Ab Test Là Gì

Trong kỹ thuật thử nghiệm A/B, số liệu thống kê đúng chuẩn liên quan tiền đến phần trăm xảy ra nhiều kết quả hoàn toàn có thể kì vọng trường hợp như những thử nghiệm giống như nhau được vận dụng lại vào tương lai. Nói cách khác, nó để giúp đỡ bạn bao gồm sự tự tín vào các tác dụng thử nghiệm của bạn.

Ví dụ, hãy nói rằng bạn thực hiện A/B test trên trang tất cả giỏ hàng sắm sửa của bạn: “A” là bài toán sử dụng các nút chọn và “B” là sử dụng những menu thả xuống. Bọn họ hãy nói rằng “B” tạo nên một lực nâng 75% tỷ lệ chuyển đổi. Rõ ràng, B là người chiến thắng có buộc phải không?

Không hẳn thế, Có ba dữ kiện để xem xét:

- độ lớn mẫu: thực hiện ví dụ trên, nếu khuôn khổ mẫu chỉ nên 4 bạn thì có nghĩa là chỉ tất cả 3 fan thích sử dụng những menu thả xuống. Chắc chắn chắn, nó là một khởi đầu tốt, nhưng năng lực các hiệu quả còn lại đúng với tỉ lệ khôn xiết thấp vào trường hợp cỡ mẫu mã là 1.000 người, vì chưng đó hiệu quả thử nghiệm này có một nấc độ tin yêu thấp.

- tỉ lệ phần trăm: độ đúng chuẩn của công dụng A/B Test cũng sẽ phụ thuộc vào lợi nhuận của chúng ta cho các lỗi. Nếu trong cỡ mẫu mã là 500 nhưng 99% khách hàng hàng đổi khác khi sử dụng menu thả xuống thì chúng ta cũng có thể chắc chắn rằng lợi nhuận của người sử dụng cho lỗi này là thấp.

Mặt khác, nếu bao gồm 51% khách hàng chuyển đổi khi áp dụng menu thả xuống cùng 49% khách hàng hàng đổi khác khi áp dụng nút chọn, thì cơ may với đến cho bạn một lợi nhuận to hơn cho lỗi này, và chúng ta nên tiếp tục chạy thử nghiệm cho tới khi đạt được mức độ tin cẩn cao hơn.

- Quy mô đối tượng người tiêu dùng khách hàng: nếu kích thước của toàn bộ đối tượng của doanh nghiệp là 250.000 và size mẫu của bạn chỉ là 25 thì một đợt tiếp nhữa điều này sẽ mang về một tác dụng thử nghiệm với cùng một mức độ tin cậy thấp.

Nguyên tắc 6: Hãy học đi trước khi chạy

Câu châm ngôn này đúng trong những nhiều lĩnh vực kinh doanh, và A/B kiểm tra thì cũng ko ngoại lệ. đều nhận thức và mong muốn đợi của người tiêu dùng luôn luôn thay đổi, bởi vậy CRO đã, đang cùng sẽ dịch rời mục tiêu. Bạn sẽ mắc bắt buộc lỗi. Bạn nên giao lưu và học hỏi từ những sai trái đó và từ hầu hết rèn luyện bạn sẽ trở thành chuyên viên A/B Test.

Nguyên tắc 7: mang ý kiến của khá nhiều bên

Việc thử nghiệm người dùng chưa lúc nào quan trọng hơn và cũng chưa lúc nào dễ dàng thực hiện. Thậm chí là nếu bạn không có một phòng ban xa xỉ chuyên nghiên cứu về sự trải đời của người tiêu dùng thì các bạn vẫn có thể sử dụng những dịch vụ miễn mức giá hoặc với chi tiêu thấp để cung ứng các ứng dụng thử nghiệm A/B Test.

Ví dụ:

Các cuộc điều tra khảo sát ý kiến chắc chắn là có một vị trí đặc biệt quan trọng nhất định vào marketing, nhưng chưa hẳn lúc làm sao nó cũng cung ứng các thông tin chân thật về bình luận hành vi người sử dụng thông qua phân tích dữ liệu web của người tiêu dùng có được. Nguyên nhân là do những cuộc khảo sát ý kiến ra mắt những thành con kiến của nhỏ người theo phong cách mà tài liệu hành vi thô vào phân tích dữ liệu web ko có.

Ví dụ, hãy tưởng tượng nhiều người đang vội nhằm in hầu hết tài liệu quan trọng cho cuộc họp. Bạn phát hiện những hộp mực rất cần phải được thay mới. Bây giờ, trường hợp tôi hỏi chúng ta cách xử lí tình huống rõ ràng này như vậy nào?

Trước khi gọi thêm, các bạn hãy dừng lại và xem xét về câu vấn đáp trung thực của chính bản thân mình nhé.

Bạn có thể nói các bạn sẽ thay đổi hộp mực và tiếp tục in ấn tài liệu của mình. Nếu đó là một cuộc khảo sát thì tôi sẽ đồng ý câu vấn đáp của bạn.

Trong một môi trường xung quanh thử nghiệm người dùng thì tôi xin chú ý rằng chúng ta đã đá đồ vật in 4 lần, xóa kẹt giấy với nhấn nút hủy quăng quật 7 lần và tiếp đến bạn mới đổi khác hộp mực. Trong những lúc sắp xếp tài liệu, chúng ta làm đổ café bên trên người, chúng ta đã thuyệt vọng và đã phải chuyển cuộc họp vào tầm khoảng khác.

Nguyên tắc 9: xác minh rõ tiêu chuẩn thành công của bạn

Không lúc nào đánh mất tiêu chuẩn chỉnh thành công ở đầu cuối của bạn. CRO là về gửi đổi. Nó không phải là về tỉ lệ thành phần mở, tỉ lệ nhấp chuột, tweet, share hoặc ghim nội dung. Trừ khi, tweet cùng ghim ngôn từ là “chuyển đổi” bên trên website của bạn.

Điểm mấu chốt: khẳng định một mục tiêu ví dụ trong tâm trí và về tối ưu hóa nội dung của bạn xung quanh kim chỉ nam đó. Phần đông thứ khác là 1 chỉ số review hiệu quả quá trình (KPI).

Nguyên tắc 10: không nên kiểm tra yếu đuối tố ít quan trọng

Câu nói này trước khi được sử dụng cho thư trực tiếp, và thời nay nó vẫn đúng cho kinh doanh online. Tránh việc thử nghiệm những yêu tố rất nhỏ tuổi mà ít có cơ hội chuyển đổi đáng kể. Sử dụng các cách thông thường, tin vào trực giác của người sử dụng và triệu tập vào các bài kiểm tra gồm sức ảnh hưởng cao.

Các lỗi A/B Testing và cách khắc phục

Công nỗ lực testing bị lỗi

Sự phổ cập của A/B testing đã liên tưởng sự phạt triển của khá nhiều công nuốm testing với ngân sách hợp lý. Tuy nhiên về unique thì lại không tồn tại sự đồng đều, đôi khi chính luật mà bạn sử dụng để thực hiện A/B testing lại là nguyên tố gây tác động xấu đến năng suất của website.

Cách tự khắc phục: Chạy A/A testing

Trước khi chạy A/B testing, chúng ta nên chạy A/A testing cùng với phần mềm của chính bản thân mình trước, nhằm đảm bảo phần mềm vẫn hoạt động bình thường mà không tác động đến tốc độ hiển thị câu chữ của trang.

A/A testing cũng giống như như A/B testing. Điểm khác biệt đó là vào A/A testing, cả nhị nhóm người dùng đều nhận thấy cùng một trang web. Bài toán này giúp bạn nhận ra các vấn đề bắt mối cung cấp từ ứng dụng testing. Nếu bạn thấy tỷ lệ thay đổi bị giảm giá khi tiến hành kiểm tra, thì chắc rằng công cố kỉnh mà bạn sử dụng đang làm chậm rãi website. Còn nếu bạn nhận thấy có nhiều điểm khác biệt đáng kể giữa 2 website thì tại sao gây ra lỗi có lẽ rằng là do website.

Ngừng testing ngay khi đạt hiệu quả mong muốn

Khi thực hiện A/B testing, việc chấm dứt testing ngay trong khi đạt được công dụng mong mong mỏi sẽ khiến công dụng mà bạn tạo nên trở cần vô nghĩa. Nếu bạn muốn cải thiện website của chính bản thân mình một bí quyết toàn diện, chúng ta nên từ bỏ ngay ý định hoàn thành quá trình A/B testing sớm.

Vấn đề này được call là “false positives”, có nghĩa là những hiệu quả testing đó hoàn toàn có thể sai do chỉ có tác dụng là xác định sự khác biệt giữa các trang cùng với nhau. Bạn càng kiểm tra tác dụng thường xuyên, thì sẽ càng dễ nhận thấy những tác dụng tưởng chừng là đúng mà lại bị xác minh sai. Điều này sẽ chưa phải là sự việc đáng lo nếu như bạn vẫn giữ yên tâm và thường xuyên kiểm tra thêm. Trái lại nếu bạn ngừng quá trình kiểm tra ngay lúc nhận được tác dụng khả quan, thì có lẽ bạn đã trở nên lừa bởi những false positives.

Cách tương khắc phục: bám sát đít theo kích thước mẫu đã làm được định sẵn

Để ứng phó với false positives, bạn cần đặt ra quy tắc bằng cách sử dụng một cỗ mẫu trước lúc chạy A/B testing để chống lại phần đa cám dỗ khiến bạn có nhu cầu kết thúc quá trình kiểm tra sớm. Hiện giờ có không hề ít công cầm giúp bạn đo lường và thống kê kích cỡ buổi tối thiểu, ví dụ như Optimizely, VWO,...

Về kích cỡ số liệu mẫu, để ý rằng bạn cần có một size mẫu thực tiễn cho trang web của mình. Trên thực tế, ai ai cũng muốn bao gồm càng nhiều người dùng càng giỏi để thực hiện thử nghiệm, tuy nhiên không phải người nào cũng có được lượng người tiêu dùng truy cập nhiều tới vậy. Bởi đó, bạn nên ước tính xem vấn đề thử nghiệm sẽ kéo dãn dài trong bao lâu để rất có thể đạt đến bộ kích thước mẫu.

Chỉ triệu tập vào tỷ lệ chuyển đổi

Khi nói đến A/B testing, nhiều phần mọi bạn thường chỉ tập trung vào việc biến hóa mà quên mất công dụng kinh doanh trong nhiều năm hạn. Bài toán thêm nhiều bản sao cho website tất nhiên sẽ khiến tỷ lệ chuyển đổi tăng cao. Mặc dù vậy, người tiêu dùng đã qua chuyển đổi nhưng hóa học lượng đổi khác không khách quan thì cũng ko thể mang đến doanh thu tốt cho doanh nghiệp.

Cách tự khắc phục: Đối sánh đưa thuyết

Trước khi thực hiện A/B testing, chúng ta nên lập đưa thuyết mà bạn có nhu cầu chứng minh hoặc bác bỏ bỏ. Khi đối chiếu giả thuyết này với phương châm kinh doanh, bạn sẽ tránh được việc bị kéo theo những cám dỗ phù phiếm.

Việc chạy A/B testing đề xuất được review dựa trên mức độ tác động đối với mục tiêu kinh doanh chứ không hề phải bất kỳ chỉ số nào khác. Nếu bạn có nhu cầu tăng lượt đăng ký, hãy chú trọng tới con số người đk chứ ko phải lượng truy cập vào trang cất form đăng ký. Không tính ra, chúng ta cũng tránh việc bỏ qua những tác dụng không đặc biệt mà hãy lưu lại để áp dụng cho đông đảo lần đối sánh tương quan tiếp theo.

Chỉ để ý tới số đông vấn đề nhỏ tuổi nhặt

A/B Testing không dễ dàng chỉ là 1 yếu tố đơn thân như test hình dạng hay màu sắc của nút CTA, nhưng nó còn bao gồm nhiều yếu tố khác. Nếu việc thay đổi màu sắc đẹp của nút CTA hoàn toàn có thể tạo phải một cú lộn ngược dòng so với những trang web lớn, thì với đa phần các trang web thông thường, mọi thứ nhỏ nhặt bởi thế sẽ không tạo nên những công dụng đáng kể. Trường hợp cứ tiếp tục chú tâm vào mọi yếu tố bé dại bé bởi vậy thì sẽ tương đối dễ bỏ qua những thời cơ lớn hơn.

Cách tự khắc phục: kiểm tra căn bản cho website định kỳ

Bạn phải kiểm tra những biến hóa căn bản cho website của người sử dụng một phương pháp định kỳ. Nếu phân biệt tỉ lệ biến đổi thấp, có lẽ rằng bạn yêu cầu dành thời hạn kiểm tra những biến hóa căn phiên bản nhất

Tuy nhiên, vấn đề kiểm tra căn bản cũng có những hạn chế nhất định. Ví dụ, chúng ta cũng có thể sẽ phải kiến tạo lại website, gây tiêu tốn không hề ít thời gian. Vày đó, bài toán kiểm tra này nên làm được triển khai một giải pháp định kỳ. Ko kể ra, việc kiểm tra căn phiên bản sẽ chỉ khiến cho bạn xác định rằng liệu việc xây đắp lại website có ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi hay không, chứ cần thiết giúp xác minh yếu tố nào sẽ thúc đẩy hiệu quả đó.

bổ sung thông tin

CRO không chỉ là nhận được không ít hơn việc mọi bạn nhấn nút mà là việc cung ứng các nội dung hướng đến đúng đối tượng người dùng và khuyến khích chúng ta nhấp vào nút bên bắt buộc vào đúng thời điểm. Nếu khách hàng đã cần sử dụng A/B Test tổng thể trang web của bạn, tối ưu hóa dựa trên những dữ liệu, với tỉ lệ biến đổi của bạn vẫn còn đó thấp hơn chúng ta muốn, chắc hẳn rằng bạn đang giám sát sai các thiết lập cấu hình số liệu.

Ví dụ, hãy nói rằng các bạn sở hữu một cupcake cho những người sành ăn và website của chúng ta có tỉ lệ biến đổi là 2%. Trong lấy ví dụ như này, một quý khách đặt bánh là “chuyển đổi”. Dưới đây là một số thắc mắc để bạn tự trả lời:

- Tỉ lệ chuyển đổi 2% dựa trên toàn bộ lưu lượt truy cập website, hoặc là tỉ lệ biến hóa 2% dựa trên những người dân chấp nhuột vào những trang để đặt mua bánh?

- những nguồn lưu lượng truy vấn có tỉ lệ bay cao nhất?

- Các quy mô hành vi của rất nhiều người thay đổi cuối cùng là gì? chúng ta xem một quãng video? Duyệt bộ sưu tầm của bạn? Đọc lời chứng thực từ khách hàng?

Khi bước đầu bất kỳ chiến dịch tiếp thị thương hiệu / sản phẩm, xây đắp các Landing Page, những nút CTA xuất xắc viết email Marketing… đa số những người chưa tồn tại kinh nghiệm thường nhờ vào trực giác để tham gia đoán lượng người tiêu dùng click vào hoặc điều gì đắm say họ để tạo ra chuyển đổi.

Xem thêm: 100+ Hình Nền Đam Mỹ Cute - 100+ Hình Ảnh Đam Mỹ Đẹp Nhất

Nhưng, nếu như chỉ dựa vào điều này thì các bạn sẽ hoàn toàn đo đắn rõ chiến dịch của bản thân mình sẽ đi về đâu, cũng như làm thay nào nhằm phát hiện đầy đủ lỗi thiếu hụt sót mà chuyển ra cải thiện kịp thời.

Đó chính là lý do các bạn cần tiến hành A/B Testing để biết rõ đúng mực suy nghĩ, hành động của người dùng cũng như mức độ hoạt động của chiến dịch giỏi hay không.

Trong bài viết này, dienmay.edu.vn sẽ cung cấp cho chính mình cái nhìn toàn cách về A/B Testing cũng tương tự cách triển khai A/B Testing chi tiết nhé!

A/B testing là gì?

A/B testing còn được gọi là Split testing – một tiến trình thực hiện bao gồm 2 phiên phiên bản A cùng B sẽ tiến hành thử nghiệm và so sánh trong thuộc một tình huống / môi trường cụ thể => dựa vào hiệu quả sẽ đánh giá phiên bạn dạng nào với lại công dụng tốt hơn.

“Phiên bản” ở đây sẽ bao gồm mọi sản phẩm công nghệ từ trang web, banner, email tính đến mẫu quảng cáo. “Hiệu quả” được đánh giá sẽ nhờ vào mục tiêu ở đầu cuối của bạn thực hiện, chẳng hạn:

=> tất cả mọi “phiên bản” mà chúng ta thực hiện đều phải có một mục tiêu nhất định. Điều đặc biệt là các bạn phải khẳng định rõ ngay từ đầu cho từng phiên bản để né nhầm lẫn.

Lý do bạn nên tiến hành A/B testing

Nếu doanh nghiệp bạn đã có một lượng quý khách nhất định và ước ao tăng số lượng đổi khác nhiều hơn thế thì điều quan trọng là đề nghị thu hút càng nhiều quý khách hàng mới mang đến với trang web hoặc cửa ngõ hàng của người tiêu dùng càng tốt.

Việc phân tách A/B testing sẽ giúp đỡ bạn đạt được điều đó – trải qua dữ liệu nhận được, chúng ta có thể đo lường công dụng cũng như chỉ dẫn các cải thiện tốt hơn hẳn như là triển khai các chiến dịch PPC, cách tân và phát triển ứng dụng, tăng hiệu suất trang web hay tạo thành Landing Page…

Chi phí cho vấn đề “kéo” khách hàng như các bề ngoài quảng bá truyền thống lâu đời là cực kỳ lớn, nhiều lúc lại không với lại hiệu quả như các bạn muốn. Trong lúc đó, vấn đề thử nghiệm A/B không yên cầu phải bỏ ra quá nhiều mà vẫn giúp bạn nhận được nhiều tác dụng to bự khác.

Ứng dụng của A/B testing

Với A/B testing, bạn cũng có thể đưa vào ứng dụng trong vô số nhiều quy trình hoạt động, góp phần cải thiện và cải cách và phát triển trong từng hạng mục hành lý web, truyền bá PPC cho tới việc xây dựng những chiến dịch Email marketing hay điện thoại app.

Dưới đây là các ứng dụng phổ biến của A/B testing mà chúng ta nên ghi nhớ:

Cho website

Tập trung bao gồm vào các vấn đề giao diện web cùng trải nghiệm người tiêu dùng (UI/UX), vì đây là các yếu tố tác động ảnh hưởng trực sau đó việc tín đồ dùng rất có thể thực hiện biến hóa trên trang web của bạn.

Với một trang web chúng ta có thể A/B testing hết toàn bộ những yếu tố nào có thể tác động đến hành động của người tiêu dùng như hình ảnh, tiêu đề, nội dung, CTA, khung điền thông tin… demo lần lượt từng yếu tố mà bạn cảm thấy gồm thể cải thiện để tăng thêm Conversion Rate (tỷ lệ gửi đổi) tốt hơn.

Cho chiến dịch PPC

Nhiều Marketer thường tiến hành A/B testing vào mảng Online để giám sát hiệu quả buổi giao lưu của các chiến dịch PPC khác nhau.

Ví dụ: Nếu các bạn viết copy quảng cáo cho cùng 1 nhóm từ khóa trong cùng một nhóm quảng cáo, lời khuyên cực tốt là hãy viết 2 chủng loại quảng cáo đơn nhất và thực hiện chạy thuộc lúc. Phụ thuộc vào dữ liệu thu được, bạn sẽ biết mẫu quảng cáo làm sao thu được công dụng hơn.

=> bạn có thể áp dụng tương tự với những GDN Ads hay quảng cáo facebook để tuyển chọn được mẫu quảng cáo tốt nhất.

Trong mảng Offline, chúng ta có thể thực hiện nay A/B testing để đánh giá mức độ tác dụng của những kênh lăng xê như: billboard, báo giấy, tờ rơi… bằng phương pháp sử dụng nhiều mã coupon khác nhau cho từng mẫu mã quảng cáo riêng rẽ biệt. Sau một thời gian, bạn cũng có thể đo lường việc người tiêu dùng ưa phù hợp mã coupon làm sao hơn. Vào một vài ngôi trường hợp tốt nhất định, bạn cũng có thể sử dụng số điện thoại để núm thế.

Cho thư điện tử Marketing

Đã qua rồi dòng thời nhưng mà đẩy hàng ngàn ngàn thư điện tử đi cùng nghĩ rằng người tiêu dùng sẽ hiểu được những e-mail đó!!!

Hiện nay, những Email Clients đã nâng cấp bộ lọc trở buộc phải “khó tính” rộng khi có thể tống tất cả spam e-mail vào thùng rác.

Chính do thế, việc đặc biệt quan trọng nhất là khiến khách hàng click vào e-mail và phát âm nội dung bạn có nhu cầu truyền tải. Câu trả lời đó là A/B testing!

Nếu bạn lưỡng lự trong vấn đề lựa lựa chọn tiêu đề ra sao để hấp dẫn người hiểu nhấp vào hoặc thực hiện CTA làm sao để tương tác lượt click – hãy test.

Có tương đối nhiều công cụ cung ứng gửi email tự động hóa như Mail
Chimp và Benchmark
Email đều cung cấp tính năng được cho phép A/B testing tất cả nội dung sẽ gửi để người dùng tiện lợi đo lường công dụng của chiến dịch.

Cho smartphone app

A/B testing cũng được ứng dụng thịnh hành trong quy trình phát triển Mobile phầm mềm (Ứng dụng di động) nhằm nâng cao UI/UX của sản phẩm.

Tuy nhiên, việc tiến hành A/B testing cho các Mobile app cũng không hề dễ dàng và đơn giản về phương diện kỹ thuật lẫn về hành vi người dùng.

Có không ít công cụ hỗ trợ thực hiện tại A/B testing cho các Mobile ứng dụng như Splitforce cùng Apptimize hồ hết được các chuyên viên Marketing review khá cao. Chúng ta có thể tham khảo và sử dụng ngay.

A/B Testing SEO

Google khích lệ việc tiến hành A/B testing cùng với lời tuyên bố: Việc triển khai A/B Testing không khiến ra bất kỳ sự nỗ lực hay rủi ro khủng hoảng nào đến công dụng xếp hạng của website trên SERPs.

Tuy nhiên giả dụ lạm dụng A/B testing cho những mục đích xí gạt Google, sẽ tác động lớn mang đến thứ hạng tìm kiếm của bạn. Dưới đấy là một số ví dụ cụ thể mà Google đã cung cấp để bạn tránh phạm không đúng lầm:

Nhiều website sẽ hiển thị văn bản cho khách truy vấn khác hoàn toàn với hồ hết gì xuất hiện các giải pháp tìm kiếm. Hành động này sẽ khiến trang web của người tiêu dùng rớt hạng “thảm hại”, thậm chí là bị Google xóa lâu dài khỏi kết quả tìm kiếm.

=> phương án tốt độc nhất là bạn không nên lạm dụng không ít nội dung của khách truy vấn dựa trên IP hoặc URL nhằm hiển thị cho Googlebot.

Nếu ao ước thử nghiệm với khá nhiều URL riêng biệt, bạn phải thực hiện thuộc tính rel = “canonical” nhằm điều hướng những biến thể quay về phiên bạn dạng gốc của trang. Điều này giúp những Googlebot không trở nên nhầm lẫn khi index những phiên phiên bản của và một trang.

Bạn nên sử dụng redirect 302 (tạm thời) thay vì redirect 301 (vĩnh viễn) nhằm thử nghiệm chuyển làn đường URL nơi bắt đầu sang URL biến đổi thể – các Googlebot sẽ hiểu rõ rằng đây chỉ cần chuyển phía tạm thời. Cùng họ sẽ lập chỉ mục các URL cội thay bởi vì URL được kiểm tra.

Các Googlebot sẽ đánh giá hành vi của người sử dụng là lừa dối nếu việc thử nghiệm A/B testing lâu hơn mức nên thiết.

=> Google răn dạy rằng: ngay lúc thử nghiệm kết thúc, bạn nên xóa tất cả biến thể trên trang và update lại website của bản thân để tránh chạy test lâu không cần thiết.

7 Bước tiến hành A/B testing 1-1 giản

Để triển khai A/B testing hiệu quả, bạn cần tuân theo một quy trình chuẩn chỉnh gồm 7 bước sau:

1. Đặt câu hỏi

Đầu tiên chúng ta nên đề ra nhiều thắc mắc liên quan nghiêm ngặt đến lý thuyết và mục tiêu làm A/B testing, để biết được sau khoản thời gian thử nghiệm đã nhận được hiệu quả như vậy nào.

Một vài câu hỏi bạn cũng có thể tham khảo như:

Đưa ra càng nhiều câu hỏi sẽ giúp bạn có cái nhìn bao quát cần triển khai khi thực thi A/B testing và thu được kết quả cụ thể hơn.

2. Nghiên cứu và phân tích tổng quan

Bạn nên dành thời gian nghiên cứu và phân tích về Nhân khẩu học tập để nắm rõ sở thích, hành vi, nhu cầu của họ… để lấy ra các chiến thuật tốt nhất nhằm mục đích thúc đẩy họ triển khai các conversion.

Bạn cần sử dụng các công cụ giám sát và đo lường cho từng kênh, cùng với Social vậy nên Social Listening Tools, e-mail là các Email Client và website là Google Analytics.

3. Đặt ra một trả thuyết

Dựa vào những thắc mắc ở mục 1 cùng những dữ liệu đã nghiên cứu và phân tích về quý khách ở mục 2 – các bạn hãy thử đặt ra một giả thuyết (hướng xử lý) để trả lời cho các thắc mắc trên.

Những lấy ví dụ như về các giả thuyết mà chúng ta cũng có thể áp dụng cho thắc mắc của mình:

4. Khẳng định mẫu test và thời gian thực hiện nay test

Ở bước này chúng ta cần xác minh số lượng người tiêu dùng đạt được cho từng phiên bản A/B testing – buộc phải đặt kim chỉ nam đủ to để có thể thấy rõ sự khác hoàn toàn của từng phiên bạn dạng sau quy trình thử nghiệm.

Đồng thời, các bạn phải chọn thời hạn test phải chăng để bảo vệ kết quả thu được không bị tác động bởi các yếu tố tác động phía bên ngoài => khiến hành vi cùng nhu cầu của doanh nghiệp thay đổi.

Tốt hơn, bạn cũng có thể sử dụng những công cầm cố ước lượng để xác định cột mốc thời hạn chạy test cho những phiên phiên bản A/B.

5. Triển khai test

Hãy tạo nhiều phiên bản B new để so sánh với phiên bản gốc A. Trong đó, phiên bạn dạng B đã sử dụng các giả thuyết (ở mục 3) để so sánh với Conversion Rate của phiên bản A.

6. Thu thập thông tin và triển khai phân tích

Sau quá trình A/B testing, các bạn thấy rằng phiên bản B gồm tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so cùng với phiên bản A (CTR tăng, người đk tăng, tỷ lệ thoát rate giảm) => đồng nghĩa phiên phiên bản B tác dụng hơn.

Trong trường hợp, Conversion Rate của phiên bạn dạng B thấp rộng hoặc không chuyển đổi => những giải thuyết chúng ta đưa ra chưa trọn vẹn chính xác. Cơ hội này, bạn cần dành thời gian để đưa ra các giải thuyết mới, tiếp nối tiếp tục test.

7. Cung cấp hiệu quả cho các bên liên quan

Gửi tất cả thông tin, dữ liệu đã thu thập sau demo nghiệm cho các phần tử liên quan tiền (SEO, PPC, lập trình, xây dựng UI/UX…).

Sau đó, hãy thực hiện phiên phiên bản B nếu tác dụng nhận được tốt hơn về phần nhiều mặt đối với phiên bạn dạng A.

=> Và chúng ta nên tiếp tục lập lại quy trình thử nghiệm này ở những phiến phiên bản A/B không giống để giải quyết và xử lý các thắc mắc / vụ việc khác.

NÊN & KHÔNG NÊN khi tiến hành A/B testing

NÊN

Nếu dừng test quá sớm, chúng ta có thể mất nhiều thông số kỹ thuật có quý giá hữu ích để đưa ra kết luận chính xác.

Nhưng việc chạy kiểm tra quá lâu cũng để lại nhiều ảnh hưởng không xuất sắc (như dienmay.edu.vn đã share ở phần trên) => giả dụ hiệu suất rất thấp sẽ ảnh hưởng đến Tỷ lệ biến đổi và tổng cộng doanh thu bán hàng của bạn.

Khi thực hiện A/B testing, bạn cần thực hiện một phương pháp đồng nhất nhằm ghi lưu giữ khi người dùng chọn phiên bản nào => hiển thị đúng mực phiên bản đó nhằm tránh ảnh hưởng đến đề xuất của họ.

Ví dụ: nếu bạn thay đổi 1 nút nhấn để chạy thử => đồng nghĩa tương quan nút bấm này cũng phải lộ diện trên nhiều chỗ không giống nhau trên website để người sử dụng không “bỡ ngỡ”. dienmay.edu.vn khuyến khích chúng ta cũng có thể sử dụng Cookies để tránh không đúng sót.

Một sự thật bạn nên tìm hiểu là chưa hẳn đợt nghiên cứu A/B testing nào cũng giúp bạn tìm được giải pháp cho vụ việc và mang lại công dụng tốt như bạn mong mỏi muốn.

Chính do thế, bạn hãy test thêm các lần sau với phong phú định hướng khác nhau. Mỗi lần test bởi vậy sẽ giúp nâng cấp Conversion Rate từng chút một. Và sau không ít lần test thường xuyên sẽ tạo nên một tác động lớn hơn.

KHÔNG NÊN

Bạn hãy ghi nhớ: việc testing cho các phiên bản A với B yêu cầu được thực hiện song song. Đừng bóc rời vấn đề thử nghiệm chạy A vào tuần 1 cùng B vào tuần 2 => vì tác dụng thu được vẫn không đúng đắn và các bạn cũng khó có thể đo lường và đánh giá.

Kết trái chỉ thực sự có giá trị khi chúng được tiến hành trong một thời gian tương ứng và cài đặt một quý hiếm số cụ thể => nhằm xác định.

Bạn ko thể tóm lại rằng phân phiên bản A giỏi B giỏi hơn nếu chúng được kiểm tra trong thời hạn quá ngắn hoặc chỉ khác biệt một vài ba conversion.

Thử nghiệm A/B testing tốt duy nhất là giành cho nhóm quý khách mới. Vì nếu như khách hàng target vào các khách hàng cũ – khi chúng ta thấy phần lớn thứ bạn đưa ra quá khác hoàn toàn so với trước đó => tạo ra phản ứng (tiêu cực / tích cực), sẽ ảnh hưởng đến xác suất chuyển đổi, nhất là lúc bạn chưa biết rõ phiên bản đó đạt được chọn tốt không.

Đôi khi tác dụng test nhận được sẽ trái ngược trọn vẹn với phần đông gì bạn đã mang thuyết cùng đặt mục tiêu. Hoàn toàn có thể một CTA đỏ bên trên nền xanh khiến bạn cảm thấy khó chịu nhưng lại mang lại hiệu quả tốt hơn. Điều quan trọng nhất đó là Conversion Rate => đừng để bất kỳ cảm xúc giỏi linh cảm bỏ ra phối lại các hiệu quả test.

Nếu bạn yêu dấu những share hữu ích về A/B testing của dienmay.edu.vn, kiên cố hẳn bạn sẽ thích thú cùng với dịch vụ truyền bá Google Ads và truyền bá Facebook Ads của chúng tôi. dienmay.edu.vn là nhóm ngũ chuyên gia về Digital Marketing tại TP. Hồ nước Chí Minh. Shop chúng tôi có thể sở hữu đến cho mình những chiến lược xuất sắc để giúp bạn nâng tầm lượng truy vấn và tăng doanh thu một giải pháp bền vững.

Liên hệ ngay lập tức với các chuyên viên của chúng tôi nhằm được hỗ trợ tư vấn ngay hiện thời với sự hỗ trợ tận tình 24/7.