A/B TESTING LÀ GÌ

      209

A/B testing là gì thì nhiều người cũng nói rồi, tôi chỉ cố gắng đọc và tổng hòa hợp những nội dung trường đoản cú chuyên gia, cộng thêm chút trí thức của bạn dạng thân nhằm viết bài này, ao ước cộng đồng góp ý, bổ sung nhé.

Bạn đang xem: A/b testing là gì

A/B Testing là gì?

Có kha khá có mang về A/B Testing (A/B), nhưng lại tựu tầm thường đông đảo nói rằng:

Đó là việc chạy thể nghiệm giữa nhì phiên bạn dạng không giống nhau (trang web, email, ads...), được đặt trong thuộc 1 điều kiện, nhằm mục đích tìm ra phiên phiên bản “chiến thắng” trước khi xúc tiến phiên bạn dạng này cùng với bài bản lớn hơn.


Một chủ ý cho rằng A/B không được chú trọng những trên thực tiễn đối với SEO tuyệt Ads. Mình gật đầu với vấn đề này với nguyên do theo bản thân nghĩ là: Giữa A/B/ SEO/ Ads thì SEO với Ads liên quan trực tiếp tới lệch giá, đưa ra quyết định sống còn cho khách hàng buộc phải gần như là được chú ý trước tiên rồi bắt đầu tới việc tối ưu. Chưa đề cập, rất ít marketer sẽ thành thục SEO xuất xắc Ads, phải vấn đề buổi tối ưu, thí nghiệm A/B càng trngơi nghỉ phải rối rắm.

*

Vì sao phải làm A/B Testing?

Dưới đó là tổng hòa hợp những lý do nhằm triển khai A/B.


Nhìn toàn diện và tổng thể, A/B:

Cho phnghiền triển khai các biến hóa một giải pháp thận trọng, ngăn uống dự phòng tác động ảnh hưởng xấu lên thưởng thức tín đồ dùng;Giúp xác định các nguyên tố hình ảnh hưởng và cường độ của từng yếu tố lên hành động của khách hàng hàng/ người dùng;Chi phí thực hiện thí nghiệm thấp, tuy thế kết quả/ phần ttận hưởng cao hơn nữa các lần (ví như đạt được);Giúp Việc truyền đạt thân sales, sale, cung cấp trên tất cả cửa hàng hơn, dựa vào dữ liệu/ dữ kiện ví dụ cố vì cảm tính.

Nhìn theo các phương thơm diện rõ ràng, A/B Testing gồm thể:


*

Quy trình tiến hành A/B Testing

Có những quá trình tiến hành A/B khác biệt được chỉ dẫn, nhưng mà thường thì, một xem sét A/B sẽ tiến hành triển khai cùng với các bước sau:

Bước 1: Thu thập (với phân tích) dữ liệu

Mục tiêu bước này là xác định những trang có vấn đề, như bounce rate/ drop off cao, time on page rẻ hoặc biến đổi.

Cách 2: Đưa ra kim chỉ nan, kim chỉ nam của câu hỏi nâng cao sau demo nghiệm

Chẳng hạn, tăng traffic vào website lên bao nhiêu %, tăng Xác Suất chuyển đổi, sút Tỷ Lệ bounce rate, bớt phần trăm tránh vứt giỏ hàng (đối với website E-commerce).

Cách 3: Đặt mang thuyết

Liệt kê các ý tưởng phát minh với mang thuyết để tiến hành A/B Testing, chẳng hạn đưa size đăng ký lên bên trên phía bên trái đang có tác dụng tăng số ĐK, chuyển màu nút đăng ký sẽ làm cho tăng ĐK...

Với tình huống chúng ta nhận thấy được mục tiêu nâng cấp tương đối rõ ràng, thì bước tiếp theo sau có thể tiến hành tích lũy tài liệu để xác định rõ vấn đề, hoặc tngày tiết phục cấp cho bên trên, bộ phận không giống.

Cách 4: Xác định bài bản chủng loại với thời hạn chạy A/B Testing

thường thì rất có thể chạy thử với tối tphát âm 2000 pageviews hoặc 1000 visitors truy cập trang.

Cách 5: Tạo phiên bạn dạng new để triển khai A/B Testing

Phiên bạn dạng bắt đầu phải thay đổi 1 yếu tố (biến đổi - variable) độc nhất để có thể đối chiếu cùng Kết luận nhân tố kia bao gồm tác động ra sao cho phương châm đặt ra sống bước 2. Thực tế, nếu bạn là chuyên gia về A/B thì hoàn toàn có thể cùng có những vẻ ngoài chạy nhiều trở nên (đến tiết kiệm ngân sách và chi phí thời gian thôi), mặc dù chưa phải người nào cũng kiểm soát được cục bộ thí điểm.

Bước 6: Phân tích hiệu quả của thử nghiệm với đưa ra kết luận

Nếu phiên bản new vận động tốt hơn vậy thì thực hiện biến đổi này. Nếu không thì liên tiếp tiến hành thử nghiệm tiếp sau để tìm được phiên bản thắng lợi.

*Lưu ý: Bước 1 cùng 2 có thể hân oán thay đổi vật dụng từ bỏ cùng nhau tuỳ trường hợp. Với tình huống chúng ta nhận thấy được phương châm cải thiện kha khá rõ ràng, thì bước tiếp sau có thể triển khai thu thập dữ liệu để xác minh rõ vấn đề, hoặc tngày tiết phục cung cấp trên, thành phần không giống. Nếu tình huống vẫn tất cả trong tay những hình thức phân tích, thường bước 1 sẽ được triển khai trước, mang tính chất mày mò sự việc, rồi mới triển khai Cách 2.

Xem thêm: Hạn Ngạch Nhập Khẩu Là Gì ? Có Nên Bỏ Hạn Ngạch Nhập Khẩu Không

A/B Testing bên trên thực tế?

Định nghĩa hay ho là nạm, dù có cả quy trình cũng giống như cách tiến hành 1 A/B, cơ mà đa phần marketer lại thực hiện nó một cách chủ quan, không tồn tại biện pháp đo lường và tính toán cũng tương tự đo lường và thống kê quan trọng khiến cho ra hiệu quả khả quan.

Chẳng hạn, A/B bao gồm nói về Việc dựa vào độ tin yêu là từng nào % để lựa chọn phiên phiên bản thắng lợi, nhưng lại test hỏi gồm bao nhiêu fan có thể thực hiện điều đó. Hoặc khi chúng ta gửi một chiến dịch tin nhắn marketing và “cảm thấy” không hiệu quả, buộc phải vào chiến dịch tiếp theo các bạn không chỉ đơn giản đổi lại tiêu đề không giống, mà hơn nữa sẵn điều chỉnh một trong những văn bản nhỏ dại vào email, vậy là tôi đã có một phiên bạn dạng khác hoàn toàn có thể giỏi rộng hoặc ko tốt hơn. Dù bí quyết chạy có thể khiến cho ta Cảm Xúc nlỗi vẫn làm một A/B, mà lại thực tế không hỗ trợ ta tìm hiểu được sự biến hóa của điều gì (biến) tác động ảnh hưởng lớn nhất mang lại tác dụng.

Các chính sách dùng trong A/B Testing

Mỗi bước trong các bước triển khai A/B hầu như phải được với việc hỗ trợ của các quy định tương xứng. Chẳng hạn:

Tại bước 1 - Khám phá vấn đề, chúng ta có thể áp dụng Google Analytics để xác định các trang có Tỷ Lệ bounce rate va drop-off cao để giới hạn phạm vi sẽ triển khai demo nghiệm/ chuyển đổi.

Sau Khi tất cả list các trang/ ngôn từ cần đổi khác, chúng ta có thể cần sử dụng thêm các phương pháp so sánh hành vi khách hàng truy cập bên trên trang web nhằm mục đích thấy được hành vi chung của visitor (như tốt click vào đâu hoặc rê con chuột - chăm chú vào những vùng làm sao, hoặc cuộn trang mang đến đâu thì thoát), hoặc coi cùng so sánh hành động bằng các video clip quay trở lại màn hình hiển thị lúc khách truy cập thao tác làm việc.

Các cách thức nổi tiếng trong câu hỏi này có thể kể đến là Hotjar, Crazy Egg, Mouseflow, Smartlook, Lucky Orange. Chúng rất là bài bản và hiệu quả, tuy nhiên chúng ta đề xuất tkhô nóng toán mức giá sau 1 thời hạn dùng test hoặc được sử dụng miễn chi phí nhưng với những khả năng tiêu giảm.

Một quy định bạn cũng có thể thử qua là Smart Convert cùng với các hào kiệt tương tự với miễn giá tiền không thời hạn.


Do kĩ năng chủ chốt là heatmap kha khá như thể nhau thân những đơn vị chức năng bên trên, đề nghị mỗi khu vực đông đảo đã khác biệt bản thân bằng cách xây đắp những công dụng kế bên nhằm hoàn thành xong bộ phương án khác biệt cho khách hàng, ví dụ như Hotjar cùng với những tuấn kiệt như Poll (bình chọn), Survey (khảo sát) với Incoming (lấy feedbaông chồng về UX)…


Ở bước 5 - Tạo phiên bản A/B testing, chúng ta có thể áp dụng lao lý đơn giản dễ dàng như Optimizely hoặc tức thì bên trên Google Analytics nhằm chạy song tuy nhiên 2 phiên bạn dạng.

Với các căn nguyên chạy PR nhỏng Google Ads tốt Facebook Ads, vấn đề tạo ra các phiên bạn dạng không giống nhau cho một team từ khoá (Google ads) hoặc chuyển đổi các nhân tố vào vấn đề nhắm chọn, hình ảnh, câu chữ (Facebook ads) cũng là một trong những dạng thức A/B.

Các để ý khi chạy A/B Testing

Mỗi vị trí, mọi cá nhân viết đều phải sở hữu những để ý khác nhau lúc chạy A/B Testing, dưới đây là tổng thích hợp lại các chú ý đặc trưng, bao gồm:

Đảm bảo môi trường, điều kiện Khi chạy A/B Testing đề nghị giống nhau giữa các phiên bạn dạng.Nếu có thể, buộc phải tách bóc được traffic thân desktop, sản phẩm điện thoại, tablet bởi visitor ở từng địa điểm hoàn toàn có thể có hành vi không giống nhau.Visitor tới từ nguồn nào cũng buộc phải được rành mạch vị từng mối cung cấp rất có thể gồm hành động không giống nhau, nhu yếu không giống nhau.lúc không kết thúc thời gian chạy demo đã đề ra, ko vội vàng đưa ra kết luận hoặc tệ độc nhất là xong thử nghiệm. 30 không phải là Tết, phút ít 90 chưa xuất hiện nghĩa là không còn.Hiểu rõ và khai quật tốt nhất những công cụ được sử dụng trong tổng thể quy trình.Chỉ chạy thử nghiệm cho những visitor mới, tiêu giảm hiển thị trước những visitor/ user hoặc khách hàng bây giờ.

Kết

A/B Testing là 1 hoạt động quan trọng trong câu hỏi về tối ưu, rõ ràng là CRO - Conversion Rate Optimization, nhận thấy nhỏ bé tuy thế bài toán cai quản toàn thể quy trình đề xuất người thực hiện nắm vững các bước cùng thực hành thực tế những để có tay nghề cùng bài học kinh nghiệm quan trọng khiến cho ra các hiệu quả xem sét đúng chuẩn.

Nói như vậy giúp thấy, còn tương đối nhiều điều có thể nói về A/B Testing cùng bản thân vẫn cố gắng cung cấp cho bạn những nội dung bài viết, case study có ích về A/B Testing.