Nếu như bạn đang triển khai một chiến dịch quảng cáo , tiếp thị qua email hoặc làm các video để tăng chuyển đổi từ khách hàng có nghĩa là bạn đang ít nhiều cung cấp một giá trị hữu ích tới tệp đối tượng tiềm năng của bạn.
Tuy nhiên bạn có đang nắm được mức độ hiệu quả của các hoạt động trên? Và bạn có hài lòng với kết quả mang lại?
Trong trường hợp bạn muốn tìm hiểu lý do tại sao một hình thức làm nội dung tiếp thị bất kỳ lại có hiệu quả vượt trội hơn so với các hình thức nội dung khác, hãy triển khai thử nghiệm A/B testing.
Đây là công cụ giúp bạn đưa ra những dự đoán cho các chiến lược, chiến dịch Marketing dựa trên kết quả dữ liệu thu về từ các hướng làm khác nhau.
Hãy cùng Đức Lê Marketing tìm hiểu về định nghĩa và cách triển khai A/B testing một cách hiệu quả nhé!
A/B testing là gì?
Khi thực hiện một chiến dịch marketing trên một kênh bất kỳ, bạn cần nắm được hiệu quả sẽ đến từ yếu tố nào, từ đó bạn phát triển yếu tố đó lên trong các chiến dịch tiếp theo.

Các yếu tố này có thể là nội dung tiếp thị, tệp khách hàng, thời điểm, ngân sách…
Với việc A/B testing, bạn sẽ đặt một yếu tố là cố định và triển khai thử nghiệm chiến dịch theo 2 cách khác nhau, với 2 yếu tố khác nhau. Kết quả sẽ cho bạn biết được chính xác sự thành công của chiến dịch đến từ đâu dựa trên các dữ liệu thu thập được mà không cần đến phán đoán cảm tính.
Ví dụ, đối với kênh Email Marketing, bạn có thể thử nghiệm gửi 2 email với 2 tiêu đề khác nhau cho cùng một tệp khách hàng vào cùng một khung thời gian trong ngày.
Với mẫu thử nghiệm cho ra kết quả có chỉ số cao hơn được gọi là mẫu Winning. Các mẫu Winning sẽ được tái sử dụng lại nhằm nâng cao hiệu suất cho các chiến dịch trong tương lai.
Tại sao nên thực hiện A/B testing
Nếu không thử nghiệm A/B , về cơ bản bạn đang làm Marketing không có định hướng.
Bạn chia sẻ nội dung tiếp thị dựa trên cảm tính và cầu mong rằng thông điệp mình tạo ra là phù hợp và sẽ lôi kéo được khách hàng. Điều này chỉ khiến bạn mất thời gian và các nguồn lực liên quan.
Lý do chính để tiến hành thử nghiệm A/B là để thu thập thông tin chi tiết về đối tượng khách hàng của bạn và cách họ phản hồi nội dung của bạn. Điều này cung cấp cho bạn dữ liệu mà sau đó bạn có thể sử dụng để cải thiện nội dung bạn đang sản xuất, tần suất chia sẻ nội dung đó và thậm chí cả nền tảng mà nội dung đó được xuất bản.
Trở về với ví dụ Email Marketing, nếu bạn đã thực hiện thử nghiệm A/B trên một email và gửi nó cho một nhóm lúc 10 giờ sáng và nhóm kia lúc 3 giờ chiều, bạn có thể sử dụng tỷ lệ mở của từng nhóm để xác định thời điểm tốt nhất để gửi email của mình. Tương tự, bạn có thể thực hiện những thay đổi nhỏ đối với tiêu đề email hoặc bản xem trước email để xem cái nào tạo ra phản hồi tốt hơn từ người đăng ký của bạn.
Các bước triển khai A/B testing
A/B testing có vẻ khá đơn giản nhưng cần được thực hiện đúng cách để đạt được kết quả chuẩn xác.
Dữ liệu được đưa ra đôi khi sẽ có sai lệch, không phản ánh được thực tế do có nhiều biến số khó kiểm soát như thời điểm, phần mềm, con người… Dưới đây là một số bước quan trọng mà bạn nên tuân thủ để thực hiện A/B testing hiệu quả.
Bước 1: Lựa chọn biến số thử nghiệm
Bước đầu tiên là biết chính xác những gì bạn sẽ thử nghiệm. Đối với mỗi bài kiểm tra AB mà bạn thực hiện, bạn chỉ cần tập trung vào một biến số. Vi dụ: Cùng một mẫu thiết kế đưa lên Quảng cáo facebook nhưng biến số là nội dung ưu đãi bên trong lại khác nhau, một mẫu giảm 20%, một mẫu là Miễn phí cước vận chuyển.
Mặc dù bạn có thể thử nghiệm nhiều biến số, nhưng nhưng tốt nhất nên triển khai test từng nhóm biến vào các thời điểm khác nhau. Nếu bạn thử kiểm tra nhiều biến cùng một lúc, bạn sẽ không thể biết biến nào thực sự hiệu quả hơn.
Bước 2: Xác định số liệu mà bạn muốn tập trung
Làm một Marketer chuyên nghiệp, bạn cũng cần biết phải đo lường những chỉ số nào trong mỗi chiến dịch. Đó có phải là tỷ lệ nhấp chuột? Tỷ lệ mở mail? Số lượng người đăng ký mới?
Thông qua việc hiểu rõ bản chất con số, bạn sẽ biết chính xác dữ liệu nào cần tập trung vào khi lựa chọn các phiên bản thử nghiệp khác nhau
Ví dụ, bạn cảm nhận được rằng một số từ ngữ khi được thêm vào tiêu đề Email sẽ khiến giảm tỉ lệ mở mail và bạn quyết định chạy A/B testing để xem có đúng hay không. Qua thử nghiệm, bạn phát hiện cụm từ “mệt mỏi” trong tiêu đề khiến tỉ lệ mở mail bị giảm xuống 3%. Vì vậy, để tăng tỉ lệ mở từ người dùng, bạn cần loại bỏ từ ngữ này trong các tiêu đề tiếp theo.
Bước 3: Chia đều mẫu thử
Cách bạn chia mẫu của mình được xác định bởi loại biến bạn đang kiểm tra và công cụ bạn sử dụng. Đối với kênh email, bạn thường chia đều mẫu của mình để mỗi nhóm có sự tương đồng. Tuy nhiên, bạn cũng có thể chọn chia mẫu ngẫu nhiên bằng công cụ kiểm tra AB của mình.
Đối với nội dung khác mà bạn có ít quyền kiểm soát hơn, chẳng hạn như trang đích hoặc quảng cáo, mẫu của bạn sẽ được phân chia ngẫu nhiên.
Bước 4: Lựa chọn kích thước mẫu
Giống như việc chọn cách chia mẫu, bạn sẽ xác định kích thước mẫu thực tế dựa trên công cụ bạn sử dụng và nội dung bạn đang thử nghiệm.
Đối với kênh email, bạn thường có thể gửi quyền kiểm soát và người thách thức của mình đến một nhóm nhỏ trong danh sách email của mình. Khi đã đạt được một mục tiêu cụ thể và xác định được biến Winning, nội dung tương tự sẽ được gửi đến những người liên hệ còn lại.
Đối với các trang web và hình thức quảng cáo khác, bạn không có trong tay số lượng người nhất định mà bạn muốn xem chúng. Do đó, kích thước mẫu của bạn sẽ được xác định bởi thời lượng nội dung được chia sẻ hoặc số tiền được chi cho quảng cáo.
Bất kể kênh truyền thông nào được sử dụng, để cho ra được kết chính xác và khách quan, bạn cần thử nghiệm với mẫu số đủ lớn.
Bước 5: Xác định kết quả dự kiến
Hãy nhớ rằng cần xác định số liệu bạn muốn tập trung vào tại bước trước đó. Tại đây, bạn cũng cần ôn lại một chút kiến thức về thống kê số liệu.
Dựa trên thống kê bạn sẽ xác định được khả năng kết quả của bạn là do lỗi hay ngẫu nhiên. Ý nghĩa thống kê của bạn càng cao thì kết quả của bạn càng đáng tin cậy vì điều này có nghĩa là kết quả của bạn không có khả năng là ngẫu nhiên hoặc do nhầm lẫn.
Hãy nhớ rằng, kết quả từ thử nghiệm của bạn sẽ được sử dụng để xác định chiến lược marketing, cách bạn lập ngân sách chi tiêu cho quảng cáo và cách bạn giao tiếp với khán giả của mình. Do đó, bạn cần đảm bảo rằng các kết quả dự kiến đưa ra sẽ phản ảnh thực tế chính xác. Thông thường, bạn muốn có mức độ tin tưởng ít nhất là 95% .
Việc tính toán ý nghĩa thống kê và mức độ tin cậy của bạn có thể là một quá trình phức tạp nhưng rất may là có những công cụ tiện dụng có thể giải quyết vấn đề đó cho bạn.
Bước 6: Lựa chọn công cụ
Trên thị trường hiện nay có rât nhiều công cụ tiếp thị kỹ thuật số có thể được sử dụng để chạy thử nghiệm A/B. Các công cụ như Trình quản lý quảng cáo Facebook, Trình tối ưu hóa của Google, Hubspot, ActiveCampaign, Adobe Target và Trình tối ưu hóa trang web trực quan chỉ là một vài ví dụ về phần mềm có thể chạy thử nghiệm A/B cho email, trang web hoặc quảng cáo.
Khi chọn một công cụ, bạn cần xem xét cách bạn sẽ sử dụng công cụ đó, loại nội dung hoặc chiến dịch nào bạn sẽ thử nghiệm, khả năng chi trả và mức độ dễ sử dụng.
Một tính năng quan trọng khác cần tập trung vào là cách dữ liệu được thu thập và chia sẻ. Những con số này là đầu ra quan trọng nhất mà bạn cần chú ý, vì vậy bạn muốn chọn một công cụ cung cấp các báo cáo chi tiết ở định dạng dễ hiểu.
Bước 7: Triển khai A/B testing cùng lúc
Việc thực thi đánh giá A/B trên 2 nội dung khác nhau cần được thực hiện vào 1 khung thời gian.
Điều đó có nghĩa là bạn không thể gửi Email A vào 9h sáng hôm nay và email B vào 15h chiều ngày mai. Tất cả cần được kiểm tra trong cùng 1 điều kiện, với sự khác biệt duy nhất là biến số thay đổi mà bạn đã xác định ngay từ đầu.
Trường hợp duy nhất bạn triển khai A/B testing ở các mốc thời điểm khác nhau là khi chính Thời Gian là biến số mà bạn muốn kiểm tra. Lúc này bạn sẽ lựa chọn các khung giờ khác nhau trong ngày để thực hiện các chiến dịch, từ đó kiểm tra các kết quả liên quan
Bước 8: Đo lường kết quả
Ở giai đoạn này, bạn đã có tất cả dữ liệu và bạn cần xem xét các con số. Vậy làm thế nào để bạn đo lường kết quả của mình và xác định xem chúng có đủ quan trọng để thay đổi chiến lược của bạn không?
Các công cụ A/B testing của các nền tảng Digital Marketing hiện nay như Facebook, Google, Hubspot hoặc Survey Monkey có thể giúp bạn loại bỏ đi các thử nghiệm không thành công. Sử dụng các công cụ này, bạn sẽ nhập số lượng người đã nhận được từng biến và số lượng người đã thực hiện hành động. Điều này sẽ tạo ra tỷ lệ chuyển đổi cho từng loại và đưa ra chỉ số rõ ràng về loại nào hoạt động tốt hơn.
Bước 9: Tận dụng kết quả cho chiến dịch kế tiếp
Hiện tại bạn đã có câu trả lời cho hoạt động A/B testing. Các dữ liệu đưa ra sẽ giúp bạn xác định các thay đổi cần có cho các chiến dịch Marketing.
Lưu ý rằng A/B testing không phải lúc nào triển khai một lần cũng cho ra kết quả chính xác.
Bạn có thể thử nghiệm nội dung của bạn so với nội dung y hệt từ đối thủ cho đến khi nào chiến dịch mang lại được kết quả tối ưu nhất
Cách đọc kết quả A/B testing
Đức Lê Marketing đã đưa ra các bước trong quy trình triển khai A/B testing, thế nhưng làm thế nào để bạn giải thích nó đúng cách? Một lần nữa bạn cần tập trung vào mục tiêu chính của mình. Nếu số liệu bạn đang tập trung vào là tỷ lệ mở thì bạn sẽ xem xét những số liệu đó trước tiên. Đó là con số bạn sẽ cắm vào công cụ thử nghiệm A/B của mình.
Tiếp theo, bạn sẽ xem xét sự khác biệt về tỷ lệ chuyển đổi. Bạn có thể đã thấy tỷ lệ chuyển đổi 3% cho email A nhưng tỷ lệ chuyển đổi 7% cho email B. Những kết quả này được coi là có ý nghĩa thống kê và bạn có thể kỳ vọng rằng việc sử dụng email B làm mẫu cho các email trong tương lai sẽ mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
Bạn cũng có thể xem xét thêm thông tin chi tiết khác – nhân khẩu học của đối tượng như độ tuổi, giới tính, vị trí, loại thiết bị hoặc thời gian trong ngày email của bạn được mở. Tất cả thông tin này cung cấp cho bạn cái nhìn rộng hơn về đối tượng của bạn là ai và điều gì có thể phù hợp với họ.
Kết luận
Chắc chắn rằng thử nghiệm A/B là một phần quan trọng của mọi chiến lược tiếp thị thành công. Để làm được điều này bạn cần xác định mục tiêu của bạn, số liệu chính, công cụ bạn cần sử dụng và xác định các biến của bạn.
Trên đây là những chia sẻ về thử nghiệm A/B và toàn bộ quy trình thực hiện A/B testing mà Đức Lê Marketing muốn gửi đến bạn. Hy vọng bài viết này đã cung cấp đến bạn nhiều thông tin thú vị về việc giải thích định nghĩa A/B testing và cách thức triển khai.
Bài viết liên quan
Chia sẻ các mẫu Assignment môn Email Marketing tại FPT Polytechnic
1 Comment
Phân biệt Hard Bounce và Soft Bounce rate trong Email Marketing?
Hành trình trải nghiệm khách hàng : định nghĩa và cách xây dựng hiệu quả
Các chứng chỉ Digital Marketing hoàn toàn miễn phí dành cho sinh viên