A/B testing (hay còn được gọi là split testing) là một quy trình mà trong đó hai phiên bản (A và B) sẽ được cùng so sánh trong một môi trường / tình huống được xác định và qua đó đánh giá xem phiên bản nào hiệu quả hơn. Phiên bản ở đây có thể là mọi thứ từ một hình banner, trang web, mẫu quảng cáo cho tới email và hiệu quả được đánh giá dựa trên mục tiêu của người làm test dành cho các phiên bản này.
A/B testing là một trong những phương thức khám phá thông tin chi tiết về hiệu suất có giá trị, nhưng liệu bạn có đang kiểm soát các thông số KPI (chỉ số đánh giá thực hiện công việc) đó?
Nếu website bạn vận hành hiện không áp dụng A/B testing, có lẽ bạn đã bỏ lỡ một số thông tin quý giá.
Việc sử dụng các bước tiến khoa học nhằm xác định những thay đổi và triển khai mà bạn thực hiện trên trang web dựa trên lượng khách ghé thăm (visitor) thực tế hoặc hành vi người dùng, giả định, hoặc dự đoán đang là tiêu chí quan trọng để nâng cao hiệu suất hoạt động trên trang web.
Dù cho bạn kiểm soát việc này tại công ty hay ủy thác qua agency, thì việc áp dụng các số liệu vận hành chung cho hệ thống cũng quan trọng không kém.
1. Đo vận tốc
Đo vận tốc nhằm mục đích xác định xem bạn đã thực hiện bao nhiêu bài test trong một khoảng thời gian cho trước.
Đây là điểm hoạt động chuẩn với mục đích là chỉ ra xem khả năng thiết kế, phát triển, kiểm tra, phân tích và triển khai bài test của bạn nhanh ra sao. Các bài test lớn đương nhiên sẽ đòi hỏi thời gian thực hiện lâu hơn cũng như tạo ra tác động lớn đến kết quả thu được trong khi các bài test nhỏ thì ngược lại.
Trong các bài test từ nhỏ đến lớn, bạn sẽ muốn biết được số lượng bài test bạn có khả năng thực hiện trong vòng một tuần hoặc một tháng với kết quả theo hướng thống kê và hợp lệ. Việc này chủ yếu phụ thuộc vào lượng traffic trên trang web và nguồn tài nguyên được phân bổ để vận hành bài test, nhưng cách đơn giản nhất để thực hiện đó là: (số tuần trong năm : số tuần thực hiện bài test trung bình) * số lượng bài test thực hiện.
Lượng bài test bạn thực hiện có thể tương quan với lượng touchpoint (điểm chạm) của website như giỏ hàng, trang đích, trang mẫu sản phẩm và tiêu đề. Một khi đã áp dụng bài test vận tốc, bạn có thể đo benchmark với tỷ lệ win rate.
2. Đo tỷ lệ Win Rate
Win rate là phương pháp giúp bạn xem liệu nhưng thay đổi trên website bạn đã kiểm tra so với ban đầu có mang đến kết quả khả quan hơn hay không.
Các bài “losing test” dù quan trọng theo nghĩa nào đó chẳng hạn như phiên bản gốc tốt hơn hay cung cấp thêm nhiều thông tin khác thì thông số win vẫn là cách để xác định được thành công tốt hơn , đặc biệt trong con mắt của nhà quản lý.
Để tính win rate, bạn có thể thực hiện kiểm tra phần trăm của các bài winning test so với tổng bài test thực hiện. Ngoài ra hãy thực hiện thêm phép tính benchmark như khoảng 70% win rate hoặc hơn. Tuy là một phương thức đơn giản nhưng nó sẽ mang đến cái nhìn nhanh cụ thể vào những nỗ lực của bạn trong việc cho ra tỷ lệ win nhiều hơn loss.
3. Chuyển đổi và tăng revenue
Khi bắt đầu tích lũy số lượng win, bạn sẽ muốn xác định tính hợp lý và những hiểu biết chuyên sâu hơn về tỷ lệ win này qua việc kiểm soát tỷ lệ chuyển đổi và tăng revenue (revenue lift) trong nền tảng phân tích. Lift ở đây liên quan đến phần trăm của những thay đổi tích tực so với bản gốc.
Trong nền tảng phân tích (analytics platform), hãy tạo ra các khảo sác tùy chỉnh (custom report) nhằm giúp bạn theo dõi các thay đổi cụ thể trên các mục tiêu chuyển đổi vi mô và vĩ mô khác nhau của mình.
- Macro-conversion (chuyển đổi vĩ mô) thường sẽ gần với kết quả cuối cùng, doanh số và liên kết trực tiếp với kết quả thúc đẩy doanh thu.
- Micro-conversions (chuyển đổi vi mô) là mục tiêu được theo dõi dẫn đến mục tiêu cuối cùng.
Khi bài test đạt được tính hợp lệ, hãy sử dụng công cụ phân thích để đo đạc chính xác lượng outcome qua các nền tảng segment khác nhau. Hãy giải đáp các câu hỏi liên quan đến visitor, traffic và loại thiết bị. Nếu đang tận dụng các kỹ thuật cá nhân hóa và công nghệ, bạn có thể tìm ra các vị trí khi sử dụng các phương pháp tiếp cận cá nhân hóa đó đến những thay đổi của website trong các segment hoạt động tốt hơn.
Ngoài ra trong việc đo đạc chuyển đổi, bạn sẽ muốn giám sát số lượng metrics ở cấp độ thấp như bounce rate, time on site, engagement, page speed để xem testing hypotheses (kiểm định giả thuyết thống kê), tạo ra bài test mới và cuối cùng là thúc đẩy rate of lift.
4. Dự kiến so với chi tiêu thực tế
Hãy đảm bảo giám sát các bài test A/B và chương trình tối ưu hóa chuyển đổi của bạn tương tự như các hoạt động marketing khác.
- Xem nó là một line item (khoản riêng – loại chi phí xuất hiện rõ ràng trên một dòng riêng biệt của ngân quỹ với tiêu đề riêng của nó) trong kinh phí marketing hoặc trong các lĩnh vực tập trung các kế hoạch marketing.
- Dành đủ các nguồn lực phù hợp nhằm đảo bảo thành công của chương trình.
- Theo dõi thời gian và kinh phí dành cho việc chạy chương trình.
- Kiểm soát chi tiêu dự kiến và thực tế trong các dự án thử nghiệm.
Sau đó hãy xác định xem: “Liệu bạn đã phân bổ các nguồn hợp lý tương tự như tăng revenue và chuyển đổi hay chưa?”
Tiếp đến, bạn sẽ muốn sử dụng con số này để cho biết bạn có khả năng thực hiện cho ra các bài test chất lượng và hữu hiệu hơn. Mặc dù nỗ lực của bạn sẽ không nhất thiết phải có mối tương quan ROI tài chính trực tiếp, nhưng đáng để hiểu bạn đang trending ở đâu.
Cuối cùng, hãy tận dụng đúng đối tác và lãnh đạo nội bộ trong việc sử dụng phương pháp đo đạc này nhằm nâng cao hệ thống và quy trình xử lý xung quanh việc thực hiện A/B testing và các nỗ lực tối ưu hóa chuyển đổi.
Nguồn blog.adeptmarketing.com
