A/B Testing Là Gì

  -  

Marketing khá trở ngại – nên bạn cần tận dụng hồ hết khía cạnh bạn có nhằm đi trước đối thủ. Đó là lý do tại sao chúng ta cần tiến hành A/B Testing – được cho phép bạn demo các phương pháp marketing khác nhau và xem phương án thay thế sửa chữa có sở hữu lại hiệu quả tốt hơn không. Trong bài viết này, bạn sẽ học tất cả những gì bạn cần phải biết về A/B Testing. Đầu tiên, hãy cùng tò mò A/B testing là gì?

A/B testing là gì?

A/B Testing là gì? A/B testing (hay còn gọi là split testing) là một trong quy trình mà trong những số ấy hai phiên bản (A với B) sẽ được cùng đối chiếu trong một môi trường / trường hợp được xác minh và qua đó đánh giá xem phiên bản nào hiệu quả hơn. Phiên phiên bản ở đây hoàn toàn có thể là phần đa thứ xuất phát điểm từ 1 hình banner, trang web, mẫu mã quảng cáo tính đến email và kết quả được nhận xét dựa trên phương châm của người làm test giành riêng cho các phiên bản này.

Bạn đang xem: A/b testing là gì

Một website bán sản phẩm thì có kim chỉ nam là muốn khách hàng phải mua hàng hoặc mua nhiều hơn. Một banner pr thì có mục tiêu là muốn quý khách hàng phải bấm chuột đó những hơn. Một thư điện tử thì có phương châm là quý khách phải lộ diện xem nhiều hơn. Tất cả mọi thứ đều sở hữu một mục tiêu nào đó, nhằm khiến cho khách hàng thực hiện một hành vi mong mong nào đó, hành vi này được call là conversion. Tỉ lệ người thực hiện các hành động đó được hotline là conversion rate (tỉ lệ đưa đổi).


Và việc đo lường và tính toán và review 2 phiên phiên bản A với B cũng chính là việc giám sát và reviews conversion rate của tiến trình đang thực hiện.

A/B Testing la gi

Quy trình A/B Testing

Có vô số cách triển khai a/b testing khác biệt nhưng cách hiệu quả nhất lúc triển khai quá trình A/B Testing là gì? Dưới đấy là quy trình A/B Testing mẫu chúng ta có thể sử dụng để bắt đầu cuộc demo nghiệm:

Thu thập data:

Những phân tích của người sử dụng thường sẽ cung cấp cái chú ý sắc nét, rõ ràng về nơi bạn có thể bắt đầu về tối ưu hóa. Nó góp bạn bắt đầu với các khoanh vùng có lưu lượng truy vấn cao của trang web hoặc ứng dụng. Vì vấn đề đó sẽ chất nhận được bạn thu thập dữ liệu nhanh hơn.

Việc search kiếm các trang bao gồm tỷ lệ biến hóa thấp hoặc tỷ lệ rơi (drop-off) cao hoàn toàn có thể được cải thiện.

Xác định mục tiêu:

Mục tiêu chuyển đổi của chúng ta là số liệu mà bạn đang sử dụng để khẳng định xem trở thành thể có thành công xuất sắc hơn phiên bạn dạng gốc xuất xắc không. Mục tiêu rất có thể là bất cứ thứ gì từ những việc click vào nút hoặc links đến trang web bán hàng.

Tạo ra mang thuyết:

Khi các bạn đã xác định được mục tiêu, chúng ta cũng có thể bắt đầu tạo ra các ý tưởng phát minh và giả thuyết A/B Testing là gì về tại sao tại sao bạn nghĩ rằng bọn chúng sẽ xuất sắc hơn phiên bản hiện tại.

Một khi chúng ta có một danh sách những ý tưởng, hãy ưu tiên bọn chúng theo nút độ ảnh hưởng tác động dự con kiến ​​và độ khó khi thực hiện.

Tạo những biến thể:

Sử dụng phần mềm A/B Testing của chúng ta (chẳng hạn như Optimizely). Điều này giúp tiến hành các đổi khác theo ý muốn so với một nguyên tố của trang web hoặc trải nghiệm ứng dụng di rượu cồn của bạn.

Điều này có thể chỉ đơn giản là:

Thay thay đổi màu của một nút CTAHoán đổi sản phẩm tự các thành phần bên trên trangẨn những thành phần điều hướng hoặc một lắp thêm đó hoàn toàn có thể hoàn toàn tùy chỉnh cấu hình được. Nhiều phương pháp A/B Testing hàng đầu có trình sửa đổi trực quan để giúp những biến đổi này trở nên dễ dàng hơn. Hãy đảm bảo an toàn thử nghiệm của bạn cũng có thể hoạt động đúng như ý muốn đợi.Chạy thử nghiệm:

Hãy bắt đầu thử nghiệm của người tiêu dùng và chờ người tiêu dùng truy cập vào! Ở cách này, khách truy vấn vào trang web hoặc vận dụng của bạn sẽ được chỉ định tự nhiên để kiểm soát và điều hành hoặc chuyển đổi trải nghiệm của bạn. Sự tương tác của mình với từng hưởng thụ được đo lường, giám sát và đối chiếu để xác định cách thức từng bí quyết hoạt động.

Phân tích kết quả:

Khi test nghiệm của công ty hoàn tất, đã đến lúc phân tích kết quả. ứng dụng A/B Testing của bạn sẽ xuất ra dữ liệu từ nghiên cứu và cho mình thấy sự khác hoàn toàn giữa biện pháp hai phiên bản trang web vẫn hoạt động. Với liệu bao gồm sự khác hoàn toàn đáng nhắc về mặt thống kê xuất xắc không?

*
A/B Testing la gi

Lợi ích của A/B Testing là gì?

Có nhiều nhiều loại split test mà chúng ta có thể chạy để làm cho test nghiệm có giá trị hơn. Dưới đây là một số mục tiêu phổ đổi thay mà những nhà tiếp thị có cho khách hàng của bọn họ khi áp dụng A/B Testing:

Lưu lượt truy cập trang web tăng:

Việc test những bài đăng trên blog hoặc tiêu đề website khác nhau rất có thể làm biến hóa số số lượng người nhấp vào tiêu đề siêu links đó để truy cập website của bạn. Điều này dẫn đến kết quả là làm cho tăng lưu lượt truy vấn trang web.

Tỷ lệ biến hóa cao hơn (Conversion Rate):

Test các vị trí, màu sắc khác nhau hoặc thậm chí là văn bản neo bên trên CTA của chúng ta có thể thay thay đổi số tín đồ nhấp vào các CTA này để mang lại trang đích. Điều này giúp làm cho tăng số người điền vào biểu mẫu mã trên website của bạn, gửi tin tức liên lạc của họ cho bạn và “chuyển đổi” thành quý khách hàng tiềm năng.

Tỷ lệ thoát trang phải chăng hơn:

Nếu khách truy vấn website của người tiêu dùng rời ngoài hoặc bay ra lập cập sau khi truy vấn website của bạn, hãy chế biến thử nghiệm trên các bài đăng reviews blog, font chữ hoặc hình ảnh đặc trưng khác nhau. Điều này rất có thể làm giảm xác suất thoát cùng giữ được rất nhiều khách truy cập hơn.

Giảm sự từ bỏ giỏ hàng (cart abandonment):

Các doanh nghiệp dịch vụ thương mại điện tử cho thấy từ 40% – 75% khách hàng rời khỏi trang web khi mà lại những món đồ của họ vẫn tồn tại trong giỏ. Điều này được call là “từ vứt giỏ hàng” tốt “cart abandonment”.

Việc test các hình hình ảnh sản phẩm không giống nhau, thiết kế trang giao dịch và hiển thị mức giá vận chuyển hoàn toàn có thể làm giảm xác suất từ bỏ này.

4 lỗi thường gặp gỡ ở A/B Testing là gì và bí quyết khắc phục chúng

Công vắt testing của người tiêu dùng bị lỗi

A/B Testing là gì? Sự nổi tiếng là 1 con dao nhị lưỡi và vấn đề đó vẫn luôn đúng ngay cả với phần mềm A/B testing.

Sự phổ biến của phương thức testing A/B đã tạo thành ra đa phần mềm với ngân sách thấp và tuyệt vời, tuy nhiên về unique thì lại không nhất quán.

Nhiều chế độ khác nhau đương nhiên sẽ có tính năng khác nhau nhưng có vài điểm khác biệt bạn cần phải lưu ý. Và nếu như bạn không ý thức được phần nhiều điểm biệt lập đó thì quá trình A/B testing sẽ gặp gỡ khó khăn từ trước khi chúng ta bắt đầu.

Thực tế đã cho rằng trung bình những lần load trang kéo dãn dài thêm 1 giây cũng làm giảm đi 11% lượt viewvà kèm theo đó, tỉ lệ biến hóa cũng bớt 7%. Điều này tạo thành một cơn ác mộng thực thụ khi những nỗ lực cải thiện website bằng A/B testing lại ngăn trở tiến trình thao tác làm việc của bạn.

Và tức thì cả khi bạn nghĩ, hầu như chuyện ko thể tồi tệ hơn được nữa, thì chính đưa ra quyết định lựa chọn ứng dụng A/B testing nào của người tiêu dùng cũng sẽ ảnh hưởng tác động đến tác dụng của việc kiểm tra.

Neil Patel là một trong chủ doanh nghiệp lớn và là một trong người gồm sức ảnh hưởng. Patel đang phát hiện nay rằng ứng dụng A/B Testing anh ấy hiện nay đang sử dụng bao gồm điểm khác biệt rõ rệt. Nhưng lại khi ông tạo thành một trang bắt đầu thì lại không nhận ra sự thay đổi trong bài toán chuyển đổi.

Nguyên nhân thiệt ra bắt đầu từ công gắng testing (testing tool) bị lỗi.

Cách giải quyết và xử lý – Chạy A/A test

Trước khi chạy A/B test, chúng ta nên chạy A/A test với phần mềm của bản thân để đảm bảo an toàn phần mượt vẫn hoạt động mà không ảnh hưởng đến vận tốc và hiển thị nội dung của trang.

Đối cùng với dân nghiệp dư, A/A test cũng giống như A/B test. Điểm không giống nhau chính là trong A/A test, cả 2 nhóm người tiêu dùng đều thấy được cùng một trang web.

Xem thêm: Hướng Dẫn Cách Viết Review Sản Phẩm Đọc Một Phát Mua Hàng Ngay

Đúng vậy, điều cần làm ở chỗ này là bạn phải so sánh trang web đó với chính bản thân nó

Nghe có vẻ hơi vô lý, tuy vậy khi chạy A/A test, các bạn sẽ nhận ra nhiều sự việc bắt mối cung cấp từ ứng dụng kiểm tra. Riêng so với A/A test, bạn sẽ muốn hiệu quả kiểm tra của chính bản thân mình vô vị một tí.

Bởi nếu như khách hàng thấy tỉ lệ biến đổi bị áp dụng chính sách ưu đãi giảm giá khi bạn bắt đầu kiểm tra thì chắc hẳn rằng công cụ ai đang dùng sẽ làm lờ đờ nó. Và nếu bạn thấy có khá nhiều sự khác hoàn toàn đáng kể giữa 2 trang thì chắc hẳn rằng phần mềm của bạn mới là thứ bị lỗi.

*

Ngừng thử nghiệm ngay khi công dụng đạt mức

A/B Testing là gì? Về phương diện thống kê số liệu, vấn đề này y hệt như là ôm banh rồi về nhà vậy. Thực ra, khi thực hiện A/B testing, việc hoàn thành test ngay khi bạn thấy hiệu quả mong muốn không chỉ là đơn thuần là hành động phi thể thao, mà lại nó còn khiến tác dụng mà bạn tạo nên trở bắt buộc vô nghĩa.

Rất nhiều qui định dung túng cho hành vi này bằng phương pháp cho phép người tiêu dùng ngưng kiểm tra ngay trong khi đạt được kết quả mong muốn. Nhưng nếu khách hàng thực sự muốn nâng cấp trang web của mình, bạn cần phải thay thay đổi ngay ý định muốn hoàn thành quá trình A/B Testing sớm.

Vấn đề ở chỗ này được hotline là “false positives”: những công dụng đó sai trái khi chỉ ra sự khác biệt giữa những trang cùng với nhau. Chúng ta càng kiểm tra tác dụng thường xuyên, các bạn sẽ càng có nhiều thời cơ nhận được kết quả vốn tưởng là đúng nhưng bị xác minh nhầm.

Điều này sẽ không thành vấn đề nếu khách hàng bình tĩnh và liên tiếp kiểm tra thêm. Tuy nhiên nếu bạn chấm dứt quá trình đánh giá ngay khi bạn thấy tác dụng khả quan thì chắc rằng bạn đã trở nên “false positives” lừa rồi. Bằng cách thức kiểm tra số liệu, tiếp nối kiểm tra tác dụng từ 1000 người dùng cho thấy thêm có 5% là “false positives”.

Nếu người kiểm tra coi lại kết quả từ thuộc nhóm người tiêu dùng đó 10 lần, khả năng gặp mặt “false positives” vẫn tăng lên tới mức 19.55%. Và nếu chất vấn 100 lần, thì 5% ban sơ sẽ vội 8 lần, lên tới mức 40,1%.

Cách giải quyết và xử lý – bám theo một kích cỡ mẫu được định sẵn

Hiểu được false positives là gì là một trong những chuyện, còn để đối đầu với false positives là một trong những chuyện khác. Để đối đầu và cạnh tranh với false positives, chúng ta phải đặt ra quy tắc. Chúng ta nên có một bộ mẫu trước lúc chạy A/B test và chống lại cám dỗ khiến bạn muốn kết thúc sớm.

Dù tác dụng có khả quan ra làm sao đi nữa, cũng đừng băn khoăn không biết cỗ mẫu phải lớn mang lại bao nhiêu. Bên trên mạng có khá nhiều công cố giúp bạn thống kê giám sát kích cỡ về tối thiểu. Vài công cụ phổ biến hoàn toàn có thể kể đến Optimizely và VWO, …

Lưu ý: Về kích thước số liệu mẫu, hãy lưu giữ rằng bạn phải một form size mẫu thực tiễn cho trang web của mình.

Thực tế, ai ai cũng muốn bao gồm hàng triệu người dùng để thử nghiệm, tuy vậy không phải ai ai cũng có thể làm được điều đó. Tôi nghĩ chúng ta nên ước tính bạn sẽ thử nghiệm trong bao lâu nhằm đạt mang lại bộ kích cỡ mẫu.

Bạn chỉ triệu tập vào đưa đổi

Khi bạn đang lặn ngập trong những lần A/B kiểm tra thì rất giản đơn bỏ qua bức ảnh toàn cảnh. Để tôi giải thích cho chính mình dễ phát âm hơn. Khi nói tới A/B testing, bạn thường triệu tập vào mỗi việc chuyển đổi mà quên mất công dụng kinh doanh thọ dài.

Dĩ nhiên là thêm nhiều bạn dạng sao vào website của các bạn sẽ khiến tỉ lệ biến đổi cao hơn. Và nếu vậy thì người tiêu dùng đã qua biến hóa với quality thấp rộng nhưng tất cả tỉ lệ đổi khác cao hơn cũng trở nên không mang lại tác dụng tốt cho doanh nghiệp.

Bạn đã dễ bị các thứ phù phiếm duyên dáng sự vồ cập khi đang thực hiện AB testing. Nhưng chúng ta phải lưu giữ rằng, gần như thứ đó chỉ tiến công lạc hướng bạn khỏi công dụng sinh lời thực sự.

Nếu bạn đang thử nghiệm phương án kêu gọi hành vi nhằm dẫn mang đến landing page, bạn không nên chỉ chăm sóc vào việc đổi khác đến trang landing page này. Gắng vào đó bạn nên đo lường những băng thông tới trang cùng ràng buộc nó với roi được sinh ra.

Cách giải quyết: Kiểm hội chứng giả thuyết 

Trước khi tiến hành A/B test, chúng ta nên lập nên một đưa thuyết bạn muốn chứng minh hoặc bác bỏ. Và khi tập trung giả thuyết này vào kim chỉ nam kinh doanh nhằm mục tiêu thúc đẩy kết quả doanh nghiệp, bạn sẽ tránh được phần lớn cám dỗ phù phiếm.

Quá trình chạy A/B test buộc phải được reviews dựa trên mức độ ảnh hưởng đến kim chỉ nam kinh doanh chứ không phải ngẫu nhiên số liệu nào khác. Yêu cầu nếu bạn có nhu cầu tăng lượt đăng ký, hãy chăm bẵm vào số lượng người đăng ký chứ ko phải lượng truy vấn (traffic) hay traffic vào trang “Đăng ký” hay trang chủ chứa form đăng ký của mình.

Trong khi đang kiểm triệu chứng để chứng minh hoặc bác bỏ bỏ mang thuyết, đừng bỏ qua bất kỳ kết quả làm sao không đặc biệt mà hãy sử dụng chúng cho phần đa lần kiểm chứng tiếp theo.

Bạn chỉ chăm nom tới đa số thứ nhỏ dại nhặt

Thực ra, A/B Testing không chỉ dễ dàng là một yếu đuối tố đơn côi nào đó (như test màu của nút CTA chẳng hạn). Nó còn với nhiều yếu tố khác nữa. Chính việc bạn chỉ kiểm tra màu của những nút CTA đã có tác dụng hỏng việc thực hiện A/B testing của bạn.

Nếu những website lớn sẽ có cú lội ngược dòng ngoạn mục chỉ phụ thuộc việc chuyển đổi màu nút CTA. Thì với đại đa số các trang web thông thường, phần nhiều thứ nhỏ dại nhặt (như color nút CTA) sẽ không còn cho ra kết quả chân thành và ý nghĩa nào.

A/B testing đã gò ép chúng ta vào việc nâng cấp những thiết bị lắt nhắt, nhưng lại nếu làm vậy chúng ta sẽ bỏ qua những cơ hội to béo hơn.

Cách giải quyết và xử lý – kiểm soát căn bản định kỳ

A/B Testing là gì? gồm một phép tắc cơ phiên bản đó là hãy kiểm soát những biến đổi căn bản cho trang web của chúng ta một phương pháp định kỳ. Vày thế, bài toán này được gọi là chất vấn căn phiên bản định kỳ.

Nếu bạn thấy tỉ lệ đổi khác thấp, thì có lẽ rằng bạn bắt buộc dành thời gian kiểm tra những biến đổi căn phiên bản thay vị những thay đổi nhỏ tuổi nhặt. Hãy coi việc testing như 1 bàn chơi bài, thi thoảng chúng ta nên cược lớn một ít nếu bạn muốn lời to.

Nhưng trước khi chúng ta tuyên truyền về phong thái “kiểm tra căn bản”, thì nên nhớ rằng phiên bản thân nó cũng có khá nhiều điểm bất cập.

Cần nhiều sự sẵn sàng hơn A/B testing

Kiểm tra căn phiên bản yêu cầu các bạn dành thời gian thi công lại trang web. Vì việc này sẽ tốn nhiều thời gian, đề xuất tôi khuyến cáo bạn nên tiến hành định kỳ.

Xem thêm: Điều Kiện Để Tạo Tên Người Dùng Cho Fanpage, Trang Này Không Đủ Điều Kiện Để Có Tên Người Dùng

Khó xác minh yếu tố làm sao có ảnh hưởng lớn nhất cho web của bạn

Và bạn nên chú ý rằng kiểm tra căn bản sẽ khiến cho bạn xác định nếu câu hỏi tái thiết website có ảnh hưởng đến tỉ lệ biến đổi chứ không có thể chấp nhận được bạn định vị đúng đắn yếu tố nào vẫn thúc đẩy công dụng đó.

*
A/B Testing la gihostingvietnam.vn Co,. LTD

VPS hệ thống | WordPress Web kiến thiết | SEO | content Marketing | thư điện tử Server