Câu hỏi phỏng vấn về A/B testing

Bạn hiểu gì về A/B testing? Mục tiêu đằng sau việc thực hiện A/B testing là gì?

A/B testing (còn được gọi là Thử nghiệm phân tách) xác định cách so sánh hai phiên bản của một ứng dụng hoặc một trang web cho phép bạn xác định, phiên bản nào hoạt động tốt hơn.

A/B testing là một trong những cách dễ nhất, trong đó bạn có thể sửa đổi ứng dụng hoặc trang web để tạo phiên bản mới và sau đó so sánh cả hai phiên bản này để tìm tỷ lệ chuyển đổi tốt nhất.

Bạn hiểu gì về lấy mẫu dữ liệu trong A/B testing?

Số lượng mẫu phụ thuộc vào số lượng thử nghiệm được thực hiện. Số lượng tỷ lệ chuyển đổi được gọi là một mẫu và quá trình thu thập các mẫu này được gọi là lấy mẫu.

Việc sử dụng khoảng tin cậy trong A/B testing là gì?

Khoảng tin cậy được gọi là đo độ lệch so với trung bình trên nhiều mẫu. Chúng ta hãy giả sử rằng 22% số người thích sản phẩm A, với khoảng tin cậy là +/- 2%.

Khoảng này cho biết giới hạn trên và dưới của những người chọn Sản phẩm A và còn được gọi là giới hạn lỗi.

Để có kết quả tốt nhất trong khảo sát trung bình này, biên độ sai số phải càng nhỏ càng tốt.

Khi nào bạn nên nghĩ đến việc thực hiện A/B testing?

Luôn thực hiện A/B testing nếu có xác suất để đánh bại biến thể ban đầu > 5%.

Thử nghiệm nên được chạy trong một khoảng thời gian đáng kể, để bạn có đủ dữ liệu mẫu để thực hiện thống kê và phân tích.

Chi phí tăng chuyển đổi của bạn là tối thiểu so với chi phí thiết lập lưu lượng truy cập đến trang web của bạn. ROI (lợi nhuận trên đầu tư) trên A/B testing là rất lớn, nhất là một vài thay đổi nhỏ trên một trang web có thể dẫn đến một sự gia tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi.

A/B testing đa biến là gì và nó khác với A/B testing như thế nào?

Giống như A/B testing, A/B testing đa biến dựa trên cùng một cơ chế, nhưng nó so sánh số lượng biến cao hơn và cung cấp thêm thông tin về cách các biến này hoạt động.

Nếu như trong A/B testing, bạn phân chia lưu lượng truy cập các phiên bản khác nhau của thiết kế. Thì A/B testing đa biến được sử dụng để đo lường hiệu quả của từng thiết kế.

Tôi nên kiểm tra bao nhiêu biến?

Vấn đề với việc kiểm tra nhiều biến số cùng một lúc là rất khó để xác định chính xác biến nào trong số các biến này đã tạo ra sự khác biệt.

Mặc dù bạn có thể nói một trang hoạt động tốt hơn trang kia, nhưng nếu có ba hoặc bốn biến trên mỗi trang, bạn không thể chắc chắn lý do tại sao một trong các biến đó thực sự gây bất lợi cho trang, bạn cũng không thể sao chép các yếu tố tốt lên các trang khác.

Kể tên một vài biến thể có thể được áp dụng cho một trang web?

Dưới đây là một vài biến thể A/B testing có thể được áp dụng trên trang web.

Danh sách bao gồm:

  • Tiêu đề
  • Tiêu đề phụ
  • Hình ảnh
  • Văn bản
  • Văn bản và nút CTA
  • Liên kết
  • Huy hiệu
  • Phương tiện truyền thông
  • Đề cập xã hội
  • Khuyến mại và ưu đãi
  • Cấu trúc giá
  • Tùy chọn giao hàng
  • Tùy chọn thanh toán
  • Điều hướng trang web và giao diện người dùng.

Giải thích từng bước quy trình cho A/B testing.
  • Nghiên cứu cơ bản: Bước đầu tiên trong A/B testing là tìm ra tỷ lệ thoát trên trang web của bạn. Điều này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của bất kỳ công cụ nào như Google Analytics chẳng hạn.
  • Thu thập dữ liệu: Dữ liệu từ Google Analytics có thể giúp bạn tìm hành vi của khách truy cập . Luôn luôn thu thập đủ dữ liệu từ trang web. Cố gắng tìm các trang có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ thoát cao để cải thiện.
  • Đặt mục tiêu kinh doanh: Bước tiếp theo là đặt mục tiêu chuyển đổi của bạn. Tìm số liệu xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản gốc hay không.
  • Xây dựng giả thuyết: Một khi mục tiêu và số liệu đã được đặt cho A/B testing, tiếp theo là tìm ý tưởng để cải thiện phiên bản gốc và cách chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại. Một khi bạn có một danh sách các ý tưởng, hãy ưu tiên chúng theo các tác động dự kiến ​​và độ khó khi thực hiện.
  • Tạo biến thể / giả thuyết: Có nhiều công cụ A/B testing trên thị trường có trình chỉnh sửa trực quan để thực hiện những thay đổi này một cách hiệu quả. Quyết định chính để thực hiệnA/B testing thành công là bằng cách chọn đúng công cụ .
  • Chạy các biến thể: Trình bày tất cả các biến thể của trang web hoặc ứng dụng của bạn cho khách truy cập và hành động của họ được theo dõi cho từng biến thể. Tương tác của khách truy cập cho từng biến thể được đo và so sánh để xác định cách biến thể đó thực hiện.
  • Phân tích dữ liệu: Sau khi hoàn thành một thử nghiệm, tiếp theo là phân tích kết quả. Công cụ A/B testing sẽ trình bày dữ liệu từ thử nghiệm và sẽ cho bạn biết sự khác biệt giữa cách thực hiện các biến thể khác nhau của trang web. Ngoài ra nếu có bất kỳ sự khác biệt đáng kể giữa các biến thể với sự trợ giúp của các phương pháp và thống kê toán học.
Loại công cụ phổ biến có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu cho A/B testing là gì?

Loại công cụ thu thập dữ liệu phổ biến nhất bao gồm công cụ phân tích, công cụ phát lại, công cụ khảo sát, công cụ chat và email.

Mục đích của việc sử dụng các công cụ phát lại là gì? Kể tên một vài công cụ phát lại để A/B testing.

Công cụ phát lại được sử dụng để hiểu rõ hơn về hành động của người dùng trên trang web của bạn. Nó cũng cho phép bạn xem bản đồ nhấp chuộtbản đồ nhiệt của người dùng và để kiểm tra xem người dùng đang duyệt trang web bao lâu. Các công cụ phát lại như Mouse Flow cho phép bạn xem phiên của khách truy cập như là bạn đang ở với khách truy cập.

Các công cụ phát lại cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về những gì khách truy cập đang duyệt các trang khác nhau trên trang web của bạn. Các công cụ được sử dụng phổ biến nhất là Mouse FlowCrazyegg .

Tại sao chúng ta sử dụng các công cụ khảo sát? Cho một ví dụ về một cuộc khảo sát để thu thập dữ liệu.

Các công cụ khảo sát được sử dụng để thu thập phản hồi định tính từ trang web. Điều này liên quan đến việc hỏi khách truy cập trở lại một số câu hỏi khảo sát.

Cuộc khảo sát hỏi họ những câu hỏi chung và cũng cho phép họ nhập quan điểm của họ hoặc chọn từ các lựa chọn được cung cấp trước.

Cho một vài ví dụ về việc tạo ra giả thuyết trong A/B testing?

Bạn có thể giảm tỷ lệ thoát bằng cách thêm nhiều hình ảnh ở phía dưới. Bạn có thể thêm liên kết của các trang xã hội để tăng thêm tỷ lệ chuyển đổi.

Bạn hiểu gì khi tạo các biến thể trong A/B testing? Các công cụ phổ biến có thể được sử dụng cho việc này là gì?

Có nhiều loại biến thể khác nhau có thể được áp dụng cho một đối tượng như thay đổi đánh số các yếu tố chính, thay đổi phông chữ và màu sắc, v.v.

Có rất nhiều công cụ A/B testing trên thị trường có trình chỉnh sửa trực quan để thực hiện những thay đổi này có hiệu quả.

Quyết định chính để thực hiện A/B testing thành công là bằng cách chọn đúng công cụ .

Các công cụ phổ biến nhất hiện có là trình tối ưu hóa trang web trực quan VWO, Thử nghiệm nội dung của Google và Optimizely.

Trình soạn thảo WYSIWYG trong VWO là gì? Làm thế nào để bạn tạo ra các biến thể bằng cách sử dụng nó?

Trình tối ưu hóa trang web trực quan VWO cho phép bạn kiểm tra nhiều phiên bản của cùng một trang.

Nó cũng có trình soạn thảo WYSIWYG (những gì bạn thấy là những gì bạn nhận được) cho phép bạn thực hiện các thay đổi và chạy thử nghiệm mà không thay đổi mã HTML của trang.

Bạn có thể cập nhật tiêu đề, đánh số các yếu tố chính và chạy thử mà không cần thay đổi tài nguyên CNTT.

Để tạo các biến thể trong VWO cho A/B testing, hãy mở trang web của bạn trong trình chỉnh sửa WYSIWYG và bạn có thể áp dụng nhiều thay đổi cho bất kỳ trang web nào.

Chúng bao gồm thay đổi văn bản, thay đổi URL, chỉnh sửa mã HTML, sắp xếp lại và di chuyển.

Các loại thử nghiệm khác có thể được thực hiện bằng cách sử dụng VWO là gì?

Trình tối ưu hóa trang web trực quan của VWO cũng cung cấp tùy chọn kiểm tra đa biến và chứa một số công cụ khác để thực hiện nhắm mục tiêu theo hành vi, bản đồ nhiệt, kiểm tra khả năng sử dụng, v.v.

Bạn hiểu gì về phân tích kết quả A/B testing?

Sau khi hoàn thành một thử nghiệm, tiếp theo là phân tích kết quả . Công cụ A/B testing sẽ trình bày dữ liệu từ thử nghiệm và sẽ cho bạn biết sự khác biệt giữa cách các biến thể khác nhau của trang web đó được thực hiện.

Nó cũng sẽ hiển thị nếu có sự khác biệt đáng kể giữa các biến thể bằng phương pháp toán học và thống kê.

Làm cách nào để bạn tích hợp Google Analytics với Optimizely?

Để tích hợp Optimizely vào Universal Google Analytics, trước tiên, hãy chọn nút ON trên bảng điều khiển bên. Sau đó, bạn phải có một Tùy chỉnh có sẵn để điền dữ liệu thử nghiệm Tối ưu .

tích hợp Google Analytics với Optimizely

Mã theo dõi Google Analytics toàn cầu phải được đặt ở cuối phần <head> trên các trang của bạn. Tích hợp Google Analytics sẽ không hoạt động đúng trừ khi đoạn trích Tối ưu nằm trên đoạn mã Analytics.

Sự khác biệt giữa Universal Google Analytics và Google Analytics cổ điển là gì?

Google Analytics có hai tùy chọn để phân tích dữ liệu, đó là Universal Analytics và Classic Google Analytics.

Các tính năng Universal Analytics mới cho phép bạn sử dụng 20 A/B testing đồng thời gửi dữ liệu tới Google Analytics, tuy nhiên phiên bản Cổ điển chỉ cho phép tối đa 5 thử nghiệm.



Bài viết liên quan:

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách phân tích kết quả A/B testing, sử dụng các công cụ và A/B testing đa biến.

Chạy thử nghiệm trong quy trình thực hiện A/B testing như thế nào? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn.

Xác định các mục tiêu, tạo biến thể trong quy trình thực hiện A/B testing như thế nào? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn.