Di balik layar setiap kampanye pemasaran dan periklanan, kemungkinan besar ada pemasar yang menghadapi banyak ketidakpastian. Saat ini, profesional pemasaran beroperasi di dunia yang terus berkembang di mana teknik dan strategi baru muncul setiap bulan. Oleh karena itu, pemasar harus secara teratur memutuskan apakah setiap tren baru tepat untuk bisnis mereka dan menentukan praktik terbaik untuk diikuti tren ke dalam rencana pemasaran secara keseluruhan. Untungnya, keberadaan alat pengujian A/B membuat pemasar tidak harus mengandalkan tebakan saat membuat keputusan ini. Sebaliknya, mereka dapat melakukan eksperimen ilmiah yang menghasilkan hasil yang dapat direproduksi, asalkan mengikuti prinsip tertentu dalam proses pengujian.
APA ITU PENGUJIAN A/B?
A/B-testen is een methode die in ecommerce wordt gebruikt om twee versies van een marketingcampagne te vergelijken om te beoordelen welke beter zou presteren. Bij A/B-testen, ook wel split-testen genoemd, worden twee versies van een enkele campagne of webpagina gemaakt en wordt een steekproef van de doelgroep die interactie heeft met elke variabele willekeurig verdeeld in twee groepen. Door de prestaties van de twee groepen te vergelijken, kunnen marketeers dus bepalen welke versie effectiever is en data gestuurde beslissingen nemen om hun marketingstrategieën te verbeteren.
Baris subjek email, header dan subjudul, salinan email, desain formulir, halaman arahan, dan tombol ajakan bertindak adalah contoh dari beberapa variabel yang dapat dikenai pengujian A/B. Misalnya, seorang pemasar yang ingin mengoptimalkan tingkat pembukaan email bermerek mereka dapat menjalankan uji terpisah atas nama pengirim email. Dalam kasus seperti itu, variabel A akan menjadi nama pengirim asli yang bertindak sebagai kontrol, sedangkan variabel B akan menjadi nama baru. Dua kelompok acak kemudian ditugaskan ke masing-masing variabel dan dianalisis selama beberapa waktu. Saat hasilnya masuk, pemasar dapat memutuskan mana dari dua nama yang diuji yang memberikan hasil yang diinginkan dan kemudian mengambil tindakan strategis berdasarkan hasil daripada coba-coba.
A/B-testen zijn een cruciaal aspect van ecommerce pemasaran omdat het marketeers in staat stelt de conversiepercentages van hun campagnes te optimaliseren en zo hun ROI te verbeteren. Momenteel zijn er tal van tools die de fijnere details van split-testen kunnen automatiseren, zodat de beoogde doelstellingen efficiënt en snel kunnen worden gerealiseerd. Deze software biedt segmentatie mogelijkheden, analyses en rapportage om het algehele proces van het uitvoeren van deze experimenten en het ontdekken van nuttige inzichten te vereenvoudigen.
APA MANFAAT PENGUJIAN A/B?
Menurut sebuah studi oleh BigCommerce, pengujian A/B menjadi viral di kalangan bisnis ecommerce, dengan 80% pemasar ecommerce menggunakan metode ini untuk meningkatkan tingkat konversi mereka. Ini menunjukkan seberapa luas pengujian terpisah digunakan dan popularitasnya adalah akibat langsung dari manfaat penerapannya.
Berikut adalah lima manfaat besar menggunakan pengujian A/B:
PERIODE KONVERSI YANG MENINGKATKAN
Salah satu tujuan inti dari pengujian terpisah adalah untuk meningkatkan konversi, dan statistik menunjukkan bahwa menggunakan pengujian A/B membantu pemasar mengonversi lebih banyak pelanggan dan prospek. Studi HubSpot menemukan bahwa pengujian A/B dapat menghasilkan peningkatan konversi rata-rata sebesar 49%. Dengan hanya menunjukkan kepada pelanggan dua variabel berbeda dan menganalisis jawaban mereka, perusahaan dapat mengembangkan strategi jangka panjang yang akan membantu mereka mengoptimalkan rasio konversi.
PENGALAMAN PENGGUNA YANG LEBIH BAIK
Pengujian A/B dapat membantu perusahaan mengidentifikasi elemen situs web atau kampanye pemasaran mereka yang menurut pengguna mengesankan atau membuat frustrasi saat berinteraksi dengan merek di berbagai titik kontak. Sebagai hasil dari peningkatan pengalaman pengguna, merek dapat meningkatkan keterlibatan pengguna sekitar 20%, menurut Invesp. Lebih banyak keterlibatan pengguna kemudian mengarah pada rasio pentalan yang lebih rendah dan hubungan merek-pelanggan yang lebih kuat.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DATA-DRIVED
Pengujian A/B memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan data berdasarkan metrik kinerja dunia nyata. Hal ini dapat membantu perusahaan menghindari ketergantungan pada asumsi atau tebakan tentang apa yang akan berhasil, dan alih-alih fokus pada apa yang telah terbukti berhasil melalui eksperimen.
ALOKASI SUMBER DAYA YANG LEBIH EFEKTIF
Pengujian A/B memungkinkan perusahaan untuk menguji ide-ide baru tanpa menggunakan sumber daya yang signifikan. Alih-alih menginvestasikan sumber daya keuangan dan manusia dengan harapan ide baru mereka akan berdampak, merek dapat mengambil pendekatan yang lebih strategis dan hemat biaya dengan melakukan eksperimen sebelumnya. Ini akan meningkatkan tingkat keberhasilan kampanye baru dan memastikan bahwa sumber daya yang dialokasikan tepat.
PENGHASILAN LEBIH
Pada akhirnya, tujuan pengujian A/B adalah untuk meningkatkan performa kampanye pemasaran dan banyak lagi penghasilan untuk menghasilkan. Sebuah penelitian telah menunjukkan bahwa pengujian A/B dapat menghasilkan peningkatan penjualan sebesar 44%. Dengan mengoptimalkan kampanye melalui pengujian A/B, bisnis dapat menghasilkan lebih banyak lalu lintas, meningkatkan rasio konversi, dan pada akhirnya menghasilkan lebih banyak pendapatan dari upaya pemasaran mereka.
APA PRAKTIK TERBAIK UNTUK PENGUJIAN A/B YANG EFEKTIF DAN TERPERCAYA?
Setelah membaca banyak bukti untuk pengujian A/B, masuk akal untuk mencoba eksperimen ini. Namun, tidak semua pemasar dapat membanggakan hasil yang diinginkan dari pengujian A/B mereka. Ini karena taktik khusus harus digunakan untuk mengoptimalkan eksperimen dan mendapatkan hasil terbaik dari uji split.
Berikut adalah enam praktik terbaik yang dapat Anda terapkan untuk meningkatkan proses dan hasil pengujian Anda:
TENTUKAN TUJUAN ANDA DENGAN JELAS
Memulai pengujian A/B tanpa menentukan dengan jelas tujuan eksperimen Anda hanya akan membuang waktu dan sumber daya. Itulah mengapa sangat penting untuk menentukan metrik atau indikator kinerja utama (KPI) tertentu yang ingin Anda tingkatkan dengan pengujian A/B. Ini membantu Anda fokus pada hasil yang jelas dan terukur, membuat hasil tes lebih mudah ditafsirkan. Untuk memilih KPI, pemasar harus memiliki hipotesis yang jelas. Misalnya, seorang pemasar mungkin berasumsi bahwa mengubah posisi tombol CTA di halaman arahan akan meningkatkan rasio klik-tayang. KPI yang akan mendorong pengujian A/B sudah terbukti dari hipotesis ini. Oleh karena itu, ada peluang bagus bahwa eksperimen khusus ini akan menghasilkan wawasan yang berguna.
JADWALKAN UJIAN PADA WAKTU YANG TEPAT
Saat menjalankan pengujian A/B, penting untuk menjalankan pengujian cukup lama untuk mendapatkan hasil yang andal. Ini membantu meminimalkan dampak fluktuasi acak dan memastikan Anda menangkap efek jangka panjang apa pun. Namun, menentukan lamanya waktu untuk menjalankan tes dapat menantang. Faktor yang perlu dipertimbangkan termasuk musiman dan volume lalu lintas.
Pertimbangkan tren musiman atau siklus dalam lalu lintas atau pola penjualan Anda. Misalnya, menjalankan pengujian selama Natal, periode yang biasanya sibuk, dapat memberikan hasil yang berbeda dibandingkan selama periode penjualan rendah. Semakin rendah volume lalu lintas, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data yang andal. Secara umum, waktu yang tepat untuk menjalankan pengujian A/B bergantung pada beberapa faktor yang unik untuk tujuan bisnis dan pemasaran Anda. Penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor ini dengan hati-hati dan membuat rencana yang sesuai untuk memastikan bahwa pengujian Anda efektif dan memberikan wawasan yang bermakna.
PILIH UKURAN SAMPEL YANG BENAR
Memilih ukuran sampel yang cukup besar penting dalam pengujian A/B karena ini membantu memastikan bahwa hasil pengujian Anda signifikan secara statistik dan akurat. Signifikansi statistik berarti bahwa hasil yang Anda dapatkan bukan karena kebetulan atau variasi acak, tetapi merupakan representasi akurat dari populasi yang mendasarinya. Jika ukuran sampel Anda terlalu kecil, Anda mungkin tidak dapat mendeteksi perbedaan yang signifikan secara statistik di antara kelompok uji. Hal ini dapat menyebabkan kesimpulan yang salah. Di sisi lain, jika ukuran sampel Anda terlalu besar, Anda mungkin membuang-buang sumber daya dan waktu untuk mengumpulkan data yang tidak perlu. Oleh karena itu, penting untuk menggunakan kalkulator ukuran sampel atau alat statistik untuk memperkirakan jumlah minimum peserta yang diperlukan untuk mendeteksi perbedaan yang berarti.
UJI SATU VARIABEL DALAM SATU WAKTU
Menguji hanya satu variabel pada satu waktu penting dalam pengujian A/B karena memungkinkan Anda mengidentifikasi faktor spesifik yang menyebabkan perubahan pada hasil pengujian Anda. Dengan mengisolasi dan menguji hanya satu variabel, Anda dapat lebih yakin bahwa setiap perbedaan yang Anda amati di antara kelompok uji disebabkan oleh variabel tersebut dan bukan karena faktor lain. Misalnya, jika Anda menguji judul dan gambar di laman landas secara bersamaan dan melihat peningkatan konversi, Anda tidak yakin elemen mana yang menyebabkan perubahan tersebut. Terakhir, menguji satu variabel sekaligus membantu Anda menghemat waktu dan sumber daya.
MENGACAK KELOMPOK UJI
Mengacak grup pengujian merupakan langkah penting dalam pengujian A/B karena menghilangkan bias dan memastikan bahwa hasil pengujian Anda mewakili seluruh audiens Anda. Ada beberapa metode berharga untuk membantu dalam proses pengacakan. Pada kue penargetan berbasis melibatkan penggunaan cookie untuk secara acak menugaskan peserta ke kelompok uji. Demikian pula, penargetan berbasis IP menugaskan peserta berdasarkan alamat IP mereka. Kedua metode membantu memastikan bahwa mereka tetap berada di grup yang sama selama periode pengujian. Ada juga alat pihak ketiga yang dapat membantu proses pengacakan sambil memastikan hasil yang akurat.
IMPLEMENTASIKAN VARIAN PEMENANG SEGERA
Setelah menjalankan pengujian dan meninjau hasilnya, langkah selanjutnya adalah segera menerapkan varian yang menang. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keuntungan dari peningkatan yang Anda temukan dan segera menuai keuntungan.
Singkatnya, pengujian A/B sangat penting untuk mencapai hasil yang akurat dan dapat ditindaklanjuti yang dapat meningkatkan upaya pemasaran Anda. Mengikuti praktik ini memastikan bahwa pengujian A/B Anda efektif dan menghasilkan peningkatan kinerja. Praktik terbaik ini membantu menghilangkan bias, meningkatkan akurasi, dan menghasilkan wawasan berharga yang membantu Anda membuat keputusan berdasarkan data dan mencapai tujuan pemasaran Anda.
