“Doanh thu đã tăng 300% khi đổi màu CTA Thêm sản phẩm vào giỏ hàng từ xanh lá cây sang màu cam!”

Những kết luận kiểu thế này gần đây xuất hiện khắp các báo cáo, các chia sẻ của “chuyên gia” về tỷ lệ chuyển đổi. Tuy nhiên, đây không chỉ là thông tin khiến nhiều doanh nghiệp có thể bị ảnh hưởng do chưa có được góc nhìn từ bản chất nhưng lại tiến hành các thử nghiệm vô căn cứ.

Trong nhận định ở trên, có khá nhiều thông tin khiến người đọc nhầm lẫn về tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và thường hiểu rằng: Nếu chỉ đổi một tiêu đề hoặc thay màu một nút CTA hay “sửa” lời kêu gọi hành động, doanh thu sẽ tăng!

Hoặc, nếu chỉ kiểm tra một cách mù quáng và tin vào kết luận từ các “chuyên gia” thay vì đặt niềm tin vào người dùng hay phân tích dữ liệu, thương hiệu sẽ không bao giờ có được động lực cần thiết để tạo ra một kế hoạch tối ưu có tăng trưởng thực sự.

A/B tesiting

A/B testing

Quan niệm sai lầm 1: Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi chính là A/B testing

Mặc dù A/B testing là thuật ngữ được nói đến và chú ý nhiều nhất, nhưng đó không phải là khởi đầu hay kết thúc của tối ưu tỷ lệ chuyển đổi.

Đã có rất nhiều tình huống mà chủ cửa hàng khăng khăng làm A/B testing màu nút CTA và bác bỏ lý do từ việc thiếu size áo – rất dễ nhìn thấy hay chính sách giao hàng và hoàn tiền mới là nguyên nhân chính khiến khách hàng dù đã cho sản phẩm vào giỏ vẫn rời đi.

Tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi là tìm hiểu các hành động dẫn đến quyết định mua hàng, vì vậy bạn phải bắt đầu bằng cách hỏi xem nhu cầu cơ bản của khách hàng có đang được đáp ứng hay chưa. Có công mài sắt có ngày nên kim, thường xuyên kiểm tra sẽ phát hiện rất nhiều rào cản dù nhỏ nhưng lại là nguyên nhân lớn ngăn khách truy cập mua hàng:

  • Chức năng

Liệu website đã thể hiện được đúng và dành cho đối tượng nào chưa? Khách truy cập có dễ dàng tìm thấy chiếc áo đúng sở thích về màu sắc, chất liệu cho chuyến đi leo núi sắp tới khi vào website?

  • Tốc độ truy cập

Họ mất bao lâu để đến vị trí mong muốn, nhanh hay chậm? Các sản phẩm có được được phân chia theo danh mục rõ ràng? Chức năng tìm kiếm có tiện sử dụng và kết quả trả về đã là thứ khách hàng mong muốn?

  • Độ tiện dụng

Cỡ chữ có dễ đọc không? Phần điều hướng có được thiết kế giúp khách hàng dễ nhận ra điểm cần đến? Ảnh sản phẩm có thể phóng to để nhìn rõ các chi tiết hay không?

  • Tính trực quan

Bạn có thể click vào các đường link hay không? Bạn có đang bắt khách hàng thích nghi với hình thức mua mới – chỉ để mua hàng từ thương hiệu của bạn?

  • Mức độ đáng tin cậy 

Nội dung, hình ảnh đã thống nhất? Trải nghiệm khách hàng có hướng đến thứ họ mong muốn hay đơn thuần là quá trình mua hàng cứng nhắc theo góc nhìn của thương hiệu? Bạn có đang tận dụng bình luận, review tốt của khách hàng để tạo niềm tin cho khách hàng tiếp theo? Khách hàng có đang cảm nhận được sự cấp bách hoặc khan hiếm để nhanh chóng đưa ra quyết định?

Trong một số tình huống như khó tiếp cận thông tin trên trang sản phẩm, việc kiểm tra – điều chỉnh – thử nghiệm liên tục sẽ là hợp lý nhất để dần đáp ứng nhu cầu cơ bản của khách hàng, làm hài lòng họ trong tương lai gần. Quan trọng nhất vẫn cần đảm bảo điểm chuẩn dữ liệu trước và sau để so sánh xem có sự khác biệt đáng chú ý nào khi thay đổi hay không.

Tất nhiên, chúng ta sẽ không bỏ qua A/B testing mà nên biết khi nào thì phù hợp để thực hiện. Chẳng hạn, khi nói đến những thay đổi lớn trên các trang có tỷ lệ cược cao – như đổi tiêu đề trên trang chủ hoặc các cách tiếp cận khác nhau trong thiết kế hoặc nội dung, hãy sử dụng thử A/B testing để xem phương án nào hiệu quả hơn.

Đơn giản hóa thông điệp hoặc thử một cách tiếp cận hoàn toàn khác

Thử một cách tiếp cận hoàn toàn khác thay vì cố vin vào một lựa chọn

Quan niệm sai lầm 2: Thử nghiệm không đi đến kết luận nên bỏ qua

Nếu bạn tiến hành thử nghiệm sau khi đã nghiên cứu kỹ lưỡng nhưng lại thất bại hoặc chưa đưa ra được sáng kiến thay đổi thì nên thử lại ở một góc nhìn hoàn toàn khác.

Chắc chắn bạn sẽ nhận ra không chỉ tiêu đề mà logo cũng ảnh hưởng rất lớn trong quyết định mua của khách hàng tiềm năng nhưng hãy nhìn vào bài kiểm tra tiêu đề bạn vừa làm kỹ hơn một chút, về cơ bản, có phải ý nghĩa đang tương tự chỉ là cách diễn đạt khác đi một chút thôi sao?

Các doanh nhân có xu hướng bị khóa vào một thông điệp cốt lõi và bắt đầu chơi chữ, khẳng định rằng sự kết hợp kỳ diệu của các nhóm từ sẽ giúp mở khoá doanh thu. Nhưng nếu bạn thực sự đầu tư thời gian thì sẽ nhận ra ngay rằng một thử nghiệm với đánh giá cảm quan về ngữ nghĩa sẽ không thực sự tạo ra sự khác biệt. Hãy tự giải phóng mình để đơn giản hóa thông điệp hoặc thử một cách tiếp cận hoàn toàn khác.

Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi không phải là ma thuật

Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi không phải là ma thuật

Quan niệm sai lầm 3: Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi là ma thuật chỉ chuyên gia mới biết cách sử dụng

Mặc dù tại một số thời điểm bạn nên thuê một chuyên gia để xây dựng kế hoạch thử nghiệm dài hạn nhưng rất nhiều quá trình tối ưu tỷ lệ chuyển đổi bản thân bạn có thể tự làm được khi tìm ra các yếu tố cần thay đổi trong dữ liệu và lên một kế hoạch thay đổi phù hợp.

Sean Ellis, founder của Qualaroo đã chia sẻ trong một bài viết về chủ đề Tối ưu hoá: Bạn nên nghiên cứu dữ liệu để tìm ra xem vấn đề phát sinh từ vị trí nào, chẳng hạn:

  • 5 trang có tỷ lệ thoát cao nhất
  • 5 trang mang đến giá trị cao nhất cho doanh nghiệp

Trang có tỷ lệ thoát cao nhất chứng tỏ rằng khách truy cập đã vào nhưng lại không tìm thấy thông tin họ đang tìm kiếm hoặc thất vọng vì không thể thực hiện một hành động mà họ muốn. Sau đó, ông đề xuất sử dụng các công cụ khảo sát để thu thập phản hồi thực sự của khách truy cập – không chỉ là những cuộc phỏng vấn trực tiếp mà triển khai các hình thức nghiên cứu định tính khác để hiểu lý do thực sự vì sao tại các trang này khách hàng bị “rò rỉ”.

Mặc dù nếu gặp đúng chuyên gia có thể họ sẽ có nhiều kinh nghiệm hơn, nhưng đôi khi giới hạn chi phí hoặc không nhất thiết phải cần tới một chuyên gia chỉ để xem các báo cáo và đặt câu hỏi về lý do tại sao khách hàng lại rời đi.

Có rất nhiều quan niệm sai lầm về tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi, tuy nhiên, quá trình tìm ra phương án tối ưu tỷ lệ chuyển đổi nên cần những cái đầu lạnh, thực tế và dựa trên số liệu thay vì bị lu mờ bởi danh tiếng của các “chuyên gia” hay một vài thuật ngữ nào đó.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here