Thử nghiệm phân tách A/B (A/B testing) là gì

Thử nghiệm phân tách A/B (A/B testing) là một phương pháp thử nghiệm để so sánh hai phiên bản của một trang web hoặc ứng dụng nhằm xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn trong việc đạt được mục tiêu cụ thể. Đây là một phần quan trọng của tối ưu hóa chuyển đổi và tiếp thị số. Quá trình thử nghiệm A/B thường bao gồm các bước sau:

1. Xác định mục tiêu: Mục tiêu có thể là tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm tỷ lệ thoát, tăng thời gian người dùng trên trang, v.v.
2. Tạo biến thể: Tạo ra hai phiên bản khác nhau (A và B) của trang hoặc yếu tố cần thử nghiệm. Phiên bản A thường là phiên bản hiện tại (control), trong khi phiên bản B là biến thể mới có sự thay đổi mà bạn muốn thử nghiệm.
3. Chia nhóm người dùng: Người dùng được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm. Một nhóm sẽ thấy phiên bản A, và nhóm còn lại sẽ thấy phiên bản B.
4. Thu thập dữ liệu: Theo dõi và thu thập dữ liệu về cách người dùng tương tác với mỗi phiên bản.
5. Phân tích kết quả: So sánh hiệu suất của hai phiên bản dựa trên các số liệu đã xác định từ trước. Phiên bản nào có hiệu suất tốt hơn sẽ được triển khai rộng rãi hơn.
6. Triển khai phiên bản tốt hơn: Nếu biến thể (phiên bản B) hoạt động tốt hơn, nó sẽ thay thế phiên bản hiện tại (phiên bản A).

Ví dụ cụ thể về thử nghiệm A/B

Giả sử bạn đang điều hành một trang web thương mại điện tử và muốn tăng số lượng người dùng thêm sản phẩm vào giỏ hàng. Bạn quyết định thay đổi nút “Thêm vào giỏ hàng” từ màu xanh sang màu đỏ và thực hiện thử nghiệm A/B để xem liệu thay đổi này có ảnh hưởng tích cực đến số lần bấm nút không.

1. Mục tiêu: Tăng số lần bấm nút “Thêm vào giỏ hàng”.
2. Biến thể:
   • Phiên bản A: Nút “Thêm vào giỏ hàng” màu xanh (phiên bản hiện tại).
   • Phiên bản B: Nút “Thêm vào giỏ hàng” màu đỏ (biến thể).
3. Chia nhóm người dùng: Người dùng truy cập vào trang web sẽ được chia ngẫu nhiên vào hai nhóm. Một nhóm sẽ thấy nút màu xanh, nhóm còn lại sẽ thấy nút màu đỏ.
4. Thu thập dữ liệu: Theo dõi số lần bấm nút “Thêm vào giỏ hàng” cho cả hai phiên bản.
5. Phân tích kết quả: So sánh số liệu để xem liệu nút màu đỏ có làm tăng số lần bấm nút “Thêm vào giỏ hàng” hay không.
6. Triển khai phiên bản tốt hơn: Nếu nút màu đỏ hoạt động tốt hơn, nó sẽ thay thế nút màu xanh trên toàn bộ trang web.

Thử nghiệm A/B giúp bạn đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, giúp tối ưu hóa trang web hoặc ứng dụng một cách hiệu quả và chính xác hơn.