Chất lượng không phải là một hành động; đó là một thói quen.
Chất lượng không phải là một hành động; đó là một thói quen.
Là một nhà tiếp thị, chắc hẳn bạn đã từng gặp phải tình huống khó xử này ít nhất một lần: chiến dịch tiếp thị của bạn đang hoạt động kém hiệu quả, và bạn biết mình cần phải thay đổi, nhưng bắt đầu từ đâu?
Bạn có nên thay đổi nội dung trước tiên không? Có lẽ bạn cần tập trung vào việc lựa chọn các kênh tiếp thị khác thay vào đó. Hoặc có thể vấn đề chỉ đơn giản là sở thích của người tiêu dùng đang thay đổi.
Tất nhiên, việc thử nghiệm từng thay đổi một cách riêng lẻ sẽ tốn nhiều thời gian và không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất. May mắn thay, có một giải pháp cho phép bạn thử nghiệm các tùy chọn khác nhau cùng lúc — đó chính là thử nghiệm A/B.
Thử nghiệm A/B là một phương pháp đã được thiết lập và chứng minh hiệu quả, bao gồm việc thử nghiệm các tùy chọn khác nhau cùng lúc để so sánh hiệu suất của chúng. Ban đầu được áp dụng trong nhiều trường, hiện nay nó đã trở thành một chiến lược cốt lõi trong marketing. Bài viết này thảo luận về một số thực tiễn tốt nhất và ví dụ về thử nghiệm A/B.
👀 Bạn có biết không? Ngày nay, nhiều công ty hàng đầu thực hiện hơn 10.000 thử nghiệm A/B mỗi năm, trong đó nhiều thử nghiệm thu hút hàng triệu người dùng.
Thử nghiệm A/B là gì?
Thử nghiệm A/B so sánh hai phiên bản của một thứ gì đó để xác định phiên bản nào hoạt động hiệu quả hơn. Các nguyên tắc của phương pháp này được nhà thống kê Ronald Fisher thiết lập vào những năm 1920 và sau đó được các nhà tiếp thị áp dụng vào những năm 1960 và 1970 để đánh giá trải nghiệm người dùng trong các chiến dịch của họ.
Thử nghiệm A/B hiện đại, như chúng ta biết, xuất hiện vào đầu những năm 1990. Mặc dù các khái niệm cốt lõi vẫn không thay đổi, quy mô đã có sự chuyển biến đáng kể — các thử nghiệm hiện nay tiếp cận hàng triệu người dùng, được thực hiện theo thời gian thực và mang lại kết quả tức thì.
Bạn đang thắc mắc thử nghiệm A/B sẽ mang lại lợi ích gì? Hãy cùng khám phá những lợi ích này và cách chúng có thể thúc đẩy các quyết định mang lại tác động tích cực cho kinh doanh của bạn.
Lợi ích của thử nghiệm A/B
Hiểu rõ lợi ích của thử nghiệm A/B sẽ giúp bạn nhận ra tại sao đây là công cụ không thể thiếu trong bộ công cụ tiếp thị của bạn.
Hãy cùng xem xét những lợi ích chính của nó.
- Đo lường mức độ tương tác của người dùng: Thử nghiệm các biến thể của các yếu tố như trang web, lời kêu gọi hành động (CTA) và tiêu đề email để đo lường tác động của chúng đối với hành vi của người dùng
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Đạt được kết quả có ý nghĩa thống kê, loại bỏ sự phỏng đoán khỏi các quyết định của bạn
- Tăng tỷ lệ chuyển đổi: Nâng cao tỷ lệ chuyển đổi trong các chiến dịch tiếp thị bằng cách thực hiện thử nghiệm A/B thường xuyên
- Đơn giản hóa phân tích: Xác định các chỉ số như tương tác người dùng, tỷ lệ chuyển đổi, lưu lượng truy cập trang web, v.v., một cách dễ dàng để phân biệt giữa thành công và thất bại của các thử nghiệm của bạn
- Nhận kết quả ngay lập tức: Nhận kết quả nhanh chóng để tối ưu hóa hiệu quả hơn ngay cả với các tập dữ liệu nhỏ
- Thử nghiệm tất cả các yếu tố: Thử nghiệm tiêu đề, nút kêu gọi hành động (CTA) hoặc thậm chí các tính năng mới — trên quảng cáo, ứng dụng hoặc trang web — để cải thiện hành vi của khách truy cập và tỷ lệ chuyển đổi. Mọi ý tưởng đều có thể được chấp thuận hoặc từ chối dựa trên thông tin chi tiết về người dùng thu được từ quá trình thử nghiệm
Giờ đây, khi bạn đã hiểu rõ lợi ích của việc sử dụng biểu mẫu thử nghiệm này, hãy cùng tìm hiểu các thành phần chính cần thiết để triển khai nó.
Các thành phần chính của thử nghiệm A/B
Thiết kế một thử nghiệm A/B là một quá trình đòi hỏi sự tỉ mỉ.
Có một số yếu tố quan trọng mà bạn cần xem xét để đạt được kết quả như mong muốn:
- Giả thuyết: Xác định rõ ràng một tuyên bố cụ thể về tác động của thay đổi mà bạn đang thử nghiệm
- Nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng: Phân bổ các phiên bản khác nhau cho các nhóm riêng biệt, đảm bảo sự khác biệt tối thiểu về nhân khẩu học và hành vi để tránh sai lệch
- Kích thước mẫu: Xác định kích thước nhóm dựa trên hiệu ứng dự kiến và mức ý nghĩa thống kê để phát hiện những khác biệt có ý nghĩa
- Che giấu: Quyết định xem có nên che giấu biến thể khỏi người tham gia, nhà nghiên cứu hay cả hai để giảm thiểu sự thiên vị
- Thời lượng thực hiện: Xác định thời lượng cần thiết để thu thập đủ dữ liệu có ý nghĩa nhằm tạo ra những thông tin hữu ích. Thực hiện thử nghiệm đủ lâu để thu thập dữ liệu đáng kể nhưng tránh kéo dài quá mức để loại trừ các yếu tố ảnh hưởng không liên quan.
- Chỉ số chính: Xác định một biến số có thể đo lường được, phản ánh trực tiếp giả thuyết
- Chỉ số phụ: Theo dõi các chỉ số bổ sung để có cái nhìn sâu sắc hơn về kết quả
- Phương pháp phân tích: Lựa chọn một phương pháp thử nghiệm để thực hiện phân tích nhằm xác định ý nghĩa thống kê
- Quy trình báo cáo: Thiết lập một phương thức đơn giản để chia sẻ kết quả, thông tin chi tiết và các khuyến nghị với các bên liên quan, từ đó thúc đẩy việc lập kế hoạch cho các thử nghiệm trong tương lai và các quyết định kinh doanh quan trọng
Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu quy trình kết hợp tất cả các yếu tố quan trọng này lại với nhau để thực hiện thử nghiệm thực tế.
Quy trình thử nghiệm A/B
Thử nghiệm A/B bao gồm việc thu thập thông tin có ý nghĩa, như thu thập dữ liệu, tạo các trường hợp thử nghiệm và phân tích kết quả. Hãy cùng tìm hiểu một khung làm việc đơn giản mà bạn có thể áp dụng cho tất cả các chiến lược thử nghiệm A/B của mình:
Bước #1: Thu thập dữ liệu
Sử dụng các công cụ như Google Analytics để tạo báo cáo và đưa ra giả thuyết bằng cách thu thập dữ liệu chất lượng.
Hãy bắt đầu với các trang có lượng truy cập cao để thu thập thông tin nhanh chóng, tập trung vào những khu vực có tỷ lệ thoát trang hoặc tỷ lệ rời trang cao. Các phương pháp như bản đồ nhiệt, ghi lại phiên truy cập và khảo sát có thể giúp bạn phát hiện những điểm cần cải thiện.
Bước #2: Đưa ra giả thuyết
Khi đã có dữ liệu sẵn sàng, hãy xác định mục tiêu thử nghiệm A/B của bạn. Xây dựng giả thuyết dựa trên những ý tưởng mới và cách chúng có thể vượt trội hơn so với phiên bản hiện tại.
Giả thuyết thử nghiệm của bạn nên:
- Xác định rõ ràng vấn đề hoặc thách thức
- Đề xuất một giải pháp cụ thể
- Xác định tác động dự kiến của giải pháp
Bước #3: Tạo các biến thể
Khi đã có giả thuyết sẵn sàng, hãy tạo các biến thể thử nghiệm bằng cách thay đổi các yếu tố như màu sắc nút, nội dung trang web hoặc vị trí của lời kêu gọi hành động (CTA). Để đơn giản hóa quy trình, hãy sử dụng các công cụ thử nghiệm A/B có trình chỉnh sửa trực quan.
Bước #4: Thực hiện thử nghiệm
Ở giai đoạn này, hãy tiến hành thử nghiệm của bạn để thu thập thông tin chi tiết từ hành vi của người truy cập. Bạn có thể phân bổ ngẫu nhiên người truy cập trang web vào mẫu đối chứng hoặc mẫu biến thể.
Như bạn có thể đã nhận ra, việc thực hiện thử nghiệm A/B đòi hỏi sự chính xác và tập trung—quá nhiều yếu tố phức tạp có thể khiến việc duy trì tiến độ trở nên khó khăn.
Việc tổ chức tất cả dữ liệu của bạn có thể được thực hiện với các công cụ phù hợp. Một trong những công cụ đó là ClickUp, một công cụ quản lý dự án đa năng có thể tối ưu hóa quy trình thử nghiệm của bạn. Hãy cùng khám phá các tính năng của nó.
Mẫu thử nghiệm A/B của ClickUp
Lấy ví dụ như Mẫu thử nghiệm A/B của ClickUp. Mẫu này cho phép bạn theo dõi thử nghiệm một cách hiệu quả, đồng thời theo dõi và trực quan hóa lịch trình, các biến thể, các chỉ số để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và nhiều hơn nữa.
Dưới đây là cách bạn có thể đơn giản hóa quá trình thử nghiệm A/B với mẫu này:
- Tổ chức quy trình thử nghiệm: Sử dụng chế độ xem Danh sách công việc và Bảng kết hợp với Trường Tùy chỉnh và trạng thái để đảm bảo các hoạt động thử nghiệm của bạn được tổ chức khoa học và dễ quản lý
- Hiển thị dòng thời gian: Lập kế hoạch và điều chỉnh ngày bắt đầu và ngày kết thúc một cách dễ dàng với chế độ xem Lịch và Dòng thời gian
- Theo dõi các chỉ số quan trọng: Sử dụng Trường Tùy chỉnh để theo dõi tiến độ, kết quả thử nghiệm, tỷ lệ chuyển đổi và các chi tiết quan trọng khác
- Tối ưu hóa quy trình: Theo dõi các giai đoạn thử nghiệm thông qua các trạng thái tùy chỉnh, từ kế hoạch và triển khai đến phân tích kết quả
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng ClickUp Automations để tự động hóa các công việc không hiệu quả và tiết kiệm thời gian. Bạn có thể tạo quy trình tự động để thay đổi trạng thái dựa trên các điều kiện kích hoạt cụ thể. Bạn cũng có thể cài đặt các điều kiện kích hoạt để nhận báo cáo dự án do AI tạo ra.
Bước #5: Chờ kết quả
Hãy để thử nghiệm diễn ra theo đúng tiến trình. Thời lượng thực hiện phụ thuộc vào kích thước đối tượng mục tiêu của bạn. Bạn sẽ biết kết quả đã sẵn sàng để phân tích khi chúng có ý nghĩa thống kê và đáng tin cậy. Nếu không, sẽ khó có thể khẳng định liệu thay đổi đó có tác động hay không.
Nhắc nhở: Đừng vội vàng hoặc trì hoãn việc thu thập kết quả. Điều này rất quan trọng vì để thử nghiệm A/B có ý nghĩa thống kê, bạn cần phải chờ đợi cho đến khi dữ liệu thể hiện các xu hướng rõ ràng.
Bước #6: Phân tích kết quả thử nghiệm
Thử nghiệm đã hoàn thành! Giờ là lúc xem kết quả. Công cụ thử nghiệm A/B của bạn cung cấp dữ liệu về hiệu suất của từng phiên bản. Để đánh giá kết quả, hãy kiểm tra mức độ ý nghĩa thống kê. Sử dụng những bài học từ cả thành công lẫn thất bại để cải thiện các thử nghiệm trong tương lai. Bạn có thể áp dụng quy trình này cho tất cả các thử nghiệm trong tương lai.
Bảng điều khiển ClickUp
Một tính năng tuyệt vời khác là Bảng điều khiển ClickUp. Tính năng này cung cấp đa dạng các mẫu bảng điều khiển để phục vụ phân tích của bạn. Bạn có thể tùy chỉnh Bảng điều khiển Tiếp thị dựa trên các chỉ số North Star và KPI cụ thể.
Khi phân tích đã hoàn tất, bạn có thể trình bày thông tin này cho tất cả các bên liên quan.
Giao tiếp hiệu quả là yếu tố then chốt ở đây, vì có thể bạn chưa mời một số bên liên quan tham gia vào quá trình này, và họ sẽ chỉ dựa vào phân tích để đưa ra quyết định.
Việc truyền đạt trạng thái và hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị toàn cầu và khu vực đến các đơn vị kinh doanh của chúng tôi trước đây còn nhiều hạn chế. Với các Bảng điều khiển mới, chúng tôi tiết kiệm được thời gian và các bên liên quan có thể truy cập thông tin cần thiết theo thời gian thực, bất cứ khi nào họ cần.
Việc truyền đạt trạng thái và hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị toàn cầu và khu vực đến các đơn vị kinh doanh của chúng tôi trước đây còn nhiều hạn chế. Với các Bảng điều khiển mới, chúng tôi tiết kiệm được thời gian và các bên liên quan có thể truy cập thông tin cần thiết theo thời gian thực, bất cứ khi nào họ cần.
Trò chuyện trên ClickUp
Khi kết quả đã sẵn sàng, hãy chia sẻ phân tích của bạn với đồng nghiệp và các bên liên quan. Việc này sẽ trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết với ClickUp Chat. Với Chat, bạn không cần phải chuyển sang nền tảng khác để hỏi về bối cảnh hoặc một vấn đề cụ thể. Tất cả đều được tích hợp mượt mà vào quy trình làm việc của bạn.
ClickUp Chat cho phép bạn tập trung các cuộc trao đổi liên quan đến thử nghiệm A/B, kết nối các cuộc thảo luận trực tiếp với các công việc để hợp tác theo thời gian thực.
Nó giúp việc báo cáo trở nên dễ dàng hơn bằng cách chuyển đổi các thông tin quan trọng từ cuộc trò chuyện thành các mục cụ thể và cung cấp các bản tóm tắt tự động để các bên liên quan luôn được cập nhật, ngay cả khi họ bỏ lỡ các cuộc hội thoại trước đó. Điều này giúp đảm bảo sự tổ chức tốt hơn và quá trình ra quyết định nhanh chóng hơn trong suốt quá trình thử nghiệm.
Bộ công cụ thử nghiệm A/B dành cho các nhà tiếp thị
Thử nghiệm A/B có thể trở nên phức tạp nếu không có các công cụ phù hợp. Hiện có sẵn nhiều bộ công cụ thử nghiệm A/B để đơn giản hóa quy trình này.
Các bộ công cụ này thường bao gồm những nội dung sau:
- Hướng dẫn thử nghiệm A/B
- Một công cụ giúp bạn tạo ra các phiên bản khác nhau của yếu tố mà bạn muốn thử nghiệm
- Một công cụ thử nghiệm A/B để thiết kế và quản lý thử nghiệm của bạn một cách hiệu quả
- Máy tính độ tin cậy
- Các mẫu hoặc công cụ quản lý dự án để theo dõi và cải thiện thử nghiệm của bạn
Sử dụng bộ công cụ này cùng các công cụ như ClickUp có thể giúp bạn thực hiện thử nghiệm A/B cho các quy trình làm việc và quản lý kết quả một cách hiệu quả.
Các ví dụ thực tế về thử nghiệm A/B
Đã đến lúc xem xét các ví dụ thực tế về cách thử nghiệm A/B đã giúp các công ty cải thiện chiến lược và các yếu tố của họ. Trước khi xem xét các ví dụ này, bạn cần hiểu rằng bạn có thể áp dụng thử nghiệm A/B trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Dưới đây là tổng quan nhanh về các bối cảnh này.
- Trang web: Các thử nghiệm tập trung vào việc thay đổi các yếu tố như trang đích để tăng lưu lượng truy cập hoặc số lượng đăng ký
- Email: Các phiên bản email khác nhau được gửi đến các nhóm đối tượng khác nhau nhằm nâng cao tỷ lệ nhấp chuột hoặc thu thập thông tin chi tiết
- Mạng xã hội: Chủ yếu được sử dụng trong tiếp thị kỹ thuật số để thử nghiệm các biến thể nhằm tăng doanh thu
- Di động: Tập trung vào các ứng dụng di động hoặc trang web để tăng mức độ tương tác của người dùng
Chúng tôi sẽ phân tích các nghiên cứu trường hợp dựa trên những bối cảnh này để giúp bạn hiểu rõ hơn.
1. Ví dụ về thử nghiệm A/B trên trang web
Dưới đây là một số ví dụ về các doanh nghiệp đã quyết định thực hiện thử nghiệm A/B trên các yếu tố của trang web của họ.
Grene
Grene, một thương hiệu thương mại điện tử của Ba Lan chuyên về các sản phẩm nông nghiệp, đã triển khai thành công thử nghiệm A/B trên trang web của mình. Một trong những thử nghiệm của họ là cải tiến trang giỏ hàng mini để nâng cao trải nghiệm người dùng.
Vấn đề: Nhóm của Grene đã xác định được một số vấn đề trên trang giỏ hàng thu nhỏ của họ: người dùng nhầm tưởng rằng nhãn “Giao hàng miễn phí” có thể nhấp vào để xem thêm chi tiết, không thể xem giá mục sản phẩm và phải cuộn xuống để tìm nút “Đi đến giỏ hàng”. Những yếu tố này đã tác động tiêu cực đến trải nghiệm người dùng và tỷ lệ chuyển đổi.
Đây là giao diện của phiên bản đối chứng của trang này:
Giải pháp: Nhóm đã cải thiện giỏ hàng mini bằng cách thêm nút ‘Đi đến giỏ hàng’ ở phía trên, hiển thị giá mục và nút xóa, đồng thời tăng kích thước nút ở phía dưới để nó nổi bật hơn so với nhãn ‘Giao hàng miễn phí’. Những thay đổi này nhằm mục đích cải thiện khả năng điều hướng và trải nghiệm người dùng tổng thể.
Đây là giao diện của phiên bản thay thế của họ:
Kết quả: Grene đã đạt được những kết quả đáng kể, bao gồm sự gia tăng lượt truy cập trang giỏ hàng, tỷ lệ chuyển đổi tăng từ 1,83% lên 1,96%, và tổng số lượng hàng mua tăng gấp đôi.
ShopClues
ShopClues, một thương hiệu thời trang thương mại điện tử đang lên tại Ấn Độ, cạnh tranh với các ông lớn như Flipkart và Amazon. Mặc dù còn mới, họ vẫn tích cực thử nghiệm trên trang web của mình để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.
Vấn đề: ShopClues đặt mục tiêu tăng tỷ lệ chuyển đổi từ lượt truy cập sang đơn đặt hàng trên trang chủ. Sau khi phân tích các yếu tố trên trang chủ, họ phát hiện ra rằng các liên kết trên thanh điều hướng chính ở thanh trên cùng đang nhận được lượng nhấp chuột đáng kể, đặc biệt là phần Bán sỉ. Họ nhận ra rằng việc hướng lưu lượng truy cập đến các trang danh mục sẽ hiệu quả hơn so với việc để người dùng duyệt trang chủ.
Đây là phiên bản đối chứng của họ:
Giải pháp: Nhóm nghiên cứu đã đưa ra giả thuyết thay thế danh mục Bán sỉ bằng các danh mục khác như Siêu thị Tiết kiệm và di chuyển nút Bán sỉ từ phía trên xuống bên trái. Mục tiêu là cải thiện sự hài hòa về mặt hình ảnh và hướng dẫn khách truy cập đến các trang danh mục một cách hiệu quả hơn.
Dưới đây là cách họ quyết định cải tiến trang web:
Kết quả: Thử nghiệm này đã tăng tỷ lệ chuyển đổi từ lượt truy cập sang đơn đặt hàng lên 26% và cải thiện tỷ lệ nhấp chuột vào nút ‘Bán sỉ’.
Beckett Simonon
Beckett Simonon là một cửa hàng trực tuyến chuyên bán giày da thủ công. Cửa hàng này rất chú trọng đến các tiêu chuẩn kinh doanh đạo đức và tính bền vững.
Vấn đề: Công ty muốn tăng tỷ lệ chuyển đổi và hiệu quả của các chiến dịch thu hút khách hàng trả phí. Phiên bản đối chứng của họ cũng giống như bất kỳ trang đích thương mại điện tử nào khác.
Giải pháp: Sau khi phân tích website theo phương pháp định tính, công ty đã đưa vào các thông điệp nhấn mạnh các hoạt động kinh doanh bền vững của mình, tập trung vào chất lượng sản phẩm.
Biến thể đó hóa ra là trang sau đây:
Kết quả: Các trang web có thông điệp nhấn mạnh trách nhiệm đạo đức và tính bền vững. Ngoài ra, các sản phẩm đã ghi nhận mức tăng ấn tượng 5% về tỷ lệ chuyển đổi và tỷ suất hoàn vốn hàng năm (ROI) đạt 237%.
Quỹ Bảo vệ Thiên nhiên Thế giới
Quỹ Bảo tồn Thiên nhiên Thế giới (WWF) là một tổ chức phi chính phủ chuyên bảo tồn động vật hoang dã và các loài có nguy cơ tuyệt chủng. Tổ chức này cũng thực hiện công việc nhằm giải quyết các thách thức toàn cầu lớn hơn như biến đổi khí hậu, khủng hoảng lương thực và nước, v.v.
Vấn đề: Họ muốn tập trung vào việc tăng tỷ lệ đăng ký bản tin hàng tháng.
Trang đăng ký nhận bản tin của họ như sau:
Giải pháp: Nhóm đã thực hiện hai thay đổi đơn giản đối với biểu mẫu đăng ký: họ thêm một bản xem trước bản tin ở bên phải để giúp người dùng hiểu rõ hơn về nội dung họ đang đăng ký, và họ di chuyển nút kêu gọi hành động (CTA) từ giữa sang bên trái để phù hợp hơn với hướng nhìn của người dùng.
Đây là biến thể mà họ đã tạo ra:
Kết quả: Sự chênh lệch về số lượng đăng ký giữa hai phiên bản này lên tới 83%.
2. Ví dụ về thử nghiệm A/B qua email
Tiếp theo là kịch bản thử nghiệm A/B cho email, minh họa cách những thay đổi đơn giản nhất trong email có thể thu hút nhiều người dùng hơn
MailerLite
MailerLite, một công ty tiếp thị qua email, thường xuyên thực hiện thử nghiệm A/B trên các dòng tiêu đề email để duy trì tính cạnh tranh và xác định các chiến lược hiệu quả nhất nhằm tăng tương tác.
Vấn đề: Nhóm muốn kiểm tra xem người đăng ký của họ thích các dòng tiêu đề rực rỡ và đầy thuật ngữ chuyên ngành hay chỉ cần thông tin rõ ràng và súc tích là đủ. Họ đã xây dựng một giả thuyết thử nghiệm phân tách cho thí nghiệm này.
Giải pháp: Công ty đã gửi các phiên bản tiêu đề email khác nhau đến các nhóm đối tượng khác nhau để kiểm chứng giả thuyết này. Tiêu chí đánh giá thành công trong thử nghiệm này là số lần nhấp vào liên kết bài viết sau khi người đăng ký mở email. Dưới đây là kết quả:
Kết quả: Kết quả thí nghiệm cho thấy rõ ràng rằng đối tượng mục tiêu ưa thích các dòng tiêu đề rõ ràng và súc tích.
3. Các ví dụ về thử nghiệm A/B trên mạng xã hội
Các nghiên cứu trường hợp trên mạng xã hội này sẽ cho thấy cách thức thử nghiệm A/B hoạt động trong chiến lược tiếp thị kỹ thuật số.
Vestiaire
Vestiaire là một nền tảng thương mại điện tử toàn cầu chuyên về các mục thời trang cao cấp.
Vấn đề: Họ muốn quảng bá tính năng mua sắm trực tiếp mới trên TikTok. Họ cũng mong muốn nâng cao nhận thức về thương hiệu trong cộng đồng Gen Z.
Giải pháp: Công ty tiếp thị kỹ thuật số của Vestiaire đã liên hệ với tám người ảnh hưởng khác nhau để tạo nội dung với các lời kêu gọi hành động (CTA) đa dạng, phù hợp với mục tiêu thương hiệu. Công ty đã trao cho những người ảnh hưởng này sự tự do sáng tạo rộng rãi để phát triển một phạm vi bài đăng đa dạng trên mạng xã hội.
Kết quả: Những bài đăng này đã mang lại hơn 1.000 lượt cài đặt tự nhiên cho Vestiaire. Hơn nữa, họ đã chọn những nội dung quảng cáo hiệu quả nhất và bắt đầu chạy chúng dưới dạng quảng cáo trả phí. Điều này đã mang lại hơn 4.000 lượt cài đặt với chi phí trên mỗi lượt cài đặt giảm 50%.
Tập đoàn Khách sạn Palladium
Tập đoàn Khách sạn Palladium là một tập đoàn khách sạn cao cấp được thành lập tại Tây Ban Nha. Họ sở hữu nhiều khách sạn cao cấp trên toàn thế giới, cung cấp dịch vụ đẳng cấp cho khách hàng.
Vấn đề: Họ muốn thử nghiệm việc phát triển kinh doanh bằng cách sử dụng tính năng nhân hệ số giá thầu của Meta và chiến dịch mua sắm Advantage+.
Giải pháp: Họ đã thực hiện một thử nghiệm A/B, một chiến dịch sử dụng chiến dịch mua sắm Advantage+ thông thường và một chiến dịch khác kết hợp hệ số nhân giá thầu bên cạnh chiến dịch mua sắm Advantage+. Cả hai chiến dịch đều chạy quảng cáo hình ảnh và video với ngân sách quảng cáo được phân phối đều nhau. Cả hai chiến dịch đều giới thiệu các ưu đãi khuyến mãi và được hiển thị cho người trưởng thành tại Hoa Kỳ.
Kết quả: Thử nghiệm diễn ra trong 15 ngày, và tập đoàn khách sạn nhận thấy rằng các chiến dịch mua sắm Advantage+ của họ hoạt động hiệu quả nhất khi chạy độc lập. Chúng đạt tỷ suất lợi nhuận trên chi phí quảng cáo (ROAS) cao hơn 84%, chi phí trên mỗi đơn hàng thấp hơn 50% và số lượng đơn hàng tăng gấp đôi.
La Redoute
La Redoute là một thương hiệu nội thất và trang trí nhà cửa của Pháp, nổi tiếng với những thiết kế thời thượng và bền vững, nhằm mục đích nâng cao chất lượng cuộc sống gia đình của khách hàng.
Vấn đề: Thương hiệu muốn tiếp cận đối tượng khách hàng mới và tăng doanh số bán hàng trực tuyến.
Giải pháp: Công ty tiếp thị của La Redoute đã hợp tác với các người tạo nổi tiếng để thiết kế quảng cáo theo phong cách phù hợp với các video ngắn trên mạng xã hội. Các người tạo đã sử dụng hiệu ứng hình ảnh, âm nhạc và kỹ thuật kể chuyện để làm cho quảng cáo trở nên hấp dẫn, gần gũi và thú vị đối với đối tượng mục tiêu.
Sau đó, công ty đã tiến hành thử nghiệm A/B giữa các chiến dịch Advantage+ thông thường và quảng cáo trên mạng xã hội của họ với các quảng cáo phong cách "ngôn ngữ của Reels", đồng thời cải tiến các chiến dịch của mình.
Kết quả: Các quảng cáo do người tạo dẫn dắt đã giúp tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội và doanh số bán hàng của La Redoute. Trong 35 ngày, các quảng cáo “language of reels” đã giúp tăng 51% lợi nhuận trên chi phí quảng cáo, tăng 35% số lượng mua hàng, giảm 26% chi phí trên mỗi lần mua hàng và tăng 37% số lần hiển thị trên Reels và Stories.
4. Các ví dụ về thử nghiệm A/B trên thiết bị di động
Cuối cùng, đây là một số ví dụ về thử nghiệm chia nhóm trong ứng dụng di động và các trang web được tối ưu hóa cho thiết bị di động.
Đơn giản
Simply là một ứng dụng di động giúp mọi người học chơi các loại nhạc cụ khác nhau một cách thú vị và đơn giản.
Vấn đề: Họ đặt mục tiêu tăng doanh số bằng cách cải tiến màn hình thanh toán. Vấn đề tiềm ẩn được nhận diện là nút kêu gọi hành động (CTA) không đủ nổi bật. Ngoài ra, các biểu tượng màu trắng không mang lại thông tin hữu ích, và vị trí ngang không thân thiện với người dùng.
Dưới đây là giao diện trang hiện tại của họ:
Giải pháp: Họ đã tạo ra nhiều tùy chọn cho màn hình thanh toán với các lời chứng thực dưới dạng video hoặc trích dẫn và giảm số lần nhấp chuột cần thiết để hoàn tất giao dịch. Ngoài ra, danh sách các thông tin chi tiết được hiển thị theo chiều dọc trong các thiết kế mới:
Kết quả: Họ theo dõi kết quả chặt chẽ ngay từ ngày đầu tiên nhưng chờ đến khi có đủ số lượng mẫu lớn mới tiến hành phân tích. Khi đã sẵn sàng, phân tích của họ cho thấy thiết kế mới đã giúp tăng 10% số lượng đơn hàng.
Hospitality Net
Hospitality Net là một công cụ đặt phòng khách sạn cho phép người dùng đặt phòng trực tuyến qua máy tính để bàn hoặc thiết bị di động.
Vấn đề: Sau đại dịch, lượng đặt chỗ qua thiết bị di động tăng vọt. Để tận dụng sự gia tăng này, họ muốn thực hiện thử nghiệm A/B với hai phiên bản của công cụ đặt chỗ trên di động, đó là phiên bản ‘đơn giản’ và ‘động’.
Dưới đây là so sánh nhanh giữa mô hình đặt chỗ ‘đơn giản’ và ‘động’ của họ:
Giải pháp: Họ đã sử dụng loại thử nghiệm A/B chuyển hướng để tiến hành thử nghiệm. Tất cả các phiên truy cập được chia đều giữa công cụ đặt phòng đơn giản và công cụ đặt phòng động. Thử nghiệm diễn ra trong 34 ngày, thu thập dữ liệu từ 113.617 phiên truy cập trong suốt quá trình.
Kết quả: Công ty dự kiến tỷ lệ chuyển đổi giữa hai công cụ đặt phòng sẽ chênh lệch 10-15%. Tuy nhiên, công cụ đặt phòng động đã ghi nhận mức tăng 33% về tỷ lệ chuyển đổi.
Những sai lầm thường gặp trong thử nghiệm A/B cần tránh
Thử nghiệm A/B đòi hỏi nhiều nỗ lực và nguồn lực. Thật thất vọng khi không đạt được kết quả mong muốn do những sai lầm có thể tránh được. Hãy cùng điểm qua một số lỗi phổ biến mà các bên liên quan thường mắc phải để giúp bạn tránh chúng.
Quyết định vội vàng
Nhiều nhà quản lý không chờ đến khi thử nghiệm kết thúc. Vì họ có thể xem kết quả theo chế độ xem thời gian thực, họ thường đưa ra quyết định vội vàng để tiết kiệm thời gian. Điều này có thể dẫn đến những quyết định dựa trên thông tin chưa đầy đủ.
Lựa chọn chỉ số không tập trung
Nếu bạn xem xét quá nhiều chỉ số cùng một lúc, bạn sẽ bắt đầu đưa ra những mối tương quan sai lệch. Một thiết kế thử nghiệm lý tưởng cho phép bạn chỉ lựa chọn những chỉ số quan trọng để đang theo dõi. Nếu bạn quyết định đo lường quá nhiều chỉ số, bạn có nguy cơ gặp phải những biến động ngẫu nhiên. Bạn cũng có nguy cơ bị phân tâm khỏi việc tập trung vào một biến số cụ thể và chú ý đến những thay đổi có thể không đáng kể.
Không tiến hành thử nghiệm lại đầy đủ
Không nhiều công ty thực hiện thử nghiệm lại. Nhiều công ty thường tin rằng kết quả của họ là chính xác. Ngay cả khi có ý nghĩa thống kê cao, một số kết quả vẫn có thể là kết quả dương tính giả.
Việc thực hiện các thử nghiệm lại có thể khá phức tạp vì các nhà quản lý thường không muốn phủ nhận những kết quả trước đó của mình. Tuy nhiên, càng thực hiện nhiều thử nghiệm A/B, khả năng ít nhất một trong các kết quả của bạn là sai càng cao.
Biến thông tin chi tiết thành tác động thực tế với thử nghiệm A/B và ClickUp
Thử nghiệm A/B có thể mang lại cho bạn lợi thế đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh. Mỗi lần thử nghiệm thành công sẽ giúp bạn đến gần hơn với khách hàng. Qua mỗi lần thử nghiệm, bạn sẽ tìm ra phương án phù hợp nhất với đối tượng mục tiêu của mình.
ClickUp cung cấp các bảng điều khiển và mẫu đa dạng để tối ưu hóa quy trình thử nghiệm A/B của bạn bằng cách theo dõi thông tin chi tiết và trực quan hóa kết quả. Điều này giúp bạn có thêm thời gian để tập trung vào các công việc đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy chiến lược.
Các tính năng như ClickUp Chat có thể nâng cao hiệu quả bằng cách đóng vai trò là không gian làm việc và kênh giao tiếp của bạn.
Đăng ký tài khoản ClickUp miễn phí ngay hôm nay để sử dụng các công cụ hàng đầu và thúc đẩy sự phát triển của kinh doanh bạn!