A/B split testing (hay còn được gọi là split testing, A/B testing) là một quy trình đánh giá hiệu quả giữa hai phiên bản A và B trong một môi trường được xác định. Đây là cách để chúng ta kiểm tra và so sánh giữa hai phiên bản để tìm ra phiên bản nào tốt hơn.
Big Data – sức mạnh đến từ dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn (Big Data) đóng một vai trò quan trọng trong việc tiến hành các thử nghiệm A/B. Điều này giúp việc thực hiện A/B testing trở nên dễ dàng hơn, nhờ có lượng dữ liệu lớn để phân tích. Trước đây, để kiểm nghiệm hiệu quả của một đoạn quảng cáo, một công ty phải tuyển dụng người tham gia, tiến hành khảo sát và phân tích kết quả. Nhưng với dữ liệu lớn, các nhà khoa học dữ liệu có thể dễ dàng viết các chương trình để phân tích dữ liệu từ các cuộc thử nghiệm A/B.
Áp dụng thực tế của A/B testing
A/B testing, hoặc thử nghiệm đa biến, là quá trình thay đổi một vài đặc điểm của sản phẩm và thử nghiệm trên một số nhóm người dùng khác nhau. Với nhóm A, chúng ta thử nghiệm một số đặc điểm, và với nhóm B, chúng ta thử nghiệm những đặc điểm khác. Kết quả thu được từ nhóm A và B sẽ giúp chúng ta đánh giá hiệu quả của các đặc điểm đã được thử nghiệm trên nhóm khách hàng tương ứng.
Một cuộc tranh luận thường xuyên nhất về A/B testing là việc thử nghiệm cùng lúc nhiều đặc điểm có mang lại kết quả thực sự hay không. Vì trong những nhóm đặc điểm kết hợp này, rất khó để nhận biết đặc điểm nào có tác động thực sự. Thử nghiệm là một quá trình phải được thực hiện liên tục và cuộc tranh luận có thể vẫn tiếp tục diễn ra.
Kích thước mẫu ảnh hưởng đến kết quả
Để thực hiện A/B testing, kích thước mẫu, tức là số lượng khách hàng tham gia thử nghiệm, đóng vai trò quan trọng. Nếu chúng ta chỉ chọn một số mẫu nhỏ, thì kết quả thu được chưa thể đại diện cho đa số khách hàng mục tiêu của chúng ta. Hãy xem một ví dụ để tìm hiểu điều này.
Nếu chúng ta thực hiện A/B testing trong một ngày và có 2000 lượt truy cập, và kết quả là 70% cho nhóm đặc điểm này, chúng ta có thể nghĩ rằng thử nghiệm này đã thành công. Tuy nhiên, sau đó, chúng ta cũng phát hiện ra rằng khi một blog mới liên kết đến sản phẩm của chúng ta, lượng lưu lượng từ blog này chiếm 90% lưu lượng trên trang sản phẩm liên kết. Điều này có thể thay đổi kết quả của thử nghiệm.
Tìm hiểu thêm về A/B testing tại Thuật ngữ Marketing.
A/B testing đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để đánh giá hiệu quả và cải thiện sản phẩm. Việc áp dụng dữ liệu lớn vào quy trình A/B testing giúp chúng ta hiểu rõ hơn về khách hàng và đưa ra quyết định thông minh. Hãy sử dụng A/B testing để nâng cao hiệu suất kinh doanh của bạn!