A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 4)

A/B testing là việc tạo nhiều biến thể của một ứng dụng hoặc trang web và sau đó so sánh tất cả các phiên bản này bằng cách sử dụng các mẫu để xác định biến thể tốt nhất có tỷ lệ chuyển đổi tốt nhất.

Ở phần 1 chúng ta đã tìm hiểu về A/B testing là gì? Giới thiệu tổng quan quy trình thực hiện A/B testing. Thu thập dữ liệu trong quy trình thực hiện A/B testing.

Ở phần này chúng tôi tiếp tục trình bày về phân tích kết quả, các công cụ và A/B testing đa biến trong quy trình thực hiện A/B testing. Chúng ta bắt đầu thôi.

Phân tích kết quả A/B testing

Sau khi thử nghiệm hoàn thành, bước tiếp theo là phân tích kết quả.

Công cụ A/B testing sẽ trình bày dữ liệu từ thử nghiệm và sẽ cho bạn biết sự khác biệt giữa cách các phiên bản khác nhau trên trang web sử dụng phương pháp và thống kê toán học.

Ví dụ

Hình ảnh trên một trang web sẽ giúp giảm tỷ lệ thoát, bạn có thể kiểm tra điều này bằng cách tải lên nhiều hình ảnh hơn.

Nếu bạn thấy không có thay đổi về tỷ lệ thoát vì điều này, hãy quay lại bước trước đó và tạo một giả thuyết/biến thể mới để thực hiện một thử nghiệm mới.

Các công cụ như VWO và Optimizely được sử dụng để chạy thử nghiệm, nhưng Google Analytics phù hợp nhất để chạy phân tích sau thử nghiệm.

Phân tích này được sử dụng để quyết định con đường phía trước. Mặc dù các công cụ A/B testing đều cho biết kết quả của thử nghiệm, nhưng cũng cần phải thực hiện một số phân tích.

Để thực hiện các phân tích, bạn cần tích hợp từng thử nghiệm với Google Analytics.

Phân tích kết quả A/B testing

Cả VWO và Optimizely đều cung cấp khả năng tích hợp Google Analytics tích hợp.

Dữ liệu cho từng thử nghiệm từ cả hai công cụ này phải được gửi tới Google Analytics. Bằng cách này, nó tăng cường khả năng phân tích của bạn và đảm bảo dữ liệu thử nghiệm.

Có khả năng công cụ thử nghiệm của bạn có thể ghi dữ liệu không chính xác và nếu bạn không có nguồn nào khác cho dữ liệu thử nghiệm của mình, bạn không bao giờ có thể chắc chắn dữ liệu có tin cậy không.

Công cụ cho A/B testing

Có nhiều công cụ khác nhau được sử dụng để tạo ra giả thuyết để chạy các biến thể như:

  • Trình tối ưu trang web trực quan (VWO).
  • Thử nghiệm nội dung của Google.
  • Optimizely.

Tất cả các công cụ này có khả năng chạy A/B testing để tìm ra phiên bản tốt nhất, nhưng để thực hiện phân tích bài viết, các công cụ này phải được tích hợp với Google Analytics.

A/B testing với Google Analytics

Google Analytics có hai tùy chọn để phân tích dữ liệu:

  • Phân tích toàn cầu.
  • Google Analytics cổ điển.

Tính năng phân tích toàn cầu mới cho phép bạn sử dụng 20 A/B testing đồng thời gửi dữ liệu tới Google Analytics, tuy nhiên phiên bản cổ điển chỉ cho phép tối đa 5 A/B testing.

A/B testing với Google Analytics

Tích hợp Optimizely với Universal Google Analytics

Để tích hợp Optimizely với Universal Google Analytics, trước tiên, hãy chọn nút ON trên bảng điều khiển bên cạnh.

Sau đó, bạn phải có một Tùy chỉnh có sẵn để điền dữ liệu thử nghiệm Optimizely. Sau đó, mã theo dõi phải được đặt ở dưới cùng của thẻ <head> trên các trang của bạn.

Tích hợp Google Analytics sẽ không hoạt động đúng trừ khi đoạn trích Tối ưu nằm trên đoạn mã Analytics này.

Tích hợp Optimizely

Các bước cấu hình

Optimizely sử dụng "Custom dimension" (kích thước tùy chỉnh) của Universal Google Analytics để gắn thẻ khách truy cập của bạn với các thử nghiệm và biến thể mà họ đã được thêm vào.

Cấu hình Optimizely gửi thông tin tới Universal Analytics yêu cầu bốn bước:

Bước 1

Thêm mã JavaScript sau vào trang web của bạn ở bất cứ nơi nào có mã Universal Analytics tồn tại sau khi chức năng ga ('create' ...) kích hoạt và trước khi chức năng Universal Analytics ga ('send', 'pageview') thực hiện và cuộc gọi theo dõi được thực hiện:

// Optimizely Universal Analytics Integration
window.optimizely = window.optimizely || [];
window.optimizely.push("activateUniversalAnalytics");

Bước 2

Trong Trình chỉnh sửa của Optimizely, đi tới Tùy chọn → Tích hợp, sau đó nhấp vào hộp kiểm Universal Analytics để kích hoạt tích hợp.

Cấu hình Optimizely

Bước 3

Chọn Custom dimension bạn muốn Optimizely sử dụng. Bạn phải đảm bảo rằng Custom dimension không được sử dụng bởi bất kỳ phần nào khác trên trang web của bạn hoặc bởi một thử nghiệm Optimizely hiện đang chạy khác.

Bước 4

Chọn Custom tracker (trình theo dõi tùy chỉnh) nếu bạn đang sử dụng trình theo dõi sự kiện tùy chỉnh khác với mặc định. Điều này sẽ thay đổi cách gọi tích hợp của Optimizely để sử dụng trình theo dõi tùy chỉnh thay vì mặc định.

Ví dụ

Giả sử trang web của bạn đang sử dụng cách gọi sau:

ga('tracker3.send', 'pageview');

Trong trường hợp này, bạn sẽ nhập tracker3 vào Custom tracker và Optimizely sẽ tích hợp với tracker3 thay vì sử dụng Custom tracker mặc định.

Tạo Báo cáo tùy chỉnh bằng Google Analytics

Bước đầu tiên là đăng nhập vào tài khoản Universal Analytics của bạn và nhấp vào menu Tùy chỉnh ở phía trên. Bạn sẽ thấy một danh sách Báo cáo tùy chỉnh.

Báo cáo tùy chỉnh

Tiếp theo là thiết lập Báo cáo tùy chỉnh cho từng thử nghiệm mà bạn đã tích hợp Universal Analytics.

  • Nhấp vào Báo cáo tùy chỉnh mới → Nhập tiêu đề báo cáo và thêm các nhóm số liệu bạn muốn xem trong báo cáo.
  • Để chỉ lọc báo cáo này cho thử nghiệm Optimizely của bạn, hãy chọn chi tiết thứ nguyên -> thêm thứ nguyên mà bạn đã thiết lập trước đây.
  • Thêm thứ nguyên này trong phần Bộ lọc và sử dụng Regex trên ID thử nghiệm cho thử nghiệm bạn muốn lọc.
  • Nhấp vào Lưu.

A/B testing đa biến

Giống như A/B testing, A/B testing đa biến dựa trên cùng một cơ chế, nhưng nó so sánh số lượng biến cao hơn và cung cấp thêm thông tin về cách các biến này hoạt động.

Trong A/B testing, bạn phân chia lưu lượng truy cập của một trang giữa các phiên bản khác nhau của thiết kế. A/B testing đa biến được sử dụng để đo lường hiệu quả của từng thiết kế.

Ví dụ

Giả sử có một trang web đã nhận đủ lưu lượng truy cập để chạy thử nghiệm. Bây giờ dữ liệu từ mỗi biến thể được so sánh để kiểm tra biến thể tốt nhất.

Nhưng nó cũng bao gồm các yếu tố có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến tương tác của khách truy cập.

A/B testing đa biến

Ưu điểm của A/B testing đa biến

A/B testing đa biến là một công cụ hiệu quả để giúp bạn nhắm mục tiêu cũng như thiết kế lại các yếu tố của trang và hiển thị các khu vực sẽ có tác động mạnh nhất.

Phương pháp A/B testing đa biến rất hữu ích để tạo các chiến dịch trang đích.

Ví dụ

Dữ liệu về tác động của thiết kế của một yếu tố nhất định có thể được áp dụng cho các chiến dịch trong tương lai, ngay cả khi bối cảnh của yếu tố đó đã thay đổi.

Hạn chế của A/B testing đa biến

Hạn chế của A/B testing đa biến là cần một lượng dữ liệu rất lớn để hoàn thành thử nghiệm.

Vì có rất nhiều yếu tố trong thử nghiệm, quá nhiều yếu tố thay đổi cùng một lúc có thể nhanh chóng bổ sung vào một số lượng rất lớn các kết hợp cần phải kiểm tra.

Ngay cả một trang web có lưu lượng truy cập khá cao cũng có thể gặp khó khăn khi hoàn thành bài kiểm tra với hơn 25 kết hợp trong một khoảng thời gian khả thi.

Sự khác biệt giữa A/B testing đa biến và A/B testing

A/B testing còn được gọi là thử nghiệm phân tách là một phương pháp tối ưu hóa trang web, trong đó bạn so sánh tỷ lệ chuyển đổi của hai phiên bản của một trang là A và B.

Tất cả khách truy cập được chuyển đến một trong hai phiên bản. Khi khách truy cập truy cập vào một trong hai phiên bản này (A hoặc B), họ nhấp vào các nút khác nhau hoặc thậm chí đăng ký nhận bản tin. Điều này cho phép bạn xác định phiên bản nào của trang hiệu quả hơn.

Sự khác biệt giữa A/B testing đa biến và A/B testing
A/B Testing
Bài Viết Liên Quan:
Câu hỏi phỏng vấn về A/B testing
Trung Nguyen 31/03/2020
Câu hỏi phỏng vấn về A/B testing

Những câu hỏi phổ biến và đáp án khi phỏng vấn về A/B testing.

A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 3)
Trung Nguyen 30/03/2020
A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 3)

Chạy thử nghiệm trong quy trình thực hiện A/B testing như thế nào? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn.

A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 2)
Trung Nguyen 30/03/2020
A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 2)

Xác định các mục tiêu, tạo biến thể trong quy trình thực hiện A/B testing như thế nào? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn.

A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 1)
Trung Nguyen 29/03/2020
A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing (phần 1)

A/B testing là gì? Quy trình thực hiện A/B testing như thế nào? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn.