A/B testing là gì? Các bước A/B testing từ kinh nghiệm của chuyên gia hàng đầu

a.b.testing

A/B testing là cách làm marketing thông minh, không đốt tiền hoang phí. Người làm marketing cũng như nhà khoa học lúc nào cũng đặt câu hỏi có cách nào làm X tốt hơn không?

Mà cách nào là cách nào? Test sẽ biết ngay thôi. A/B testing do đó, trờ thành công cụ không thể thiếu đối với người làm marketing bài bản.

 

A/B Testing là gì?

 

A/B testing là cách thức mình so sánh hai chương trình/ hai mẫu quảng cáo/ hai cái gì bất kì… thông qua một tiêu chí để chọn ra cái tối ưu hơn rồi đem đi test tiếp.

Quá trình test như vậy được gọi là tối ưu (optimise). Kết quả của tối ưu đó là clicks, visit, messages, chuyển đổi, etc. tốt hơn từ cùng một nguồn lực ban đầu.

Cụ thể là cuối cùng tiền chảy về túi nhiều hơn so với không tối ưu.

 

Vì sao A/B testing quan trọng

 

Phần định nghĩa bên trên nữa cũng đã giải thích phần nào. Tiền chảy về túi nhiều hơn quan trọng chứ :))? Ở đây mình viết thêm cho bạn hình dung rõ hơn.

A/B testing hay các kiểu testing trong marketing giúp bạn có được kết quả tốt nhất với cùng nguồn lực bỏ ra, giúp khách hàng có trải nghiệm tốt nhất, giúp thương hiệu ngày càng mạnh hơn, v.v.

Ví dụ bạn có 10 đồng cho campaign Valentine.

Nếu bạn cứ thế mà dùng theo cảm tính của mình: chị nghĩ là khách hàng thích design A, em hãy chạy quảng cáo cho design A nha. Và rồi dùng hết 10 đồng cho design A.

Kết quả có phải design A mang về doanh số nhiều nhất không hoặc nếu campaign thất bại có phải tại A không? Bạn không biết.

Nhưng nếu bạn bỏ ra 1 đồng test design A với design B xong lại test design tốt hơn với C… “nói chuyện” marketing bằng dữ liệu, thì chuyện gì xãy ra?

9 đồng còn lại bạn có thể dùng chạy tổng lực cho design ngon nhất, và mang về kết quả kinh doanh tốt nhất với cùng 10 đồng ngân sách ấy. Chưa kể bạn còn liên tục tối ưu các yếu tố khác nữa.

 

Các bước A/B testing

 

Trước khi test

1. Chọn ra 1 tiêu chí: thiết kế (màu xanh hay vàng?), từ (chữ hoa, chữ thường?), bố cục, tiêu đề email (có thêm icon hay bỏ?)…

Xác định mục tiêu test: test xem CTA (call-to-action) nào ổn hơn?

2. Tạo ra 1 bảng gốc (control) và bản copy có thay đổi theo tiêu chí đã chọn (challenger).

Ví dụ bảng gốc tiêu đề email không có icon, bảng challenger có icon tên lửa cuối tiêu đề.

3. Xem xét sẽ test trên số mẫu là bao nhiêu và chia ngẫu nhiên mẫu.

Ví dụ hai email tiêu đề khác nhau đó cần được gửi ngẫn nhiên đến list email của bạn, gửi cùng số người là 100, cùng thời điểm là 9h sáng.

4. Xem xét xem test này quan trọng thế nào. Nếu rất quan trọng thì đầu tư nhiều thời gian, không thì đánh nhanh rút lẹ. Này vào làm bạn sẽ tự biết.

5. Test một tiêu chí một lần thôi. Đây là câu thần chú quan trọng.

Ví dụ: 2 email sinh đôi kia giống nhau 99.9%, chỉ khác mỗi cái icon tên lửa

Rocket
ở cuối tiêu đề 1 email. Hai quảng cáo minh họa bên trên khác ở video và ảnh.

Nếu bạn test nhiều tiêu chí một lần thì khi ra kết quả bạn không biết chính xác điều gì tạo ra kết quả đó để lại test tiếp cái khác.

 

Trong khi test

1. Sử dụng công cụ A/B testing: Google Analytics, Optimizely (xem cuối bài)

2. Test cùng một khoản thời gian. Test mẫu gốc 3 ngày thì cũng test mẫu challenger 3 ngày.

3. Phải để đủ thời gian cho test “chín”.

Ví dụ test quảng cáo fb, quảng cáo A chạy 3 ngày, quảng cáo B chạy được 1 ngày sau đó nhìn vào kết quả bảo quảng cáo B chạy ngon hơn do thấy chạy tốn ít tiền trên 1 click hơn xíu. Điều đó chưa chắc đúng mà chưa chắc sai. Cần phải cho 2 em ấy cơ hội như nhau (3 ngày hoặc khi đạt mức reach tương đương) thì mới kết luận được.

 4. Khảo sát ý kiến thực tế từ người dùng

Này giành cho camp nào quan trọng. Sau khi nắm được kết quả test từ dữ liệu, bạn có thể hỏi thêm người dùng bằng các phương pháp khảo sát nữa để chắc chắn rằng bạn đang nắm trong tay Á chủ bài của chiến dịch.

 

Sau khi test

1. Tập trung đánh giá theo mục tiêu ban đầu.

Ví dụ như 2 quảng cáo fb có lượng message và comment khác nhau. Nếu tiêu chí bạn chọn là comment thì dùng comment mà so sánh chúng, đừng để ý message, likes loves làm gì.

2. Sử dụng công cụ đo lường để đo kết quả chênh lệch giữa 2 mẫu có đủ lớn để kết luận chưa (Google từ khóa: A/B testing caculator). 

Ví dụ campaign của bạn chỉ cần chênh nhau 6% là kết luận được thì bạn bỏ vào công cụ sẽ ra hoặc dùng máy tính, excel cũng được.

3. Xem cần làm gì tiếp theo sau khi thấy kết quả.

Ví dụ nếu kết quả 2 quảng cáo fb ổn, biết được bạn nào chạy ngon hơn thì ngưng test, chuẩn bị test cái khác. Nếu chưa đủ chín để kết luận thì phải cho thêm thời gian, thêm chút “củi ngân sách”.

4. Lập kế hoạch cho A/B testing tiếp theo

Ví dụ kết quả email có tiêu đề là icon tên lửa okay hơn thì mình test tới chữ, thử in hoa các chữ đầu tiêu đề xem sao.

Như trong ảnh minh họa nếu ảnh tốt hơn video thì lại test tiếp ảnh này với ảnh cặp đôi, v.v.

Lưu ý: nguyên tắc là giữ nguyên bảng chiến thắng (winner), kiểu copy bảng đó sửa một điềm duy nhất (thay ảnh/ thay chữ in/ v.v.) rồi cho chúng cạnh tranh tiếp với nhau.

(phần nội dung này mượn dàn ý từ nguồn Hubspot)

 

 

Thêm vài ví dụ A/B testing

 

Airnbn

A.b.testing.airbnb

Signup

sign.up.a.b.testing

 

Một số công cụ A/B testing

 

Good UI: Learn From What Leading Companies A/B Test 

Blisk: Cross Device Testing Done Right

Personyze: Website Personalization and Marketing Automation

Optimizely: Digital Experience Platform helps you unlock your digital potential

Google Optimize

Bài dài, bạn nhớ share  về tường để có khi cần tới ;). Bài viết này cũng có thể hữu ích với bạn: Namecheap – Hosting giá rẻ cho người mới làm web 

Leave a Comment

13 Shares
Copy link