Kiểm thử A/B là một trong những cách đáng tin cậy nhất để cải thiện hiệu quả tiếp thị.

Nó giúp các nhóm so sánh các biến thể, xác thực quyết định và tối ưu chiến dịch dựa trên hành vi thực tế của người dùng. Dù bạn đang tinh chỉnh trang đích, kiểm thử nội dung quảng cáo hay điều chỉnh thông điệp, kiểm thử A/B mang đến cho bạn một cách rõ ràng để đo lường điều gì hiệu quả.

Nhưng ngay cả khi một bài kiểm thử A/B cho ra một kết quả thắng rõ ràng, vẫn thường còn lại một câu hỏi day dứt:

Tại sao nó lại hiệu quả?

Không có câu trả lời đó, việc tối ưu hóa sẽ khó mở rộng hơn. Bạn có thể cải thiện một chiến dịch, nhưng lại gặp khó khăn khi áp dụng những bài học đó ở nơi khác. Theo thời gian, điều đó dẫn đến nhiều thử nghiệm hơn — nhưng không nhất thiết hiểu biết nhiều hơn.

Để khai thác nhiều hơn từ kiểm thử A/B, bạn cần nhìn vượt ra ngoài kết quả và hiểu cách người dùng trải nghiệm nội dung của bạn trước khi họ hành động.

Kiểm thử A/B làm tốt điều gì

Kiểm thử A/B hiệu quả vì nó tập trung vào kết quả.

Bằng cách so sánh hai phiên bản của một trang hoặc một tài sản, bạn có thể đo lường phiên bản nào hoạt động tốt hơn dựa trên hành vi thực tế của người dùng. Điều này cho phép các nhóm:

• Xác định các biến thể có hiệu suất cao hơn

• Giảm phỏng đoán trong việc ra quyết định

• Liên tục cải thiện tỷ lệ chuyển đổi

Đây là một cách tiếp cận thực tiễn, dựa trên dữ liệu — và đối với nhiều nhóm, đó là nền tảng của tối ưu hóa.

Kiểm thử A/B rất giỏi trong việc đo lường những gì người dùng làm.

Kiểm thử A/B còn hạn chế ở đâu

Mặc dù kiểm thử A/B cho bạn biết phiên bản nào hoạt động tốt hơn, nhưng nó không giải thích điều gì gây ra sự khác biệt.

Ví dụ:

• Tại sao người dùng do dự trước khi nhấp?

• Điều gì khiến một phiên bản dễ hiểu hơn phiên bản khác?

• Sự bối rối hoặc ma sát xảy ra ở đâu?

Kiểm thử A/B ghi nhận kết quả cuối cùng — nhưng không phải trải nghiệm dẫn đến kết quả đó.

Vì vậy, tối ưu hóa có thể trở thành một vòng lặp thử và sai. Bạn tìm ra những phiên bản thắng, nhưng lý do đằng sau chúng vẫn chưa rõ ràng.

Kiểm thử A/B cho bạn thấy điều gì đã thay đổi hiệu suất — nhưng không phải điều gì đã gây ra nó.

Điểm mù: Sự chú ý không có ngữ cảnh

Để lấp khoảng trống này, nhiều nhóm chuyển sang các công cụ dựa trên sự chú ý như heatmap hoặc theo dõi mắt.

Những công cụ này cho thấy người dùng tập trung sự chú ý vào đâu và họ di chuyển qua một trang như thế nào. Thông tin đó hữu ích — nhưng vẫn còn chỗ để diễn giải.

Hãy xem xét một tình huống đơn giản:

Một người dùng dành vài giây tập trung vào một phần trên trang của bạn.

Điều đó có thể có nghĩa là:

• Nội dung hấp dẫn và giữ được sự quan tâm

• Thông điệp chưa rõ ràng và cần nỗ lực để xử lý

• Bố cục tạo ra sự cản trở hoặc nhầm lẫn

Chỉ dựa vào dữ liệu thì không thể biết được.

Sự chú ý không có ngữ cảnh là mơ hồ.

Lớp còn thiếu: Trải nghiệm người dùng

Giữa những gì người dùng nhìn thấy và những gì họ làm, còn có một lớp khác thường không được đo lường: trải nghiệm theo thời gian thực của họ.

Điều này bao gồm:

• Mức độ gắn kết (sự chú ý được thu hút mạnh đến mức nào)

• Tải nhận thức (mức độ khó để xử lý một điều gì đó)

• Phản ứng cảm xúc (nội dung tạo cảm giác thế nào tại thời điểm đó)

• Sự tập trung (mức độ duy trì chú ý một cách nhất quán)

Những yếu tố này ảnh hưởng đến hành vi trước khi một lượt nhấp hoặc chuyển đổi xảy ra.

Khi bạn có thể đo lường lớp này, kiểm thử A/B không còn chỉ là một bảng điểm. Nó trở thành cách để hiểu tại sao một biến thể hoạt động tốt hơn biến thể khác.

Ở trên: Một bài kiểm thử A/B được thực hiện với công nghệ Emotiv để so sánh trực tiếp trải nghiệm người dùng giữa hai nền tảng trình bày.

Cách cải thiện kiểm thử A/B bằng dữ liệu trải nghiệm

Để thu được nhiều giá trị hơn từ kiểm thử A/B, bạn cần kết hợp dữ liệu hiệu suất với hiểu biết về trải nghiệm người dùng.

Đây là lúc các công cụ như Emotiv Studio phát huy tác dụng.

Bằng cách đo các phản ứng dựa trên não bộ theo thời gian thực, Emotiv Studio chuyển các tín hiệu phức tạp thành những chỉ số rõ ràng, hữu ích như:

• Mức độ gắn kết

• Hứng khởi

• Căng thẳng

• Sự tập trung

Những chỉ số này bổ sung ngữ cảnh cho kết quả kiểm thử A/B.

Thay vì chỉ biết phiên bản nào hoạt động tốt hơn, bạn có thể thấy người dùng đã trải nghiệm từng phiên bản như thế nào khi họ tương tác với nó.

Ví dụ:

• Một phiên bản có mức độ gắn kết cao và căng thẳng thấp có thể cho thấy sự rõ ràng và hứng thú

• Một phiên bản có mức độ gắn kết cao và căng thẳng cao có thể cho thấy sự nhầm lẫn hoặc quá tải nhận thức

Lớp thông tin bổ sung này giúp giải thích kết quả — không chỉ đo lường chúng.

Ở trên: Một bài kiểm thử A/B mẫu giữa các quảng cáo TV so sánh hai phiên bản chỉnh sửa cảnh bằng công nghệ Emotiv.

Kiểm thử A/B so với các phương pháp nghiên cứu khác

Mỗi phương pháp nghiên cứu cung cấp một loại hiểu biết khác nhau:

Không có phương pháp đơn lẻ nào thay thế được các phương pháp khác. Nhưng kết hợp chúng sẽ dẫn đến những quyết định sáng suốt hơn.

Điều này mở ra gì cho các nhà tiếp thị

Khi bạn hiểu cách người dùng trải nghiệm nội dung của mình, bạn có thể cải thiện cách tối ưu hóa.

Điều này giúp bạn có thể:

• Xác định sự cản trở trước khi nó ảnh hưởng đến hiệu suất

• Cải thiện độ rõ ràng trong thông điệp và thiết kế

• Xác thực các quyết định sáng tạo với sự tự tin cao hơn

• Áp dụng các bài học trên nhiều chiến dịch một cách hiệu quả hơn

Thay vì chỉ dựa vào kết quả, bạn có được cái nhìn sâu hơn vào những yếu tố thúc đẩy các kết quả đó.

Ở trên: Bảng điều khiển nghiên cứu sản phẩm của Emotiv Studio hiển thị kết quả của một bài kiểm thử A/B giữa các định dạng quảng cáo

Vượt ra ngoài kiểm thử A/B

Kiểm thử A/B vẫn là một công cụ thiết yếu. Nó cung cấp kết quả rõ ràng, có thể đo lường và hỗ trợ cải tiến liên tục.

Nhưng tự nó, nó chỉ cho một bức tranh chưa đầy đủ.

Bằng cách bổ sung hiểu biết về cách người dùng trải nghiệm nội dung của bạn, bạn có thể làm cho tối ưu hóa chính xác hơn — và dễ lặp lại hơn.

Emotiv Studio giúp bạn có thể nắm bắt lớp còn thiếu đó theo thời gian thực, giúp bạn chuyển từ đo lường hiệu suất sang thực sự hiểu nó. 

Hãy xem hiểu biết theo thời gian thực về mức độ gắn kết, sự tập trung và tải nhận thức có thể cải thiện chiến lược tối ưu hóa của bạn như thế nào.

Khám phá các tính năng của Emotiv Studio