Ứng dụng của A/B testing
A/B testing được các doanh nghiệp, phòng Marketing thực hiện để khảo nghiệm cho nhiều sản phẩm, đặc biệt trong thời buổi công nghệ số thì các sản phẩm công nghệ càng được ưa chuộng và tiến hành kiểm tra nhiều.
Một số ứng dụng phổ biến của A/B testing có thể kể đến:
Ứng dụng trên website
- Kiểm tra về giao diện (có thân thiện với người dùng hay không, có đạt được hiệu quả thẩm mỹ nhất định so với các đối thủ khác cùng ngành hàng hay không…)
- Các yếu tố liên quan đến trải nghiệm người dùng (UI/UX) như hình ảnh, tựa đề, nội dung, call to action, form điền thông tin
Ứng dụng trên các app di động
Đối với các app hoạt động trên điện thoại di động thì quá trình A/B testing có thể diễn ra lâu và phức tạp hơn do phiên bản ứng dụng cần được cập nhật, được duyệt bởi AppStore hay Google Play rồi mới đến được với người dùng.
Hiện nay có nhiều công cụ hỗ trợ A/B testing dành cho ứng dụng di động trên thị trường, nổi bật có thể kể đến Splitforce và Apptimize. Nếu bạn là nhà cung cấp hay vận hành các ứng dụng mobile, bạn có thể sử dụng các công cụ này để tiến hành A/B testing. Nếu bạn đang sử dụng hệ thống ERP, thí dụ Odoo, bạn có thể dùng các phân hệ sẵn có của Odoo để tiến hành đo lường chiến dịch A/B Testing ngay bên trong hệ sinh thái Odoo mà không cần đến công cụ bên thứ 3.
Ứng dụng trong email marketing
Một trong các sản phẩm truyền thông cần có sự khảo nghiệm chi tiết trước khi đưa vào lưu hành, sử dụng phổ biến nữa đó là email marketing.
Email Marketing cần trải qua giai đoạn A/B testing để phát huy hiệu quả tốt nhất
Hiện nay hầu hết các tool gửi email như MailChimp, BenchmarkEmail, Odoo Marketing Automation, đều có tính năng cho phép A/B testing các nội dung được gửi ra để có thể đo lường hiệu quả của chiến dịch được gửi. Bạn có thể sử dụng các công cụ này để đo lường khả năng hoạt động của Email Marketing của mình.
Một số nguyên tắc khi thực hiện A/B testing
NÊN
Canh thời gian test hợp lí: Việc thực hiện test quá lâu sẽ làm gia tăng chi phí thực hiện, còn test quá ngắn sẽ dẫn đến các kết quả không chính xác. Do đó, tùy theo sản phẩm & hạng mục mà bạn có thể thiết lập khoảng thời gian phù hợp.
Thực hiện A/B test nhiều lần: Có một sự thật là không phải lần A/B testing nào cũng sẽ mang lại kết quả như bạn mong muốn hoặc giúp bạn tìm được phiên bản tốt nhất. Do đó, bạn có thể tiếp tục test thêm nhiều lần nữa, theo những định hướng khác nhau. Nếu mỗi lần test cải thiện conversion rate của bạn một chút thì nhiều lần test như vậy sẽ mang lại hiệu quả hoản hảo hơn.
Lưu ý sự khác biệt giữa traffic từ mobile và desktop: khách hàng truy cập website từ mobile và từ desktop có thể có hành vi hoàn toàn khác nhau trên website của bạn. Hãy lưu ý việc phân chia traffic khi A/B testing trang web, tốt nhất là nên test cho mobile và desktop traffic riêng.
KHÔNG NÊN
Kết luận quá sớm: Bạn không thể quyết định rằng phiên bản A hơn B hoặc ngược lại khi chúng chỉ khác nhau một vài conversion hoặc thời gian test quá ngắn.
Để cảm tính chi phối kết quả: Đôi khi kết quả test lại có thể hoàn toàn sẽ trái ngược với những gì bạn có thể nghĩ tới. Ví dụ: Một CTA đỏ trên nền xanh theo bạn là chói mắt và khó chịu nhưng kết quả lại chứng minh rằng nó nhận được nhiều lượt click hơn. Trong trường hợp này, bạn nên tin vào kết quả kiểm tra hoặc tiếp tục đưa ra những phương án khác để test nếu không thực sư thích giải pháp này.
Bạn không thể quyết định rằng phiên bản A hơn B hoặc ngược lại khi chúng chỉ khác nhau một vài conversion hoặc thời gian test quá ngắn
Tiến hành test mà không đảm bảo điều kiện giống nhau: Hãy luôn nhớ rằng việc test cả 2 phiên bản A và B phải được tiến hành song song. Bạn không thể chạy phiên bản A trong tuần thứ 1 và phiên bản B trong tuần thứ 2, hay chạy trên 2 nhóm khách hàng có thị phần, thói quen dùng sản phẩm khác nhau. Những điều này sẽ làm giảm thiểu độ chính xác cho kết quả testing của bạn.
(*) Bài viết được tổng hợp và tham khảo từ nhiều nguồn
