dòng đối với những website lớn, thì với đa số các trang web thông thường, những thứ nhỏ nhặt như vậy sẽ không tạo ra những kết quả đáng kể. Nếu cứ tiếp tục chú tâm vào những yếu tố nhỏ bé như vậy thì sẽ rất dễ bỏ lỡ những cơ hội lớn hơn.
Cách khắc phục: Kiểm tra căn bản cho website định kỳ
Bạn nên kiểm tra những thay đổi căn bản cho website của bạn một cách định kỳ. Nếu nhận thấy tỉ lệ chuyển đổi thấp, có lẽ bạn cần dành thời gian kiểm tra những thay đổi căn bản nhất
Tuy nhiên, việc kiểm tra căn bản cũng có những hạn chế nhất định. Ví dụ, bạn có thể sẽ phải thiết kế lại website, gây tiêu tốn khá nhiều thời gian. Do đó, việc kiểm tra này chỉ nên được thực hiện một cách định kỳ. Ngoài ra, việc kiểm tra căn bản sẽ chỉ giúp bạn xác định rằng liệu việc thiết kế lại website có tác động đến tỷ lệ chuyển đổi hay không, chứ không thể giúp xác định yếu tố nào đã thúc đẩy kết quả đó.
Bổ sung thông tin
CRO không chỉ là nhận được nhiều hơn việc mọi người nhấn nút mà là việc cung cấp các nội dung hướng đến đúng đối tượng và khuyến khích họ nhấp vào nút bên phải vào đúng thời điểm. Nếu bạn đã dùng A/B Test toàn bộ trang web của bạn, tối ưu hóa dựa trên các dữ liệu, và tỉ lệ chuyển đổi của bạn vẫn còn thấp hơn bạn muốn, có lẽ bạn đang đo lường sai các thiết lập số liệu.
Ví dụ, hãy nói rằng bạn sở hữu một cupcake cho người sành ăn và website của bạn có tỉ lệ chuyển đổi là 2%. Trong ví dụ này, một khách hàng đặt bánh là “chuyển đổi”. Dưới đây là một số câu hỏi để bạn tự trả lời:
- Tỉ lệ chuyển đổi 2% dựa trên tất cả lưu lượng truy cập website, hoặc là tỉ lệ chuyển đổi 2% dựa trên những người chấp nhuột vào các trang để đặt mua bánh?
- Các nguồn lưu lượng truy cập có tỉ lệ thoát cao nhất?
- Các mô hình hành vi của những người chuyển đổi cuối cùng là gì? Họ xem một đoạn video? Duyệt bộ sưu tập của bạn? Đọc lời chứng thực từ khách hàng?
Cuối cùng và quan trọng nhất là câu hỏi: làm thế nào để tôi có thể sử dụng dữ liệu này để hội đủ các điều kiện đầy triển vọng hơn?
Kết luận
Hiệu quả của A/B Testing không đến từ việc thử nghiệm nhiều, mà đến từ việc thử nghiệm đúng - đúng mục tiêu, đúng phương pháp và đúng cách diễn giải dữ liệu. Khi được triển khai theo quy trình chuẩn và gắn chặt với mục tiêu kinh doanh, A/B Testing sẽ trở thành công cụ cốt lõi giúp doanh nghiệp tối ưu chuyển đổi, nâng cao ROI và duy trì lợi thế cạnh tranh trong môi trường số.
>> Có thể bạn quan tâm: Performance Test, Load Test và Stress Test khác nhau như thế nào?
