#Primer / Bài 17 / Measurement / A/B test — Đọc thấu tâm trí khách hàng

Nội dung chính:

1. A/B test hoạt động như thế nào?

2. 4 bước A/B test

3. Tạo bài test hiệu quả như thế nào?

A/B test hoạt động như thế nào?

Tin tốt: Không nghiêm trọng như tên gọi, A/B test tương đối thú vị. Nó cho bạn cơ hội “lẻn” vào tâm trí khách hàng và biết họ thích hay không thích điều gì. Bạn thậm chí có thể biết được mọi người có thích người đàn ông trong quảng cáo của bạn để râu hay không.

Một ví dụ khác, chiếc xe của bạn màu xanh, chiếc áo yêu thích của bạn màu xanh, chú chó của bạn cũng tên là Màu Xanh. Nhưng liệu đó có phải là màu sắc phù hợp nhất cho nút Call-to-action.

Những điều này nghe có vẻ nhỏ nhặt nhưng những thứ nhỏ bé có thể tạo ra sự khác biệt lớn, ảnh hưởng tới chiến dịch marketing của bạn. Đó là lý do vì sao A/B test lại quan trọng.

A/B test đưa ra các phiên bản khác nhau của một yếu tố (như website layout, mobile ad, design, tiêu đề email hay một câu copy) và kiểm chứng xem cái nào hoạt động hiệu quả nhất. Về cơ bản, kế hoạch marketing của bạn là một cuộc chiến với chính bản thân nó. Ví dụ: bạn có thể tạo ra 2 (hoặc nhiều hơn) phiên bản của một landing page nhưng với layout khác nhau, ngẫu nhiên thể hiện những phiên bản khác nhau đối với người xem và kiểm chứng xem phiên bản nào hoạt động hiệu quả hơn.

Những thứ gì có thể đem ra test? Câu trả lời là hầu như mọi thứ có thể gây ảnh hưởng tới performance. Bạn có thể đổi chỉ một từ trong CTA, chuyển nút CTA từ phải sang trái hay đổi màu background của thiết kế. Bạn cũng có thể kiểm chứng độ dài bộ râu (của người mẫu nam trên quảng cáo) sẽ ảnh hưởng như thế nào tới click-through rate (CTR), như công ty đồ may mặc Betabrand đã làm.

Đầu tiên, họ tạo ra một mẫu quảng cáo tương đối ổn. Tuy nhiên họ muốn xem xem liệu thay đổi râu của người mẫu trên quảng cáo có thể thu hút được nhiều lượt click hơn hay không. Do đó, họ tạo 5 phiên bản của quảng cáo này, chỉ thay đổi phong cách để râu. Sau đó họ chạy những phiên bản mới này cùng với phiên bản gốc cùng lúc với cùng một nhóm khách hàng. Sau khi so sánh kết quả, họ đã phát hiện ra rằng một phiên bản trong số đó đạt lượng CTR cao hơn mức trung bình của các phiên bản còn lại tới 79%.

Bài học của Betabrand là: Nếu các quảng cáo của họ tập trung vào đối tượng nam giới thì các người mẫu nam trên quảng cáo phải có bộ râu “khác thường” mới có thể tăng lượng CTR.

Nghe hay đấy nhỉ, thế thì nhất định phải thêm một bộ râu khủng vào nút CTA thôi! Có điều, có lẽ sẽ mất kha khá thời gian để thiết kế nên một bài test có thể tạo nên những kết quả đáng tin cậy. Bạn cần tập trung vào mục tiêu, từ đó đưa ra các giả thuyết, tạo ra các “mẫu thử” và sau đó bắt đầu bài test với các số liệu thống kê cụ thể.

4 bước của A/B test

Đầu tiên, bạn cần tập trung vào mục đích, hoặc kết quả mà bạn đang cố gắng cải thiện — ví dụ như có thêm nhiều người đăng ký vào chiến dịch email marketing của bạn. Ví dụ, mục tiêu của Betabrand là tăng lượng CTR cho quảng cáo của họ. Hình ảnh bộ râu đã giúp họ đặt được mục đích này, và họ giữ nguyên thiết kế suốt quá trình kiểm tra.

Kế tiếp, bạn cần đưa ra một giả thuyết, hoặc một nguyên lý mà bạn cho rằng nó sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu. Thử nhìn vào mẫu quảng cáo gốc / layout/ nút CTA hay bất cứ thứ gì bạn đang định test. Bạn có thể đang có cảm giác rằng nên thay đổi bất một thứ gì đó để quảng cáo hiệu quả hơn. Hãy biến thứ đó thành giả thuyết của bạn. VD: Betabrand giả thuyết rằng độ dài của bộ râu người mẫu sẻ ảnh hưởng tới CTR, ngoài ra đó cũng có thể là thứ tự trong đoạn copy hay thậm chí màu áo của người mẫu.

Sau khi có giả thuyết thì bạn sẽ đưa ra các “mẫu thử” — hay các phiên bản khác nhau của một yếu tố trong mẫu quảng cáo. Từ một yếu tố trong phiên bản quảng cáo gốc, bạn có thể thay đổi nó để tạo nên những phiên bản khác nhau. Để đạt được kết quả khách quan nhất, hãy đảm bảo rằng chỉ thay đổi một yếu tố trong mẫu gốc. Vì sao ư? Thử hình dung nếu Betabrand thay đổi từ các mẫu râu khác nhau, copy khác nhau và logo cũng khác nhau luôn. Làm thế nào họ biết được yếu tố nào quyết định lượng CTR tốt nhất?

Bằng cách thay đổi chỉ một yếu tố (bộ râu — bám chặt lấy giả thuyết đặt ra ban đầu), họ có thể tự tin tạo ra sự cải thiện tốt nhất cho các quảng cáo trong tương lai. Nếu họ thực sự muốn kiểm tra hai hoặc nhiều yếu tố hơn họ cần chạy 2 hoặc nhiều bài test riêng lẻ hơn, đảm bảo rằng mỗi lần test chỉ có một biến duy nhất.

Bước cuối cùng là kiểm chứng và đo lường kết quả kiểm chứng để tìm ra phiên bản nào đạt gần với mục tiêu của bạn nhất. Việc bạn test các “mẫu thử” như thế nào có vai trò quan trọng trong việc quyết định các kết quả có ý nghĩa đến đâu. Các số liệu thống kê không đáng tin và sự trùng khớp nhỏ/ mơ hồ không tốt của A/B test.

Tạo bài test hiệu quả như thế nào?

Bạn cần:

· Có một nhóm đối tượng kiểm tra đủ lớn: Số mẫu càng nhiều thì độ chính xác càng cao

· Chạy tất cả các “mẫu thử” cùng lúc: chạy tất cả các phiên bản mới cũng như phiên bản gốc cùng lúc.

· Chạy ngẫu nhiên: Đừng target một mẫu cho riêng một nhóm đối tượng nào mà bỏ qua các nhóm đối tượng còn lại. Chạy ngẫu nhiên tất cả các mẫu thử với toàn bộ tập khách hàng.

· Giữ nguyên tất cả các yếu tố khác: Thời gian các biến chạy hay nơi mọi người thấy chúng,… tất cả đều cần giữ nguyên.