Cải thiện chỉ số tăng trưởng với A/B Testing

18/01/2023
552
0

A/B Testing đang được đánh giá là công cụ cực kỳ quan trọng để cải thiện tăng trưởng dài hạn và tăng doanh thu bền vững cho ứng dụng. Giải pháp này giúp nhà cung cấp hiểu cách mà người dùng đang chuyển đổi dựa trên việc cung cấp thông tin cực kỳ chi tiết và hữu ích:

Yếu tố nào đang thu hút người dùng mới.
Cách người dùng hoạt động trên App
Điều gì sẽ tiếp tục giữ chân người dùng sử dụng App lâu dài.

Vậy làm thế nào để phát huy tối đa lợi ích mà công cụ này mang lại? Cùng tìm hiểu ngay trong bài viết sau đây

A/B Testing là gì?

A/B Testing cho phép bạn chia đối tượng thành hai (hoặc nhiều) nhóm, thay đổi một biến trong tổng thể nội dung phục vụ cho các nhóm đó và quan sát xem thay đổi đó ảnh hưởng như thế nào đến nhóm thử nghiệm.

Với những dữ liệu đã được trang bị, nhà phát triển có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện trải nghiệm của người dùng, giúp thu hút người dùng mới và kiếm tiền tốt hơn từ app.

Có 2 loại A/B Testing chính

Marketing Campaigns (Các chiến dịch quảng cáo): bao gồm ASO (Tối ưu hóa cửa hàng ứng dụng) và chiến lược thu hút người dùng.
In-app (Trên ứng dụng): bao gồm việc kiểm tra UX/UI, onboarding và các yếu tố khác để theo dõi như thời gian phiên, tỷ lệ giữ chân, mức độ tương tác và bất kỳ hành vi cụ thể nào khác trên app.

Một số công cụ thuộc bên thứ ba hiện nay có thể cung cấp các công cụ để thử nghiệm trên ứng dụng nhằm giúp nhà phát triển tối ưu hóa doanh thu từ quảng cáo, có thể chú ý một số yếu tố sau:

ARPDAU tăng cùng với các thay đổi về giới hạn tần suất, tốc độ làm mới và giá sàn
Tối ưu mô hình Waterfall
Thêm/xóa mạng

Các ví dụ A/B Testing để thử nghiệm cho nhà phát triển mới

Chuyển đổi người dùng & Tối ưu hóa App Store (ASO)

A/B Testing có thể giúp nhà phát triển phục vụ tốt hơn và kiếm tiền từ người dùng hiện tại cũng như xác định cách thu hút người dùng mới bằng cách thử nghiệm các chiến lược App Store khác nhau. Điều này bao gồm tất cả các yếu tố khác nhau như hình ảnh, ảnh chụp màn hình, văn bản mô tả, hoặc trang ứng dụng trên App Store. Đây là một nơi tốt để thử nghiệm các yếu tố khác nhau nhằm giúp nhà phát triển xác định yếu tố nào đã khiến người dùng cài đặt ứng dụng:

In-App testing (Thử nghiệm trong ứng dụng) – Trong chính ứng dụng, nên tận dụng A/B Testing để thử nghiệm nhiều yếu tố khác nhau.
Design (Thiết kế) – Nút CTA (Kêu gọi hành động) có được đặt ở vị trí tốt nhất không? Thường được nhấp nhiều hơn ở chuột bên trái hay phải? Các màu sắc khác nhau có thu hút nhiều lượt click chuột hơn không?
Player Engagement (Mức độ tương tác của người chơi): Việc hiển thị bảng xếp hạng cạnh tranh có làm tăng mức độ tương tác của người chơi không? A/B Testing có thể cung cấp thông tin chi tiết về mức độ tương tác.
Monetization (Kiếm tiền) – Nên sử dụng thử các biểu ngữ khác nhau hoặc kiểm tra các giao dịch mua trong nhiều App để tìm ra biểu ngữ nào thu hút được nhiều click chuột nhất.

Nên tập trung thử nghiệm ở đâu?

Với rất nhiều lựa chọn tiềm năng để thử nghiệm, đâu là yếu tố quan trọng nhất cần xem xét? Cùng tìm hiểu ngay:

1. Retention Rate

Theo các báo cáo trên ứng dụng iOS và Android, tỷ lệ giữ chân trung bình trong 30 ngày lần lượt là 4,13% và 2,6%. Tình trạng gián đoạn đang trở nên phổ biến hơn bao giờ hết.

Sau khi người dùng đã tải xuống App, nhà phát triển có thể kiểm tra bất kỳ yếu tố nào sau đây để giúp tìm ra thứ ảnh hưởng sâu sắc nhất đến việc người dùng quay trở lại:

Nội dung quảng cáo, giảm giá và ưu đãi nâng cấp
Các tính năng cụ thể của sản phẩm
Các hình thức mua hàng khác nhau, phần thưởng cho người dùng.

2. Monetization (Kiếm tiền trên ứng dụng)

Dù nhà phát triển kiếm tiền trên app thông qua hình thức nào (mua hàng hay quảng cáo), A/B Testing đều có thể được tận dụng để tối ưu hóa chiến lược kiếm tiền. Ví dụ:

Kiểm tra cấu hình quảng cáo: Nên thử nghiệm các chiến lược kiếm tiền từ quảng cáo khác nhau như thêm hoặc xóa mạng mới để xem mức độ gia tăng. Hoặc thử nghiệm điểm giá mới và tối ưu hóa Waterfall theo khu vực để giúp xác định các cơ hội tối đa hóa LTV.
Kiểm tra các yếu tố có thể làm tăng IAP. A/B Testing cho phép nhà phát triển thử các phương pháp thu hút khách hàng và nhắn tin khác nhau để xem phương pháp nào hoạt động tốt nhất. Nên thử các thông điệp và độ dài tin nhắn khác nhau, theo dõi CTA của để biết điều gì thực sự gây được ấn tượng với người dùng.

3. App Onboarding

Quy trình onboarding hợp lý, dễ hiểu là rất quan trọng và A/B Testing có thể giúp nhà phát triển hiểu người dùng có thể gặp khó khăn hoặc thành công ở đâu để có thể cải thiện trải nghiệm cho người dùng. Dưới đây là một số ý tưởng A/B Testing nhanh có thể sử dụng để giúp cải thiện quá trình onboarding cho app:

Kiểm tra các khung thời gian đăng ký khác nhau. Người dùng bắt buộc đăng nhập ngay hay sẽ có thời gian chờ? Nên cho người dùng thời gian để quyết định, trong lúc đó nhà phát triển có thêm cơ hội để giới thiệu về ứng dụng mà không gây ra cảm giác phiền hoặc xâm phạm thời gian cá nhân của người dùng.
Thử nghiệm các hình thức giới thiệu khác nhau. Sau khi người dùng đăng ký, quá trình điền vào bất kỳ biểu mẫu có đơn giản và nhanh chóng không? Loại thông tin đăng nhập nào được yêu cầu (mạng xã hội, email)? Các quy trình giới thiệu phức tạp hoặc khó hiểu có thể làm mất người dùng, vì vậy nên xem xét thử nghiệm các hình thức và quy trình khác nhau để tìm được những gì hoạt động tốt nhất
Thử nghiệm các quy trình giới thiệu khác nhau. Nên cho người dùng biết họ đang ở bước nào của trải nghiệm tích hợp, khi nào trải nghiệm sẽ kết thúc và những gì sẽ hiển thị tiếp theo.
Kiểm tra các tin nhắn khác nhau. A/B Testing cho phép bạn thử các thông báo khác nhau và xem thông báo nào hoạt động tốt nhất để có thể hiểu rõ hơn về tâm lý và động cơ của người chơi cũng như tinh chỉnh thông điệp cho phù hợp. Nên giữ cho văn bản rõ ràng, súc tích, nhiều thông tin và dễ đọc. Sử dụng các từ ngữ ngắn, hướng đến hành động để kết nối với khán giả như: dễ dàng, đơn giản, miễn phí, yêu thích, mới, đã được kiểm chứng và tiết kiệm. Hãy thử các thông điệp và độ dài tin nhắn khác nhau, theo dõi CTA để đánh giá được yếu tố cốt lõi tạo nên ấn tượng với người dùng.

Nên testing trong bao lâu?

Theo một vài nghiên cứu, từ 1-4 tuần sẽ là khoảng thời gian hữu ích để đánh giá mức độ ý nghĩa của dữ liệu. Vì A/B Testing không có sự kiểm soát chặt chẽ và có thể bị tác động bởi nhiều yếu tố bất khả kháng ảnh hưởng đến dữ liệu. Cho nên là điều quan trọng là phải có đủ thời gian để thu thập data nhưng không nên vượt quá mức cần thiết để tránh dữ liệu bị tác động bởi yếu tố bên ngoài.

Nên testing với bao nhiêu người dùng?

Theo Nielsen Norman Group, ý nghĩa của việc thống kê là tìm ra xác suất trong đó một kết quả quan sát có thể xảy ra ngẫu nhiên mà không chịu tác động của bất cứ nguyên nhân cơ bản nào. Con số này nên nhỏ hơn 5% để xem xét một phát hiện quan trọng.

Ví dụ: Nếu kiểm tra 2 màu cho nút A và B, nhà phát triển theo dõi số lần nhấp (tỷ lệ chuyển đổi) cho từng màu và nhận thấy tỷ lệ chuyển đổi của nút B cao hơn đáng kể. Từ đó có thể đánh giá chắc chắn rằng 95% tỷ lệ chuyển đổi cho tất cả người dùng sẽ cao hơn khi sử dụng nút B.

Lời kết

Khi đã tạo thành công mô hình A/B Testing để làm việc, thương hiệu nên bắt đầu thử nghiệm

Xác định những gì muốn kiểm tra và phân tích nhưng nên bắt đầu với một giả thuyết.
Kiểm tra một thay đổi tại một thời điểm. Dù có thể thực hiện nhiều thay đổi (được gọi là thử nghiệm đa biến) trong A/B Testing, nhưng tốt nhất nên bắt đầu với một thay đổi duy nhất. Điều này sẽ giúp dễ dàng tập trung vào điều gì đó cụ thể đang cải thiện hoặc gây hại cho kết quả.

Nguồn: Applovin

Về AppROI.co

AppROI Marketing là Growth Marketing Agency, có thế mạnh về Digital Performance Marketing với năng lực triển khai và tối ưu hiệu quả marketing trên nền tảng công nghệ mang lại khách hàng thực sự, giúp khách hàng đo lường giá trị lâu dài sau khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Hiện tại, AppROI đang đồng hành cùng các đối tác lớn như Google, TikTok, Facebook, Cốc Cốc, AppsFlyer, Adjust, CleverTap, Insider... cùng nhiều đối tác khác.

Website: approi.co

E-mail: [email protected]

Hotline: 0789.99.66.88