A/B TESTING LÀ GÌ? QUY TRÌNH 3 BƯỚC ỨNG DỤNG A/B TESTING

Trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh, hoạt động tối ưu hóa chính là chìa khóa nâng cao năng lực cho doanh nghiệp. Theo thống kê, 85% doanh nghiệp áp dụng A/B Testing để tối ưu hoá đã ghi nhận mức tăng trưởng doanh tăng trưởng đáng kể. Vậy Phương pháp Thử nghiệm A/B và làm thế nào để áp dụng phương pháp này hiệu quả? Hãy cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu về thử nghiệm A/B trong bài viết này.

1. A/B Testing là gì?

A/B Testing (Thử nghiệm A/B) hay còn gọi là Split Testing, là một phương pháp nghiên cứu thử nghiệm hai phiên bản khác nhau (A và B) của một biến thể, trong điều kiện như nhau để đánh giá phiên bản nào tối ưu hơn.

Phương pháp này giúp chúng ta khám phá được các tiềm năng, ra quyết định hiệu quả dựa trên dữ liệu khoa học, trực quan thay vì các giả định cảm tính hoặc theo kinh nghiệm. A/B Testing được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực marketing, phát triển sản phẩm....

Ví dụ: Một doanh nghiệp muốn thử nghiệm hai tiêu đề khác nhau cho trang web. Phiên bản A sử dụng tiêu đề "Sản phẩm mới nhất", trong khi phiên bản B sử dụng tiêu đề "Sản phẩm ưu đãi hấp dẫn".

Doanh nghiệp sẽ thiết lập hiển thị ngẫu nhiên hai phiên bản này cho khách truy cập trang web và theo dõi số lượng người nhấp vào từng tiêu đề. Phiên bản nào có tỷ lệ nhấp chuột (CTR) cao hơn sẽ được coi là hiệu quả hơn.

Lợi ích của A/B Testing:

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi: Xác định phiên bản thu hút và thuyết phục người dùng thực hiện hành động mong muốn tốt hơn.
• Cải thiện trải nghiệm người dùng: Tối ưu hóa trang web, ứng dụng và chiến dịch marketing để đáp ứng nhu cầu và sở thích của khách hàng.
• Tiết kiệm chi phí: Tránh lãng phí nguồn lực vào các chiến dịch hoặc sản phẩm không hiệu quả.
• Lựa chọn sáng suốt dựa trên dữ liệu: Thay vì dựa vào trực giác, A/B Testing cung cấp số liệu thực tế để đưa ra quyết định sáng suốt.

2. Quy trình triển khai A/B Testing

Để thực hiện A/B Testing hiệu quả, doanh nghiệp cần thực hiện các bước theo 3 giai đoạn sau đây:

2.1. Giai đoạn lập kế hoạch

• Xác định mục tiêu: Xác định rõ ràng mục tiêu muốn đạt được với thử nghiệm A/B là gì. Ví dụ như: tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện trải nghiệm người dùng, hay tối ưu hóa chi phí marketing.
• Lựa chọn biến thể: Chọn các yếu tố muốn thử nghiệm (ví dụ: tiêu đề, hình ảnh, nội dung, lời kêu gọi hành động...). Biến thể cần liên quan trực tiếp đến mục tiêu đã đề ra.
• Thiết kế phiên bản: Tạo hai phiên bản khác nhau của trang web, ứng dụng,... cho từng biến thể. Nên đảm bảo hai phiên bản chỉ khác nhau ở yếu tố đang thử nghiệm, các yếu tố còn lại giống nhau để có thể so sánh chính xác.
• Lựa chọn công cụ A/B Testing: Lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và ngân sách của doanh nghiệp. Một số công cụ phổ biến như Google Analytics, Optimizely, VWO...
• Phân đoạn đối tượng: Xác định phân khúc đối tượng mục tiêu cho thử nghiệm. Việc phân đoạn đối tượng sẽ giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu chính xác và hiệu quả hơn.

2.2. Giai đoạn triển khai

• Thiết lập thử nghiệm: Sử dụng công cụ A/B Testing để thiết lập thử nghiệm. Cài đặt thời gian thử nghiệm, tỷ lệ phần trăm lưu lượng truy cập cho mỗi phiên bản,...
• Theo dõi kết quả: Theo dõi các số liệu liên quan trong quá trình thực hiện testing (Ví dụ: CTR, tỷ lệ chuyển đổi...). Nên sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để theo dõi và phân tích kết quả một cách hiệu quả.

2.3. Giai đoạn sử dụng kết quả

Sau khi hoàn thành thời gian triển khai A/B Testing, doanh nghiệp tiến hành các bước sau đây:

• Phân tích dữ liệu: Sau khi kết thúc thử nghiệm, cần phân tích dữ liệu thu thập được để xác định phiên bản chiến thắng. Sử dụng các phương pháp thống kê để đánh giá tính chính xác của kết quả.
• Đưa ra kết luận: Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, đưa ra kết luận về phiên bản hiệu quả hơn.
• Áp dụng kết quả: Áp dụng phiên bản tối ưu hơn vào trang web, ứng dụng,... thực tế.
• Tiếp tục tối ưu hóa: A/B Testing là một quá trình liên tục. Doanh nghiệp nên tiếp tục thực hiện các thử nghiệm khác để tối ưu hóa hiệu quả website, ứng dụng

Như vậy, bằng cách thực hiện A/B Testing một cách khoa học và bài bản, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh thông qua việc tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện trải nghiệm người dùng... Từ đó, doanh nghiệp gia tăng lợi nhuận và có được năng lực cạnh tranh bền vững trên thị trường.

Khoá học XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING CHUYÊN NGHIỆP cùng Mr. Tony Dzung giúp chủ doanh nghiệp, các leader Marketing thiết kế chiến lược Marketing định hướng khách hàng một cách bài bản, chi tiết.

3. Các công cụ và phần mềm hỗ trợ A/B Testing

Hiện nay, có rất nhiều công cụ và phần mềm hỗ trợ thực hiện Thử nghiệm A/B trên thị trường, mỗi công cụ đều có những ưu và nhược điểm riêng. Dưới đây là một số công cụ Thử nghiệm A/B phổ biến:

3.1. Optimizely

Optimizely là một công cụ A/B Testing mạnh mẽ và phổ biến, được sử dụng bởi nhiều doanh nghiệp lớn như Airbnb, eBay, Uber. 

3.2. VWO

VWO là một công cụ A/B Testing phổ biến khác, được sử dụng bởi nhiều doanh nghiệp như Sony, Volkswagen, Coca-Cola

3.3. Crazy Egg

Crazy Egg là công cụ A/B Testing nổi tiếng với khả năng cung cấp bản đồ click và bản đồ theo dõi chuyển động chuột, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi người dùng trên trang web.

3.4. Adobe Target

Adobe Target là công cụ A/B Testing mạnh mẽ được phát triển bởi Adobe. Công cụ này cung cấp nhiều tính năng cao cấp như phân tích đa biến, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa trải nghiệm đa kênh.

3.5. Konversion Kraft

Konversion Kraft là công cụ A/B Testing tập trung vào việc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi. Công cụ này cung cấp các tính năng như phân tích phễu bán hàng, tối ưu hóa CTA, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Ngoài ra, còn nhiều công cụ hỗ trợ A/B Testing khác mà doanh nghiệp có thể tham khảo thêm như Optimizely X, AB Tasty, Kameleoon, Apptimize… Việc lựa chọn công cụ Thử nghiệm A/B sẽ phụ thuộc vào nhu cầu, ngân sách và trình độ kỹ thuật của doanh nghiệp.

Doanh nghiệp nên cân nhắc các yếu tố như: tính năng, giá thành, mức độ dễ sử dụng, chính sách hỗ trợ khách hàng của bên cung cấp dịch vụ. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng nên tham khảo các đánh giá từng sử dụng và so sánh hiệu năng của các công cụ A/B Testing khác nhau trước khi đưa ra quyết định.

4. Ứng dụng của A/B Testing trong kinh doanh

Một số ứng dụng của A/B Testing trong lĩnh vực kinh doanh là: Tối ưu website, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, thử nghiệm các chiến dịch tiếp thị và phát triển sản phẩm mới.

4.1. Tối ưu Website

Các yếu tố doanh nghiệp có thể sử dụng trong thử nghiệm A/B là:

• Tiêu đề, meta description
• Nội dung, hình ảnh, video.
• Giao diện, bố cục của các trang web
• Điều hướng trang web
• Vị trí đặt biểu mẫu liên hệ, lời kêu gọi hành động CTA
• Màu sắc, phông chữ.

4.2. Cải thiện tỷ lệ chuyển đổi

Doanh nghiệp có thể sử dụng các yếu tố thử nghiệm như sau:

• CTA (Call to Action): Nội dung, vị trí, màu sắc.
• Biểu mẫu đăng ký: Số lượng trường thông tin, bố cục, nội dung hướng dẫn.
• Nút tải xuống: Vị trí, màu sắc, nội dung mô tả.
• Mức độ thu hút của các chương trình khuyến mãi, ưu đãi
• Nội dung mô tả của các trang sản phẩm/ dịch vụ.

4.3. Kiểm tra hiệu quả của các chiến dịch marketing

Một số yếu tố thử nghiệm:

• Thông điệp, nội dung, màu sắc, bố cục… trong các mẫu quảng cáo trực tuyến.
• Tiêu đề email, nội dung, hình ảnh, video trong email.
• Thiết kế, vị trí của CTA (Call to Action) 
• Nội dung, tiêu đề, CTA trên trang đích.

4.4. Phát triển sản phẩm mới

Yếu tố thử nghiệm:

• Tính năng sản phẩm.
• Giao diện người dùng.
• Mức giá.
• Thông điệp marketing.

5. Những lưu ý quan trọng khi thực hiện A/B Testing

Sau đây là một số lưu ý để việc triển khi A/B Testing đạt được kết quả mong đợi:

5.1. Đảm bảo kích thước mẫu đủ lớn

Kích thước mẫu đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo tính chính xác của kết quả A/B Testing. Lượng truy cập website hoặc ứng dụng càng lớn, dữ liệu thu thập được càng phong phú và đáng tin cậy,  tránh được sai lệch ngẫu nhiên từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra phân tích và kết luận chính xác hơn. Doanh nghiệp cần xác định số lượng người dùng tối thiểu tham gia thử nghiệm dựa trên mục tiêu đề ra và độ tin cậy mong muốn.

5.2. Nên thực hiện A/B Testing một cách liên tục

A/B Testing không chỉ đơn thuần là một thử nghiệm nhất thời mà là một quá trình tối ưu hóa diễn ra liên tục. Doanh nghiệp nên thường xuyên thực hiện các thử nghiệm khác nhau để đánh giá hiệu quả của các yếu tố, từ đó điều chỉnh và cải tiến liên tục để đạt được kết quả tốt nhất. 

Việc thực hiện Thử nghiệm A/B liên tục giúp doanh nghiệp theo kịp xu hướng hành vi người dùng và thị trường, đảm bảo website, ứng dụng hoặc chiến dịch marketing luôn phù hợp và thu hút khách hàng.

5.3. Không nên thử nghiệm quá nhiều yếu tố cùng lúc

Khi thực hiện A/B Testing, doanh nghiệp cần tập trung vào một yếu tố cụ thể cho mỗi lần thử nghiệm. Việc thử nghiệm quá nhiều yếu tố cùng lúc sẽ khiến kết quả thu được trở nên phức tạp và khó phân tích, dẫn đến việc đưa ra kết luận sai lệch. 

Thay vào đó, hãy tập trung vào từng yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến mục tiêu đề ra, ví dụ như tỷ lệ chuyển đổi, lượt truy cập trang, thời gian truy cập,... Sau khi hoàn thành thử nghiệm cho một yếu tố, doanh nghiệp có thể tiếp tục thử nghiệm với yếu tố khác. 

5.4. Không nên thay đổi yếu tố thử nghiệm trong quá trình thử nghiệm

Bất kỳ thay đổi nào đối với yếu tố thử nghiệm trong quá trình A/B Testing đều có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả thu được. 

Do đó, doanh nghiệp cần đảm bảo yếu tố thử nghiệm được giữ nguyên trong suốt thời gian thử nghiệm để đảm bảo tính nhất quán và khả năng so sánh kết quả giữa hai phiên bản A/B. Việc thay đổi yếu tố thử nghiệm có thể dẫn đến kết quả sai lệch, không phản ánh chính xác hiệu quả của từng phiên bản.

5. 5. Không nên dừng thử nghiệm trước thời gian theo kế hoạch

Thời gian thử nghiệm đóng vai trò quan trọng để thu thập đủ dữ liệu và đưa ra kết luận chính xác. Doanh nghiệp cần tuân thủ thời gian thử nghiệm đã đề ra trong kế hoạch để đảm bảo thu thập đủ lượng truy cập và dữ liệu cần thiết cho việc phân tích. 

Việc dừng thử nghiệm quá sớm có thể dẫn đến kết quả không chính xác do thiếu dữ liệu, ảnh hưởng đến quyết định tối ưu hóa website, ứng dụng, chiến dịch marketing,... Doanh nghiệp nên kiên nhẫn thực hiện thử nghiệm theo kế hoạch để có được kết quả đáng tin cậy và đưa ra quyết định tối ưu nhất.

6. Các case study về A/B Testing

Trường Doanh nhân HBR chia sẻ về một số thương hiệu đã và đang ứng dụng A/B Testing trong kinh doanh và đạt được các thành công nổi bật để chúng ta cũng học hỏi:

6.1. Netflix và tối ưu hóa trải nghiệm cá nhân

Netflix sử dụng A/B Testing để cá nhân hóa trang chủ cho từng người dùng dựa trên sở thích và lịch sử xem phim. 

Họ thử nghiệm các yếu tố như số lượng hàng trên trang chủ, chương trình/phim hiển thị, tiêu đề, hình ảnh thu nhỏ, văn bản tiêu đề… Nhờ đó, thương hiệu này đã mang đến trải nghiệm người dùng tốt nhất và thu hút người dùng xem nhiều phim hơn.

Phương pháp A/B Testing thành công đã đem về cho Netflix nhiều thành tích ấn tượng như 80% người dùng Netflix xem phim được đề xuất cho họ, tăng 20% lượng người dùng đăng ký mới mỗi năm và tiết kiệm 1 tỷ USD mỗi năm cho chi phí marketing.

6.2. Amazon tối ưu trải nghiệm mua sắm trực tuyến

Amazon nổi tiếng với việc tối ưu hóa chuyển đổi thông qua A/B Testing. Tính năng "Đặt hàng 1 lần nhấp" là một ví dụ điển hình, cho phép người dùng mua hàng nhanh chóng mà không cần giỏ hàng. 

Ngoài ra, đội ngũ của Amazon cũng tối giản hóa các bước thanh toán, sử dụng thông tin người dùng và dữ liệu trang web để đơn giản hóa quy trình mua hàng. Nhờ vậy, Amazon tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm thiểu việc người dùng bỏ giỏ hàng.

Ứng dụng kết quả A/B Testing một cách thông minh đã giúp Amazon tăng tỷ lệ chuyển đổi từ người dùng truy cập trang chủ sang xem sản phẩm thêm 10% và tăng 15% giá trị giỏ hàng trung bình. Ngoài ra, Amazon tăng 30% lượng người dùng mua hàng trên thiết bị di động với đến 90% người dùng hài lòng.

Như vậy, trong bài viết này chúng tôi đã cung cấp đến quý doanh nghiệp những thông tin về A/B Testing. Bao gồm định nghĩa, ví dụ và giới thiệu các công cụ hỗ trợ thực hiện. Bài viết cũng cung cấp hướng dẫn thực hiện và các lưu ý quan trọng để quý doanh nghiệp có thể tham khảo và ứng dụng trong việc triển khai các thử nghiệm A/B trong kinh doanh.