Chọn công cụ A/B Testing phù hợp cho Mobile App nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng

Trong một thế giới đang dành quyền ưu tiên đặc biệt dành cho các smartphone như ngày nay, mọi người thường hay nói về những phương pháp tạo nên giao diện người dùng hấp dẫn và nâng cao trải nghiệm Mobile App. Liên tục tối ưu hóa trải nghiệm ứng dụng nhằm cải thiện mức độ tương tác và giữ chân người dùng là điều không cần bàn cãi. Tuy nhiên, nếu chỉ nỗ lực tối ưu hóa các Mobile App mà không sử dụng những công cụ phù hợp trong kho “vũ khí” của bạn cũng giống như việc trình bày một món ăn không chất lượng.

Việc lựa chọn công cụ A/B Testing phù hợp đôi khi sẽ gây khó khăn cho các nhà quản lý sản phẩm, nhà phát triển ứng dụng và Marketer. Điều này phần lớn là do việc tham gia vào công cụ hoặc nền tảng lý tưởng cho các yêu cầu thử nghiệm duy nhất bị phụ thuộc vào rất nhiều thông số. Như vậy, nên chọn lựa một công cụ giải quyết tốt nhất hay một công cụ cung cấp tích hợp dễ dàng với các nền tảng khác nhau? Làm cách nào để có thể đảm bảo rằng công cụ này không ảnh hưởng đến hiệu suất ứng dụng? Hãy tìm hiểu ngay trong bài viết dưới đây!

Ảnh minh họa

Làm thế nào để chọn đúng công cụ?

Nền tảng A/B Testing dành cho Mobile App cho phép bạn tối ưu hóa trải nghiệm trong ứng dụng từ đầu đến cuối cũng như khả năng quản lý để bạn có thể kiểm soát toàn bộ vòng đời tính năng của mình. Mục đích cuối cùng là tìm ra biến thể phù hợp và tính năng trong ứng dụng nhằm cải thiện mức độ tương tác và chuyển đổi. Để chọn công cụ phù hợp nhất cho lộ trình CRO của bạn, hãy xem xét các yếu tố sau.

Yếu tố 1: Trường hợp sử dụng

Về cơ bản, có vô số trường hợp sử dụng A/B Testing cho Mobile App. Để có thể chọn công cụ phù hợp cho doanh nghiệp của mình, trước tiên bạn cần hiểu rõ về các trường hợp sử dụng bạn muốn xử lý (ít nhất là những trường hợp bạn muốn bắt đầu). Khi đã hiểu rõ về điều đó, hãy tiến gần hơn đến việc thu hẹp công cụ cung cấp các khả năng đáp ứng cho các yêu cầu chính.

Sau đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất của A/B Testing cho Mobile App trên 2 lĩnh vực E-Commerce và Mobile Game.

E-Commerce

• Loại bỏ ma sát trong các luồng người dùng quan trọng

Ngày nay, hầu hết người dùng đều yêu cầu trải nghiệm mua sắm liền mạch, sự va chạm trong luồng người dùng, đặc biệt là luồng quan trọng như thanh toán, có thể dẫn đến sự thất vọng và gây mất hứng thú.

Thực hiện A/B Testing cho luồng người dùng của ứng dụng thương mại điện tử có thể giúp bạn giảm thiểu tình trạng đánh mất khách hàng, cũng như tăng khả năng tạo ra trải nghiệm người dùng thú vị hơn.

Các công cụ A/B Testing dành cho Mobile App cho phép tạo ra 2 (hoặc nhiều) biến thể của luồng người dùng để bạn có thể so sánh với nhau và triển khai một biến thể tốt nhất. Hơn nữa, các công cụ bạn đang sử dụng phải cho phép phân đoạn người dùng dựa trên hành vi mua hàng và duyệt Web, cũng như các thuộc tính nhân khẩu học khác để bạn có thể nhắm mục tiêu với biến thể phù hợp.

• Tối ưu hóa hiệu quả của các thuật toán tìm kiếm và đề xuất sản phẩm

Thuật toán đề xuất sản phẩm nên dựa trên lịch sử mua hàng của người dùng, các mặt hàng thịnh hành hoặc các sản phẩm phổ biến nhất từ ​​một danh mục cụ thể. Ngoài ra, thuật toán tìm kiếm nên được trang bị tính năng phân loại sản phẩm, quyết định mức độ liên quan của chúng với một truy vấn tìm kiếm cụ thể và dựa trên các tiêu chí nào xếp hạng trên trang kết quả tìm kiếm.

Ảnh minh họa

Mobile Game

• Thử nghiệm với các tính năng trong ứng dụng trước khi triển khai toàn cầu

Các công cụ A/B Testing dành cho Mobile App giúp làm giảm rủi ro liên quan đến việc khởi chạy các thay đổi và cập nhật Game bằng cách thử nghiệm và triển khai theo từng giai đoạn cho một hoặc nhiều phân khúc người dùng. Nếu hoạt động tốt, bạn có thể tiếp tục và triển khai cho tất cả người dùng. Nếu không, bạn có thể thu thập phản hồi, kết hợp cải thiện và khởi chạy lại phiên bản nâng cao.

Ngoài ra, công cụ A/B Testing cũng cung cấp khả năng quản lý vòng đời tính năng mở rộng, trong đó, bạn có thể triển khai các tính năng theo từng giai đoạn, thử nghiệm trên một phân khúc người dùng cụ thể và sử dụng một số tính năng cần thiết để quản lý trong thời gian khởi chạy app. Đồng thời, có thể kiểm soát và sửa đổi những đối tượng có truy cập vào.

• Hợp lý hóa chiến lược đặt giá trong ứng dụng

Để tối đa hóa mức độ tương tác trên ứng dụng Game cũng như doanh thu, bạn có thể thử nghiệm với nhiều chiến lược đặt giá cho các phân khúc người dùng khác nhau, vì cùng một mô hình có thể không hoạt động đối với cả những người chơi. Do đó, hãy tận dụng A/B Testing để kiểm tra thuật toán đặt giá tự động nhằm tìm ra thuật toán nào mang lại kết quả tốt nhất cho từng phân khúc người dùng cụ thể.

Yếu tố 2: Khả năng tích hợp và bổ sung

Các công cụ được tích hợp hoàn toàn với các nền tảng phân tích, Marketing và bán hàng sẽ giúp cho quá trình truy cập dữ liệu cần thiết trở nên dễ dàng hơn. Đồng thời, thúc đẩy quy trình tối ưu hóa ứng dụng một cách hiệu quả.

Ví dụ: nền tảng quan trọng nhất là nền tảng phân tích, vì vậy, bạn có thể sử dụng nền tảng này để tạo ra Insight lưu lượng truy cập và đối tượng của mình. Từ đó có thể tạo cơ sở cho các giả thuyết.

Ảnh minh họa

Yếu tố 3: Kích thước, mức sử dụng RAM và hiệu suất của SDK

Các SDK hỗ trợ bởi nền tảng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của ứng dụng. Dưới đây là các thông số mà bạn phải đánh giá:

• SDK phải nhẹ, không tạo ra bất kỳ tác động lớn nào đến kích thước ứng dụng

• Không nên sử dụng nhiều RAM

• SDK phải hoạt động tốt và dễ dàng

Yếu tố 4: Khả năng báo cáo

Bạn nên chú ý đến việc hiểu cách tính toán kết quả của A/B Testing và tạo báo cáo vì báo cáo này sẽ giúp xác định tác động của thử nghiệm. Thống kê chính là “xương sống” của A/B Testing, dựa trên tính toán xác suất. Tuy nhiên, có nhiều cách tiếp cận để giải thích xác suất trong A/B Testing, cách phổ biến nhất chính là sử dụng mô hình Frequentist và mô hình Bayes.

Mô hình Frequentist dựa trên quá trình chạy một thử nghiệm cụ thể trong một khoảng thời gian cụ thể nào đó cho đến khi đạt được ý nghĩa thống kê để có thể thu thập đủ dữ liệu nhằm tính toán chính xác xác suất của một biến thể. Tuy nhiên, mô hình này lại không định lượng được sự khác biệt giữa 2 biến thể mà chỉ tính đến lượng dữ liệu bạn thu được trong 1 thử nghiệm.

Mặt khác, mô hình thống kê Bayes lại cho phép bạn áp dụng các thử nghiệm đã thực hiện từ mô hình trước đó, kết hợp với dữ liệu từ mô hình hiện tại và tính toán kết quả thử nghiệm cuối cùng. Xác suất giả thuyết của bạn sẽ được tính toán dựa trên dữ liệu đang phát triển và những gì đã xảy ra cho đến thời điểm đó.

Yếu tố 5: Ngân sách

Dựa trên các trường hợp sử dụng cụ thể và các tính năng yêu cầu, bạn sẽ phải tìm kiếm một công cụ phù hợp với ngân sách của mình để có thể tăng ROI đáng kể từ chương trình thử nghiệm.

Nếu chỉ mới bắt đầu với việc tối ưu hóa Mobile App, việc chọn một công cụ tương đối đắt tiền có thể không mang lại hiệu quả đáng kể. Thay vào đó, hãy bắt đầu với một công cụ cung cấp bản dùng thử miễn phí, để từ đó bạn có thể đánh giá toàn diện tất cả các tính năng và quyết định xem công cụ ấy có đáp ứng yêu cầu của mình hay không.

Yếu tố 6: Mức độ hỗ trợ

Khi đánh giá một công cụ, mọi người thường bỏ qua mức độ và chất lượng hỗ trợ mà nền tảng đó cung cấp. Tuy nhiên, đây là một yếu tố quan trọng đóng vai trò chính trong việc xác định tốc độ thử nghiệm và quy mô của chương trình tối ưu hóa. Nếu bạn nhận được sự hỗ trợ tận tình của chuyên gia trong suốt hành trình đó, bạn sẽ có thể đạt được mục tiêu của mình hiệu quả hơn. Hơn nữa, nếu bạn chưa quen với A/B Testing, bạn có thể cần đến sự trợ giúp trong việc thiết lập một vài chiến dịch đầu tiên và nhận câu trả lời cho các câu hỏi của mình. Vì vậy, hãy đảm bảo bạn chọn một công cụ cung cấp hỗ trợ tốt nhất (thời gian phản hồi nhanh, tính khả dụng tối đa, tài nguyên đa dạng, hỗ trợ đa kênh, CSAT,...) nhằm thúc đẩy việc đạt được kết quả dự kiến ​​nhanh hơn.

Chọn đúng công cụ phù hợp nhất với mục tiêu thử nghiệm chỉ là bước đầu tiên (mặc dù cực kỳ quan trọng) để cải thiện các chỉ số chính của ứng dụng. Tận dụng thành công những công cụ này cũng đồng nghĩa với đạt được những hiệu quả ở bước đầu.

Xin Chân Thành Cảm Ơn,

AppROI Marketing Team.