Thử nghiệm A/B

Thử nghiệm A/B là gì?

Thử nghiệm A/B hoạt động bằng cách chia đối tượng mục tiêu của bạn thành hai nhóm. Một nhóm sẽ xem phiên bản A, nhóm còn lại sẽ xem phiên bản B. Bạn sẽ đánh giá cả hai phiên bản dựa trên một mục tiêu đã định sẵn và phiên bản có hiệu quả tốt hơn sẽ trở thành tiêu chuẩn mới của bạn.

Mục tiêu có thể là bất cứ điều gì: tăng số lượt cài đặt, nâng cao tỷ lệ nhấp chuột, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi trên hệ thống trả phí hoặc tăng tỷ lệ giữ chân người dùng. Điều quan trọng là bạn phải xác định rõ mục tiêu đó trước khi bắt đầu thử nghiệm.

Khi đã xác định được phương án thắng cuộc, bạn không nên dừng lại. Hãy lấy phiên bản đó làm cơ sở để thử nghiệm biến số tiếp theo. Chính quá trình lặp đi lặp lại này đã biến thử nghiệm A/B trên thiết bị di động trở thành một công cụ vô cùng mạnh mẽ để cải thiện hiệu suất trong dài hạn. Những cải thiện nhỏ nhưng nhất quán sẽ tích lũy theo thời gian.

Thử nghiệm A/B hoạt động như thế nào?

Mỗi thử nghiệm A/B đều tuân theo một cấu trúc đơn giản:

• Nhóm đối chứng: Phiên bản gốc, không thay đổi
• Nhóm can thiệp: Phiên bản mới với một biến được thay đổi
• Chỉ số mục tiêu: Chỉ số KPI mà bạn đang đo lường, chẳng hạn như tỷ lệ nhấp chuột, tỷ lệ cài đặt hoặc tỷ lệ chuyển đổi mua hàng trong ứng dụng

Hai nhóm này nên có quy mô xấp xỉ nhau và được tiếp xúc với các phiên bản tương ứng của mình cùng một lúc. Điều này giúp đảm bảo tính kiểm soát của thử nghiệm và tính đáng tin cậy của kết quả.

Sau một khoảng thời gian thử nghiệm đã định, bạn so sánh các kết quả. Nếu nhóm được áp dụng phương pháp xử lý đạt kết quả tốt hơn nhóm đối chứng trên chỉ số mục tiêu của bạn, thì bạn đã có một phương án thành công. Bạn triển khai phiên bản thành công đó và chuyển sang thử nghiệm tiếp theo.

Thử nghiệm A/B trong tiếp thị ứng dụng di động

Thử nghiệm A/B trên ứng dụng di động được áp dụng trong mọi giai đoạn của hành trình người dùng. Dưới đây là những lĩnh vực phổ biến nhất mà các nhà tiếp thị di động thường tiến hành thử nghiệm:

Nội dung quảng cáo 

Kiểm tra sự khác biệtHãy thử nghiệm các hình ảnh, nội dung quảng cáo hoặc lời kêu gọi hành động khác nhau trong các chiến dịch quảng cáo trả phí của bạn. Tìm hiểu xem sự kết hợp nào mang lại nhiều lượt cài đặt nhất hoặc thu hút được những người dùng chất lượng cao nhất.

Trang trên App Store 

Biểu tượng ứng dụng, ảnh chụp màn hình và phần mô tả đều ảnh hưởng đến tỷ lệ cài đặt. Việc thử nghiệm A/B các tài nguyên trên cửa hàng ứng dụng có thể giúp tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi tự nhiên mà không cần tăng chi phí.

Quy trình hướng dẫn người dùng mới 

Trải nghiệm đăng ký mượt mà hơn sẽ giúp tăng tỷ lệ giữ chân người dùng. Hãy thử nghiệm các quy trình khác nhau để giảm tỷ lệ bỏ cuộc và giúp người dùng thực hiện hành động quan trọng đầu tiên nhanh hơn.

Hệ thống trả phí và các ưu đãi 

Đối với các trò chơi di động và ứng dụng theo hình thức đăng ký, việc thử nghiệm thiết kế cơ chế thanh toán, mức giá và cách trình bày ưu đãi có thể tác động trực tiếp đến doanh thu.

Thông báo đẩy 

Thời điểm, giọng điệu và độ dài tin nhắn đều ảnh hưởng đến tỷ lệ mở tin. Thử nghiệm A/B trên thiết bị di động đối với nội dung thông báo đẩy sẽ giúp bạn tìm ra tin nhắn phù hợp cho đúng thời điểm.

Thử nghiệm A/B iOS: Những điều cần biết

Việc thực hiện thử nghiệm A/B theo mô hình iOS đòi hỏi một số lưu ý cụ thể. Kể từ phiên bản iOS 14, các thay đổi về chính sách bảo mật đã ảnh hưởng đến cách thu thập và gán nguồn gốc dữ liệu ở cấp độ người dùng trên các thiết bị Apple. Điều này có nghĩa là các nhóm thử nghiệm của bạn cần phải có quy mô lớn hơn để đạt được ý nghĩa thống kê, đồng thời phương pháp đo lường của bạn cần phải tính đến những hạn chế trong việc gán nguồn gốc.

Việc hợp tác với một đối tác đo lường trên thiết bị di động đáng tin cậy sẽ giúp bạn thực hiện các thử nghiệm A/B theo mô hình iOS chính xác hơn, nhờ cung cấp dữ liệu chính xác và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư để làm cơ sở phân tích. Nếu không có cơ sở quy thuộc vững chắc, sẽ rất khó để xác định liệu kết quả thử nghiệm của bạn phản ánh sự khác biệt thực sự hay chỉ là nhiễu trong dữ liệu.

Ví dụ về thử nghiệm A/B cho ứng dụng di động

Giả sử bạn đang triển khai một chiến dịch thu hút người dùng cho một trò chơi di động. Tỷ lệ cài đặt của bạn thấp hơn dự kiến và bạn muốn cải thiện con số này.

Bạn đưa ra hai giả thuyết:

1. Một video giới thiệu lối chơi sẽ mang lại hiệu quả cao hơn so với một banner tĩnh
2. Một lời kêu gọi hành động (CTA) có nội dung "Chơi miễn phí" sẽ mang lại hiệu quả cao hơn so với lời kêu gọi hành động có nội dung "Tải xuống ngay"

Bạn tiến hành cả hai thử nghiệm dưới dạng các thử nghiệm A/B riêng biệt, mỗi thử nghiệm đều có một nhóm đối chứng và một nhóm thử nghiệm. Sau hai tuần, video giới thiệu lối chơi thu hút thêm 34% lượt cài đặt so với banner tĩnh. Thử nghiệm CTA không cho thấy sự khác biệt đáng kể.

Bạn phát video giới thiệu lối chơi trong suốt chiến dịch và chuyển sang thử nghiệm biến số tiếp theo, có thể là 5 giây đầu tiên của chính video đó.

Đây là cách thức thực hiện thử nghiệm A/B lặp đi lặp lại cho ứng dụng di động trong thực tế. Mỗi lần thử nghiệm đều dựa trên kết quả của lần trước.

Các phương pháp hay nhất cho thử nghiệm A/B trên thiết bị di động

• Hãy kiểm tra từng biến một. Việc thay đổi nhiều yếu tố cùng lúc sẽ khiến bạn không thể xác định được yếu tố nào đã dẫn đến kết quả đó.
• Hãy xác định mục tiêu của bạn trước khi bắt đầu. Hãy nắm rõ bạn đang đo lường điều gì và tại sao trước khi thử nghiệm chính thức được triển khai.
• Hãy thực hiện các bài kiểm tra trong thời gian đủ dài. Việc kết thúc bài kiểm tra quá sớm có thể dẫn đến kết quả sai lệch. Hãy dành đủ thời gian để đạt được mức ý nghĩa thống kê.
• Hãy sử dụng dữ liệu chính xác. Việc xác định nguyên nhân chính xác là nền tảng của các thử nghiệm A/B đáng tin cậy. Nếu dữ liệu của bạn không chính xác, kết luận của bạn cũng sẽ không chính xác.
• Ghi chép lại mọi thứ. Lưu giữ hồ sơ về những gì bạn đã kiểm tra, những phát hiện của bạn và những thay đổi bạn đã thực hiện. Điều này sẽ giúp xây dựng kiến thức tổ chức theo thời gian.

Các thuật ngữ liên quan

• Ghi công
• Chuyển đổi
• Tỷ lệ chuyển đổi
• Tỷ lệ giữ chân
• Lượt nhấp chuột
• Đối tác đo lường trên thiết bị di động (MMP)

Câu hỏi thường gặp

Thử nghiệm A/B trong ứng dụng di động là gì? 

Thử nghiệm A/B trên ứng dụng di động là phương pháp so sánh hai phiên bản của trải nghiệm trong ứng dụng, nội dung quảng cáo hoặc luồng tương tác của người dùng để xác định phiên bản nào mang lại hiệu quả cao hơn. Bạn chia đối tượng người dùng thành hai nhóm, hiển thị cho mỗi nhóm một phiên bản khác nhau, và đo lường xem phiên bản nào đạt được chỉ số mục tiêu của bạn một cách hiệu quả nhất.

Thử nghiệm A/B trên iOS khác với các nền tảng khác như thế nào? 

Việc thử nghiệm A/B theo phương pháp iOS đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng hơn do những thay đổi về chính sách bảo mật của Apple được áp dụng từ phiên bản iOS 14. Dữ liệu ở cấp độ người dùng bị hạn chế hơn, điều này có nghĩa là bạn cần kích thước mẫu lớn hơn để đạt được ý nghĩa thống kê. Việc hợp tác với một nền tảng đo lường và phân bổ (MMP) hỗ trợ phân bổ tuân thủ chính sách bảo mật sẽ giúp thử nghiệm A/B theo phương pháp iOS trở nên chính xác và mang lại giá trị thực tiễn hơn.

Bạn nên tiến hành thử nghiệm A/B trong bao lâu? 

Không có câu trả lời chung cho tất cả các trường hợp, nhưng hầu hết các thử nghiệm A/B trên thiết bị di động cần ít nhất một đến hai tuần để thu được kết quả đáng tin cậy. Nếu thực hiện thử nghiệm trong thời gian quá ngắn, bạn có nguy cơ đưa ra kết luận dựa trên dữ liệu chưa ổn định. Thời gian thích hợp phụ thuộc vào lưu lượng truy cập của bạn và tốc độ đạt được mức ý nghĩa thống kê.

Bạn có thể thực hiện thử nghiệm A/B những yếu tố nào trong một chiến dịch tiếp thị trên thiết bị di động? 

Bạn có thể thử nghiệm hầu hết mọi yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người dùng. Một số ví dụ phổ biến bao gồm nội dung quảng cáo, ảnh chụp màn hình trên cửa hàng ứng dụng, quy trình hướng dẫn người dùng mới, thiết kế tường phí, nội dung thông báo đẩy và cách diễn đạt của lời kêu gọi hành động (CTA). Điều quan trọng là chỉ thử nghiệm một yếu tố tại một thời điểm để bạn có thể xác định rõ ràng rằng bất kỳ sự thay đổi nào về hiệu suất đều xuất phát từ yếu tố mà bạn đã thay đổi.