Apa Langkah-Langkah Pengoptimalan Konversi- Kerangka Kerja Konversi

“Kita harus meningkatkan konversi kita.”

“Tingkat konversi ini adalah industri yang rendah.”

“Apa yang dapat kami lakukan untuk mengubah lebih banyak pelanggan menjadi pembeli premium?”

Ungkapan di atas telah menjadi umum di dunia e-niaga. Mendapatkan konversi yang lebih tinggi telah menjadi obsesi.

Masalah dengan obsesi ini adalah bahwa akan selalu ada orang yang mencari jalan pintas dan rute tercepat menuju konversi. Tidak banyak orang yang tahu bahwa meningkatkan tingkat konversi Anda secara konsisten adalah proses yang membutuhkan kesabaran dan upaya yang konsisten.

Pada artikel ini, kami akan membahas proses Pengoptimalan Tingkat Konversi dan semua yang menyertainya.

Ayo masuk!

Tingkat konversi yang baik tergantung pada banyak faktor. Ini dapat berupa sasaran individual yang Anda tetapkan, tolok ukur menggunakan rasio konversi rata-rata industri Anda, atau sesuatu yang sepenuhnya arbitrer.

Ingatlah bahwa ada faktor tambahan yang membebani rasio konversi seperti perangkat yang digunakan untuk pembelian, lokasi geografis, sumber lalu lintas, dll.

Shippypro telah mengumpulkan hasil dari berbagai ceruk e-niaga mulai dari persediaan Pertanian, Makanan dan Minuman, Bayi dan Anak, dan banyak lagi.

Tingkat konversi dapat berkisar dari 0,87% hingga 1,50% dan lebih banyak lagi.

Sumber: ShippyPro Blog

Tingkat konversi menunjukkan persentase pengunjung yang datang ke situs Anda yang menjadi pelanggan sebenarnya.

Pengoptimalan Tingkat Konversi adalah tentang meningkatkan jumlah pengunjung yang menjadi pelanggan menggunakan berbagai metode.

Jika Anda seorang pemilik bisnis e-niaga atau menjalankan semua jenis bisnis online, mempelajari tentang Pengoptimalan Tingkat Konversi (CRO) sangat penting.

Mengapa?

Yah, karena kita hidup di masa pilihan yang luar biasa. Ini berarti bahwa ada ribuan atau bahkan jutaan pelanggan bisnis lain yang dapat dikunjungi jika Anda tidak memenuhi kebutuhan mereka.

Berbicara tentang kebutuhan, mereka berubah-ubah seperti pelanggan itu sendiri. Semuanya, mulai dari seberapa cepat toko online Anda memuat hingga warna yang Anda gunakan dapat meningkatkan atau menurunkan konversi Anda.

Memiliki perangkat teknik pengoptimalan tingkat konversi yang teruji waktu dan kuat yang dapat Anda terapkan pada setiap tahap perjalanan pembelian memberi Anda keuntungan yang signifikan.

Ada 5 langkah menuju siklus Pengoptimalan Tingkat Konversi . Inilah yang terjadi di setiap langkah:

1. Fase Penelitian: Di sinilah Anda menemukan bagian dari saluran konversi Anda yang perlu diubah.

2. Fase Hipotesis: Di sinilah Anda membentuk hipotesis kerja berdasarkan metrik dan penelitian Anda.

3. Fase Prioritas: Di sinilah Anda mengetahui apa yang harus diserang terlebih dahulu untuk pengoptimalan Anda.

4. Fase Pengujian: Di sinilah Anda mengajukan hipotesis terhadap versi situs web Anda yang sudah ada.

5. Fase Pembelajaran: Ini adalah Anda menyebarkan hipotesis pemenang dan mengumpulkan informasi untuk pengujian dan perencanaan di masa depan.

Tahap 1: Penelitian dan pengumpulan data

Bagian pertama CRO mengharuskan Anda mengumpulkan data dengan benar untuk menginformasikan pengujian Anda.

Meskipun tahap ini bisa menjadi proses yang panjang, ada baiknya melakukannya dengan benar untuk menghemat banyak waktu dan sakit kepala.

Mulailah pengumpulan data Anda dengan melihat Indikator Kinerja Utama seperti Biaya Akuisisi Pelanggan, Nilai Umur Pelanggan, Pendapatan Berulang Bulanan, dan durasi Siklus Penjualan.

Angka yang dingin dan sulit, juga dikenal sebagai Data Kuantitatif dapat memberikan gambaran yang jelas tentang rasio klik-tayang pelanggan Anda, waktu di situs, dan banyak lagi.

Jenis data ini dapat dikumpulkan melalui peta panas, survei, analisis KPI, dan pengujian A/B.

Angka-angka keras yang dingin memang bagus tetapi tidak selalu memberikan gambaran yang paling jelas. Saat itulah data kualitatif masuk. Jenis data memberikan lebih banyak ruang untuk interpretasi dan dapat dianalisis secara subjektif.

Alih-alih hanya menerima apa yang dikatakan angka, data kualitatif menanyakan "mengapa".

• Mengapa angka lalu lintas sangat rendah?

• Masalah apa yang mungkin dialami pengguna di situs?

• Mengapa tingkat pengabaian kereta begitu tinggi?

Ini adalah pertanyaan yang dapat dijawab oleh data kualitatif.

Beberapa cara populer untuk mengumpulkan data ini meliputi: wawancara pelanggan, kelompok fokus, dan metode observasi lainnya.

Ketika Anda telah mengumpulkan data ini secara efektif, Anda harus memahami apa artinya sebenarnya. Mari kita ambil survei pelanggan misalnya. Setelah Anda mengumpulkan tanggapan survei, Anda akan ingin melihat pola, keberatan, dan bahasa yang digunakan di dalamnya.

Catat kata-kata yang diulang, kata-kata yang ditekankan, “titik hambatan” atau tempat-tempat yang membuat browsing atau berbelanja dari Anda menjadi sulit.

Terakhir, analisis dengan cermat nada bahasa yang digunakan dalam survei ini. Mereka dapat berfungsi sebagai alat yang ampuh untuk bukti sosial, salinan penjualan, dan pesan pribadi lainnya.

Hampir semua hal dapat dilacak dengan Google Analytics saat ini.

Setiap bisnis memiliki Indikator Kinerja Utama dan prioritas yang berbeda tetapi ada metrik konversi yang kurang lebih sama terlepas dari industri/ceruk pasar. Lihat artikel ini untuk membantu Anda mengidentifikasi metrik konversi mana yang layak dilacak.

Meskipun Google Analytics adalah alat yang luar biasa, itu tidak sempurna.

Ingat sakit kepala yang saya sebutkan sebelumnya? Nah, ini bisa terjadi ketika Anda menghabiskan waktu mengumpulkan semua data yang salah (yang benar-benar menyebalkan tetapi terjadi lebih sering daripada tidak).

Hindari membuat pilihan yang salah dan disesatkan oleh data Anda dan buka di sini untuk mempelajari cara menjalankan Audit Google Analytics.  

Tahap 2: Hipotesis

Hipotesis adalah asumsi tentatif untuk mencoba konsekuensi logis dan empiris dari suatu tindakan.

Dalam pembicaraan CRO, ini berarti teori kerja (berdasarkan penelitian dan data Anda) "Jika saya mengubah X, itu akan memiliki efek Y".

Setelah Anda menyusun daftar hipotesis, Anda perlu memprioritaskan daftar itu dari yang paling mendesak hingga yang tidak terlalu mendesak. Kita akan membahas ini secara mendalam di bab berikut. Sebelum itu, mari kita lihat komponen-komponen hipotesis.

Sumber: Blog Optimal

Komponen 1: Variabel (JIKA)

• Ini adalah elemen situs web yang dapat dimodifikasi, ditambahkan, atau dihilangkan untuk menghasilkan hasil yang diinginkan.

Komponen 2: Hasil (THEN)

• Hasil yang diprediksi (misalnya: lebih banyak klik pada ajakan bertindak, lebih banyak pendaftaran di halaman arahan, dll).

Komponen 3: Alasan (DUE TO)

• Di sinilah Anda menunjukkan bahwa hasil itu terjadi karena diinformasikan oleh penelitian (kuantitatif dan kualitatif).

Sepertinya hal yang cukup sederhana untuk dilakukan – dan dapat dilakukan dengan benar, tetapi banyak pemilik bisnis eCommerce gagal memberikan detail yang cukup dalam hipotesis mereka untuk benar-benar menggerakkan jarum pada proses CRO mereka.

Berikut adalah contoh hipotesis yang lebih lemah dan terlalu umum:

“Jika saya membuat salinan halaman arahan kami lebih impersonal, maka kami akan mendapatkan lebih banyak klik-tayang karena pelanggan mengatakan pada survei bahwa mereka merasa salinan sebelumnya terlalu umum dan terasa dingin”.

Sekarang hipotesis yang lebih kuat dan lebih rinci terlihat seperti ini:

“Berdasarkan peta panas, hasil survei, dan data kuantitatif kami, halaman produk #3 terlalu panjang dan pengunjung tidak mengonversi karena mereka tidak menggulir ke bawah untuk melihat ajakan bertindak. Jika kita membuat salinan lebih pendek, menyoroti fitur-fitur utama, dan menempatkan ajakan bertindak di paro atas, kita akan melihat konversi meningkat dari 0,8% saat ini menjadi rata-rata situs sebesar 2,6%.”

Tahap 3: Memprioritaskan ide

Prioritas, prioritas, prioritas. Mereka membantu kita membuat keputusan yang baik dan memandu pilihan hidup kita. Apa yang kita prioritaskan membuat kita menjadi diri kita sendiri. Dalam proses CRO, hal ini juga berlaku.

Memprioritaskan ide dan hipotesis tidak hanya membantu Anda memecahkan masalah paling mendesak dalam bisnis Anda, tetapi juga menciptakan preseden yang dapat Anda ikuti untuk praktik pengoptimalan di masa mendatang.

Jika dilakukan dengan benar, Anda akan memiliki sistem pengujian yang efektif yang siap digunakan untuk semuanya.

Bukankah memprioritaskan itu indah? Mari kita lihat beberapa kerangka kerja prioritas yang terkenal!

Kerangka PIE

Bukan makanan penutup yang enak tapi kependekan dari P otential For I mprovement , Importance, and E ase.

Sumber: E-niaga Praktis

Aspek “Potensi untuk Peningkatan” melihat seberapa besar kemungkinan hipotesis akan menghasilkan peningkatan secara keseluruhan. “Kepentingan” mengacu pada beratnya masalah yang diamati, dan “Kemudahan” melihat dengan baik, seberapa banyak upaya yang diperlukan untuk mengimplementasikan hipotesis (jam, hari, minggu, dll).

Dengan menggunakan skala dari 1 sampai 10, hipotesis diurutkan dari terendah ke tertinggi.

Masalah dengan model ini?

Bagian Potensial seringkali sulit untuk diukur/diperkirakan. Kedua, skala prioritas 1 hingga 10 dapat membuat beberapa bisnis memprioritaskan masalah kecil dengan harapan mencapai hasil yang signifikan.

Kerangka kerja HotWire

Situs web perjalanan HotWire memiliki metode prioritas tambahan yang menghilangkan emosi dari pengujian A/B.

Jika sebuah ide memenuhi persyaratan, itu diberikan 1 poin. Jika tidak memenuhi persyaratan, itu mendapat nol.

Poin-poin ini kemudian ditambahkan dalam spreadsheet untuk memberi setiap ide skor keseluruhan dari 10. Ide-ide ini kemudian diberi peringkat menurut skor keseluruhan. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang kerangka kerja ini dan untuk membangun yang serupa, lihat posting blog ini .

Metode ini bekerja paling baik untuk perusahaan besar yang memiliki ratusan dan ribuan ide pengoptimalan di backlog tetapi juga untuk perusahaan kecil yang ingin segera mengimplementasikan ide.

Kerangka PXL

Dibuat oleh Peep Laja dari blog konversi populer ConversionXL, kerangka kerja ini berfokus pada mengajukan serangkaian pertanyaan tentang perilaku pengguna untuk memprioritaskan ide dengan lebih baik.

Tujuan dari metode ini adalah untuk membuat peringkat "potensi" atau "dampak" lebih objektif, menumbuhkan budaya informasi data, dan membuat peringkat "kemudahan implementasi" lebih objektif.

Pertanyaan dalam kerangka terlihat seperti ini:

• Apakah perubahan di paro atas? → Perubahan di paro atas diperhatikan oleh lebih banyak orang, sehingga meningkatkan kemungkinan dampak pengujian.
• Apakah perubahannya terlihat dalam waktu kurang dari 5 detik? → Tunjukkan sekelompok orang yang mengontrol dan kemudian variasi, dapatkah mereka membedakannya setelah melihatnya selama 5 detik? Jika tidak, kemungkinan dampaknya akan lebih kecil.
• Apakah itu menambah atau menghapus sesuatu? → Perubahan yang lebih besar seperti menghilangkan gangguan atau menambahkan informasi penting cenderung memiliki dampak yang lebih besar.
• Apakah pengujian berjalan pada halaman lalu lintas tinggi? → Peningkatan relatif pada halaman lalu lintas tinggi menghasilkan dolar yang lebih absolut.

Aspek solid dari kerangka kerja ini adalah bahwa kerangka itu pada dasarnya berakar pada data.

Ia menanyakan apakah setiap masalah yang diamati ditemukan dalam pengujian pengguna, pelacakan peta/panas, atau alat analitik lainnya. Ini ternyata memprioritaskan dari "Saya pikir kita harus fokus pada X" menjadi "Angka mengatakan bahwa Y dan Z adalah dua kemungkinan penyebab rendahnya tingkat konversi kami" .

Kerangka TIR

TIR adalah singkatan dari Time, Impact, and Resources. Sistem peringkat dalam model TIR kecuali skala berjalan dari 1 hingga 5.

Waktu – Berapa hari kalender, jam kerja, jam pengembangan, dll. yang diperlukan agar pengujian ini mencapai dampak maksimum?

“Skor 5 akan diberikan untuk proyek yang membutuhkan waktu paling sedikit untuk mengeksekusi dan menyadari dampaknya.”

Dampak – Jumlah pendapatan (atau pengurangan biaya) yang akan berubah jika pengujian berhasil. Apakah Anda menguji seluruh basis pelanggan atau hanya segmen? Apakah Anda melihat kenaikan 3% atau 15%?

“Skor 5 akan diberikan untuk proyek yang membutuhkan waktu minimal untuk mengeksekusi dan menyadari dampaknya.”

Sumber Daya – Berapa biaya alat, orang, dan semua hal lain yang terkait dengan tes ini?

“Skor 5 diberikan ketika sumber daya yang dibutuhkan sedikit dan tersedia untuk proyek tersebut.”

Didirikan oleh veteran Pengoptimalan Tingkat Konversi Bryan Eisenberg, model TIR mendorong Anda untuk menggali aspek manusia dalam pengoptimalan tingkat konversi.

Model ini membuat Anda memikirkan tiga pertanyaan penting sebelum menguji:

1. Siapa yang kita coba yakinkan?

2. Tindakan khusus apa yang kita ingin mereka lakukan?

3. Tindakan apa yang sebenarnya ingin mereka ambil?

Apa yang akan sering Anda temukan adalah tindakan yang Anda ingin pengunjung lakukan belum tentu tindakan yang sama yang ingin mereka lakukan. Di sinilah umpan balik pelanggan nyata berguna.

Ketika Anda benar-benar menggali lebih dalam dan menambang poin-poin yang dapat ditindaklanjuti dari survei pelanggan Anda dan alat pengumpulan data lainnya, Anda dapat membuat peningkatan yang lebih kuat pada halaman tertentu, corong email, dll.

Langkah 4: Implementasi dan pengujian

Sekarang setelah Anda memprioritaskan hipotesis dan mengetahui tes mana yang paling mendesak, inilah saatnya untuk menerapkan hipotesis tersebut.

Tes yang berpotensi mengubah permainan mengharuskan Anda memiliki alat terbaik yang Anda inginkan. Untuk membantu Anda melakukannya, berikut adalah daftar alat teratas yang digunakan untuk eksperimen Anda:

1) Optimalkan

Optimizely adalah salah satu platform eksperimen terkemuka di dunia, yang memungkinkan tim pemasaran dan produk menguji, menerapkan, meninjau, dan menerapkan semua jenis pengalaman digital. Lebih khusus lagi, Optimizely memberi Anda akses ke rangkaian alat pengujian A/B yang memungkinkan Anda menargetkan perpesanan secara efektif dan meluncurkan kampanye yang lebih dipersonalisasi.

2) Unbounce

Baik itu halaman beranda atau halaman pendaftaran, Anda memerlukan alat yang solid yang dapat membantu Anda "memperas jus paling banyak" dari halaman itu. Unbounce adalah pemimpin dalam pengoptimalan halaman arahan dan memungkinkan Anda menyesuaikan dan menguji berbagai versi halaman terpenting Anda dengan mudah. Anda kemudian dapat mempelajari versi mana yang paling berhasil (dan mengapa) untuk meningkatkan tingkat konversi Anda.

Jika Anda adalah seseorang yang tidak ingin repot dengan pengkodean atau desain grafis, Unbounce menjadi lebih menarik karena Anda bisa mendapatkan halaman yang indah dan responsif dalam hitungan menit.

3) Hub Kegunaan

Usability Hub adalah platform penelitian pengguna jarak jauh yang menghilangkan tebakan dari keputusan desain dengan memvalidasinya dengan pengguna sebenarnya. Juga dikenal sebagai pisau penelitian pengguna swiss army, Anda dapat melakukan berbagai tes seperti tes klik pertama, tes preferensi, dan tes lima detik untuk mengkonfirmasi hipotesis Anda.

Dengan alat ini, tidak ada lagi “Saya rasa itulah warna yang disukai pengguna ” dan lebih banyak lagi “penelitian dan pengujian yang kami lakukan membuktikan bahwa pengguna paling responsif terhadap palet warna ini” .

Apakah Anda mengambil tema menyeluruh dari posting ini? Ini tentang mendekati kepastian dalam keputusan Anda karena sumber data Anda mendukung ide Anda!

4) AB Enak

AB Tasty adalah platform pengoptimalan tingkat konversi all-in-one yang memungkinkan Anda menjalankan banyak pengujian pada hampir semua hal. Dengan penerapan dan personalisasi yang didukung AI, Anda dapat dengan cepat mendapatkan wawasan pengguna, bereksperimen, mempersonalisasi, serta meningkatkan keterlibatan dan konversi.

Dengan beberapa nama besar di berbagai industri yang menggunakan AB Tasty sebagai platform pengujian mereka, Anda dapat yakin bahwa Anda menggunakan salah satu produk terbaik di pasar dalam hal Pengoptimalan Tingkat Konversi.

5) Google Optimalkan

Google Optimize adalah platform pengoptimalan yang dibangun di atas Google Analytics. Ini berarti bahwa Anda dapat menggunakan data GA yang ada untuk melihat dengan cepat apa yang dapat ditingkatkan. Anda juga dapat memanfaatkan alat pemodelan statistik tingkat lanjut serta rangkaian alat penargetan yang canggih.

6) VWO

VWO adalah platform lengkap lainnya untuk pengoptimalan tingkat konversi yang membantu Anda melakukan riset pengunjung, membuat peta jalan pengoptimalan, dan menjalankan eksperimen berkelanjutan.

Kami berbicara tentang pentingnya membuat sistem eksperimen konversi yang solid sehingga Anda tidak selalu harus memulai dari awal untuk eksperimen berikutnya. Nah, Anda akan senang mengetahui bahwa VWO berakar pada pengoptimalan yang digerakkan oleh proses dan dapat membantu Anda menemukan cara untuk terus meningkatkan pengalaman pengguna Anda.

Selain itu, Anda dapat menjalankan pengujian A/B dalam skala besar tanpa mengurangi kinerja karena VWO dibuat untuk menangani pengujian tingkat perusahaan.

7) Mengubah merek

Rebrandly adalah platform terkenal untuk membuat dan mengelola URL pendek khusus. Ini juga merupakan alat analisis yang kuat yang dapat membantu Anda menjalankan tes pengoptimalan tingkat konversi di situs web Anda.

URL pendek khusus (atau tautan bermerek) dapat digunakan untuk mengumpulkan banyak sekali sumber data berdasarkan klik — data yang dapat Anda gunakan untuk menguji elemen kecil namun penting pada halaman apa pun yang Anda buat, mulai dari tombol hingga opsi menu navigasi, dan banyak lagi.

Pengujian A/B vs. Pengujian Terpisah vs. Pengujian multivarian

Sumber: Wingate Media

Pengujian A/B adalah saat Anda membandingkan dua atau lebih versi halaman yang sama dengan melihat rasio konversi dan metrik yang penting bagi bisnis Anda (seperti klik, tampilan, pendaftaran, dll.).

Misalnya: Jika Anda mengubah judul pada halaman arahan, Anda dapat menargetkan semua halaman arahan sekaligus dan mereka akan dianggap sebagai variasi dari grup yang sama. Grup ini adalah nama atau judul pengamatan yang Anda berikan untuk pengujian tertentu (contoh: Grup pengujian judul halaman arahan1). Mudah-mudahan, Anda memiliki nama grup yang jauh lebih keren, tetapi Anda mendapatkan gambarannya.

Terakhir, pengujian A/B adalah cara yang bagus untuk mendapatkan hasil yang cepat dan mencapai serta memaksimalkan waktu pengujian.

Jika Anda memiliki lalu lintas dalam jumlah besar ke situs Anda dan ingin menguji bagian-bagian penting pada halaman, ini adalah tempat Anda menjalankan pengujian multivarian. Pengujian A/B melihat membuat perubahan pada seluruh halaman sedangkan pengujian multivariasi melihat bagian-bagian utama pada halaman dan bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain.

Dengan ini dikatakan, pengujian multivariat lebih rumit daripada pengujian A/B karena ada lebih banyak lapisan yang terlibat. Saat Anda menguji bagian kunci yang berbeda, Anda bisa mendapatkan sejumlah besar kemungkinan kombinasi yang mungkin terbukti terlalu berlebihan untuk ditangani jika Anda bukan pemasar berpengalaman.

Lihat posting ini untuk mendapatkan gambaran seperti apa tampilan multivariat.

Pengujian terpisah adalah tempat Anda menguji satu elemen pada halaman dan melihat bagaimana hasil halaman tersebut berbeda dari versi aslinya. Ini mungkin terlihat mirip dengan pengujian A/B karena sama.

Perbedaan antara pengujian A/B alias pengujian terpisah dan pengujian multivariat adalah yang pertama menguji satu variasi sedangkan yang terakhir menguji beberapa kombinasi sekaligus.  

Elemen Teratas untuk Uji A/B

Memutuskan elemen teratas untuk diuji bisa jadi sulit. Menguji setiap aspek acak dari situs web Anda jelas kontra-produktif (kecuali jika Anda memiliki waktu dan sumber daya untuk melakukannya). Lihat metode penentuan prioritas dalam bab di atas untuk membantu dalam hal ini.

Untuk memberi Anda permulaan di tempat yang jelas untuk memulai pengujian pada halaman, berikut adalah daftar bermanfaat dari guru pemasaran, Neil Patel. Jika ada "guru pemasaran" yang teknik pengoptimalan tingkat konversinya harus Anda ikuti, itu dia.

Dalam artikel ini, Anda akan menemukan logika di balik pengujian tipografi, warna, pemosisian, skema harga, video, gambar, dan banyak lagi!

Ingat, meskipun Neil adalah pemasar berbasis data yang dihormati, beberapa elemen yang dia sebutkan mungkin tidak selaras dengan tujuan bisnis khusus Anda. Itu baik-baik saja.

Ingatlah bahwa banyak pengoptimalan tingkat konversi bersifat subjektif dan setiap bisnis memiliki tujuan yang berbeda!

Berapa lama pengujian A/B harus berlangsung?

Ini adalah pertanyaan yang rumit karena banyak faktor yang berperan di dalamnya. Faktor-faktor seperti ukuran sampel , keyakinan statistik, musim, keterwakilan sampel Anda, dan waktunya. Tidak ada jawaban yang jelas mengenai seberapa pendek atau lama pengujian A/B harus berlangsung karena… drum roll… itu tergantung pada industri Anda di antara sejumlah faktor lainnya.

Namun, bukan berarti menjalankan tes selama 1 atau dua hari saja sudah cukup. Umumnya, rentang beberapa minggu hingga satu bulan dapat dianggap sebagai wilayah yang aman untuk pengujian mengingat pengumpulan data dilakukan dengan benar, kondisinya tidak luar biasa, pengujian dilakukan oleh pemasar berpengalaman.

Menentukan Pemenang dan Kesalahan yang Dilakukan Pakar

Menentukan validitas suatu tes dapat dilakukan dalam 3 langkah:

Langkah 1: Hitung ukuran sampel minimum

Tentukan tingkat kepercayaan yang Anda inginkan dalam hasil pengujian Anda (mis: 90-95% sebagian besar dianggap sebagai target yang kuat untuk dituju) dan hitung ukuran sampel berdasarkan angka tersebut. Ini akan memberi Anda jumlah pengunjung minimum yang dibutuhkan variasi Anda.

Langkah 2: Periksa perbedaan dalam segmen

Sebelum menyelesaikan tes, Anda harus tahu cara mengelompokkan pengunjung Anda. Dengan sampel dan segmen minimum, periksa perbedaan besar dan jika tidak ada, biarkan sisanya berjalan.

Langkah 3: Nilai siklus bisnis Anda

Seperti disebutkan di atas, siklus bisnis dan musim dapat memainkan peran besar dalam validitas tes pengoptimalan apa pun. Jalankan pengujian dalam siklus yang berbeda dan bandingkan bagaimana tarifnya satu sama lain (mis: Apakah pengunjung dan penjualan sama di Q4 dengan Natal/Tahun Baru sebagai sisa tahun ini?)

Bahkan dengan semua angka yang benar di dunia, ada kesalahan yang harus dibuat. Berikut ringkasan kesalahan pengujian teratas yang bahkan dilakukan oleh para profesional:

• Melakukan pengujian A/B tanpa lalu lintas atau konversi yang cukup
• Tidak mendasarkan tes pada hipotesis
• Tidak mengirim data ke Google Analytics
• Menyerah setelah tes pertama gagal
• Gagal memahami positif palsu
• Tidak menjalankan tes secara teratur

Itu hanya beberapa dari banyak, banyak kesalahan yang umum terjadi dengan pengujian A/B.

Ini adalah proses terus-menerus yang akan menendang pantat Anda berkali-kali tetapi juga akan membawa bisnis Anda ke tingkat berikutnya jika Anda belajar untuk menerimanya. Ini berlaku untuk pemula dan profesional.

Menganalisis hasil Anda

Jika Anda ingin meningkatkan jumlah orang yang mendaftar untuk uji coba gratis suatu produk, Anda mungkin ingin menetapkan sasaran untuk orang-orang yang berhasil masuk ke halaman pendaftaran dan orang-orang yang benar-benar berhasil melewati batas dan mendaftar .

Dalam platform pengujian apa pun yang Anda gunakan, Anda akan melihat pengujian yang berjalan dan semacam indikasi apakah variasi baru itu telah meningkatkan konversi atau tidak. Perhatikan dengan cermat kedua angka (variasi asli vs variasi baru) dan lihat persentase pertumbuhan serta potensi yang dimilikinya (juga dalam persentase) untuk mengalahkan yang asli. Jika persentase tersebut kurang dari sasaran ideal 90-95%, terus optimalkan dan terus jalankan pengujian untuk mencapai sasaran tersebut.

Jika Anda berakhir dengan hasil yang tidak meyakinkan, berikut adalah beberapa hal yang dapat Anda lakukan:

1) Segmentasikan datanya

Segmen individu sering kali mengungkapkan data yang lebih jelas daripada segmen yang dikelompokkan. Lihat segmen seperti sumber lalu lintas, perangkat, dan hal lain yang masuk akal dalam bisnis Anda. Terkadang Anda perlu menggali lebih dalam ke angka-angka untuk menemukan kejelasan, terutama dengan tes A/B.

2) Jangan menguji hal-hal yang tidak penting

Alasan lain untuk hasil yang tidak meyakinkan sering kali adalah pengujian yang dijalankan pada hal-hal yang sebenarnya tidak penting bagi bisnis. Pastikan semua pengujian Anda didukung oleh hipotesis dan diprioritaskan dengan jelas sebelum membuat jari gatal untuk menguji setiap hal di halaman Anda.

3) Tantang hipotesis Anda

Jika Anda mengikuti suatu proses dan masih mendapatkan hasil yang tidak meyakinkan, mungkin ini saatnya untuk merevisi hipotesis Anda dan bahkan menghapus semuanya. Anda dapat menguji variasi baru pada hipotesis yang sama atau kembali ke papan gambar untuk lebih memahami data yang Anda kumpulkan dan membentuk hipotesis yang lebih kuat.

Pada artikel ini, Anda mempelajari tentang 5 tahap Proses Pengoptimalan Konversi.

Anda belajar tentang cara terbaik untuk mengumpulkan data, Anda menemukan cara membentuk hipotesis berbasis data, Anda menemukan format terbaik untuk memprioritaskan hipotesis Anda, kemudian Anda belajar bagaimana mengambil ide-ide itu dan mengujinya menggunakan alat terbaik di dunia. Terakhir, Anda belajar bagaimana menarik kesimpulan untuk penelitian Anda dan menantang hipotesis Anda.

Ingat: Pengoptimalan Tingkat Konversi adalah proses yang terus berkembang.

Ada kurva pembelajaran yang sangat besar untuk hampir setiap tahap proses CRO dan terkadang bisa sangat melelahkan. Berkomitmen untuk mempelajari prosesnya, berkomitmen untuk mengoptimalkan secara teratur dan selalu bertujuan untuk hasil yang lebih baik, berkomitmen untuk berkembang.

Jangan lupa bahwa OptiMonk juga merupakan alat pengoptimalan konversi yang membantu Anda mengirimkan pesan khusus kepada pengunjung Anda dan mengubahnya menjadi pelanggan. Buat akun gratis sekarang dan lihat apa yang dapat Anda capai dengannya.

Apakah Anda siap untuk menyelami perairan CRO dengan artikel ini sebagai panduan Anda? Berikan komentar di bawah ini