Trong bối cảnh các hoạt động CRM và marketing ngày càng đòi hỏi độ chính xác cao, doanh nghiệp không thể dựa vào cảm tính để tối ưu chiến dịch. Khách hàng thay đổi liên tục, hành vi mua sắm khó dự đoán, và mỗi điều chỉnh nhỏ trong nội dung, thời điểm hay kênh tương tác đều có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả chuyển đổi. Chính vì thế, đây là lúc A/B testing trở thành phương pháp mang tính quyết định. Ematic Solutions sẽ giúp bạn hiểu rõ việc thực hiện A/B testing trong CRM và làm thế nào để xây dựng một thử nghiệm A/B test có hiệu quả, từ đó tối ưu hóa chiến dịch CRM và mang lại doanh thu bền vững.
1. A/B testing trong CRM là gì?
“A/B Testing” (hay còn gọi là split testing) là quá trình thử nghiệm hai phiên bản khác nhau (A và B) cho cùng một mục tiêu và một nhóm đối tượng. Quá trình thử nghiệm này thường diễn ra trong một môi trường hoặc tình huống cụ thể để xác định phiên bản nào mang lại hiệu quả tốt hơn. Sau đó, kết quả sẽ được đánh giá và phiên bản hiệu quả hơn sẽ được sử dụng để quảng cáo trên các phương tiện truyền thông.
Trong bối cảnh CRM (Customer Relationship Management), A/B Testing có thể được áp dụng để thử nghiệm các yếu tố trong email marketing như nội dung, tiêu đề, hình ảnh, bố cục, lời kêu gọi hành động (CTA), thời gian gửi thông điệp hoặc thử nghiệm pop-up, landing page, tin nhắn SMS/ZNS.
Ví dụ: Khi gửi email ưu đãi cho khách hàng, doanh nghiệp có thể A/B test subject line để xem phiên bản nào thu hút hơn.
- Version A: “50% off các sản phẩm | Mua ngay”
- Version B: “Đừng bỏ lỡ cơ hội nhận ngay ưu đãi giảm 50% cho các sản phẩm áo khoác, giày,…”
→ Bằng cách này, doanh nghiệp có thể đo lường tỷ lệ mở email (open rate) giữa hai nhóm để xem subject line nào tạo được sức hút lớn hơn. Phiên bản có open rate cao hơn đồng nghĩa với việc tiêu đề email phù hợp hơn với nhu cầu và hành vi của khách hàng mục tiêu.
A/B Testing giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tối ưu hơn
2. Vì sao cần thực hiện A/B Testing?
Việc thực hiện A/B Testing đem lại rất nhiều lợi ích thiết thực cho hoạt động CRM và marketing nói chung:
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm giác: Thay vì “mình nghĩ gửi vào lúc 10h sáng sẽ tốt hơn”, doanh nghiệp thử nghiệm thực tế và đo lường → từ đó biết được chính xác khung giờ nào sẽ đạt hiệu quả tối ưu nhất dựa trên các con số
- Tối ưu hoá hiệu quả chuyển đổi: Ví dụ A/B test với subject line để xem khách hàng hứng thú với nội dung nào hơn, A/B test với CTA để đánh giá loại CTA nào thu hút người xem bấm vào,…
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng (CX): Khi doanh nghiệp thử nghiệm các thông điệp, thời điểm hay giao diện khác nhau…, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn yếu tố nào khiến khách hàng phản hồi tốt hơn → từ đó cải thiện dịch vụ và tạo ra trải nghiệm tốt hơn.
- Giảm thiểu rủi ro khi triển khai những thay đổi lớn: thay vì cập nhật toàn bộ chiến dịch cùng lúc, doanh nghiệp có thể thử nghiệm trên một phiên bản nhỏ để kiểm chứng hiệu quả trước khi nhân rộng.
- Học được insight sâu hơn về khách hàng: Khi thử nghiệm và phân tích, doanh nghiệp không chỉ biết phiên bản nào tốt hơn, mà còn có thể khám phá tại sao nó lại tốt hơn → giúp lập kế hoạch cho các thử nghiệm sau.
- Tối ưu hóa ROI: Vì mỗi tương tác với khách hàng trong CRM đều tính chi phí (chi phí gửi email, chi phí chăm sóc,…), việc tăng hiệu suất mỗi lần gửi sẽ góp phần tăng ROI chiến dịch.
3. A/B Testing trong thực tế
Một số tình huống ứng dụng A/B Testing phổ biến trong CRM nói riêng và trong ngữ cảnh digital marketing nói chung:
Thử nghiệm tiêu đề email (subject lines)
Nhóm A sẽ nhận được email với tiêu đề A, nhóm B sẽ nhận được tiêu đề B → doanh nghiệp đo lượt open rate giữa 2 nhóm tiêu đề và biết được tiêu đề nào sẽ thu hút khách hàng mở email hơn.
Thử nghiệm nội dung email hoặc CTA
Doanh nghiệp cũng có thể thử nghiệm với phần thân email khác, hình ảnh khác, lời kêu gọi khác → từ đó đo tỉ lệ click và chuyển đổi giữa 2 nội dung xem nội dung nào làm khách hàng có xu hướng click hơn.
Thời điểm gửi email/SMS
Doanh nghiệp lên lịch gửi vào 2 khung thời gian A và B (ví dụ 9h sáng và 3h chiều) → đo tỉ lệ tương tác khách hàng giữa 2 mốc thời gian và biết được khung giờ nào khách hàng tương tác nhiều nhất.
Thử nghiệm với thông điệp cá nhân hóa
Thử nghiệm với nhóm A (thông điệp chung) và nhóm B (thông điệp cá nhân hoá theo hành vi khách hàng) → đo lượt phản hồi và biết nhóm thông điệp nào có xu hướng khiến khách hàng phản hồi lại.
Thử nghiệm trong trang landing page hoặc form đăng ký liên quan tới CRM
Doanh nghiệp thay đổi bố cục, số trường nhập, loại CTA → từ đó đo được tỉ lệ gửi form thành công.
A/B Testing đã được nhiều doanh nghiệp ứng dụng thành công
4. Quy trình thực hiện A/B Testing
4.1 Bước 1: Xác định mục tiêu và KPI
Trước khi thực hiện bất cứ thử nghiệm nào, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu của thử nghiệm là gì và KPI sẽ dùng để đánh giá. Ví dụ: tăng tỉ lệ mở email từ 18 % lên 22 %
Việc xác định mục tiêu giúp doanh nghiệp tập trung vào những chỉ số quan trọng và sau này phân tích xác thực, uy tín hơn.
4.2 Bước 2: Đặt giả thuyết
Sau khi có mục tiêu, doanh nghiệp cần đặt ra giả thuyết: “Nếu tôi thay đổi yếu tố X thì sẽ làm tăng KPI Y”. Ví dụ: “Nếu tôi gửi email với câu mở đầu cá nhân hoá (‘Xin chào [Tên khách hàng],…’) thay vì 1 email chung thì tỉ lệ click sẽ tăng”.
Giả thuyết phải rõ ràng và có cơ sở (dựa trên dữ liệu hành vi hoặc phân tích trước đó).
4.3 Bước 3: Tạo biến thể A và B
- Biến thể A (Control): phiên bản hiện tại doanh nghiệp đang dùng.
- Biến thể B (Variant): phiên bản với thay đổi 1 yếu tố rõ ràng để doanh nghiệp có thể xác định nguyên nhân và đo lường chính xác hiệu quả của việc thay đổi. (Lưu ý: chỉ nên thay đổi một yếu tố tại một thời điểm)
Ví dụ: Nhóm A gửi email tiêu đề “Bạn có biết…?”, nhóm B gửi tiêu đề “Chào [Tên khách hàng], bạn đã sẵn sàng…?”. Mọi phần khác như nội dung, hình ảnh, thời điểm gửi phải được giữ nguyên.
4.4 Bước 4: Chạy thử nghiệm với lượng traffic đủ lớn
Doanh nghiệp chia khách hàng thành hai nhóm ngẫu nhiên và chạy thử nghiệm. Cần đảm bảo rằng số lượng người tham gia đủ lớn để đạt ý nghĩa thống kê, nếu sample quá nhỏ thì kết quả có thể do ngẫu nhiên.
Testing nên chạy đủ thời gian, tránh dừng quá sớm chỉ vì cảm giác hoặc vì thấy “nhóm B tốt hơn sơ bộ”.
4.5 Bước 5: Phân tích dữ liệu và chọn biến thể tốt nhất
Khi thử nghiệm kết thúc, doanh nghiệp phân tích: biến thể nào có KPI tốt hơn? Có đạt ý nghĩa thống kê chưa? Nếu có, doanh nghiệp chọn biến thể “vô địch” và triển khai cho toàn bộ khách hàng. Nếu không, doanh nghiệp có thể coi thử nghiệm là là chưa đủ để đưa ra kết luận hoặc tiếp tục thử nghiệm khác.
Sau đó, doanh nghiệp cũng nên ghi nhận insight từ thử nghiệm: tại sao phiên bản B thắng hoặc không thắng? Có điều gì học được? Có ảnh hưởng phụ nào không?
4.6 Lưu ý quan trọng cho các lỗi phổ biến khi thực hiện A/B testing
- Chỉ nên test một yếu tố tại một thời điểm: nếu doanh nghiệp thay quá nhiều yếu tố, rất khó xác định yếu tố nào tạo ra thay đổi.
- Thời gian test nên đủ dài để dữ liệu có ý nghĩa thống kê: test quá ngắn có dẫn tới một số lỗi nhỏ, chưa đủ sample hoặc chưa đạt lượng traffic ảnh hưởng → kết quả có thể sai.
- Ngoài ra còn các lưu ý khác như: nhóm thử và nhóm đối chứng phải được phân ngẫu nhiên, tránh bias; mỗi lần test phải kiểm soát các yếu tố ngoài kiểm soát; ghi chép lại chi tiết để học lại được từ mỗi thử nghiệm.
- Bạn cũng cần lưu ý: A/B Testing chỉ trả lời “which version works better” chứ không trả lời “tại sao”. Vì vậy, nếu muốn biết “tại sao”, bạn nên kết hợp với các công cụ phân tích hành vi hoặc liên hệ ngay với Ematic Solutions để nhận được tư vấn miễn phí.
5. Cách đọc kết quả A/B Testing
A/B Testing không chỉ là so sánh xem yếu tố nào “thắng” hay “thua”, 1 marketer giỏi không chỉ biết nhìn vào con số, mà còn hiểu vì sao khách hàng phản ứng như vậy.
Khi thử nghiệm kết thúc, doanh nghiệp có thể:
Bước 1: Xác định phiên bản nào tối ưu hơn
Sau khi thử nghiệm kết thúc, doanh nghiệp kiểm tra lại KPI chính đã đặt ra (ví dụ: open rate, click rate, conversion rate…) xem nhóm nào có các chỉ số cao hơn.
Tuy nhiên, hãy kiểm tra cả những chỉ số phụ: tỉ lệ unsubscribe, bounce rate, thời gian trên trang, hoặc thậm chí chi phí mỗi chuyển đổi. Một phiên bản có tỉ lệ click cao nhưng tỷ lệ hủy đăng ký lớn có thể không thực sự ổn định lâu dài.
Bước 2: Kiểm tra ý nghĩa thống kê
Không nên vội kết luận chỉ vì thấy kết quả “có vẻ tốt”. Hãy đảm bảo thử nghiệm đạt mức ý nghĩa thống kê (thường là 95%), nghĩa là có ít hơn 5 % khả năng kết quả xảy ra do ngẫu nhiên.
Bước 3: Phân tích hành vi để hiểu “vì sao”
Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ phân tích hành vi để hiểu tại sao phiên bản B thắng hoặc không thắng. Ví dụ: người dùng ở nhóm B tương tác nhiều hơn với CTA, bỏ ít bước hơn trong form.
Bước 4: Rút ra insights và next steps
Nếu phiên bản B có kết quả áp đảo rõ ràng, hãy triển khai rộng; ngược lại nếu doanh nghiệp vẫn chưa đủ dữ liệu để đưa ra kết luận, có thể giữ lại phiên bản A và lên kế hoạch thử nghiệm tiếp.
Hãy nhớ ghi lại những điều có thể áp dụng cho lần thử nghiệm sau như: Yếu tố nào tác động mạnh nhất? Nhóm khách hàng nào phản ứng tích cực nhất? Có giả thuyết nào mới nảy sinh từ kết quả này không?
Một marketer xuất sắc không tìm kiếm “phiên bản hoàn hảo”, mà duy trì quá trình tối ưu liên tục dựa trên dữ liệu.
6. Các công cụ phổ biến để thực hiện A/B Testing
6.1. Công cụ cho Website & Landing Page
Visual Website Optimizer (VWO)
Visual Website Optimizer (viết tắt: VWO) là một trong những nền tảng A/B Testing mạnh mẽ và phổ biến nhất hiện nay, được nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử, SaaS và agency sử dụng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
VWO cho phép doanh nghiệp thực hiện A/B testing, split URL, phân đoạn khách hàng, đo lường kết quả và thay đổi content/element trên trang web.
Cách sử dụng VWO cơ bản: người dùng tạo phiên bản A (hiện tại) và bản B (với thay đổi), dùng VWO để phân phối traffic ngẫu nhiên, thiết lập mục tiêu (conversion goal), chạy thử, sử dụng báo cáo của VWO để chọn phiên bản thắng.
Optimonk
Optimonk là nền tảng tối ưu hóa chuyển đổi chuyên về pop-up, overlay và thông điệp cá nhân hóa trên website. Đây là công cụ cực kỳ hiệu quả cho các chiến dịch thu thập lead, remarketing và giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng.
Tính năng A/B testing: doanh nghiệp có thể tạo hai phiên bản pop-up khác nhau và thử nghiệm xem phiên bản nào có tỉ lệ chuyển đổi tốt hơn. Cách dùng: tích hợp Optimonk vào website, tạo chiến dịch pop-up A và B, xác định mục tiêu (ví dụ: đăng ký nhận ebook, thêm sản phẩm vào giỏ,…), chạy thử và xem bản nào tốt hơn.
6.2. Công cụ cho Email Marketing
Klaviyo
Klaviyo là nền tảng email marketing và automation hàng đầu, đặc biệt mạnh trong lĩnh vực E-commerce. Công cụ này cho phép doanh nghiệp chạy thử nghiệm A/B trực tiếp trên từng chiến dịch email hoặc workflow tự động, giúp tối ưu hiệu quả bán hàng và giữ chân khách hàng.
Nhờ khả năng tích hợp sâu với các nền tảng như Shopify, WooCommerce hay Magento, Klaviyo không chỉ cho doanh nghiệp biết email nào được mở nhiều hơn, mà còn chỉ ra email nào thật sự mang lại doanh số.
Campaign Monitor
Campaign Monitor nổi tiếng với giao diện thân thiện, dễ sử dụng và phù hợp cho doanh nghiệp vừa và nhỏ muốn giữ hình ảnh chuyên nghiệp trong từng chiến dịch email. Công cụ này cho phép doanh nghiệp thực hiện A/B Testing chỉ với vài thao tác: chọn yếu tố cần thử, gửi hai phiên bản đến nhóm mẫu nhỏ, và để hệ thống tự động chọn biến thể có hiệu suất tốt nhất gửi cho phần còn lại.
HubSpot
Không chỉ là công cụ gửi email, HubSpot là một hệ sinh thái CRM tích hợp toàn bộ dữ liệu khách hàng, hành vi website và hoạt động marketing. Trong HubSpot, doanh nghiệp có thể thử nghiệm A/B cho nhiều yếu tố và nhận báo cáo chi tiết về cách người nhận tương tác, thời lượng đọc, thiết bị sử dụng và tác động của email đến pipeline bán hàng thực tế.
7. FAQ
7.1. A/B Testing nên chạy trong bao lâu là hợp lý?
Không có thời gian “chuẩn” cho mọi trường hợp – thời gian phụ thuộc vào lượng traffic (hoặc khách hàng) đang có, mức độ thay đổi mong muốn và sự khác biệt giữa các phiên bản.
Tuy nhiên, nếu traffic nhỏ, doanh nghiệp cần chạy lâu hơn để đủ mẫu thu thập và đạt ý nghĩa thống kê. Nếu traffic lớn và biến thể có hiệu ứng mạnh, doanh nghiệp có thể dừng sớm hơn (nhưng vẫn nên đạt mức ý nghĩa).
7.2. Nên test bao nhiêu phiên bản cùng lúc?
Trong chuẩn A/B thì chỉ hai phiên bản (A và B) là tốt để rõ ràng nguyên nhân. Nếu doanh nghiệp test nhiều hơn (A/B/C/D…), gọi là A/B/n testing → khả năng phân tích phức tạp hơn và cần thời gian hoặc lưu lượng lớn hơn để đạt ý nghĩa.
Với CRM, nếu bạn có nguồn lực và traffic lớn, bạn có thể thử 3 phiên bản nhưng hãy chuẩn bị để phân tích kỹ hơn và chờ lâu hơn.
7.3. Không thực hiện A/B testing thì còn cách nào khác để kiểm chứng hiệu quả marketing?
Tất nhiên là có, doanh nghiệp vẫn có thể kiểm chứng hiệu quả marketing qua phân tích dữ liệu lịch sử, KPIs, khảo sát khách hàng hay theo dõi hành vi người dùng.
Tuy nhiên, các phương pháp này có rủi ro là khó xác định chính xác yếu tố nào thực sự tạo ra kết quả, dẫn đến quyết định tối ưu chiến dịch dựa trên cảm tính hoặc dữ liệu chưa đầy đủ.
A/B testing khi triển khai đúng cách sẽ mang lại khả năng hiểu rõ hơn hành vi người dùng, cải thiện chất lượng chiến dịch và hạn chế rủi ro trong mọi hoạt động CRM và marketing. Tại Ematic Solutions, đội ngũ chuyên gia chúng tôi luôn đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc xây dựng chiến lược A/B testing hiệu quả, thiết lập quy trình thử nghiệm chuẩn xác và tối ưu hoá hiệu suất trên các nền tảng CRM, CEP và email marketing. Mục tiêu của chúng tôi là giúp doanh nghiệp khai thác tối đa dữ liệu, vận hành chiến dịch thông minh hơn và tạo ra kết quả đo lường hiệu quả hơn.
