A/B testing là gì?
A/B testing (hay nói một cách khác là split testing) là một quy trình mà trong các số ấy hai phiên bạn dạng (A với B) sẽ tiến hành cùng đối chiếu trong một môi trường thiên nhiên / trường hợp được khẳng định và qua đó nhận xét xem phiên bản nào hiệu quả hơn. Phiên bản ở đây hoàn toàn có thể là hầu hết thứ xuất phát điểm từ một hình banner, trang web, mẫu quảng cáo tính đến email và tác dụng được reviews dựa trên mục tiêu của tín đồ làm test dành riêng cho các phiên phiên bản này.
Bạn đang xem: Ab testing là gì
Một website bán hàng thì có phương châm là muốn quý khách hàng phải mua sắm hoặc mua những hơn. Một banner quảng bá thì có kim chỉ nam là muốn người sử dụng phải nhấn vào đó các hơn. Một thư điện tử thì có mục tiêu là quý khách phải xuất hiện xem những hơn. Tất cả mọi thứ đều sở hữu một kim chỉ nam nào đó, nhằm làm cho khách hàng thực hiện một hành động mong hy vọng nào đó, hành động này được call là dienmay.edu.vn. Tỉ lệ thành phần người thực hiện các hành động đó được hotline là dienmay.edu.vn rate (tỉ lệ đưa đổi).
Và việc giám sát và đo lường và đánh giá 2 phiên bản A với B cũng chính là việc đo lường và thống kê và reviews dienmay.edu.vn rate của quá trình đang thực hiện.
Tại sao lại cần được làm A/B testing?
Nếu chúng ta có một lượng khách hàng nhất định và bạn muốn tăng số lượng dienmay.edu.vn lên thì cách đầu tiên là cần phải mang nhiều quý khách hàng hơn đến website hoặc cửa hàng. Cách thứ hai chính là tăng dienmay.edu.vn rate để với cùng một lượng khách sẵn có, họ tạo ra một lượng dienmay.edu.vn lớn hơn. A/B testing giúp đỡ bạn làm được điều sản phẩm công nghệ hai bằng phương pháp cho phép nâng cao hiệu quả của các tiến trình đang làm dù đó là trở nên tân tiến web, trở nên tân tiến ứng dụng, truyền bá hay phân phối hàng.
Chi tổn phí cho câu hỏi tăng thêm người tiêu dùng như giải pháp một hay không nhỏ, trong lúc đó ngân sách cho vấn đề A/B testing đôi khi lại rất ít và những biến đổi có cơ hội dù bé dại vẫn hoàn toàn có thể mang đến những kết quả to mập trong việc tạo thành nhiều dienmay.edu.vn hơn.
Quy trình A/B testing
Để triển khai một quá trình A/B testing (hay bất kể quá trình test nghiệm nào khác) đúng mực thì cần tuân theo phương thức khoa học tập thông thường, gồm công việc sau:
1. Đặt câu hỏi:
Cần phải để ra câu hỏi để làm lý thuyết và kim chỉ nam cho quá trình A/B testing và rõ ràng để biết sau thời điểm test thì vẫn nhận kết quả là gì. Các thắc mắc đặt ra rất có thể đại một số loại là: “làm sao để sút bounce rate mang đến trang landing page?” hoặc “làm sao nhằm tăng số người đăng ký cho size trên trang chủ?” tuyệt là “làm sao để nâng cấp CTR của banner quảng cáo?”.
2. Nghiên cứu tổng quan:
Cần buộc phải hiểu và nạm được hành vi của các khách hàng khi họ triển khai các dienmay.edu.vn bằng những công cụ đo lường và thống kê cho từng kênh, cho website thì hoàn toàn có thể là Google Analytics, cho e-mail thì có thể là các email client, social vậy nên social listening tools.
3. Đặt ra một trả thuyết:
Với thắc mắc có trên và đa số gì biết về hành vi của doanh nghiệp khi triển khai dienmay.edu.vn, các bạn hãy thử suy nghĩ ra một mang thuyết về nhằm giải quyết câu hỏi đặt ra phía trên. “Có một đường link tới trang gợi ý ở dưới footer có thể giảm tỷ lệ thoát rate”, “làm đến nút đăng ký khá nổi bật hơn sẽ làm tăng số tín đồ đăng ký” giỏi “banner cùng với hình hình ảnh một cô gái xinh đẹp sẽ có CTR cao hơn” là phần đông ví dụ về các giả thuyết đến các thắc mắc được nêu trên.
4. Khẳng định mẫu thử và thời gian thực hiện tại test:
Bước tiếp theo sau là bạn cần phải xác định số lượng quý khách mà sẽ được tiến hành việc A/B testing. Con số mẫu thử nên đủ bự để hoàn toàn có thể thấy được sự khác biệt giữa 2 phiên bạn dạng A/B một phương pháp rõ rệt sau quá trình test. Thời hạn test cũng cần được khẳng định một cách hợp lí để đảm bảo an toàn kết quả không bị tác động bởi nhân tố thời vụ, ảnh hưởng từ bên phía ngoài khiến nhu yếu và hành vi của người sử dụng thay đổi. Bạn cũng có thể sử dụng thử cơ chế ước lượng để tính toán thời gian chạy test.
5. Triển khai test:
Tạo ra thêm phiên bản mới B nhằm thử nghiệm với phiên bạn dạng gốc A. Phiên phiên bản B này áp dụng giả thuyết mà chúng ta đã đặt ra (có link dưới footer, nút đăng ký nổi bật hơn, banner bao gồm hình cô nàng đẹp) cùng sẽ được đo lường về dienmay.edu.vn rate cùng với phiên phiên bản A.
6. Thu thập thông tin và thực hiện phân tích:
Nếu sau quá trình A/B testing và bạn thấy được rằng phiên bản B mang đến dienmay.edu.vn rate cao hơn nữa phiên bạn dạng A (bounce rate giảm, người đăng ký tăng, CTR tăng) thì có nghĩa là phiên bản B tác dụng hơn. Nhưng lại nếu dienmay.edu.vn rate thấp rộng hoặc không biến đổi thì có nghĩa là giả thuyết để giải quyết và xử lý vấn đề của công ty không đúng. Từ bây giờ cần trở về bước đồ vật 3 cùng tìm một mang thuyết bắt đầu để tiếp tục.
7. Cung cấp kết quả cho toàn bộ các bên liên quan:
Gửi những thông tin cùng insights tìm kiếm được sau quá trình thử nghiệm mang lại các phần tử liên quan lại (lập trình, thiết kế UI/UX, team tối ưu hóa, v.v…). Tiến hành sửa chữa phiên bạn dạng A bằng phiên bản B giả dụ B thực tác dụng hơn sau thời điểm đã để ý hết toàn bộ các khả năng hoàn toàn có thể xảy ra nếu thế thế.
Lập lại quy trình test này từ đầu để giải quyết một câu hỏi, một vấn đề khác.
Ứng dụng của A/B testing
Với A/B testing bạn có thể ứng dụng và nâng cấp được không hề ít thứ cho quy trình chuyển động và cách tân và phát triển web, quảng cáo online / offline, tính đến mobile ứng dụng và thư điện tử marketing.
1. Mang lại website
2. Mang đến quảng cáo và chào bán hàng
Xem thêm: Cách Làm Tan Đờm Trong Cổ - Nguyên Nhân Gây Đờm Trong Cổ Họng Và Cách Loại Bỏ
Đối cùng với mảng offline thì A/B testing thường có thể được dùng để làm đánh giá hiệu quả của các kênh quảng bá như báo giấy, tờ rơi, billboard… Chẳng hạn bằng cách sử dụng các mã coupon khác biệt cho từng chủng loại quảng cáo bên trên báo, mẫu mã tờ rời, hoặc billboard, nhà quảng cáo có thể nắm được mẫu mã quảng cáo nào kết quả hơn trải qua việc có khá nhiều người sử dụng mã couple như thế nào hơn. Một số trường đúng theo khác hoàn toàn có thể sử dụng số điện thoại thông minh khác nhau để cầm cố cho mã coupon.
Một áp dụng khác trong bán hàng tại các cửa hàng có thể bao hàm việc thu xếp vị trí các thành phầm theo những vị trí khác nhau để tính toán sự để ý của người sử dụng và cuối cùng khiến chúng ta mua những hơn. Điều này cho thấy khả năng áp dụng của A/B testing là rất đa dạng chủng loại và rất linh động tùy theo mục tiêu được để ra.
3. Cho vận dụng di động
Hiện nay có khá nhiều công cụ cung ứng A/B testing giành riêng cho ứng dụng di động cầm tay trên thị trường, cá nhân thì tôi sẽ có thời cơ thử qua 2 phương tiện là Splitforce với Apptimize và cả hai đều hơi tốt. Bạn cũng đều có thể bài viết liên quan danh sách 20 công ráng A/B testing cho điện thoại thông minh di động.
4. Cho e-mail marketing
Hiện nay hầu hết các tool gửi thư điện tử như MailChimp, BenchmarkEmail, đều phải sở hữu tính năng có thể chấp nhận được A/B testing các nội dung được giữ hộ ra để hoàn toàn có thể đo lường kết quả của chiến dịch được gửi.
Những lời khuyên nhủ khi triển khai A/B testing
1. NÊN
Biết là cần test đến lúc nào thì dừng: giới hạn quá sớm thì bạn sẽ mất những thông số kỹ thuật có giá chỉ trị để lấy ra quyết định đúng. Chạy thử nghiệm quá thọ thì cũng đều có cái hại do nếu phiên bạn dạng thử nghiệm bao gồm performance thừa tệ thì cũng có thể có thể tác động đến dienmay.edu.vn rate cùng tổng số sales của bạn.
Giữ sự đồng nhất: khi tiến hành A/B testing rất cần được có giải pháp nào đó để ghi nhớ người tiêu dùng nào đã chọn phiên phiên bản test nào để lúc nào cũng hiển thị đúng phiên phiên bản đó nhằm mục đích tránh ảnh hưởng đến thưởng thức của bạn dùng. Nếu tất cả một nút bấm được chuyển đổi để test và nút bấm này lộ diện ở những chỗ trên website thì khách hàng cũng buộc phải thấy nút bấm này đồng nhất ở phần lớn chỗ bên trên website. Cookies là phương thức hay được dùng nhất.
Test những lần: thực sự là không phải đợt A/B testing nào cũng trở thành mang lại tác dụng như bạn mong muốn hoặc giúp đỡ bạn tìm ra được giải pháp cho vấn đề. Cho nên hãy cứ thường xuyên test thêm những lần nữa, theo những triết lý khác nhau. Nếu các lần test nâng cấp dienmay.edu.vn rate của bạn một chút thì nhiều lần test vì vậy sẽ cùng dồn lại tạo thành một tác động lớn hơn.
Lưu ý sự khác hoàn toàn giữa traffic từ mobile với desktop: quý khách hàng truy cập website tự mobile cùng từ desktop hoàn toàn có thể có biểu lộ hoàn toàn khác nhau trên website của khách hàng tùy theo design, UI/UX và website gồm mobile-friendly xuất xắc không. Vì thế nên chú ý việc phân chia traffic lúc A/B testing trang web, tốt nhất là đề nghị test mang đến mobile cùng desktop traffic riêng.
2. KHÔNG NÊN
Testing nhưng mà không bảo vệ điều kiện như là nhau: luôn luôn nhớ rằng việc testing cả hai phiên bản A cùng B bắt buộc được tiến hành tuy nhiên song. Bạn không thể chạy phiên bạn dạng A trong tuần thiết bị 1 cùng phiên bản B vào tuần thứ hai nghĩ rằng điều đó sẽ cho tác dụng đúng.
Kết luận vượt sớm: hãy lưu giữ rằng công dụng chỉ có mức giá trị lúc chúng bao gồm một giá trị số kha khá và một thời gian tương ứng nhằm xác định. Các bạn không thể ra quyết định rằng phiên bạn dạng A hơn B hoặc trái lại khi bọn chúng chỉ không giống nhau một vài ba dienmay.edu.vn hoặc thời gian test vượt ngắn.
Khiến các người sử dụng cũ ngạc nhiên: tốt nhất khi triển khai A/B testing, chỉ nên triệu tập vào các đối tượng người tiêu dùng khách hàng bắt đầu vì giả dụ các khách hàng cũ vào cùng thấy phần nhiều thứ không giống so với trước khi thì có thể họ sẽ ngạc nhiên và điều này ảnh hưởng đến dienmay.edu.vn rate, duy nhất là khi bạn chưa có thể phiên bạn dạng thử nghiệm sẽ sở hữu được được chọn hay không.
Để linh cảm chi phối kết quả: song khi kết quả test lại hoàn toàn có thể hoàn toàn đã trái ngược với hồ hết gì bạn có thể nghĩ tới. Có thể một loại CTA đỏ trên nền xanh theo bạn là chói mắt và khó chịu nhưng công dụng lại bao gồm thể chứng tỏ rằng nó có hiệu quả hơn. Cái bạn cần là dienmay.edu.vn rate, đừng để phần lớn linh cảm của người sử dụng chống lại các công dụng test.
Hi vọng nội dung bài viết này sẽ giải đáp đông đảo thắc mắc của những ai đang tìm hiểu về quy trình A/B testing để vận dụng vào các bước của mình. Mọi vướng mắc và ý kiến, hãy còn lại dưới bình luận hoặc contact để được giải đáp.
