Triển khai A/B testing trong Email Marketing một cách hiệu quả

5
(1)

Navee sẽ mang đến cho quý độc giả những thông tin cần biết về A/B testing trong Email Marketing trong nội dung bên dưới. Cùng lướt xem để có cái nhìn tổng quan hơn về quy trình này các bạn nhé!

A/B Testing trong Email Marketing giúp tối ưu hiệu quả chiến dịch
A/B Testing trong Email Marketing giúp tối ưu hiệu quả chiến dịch

Với nhiều Marketer, thử nghiệm A/B chắc hẳn không còn xa lạ. Đây là một kỹ thuật tiếp thị có liên quan tới việc so sánh hai phiên bản của một Email để xem đâu là phiên bản hoạt động tốt hơn. Ứng dụng kỹ thuật này sẽ mang lại rất nhiều lợi ích cho quá trình tiếp thị Email.

1. A/B Testing là gì? 

A/B Testing còn được gọi là thử nghiệm/kiểm tra phân tách, là một kỹ thuật cho phép bạn đối chiếu, so sánh hai phiên bản trong cùng một nội dung nhất định. Kỹ thuật này được dùng trong nhiều lĩnh vực như kiểm tra các quảng cáo tìm kiếm có trả tiền, bản sao Website, Email Marketing,…

A/B Testing trong tiếp thị Email cho phép tinh chỉnh một phần email. Việc này nhằm giúp bạn kiểm tra, xác định xem phiên bản nào mang lại hiệu quả cao hơn. Cụ thể hơn, bạn có thể biết được Email nào được mở, nhấp xem nhiều hơn và tạo chuyển đổi tốt hơn. Giải sử, bạn có thể thay đổi màu của nút kêu gọi hành động (CTA), hay thêm biểu tượng cảm xúc ở dòng chủ đề,… xem có gia tăng tỷ lệ mở thư không?

Thử nghiệm phân tách trong Email Marketing có mức độ từ đơn giản tới phức tạp. Quá trình thử nghiệm A/B ở mức đơn giản gồm một hay hai yếu tố dễ tùy chỉnh (chẳng hạn màu nút, dòng chủ đề, kích thước).

A/B Testing nâng cao sẽ gồm nhiều yếu tố tùy chỉnh hơn. Ví dụ bạn có thể thiết lập tùy chỉnh vị trí hình ảnh, cá nhân hóa, nhắn tin tổng thể,…

2. Vì sao phải triển khai A/B Testing trong Email marketing

A/B Testing giúp tăng tỷ lệ mở Email
A/B Testing giúp tăng tỷ lệ mở Email

Thông qua A/B Testing, bạn sẽ có cách sắp xếp hình ảnh, nội dung tối ưu nhất cho các nhóm mục tiêu. Tận dụng tốt các bài kiểm tra có kiểm soát sẽ giúp tăng hiệu quả của chiến dịch Email Marketing đáng kể, hỗ trợ chiến dịch được lên kế hoạch tốt hơn. 

Đồng thời việc gửi Email của bạn cũng sẽ đạt hiệu quả cao nhất một cách dễ dàng hơn. A/B Testing còn giúp tăng đáng kể tỷ lệ nhấp và mở Email. Nhờ đó, lượng khách hàng tiềm năng sẽ gia tăng đáng kể, doanh thu cũng được tăng trưởng.

3. Quy trình triển khai A/B Testing trong Email marketing

Quy trình thử nghiệm phân tách gồm 6 bước cơ bản, được hướng dẫn cụ thể bên dưới. Tuy nhiên bạn cần lưu ý, phương pháp đo lường này thực hiện ở một thời điểm nhất định. Ở một thời điểm bạn chỉ nên thay đổi một yếu tố để đánh giá chính xác yếu tố nào mang lại hiệu quả tối ưu.

3.1. Chọn một yếu tố/biến để thực hiện kiểm tra

Bạn cần kiểm tra lần lượt các biến trong Email. Nếu chưa xác định được yếu tố nào hiệu quả, hãy test lần lượt những biến sau: Tiêu đề; Video, hình ảnh, đồ họa; cá nhân hóa, tên người gửi; Nội dung; Call to Action – CTA (lời kêu gọi); Thời gian gửi; Link.

3.2. Xác định rõ mục tiêu

Bạn cần xác định mục tiêu cụ thể như tỷ lệ Click, mở Email, tỷ lệ điền form đặt hàng, bấm Link tư vấn, đặt mua,… Đồng thời, các mục tiêu này cũng cần đo lường được sau khi thử nghiệm.

3.3. Bạn cần tạo giả thuyết trước khi tiến hành thử nghiệm

Bạn cần tạo giả thuyết trước khi Test
Bạn cần tạo giả thuyết trước khi Test

Khi đã có mục tiêu, Marketer cần lên nhiều ý tưởng thử nghiệm. Bên cạnh đó, bạn cũng cần đưa ra các giả thuyết vì sao phiên bản mới tốt hơn phiên bản hiện tại. Sau đó, bạn thực hiện ý tưởng ưu tiên theo độ khó khăn khi thử nghiệm và tác động dự kiến. 

3.4. Tạo nên các biến thể

Các Marketer có thể sử dụng nhiều công cụ có trình chỉnh sửa trực quan để hỗ trợ thực hiện A/B Testing dễ dàng hơn trong tiếp thị Email. Những công cụ phổ biến như HubSpot, Optimizely, Lucky Orange, Smart Lock, Mouseflow,…

Các phần mềm này sẽ giúp bạn thay đổi những biến tố trong Email như nút kêu gọi, hoán đổi thứ tự các phần phần, màu sắc,… 

3.5. Tiến hành chạy thử nghiệm A/B Testing

Đừng gửi Email cho toàn bộ danh sách khách hàng một lúc. Bạn nên chia danh sách ra và gửi các Email với nội dung thử nghiệm khác nhau. Chẳng hạn, bạn có 4.000 địa chỉ Email của khách hàng, lúc này bạn nên chọn ra khoảng 1000 địa chỉ tiến hành thử nghiệm trước. Chưa xong, bạn nên chia ra và gửi Email A cho 500 Contact và gửi email B cho 500 Contact còn lại. Việc này nhằm giúp bạn có cơ sở đánh giá, so sánh xem Email nào mang lại hiệu quả tốt hơn. 

3.6. Cuối cùng, bạn phân tích kết quả kiểm tra phân tách

Đây là bước cực kỳ quan trọng, bạn cần đánh giá hiệu quả và áp dụng Email mang lại kết quả tốt nhất.

    4. 5 lời khuyên để triển khai A/B testing trong Email Marketing một cách hiệu quả

    Nhằm triển khai A/B testing trong Email Marketing một cách hiệu quả, bạn nên lưu ý các vấn đề sau:

    4.1 Mỗi lần Test một yếu tố cụ thể

    Mỗi lần Test, bạn chỉ nên kiểm tra một biến nhất định
    Mỗi lần Test, bạn chỉ nên kiểm tra một biến nhất định

    Trong mỗi thời điểm nhất định, bạn chỉ nên tiến hành Test một yếu tố duy nhất để bức tranh tổng thể sáng rõ hơn. Việc nhồi nhét quá nhiều biến trong một lần thử sẽ gây khó khăn trong việc xác định yếu tố chính xác mang lại hiệu quả. 

    Ví dụ, thay vì chỉ thử nghiệm thay đổi nội dung, bạn thay luôn thiết kế, hình ảnh để tiết kiệm thời gian. Việc thử nghiệm đa biến như thế này sẽ khiến chúng ta khó biết được đâu là yếu tố chính giúp tối ưu Email, hay yếu tố nào khiến giảm hiệu quả chiến dịch Email Marketing.

    4.2 Chọn đúng chỉ số đánh giá hiệu quả

    Chỉ số chọn cho A/B Testing cần đo lường được, cụ thể như:

    • Số Email được gửi thành công.
    • Tỷ lệ mở thư, Click xem.
    • Chỉ số CTR (tổng số Email gửi thành công/số lượng Click).
    • Số lượng người bỏ theo dõi,…

    4.3 Không thay đổi điều kiện thử nghiệm khi gửi Email Marketing

    Chúng ta cần đảm bảo giữ nguyên các biến, điều kiện thử nghiệm sau mỗi lần thay đổi yếu tố để có kết quả chính xác. 

    Ví dụ, sau khi thay đổi một yếu tố nào đó như CTA/tiêu đề, chúng ta vẫn nên gửi Email mới tới cùng một tệp đối tượng vào cùng một giờ trong ngày/một ngày trong tuần. Nếu không, kết quả A/B Testing của chúng ta sẽ rất giống thử nghiệm nhiều biến số cùng lúc.

    4.4 Tổng hợp, số liệu hóa kết quả Test

    Các Marketer cần tổng kết sự thay đổi một cách hệ thống hóa theo cả chiều hướng tốt và xấu. Việc này nhằm làm cơ sở cho các thử nghiệm tiếp theo. Bạn nên chia sẻ kết quả Test với những đối tượng liên quan để cùng tìm giải pháp tối ưu.

    4.5 Tận dụng hệ thống Marketing Automation/CRM

    Marketing Automation sẽ giúp tự động hóa A/B Testing
    Marketing Automation sẽ giúp tự động hóa A/B Testing

    Bạn có thể tiết kiệm thời gian, công sức bằng cách áp dụng các phần mềm CRM/ Marketing Automation. Chúng sẽ tự động triển khai thử nghiệm thay vì bạn phải Test thủ công từng yếu tố. Các hệ thống này sẽ mang lại rất nhiều lợi ích như:

    • Dựa trên sự thấu hiểu về đối tượng mục tiêu, hệ thống tự động đưa tiếp cận bằng những chuỗi nội dung thích hợp nhất.
    • Phân chia nhóm đối tượng mục tiêu thành những khuôn mẫu điển hình.
    • Nhân rộng kết quả từ các Test tối ưu nhất nhờ ứng dụng Machine Learning, AI.

    A/B Testing trong Email Marketing không quá phức tạp để thực hiện. Chiến dịch Email Marketing có thể không đạt hiệu quả cao nhất nếu thiếu thử nghiệm phân tách. Chính vì thế, chúng ta nên ứng dụng A/B Testing đúng cách để cải thiện, tối ưu tỷ lệ nhấp mở thư, góp phần tăng doanh thu,…

    Nếu bạn đang cần một đơn vị cung cấp chiến lược Email Marketing hiệu quả, đi kèm với đó là một báo cáo tự động hàng tuần thì Navee ở đây để giúp bạn. Xem ngay giải pháp Email Marketing từ Navee giúp tăng trưởng khách hàng và doanh thu bền vững!

    Nội dung có hữu ích cho bạn?

    Bình chọn 5 sao nếu bạn tìm được thông tin hữu ích!

    Xếp hạng: 5 / 5. Lượt bình chọn: 1

    Image
    CHUYỂN NGỮ ANH - VIỆT
    BẰNG MACHINE LEARNING
    miễn phí
    Image
    Thiết kế website
    chuyên nghiệp
    chỉ từ 199.000đ/tháng
    Xem chi tiết bảng giá
    Liên hệ
    Hãy để lại thông tin của bạn
    NAVEE luôn sẵn sàng
    Liên hệ