Thử nghiệm A/B, còn được gọi là thử nghiệm phân tách hoặc thử nghiệm nhóm, là một phương pháp thống kê mạnh mẽ được sử dụng trong lĩnh vực phân tích và thử nghiệm dữ liệu.
Nó cho phép các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách so sánh hai hoặc nhiều phiên bản của một biến cụ thể, chẳng hạn như trang web, tính năng ứng dụng hoặc chiến dịch tiếp thị, để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn về kết quả hoặc số liệu cụ thể.
Khám phá các khái niệm cơ bản về thống kê thử nghiệm A/B, tầm quan trọng của nó trong việc tối ưu hóa chiến lược và vai trò của nó trong việc thúc đẩy các quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện hiệu suất và thành công.
Tại sao các công ty cần thử nghiệm A / B?
Thử nghiệm AB hầu như không phải là một khái niệm mới mẻ; nó đã được sử dụng trong hơn một thế kỷ, mặc dù thực tế là bài kiểm tra AB thường được kết nối với các trang web và ứng dụng. Tuy nhiên, nền tảng này được hơn 75% nhà bán lẻ sử dụng.
Hình ảnh tín dụng: Pexels
Doanh nghiệp có thể sử dụng thử nghiệm AB để:
- Tìm hiểu về điểm khó của người dùng kênh chuyển đổi.
- Làm thế nào các doanh nghiệp có thể nhận được lợi nhuận từ lưu lượng truy cập hiện tại của họ?
- Làm thế nào để làm cho trải nghiệm người dùng tốt hơn.
- Tại sao Kiểm tra AB lại quan trọng như vậy bây giờ?
Hành vi của khách hàng đang thay đổi nhanh chóng do cuộc khủng hoảng đại dịch năm trước. Do đó, các công ty phải điều chỉnh thử nghiệm AB để theo kịp các mô hình hành vi đang phát triển. Kết quả là, các công ty có thể đưa ra lựa chọn tốt hơn.
Các doanh nghiệp phải nhanh chóng chuyển đổi sang phương thức trực tuyến và phát triển hoạt động kinh doanh trực tuyến của mình để lấp đầy khoảng cách giữa thương hiệu và khách hàng. Kiểm tra AB là kỹ thuật nhanh nhất để chuyển hướng họ đến thông tin hữu ích.
Những thay đổi trong nhiều ngành công nghiệp:
- Ngày càng có nhiều doanh nghiệp chuyển sang thế giới trực tuyến, báo hiệu sự kết thúc của các cửa hàng truyền thống.
- Nhiều tổ chức đang ngày càng tập trung vào việc đưa ra mức độ hài lòng của khách hàng sâu hơn, lấy con người làm trung tâm hơn thay vì những kẻ lừa đảo theo định hướng lợi nhuận. Ví dụ: Shopify đã cung cấp bản dùng thử miễn phí chín mươi ngày cho khách hàng với mong muốn hỗ trợ họ.
- Tương tác trò chuyện cũng gia tăng, với việc khách hàng chuyển từ “Tôi muốn biết” sang “Tôi muốn làm”. Do đó, bây giờ là thời điểm để kết nối người tiêu dùng với nội dung cao để tạo ra nhiều khách hàng tiềm năng hơn.
- Nhiều doanh nghiệp đang thay đổi các chiến thuật tiếp thị của họ từ việc giữ chân khách hàng và hướng tới việc thu hút khách hàng mới.
- Tất cả những thay đổi này trong hành vi của khách hàng đòi hỏi phải tiến hành nghiên cứu khách hàng và phát triển các ý tưởng thử nghiệm mới để giải quyết các vấn đề của khách hàng. Đã đến lúc đại tu quy trình kiểm tra ab.
Thống kê thử nghiệm A / B nói chung
Hình ảnh tín dụng: Pexels
1. Thị trường phần mềm thử nghiệm A/B sẽ đạt 1,151 triệu USD vào năm 2025 với tốc độ CAGR là 11.6 %:
Theo số liệu của QY Research, ngành công nghiệp phần mềm thử nghiệm A/B được định giá 485 triệu đô la trong năm 2018 và dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng vào năm 2019.
Thị trường toàn cầu cho phần mềm thử nghiệm A/B dự kiến sẽ đạt 1,151 triệu USD vào năm 2025 với tốc độ CAGR là 11.6%.
Hơn nữa, các phân tích dự đoán rằng tăng trưởng hàng năm sẽ tiếp tục không đổi ở mức 12.1% cho đến cuối năm 2025, một khi ngành này được dự đoán sẽ đạt hơn một tỷ đô la một chút.
(Nguồn: QY Research)
2. Thử nghiệm A/B là chiến lược CRO hiệu quả nhất:
Theo các ước tính gần đây, thử nghiệm A / B là cách tiếp cận hàng đầu được các chuyên gia quảng cáo sử dụng để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, với 60% tổ chức đã sử dụng và 34% khác đang lên kế hoạch sử dụng.
59% nhà tiếp thị sử dụng tính năng tối ưu hóa bản sao trong công việc hàng ngày của họ và 29% khác có kế hoạch thực hiện điều đó trong tương lai.
Các nhà tiếp thị cho biết họ sử dụng khảo sát trực tuyến và phản hồi của khách hàng (58%), cũng như phân tích hành trình của người dùng, bên cạnh thử nghiệm A/B (55%). Đối với 49% doanh nghiệp, việc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bắt đầu bằng việc kiểm tra khả năng sử dụng.
(Nguồn: Smart Insights)
3. Thử nghiệm A/B rất có lợi cho việc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi:
Khi nói đến việc nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, 60% doanh nghiệp nhận thấy thử nghiệm A/B cực kỳ có lợi.
Mặc dù nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi, nghiên cứu thử nghiệm A / B hiện tại cho thấy rằng hầu hết các doanh nghiệp tin rằng đó là một trong những cách tốt nhất để tăng chúng.
Thử nghiệm A / B không khó thực hiện đối với gần 63/7 số người được hỏi (XNUMX%). Chỉ có XNUMX% không đồng ý, đồng ý rằng việc đưa thử nghiệm A / B vào vị trí là một nhiệm vụ khó khăn.
(Nguồn: InvespCRO)
4. Thử nghiệm A/B trên các trang web thương mại điện tử có thể tăng doanh thu trên mỗi khách truy cập lên 50.7%:
Thử nghiệm A/B hiệu quả trên các trang web Thương mại điện tử có thể giúp doanh thu thông thường trên mỗi người truy cập tăng đột biến 50.7%
Nếu được thực hiện hiệu quả, thử nghiệm A / B có thể mang lại hiệu quả cao. Trên các trang web Thương mại điện tử, thu nhập trung bình trên mỗi khách truy cập là 3 đô la. Với thử nghiệm A / B thích hợp, thu nhập này có thể được tăng lên đáng kể.
1/3 người thử nghiệm A / B bắt đầu bằng cách xem xét các tính năng như tiêu đề thử nghiệm 20%, nút gọi hành động thử nghiệm 20%, bố cục thử nghiệm 10% và bản sao trang web thử nghiệm 8%, theo xu hướng thử nghiệm A / B.
(Nguồn: VWO)
5. Cần tối thiểu 5000 lượt truy cập duy nhất để có ý nghĩa thống kê trong thử nghiệm A/B:
Một trong những yếu tố chính khiến một số nhà tiếp thị không nhận được kết quả như mong đợi từ thử nghiệm A/B là thiếu lưu lượng truy cập.
Cần có ngưỡng 5000 lượt truy cập duy nhất để có ý nghĩa thống kê trong thử nghiệm A/B. Theo thử nghiệm A/B số liệu thống kê, chỉ một trong số bảy thử nghiệm A / B là đủ cần thiết về mặt thống kê để tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Theo một nghiên cứu khác, cần phải có một nhóm khảo sát thử nghiệm A/B gồm 5,000 lượt truy cập duy nhất cho mỗi biến thể, cũng như 100 lượt chuyển đổi trên mọi mục tiêu theo biến thể, để đạt được kết quả có ý nghĩa thống kê hoặc tỷ lệ tin cậy 95%.
(Nguồn: AB Tasty)
6. Hơn 50% công ty sử dụng Khung ưu tiên kiểm tra:
Khung ưu tiên hoặc cơ chế ưu tiên các bài kiểm tra là một phần quan trọng trong quy trình CRO của một công ty.
Theo thống kê thử nghiệm A / B, 56.4% tổ chức sử dụng khung ưu tiên thử nghiệm, cho thấy rằng ngày càng nhiều công ty đang cải thiện.
Tin vui là tỷ lệ các công ty không sử dụng khung ưu tiên kiểm tra đã tăng từ 43.6% lên 47.1% trong năm ngoái.
(Nguồn: CXL)
7. Thử nghiệm A/B nhận được xếp hạng 4.3/5 từ các chuyên gia tối ưu hóa cho CRO:
Theo một cuộc thăm dò do CXL và VWO thực hiện, thử nghiệm A/B là ưu tiên hàng đầu của các chuyên gia tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.
Khi các chuyên gia đánh giá mức độ thành công của các phương pháp CRO hiện tại, họ đã cho thử nghiệm A/B 4.3 trên 5 xếp hạng, theo số liệu thử nghiệm A/B và tối ưu hóa.
Điều này cho thấy rõ ràng rằng rất ít phương tiện khác cung cấp cho các nhà tiếp thị nhiều kiến thức chuyên môn và sự linh hoạt để thử nghiệm hầu như bất kỳ ý tưởng hoặc kế hoạch nào.
(Nguồn: Finances Online)
8. 77% tổ chức thực hiện thử nghiệm A/B trên trang web và 60% trên trang đích của họ:
Thử nghiệm A / B được sử dụng phổ biến nhất để tăng tỷ lệ chuyển đổi của các trang web công ty, với 77% công ty đang làm như vậy. Khoảng 71 phần trăm thực hiện 2-3 bài kiểm tra tương tự mỗi tháng.
Trong khi đó, trang đích Dữ liệu thử nghiệm A / B cho thấy rằng trang đích rất quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp trực tuyến nào vì chúng là nơi chuyển đổi xảy ra. Không có gì ngạc nhiên khi 60% tất cả các công ty sử dụng phương pháp này để tăng hiệu suất cho các trang web của họ.
(Nguồn: InvespCRO)
9. 1/3 nhà tiếp thị hài lòng với tỷ lệ chuyển đổi sau khi thử nghiệm A/B:
Chỉ 28 phần trăm nhà tiếp thị hài lòng với tỷ lệ chuyển đổi thu được từ thử nghiệm A / B. Đó là lý do tại sao. Thử nghiệm A / B chỉ hiệu quả khi được thực hiện đúng cách, vì vậy hãy đảm bảo rằng bạn đã nỗ lực thêm.
(CXL)
Thống kê email Thử nghiệm A/B:
Hình ảnh tín dụng: Pexels
1. Trong hoạt động tiếp thị qua thư của mình, 93% công ty Hoa Kỳ sử dụng thử nghiệm A/B:
Bởi vì các nhà tiếp thị ở Mỹ là những người đầu tiên đưa phân tích dữ liệu thử nghiệm A/B vào chiến thuật của họ nên không có gì ngạc nhiên khi hầu hết các doanh nghiệp đều sử dụng nó.
Hơn nữa, các nhà tiếp thị Hoa Kỳ là những người làm việc đó nhiều nhất, đặc biệt là khi đánh giá hiệu suất của các sáng kiến tiếp thị qua email của họ.
Theo thống kê về tiếp thị qua email, 79% các tổ chức ở Pháp sử dụng thử nghiệm A / B trong tiếp thị qua email của họ (thỉnh thoảng hoặc phần lớn thời gian), trong khi 77% ở Đức.
(Nguồn: Đất quảng cáo)
2. Sử dụng danh tính của một người làm Người gửi có thể tăng tỷ lệ mở lên 0.53%.:
Thống kê thử nghiệm A / B cho email marketing đôi khi có thể cung cấp các kết quả có vẻ nhỏ nhưng dẫn đến những thay đổi lớn trên quy mô rộng hơn.
Ví dụ: trong phần 'Người gửi', việc gửi email được cá nhân hóa hơn từ một người thay vì một công ty sẽ tăng tỷ lệ mở & nhấp tương ứng lên 0.53% & 0.23%.
(Nguồn: Quản lý chiến dịch)
3. Thử nghiệm A/B trên thư được 59% tổ chức sử dụng:
Một kênh chuyển đổi nổi bật khác là tiếp thị qua email, đây có thể là một lĩnh vực mà trong đó nhiều chuyên gia tiếp thị nên thử nghiệm hơn.
Theo xu hướng thử nghiệm A / B liên quan đến thư, 59% các công ty đã làm như vậy. 58 phần trăm khác thử các chiến lược tìm kiếm được tài trợ với thử nghiệm A / B.
(Nguồn: InvespCRO)
4. Gần 40% tổ chức trên thế giới kiểm tra chủ đề của email:
Dòng tiêu đề của email là phần quan trọng nhất, là móc câu được sử dụng để lôi kéo khách hàng nhấp vào, theo 39% tổ chức trên toàn cầu.
Theo Thử nghiệm A / B số liệu thống kê về tiếp thị qua email, 37% văn bản kiểm tra, 36% ngày và giờ gửi kiểm tra, 32% tập trung vào địa chỉ người gửi và 39% xem ảnh trong email. Ưu đãi (28 phần trăm) và tiêu đề trước (23 phần trăm) là hai thứ khác trải qua thử nghiệm A/B.
(Nguồn: Finances Online)
5. Dòng chủ đề có ít từ hơn thu hút thêm 541% phản hồi:
Theo kết quả thử nghiệm A/B trên dòng tiêu đề email, có vẻ như sáng tạo không phải là cách tiếp cận tốt nhất. Người dùng có xu hướng thích những dòng chủ đề đơn giản và ngắn gọn.
Khi so sánh với các dòng chủ đề sáng tạo, dòng chủ đề có ít từ hơn sẽ thu hút được nhiều phản hồi hơn 541%.
Phát hiện này xuất phát từ các thử nghiệm tiếp thị qua email nhằm xác định những gì khách hàng tiềm năng đánh giá cao nhất.
(Nguồn: HebergementWebs)
6. Cứ 1 trường hợp thì có 8 trường hợp, thử nghiệm A/B mang lại kết quả rõ ràng cho doanh nghiệp:
Ngay cả khi bạn sử dụng phương pháp thử nghiệm A/B tốt nhất, kết quả đôi khi có thể gây thất vọng.
Theo dữ liệu, cứ 1 thử nghiệm A/B thì chỉ có 8 kết quả là chiến dịch email thành công, trong khi số còn lại hiếm khi cải thiện. Các doanh nghiệp thường nên sử dụng nhiều biến số hơn để giảm bớt sự khó chịu và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
(Nguồn: Trung tâm học tập)
Ví dụ thử nghiệm A/B nổi tiếng nhất:
1. Microsoft Bing thực hiện trung bình 1,000 thử nghiệm A/B mỗi tháng.:
Các tập đoàn lớn tiến hành quá nhiều thử nghiệm này mà chúng tôi gần như chắc chắn sẽ tham gia mỗi khi chúng tôi lên mạng. Bing kiểm tra gần một nghìn phần khác nhau trong trải nghiệm người dùng của họ mỗi tháng.
(Nguồn: Tiếp thị)
2. Thử nghiệm A/B đã giúp Bing tăng thu nhập của họ lên 12%:
Một trong những nhà phát triển của Microsoft đã đưa ra ý tưởng điều chỉnh cách tiêu đề quảng cáo xuất hiện trong tìm kiếm Bing vào năm 2012.
Dữ liệu thử nghiệm A/B trong đề xuất của ông đã tiết lộ những kết quả đáng kinh ngạc và nó đã giúp Microsoft tăng lợi nhuận hàng năm lên 100 triệu USD chỉ riêng ở Hoa Kỳ, khiến nó trở thành phát minh tốt nhất trong lịch sử của Bing.
(Nguồn: Harvard Business Review)
3. Thử nghiệm A/B đã giúp chiến dịch tranh cử tổng thống của Barack Obama tạo ra 75 triệu USD:
Chiến dịch tranh cử tổng thống của cựu Tổng thống Barack Obama năm 2008 có lẽ là một trong những ví dụ tốt nhất và nổi tiếng nhất về kết quả thử nghiệm A / B tuyệt vời. Phân tích email thử nghiệm A / B của nhóm tiếp thị kỹ thuật số của Obama cung cấp tài liệu nghiên cứu điển hình hấp dẫn.
Họ đã thử nghiệm các hình ảnh, video và bố cục trang web khác nhau và phát hiện ra rằng việc tăng tỷ lệ đăng ký internet của chiến dịch lên 140% đã làm tăng số tiền thu về 75 triệu đô la.
Họ đã thực hiện nhiều thử nghiệm A/B liên quan đến các nút 'Tham gia với chúng tôi ngay', Đăng ký ngay' & ” Tìm hiểu thêm' và phát hiện ra rằng 'Tìm hiểu thêm' nhận được số lượt đăng ký trên mỗi khách truy cập nhiều hơn khoảng 20% so với 'Đăng ký' tiêu chuẩn. ' Điều này dẫn đến khoảng bốn triệu lượt đăng ký danh sách email, theo thống kê thử nghiệm A/B.
(Nguồn: Có dây)
4. Năm 2000, Google tiến hành thử nghiệm A/B đầu tiên:
Để xác định có bao nhiêu phát hiện sẽ được hiển thị trên mỗi trang, Google đã tiến hành thử nghiệm A / B lần đầu tiên vào năm 2000.
Sau mười năm, Google đã thực hiện 7,000 cuộc kiểm tra này hàng năm. Theo thống kê thử nghiệm A / B, Google thực hiện khoảng 10,000 thử nghiệm A / B mỗi năm.
(Nguồn: Trung tâm học tập)
5. Đối với CTA của họ, Google đã thực hiện thử nghiệm A/B trên 50 màu xanh lam riêng biệt:
Google đã thử nghiệm với 50 màu xanh lam khác nhau cho lời gọi hành động của mình để xem phiên bản nào đã chuyển đổi nhiều người dùng nhất. Các doanh nghiệp khác đã tăng chuyển đổi bằng cách sử dụng phân tích thử nghiệm A / B cho màu sắc.
Ví dụ: sử dụng màu cam đã tăng tỷ lệ chuyển đổi của SAP lên 32.5 phần trăm, trong khi sử dụng màu đỏ tăng tỷ lệ chuyển đổi của Performable lên đến 21 phần trăm, theo dữ liệu thử nghiệm A / B.
(Nguồn: Quicksprout)
Câu Hỏi Thường Gặp
🧐 Thử nghiệm A/B hoạt động như thế nào?
Thử nghiệm A/B bao gồm việc chia ngẫu nhiên một nhóm thành hai hoặc nhiều phân đoạn và cho mỗi phân đoạn tiếp xúc với các biến thể khác nhau. Phân tích thống kê sau đó được sử dụng để xác định biến thể nào hoạt động tốt hơn.
📊 Tại sao thử nghiệm A/B lại quan trọng trong phân tích dữ liệu?
Thử nghiệm A/B giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa chiến lược và cải thiện hiệu suất bằng cách so sánh các tùy chọn và chọn tùy chọn hiệu quả nhất.
📈 Kỹ thuật thống kê nào được sử dụng trong thử nghiệm A/B?
Các kỹ thuật thống kê phổ biến bao gồm kiểm tra giả thuyết, kiểm tra t, kiểm tra chi bình phương và khoảng tin cậy.
🎯 Một số chỉ số hiệu suất chính cần theo dõi trong thử nghiệm A/B là gì?
Các số liệu khác nhau tùy thuộc vào thử nghiệm nhưng có thể bao gồm tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ nhấp, doanh thu và mức độ tương tác của người dùng.
💡 Một số phương pháp hay nhất để tiến hành thử nghiệm A/B một cách hiệu quả là gì?
Các phương pháp thực hành tốt nhất bao gồm xác định mục tiêu rõ ràng, chọn mẫu ngẫu nhiên, tránh sai lệch, chạy thử nghiệm trong khoảng thời gian thích hợp và liên tục lặp lại dựa trên kết quả.
📝 Bạn diễn giải kết quả của thử nghiệm A/B như thế nào?
Kết quả được giải thích bằng cách phân tích ý nghĩa thống kê, khoảng tin cậy và ý nghĩa thực tế để đưa ra quyết định sáng suốt.
Liên kết nhanh:
- Số liệu thống kê hàng đầu về tiếp thị video mà bạn nên biết
- Số liệu thống kê TikTok bạn cần biết: Làm cách nào để kiểm tra số liệu thống kê TikTok của tôi?
- Thống kê viết blog: Danh sách thống kê và sự kiện viết blog cuối cùng
- Thống kê Instagram mà bạn nên biết
Kết luận: Thống kê thử nghiệm A / B 2024
Mục tiêu cuối cùng của bất kỳ doanh nghiệp internet nào là chuyển đổi người dùng thành khách hàng trả tiền. Mọi người đều muốn thấy lưu lượng truy cập có giá trị của chiến dịch quảng cáo của họ chuyển thành doanh số bán hàng thành công.
Theo thống kê thử nghiệm A/B, phương pháp nghiên cứu này có thể chỉ là công cụ bạn cần để xác định xem bạn có đang đi đúng hướng để tối ưu hóa hay không và từ đó hỗ trợ bạn thu hút nhiều khách hàng hài lòng hơn trực tuyến
nguồn: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, tài chính trực tuyến, martech, g2.com, quicksprout
