Trước lúc đi vào mày mò về A/B Testing, chúng ta hãy cùng mày mò về một quan niệm rất cơ bạn dạng trong A/B Testing đó là tỷ lệ chuyển đổi

Hiểu một cách đơn giản, tỷ lệ chuyển đổi chính là tỷ lệ người truy cập vào website đang thực hiện hành động bạn mong ước (click vào trong 1 trang quảng cáo, thiết lập hàng, tốt điền form khảo sát,....) trên tổng số lượt truy cập vào website

*

Lấy một ví dụ dễ dàng và đơn giản như: bạn có một website chào bán hàng, bạn có nhu cầu có thật các người mua sắm trên trang web của bạn. Từ bây giờ website của chúng ta có 200 lượt truy cập trong đó có 5 lượt mua sắm và chọn lựa thông qua website của bạn, lúc đó các bạn sẽ có con số về tỷ lệ biến đổi là CR = (5/200) x 100 = 2,5% . Việc của doanh nghiệp là nên có những chiến lược để con số này càng tốt càng tốt.

Bạn đang xem: A/b testing là gì

Vậy làm cố nào để có thể gia tăng được tỷ lệ chuyển đổi, A/B Testing sẽ là 1 trong những trợ thủ đắc lực đến bạn.

2 – A/B Testing là gì ?

A/B Testing chính là kỹ thuật chia đối tượng người dùng cần bình chọn thành nhị phiên phiên bản A và B để lấy ra được phiên bản mà người tiêu dùng quan trung tâm hơn thông qua cách người tiêu dùng tương tác với từng phiên phiên bản đó.

*

3 – A/B Testing giúp gì cho chính mình ?

Để kiếm tìm ra giao diện mà thu hút người sử dụng hơn thì bọn họ có thí điểm 2 phiên bạn dạng của đồ họa đó, nhì phiên bạn dạng sẽ không giống nhau ở cách sắp xếp nội dung, vị trí đặt các button điều hướng, những hình ảnh, .....

*

Đối với e-mail marketing:

Đã qua rồi dòng thời mà lại đẩy hàng ngàn ngàn e-mail đi với nghĩ rằng người tiêu dùng sẽ gọi được số đông email của bản thân mình gửi. Những email clients càng ngày càng có các bộ lọc sắc xảo hơn, tống tất cả các spam email vào thùng rác. Điều đặc biệt là làm cố kỉnh nào để quý khách chịu mở email của bản thân mình ra xem và cửa hàng với những email đó. Câu trả lời chính là A/B testing.

Bạn rất có thể làm A/B Testing để xác định được ngày làm sao trong tuần tỉ lệ mở mail cao nhất, gửi thời hạn nào trong thời gian ngày là rất tốt cho nội dung của bạn, tiêu đề thư điện tử nào sẽ mang lại tỉ lệ mở mail cao hơn?...

Hiện nay hầu hết các tool gửi thư điện tử như MailChimp, BenchmarkEmail, đều phải sở hữu tính năng cho phép A/B testing

Đối với pr và bán hàng:

Đối với mảng online thì A/B testing thường được dùng để đo lường tác dụng của các mẫu quảng cáo khác nhau. Ví dụ như khi chúng ta viết quảng cáo google ads cho cùng 1 đội từ khóa (ad group) thì bạn nên viết 2 mẫu mã quảng cáo không giống nhau và cho chạy song song để biết chủng loại quảng cáo nào hiệu quả hơn sau một thời gian chạy. Tương tự với quảng cáo mang đến Facebook, thực hiện các xây đắp quảng cáo không giống nhau cho và một chiến dịch để đo lường kết quả sau đó lựa chọn mẫu thiết kế nào công dụng hơn để chạy tiếp. Bài toán tối ưu hóa quảng cáo thường xuyên xuyên bằng cách test các lựa lựa chọn khác nhau để giúp đỡ bạn liên tục nâng cấp được tỷ lệ chuyển đổi và góp quảng cáo chạy ngày càng hiệu quả hơn.

Đối cùng với mảng offline thì A/B testing thường rất có thể được dùng để làm đánh giá tác dụng của những kênh pr như báo giấy, tờ rơi, billboard… Chẳng hạn bằng phương pháp sử dụng những mã coupon khác biệt cho từng mẫu mã quảng cáo trên báo, mẫu tờ rời, hoặc billboard, đơn vị quảng cáo hoàn toàn có thể nắm được chủng loại quảng cáo nào công dụng hơn thông qua việc có khá nhiều người sử dụng mã coupon như thế nào hơn.

Đối với vận dụng di động:

*

A/B testing cũng khá được ứng dụng vào việc cải cách và phát triển ứng dụng di động và giống như như website, chủ yếu nhằm nâng cấp UI/UX của sản phẩm.

Với những ứng dụng điện thoại di cồn thì việc triển khai testing thường khó khăn hơn nhiều cả về mặt nghệ thuật lẫn về hành vi bạn dùng.

Về mặt kỹ thuật thì để triển khai test, thì phiên bản ứng dụng cần được cập nhật, được duyệt vị AppStore giỏi Google Play rồi bắt đầu đến với người tiêu dùng do kia tốn nhiều thời gian hơn.

Về góc nhìn hành vi người dùng, không phải ai cũng sẽ update ngay phiên bạn dạng mới cùng trải nghiệm người dùng trên smartphone di động trọn vẹn khác đối với trên web.

Hiện nay có tương đối nhiều công cụ hỗ trợ A/B testing giành cho ứng dụng di động trên thị phần như Splitforce tuyệt Apptimize...

4 – áp dụng công cố nào để thực hiện A/B Testing ?

Có tương đối nhiều các quy định phân tích thông tin giúp cho tất cả những người quản trị trang web rất có thể theo dõi được số người ghé thăm, họ đến từ đâu, bọn họ đã làm cái gi trên trang web, chúng ta có mua sắm chọn lựa hay thực hiện một hành động gì mà bạn muốn hay không, nguyên nhân có và nguyên nhân không v.v… Những mức sử dụng được reviews trong bài viết này là một vài công cố gắng phổ biến, chúng không phải là duy nhất, trên thị phần còn không hề ít công ráng khác có nhân tài tương tự, người tiêu dùng sẽ đưa ra quyết định công cầm nào là phù hợp nhất cho chính mình tùy nằm trong vào từng thực trạng và từng thời điểm

4.1 Google Analytics

Google Analytics thì không cần phải nói thì ai cũng biết do nó được sử dụng rất là rộng rãi với được ưa chuộng thứ nhất là vì nó miễn tầm giá và máy hai là vì nó đem lại cho tất cả những người dùng rất nhiều thông tin không thiếu và đa dạng nhất mà gần như không có một giải pháp phân tích miễn mức giá nào trên rứa giới hoàn toàn có thể làm được. Hình như một tại sao nữa chắc rằng là do nó được cách tân và phát triển bởi Google, công ty quản lý cỗ máy tìm kiếm lớn nhất thế giới.

Những thông tin mà Google Analytics có thể cung cấp cho người dùng như sau:

Số số người viếng thăm trang webThời gian họ gìn giữ trên trang webBao nhiêu fan là khách new và bao nhiêu là tín đồ quay lạiThiết bị họ dùng để truy cập trang web, hệ quản lý và điều hành và ngay anh chị em cung cấp cho mạngNgười sử dụng tới từ nguồn làm sao (quảng cáo, tác dụng tìm kiếm, mạng xã hội v.v…)Người cần sử dụng viếng thăm đầy đủ trang nào và đi đâu bên trên trang webSố số lượng người thực đang hiện hữu trên websiteCó thể thiết lập để đo lường và thống kê số lượng người mua hàng, giá bán trị sản phẩm & hàng hóa bán được, con số người đăng ký, nói bình thường là gần như mọi thứ…Xem số lượng người viếng thăm trên trang web theo thời gian thậtĐa dạng các report bằng thông số, đồ thị hoặc hình phễu (funnel)Thiết lập A/B testing cùng với tính năng content Experiment…

4.2 ClickTale

ClickTale cũng là 1 trong công ráng phân tích tín đồ viếng thăm website. Ví như như Google Analytics siêng về cung cấp các thông số và đồ vật thị về tín đồ viếng thăm website thì ClickTale cũng cung cấp các thông tin căn bản như lượng người truy cập nhưng trong khi chú trọng khỏe mạnh về câu hỏi phân tích hành vi bạn dùng bằng phương pháp theo dõi con đường rê chuột, nhấp chuột và scroll chuột.

Công ráng này cũng bên cạnh đó biến tất cả những thông số nói bên trên thành dạng phiên bản đồ trực quan ngay trên giao diện website để fan dùng có thể dễ dàng phát hiện đâu là nơi người tiêu dùng thường chú ý nhiều cùng đâu là địa điểm họ ko chú ý. Trăm nghe không bằng một thấy là châm ngôn của nguyên lý này, nếu khách hàng chán những số lượng khô khan và ao ước thấy rõ ràng mọi thứ hiển thị trước mắt thì rất có thể ClickTale vẫn làm các bạn hài lòng.

Xem thêm: Khuyến Mãi Tiếng Anh Là Gì ? Chương Trình Khuyến Mãi In English

Những tác dụng mà lý lẽ này hỗ trợ bao gồm:

Recording video: đoạn đoạn phim ghi lại tất cả mọi hành vi của fan viếng thăm, có thể chấp nhận được người dùng biết đúng chuẩn quá trình viếng thăm của khách trên trang web như vậy nào.Mouse move heatmap: biểu thứ hiển thị sự dịch rời chuột của khách hàng viếng thăm, cho biết thêm khu vực làm sao là vị trí mắt người dùng thường để mắt nhất.Mouse click heatmap: biểu vật dụng hiển thị việc nhấn vào của khách hàng viếng thăm, cho biết khu vực làm sao nhận được không ít click nhất.Mouse scroll heatmap: biểu đồ gia dụng hiển thị câu hỏi scroll chuột của khách hàng viếng thăm trên trang web cho phép biết khu vực nào hay được đọc các nhất.Báo cáo dạng biểu đồ cùng đồ thị biểu thị tỉ lệ biến đổi trên trang web với khá nhiều filter và tùy chọn.Phân tích những khung điền tin tức trên trang web và cho thấy thêm hiệu quả của từng mục.Phân khúc các thông tin để hiểu yếu tố nào có tác động lớn nhất tới trang web của bạn.Kết nối được với khá nhiều dịch vụ khác ví như Google Analytics, ComScore Digital Analytix, Adobe Analytics, MailChimp, Optimiz

Những thông tin hành vi nhưng mà ClickTale cung cấp sẽ quánh biệt có ích khi bạn thực hiện việc A/B testing. Trải qua heatmap, fan dùng hoàn toàn có thể dễ dàng tìm ra phần làm sao trong kiến thiết website bắt buộc phải cải thiện để thu hút được clicks và gia tăng conversion.

4.3 CrazyEgg

Crazy Egg là một công vắt phân tích hành vi người dùng hiển thị dưới dạng heatmap tựa như như ClickTale được nêu bên trên.

Crazy Egg tập trung chủ yếu ớt vào hỗ trợ các tính năng heatmap bao gồm:

Heatmap: ghi dấn lại số đông cái nhấp chuột để cho thấy thêm những điểm “nóng” trên trang web nơi mà fan viếng thăm thường tốt nhìn, bấm và tập trung nhất.Scrollmap: tương tự như mouse scroll heatmap, theo dõi việc scroll trên website và qua đó cho thấy người dùng triệu tập nhất ở trong phần nào.Overlay: cho thấy thêm số lượng xác suất click phân chia trên trang web và cho thấy xu hướng người dùng thường bấm vào đâu nhiều hơn.Confetti: phân chia những click ra mắt trên biểu đồ dùng dựa theo nguồn traffic, người dùng rất có thể biết được hầu như khách viếng thăm từ bỏ Facebook thường xuyên bấm chỗ nào và hành vi của họ có gì khác với những khách viếng thăm trường đoản cú Google hay các nguồn khác.

Crazy Egg không tồn tại tính năng biểu hiện biểu thứ hình phễu như ClickTale để bạn có thể biết được khách viếng thăm trường đoản cú kênh làm sao có mua sắm và chọn lựa hoặc tạo nên conversion cho bạn hay không, chúng ta chỉ rất có thể xem được là bọn họ đã làm những gì trên trang web. Phần đa heatmap của Crazy Egg đã khá có ích để cho chính mình biết được đa số điểm cần điều chỉnh trong xây đắp và tía cục website để qua đó hoàn toàn có thể tăng conversion và đạt tác dụng cao hơn.

4.4 EyeQuant

EyeQuant là 1 trong công rứa phân tích khác liên quan đến hành vi người tiêu dùng và biểu hiện dạng heatmap, mặc dù điểm biệt lập nhất giữa nguyên lý này với với những khí cụ khác chính là việc nó gồm thể cho mình thông tin ngay chớp nhoáng chứ chưa phải chờ đợi. Có nghĩa là đối với những luật phân tích khác thì sau khoản thời gian cài đặt, các bạn sẽ phải chờ có những thông tin như khách hàng viếng thăm, clicks chuột xuất hiện trên trang web thì bây giờ bạn mới rất có thể phân tích được. Vày đó thông thường từ thời điểm bạn thiết đặt các luật pháp phân tích thì nhiều lúc bạn buộc phải đợi ít nhất vài tiếng, một ngày hay tất cả khi vài ba ngày trước khi chúng ta có đủ thông tin để có thể quyết định được và tiến hành thay đổi, ví dụ như A/B testing. Và khi triển khai A/B testing chúng ta lại đang tốn một khoảng thời gian nữa để thu thập tiếp thông tin để thực hiện chỉnh sửa, quá trình này hoàn toàn có thể tiêu tốn không hề ít thời gian để sở hữu những biến hóa nhằm tăng conversion mang lại trang web. Lúc này EyeQuant có đến cho chính mình một chiến thuật tiết kiệm thời gian hơn bằng phương pháp hiển thị ngay lập tức những tin tức về eye-tracking, heatmap khi chúng ta điền URL của trang web, sau vài chục giây phân tích, các bạn sẽ có ngay kết quả:

*

Bạn có 5 loại thông tin khác biệt được cung cấp cho mỗi lần test:

Perception map: bạn dạng đồ cho thấy sự đông đảo gì gây tuyệt hảo ngay chớp nhoáng với khách viếng thăm vào 3 giây đầu tiên khi vào trang web.Attention map: bạn dạng đồ cho biết thêm những khu vực nào tạo thành sự nhiệt tình của khách hàng viếng thăm nhất trên trang web.Hotspot: nêu ra những tâm điểm trên trang web, là nơi chúng ta nên để đều thông tin quan trọng muốn khách viếng thăm thấy.Regions of interest: vùng tạo thành được tuyệt hảo với trên một nửa khách viếng thăm, chúng ta nên bảo đảm an toàn những phần tin tức quan trọng cũng có trên 50% sự ấn tượng.Visual clarity: tác dụng này sẽ soát sổ xem trang web của doanh nghiệp có ví dụ và dễ nhìn hay không, có khiến cho người xem rối mắt xuất xắc không.Ngoài ra còn có 2 chính sách hiển thị khác nhau: khách hàng viếng thăm bắt đầu và khách hàng quay trở lại, cho bạn thêm thông tin về từng đối tượng khách hàng.

4.5 Optimizely

Optimizely là 1 công cụ cung cấp cho người dùng tài năng tối ưu hóa và thực hiện A/B testing một cách mau lẹ mà không cần biết quá các về kỹ thuật.

Một giữa những vấn đề chính trong khi thực hiện A/B testing đó chính là nó hay tốn tương đối nhiều thời gian. Bạn phải có thi công mới, rồi thiết kế viên new đưa thiết kế của người tiêu dùng lên website cùng rồi các bạn mới có thể bước đầu tiến hành testing. Nhưng chưa hẳn lúc nào chúng ta cũng có thể nhanh chóng vận dụng những đổi khác lên trang web một giải pháp nhanh chóng mặc dù rằng những chuyển đổi đó nhiều lúc rất bé dại (như thay đổi một câu chữ, một nút nhấn hoặc color sắc). Optimizely đang xóa bỏ tất cả những tường ngăn đó cho phép bạn nhanh lẹ thử nghiệm phần lớn gì bạn thích trên website và những chuyển đổi đó sẽ hoàn toàn có thể được áp lên chỉ trong khoảng vài phút vày chính chúng ta mà không cần phải biết quá các về kiến thiết hay lập trình. Phần đa tính năng nổi bật của Optimizely:

Có thể điều chỉnh giao diện trang web, nội dung, chữ, nút bấm, màu sắc và những thứ không giống một biện pháp trực quan tiền trên Editor của giải pháp này.Tạo bối cảnh mới, chuyển online và ban đầu test cấp tốc chóng.Có thể tuyển lựa đối tượng, kim chỉ nam để test.Theo dõi clicks, conversion, đk hay bất kể thông số nào bằng phương pháp set goals.Lựa chọn, schedule thời gian test theo ý muốn.Có thể liên kết với Google Analytics, KISSmetrics, ClickTale v.v… để phối kết hợp các tin tức từ testing.Test cải thiện hơn cùng với HTML, CSS, Javascript, jQueryỨng dụng trên mobile (thời điểm viết bài chỉ mới có phiên phiên bản cho iOS).

*

Tóm lại, khi lựa chọn 1 công chũm phân tích thì bọn họ nên chăm chú về nhu cầu thật sự của chính mình và qua đó review xem áp dụng nào sẽ tương xứng nhất. Chúng ta cũng có thể thử trải qua không ít công cụ không giống nhau để kiếm được công cố gắng thật sự phù hợp nhất với website và quy mô của mình. Ngoài ra còn một điều nữa cũng cần được nên biết, đó là một số trong những các nguyên tắc này đang phát huy kết quả hơn không ít nếu bạn phối hợp chúng với nhau. Ví dụ: phối kết hợp sử dụng Google Analytics và Crazy Egg để thu thập các thông tin không hề thiếu hơn và ví dụ hơn về hành vi người dùng hoặc phối kết hợp ClickTale và Optimzely để tiến hành A/B testing một cách nhanh lẹ và kết quả hơn v.v…

5 - thực hành A/B testing cùng với Google Analytics

Chúng ta hãy cùng thực hành thực tế với một vài ba thao tác dễ dàng và đơn giản trên google analytics (viết tắt là GA) để hiểu rõ hơn về A/B testing nhé

Chuẩn bị: 1 tài khoản GA

Các bước thực hiện như sau:

Bước 1: Mở GA --> lựa chọn vào mục hành động -> xem sét --> bấm vào vào nút tạo nên Thử Nghiệm

Bước 2: Chọn phương châm thử nghiệm

Đặt tên cho thử nghiệmChọn phương châm cho demo nghiệm, ví dụ chọn số lần xem trang như hình vẽ dưới đây:

*

Chọn tỷ lệ truy cập: nếu tìm 100% thì 100% khách truy cập sẽ cùng thử nghiệm, nếu chọn 1/2 thì chỉ một nửa khách truy vấn sẽ thí điểm thôi (ví dụ như chỉ thí điểm với người tiêu dùng mới chẳng hạn)

Bước 3: cấu hình thử nghiệm

*

Nhập thông tin trang nơi bắt đầu và trang mà bạn muốn thử nghiệm vào đây

Bước 4: Chèn mã nhúng của GA lên trang mà bạn có nhu cầu thử nghiệm. Chú ý là chèn mã nhúng vào tức thì sau thẻ

*

Sau khi đã xong bước set-up A/B testing vào GA, bạn chỉ việc xác nhấn mã nhúng của GA với trờ đợi GA cấu hình thiết lập thử nghiệm trên website (Có thể mất khoảng tầm 24h). Với khi đã xong, bạn chỉ việc ngồi nhìn số đông thay đổi, những trải nghiệm mới thú vị đến website của mình.

6 - Những để ý khi thực hiện A/B testing

6.1 NÊN

Cùng một thời điểm, chỉ thực hiện test một yếu đuối tố: vì chưng sao lại vì vậy ? ví dụ như bạn đang mong test xem mẫu nút màu đỏ với color xanh, nút làm sao được click các hơn. Thì thuộc thời điểm đó bạn nên làm A/B Testing với riêng biệt 2 nút này thôi. Chúng ta không thể đồng thời test tỷ lệ click vào nút rồi đồng thời test thêm những yếu tố không giống nữa vị khi có kết quả, các bạn sẽ không biết được đó là kết quả của nguyên tố nào.

Chỉ vận dụng A/B Testing lúc website của bạn đã sở hữu một lượt truy vấn nhiều với ổn định: Đơn giản là giả dụ site bạn đang có ít người truy cập thì dữ liệu bạn có được sẽ không đôi khi đó quan yếu phân tích và giới thiệu được hiệu quả chính xác.

A/B testing đề nghị được vận dụng trong 1 khoảng chừng thời gian: tối thiểu 1 tuần, nếu một tuần mà hiệu quả giữa 2 phiên phiên bản chênh lệch nhau không đáng kể, thì bạn phải thực hiện các bước này lên đến cả tháng, để xem được sự chênh lệch cụ thể hơn. Mà lại cũng tránh việc chạy chạy thử quá lâu vày nếu chạy chạy thử quá lâu, hiệu năng của site tốt thì cũng đều có thể tác động đến tỷ lệ chuyển đổi

Giữ sự đồng nhất: Khi tiến hành A/B testing cần phải có biện pháp nào đó nhằm ghi nhớ người dùng nào đã chọn phiên bạn dạng test nào để lúc nào thì cũng hiển thị đúng phiên bạn dạng đó nhằm mục tiêu tránh ảnh hưởng đến yêu cầu của bạn dùng. Nếu có một nút nhấn được chuyển đổi để chạy thử và nút bấm này xuất hiện thêm ở các chỗ bên trên website thì quý khách cũng nên thấy nút nhấn này đồng nhất ở số đông chỗ bên trên website. Cookies là phương thức hay được dùng nhất.

Test nhiều lần: thực sự là chưa hẳn đợt A/B testing nào cũng sẽ mang lại hiệu quả như bạn muốn hoặc giúp đỡ bạn tìm ra được chiến thuật cho vấn đề. Cho nên vì vậy hãy cứ liên tiếp test thêm những lần nữa, theo những triết lý khác nhau. Nếu mỗi lần test nâng cấp conversion rate của bạn một chút thì nhiều vô kể lần test vì thế sẽ cộng dồn lại tạo nên một ảnh hưởng lớn hơn.

6.2 KHÔNG NÊN

Testing nhưng mà không đảm bảo điều kiện như thể nhau: luôn nhớ rằng câu hỏi testing cả hai phiên bạn dạng A và B đề xuất được tiến hành tuy nhiên song. Chúng ta không thể chạy phiên bản A vào tuần máy 1 cùng phiên bản B trong tuần thứ hai nghĩ rằng điều ấy sẽ cho kết quả đúng.

Kết luận quá sớm: Hãy nhớ rằng kết quả chỉ có mức giá trị lúc chúng gồm một giá trị số tương đối và một thời hạn tương ứng để xác định. Các bạn không thể ra quyết định rằng phiên bạn dạng A rộng B hoặc trái lại khi bọn chúng chỉ khác biệt một vài conversion hoặc thời gian test thừa ngắn.

Khiến các quý khách cũ ngạc nhiên: tốt nhất có thể khi thực hiện A/B testing, chỉ nên triệu tập vào các đối tượng người dùng khách hàng bắt đầu vì giả dụ các người tiêu dùng cũ vào và thấy phần lớn thứ không giống so với thuở đầu thì hoàn toàn có thể họ sẽ kinh ngạc và điều này ảnh hưởng đến conversion rate, nhất là khi chúng ta chưa dĩ nhiên phiên phiên bản thử nghiệm sẽ sở hữu được chọn hay không.

Để linh cảm chi phối kết quả: Đôi khi hiệu quả test lại rất có thể hoàn toàn đã trái ngược với hồ hết gì bạn cũng có thể nghĩ tới. Hoàn toàn có thể một dòng button đỏ bên trên nền xanh theo các bạn là chói mắt và tức giận nhưng kết quả lại có thể minh chứng rằng nó có kết quả hơn. Cái bạn cần là conversion rate, đừng để đầy đủ linh cảm của khách hàng chống lại các tác dụng test.

Hy vọng bài viết trên đây vẫn giúp các bạn có được một chiếc nhìn tổng quan lại về A/B Testing, một phương thức khiến cho bạn tối ưu hóa và tăng thêm tỷ lệ chuyển đổi trên website của mình

Nguồn cùng tài liệu tham khảo : bài viết tổng hợp văn bản và dịch của các nội dung bài viết đưới đây :

https://www.optimizely.com/ab-testing/

http://kungfuphp.com/php-nang-cao/ab-testing-la-gi-gioi-thieu-ab-testing-trong-lap-trinh-php.html

https://www.linkedin.com/pulse/20140502033833-97568386-tổng-hợp-một-số-công-cụ-phân-tích-và-a-b-testing