[HICC.VN]

lúc những bạn thiết kế những landing page, viết email marketing hoặc thiết kế những nút CTA – Kêu gọi hành động, những bạn thường phải sử dụng trực giác của mình nhằm dự đoán điều gì sẽ kích thích người người sử dụng click và tối ưu tỉ lệ chuyển đổi – conversion rate optimization.

những bạn đang xem: Testing là gì

Tuy nhiên, nếu chỉ marketing dựa trên “trực giác” không phải lúc nào cũng mang lại kết quả chính xác!

Thay vì đưa ra phỏng đoán nhiều lần giả định, có một phương pháp hoàn toàn có thể trợ giúp đỡ những bạn biết chính xác hành vi, suy nghĩ của người người sử dụng – vận hành A/B Testing.

Trong nội dung bài viết này, tôi sẽ giải thích cụ thể cho những bạn:

A/B Testing là gì?Những tiện dụng lúc người sử dụng A/B Testing là gì?Quy trình tiến hành A/B Testing trong SEO những bạn nên biếtCách thực hiện A/B Testing4 lỗi A/B Testing thường gặp

nhằm tôi giải thích cụ thể cho những bạn.

A/B Testing là gì?

A/B Testing (nhiều lần còn được gọi là split testing nhiều lần bucket testing) là một phương pháp nhằm so sánh giữa 2 phiên bản của webpage hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn.

*

AB Testing còn được gọi là Split Testing hoặc Bucket Testing

Thử nghiệm A/B về cơ bản là một cuộc thử nghiệm mà trong số đó, hai hoặc nhiều biến thể của trang được hiển thị cho người người sử dụng một cách ngẫu nhiên. Và những phân tích thống kê được sử dụng nhằm xác định biến thể nào làm việc tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi nhất định. 

Việc sử dụng AB testing nhằm so sánh trực tiếp một biến thể với trải nghiệm hiện tại cho phép những chúng ta cũng hoàn toàn có thể đặt ra câu hỏi về những thay đổi cho website hoặc ứng dụng. Và sau đó, những chúng ta cũng hoàn toàn có thể thu thập dữ liệu về hiệu quả của những sự thay đổi đó.

Testing sẽ đưa ra những phỏng đoán về việc tối ưu hóa website và cho phép đưa ra những quyết định về thông tin dữ liệu mà sẽ chuyển những cuộc hội thoại kinh doanh từ “chúng tôi nghĩ” sang “chúng tôi biết“.

bằng phương pháp đo lường thay đổi của những chuyển đổi trong số liệu, những chúng ta cũng hoàn toàn có thể đảm nói rằng mọi thay đổi đều mang lại kết quả tích cực.

Tại sao chúng ta sử dụng A/B testing?

A/B Testing cho phép những cá nhân, nhóm và doanh nghiệp thực hiện những thay đổi thận trọng cho trải nghiệm người người sử dụng (user experience) trong những lúc thu thập những dữ liệu cho kết quả.

*

A/B testing là gì ? Sơ đồ giải thích tốt nhất về A/B Testing

Điều này cho phép họ xây dựng những giả thuyết và hiểu rõ hơn tại sao những yếu tố xác định trong trải nghiệm của họ lại liên quan đến hành vi của người người sử dụng.

Nói cách khác, họ hoàn toàn có thể được chứng minh ý kiến của mình về trải nghiệm tốt nhất cho mục tiêu nhất định – là sai thông qua A/B test.

Không chỉ trả lời cho những câu hỏi một lần duy nhất hoặc khắc phục những bất đồng, A/B Testing hoàn toàn có thể được sử dụng một cách nhất quán nhằm hoàn toàn có thể thường xuyên cải thiện những trải nghiệm và mục tiêu đơn lẻ. Ví dụ như: tỷ lệ chuyển đổi theo thời gian.

Chẳng hạn, một công ty công nghệ B2B hoàn toàn có thể suy nghĩ cải thiện chất lượng phục vụ và số lượng khách hàng tiềm năng từ những website của chiến dịch.

nhằm đạt được mục tiêu đó, một nhóm sẽ thử những thay đổi A/B Testing đối với những tiêu đề, hình ảnh trực quan, khung opt-in (biểu mẫu), CTA – kêu gọi hành động và bố cục tổng thể của trang.

Việc kiểm tra một thay đổi tại một thời gian nhất định sẽ trợ giúp đỡ họ xác định chính xác những thay đổi đó liệu có liên quan đến hành vi truy cập của người người sử dụng nhiều lần có những thay đổi nào khác không.

Dần dần, dựa vào đó, họ hoàn toàn có thể kết hợp hiệu ứng của nhiều thay đổi thành công từ những thử nghiệm trước nhằm chứng minh sự cải thiện trải nghiệm mới so với trải nghiệm cũ.

*

Sự không giống nhau giữa người sử dụng và không người sử dụng A/B Testing

Với phương pháp thông báo những thay đổi trong UX – Trải nghiệm cho người người sử dụng này, nó cho phép trải nghiệm được tối ưu hóa đối với những kết quả mong suy nghĩ. Và từ đó, hoàn toàn có thể thực hiện những bước tiến trọng yếu trong chiến lược marketing.

những bạn có thực sự hiểu rõ Marketing là gì? Tìm hiểu ngay về Marketing và 10 bước quan trọng nhằm tạo một chiến dịch Marketing thành công!

bằng phương pháp thử nghiệm nhiều quảng cáo khác nhau, những marketers hoàn toàn có thể tìm hiểu phiên bản nào thu hút nhiều cú nhấp chuột hơn.

Hoặc bằng phương pháp thử nghiệm trang đích tiếp sau, họ hoàn toàn có thể tìm ra cách bố trí layout nào sẽ chuyển đổi những người người sử dụng thành khách hàng tốt nhất.

Tổng tiền đầu tư cho một chiến dịch marketing (marketing campaign) thực sự hoàn toàn có thể giảm nếu từng yếu tố trong từng bước làm việc tốt nhất hoàn toàn có thể nhằm có được khách hàng mới.

*

A/B Testing mô hình phễu

Những nhà phát triển và thiết kế sản phẩm cũng đưa vào sử dụng A/B Testing nhằm chứng minh rằng:

những tính năng mới hoặc thay đổi mới cũng hoàn toàn có thể liên quan đối với trải nghiệm của người người sử dụng.

Tất cả những sản phẩm mới, sự tương tác từ người người sử dụng, phương thức và trải nghiệm trong sản phẩm đều hoàn toàn có thể được tối ưu hóa với phương án của AB Testing. Miễn là những mục tiêu được xác định rõ ràng và những bạn đặt ra một giả thuyết rõ ràng.

Test link

Test link là một hệ thống quản lý kiểm tra dựa trên web tạo tình huống đảm bảo chất lượng phục vụ phần mềm. Nó được phát triển và gia hạn bởi Teamtest. Nền tảng đáp ứng hỗ trợ cho những trường hợp thử nghiệm, bộ thử nghiệm, kế hoạch thử nghiệm, dự án thử nghiệm và quản lý người người sử dụng, cũng như những báo cáo và thống kê khác nhau.

Xem thêm: Nữ Quyền Là Gì – Hiểu Đúng Về Nữ Quyền Và Bình Đẳng Giới

Quy trình A/B Testing

có vô vàn cách vận hành a/b testing khác nhau nhưng cách tốt nhất lúc vận hành quy trình A/B Testing là gì? Dưới đây là quy trình A/B Testing mẫu những chúng ta cũng hoàn toàn có thể sử dụng nhằm bắt đầu tiến hành khởi động cuộc thử nghiệm:

Thu thập data: Những phân tích của những bạn thường sẽ đáp ứng chiếc nhìn sắc nét, rõ ràng về vị trí những chúng ta cũng hoàn toàn có thể bắt đầu tiến hành khởi động tối ưu hóa. Nó trợ giúp đỡ những bạn bắt đầu tiến hành khởi động với những khu vực có lưu lượng truy cập cao của website hoặc ứng dụng. Vì điều này sẽ cho phép những bạn thu thập dữ liệu nhanh chóng hơn.Việc tìm kiếm những trang có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ rơi (drop-off) cao hoàn toàn có thể được cải thiện.Xác định mục tiêu: Mục tiêu chuyển đổi của những bạn là số liệu mà những bạn đang sử dụng nhằm xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản gốc nhiều lần không.Mục tiêu hoàn toàn có thể là bất cứ thứ gì từ việc click vào nút hoặc liên kết đến website bán hàng.Tạo ra giả thuyết: lúc những bạn đã xác định được mục tiêu, những chúng ta cũng hoàn toàn có thể bắt đầu tiến hành khởi động tạo ra những ý tưởng và giả thuyết AB Testing về lý do tại sao những bạn nghĩ rằng chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại.Một lúc những bạn có một danh sách những ý tưởng, hãy ưu tiên chúng theo mức độ tác động dự kiến ​​và độ khó lúc thực hiện.Tạo những biến thể: Sử dụng phần mềm A/B Testing của những bạn (chẳng hạn như Optimizely). Điều này trợ giúp đỡ thực hiện những thay đổi theo ý suy nghĩ đối với một thành phần của website hoặc trải nghiệm ứng dụng di động của những bạn.Điều này hoàn toàn có thể chỉ tốt nhất là:Thay đổi màu của một nút CTAHoán đổi thứ tự những thành phần trên trangẨn những thành phần điều hướng hoặc một thứ đó hoàn toàn có thể hoàn toàn tùy chỉnh được.Nhiều công cụ A/B Testing hàng đầu có trình chỉnh sửa chữa trực quan sẽ trợ giúp đỡ những thay đổi này trở nên tiện lợi và tốt nhất hơn. Hãy đảm bảo thử nghiệm của những chúng ta cũng hoàn toàn có thể làm việc đúng như mong đợi.vận hành thử nghiệm: Hãy bắt đầu tiến hành khởi động thử nghiệm của những bạn và chờ người người sử dụng truy cập vào!Ở bước này, khách truy cập vào website hoặc ứng dụng của những bạn sẽ được chỉ định ngẫu nhiên nhằm kiểm soát hoặc thay đổi trải nghiệm của những bạn.Sự tương tác của họ với từng trải nghiệm được đo lường, tính toán và so sánh nhằm xác định phương pháp từng phương pháp việc.Phân tích kết quả: lúc thử nghiệm của những bạn hoàn thành, đã đến lúc phân tích kết quả.Phần mềm A/B Testing của những bạn sẽ xuất ra dữ liệu từ thử nghiệm và cho những bạn thấy sự không giống nhau giữa cách hai phiên bản website đang làm việc. Và liệu có sự không giống nhau đáng kể về mặt thống kê nhiều lần không?

Nếu biến thể của những bạn đã thành công thì xin chúc mừng! nhằm xem những chúng ta cũng hoàn toàn có thể đưa vào sử dụng những bài học rút ra từ thử nghiệm trên những trang khác của website không và tiếp tục lặp lại những thử nghiệm nhằm cải thiện kết quả.

Nếu thử nghiệm của những bạn tạo ra kết quả âm hoặc không mang lại kết quả, đừng lo lắng. Hãy xem thử nghiệm đó như một kinh nghiệm học tập và tạo ra giả thuyết mới mà những chúng ta cũng hoàn toàn có thể kiểm tra.

*

hướng dẫn quy trình ab testing

Bất kể kết quả của cuộc thử nghiệm của những bạn là gì, hãy sử dụng kinh nghiệm của những bạn nhằm đưa vào sử dụng cho những bài test khác trong tương lai. Và lặp đi lặp lại luôn luôn trong việc tối ưu hóa ứng dụng hoặc website của những bạn.

A/B Testing SEO

Google cho phép và khuyến khích A/B Testing và đã tuyên bố rằng:

Việc thực hiện A/B Testing hoặc đa biến không xảy ra những sự cố nhiều lần rủi ro nào cho xếp hạng tìm kiếm trên website.Tuy nhiên, nó hoàn toàn có thể gây bất lợi cho thứ hạng tìm kiếm của những bạn nếu lạm dụng công cụ A/B Testing cho những mục đích như che giấu.

Google đã đáp ứng một vài ví dụ cụ thể nhằm đảm nói rằng điều này không xảy ra:

Không che giấu – Che giấu là cách website của những bạn hiển thị nội dung trên những công cụ tìm kiếm khác với những gì mà khách truy cập thông thường sẽ thấy. Che giấu hoàn toàn có thể làm website của những bạn mắc phải rớt top hoặc thậm chí mắc phải xóa khỏi kết quả tìm kiếm.nhằm ngăn chặn việc “che giấu”, những không nên lạm dụng những phân đoạn khách truy cập nhằm hiển thị nội dung khác nhau cho Googlebot dựa trên địa chỉ người người sử dụng hoặc đại lý IP.Sử dụng thẻ rel = “canonical” – Nếu như những bạn thử nghiệm riêng không liên quan gì đến nhau với nhiều URL, những bạn nên sử dụng thuộc tính rel = “canonical” nhằm hướng những biến thể trở lại phiên bản gốc của trang.Làm như vậy sẽ ngăn chặn việc Googlebot mắc phải nhầm lẫn bởi nhiều phiên bản của cùng một trang.Sử dụng redirect 302 thay vì 301s – Nếu như những bạn thử chuyển hướng URL gốc sang URL biến thể, hãy sử dụng redirect 302 (tạm thời) so với redirect 301 (vĩnh viễn).Điều này trợ giúp đỡ cho những công cụ tìm kiếm như Google biết rằng việc chuyển hướng này là tạm thời. Và họ nên giữ URL gốc được lập chỉ mục thay vì URL được kiểm tra.Chỉ vận hành thử nghiệm lúc cực kì cần thiết – Việc thử nghiệm lâu hơn mức cực kì cần thiết, khác biệt lúc những bạn đang sử dụng một biến thể của trang cho một tỷ lệ to người người sử dụng. Điều này hoàn toàn có thể được coi là một nỗ lực nhằm đánh lừa những công cụ tìm kiếm.Google khuyên những bạn nên cập nhật website của mình và xóa tất cả những biến thể kiểm tra website của những bạn ngay lúc thử nghiệm kết thúc. Và khác biệt, tránh vận hành thử nghiệm lâu không cực kì cần thiết.

Làm thế nào nhằm thực hiện một A/B Testing?

Trước lúc thực hiện A/B Testing

#1 Chọn một biến thể nhằm kiểm tra

lúc những bạn tối ưu hóa những website và email marketing của mình, những chúng ta cũng hoàn toàn có thể thấy có một vài biến thể những bạn suy nghĩ kiểm tra.Nhưng nhằm đánh giá mức độ hiệu quả của một thay đổi, những bạn sẽ suy nghĩ người sử dụng “biến thể độc lập” và đo lường hiệu suất của nó.

Giả sử, sau lúc thử nghiệm có thay đổi nào đó từ người người sử dụng, làm sao những bạn biết yếu tố nào xảy ra thay đổi đó? Ý tôi là những bạn sẽ không thể chắc chắn biến thể nào sẽ có trách nhiệm cho những thay đổi của AB Testing.

những chúng ta cũng hoàn toàn có thể kiểm tra nhiều hơn thế nữa một biến thể cho một website hoặc email; chỉ cần chắc chắn rằng những bạn sẽ không thử nghiệm chúng cùng một lúc.

Nhìn vào những yếu tố khác nhau trong tài nguyên marketing của những bạn và những lựa chọn thay thế của chúng cho thiết kế, từ ngữ và bố cục. Ngoài ra, những chúng ta cũng hoàn toàn có thể kiểm tra những yếu tố:

Dòng chủ đề emailTên người gửiCác cách khác nhau nhằm cá nhân hóa email của những bạn.

Hãy nhớ rằng ngay cả những thay đổi tốt nhất, như thay đổi hình ảnh trong email hoặc từ ngữ trên CTA cũng hoàn toàn có thể tạo ra sự thay đổi to.

Trên thực tế, những kiểu thay đổi này thường dễ xác định hơn những kiểu thay đổi to hơn thế.

Lưu ý: Đôi lúc, sẽ ý nghĩa hơn nếu như những bạn kiểm tra nhiều biến thể hơn là chỉ một biến thể. Quá trình gọi là quá trình thử nghiệm đa biến – Multivariate Testing.

Xem thêm: Suit Là Gì – Nghĩa Của Từ Suit

#2 Xác định mục tiêu của những bạn

Mặc dù những bạn sẽ đo nhiều số liệu cho mỗi một lần kiểm tra, nhưng hãy chọn một vài liệu chính nhằm tập trung vào ngay trước lúc những bạn thử nghiệm. Trên thực tế, hãy làm điều này trước cả lúc những bạn thiết lập biến thể thứ hai. Đây là “biến phụ thuộc” của những bạn.

Hãy suy nghĩ về vị trí những bạn suy nghĩ đặt biến thể này ở cuối bài testing. những chúng ta cũng hoàn toàn có thể nêu ra một giả thuyết chính và kiểm tra kết quả dựa trên dự đoán này.

Nếu những bạn đợi cho đến cuối nhằm quyết định xem:

Số liệu nào quan trọng với những bạn?Mục tiêu của những bạn là gì?Những sự thay đổi những bạn đề xuất hoàn toàn có thể liên quan đến hành vi của người người sử dụng không?

Thì hoàn toàn có thể những bạn sẽ không thể thử nghiệm theo cách tốt nhất.

#3 Tạo ‘kiểm soát’ và ‘thách thức’.

ngày nay những bạn đều có biến thể độc lập, biến phụ thuộc và kết quả mong suy nghĩ của những bạn. Hãy sử dụng thông tin này nhằm thiết lập phiên bản chưa thay đổi của bất cứ điều gì những bạn đang kiểm tra làm “kiểm soát”.

Nếu những bạn đang kiểm tra một website, đây là website chưa được thay đổi vì nó đã tồn tại. Nếu những bạn đang thử nghiệm với landing page, thì đây sẽ là bản sao thiết kế của landing page và bản sao những bạn thường sử dụng.

Từ đó, xây dựng một biến thể hoặc một “thách thức” cho website, landing page hoặc email marketing mà những bạn kiểm tra đối với sự kiểm soát đó. 

#4 Chia nhóm mẫu test của những bạn ngang bằng và ngẫu nhiên

Đối với những thử nghiệm mà những bạn có quyền kiểm soát nhiều hơn thế nữa – như với email, những bạn cần thử nghiệm với 2 hoặc nhiều đối tượng ngang bằng nhau nhằm có kết quả cuối cùng.

Cách những bạn thực hiện việc này sẽ khác nhau tùy thuộc vào công cụ A/B Testing – Testing tool mà những bạn sử dụng.

#5 Xác định kích cỡ mẫu thử của những bạn (nếu có)

Cách những bạn xác định kích thước mẫu thử của những bạn cũng sẽ thay đổi tùy thuộc vào công cụ A/B Testing của những bạn, cũng như loại A/B test mà những bạn đang sử dụng.

Nếu như những bạn đang kiểm tra A/B với email, hoàn toàn có thể những bạn sẽ suy nghĩ gửi A/B Testing đến một phần nhỏ hơn trong danh sách của những bạn nhằm có kết quả thống kê.

Cuối cùng, những bạn sẽ chọn một phần chiến thắng và gửi biến thể thành công đó cho phần còn lại của danh sách.

luôn mục: Hỏi Đáp

Nguồn : Tổng hợp

[bvlq_danh_muc]

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

This site uses cookies to offer you a better browsing experience. By browsing this website, you agree to our use of cookies.