Tìm hiểu cách sử dụng thử nghiệm phân tách email như một nhà khoa học

Bạn biết mình đã từng tự hỏi những câu hỏi này, như mọi doanh nhân nhiệt huyết khác. Có lẽ bạn thậm chí đã lên Google với hy vọng tìm thấy câu trả lời. Nhưng mọi nhà tiếp thị dựa trên dữ liệu cuối cùng đều sẽ nói với bạn cùng một điều: "Tùy thuộc vào từng trường hợp."

Câu trả lời có vẻ không hữu ích lắm nhỉ? Nhưng có một  cách để biết chắc chắn câu trả lời đúng cho tất cả  những câu hỏi bạn đang thắc mắc về tiếp thị: kiểm tra phân tách email. Đúng vậy, bạn phải suy nghĩ như một nhà khoa học. Và may mắn thay, bạn không cần bằng tiến sĩ để làm điều đó. Đây là cách thực hiện.

Kiểm tra phân tách email là gì? Tại sao bạn nên thực hiện?

Kiểm thử phân tách, còn được gọi là kiểm thử A/B, bao gồm việc chạy thử nghiệm và sử dụng kết quả để đưa ra quyết định tốt hơn về tiếp thị. Bạn nên kiểm thử phân tách email để có được câu trả lời thực tế, chắc chắn cho những câu hỏi hóc búa về điều gì hiệu quả và điều gì không hiệu quả trong tiếp thị qua email. Thay vì dựa vào linh cảm, kiểm thử phân tách cho phép bạn dựa vào dữ liệu (và các con số thì không biết nói dối).

Kiểm tra phân tách email có thể giúp bạn:

• Tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi được cải thiện
• Tiếp thị thông tin hơn để bạn không lãng phí thời gian
• Nội dung chất lượng tốt hơn phù hợp hơn với đối tượng của bạn
• Thêm tiền cho doanh nghiệp của bạn

Cách thực hiện kiểm tra phân tách email bằng cách nhớ lại phương pháp khoa học cũ

Để chuẩn bị cho việc kiểm tra chiến dịch email, chúng ta sẽ quay ngược thời gian về thời tiểu học. Bạn còn nhớ lớp khoa học của mình chứ, khi giáo viên bắt bạn học các bước của phương pháp khoa học trước khi được phép cho chất lỏng màu vào ống nghiệm? Về cơ bản, đó chính là bản chất của việc kiểm tra phân tách email hiệu quả—đó là thử nghiệm, giống như bạn đang thực hiện một thí nghiệm khoa học trong phòng thí nghiệm.

Bạn cần ôn lại kiến thức? Hãy đeo kính bơi vào và cùng lặn thôi!

Bước 1: Đặt câu hỏi

Trước khi bắt đầu thử nghiệm A/B, bạn cần xác định lý do tại sao  mình thực hiện. Bạn đang cố gắng học hỏi điều gì từ thử nghiệm phân tách này? Có thể bạn muốn biết thời điểm tốt nhất trong ngày để gửi email cho người đăng ký, có nên sử dụng biểu tượng cảm xúc trong dòng tiêu đề hay làm thế nào để tăng tỷ lệ nhấp chuột. Dù là gì đi nữa, bạn cần quyết định điều mình muốn học hỏi và đặt câu hỏi cho nó.

Các ví dụ bao gồm:

• Thời điểm nào trong ngày có khả năng mang lại nhiều lượt mở nhất?
• Màu sắc của nút CTA có tạo nên sự khác biệt trong lượt nhấp chuột không?
• Sử dụng biểu tượng cảm xúc trong dòng tiêu đề có làm tăng tỷ lệ mở không?
• Tỷ lệ chuyển đổi có tăng nếu chúng ta đưa các nghiên cứu điển hình trực tiếp vào email không?
• Liệu email chỉ có văn bản thuần túy có mang lại tỷ lệ nhấp chuột cao hơn email có nhiều đồ họa không?

Khi đã có câu hỏi, bạn cần đặt ra một câu hỏi khác: Bạn sẽ coi loại kết quả nào là thành công? Bạn cần quyết định số liệu nào sẽ phân tích và loại kết quả nào bạn hy vọng sẽ tìm thấy trong một bài kiểm tra email thành công.

Một số số liệu bạn có thể đo lường bao gồm:

• Tỷ lệ mở
• Tỷ lệ nhấp chuột
• Tỷ lệ chuyển đổi

Tuy nhiên, từ đó, bạn vẫn cần phải quyết định:  Tỷ lệ mở tốt là bao nhiêu?  Tỷ lệ nhấp chuột tốt là bao nhiêu? Và tỷ lệ chuyển đổi tốt là bao nhiêu  ? Câu trả lời cho tất cả những câu hỏi đó, giống như rất nhiều câu hỏi khác trong tiếp thị, là "tùy thuộc". Điều này phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh của bạn.

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc quyết định, bạn có thể chỉ cần cải thiện những gì bạn đã có, tức là mức cơ sở. Vậy nên, có thể mục tiêu của bạn chỉ là đạt được tỷ lệ mở cao hơn mức trung bình, hoặc thậm chí là tỷ lệ mở cao nhất từ trước đến nay.

Bạn cũng có thể cân nhắc mục tiêu bán hàng của mình. Nếu bạn biết mình muốn đạt được một con số doanh thu cụ thể và đang dựa vào tiếp thị qua email để đạt được mục tiêu đó, hãy xem tỷ lệ chuyển đổi như một dấu hiệu quan trọng cho thấy thử nghiệm phân tách của bạn có hiệu quả hay không.

Giả sử bạn muốn chiến dịch tiếp thị qua email của mình đạt doanh số 10.000 đô la trong quý này. Trong ba tháng này, bạn dự định gửi sáu email bán hàng đến danh sách khoảng 5.000 người đăng ký. Giá trị đơn hàng trung bình cho các sản phẩm của bạn là 100 đô la. Biết rằng bạn có thể tính ngược lại để đạt được tỷ lệ chuyển đổi mục tiêu cho các email của mình:

10.000 = (5.000*X)(100) trong đó X là tỷ lệ chuyển đổi

Và trong ví dụ này, sau khi tính toán các con số, bạn sẽ thấy rằng để đạt được mục tiêu doanh thu 10.000 đô la trong quý này, email của bạn cần đạt tỷ lệ chuyển đổi 2%. Giờ thì bạn đã biết mình nên đặt mục tiêu gì cho thử nghiệm phân tách rồi.

Bước 2: Hình thành giả thuyết

Rất có thể bạn đã có linh cảm về kết quả của bài kiểm tra A/B. Vì vậy, khi đã có câu hỏi, hãy cố gắng trả lời bằng những thông tin bạn đã có. Đây được gọi là hình thành giả thuyết.

Các ví dụ bao gồm:

• Gửi vào thứ Ba sẽ có nhiều lượt mở hơn gửi vào thứ Bảy.
• Nút CTA màu đỏ sẽ thu hút nhiều lượt nhấp hơn nút CTA màu xanh.
• Sử dụng biểu tượng cảm xúc trong dòng tiêu đề sẽ tăng tỷ lệ mở.
• Việc đưa các nghiên cứu điển hình vào email sẽ mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
• Một email chỉ có văn bản thuần túy sẽ có tỷ lệ nhấp chuột cao hơn so với email có nhiều đồ họa.

Một lưu ý quan trọng ở đây—giả thuyết của bạn phải là thứ mà nếu đúng, bạn có thể sao chép với độ tin cậy nhất định. Đây là một cạm bẫy trong thử nghiệm phân tách, khi người thử nghiệm có thể muốn thử một phong cách hoặc giọng điệu mới, khác biệt một cách mơ hồ và khó tái tạo. Nhưng trừ khi đó là thứ bạn có thể triển khai một cách nghiêm ngặt và chắc chắn, thì nó không phải là một giả thuyết hữu ích.

Bây giờ bạn đã có giả thuyết, đã đến lúc kiểm tra xem nó có đúng không.

Bước 3: Chọn 1 Biến độc lập

Tương tự như cảnh báo ở trên, đây chính là sai lầm của hầu hết các nhà tiếp thị quá nhiệt tình. Nếu muốn đạt được kết quả hợp lệ, bạn phải chỉ  chọn một biến độc lập (còn gọi là biến thể). Bạn có thể có nhiều biến thể của biến độc lập, nhưng chỉ nên có một  biến độc lập cho mỗi lần thử nghiệm.

Tại sao? Bởi vì nếu bạn thay đổi hai biến trong một lần thử nghiệm, bạn sẽ không có cách nào biết được biến nào chịu trách nhiệm cho kết quả.

Ví dụ, bạn có thể chọn dòng tiêu đề làm biến độc lập. Tuy nhiên, bạn có thể chạy ba biến thể dòng tiêu đề trong một thử nghiệm A/B duy nhất và xem biến thể nào hiệu quả hơn.

Sau đây là một số yếu tố tiếp thị qua email mà bạn có thể chọn để thử nghiệm từng yếu tố một:

• Dòng chủ đề
• Tên người gửi
• Xem trước văn bản
• Kêu gọi hành động
• Bản sao cơ thể
• Hình ảnh
• Màu nút
• Nội dung ưu đãi giảm giá
• Thời gian trong ngày để gửi
• Ngày trong tuần để gửi

Trong thử nghiệm A/B đơn giản nhất, bạn sẽ chỉ gửi hai email khác nhau (do đó có phần "A/B" trong thuật ngữ này). Dịch vụ tiếp thị qua email của bạn cũng có thể giới hạn số lượng biến thể bạn có thể gửi; ví dụ, Mailchimp giới hạn ở ba biến thể, còn ConvertKit giới hạn ở hai biến thể.

Bước 4: Thu thập đủ mẫu có kích thước lớn

Việc chạy thử nghiệm A/B trên danh sách email gồm 100 người là không hợp lý. Quy mô mẫu như vậy quá nhỏ để có ý nghĩa thống kê. Vậy quy mô mẫu tốt là bao nhiêu? Theo Mailchimp :

“Gửi các kết hợp đến ít nhất 5.000 địa chỉ liên hệ đã đăng ký để có được dữ liệu hữu ích nhất từ bài kiểm tra của bạn.”

Điều đó có nghĩa là trong một thử nghiệm phân tách với hai biến thể, Mailchimp khuyến nghị bạn phải có ít nhất  10.000 người đăng ký. Được rồi, tuyệt vời... nhưng nếu bạn chưa có nhiều như vậy thì sao? Dù sao thì bạn vẫn có thể chạy các chiến dịch thử nghiệm phân tách. Nhưng tôi khuyên bạn nên chạy nhiều thử nghiệm để có thể kiểm chứng kết quả bằng cách đảm bảo bạn liên tục nhận được cùng một loại kết quả. Điều này có thể giảm thiểu khả năng kết quả chỉ là may rủi.

Ngoài ra, nếu bạn chưa đạt được 10.000 người đăng ký, đây là thời điểm tuyệt vời để tập trung vào các cách phát triển danh sách email  trong khi bạn đang chạy thử nghiệm phân tách.

Nếu bạn thực sự là một nhà thống kê, hãy xem qua công cụ tính kích thước mẫu miễn phí của Optimizely  , công cụ này sẽ cho bạn biết kích thước mẫu lý tưởng dựa trên tỷ lệ chuyển đổi cơ sở, hiệu ứng phát hiện tối thiểu và ý nghĩa thống kê mong muốn.

Bước 5: Chạy thử nghiệm

Có hai cách mà phần mềm tiếp thị qua email của bạn có thể áp dụng để thực hiện thử nghiệm A/B.

+ Gửi bài kiểm tra đến một phần nhỏ trong danh sách của bạn ngay bây giờ và phiên bản nào chiến thắng sẽ được gửi đến phần còn lại trong danh sách sau.

+ Gửi bài kiểm tra đến 100% danh sách của bạn ngay bây giờ và bài kiểm tra nào chiến thắng sẽ quyết định quyết định tiếp thị qua email tiếp theo của bạn.

Cách nào cũng được, nhưng hãy lưu ý rằng với phương pháp số 1, bạn đang thay đổi một biến số khác: thời gian. Vì bạn phải đợi một tiếng (hoặc hơn) để gửi email chiến thắng đến những người còn lại trong danh sách, nên bạn sẽ không thể biết liệu thời gian có ảnh hưởng đến kết quả hay không.

Bước 6: Quyết định ý nghĩa của kết quả

Giả sử kết quả kiểm tra A/B của bạn cho thấy dòng tiêu đề có biểu tượng cảm xúc nhận được tỷ lệ mở cao hơn 10% so với dòng tiêu đề không có biểu tượng cảm xúc. Từ đó, hãy đặt một câu hỏi khác: Kết quả này có ý nghĩa gì?

Câu trả lời hiển nhiên nhất là việc thêm emoji vào dòng tiêu đề sẽ tăng tỷ lệ mở. Tuy nhiên, có thể còn nhiều yếu tố khác tác động đến vấn đề này. Loại emoji có quan trọng không? Vị trí của emoji (ví dụ như ở đầu dòng tiêu đề so với cuối dòng tiêu đề) có tạo nên sự khác biệt không?

Đây là lý do tại sao việc rút ra kết luận từ một lần thử nghiệm phân tách là chưa đủ. Để đảm bảo kết luận của họ là đúng, các nhà tiếp thị giỏi liên tục thử nghiệm lại. Ví dụ: trong trường hợp này, bạn có thể gửi một chiến dịch thử nghiệm phân tách thứ hai với dòng tiêu đề có emoji và không có emoji, và nhận thấy kết quả hoàn toàn khác nhau. Hoặc, bạn có thể gửi một thử nghiệm phân tách thứ ba để thay đổi vị trí của emoji.

Bạn càng thử nghiệm nhiều thì bạn càng có thể thu thập được nhiều kết luận đáng tin cậy về kết quả.

Bước 7: Triển khai bài học

Sau khi bạn xem xét lại giả thuyết, phân tích kết quả và đưa ra kết luận, đã đến lúc áp dụng bài học đó vào tất cả các chiến dịch tiếp thị qua email trong tương lai của bạn.

Tôi khuyên bạn nên thực sự chú trọng đến các chiến dịch thử nghiệm phân tách của mình. Khi bạn gửi nhiều email tiếp thị mỗi tháng và cố gắng đạt được kết quả tốt hơn nhanh chóng, bạn dễ dàng ghi nhớ kết quả chiến dịch và nghĩ rằng thế là đủ. Tuy nhiên, sự thật là, các con số sẽ bị xáo trộn trong đầu bạn, và bạn có thể khó nhớ lại những gì mình đã thử nghiệm lần trước hoặc bài học nào mình đã rút ra từ đó.

Vì lý do này, việc lưu giữ một bảng tính với các bài kiểm tra, kết quả và bài học kinh nghiệm là một ý tưởng tuyệt vời. Đúng vậy, bạn luôn có thể xem lại phân tích chiến dịch trong phần mềm tiếp thị qua email, nhưng bạn có thể không nhớ những giả thuyết và kết luận của mình là gì.

Bước 8: Tiếp tục thử nghiệm!

Các nhà tiếp thị dựa trên dữ liệu liên tục thử nghiệm và lặp lại. Bạn nên luôn chạy thử nghiệm phân tách, và việc bạn đã sao chép kết quả trong một vài chiến dịch thử nghiệm A/B không có nghĩa là bạn không cần thử nghiệm biến độc lập đó nữa. Mọi thứ có thể thay đổi, vì vậy bạn cần đảm bảo rằng chiến lược tiếp thị qua email của mình luôn cập nhật theo thời gian và sở thích luôn thay đổi của khách hàng.

Để tối ưu hóa hơn nữa, hãy quyết định một trong ba tùy chọn sau:

+ Thay đổi biến độc lập. Vì vậy, thay vì kiểm tra dòng tiêu đề, có lẽ đã đến lúc kiểm tra nội dung email của bạn.

+ Thêm một biến thể khác của biến độc lập. Nếu bạn đã thử nghiệm giữa nút kêu gọi hành động màu xanh và đỏ, hãy thử thêm một màu khác, chẳng hạn như màu cam.

+ Hãy chạy lại cùng một bài kiểm tra. Có thể bạn đã phát hiện ra rằng một bài kiểm tra duy nhất cho thấy việc gửi chiến dịch tiếp thị qua email vào sáng thứ Ba lúc 10:30 có tỷ lệ mở cao nhất. Để đảm bảo đó không phải là sự may rủi, hãy gửi một chiến dịch tiếp thị qua email khác vào thứ Ba lúc 10:30 sáng để xem bạn có thể lặp lại kết quả hay không.

Khi quy mô mẫu của bạn tăng lên và bạn có nhiều kinh nghiệm hơn với thử nghiệm A/B đơn giản, cuối cùng bạn có thể chuyển sang thử nghiệm đa biến .

Bạn cần phần mềm nào để chạy thử nghiệm phân tách?

Có hai công cụ phần mềm chính tham gia vào quá trình kiểm tra A/B email của bạn. Công cụ rõ ràng nhất là dịch vụ tiếp thị qua email, nơi gửi email cho bạn. Tuy nhiên, đừng bỏ qua trang đích  mà người đăng ký email của bạn nhấp vào; yếu tố này thực sự chỉ quan trọng nếu bạn định tập trung vào chuyển đổi. Những yếu tố như tỷ lệ mở và tỷ lệ nhấp không liên quan đến trang đích.

Dưới đây là một vài công cụ bạn có thể sử dụng để kiểm tra phân tách email. Hầu như mọi dịch vụ tiếp thị qua email đều có khả năng kiểm tra A/B ở nhiều mức độ phức tạp khác nhau. Nhấp vào tên để đọc hướng dẫn trong trung tâm trợ giúp về cách chạy kiểm tra phân tách với phần mềm đó.

Hãy vào phòng thí nghiệm và bắt đầu thử nghiệm với thử nghiệm phân tách email!

Nếu bạn muốn bắt đầu thấy kết quả thực sự từ tiếp thị qua email —và từ đó, doanh thu sẽ tăng lên—bạn cần phải thực hiện thử nghiệm phân tách. Mặc dù bạn có thể nóng lòng muốn có kết quả nhanh chóng và nghĩ rằng mình không có thời gian để thiết lập thử nghiệm A/B và theo dõi chúng, nhưng sự thật là, nếu không thực hiện thử nghiệm phân tách, bạn chỉ đang đưa ra những phỏng đoán thiếu căn cứ.

Việc chạy thử nghiệm phân tách đòi hỏi tính khoa học, nhưng không quá phức tạp. Hãy cùng tóm tắt lại các bước:

• Đặt một câu hỏi
• Hình thành một giả thuyết
• Chọn một biến độc lập
• Thu thập một kích thước mẫu đủ lớn
• Chạy thử nghiệm
• Phân tích kết quả
• Áp dụng bài học vào các email tiếp thị trong tương lai
• Tiếp tục kiểm tra lại

Đừng quên tạo một bảng tính để theo dõi kết quả. Một khi đã thực hiện thành công vài bài kiểm tra A/B đầu tiên, bạn sẽ bị cuốn hút bởi sự đơn giản và hiệu quả thực sự của chúng. Đừng phỏng đoán với chiến dịch tiếp thị qua email nữa, và hãy bắt đầu tư duy như một nhà khoa học!