Cara Melakukan Pengujian A/B dalam 5 Langkah Mudah (dan 2 Contoh)

Bagaimana jika kami memberi tahu Anda bahwa ada cara untuk meningkatkan kampanye pemasaran Anda, mengoptimalkan pengalaman pengguna, dan mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan Anda?

Ada.

Yang harus Anda lakukan adalah menjalankan pengujian A/B, dan ini lebih mudah dari yang Anda kira.

Kami akan berbicara tentang pentingnya pengujian A/B dan bagaimana Anda dapat menggunakan metode ini untuk meningkatkan rasio konversi, mengukur perubahan, dan meningkatkan laba Anda.

Tapi pertama-tama, mari kita bahas dasar-dasarnya.

Pengujian A/B adalah saat Anda menganalisis dua versi berbeda dari hal yang sama untuk melihat mana yang berkinerja lebih baik. Ini juga dikenal sebagai pengujian terpisah.

Sumber: HubSpot

Misalkan Anda membuat halaman arahan baru untuk situs web Anda. Anda menyukai tampilannya, tetapi Anda tidak yakin apakah itu akan mengungguli halaman arahan Anda yang ada.

Anda bisa saja mengubahnya ke yang baru, tetapi mungkin menurunkan tingkat konversi Anda.

Anda ingin tahu versi mana yang disukai pengunjung Anda. Dan untuk melakukannya, Anda dapat menjalankan pengujian A/B. Setengah dari pengunjung yang mendarat di situs Anda akan melihat Halaman Arahan A sementara separuh lainnya akan melihat Halaman Arahan B.

Saat pengujian selesai, Anda dapat melihat versi halaman arahan mana yang memiliki rasio konversi terbaik. Itu adalah versi yang harus Anda tambahkan ke situs web Anda.

Anda dapat menjalankan pengujian A/B untuk hampir semua hal ––bukan hanya halaman arahan. Merek biasanya menguji:

• Desain buletin, baris subjek, dan salinan email lainnya
• Tombol ajakan bertindak
• Deskripsi produk
• ulasan pelanggan
• Iklan popup dan banyak lagi

Menjalankan pengujian terpisah dapat membantu Anda memahami keterlibatan pengguna dan membuat keputusan pemasaran yang lebih baik.

Fleksibilitas pengujian terpisah menjadikannya salah satu aset paling berharga di kotak peralatan pemasaran digital Anda. Ini memungkinkan Anda melihat bagaimana orang merespons ketika Anda mengubah konten digital Anda. Ini memberi Anda lebih banyak wawasan tentang perilaku pengunjung dan preferensi pembelian.

Ada cara yang benar dan cara yang salah untuk melakukan pengujian A/B.

Cara yang benar akan membantu Anda mencapai sasaran konversi dengan menyempurnakan berbagai elemen situs web Anda agar selaras dengan preferensi pengunjung Anda. Cara yang salah akan menyebabkan Anda membuang banyak waktu, dan tidak ada yang menginginkannya.

Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari pengujian A/B Anda.

1. Mulailah dengan strategi

Melakukan tes A/B sangat mirip dengan mengikuti metode ilmiah. Anda tidak hanya mengubah sesuatu secara acak. Ada proses yang harus Anda ikuti.

Kamu harus:

• Mulailah dengan Pertanyaan: “Bagaimana cara meningkatkan langganan buletin?”
• Buat Hipotesis: “Menambahkan popup niat keluar ke halaman arahan saya akan meningkatkan pelanggan.”
• Lakukan Eksperimen: Jalankan pengujian A/B di laman landas Anda, dengan dan tanpa munculan.
• Gambarkan Kesimpulan Anda: “Saya memperoleh 8,75% lebih banyak pelanggan dengan menggunakan popup.”

Jika Anda tidak memiliki tujuan atau hasil yang diinginkan dalam pikiran, Anda tanpa tujuan menguji berbagai hal dengan harapan sesuatu akan berhasil. Itulah mengapa penting untuk mengembangkan strategi sebelum Anda memulai pengujian A/B.

Ketahui apa yang ingin Anda capai , lalu Anda dapat mulai merencanakan tes Anda.

Berikut ini contoh.

Berpura-pura tujuan Anda adalah untuk meningkatkan langganan buletin. Hal pertama yang harus Anda lakukan adalah membangun strategi di sekitar sasaran itu dengan memikirkan berbagai cara untuk meningkatkan langganan. Anda bisa:

• Tambahkan popup formulir keikutsertaan untuk menargetkan pengunjung saat mereka meninggalkan halaman arahan Anda.
• Buat halaman arahan baru.
• Ubah warna tombol ajakan bertindak yang ada.

Ini adalah hal yang sangat baik untuk diuji. Anda dapat menjalankan pengujian A/B sebanyak yang Anda inginkan, tetapi Anda hanya perlu menguji satu elemen dalam satu waktu .

Jangan uji popup baru Anda di halaman arahan baru karena Anda tidak akan tahu elemen mana yang ditanggapi pengunjung.

Namun, Anda dapat menjalankan beberapa tes dari elemen yang sama. Ini disebut Pengujian Multivarian.

Contoh Pengujian Multivariasi adalah pengujian terpisah tiga versi pop-up berputar , di mana Anda menggunakan tombol ajakan bertindak yang berbeda untuk setiap varian. Anda menjalankan beberapa pengujian, tetapi Anda masih menganalisis elemen yang sama––munculan spin-the-wheel.

2. Letakkan dasar untuk pengujian A/B Anda

Setiap pengujian A/B harus memiliki:

• Kontrol: Aset digital Anda saat ini. Kontrol dapat berupa judul posting blog, baris subjek email, formulir ajakan bertindak, atau apa pun yang dapat diuji.
• Penantang: Versi kontrol yang dimodifikasi yang ingin Anda uji.

Katakanlah Anda memiliki popup selamat datang di posting blog Anda, dan Anda ingin menguji keefektifan popup exit-intent. Popup selamat datang adalah kendali Anda, dan popup exit-intent adalah penantang Anda.

Sekarang, saatnya untuk mengatur ukuran sampel Anda. Kepada siapa Anda akan mengirim tes?

Jika Anda membagi pengujian kampanye email, Anda cukup mengirim kontrol ke separuh pelanggan Anda dan penantang ke separuh lainnya.

Bagaimana Anda menargetkan pengunjung ketika Anda ingin menguji halaman dan elemen di situs web Anda?

Anda ingin memastikan Anda memiliki ukuran sampel yang cukup besar. Jika tidak, pengujian Anda tidak akan memberikan hasil yang akurat .

Optimizely memiliki kalkulator yang membantu mengatur ukuran sampel Anda.

Yang harus Anda lakukan adalah

1. Masukkan tingkat konversi kontrol Anda ––itu adalah tingkat konversi objek yang ada.

2. Tentukan seberapa besar peningkatan yang Anda inginkan untuk diakui oleh tes . Pada gambar di bawah, Minimum Detectable Effect adalah 20%. Artinya, pengujian akan mendeteksi peningkatan konversi sebesar 20% atau lebih.

3. Pilih signifikansi statistik dari pengujian Anda . Anggap ini sebagai akurasi. Jika pengujian Anda memiliki signifikansi statistik 95%, itu berarti Anda dapat yakin 95% bahwa hasilnya akurat.

Dan tada! Kalkulator akan memberi Anda ukuran sampel berapa banyak pengunjung yang akan diuji.

3. Luncurkan tes Anda

Anda memerlukan alat pengujian A/B untuk meluncurkan pengujian dan mengumpulkan data untuk Anda. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang cara meluncurkan pengujian dan mengukur hasil dengan membaca panduan kami tentang statistik pengujian terpisah .

Lihat OptiMonk jika Anda mencari solusi yang memungkinkan Anda membuat popup yang dipersonalisasi, menjalankan A/B, dan melakukan pengujian multivarian pada popup tersebut.

Meskipun ini bukan alat pengujian A/B khusus, Anda dapat menggunakan OptiMonk untuk membuat dan menguji berbagai elemen situs web seperti:

• Muncul tiba-tiba
• Pesan sampingan
• Nanobar
• Spanduk, dan banyak lagi

Setelah Anda meluncurkan pengujian, Anda perlu memutuskan durasinya.

Umumnya, perusahaan menjalankan tes selama beberapa bulan atau siklus bisnis – tetapi setiap kasus berbeda. Idealnya, Anda ingin menguji hingga Anda mencapai signifikansi statistik 95% .

Anda tidak boleh menjalankan pengujian hanya beberapa hari. Ini tidak akan memberi Anda hasil pengujian yang akurat karena Anda dapat mengalami lonjakan atau penurunan konversi jangka pendek yang memengaruhi kinerja Anda.

4. Ukur hasil Anda

Mengukur hasil tes Anda adalah proses yang cepat dan mudah.

Gambar di atas adalah hasil pengujian popup multivariat yang dijalankan melalui OptiMonk. Anda bisa melihat

• Berapa banyak tampilan yang dimiliki setiap pengujian (Tayangan)
• Jumlah konversi
• Tingkat konversi
• Keyakinan dari setiap tes

Anda dapat melihat dari gambar bahwa Varian 1 memiliki tingkat konversi terbaik, tetapi pengujiannya masih jauh dari selesai. Varian 1 dan 2 belum mencapai tingkat kepercayaan 95% atau lebih tinggi, jadi kami belum dapat menyatakan Varian 1 sebagai pemenang dengan yakin.

Kapan Anda harus menghentikan tes? Setelah tes Anda mencapai tingkat kepercayaan 95%, Anda memiliki informasi yang cukup untuk menyelesaikan tes. Kemudian Anda dapat memilih varian dengan tingkat konversi tertinggi sebagai juara Anda.

5. Rencanakan tes Anda berikutnya

Jangan menganggap pengujian A/B sebagai satu kali. Lihatlah itu sebagai proses yang berkelanjutan karena preferensi pelanggan berubah seiring waktu.

Selain itu, selalu ada ruang untuk peningkatan––terutama saat Anda membuat konten yang berfokus pada pelanggan. Setiap kali Anda ingin mendesain ulang halaman web Anda atau mengubah ukuran tombol pada formulir keikutsertaan Anda, jalankan pengujian A/B untuk melihat versi mana yang disukai pengunjung.

Pikirkan cara Anda dapat meningkatkan berbagai elemen kampanye pemasaran Anda . Evaluasi halaman arahan Anda di Google Analytics. Lihat metrik seperti rasio pentalan, rasio konversi, dan waktu yang dihabiskan di halaman.

Jika menurut Anda ada ruang untuk perbaikan, Anda dapat memikirkan cara untuk mengubah dan menguji halaman Anda.

Sekarang setelah Anda mengetahui cara berhasil menjalankan pengujian A/B, satu pertanyaan tetap ada: Apakah pengujian tersebut benar-benar berfungsi?

Sangat!

Pengujian A/B adalah salah satu solusi pengoptimalan konversi paling efektif yang Anda miliki. Tapi jangan mengambil kata kami untuk itu. Buktikan sendiri dengan membaca dua studi kasus di bawah ini.

Manset & Kaus Kaki Boot

Perusahaan alas kaki wanita, Boot Cuffs & Socks, beralih ke OptiMonk saat mereka membutuhkan bantuan untuk mendorong penjualan. Mereka membuat popup untuk pembeli yang meninggalkan situs tanpa menyelesaikan pembelian mereka.

Mereka membuat dua versi untuk mendorong pengunjung menyelesaikan pembelian mereka. Satu menawarkan kredit toko $4,25, dan yang lainnya memberikan diskon 10%. Boots Cuffs & Socks ingin melihat performa kedua versi satu sama lain, jadi mereka menjalankan pengujian A/B.

Pengujian berjalan selama 40 hari, dan mereka menemukan bahwa orang-orang lebih menyukai Versi B. Tingkat konversinya 15% lebih tinggi dari Versi A.

Pada akhirnya, upaya pemasaran Boot Cuffs & Socks berhasil. Kampanye ini mengurangi pengabaian keranjang sebesar 17% dan mencapai laba atas investasi bulanan 280% .

SwissWatchExpo

SwissWatchExpo juga menggunakan OptiMonk untuk menguji popup mereka.

Mereka melakukan uji multivariat pada tiga popup untuk melihat versi mana yang disukai pengunjung situs web. Berikut perbedaannya:

• Versi A menggunakan fitur Dynamic Text Replacement (DTR) untuk menampilkan salah satu jam tangan mereka di popup.
• Versi B memiliki pesan yang meminta pengunjung untuk menyelesaikan pembelian mereka sebelum item terjual habis.
• Versi C menawarkan diskon $100 dan pengiriman gratis.

Versi C adalah juaranya. Itu memenangkan tes dengan tingkat konversi yang mengesankan sebesar 28%.

Setelah menyelesaikan tes, SwissWatchExpo meluncurkan kampanyenya. Transaksi online mereka naik 27% dan meningkatkan pendapatan mereka sebesar 25% dalam tiga bulan yang singkat.

Albert Einstein pernah berkata, “Kegagalan adalah kesuksesan yang sedang berlangsung.”

Anda tidak akan membuat kampanye pemasaran yang sempurna dengan menebak-nebak. Anda membuatnya melalui coba-coba—mempelajari apa yang tidak berhasil dan mengadaptasi strategi Anda.

Di situlah pengujian A/B dapat membantu. Setelah menjalankan beberapa tes, Anda dapat meningkatkan pemahaman Anda tentang preferensi pelanggan dan kebiasaan berbelanja.

Pelajari strategi pemasaran mana yang cenderung meningkatkan penjualan dan strategi mana yang harus dihindari, serta cara menciptakan pengalaman pelanggan yang menyenangkan yang memengaruhi perilaku pengguna. Hal ini tidak hanya akan meningkatkan kinerja kampanye Anda yang sedang berlangsung , tetapi juga akan membantu Anda membuat keputusan yang lebih tepat di masa mendatang.