Chắc chắn dù bạn là một Online Marketer hay một nhà quảng cáo thì chắc hẳn không còn quá xa la với thuật ngữ gọi là A/B Testing. Vậy A/B Testing là gì? Tại sao chúng ta lại phải tìm hiểu nó. Trong bài viết hôm nay, bạn sẽ được mở rộng thêm một vài thông tin về cách nhìn của chủ đề này. Qua đó sẽ có được một mindset đúng hướng cho phương thức triển khai các chiến dịch Marketing của mình không chỉ trong Marketing nói chung mà cụ thể là trong cả quảng cáo.
A/B Testing là gì?
Nếu bạn bắt đầu công việc của mình với một vị trí công việc là “ads thủ” thì có lẽ khái niệm A/B Testing thường chỉ xoay quanh tính năng chạy quảng cáo A/B Testing của Facebook hoặc các nền tảng quảng cáo tương tự khác.
Điều này hoàn toàn đúng nếu đặt trong khuôn khổ chạy quảng cáo. Vì A/B Testing là một hình thức quảng cáo giúp cho người thực hiện có được những số liệu tương quan trong đối chiếu. Nói một cách dễ hiểu hơn, nền tảng sẽ cho bạn các thông số cần thiết để so sánh 2 chiến dịch, 2 nhóm quảng cáo,…để bạn có thể đánh giá được bên nào hiệu quả hơn.
Tóm lại A/B Testing là một hình thức kiểm tra để biết được lựa chọn nào tốt hơn. Đây là mục đích gọn gàng và dễ hiểu nhất cho thuật ngữ này. Tất nhiên trước và sau đó sẽ còn có nhiều công đoạn cụ thể mà chúng ta sẽ cùng tiếp tục phân tích trong bài viết sau đây.
Tại sao lại phải cần có A/B Testing?
Trong phần trên chúng ta đã khái quát sơ bộ về A/B Testing là gì, đó giống như là cách giải thích cho câu hỏi What của chủ đề này.
Như vậy, bây giờ câu hỏi Why sẽ giúp bạn hiểu tại sao chúng ta cần phải có A/B Testing trong các chiến dịch quảng cáo. Việc đề cao A/B Testing hay không tùy thuộc vào kế hoạch và mô hình kinh doanh của hệ thống mà bạn đang thực hiện. Tuy nhiên, sẽ có một vài lý do mà giúp bạn hiểu được tại sao nhiều người lại áp dụng A/B Testing trong quảng cáo.
Tương quan đối chiếu
Đầu tiên đó chính là có được những thông số rõ ràng để đối chiếu trên chính chiến dịch mà mình thực hiện đó. Thay vì chạy 2 chiến dịch, 2 nhóm quảng cáo khác nhau chúng ta vẫn có thể thực hiện điều này thông qua các dữ liệu, thống kê sau khi hoàn thành chiến dịch. Nhưng cách làm này sẽ tốn nhiều thời gian và công sức, thay vào đó các nền tảng như Meta, Google cho phép bạn thực hiện trực tiếp trong quá trình thiết lập quảng cáo.
Thông số rõ ràng
Tiếp theo chính là khi có được những dữ liệu từ chiến dịch trả về. Điều này sẽ giúp cho các Digital Marketing, Marketer hoặc Analyst có thể nhìn thấy được sự hạn chế của chiến dịch mình đang triển khai. Đồng thời cũng thấy được các chỉ số (Performance Metrics – Các hiệu số quảng cáo) như CPM, PPC, CTR,…đang cho thấy chiến dịch A hay B tốt hơn.
Thực hiện tối ưu
Việc tối ưu là một điều chắc chắn cần phải thực hiện đối với người làm quảng cáo, do chúng ta không thể biết được với một ngân sách nhất định sẽ tạo ra được bao nhiêu kết quả. Nên từ tối ưu thể hiện được tính chất mà người làm quảng cáo mong muốn đó là “với ngân sách thấp nhất có thể nhận được kết quả tối đa nhất”.
Sau khi đã tìm thấy được vấn đề thì quy trình cuối cùng của A/B Testing chính là tối ưu lại quảng cáo. Điều này cũng tùy thuộc vào kế hoạch của công ty. Bạn có thể triển khai các trường hợp như sau:
- Tăng ngân sách cho chiến dịch A hoặc B nếu kết quả nằm trong kế hoạch, tất nhiên sẽ có một vài chỉ số chưa tốt và việc tối ưu sẽ được thực hiện trên các chỉ số đó. Ví dụ như CTR thấp, cho thấy những nội dung hiển thị quảng cáo chưa được thu hút.
- Loại bỏ chiến dịch A hoặc B nếu một trong 2 chiến dịch nằm ngoài kết quả mà kế hoạch hướng tới
- Tối ưu lại quảng cáo của A hoặc B nếu các chỉ số cho thấy các chiến dịch này vẫn có một vài điểm tốt và còn một số hạn chế.
- Thậm chí nếu cả 2 đều không có được kết quả như mong đợi có thể hủy bỏ việc triển khai tiếp theo của chiến dịch và thay bằng hình thức, nội dung quảng cáo khác.
Tư duy A/B Testing trong doanh nghiệp
Thông thường A/B Testing được hiểu như một hình thức quảng cáo, vì thế chúng ta cho rằng đó là việc kiểm tra xem 1 trong 2 lựa chọn nào sẽ tốt hơn. Nhưng đối với cách hiểu rộng hơn, ở đây là Marketing trong doanh nghiệp, có thể đó không phải là 2 lựa chọn mà có thể là 3 hoặc 4,…lựa chọn khác nhau.
Nghiên cứu sản phẩm
Trong việc triển khai một dự án liên quan đến sản phẩm, sau nhiều công đoạn nghiên cứu thị trường chúng ta cần phải thấy được phản ứng của người dùng.
Như trong phần trên, chúng ta đã thấy lý do tại sao cần phải có A/B Testing trong các chiến dịch quảng cáo. Tuy nhiên, việc này không chỉ nằm ở trong mỗi quảng cáo mà chúng ta còn có thể áp dụng nó cho nhiều hình thức khác nhau. Trong Marketing chắc chắn sẽ có nhiều nơi để bạn có thể triển khai các hình thức tiếp thị.
Một ví dụ đơn giản, nếu bạn đang có một sản phẩm và sau đó muốn tung ra thêm một sản phẩm mới. Như vậy A/B Testing chính là việc thu thập dữ liệu sau đó đánh giá xem sản phẩm cũ và sản phẩm mới này bên nào sẽ tốt hơn.
Xây dựng cộng đồng
Tương tự như trên, nếu bạn đang có một Group trên Facebook, giả sử bạn đang phân vân về 2 loại nội dung Funny (hài hước, vui nhộn) và Knowledge (kiến thức). Như vậy A/B Testing sẽ được thực hiện để đo lường xem hành vi người dùng trên nhóm đó yêu thích tương tác với loại nội dung nào hơn. Từ đó bạn có thể sản xuất và phân phối nội dung sao cho phù hợp với tương tác của các thành viên trong nhóm.
Việc này đôi lúc không cần đích thân bạn phải thực hiện, A/B Testing còn có thể áp dụng trong việc phân tích đối thủ.
Tiếp tục với ví dụ tìm ra nội dung nào phù hợp với Group ở trên. Giả sử bạn là một Analyst hoặc có ý định phân tích insight người dùng, thành viên trong nhóm hoặc Fanpage cụ thể. Trong quá trình theo dõi cách mà người dùng tương tác với nội dung của các admin hay thành viên trong nhóm đó, bạn sẽ đánh giá được 2 luồng hay thậm chí là nhiều tiêu chí khác nữa về cách phản ứng của mọi người. Từ đó có được một vài kết luận để xây dựng nội dung cho kế hoạch của mình.
Những ứng dụng thường gặp của A/B Testing trong Marketing
Ngoài 2 ví dụ về sản phẩm và xây dựng cộng đồng, trong Marketing của doanh nghiệp A/B Testing vẫn đóng vai trò rất quan trọng ở nhiều khía cạnh.
Chúng ta còn có thể áp dụng nó cho nhiều hình thức khác nhau để đánh giá được hiệu quả của 1 trong 2 lựa chọn. Chúng ta có thể kể đến những công việc thường áp dụng thủ thuật A/B Testing như là:
- Mẫu thư điện tử nào sẽ tốt hơn trong triển khai Email Marketing?
- Bảng contact trên website, landing page nào sẽ thu hút người dùng thực hiện cung cấp thông tin?
- Kịch bản về tin nhắn tự động, tin nhắn quảng bá, tin nhắn chăm sóc khách nào nào sẽ tốt hơn trên Fanpage?
- Các nút kêu gọi Call Action được đặt ở vị trí nào, thiết kế ra sao sẽ thu hút CTR cao hơn?
- …
Và vẫn còn rất nhiều các hạng mục cần kiểm tra khác mà mọi người có thể lên ý tưởng. A/B Testing không chỉ nằm gói gọn trong các hình thức quảng cáo của nền tảng gợi ý cho chúng ta. A/B Testing là một hệ tư tưởng để mọi người thực hiện.
Vì vậy, người làm Digital Marketing cũng có thể thiết lập một bảng danh sách các ý tưởng này và lên một chiến dịch quảng cáo. Sau đó có thể có được data để đánh giá một loạt các ý tưởng trên mà không cần phải tốn quá nhiều thời gian cho mỗi kịch bản.
Quy trình thực hiện A/B Testing hoàn chỉnh trong quảng cáo
Chúng ta đã nói qua về khá nhiều các hình thức cũng như là loạt các giải thích về What và Why. Tuy nhiên, cách thực hiện như thế nào để trả lời câu hỏi How trong bài viết này sẽ là phần sau đây.
Mình sẽ tổng hợp một quy trình thực hiện A/B Testing hoàn chỉnh để mọi người có thể áp dụng đối với trường hợp của riêng mình. Dù bạn đang muốn triển khai nó trên bất kỳ nền tảng nào như là: Facebook Ads, Google Ads, sàn TMĐT, Bing, Pinterest,…hay là ở đó có cho phép tính năng set up A/B Testing hay không bạn cũng có thể áp dụng được.
Xác định mục tiêu
Mục tiêu trong A/B Testing được hiểu là bạn đang muốn có được kết quả để biết được hiệu quả của một phiên bản mới tốt hơn phiên bản cũ. Hay là cả 2 phiên bản mới thì lựa chọn nào sẽ tốt hơn. Hoặc cũng có thể là cả 2 phiên bản cũ cần được kiểm tra lại để loại bỏ và nâng cấp cái nào.
Thiết lập ý tưởng
Sau khi có được mục tiêu, việc thiết lập ý tưởng sẽ là đưa ra những lựa chọn nào sẽ được thực hiện.
Ví dụ bạn đang có đến 10 ý tưởng cho một sản phẩm quảng cáo. A/B Testing sẽ chọn ra từ tối thiểu 2 lựa chọn trở lên. Tất nhiên lựa chọn càng nhiều độ phức tạp và phân tích càng khiến cho bạn nhiều vấn đề hơn.
Cụ thể: Khi có một sản phẩm về thời trang, chúng ta có thể kiểm tra các ý tưởng về nội dung quảng cáo như: Câu chuyện về thời trang, nội dung Viral bắt trend từ các KOL, kiến thức về thời trang, cách giữ gìn bảo vệ,…
Từ những ý tưởng chính này có lẽ sau khi A/B Testing bạn sẽ tìm ra được một loại nội dung tốt nhất cho mình.
Sau đó trong chính nội dung đó bạn lại sử dụng A/B Testing để tìm ra định dạng hay phong cách nội dung tốt hơn nữa. Với cách thiết lập ý tưởng này giống như chúng ta đang lọc phễu để tìm ra cái tốt nhất vậy.
Ví dụ: Bạn đã A/B Testing ra được nội dung kiến thức về thời trang có lượng người quan tâm nhiều nhất.
Sau đó bạn sẽ tiếp tục lên ý tưởng về chủ đề này với các định dạng: Hình ảnh, video hoặc là câu chuyện về kiến thức, hướng dẫn sử dụng, bảo quản,…
Thực hiện các biến số
Các biến số là những thiết kế cụ thể trong kịch bản để giúp bạn đánh giá được sự quan tâm của người dùng qua hình thức nào. Đó có thể là định dạng quảng cáo, luồng phân phối, nút click, đường link, banner, poster, loại điền form nào,…
Triển khai chiến dịch – Thu thập dữ liệu
Sau khi có được các ý tưởng và biến số bạn có thể publish nó để thực hiện các chiến dịch. Tùy vào nền tảng và nơi mà bạn triển khai chiến dịch sẽ có cachs thu thập dữ liệu khác nhau. Trong đó chắc chắn quảng cáo là nền tảng hỗ trợ bạn tốt nhất về vấn đề này. Tất nhiên chúng ta sẽ cần phải cân nhắc về chi phí để có được những dữ liệu cụ thể nhất cho các biến số mà mình đã thực hiện.
Ngoài ra thời gian chạy chiến dịch thử nghiệm này cũng tùy thuộc vào ngân sách của doanh nghiệp. Tuy nhiên, chúng ta phải đảm bảo được tính tối thiểu của nền tảng. Đó chính là vượt qua được giai đoạn máy học của thuật toán phân phối.
Ví dụ: Facebook, Google, TikTok,…cần đạt được tối thiểu 1 CPM hoặc 50 đến 100 sự kiện.
Đây cũng chỉ là mức tối thiểu, ngoài ra việc A/B Testing trong quảng cáo thường sẽ kéo dài từ 2 đến 7 ngày tùy vào ngân sách mà bạn thiết lập để đẩy nhanh tiến độ thu thập dữ liệu.
Ví dụ: Bạn có 100.000 VND/ 1 nhóm quảng cáo/ Ad set/ 1 ngày. Sau khi chạy 7 ngày sẽ có đủ dữ liệu để phân tích.
Thay vào đó bạn có thể giảm thời gian test lại bằng cách tăng ngân sách. Tuy nhiên, việc tăng ngân sách chỉ được thực hiện theo khuyến nghị từ 10 đến 30% mỗi lần. Đây cũng là một thao tác quan trọng trong thủ thuật Ads.
Phân tích kết quả
Sau khi chạy xong thời gian chiến dịch, các dữ liệu trả về cho nhà quảng cáo sẽ gồm có: CPM, CPC, CTR, số lượt click, lượt xem video, thời lượng xem video, quan hệ kết nối mới qua tin nhắn, số người điền form,…
Về vấn đề này mỗi chỉ số lại có một ý nghĩa khác nhau.
Ví dụ:
- CTR: Dùng để chỉ sự thu hút của nội dung hiển thị quảng cáo đối với người xem
- CPM: Thể hiện được giá thầu của loại quảng cáo hiển thị đang mắc hay rẻ
- CPC: Chi phí trên mỗi lượt click từ người dùng
- Thời lượng xem video: Cho biết được nội dung của bạn có đang hấp dẫn người dùng hay không.
- Quan hệ kết nối mới: Cho biết được nội dung quảng cáo của bạn đã thu hút được bao nhiêu khách hàng tiềm năng mới
Tương tự như vậy, còn rất nhiều thông số khác nữa mà dựa vào ý nghĩa của nó chúng ta sẽ phải tối ưu nếu muốn.
Thực hiện tối ưu
Việc tối ưu là công việc cuối cùng của quy trình này, sau khi tối ưu sẽ lặp lại quy trình để tìm ra được lựa chọn tốt nhất.
Ví dụ:
Nếu một nhóm quảng cáo A/ Ad set A cho thấy CPM là 50.000 VNĐ, CTR 6%, quan hệ kết nối mới qua tin nhắn 20, tỷ lệ chuyển đổi 5%.
Nhóm quảng cáo B/ Ad set B lại cho thấy CPM là 70.000 VNĐ, CTR 10% nhưng lại cho ra quan hệ kết nối mới qua tin nhắn 10 > tạo được chuyển đổi 10%.
Với ví dụ này chúng ta đều thấy cả 2 nhóm đều giúp tạo ra 1 đơn hàng nếu chuyển đổi bạn đang cài đặt là lượt mua từ người dùng.
Tuy nhiên, chúng ta có thể đạt được hiệu quả tốt hơn nếu tối ưu nội dung từ quảng cáo A gia tăng CTR lên 10%. Ngoài ra bạn có thể thay đổi kịch bản nhắn tin, cách chăm sóc khách hàng, để gia tăng tỷ lệ chuyển đổi từ 5% lên 10%.
Kết luận
Trên đây là những gì về A/B Testing, hi vọng với những chia sẻ của mình mọi người có thể thực hiện một kế hoạch để triển khai đánh giá các ý tưởng của mình sao cho phù hợp nhất. Từ đó có được hiệu quả kinh doanh như mong muốn.