Cách lựa chọn vấn đề để thử nghiệm a/b testing

Bài viết nằm trong chuỗi bài viết nổi bật “Tối ưu hoá tỷ lệ chuyển đổi A-To-Z”, cập nhật thường xuyên

Rất khó để giải quyết những vấn đề mà bạn không hiểu.

Tôi nghĩ rằng hầu hết chúng ta đồng ý với logic đằng sau tuyên bố đó.

Vâng, logic tương tự cũng áp dụng đối với việc tối ưu hóa chuyển đổi. Và đó là lý do tại sao nghiên cứu rất quan trọng, nó giúp bạn hiểu được những vấn đề đang tác động xấu đến tỷ lệ chuyển đổi của bạn.

Hiểu biết sâu sắc về sức khoẻ của phễu bán hàng cũng như trang web bán hàng của bạn sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định ưu tiên các những tối ưu hóa phù hợp nhằm đem đến mức tăng trưởng lợi nhuận cao nhất.

Kiểm tra phân tách A/B testing KHÔNG phải là lý do để bạn bỏ qua bài tập về nhà của mình

Nếu bạn muốn thiết lập một thử nghiệm A/B testing hiệu quả và đủ khả năng nâng tỷ lệ chuyển đổi một cách đáng kể, bạn sẽ phải làm bài tập về nhà của mình – thật sự không có cách nào khác. Đây là lý do tại sao:

Thử nghiệm A/B testing với những ý tưởng trên mây thật chất chỉ là đoán mò. Về cơ bản, bạn chỉ đang đặt ra hai dự đoán không có căn cứ và hy vọng rằng một bên sẽ có tác động kì diệu. Trong một số trường hợp, bạn có thể ăn may và thấy được hiệu quả,, nhưng tôi chắc chắn rằng đa phần bạn sẽ lãng phí rất nhiều thời gian và tiền bạc.

Chọn 2 phương án bất kỳ để thử nghiệm không phải là chiến lược tối ưu tốt.

Thực hiện nghiên cứu trước khi chọn ý tưởng thử nghiệm sẽ giúp bạn xây dựng các giả thuyết tốt, giúp tăng cơ hội để có những thử nghiệm có chất lượng. Hơn nữa, nó sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và loại bớt thất vọng về lâu dài.

Bắt đầu với câu hỏi where và what, sau đó chuyển sang Why

Tôi bắt đầu quá trình nghiên cứu của mình bằng cách xem xét dữ liệu định lượng từ Google Analytics để tìm hiểu những gì đang không ổn và nó đang không ổn ở đâu

Ban đầu, tôi nghiên cứu dữ liệu chung để có được ý tưởng tổng thể về cách trang web hoạt động cũng như lưu lượng truy cập và số lượng chuyển đổi mà trang web nhận được.

Những hiểu biết này giúp tôi có được cái nhìn tổng quát về những gì chúng tôi đang có và chiến lược tối ưu hóa nào là phù hợp. Khi bạn có số liệu thực tế về người dùng / phiên và tỷ lệ chuyển đổi, bạn có thể nhanh chóng thực hiện một vài tính toán cơ bản để xem mình có thể tiến hành thử nghiệm gì không.

Bạn có thể không có đủ lưu lượng để thực hiện bất kỳ thử nghiệm có ý nghĩa nào, trong trường hợp đó bạn cần điều chỉnh chiến lược CRO của mình.

Bạn có thể đã có đủ lưu lượng để chạy các bài kiểm tra mang lại kết quả. Trong trường hợp đó bạn cần tập trung vào các thay đổi cơ bản và có tác động rộng.

Bạn có thể đã có khá nhiều lưu lượng truy cập và chuyển đổi, trong trường hợp đó bạn thực sự có thể thử nghiệm mọi thứ – từ những thay đổi nhỏ đến việc thiết kế lại hoàn toàn một số trang – và tiếp nhận dữ liệu trong khung thời gian hợp lý (2-4 tuần).

Evan Miller có công cụ tính số lượng mẫu cần thiết mà bạn có để có thể tiến hành một thử nghiệm. Online Dialogue cũng có một công cụ tương tự

Khi đã nắm được những số liệu này, tôi sẽ đi vào tìm hiểu các chỉ số tổng thể như tỉ lệ các thiết bị được sử dụng để truy cập, các loại trình duyệt, tỷ lệ thoát trang, các trang landing page có lượng truy cập hàng đầu, các trang có tỷ lệ thoát hàng đầu, v.v. Điều này cho tôi hiểu biết tổng thể về cách người dùng tương tác với trang web và thấy được những bất thường rõ nét trong hiệu quả hoạt động trang

Với câu hỏi Ở đâu và câu hỏi Cái gì đã được trả lời ở trên, tôi bắt đầu chuyển sang thu thập dữ liệu định tính với câu hỏi Tại sao (ví dụ: Tại sao người dùng lại thoát ngay lập tức khi vào trang landing page của sản phẩm chính?)

Tôi thường bắt đầu quá trình này bằng cách phỏng vấn những nhân viên bán hàng và hỗ trợ khách hàng. Họ có thể cung cấp cho bạn rất nhiều insight về khách hàng.

Những người này dành cả ngày để nói chuyện với khách hàng và hiểu rõ các vấn đề mà khách hàng đang mắc phải – những vấn đề liên quan đến trang web cũng như vấn đề về sản phẩm. Hơn nữa, họ quen thuộc với quá trình ra quyết định của khách hàng và do đó, có thể giúp bạn xây dựng các giả thuyết tối ưu hóa tốt hơn.

Dưới đây là 5 câu hỏi tôi đặt ra trong các cuộc phỏng vấn:

  • 3 câu hỏi bạn thường nhận được nhất từ khách hàng tiềm năng là gì?
  • Bạn trả lời gì khi nhận được những câu hỏi này?
  • Có bất kỳ khía cạnh cụ thể nào của sản phẩm mà mọi người không hiểu?
  • Những khía cạnh nào của sản phẩm / ưu đãi mà mọi người thích/ghét nhất?
  • Tôi có bỏ lỡ điều gì quan trọng không? Cần truyền thông/đăng tải thêm thông tin gì không?

Sau đó, tôi tìm kiếm thêm thông tin trên các phần / trang cụ thể trên web.

  • Các bảng ghi lại hành động của khách truy cập qua từng phiên là một công cụ tuyệt vời để phân tích phễu.
  • Bản đồ nhiệt (Heat map) là công cụ tốt để biết được cách khách truy cập tương tác với từng trang riêng lẻ.
  • Phân tích tương tác với form đăng ký là cách để hiểu phần nào của biểu mẫu khiến người dùng lười điền thông tin hay thậm chí rời bỏ việc đăng ký..
  • Khi có những câu hỏi cụ thể, bạn có thể tiến hành những bài khảo sát trực tiếp khi khách hàng thoát trang.

Bài học

  • Thu thập dữ liệu định lượng (Cái gì và Ở đâu) và định tính (Tại sao) bằng cách sử dụng các chiến lược bạn đã đọc được từ những bài tổng hợp trước đây.
  • Xác định xem thử nghiệm phân tách A/B testing có phù hợp với bạn không.
    • Nếu bạn không có đủ lưu lượng truy cập, đừng thử nghiệm A/B.
    • Nếu bạn có đủ, hãy tập trung vào các thử nghiệm về những thay đổi căn bản và có tác động trên khắp trang web.
    • Nếu bạn có nhiều, bạn có thể kiểm tra các thay đổi nhỏ và vẫn nhận được dữ liệu có ý nghĩa.
  • Sử dụng nghiên cứu của bạn, đào sâu tìm hiểu những điểm chưa đạt (điểm nào và ở đâu) sau đó đưa ra những giả thuyết có cơ sở về lý do tại sao những điểm đó chưa đạt. Tiến hành thử nghiệm A/B test, và tiếp tục lặp lại quy trình.

.Tổng hợp và Dịch từ liệu của Michael trên http://unbounce.com/

Bài viết nằm trong chuỗi bài viết nổi bật “Tối ưu hoá tỷ lệ chuyển đổi A-To-Z”, cập nhật thường xuyên

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s