A/B Testing là gì? Cách triển khai thực hiện A/B Testing hiệu quả

A/B Testing đóng vai trò như một cuộc thử nghiệm để đánh giá trải nghiệm của người dùng xem phương án A hay B hiệu quả hơn. Trong thời đại mà từng cú click đều ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu và trải nghiệm khách hàng, việc đưa ra quyết định dựa trên cảm tính chắc chắn không mang lại hiệu quả như mong muốn. A/B Testing ra đời là chiến lược giúp nhà marketer kiểm chứng dữ liệu thực tế trước khi triển khai bất kỳ thay đổi nào. Vậy cụ thể A/B Testing là gì? Cách triển khai thực hiện A/B Testing hiệu quả như thế nào? Hãy cùng khám phá ngay trong nội dung bài viết dưới đây của Unica nhé.

A/B Testing là gì?

A/B Testing hay còn được biết đến với tên gọi khác là Split Testing hay Bucket Testing, là một phương pháp thử nghiệm được sử dụng phổ biến trong marketing và tối ưu hiệu suất. Bằng cách so sánh hai phiên bản khác nhau (phiên bản A và B) trong cùng một điều kiện. Từ đó đánh giá xem phiên bản nào mang lại hiệu quả tốt hơn.

A/B Testing là gì?

A/B Testing cho thấy được những khía cạnh tiềm năng có khả năng thành công cao. Dựa trên kết quả thu được, phiên bản có hiệu suất vượt trội sẽ được lựa chọn để triển khai thực tế, từ đó giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và cải thiện hiệu quả chiến dịch truyền thông. Vì vậy, A/B Testing được xem là một công cụ quan trọng giúp xác định những thay đổi mang lại tác động tích cực.

Hiện nay, A/B Testing có thể áp dụng trên nhiều nền tảng khác nhau. Ngoài ra, nó còn được mở rộng để so sánh nhiều yếu tố hơn hai, mang lại cái nhìn toàn diện trước mỗi quyết định quan trọng.

Lợi ích của A/B Testing trong Marketing

Sau khi hiểu rõ A/B Testing là gì chắc chắn bạn cũng có cái nhìn khách quan hiểu được vì sao phương pháp này lại được ứng dụng rộng rãi, đặc biệt là trong lĩnh vực marketing. Không chỉ giúp các marketer tối ưu hiệu quả chiến dịch, A/B Testing còn mang lại nhiều giá trị thiết thực với chi phí tiết kiệm hơn nhiều so với các hình thức thử nghiệm truyền thống. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà A/B Testing mang lại trong marketing:

Gia tăng lượt truy cập website

A/B Testing cho phép marketer kiểm tra nhiều phiên bản khác nhau của tiêu đề, nội dung, hoặc giao diện trang web. Thông qua việc đánh giá mức độ tương tác, chẳng hạn như số lượt nhấp chuột từ các phiên bản, doanh nghiệp có thể xác định đâu là quảng cáo thu hút sự quan tâm của khách hàng nhất nhất. Nhờ đó, doanh nghiệp tập trung vào quảng cáo cái khách hàng cần giúp tăng lượng truy cập vào website đáng kể, mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng.

Nâng cao tỷ lệ chuyển đổi

A/B Testing giúp thử nghiệm các yếu tố như: màu sắc, vị trí, hoặc nội dung nút kêu gọi hành động. Điều này, giúp marketer nhận biết được yếu tố nào có khả năng thúc đẩy người dùng hành động nhiều hơn. A/B Testing giúp nhận biết được tác động lượt nhấp vào CTA và dẫn đến trang đích của doanh nghiệp. Điều này giúp tăng tỷ lệ người dùng hoàn thành các biểu mẫu hoặc thực hiện hành động mong muốn. Từ đó, nâng cao đáng kể tỷ lệ chuyển đổi khách hàng.

A/B Testing giúp marketer nhận biết được phương án có tỷ lệ chuyển đổi cao

Giảm tỷ lệ thoát trang

Một trong những yếu tố khiến người dùng rời khỏi website quá sớm có thể đến từ trải nghiệm chưa tối ưu như: bố cục rối mắt, nội dung thiếu điểm nhấn hoặc thời gian tải trang quá lâu. Nhờ A/B Testing, doanh nghiệp có thể thử nghiệm và nhận diện chính xác nguyên nhân thoát trang đến từ đâu, từ đó đưa ra điều chỉnh phù hợp nhằm giữ chân người dùng ở lại lâu hơn trên website.

Giảm tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng

Trong thương mại điện tử, việc người dùng rời khỏi trang khi đang trong quá trình mua sắm là điều rất phổ biến. A/B Testing giúp tìm ra những rào cản khiến người dùng thoát trang, ví dụ như: quy trình thanh toán phức tạp hay thông tin sản phẩm chưa rõ ràng. Dựa trên kết quả thử nghiệm, doanh nghiệp có thể tối ưu quy trình mua hàng, tăng trải nghiệm người dùng, từ đó giảm đáng kể tỷ lệ bỏ giỏ hàng.

Cách triển khai thực hiện A/B Testing

Để A/B Testing thực sự phát huy hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một quy trình triển khai bài bản và khoa học. Dưới đây là các bước cơ bản giúp bạn thực hiện A/B Testing một cách hiệu quả nhất, tham khảo nhé:

Chọn một biến để thử nghiệm

Bước đầu tiên là xác định rõ ràng yếu tố mà bạn muốn kiểm tra, nó có thể là tiêu đề trang, màu sắc nút CTA, hình ảnh minh họa hay bố cục nội dung. Kinh nghiệm thực hiện A/B Testing thành công từ những người đã làm tốt đó là, tốt nhất mỗi lần thử nghiệm chỉ nên tập trung vào một biến độc lập để dễ dàng đo lường và so sánh kết quả. Việc thay đổi nhiều yếu tố cùng lúc có thể gây nhiễu dữ liệu, khiến kết quả thiếu chính xác.

Xác định mục tiêu

Sau khi đã xác định được biến thể để thử nghiệm, tiếp theo bạn cần phải xác định mục tiêu thử nghiệm là gì? Đó có thể là tăng tỷ lệ nhấp chuột (CTR), tăng số lượt đăng ký, tăng tỷ lệ chuyển đổi hoặc giảm tỷ lệ thoát trang. Ngoài ra, bạn cũng nên đặt ra một giả thuyết rõ ràng, ví dụ: “Việc thêm đánh giá người dùng vào trang sản phẩm sẽ giúp tăng tỷ lệ mua hàng.” Việc có mục tiêu rõ ràng giúp bạn dễ dàng đánh giá kết quả sau khi thử nghiệm kết thúc.

Xác định mục tiêu giúp bạn dễ dàng đánh giá kết quả sau khi thử nghiệm

Tạo một “kiểm soát” và “thách thức”

Tiếp theo, bạn cần xây dựng hai phiên bản của nội dung cần thử nghiệm:

• Phiên bản A (Kiểm soát): Là phiên bản gốc, chưa có sự thay đổi.

• Phiên bản B (Thách thức): Là phiên bản có sự điều chỉnh cụ thể dựa trên biến đã chọn.

Ví dụ: Nếu bạn muốn kiểm tra tác động của lời chứng thực khách hàng đến tỷ lệ chuyển đổi, thì phiên bản A sẽ là trang đích hiện tại, còn phiên bản B sẽ là phiên bản có thêm lời chứng thực.

Lưu ý: Sự khác biệt giữa hai phiên bản nên đủ rõ ràng để có thể quan sát được hiệu quả khác nhau giữa 2 phiên bản một cách chi tiết nhất.

Chia nhóm thử nghiệm một cách ngẫu nhiên

Để đảm bảo tính khách quan và giảm thiểu sai lệch trong dữ liệu, người dùng nên được phân chia vào hai nhóm thử nghiệm một cách ngẫu nhiên. Hiện nay, hầu hết các công cụ A/B Testing đều hỗ trợ tính năng phân bổ ngẫu nhiên này, giúp việc triển khai trở nên dễ dàng và chính xác hơn.

Lưu ý: Cách chia nhóm thử nghiệm một cách ngẫu nhiên có thể khác nhau vì nó bị ảnh hưởng bởi công cụ A/B Testing mà bạn sử dụng.

Quyết định kích thước mẫu

Số lượng người tham gia thử nghiệm sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của kết quả. Với các chiến dịch lớn, bạn nên đảm bảo một mẫu đủ lớn để kết quả có tính đại diện. Ngược lại, nếu chỉ thử nghiệm trên một nhóm nhỏ, thời gian cần kéo dài lâu hơn để thu thập đủ dữ liệu có ý nghĩa thống kê. Một kích thước mẫu hợp lý sẽ giúp bạn tránh kết luận sai lầm và có căn cứ vững chắc để ra quyết định.

Lưu ý: Công cụ A/B Testing bạn lựa chọn và loại thử nghiệm sẽ ảnh hưởng đến việc xác định kích thước mẫu.

Xác định ý nghĩa thống kê của kết quả

Sau khi thu thập dữ liệu từ hai phiên bản A và B, bạn cần đánh giá xem sự khác biệt giữa chúng có đủ ý nghĩa thống kê hay không. Điều này nhằm đảm bảo rằng kết quả không phải do ngẫu nhiên mà thật sự phản ánh hiệu quả của biến thể được thử nghiệm. Các công cụ A/B Testing hiện đại thường tích hợp sẵn chức năng tính toán độ tin cậy (statistical significance), giúp bạn dễ dàng xác định khi nào có thể đưa ra kết luận chắc chắn.

Xác định ý nghĩa thống kê để chắc chắn kết quả phản ánh đúng hiệu quả của biến thể thử nghiệm

Thực hiện từng thử nghiệm một

Để đảm bảo độ chính xác và tránh nhầm lẫn trong việc xác định nguyên nhân gây ra thay đổi, bạn nên chỉ thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm. Nếu bạn cùng lúc thay đổi nhiều biến (như tiêu đề, màu nút CTA, và bố cục trang) thì bạn sẽ rất khó xác định yếu tố nào thực sự tạo ra tác động tích cực hoặc tiêu cực.

Sử dụng công cụ A/B Testing

Việc lựa chọn đúng công cụ hỗ trợ sẽ giúp quá trình thử nghiệm trở nên dễ dàng và chính xác hơn rất nhiều. Gợi ý cho bạn một số công cụ A/B Testing mang lại hiệu quả cao mà bạn có thể lựa chọn như: Google Optimize, Optimizely, VWO, Adobe Target,... Những công cụ này cho phép bạn dễ dàng thiết lập thử nghiệm, phân chia người dùng ngẫu nhiên và phân tích hiệu quả từng phiên bản.

Kiểm tra đồng thời hai biến thể

Để loại bỏ ảnh hưởng của yếu tố thời gian (chẳng hạn như hành vi người dùng thay đổi theo từng ngày hoặc chiến dịch quảng cáo đang chạy), bạn nên chạy hai phiên bản A và B đồng thời. Điều này, giúp đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là khách quan và không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài mà không kiểm soát được.

Đảm bảo thời gian thử nghiệm hợp lý

Một trong những yếu tố then chốt trong A/B Testing là thời gian thử nghiệm. Đừng vội vàng kết thúc chỉ sau vài giờ hoặc vài trăm lượt truy cập. Bạn cần để thử nghiệm chạy đủ lâu để thu thập lượng dữ liệu có ý nghĩa thống kê. Thời gian cụ thể phụ thuộc vào lưu lượng truy cập, mục tiêu của bạn và mức độ thay đổi mong đợi.

Thu thập phản hồi từ người dùng thực

Bên cạnh dữ liệu định lượng, bạn cũng nên kết hợp phản hồi định tính từ người dùng. Việc khảo sát, phỏng vấn hoặc quan sát hành vi người dùng trong quá trình thử nghiệm có thể là một nguồn tài liệu quan trọng giúp cung cấp những thông tin cần thiết mà số liệu không phản ánh được. Ví dụ, người dùng có thể nhấn vào một nút mới nhiều hơn, nhưng lại cảm thấy khó chịu với bố cục chung – điều này chỉ có thể phát hiện qua phản hồi trực tiếp từ người dùng thực.

Thu thập phản hồi định tính từ người dùng

Tập trung vào chỉ số chính

Khi phân tích kết quả thử nghiệm, hãy luôn bám sát vào mục tiêu đã đặt ra từ đầu. Mặc dù bạn có thể thu được nhiều chỉ số phụ trong quá trình A/B Testing, nhưng những chỉ số chính như: tỷ lệ chuyển đổi, CTR, hoặc tỷ lệ hoàn tất thanh toán mới là căn cứ đáng tin cậy để ra quyết định. Vì vậy, bạn hãy tập trung vào các chỉ số chính nhé.

Đo lường ý nghĩa thống kê bằng công cụ

Hiện nay, hầu hết các công cụ A/B Testing chuyên nghiệp như Google Optimize, Optimizely, hoặc VWO đều tích hợp chức năng tự động tính toán độ tin cậy (confidence level) và giá trị p (p-value) – những chỉ số quan trọng trong thống kê để đánh giá kết quả. Một giá trị p nhỏ hơn 0,05 thường được xem là có ý nghĩa thống kê, đồng nghĩa với việc khả năng kết quả xảy ra do ngẫu nhiên là rất thấp.

Nếu bạn không sử dụng các công cụ tích hợp, bạn vẫn có thể dùng các nền tảng thống kê độc lập như: Google Sheets, Excel, hoặc các công cụ online như AB Testguide, Evan Miller’s A/B test calculator,... để tính toán và xác thực tính đáng tin cậy của dữ liệu.

Hành động dựa trên kết quả

Khi thử nghiệm kết thúc và bạn đã có được phiên bản vượt trội, hãy nhanh chóng triển khai rộng rãi phiên bản đó trong chiến dịch hoặc trên toàn hệ thống. Đừng quên lưu trữ kết quả và bài học từ thử nghiệm để phục vụ cho các lần tối ưu tiếp theo nhé.

Lập kế hoạch cho thử nghiệm tiếp theo

A/B Testing là một quy trình liên tục. Mỗi thử nghiệm sẽ mang lại bài học để bạn tối ưu tốt hơn trong tương lai. Sau khi hoàn tất một vòng thử nghiệm, hãy xem xét các yếu tố khác cần cải thiện và tiếp tục xây dựng kế hoạch thử nghiệm mới để không ngừng tối ưu hiệu suất marketing và trải nghiệm người dùng.

Sau khi thử nghiệm một thời gian sau vẫn cần thử nghiệm tiếp để đảm bảo phù hợp với hoàn cảnh

Cách đọc kết quả A/B Testing

Sau khi bạn đã tiến hành đầy đủ quy trình A/B Testing, bước tiếp theo quan trọng không kém là đọc và phân tích kết quả một cách chính xác. Đây là yếu tố then chốt giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, thay vì cảm tính. Cách đọc kết quả A/B Testing như sau:

Kiểm tra chỉ số mục tiêu

Để đọc kết quả A/B Testing chính xác, trước tiên bạn cần tập trung vào chỉ số mục tiêu chính đã được xác định từ đầu, thường là chỉ số liên quan đến tỷ lệ chuyển đổi, lượt nhấp chuột hoặc thời gian ở lại trên trang. Sau khi kết thúc thử nghiệm, bạn sẽ đưa các kết quả vào công cụ A/B Testing để tiến hành phân tích nhằm mục đích so sánh các biến.

Mỗi phiên bản (A và B) sẽ hiển thị các chỉ số quan trọng như số lượng người dùng, số lần chuyển đổi, và tỷ lệ phần trăm chuyển đổi. Những dữ liệu này là nền tảng để bạn đánh giá xem phiên bản nào đang hoạt động tốt hơn.

So sánh tỷ lệ chuyển đổi

Tiếp theo khi đọc A/B Testing là bạn phải so sánh tỷ lệ chuyển đổi giữa các phiên bản. Khi so sánh tỷ lệ chuyển đổi giữa các phiên bản, bạn cần kiểm tra mức độ khác biệt có thực sự đáng kể hay không. Một thử nghiệm chỉ được xem là có giá trị nếu sự khác biệt đạt ý nghĩa thống kê – tức là không phải do yếu tố ngẫu nhiên.

Ví dụ: nếu phiên bản A có tỷ lệ chuyển đổi là 12%, còn phiên bản B là 11.5%, nhưng mức độ tin cậy chỉ đạt 90%, thì không thể kết luận A vượt trội hơn B. Bạn nên tìm mức độ tin cậy từ 95% trở lên để đảm bảo quyết định đưa ra dựa trên dữ liệu đáng tin cậy.

Phân đoạn đối tượng để hiểu sâu hơn

Ngoài việc xem kết quả tổng thể, hãy đi sâu vào phân đoạn nhóm đối tượng cụ thể để hiểu rõ hơn hiệu quả của từng phiên bản với các nhóm người dùng khác nhau. Khi này, bạn có thể xem xét ai là người truy cập, phiên bản nào hoạt động tốt hơn cho khách hàng mới, nguồn truy cập,... Phân đoạn đối tượng giúp bạn khám phá được các cơ hội tối ưu hóa ẩn sau dữ liệu, đồng thời tùy chỉnh chiến lược tiếp thị phù hợp cho từng nhóm khách hàng.

Đọc kết quả A/B Testing đơn giản, dễ dàng

Ví dụ về a/b Testing

Một công ty tiến hành A/B Testing bằng cách gửi hai phiên bản email khuyến mãi khác nhau đến 2.000 khách hàng. Cả hai email đều giống nhau về bố cục, chỉ khác phần lời kêu gọi hành động. Phiên bản A ghi “Ưu đãi sẽ kết thúc vào thứ Bảy tuần này!” và sử dụng mã A1, trong khi phiên bản B ghi “Ưu đãi sắp kết thúc!” với mã B1.

Kết quả: Email A có 50 người sử dụng mã (5%), còn email B chỉ có 30 người sử dụng (3%). Như vậy, công ty kết luận lời kêu gọi trong phiên bản A hiệu quả hơn và sẽ ưu tiên sử dụng trong tương lai.

Tuy nhiên, nếu mục tiêu là tăng lượt truy cập thay vì đơn hàng, kết quả có thể khác. Ví dụ, email B có thể khiến nhiều người nhấp vào hơn nhưng không mua ngay. Điều này cho thấy việc xác định mục tiêu đo lường rõ ràng là rất quan trọng khi thực hiện A/B Testing.

Lưu ý khi thực hiện A/B Testing

Khi thực hiện A/B testing việc hay gặp lỗi là chuyện hết sức bình thường. Tuy nhiên có một số điều cần tránh để việc thực hiện AB Testing được hiệu quả nhất đó là

• Không nên vì gấp hay ngại chờ đợi quá lâu mà bỏ qua phần thu thập dữ liệu đầu vào cũng như không nên tin hoàn toàn vào kết quả mà bạn đã tính toán vì trong một số trường hợp các dữ liệu này không được chính xác. 

• Phương pháp A/B testing được thực hiện vì lý do muốn lấy dữ liệu liên quan để đánh giá, phân tích và làm yếu tố để đưa ra quyết định. Chính vì vậy, các nhà tiếp thị hay doanh nghiệp hãy đảm bảo kiểm tra ý nghĩa thống kê của dữ liệu và theo dõi các số liệu một cách chính xác. 

• Để AB Testing được hiệu quả và đem lại kết quả thì marketer không nên lạm dụng để có thể chạy nhiều bài kiểm tra,và cũng không nên thử nghiệm hai hay nhiều bài kiểm tra cùng một lúc.

• Việc thử nghiệm AB Testing luôn hướng đến một nhóm đối tượng nhất định. Vì vậy mà các nhà tiếp thị cần hiểu và nắm rõ bản chất của đối tượng thử nghiệm để có thể hạn chế sai lệch thời gian khi vận hành AB Testing, một số khía cạnh có thể thất bại nếu bạn mất quá nhiều thời gian hoặc quá ngắn.

• Khi thử nghiệm thất bại, đừng bỏ cuộc mà hãy xem đây như một bài học để có thể rút được kinh nghiệm cho mình trong những lần thử nghiệm tiếp theo.

• Để thực hiện AB Testing thì cần sử dụng thành thạo các công cụ hỗ trợ để có thể đưa ra kết quả đúng nhất. Bạn có thể cân nhắc tham khảo sử dụng công cụ OptinMonster và Monster Insight để làm cuộc kiểm tra.

Kết luận

Bài viết trên đây Unica đã chia sẻ cho bạn tất tần tật các thông tin liên quan đến A/B Testing là gì. A/B Testing là một phương pháp đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả giúp doanh nghiệp, nhà tiếp thị và nhà phát triển đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Bằng cách so sánh hai phiên bản khác nhau và đo lường phản hồi từ người dùng, bạn có thể tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch, tăng tỷ lệ chuyển đổi và cải thiện trải nghiệm khách hàng một cách rõ rệt.