Apa Itu A/B Testing: Fungsi dan Contohnya?

Split testing, yang juga dikenal sebagai A/B testing, adalah sebuah strategi dalam pemasaran yang bertujuan untuk membandingkan dua versi berbeda dari sebuah konten atau halaman web untuk menentukan versi mana yang memberikan hasil yang lebih baik.

Konsep dasar dari split testing adalah membagi pengunjung atau pengguna menjadi dua kelompok secara acak, di mana satu kelompok melihat versi A dan yang lainnya melihat versi B.

Dari sana, data tentang kinerja masing-masing versi akan dikumpulkan dan dianalisis untuk menentukan versi mana yang lebih efektif dalam mencapai tujuan tertentu.

Apa Itu Pengertian A/B Testing?

Menurut Neil Patel, A/B testing, atau yang juga dikenal sebagai split testing atau bucket testing, merupakan sebuah metodologi dalam pemasaran digital yang bertujuan untuk membandingkan dua versi berbeda dari sebuah halaman web atau aplikasi untuk menentukan versi mana yang lebih baik.

Konsep dasar dari A/B testing adalah melakukan eksperimen di mana dua atau lebih varian dari sebuah halaman ditampilkan kepada pengguna secara acak, dan analisis statistik digunakan untuk menentukan varian mana yang memberikan hasil terbaik untuk tujuan konversi tertentu.

Dengan melakukan pengetesan ini, pemasar dapat menguji berbagai perubahan pada sebuah halaman web atau aplikasi untuk melihat dampaknya terhadap perilaku pengguna dan mencari tahu versi mana yang lebih efektif dalam mencapai tujuan bisnis.

Apa Tujuan A/B Testing?

Tujuan utama dari A/B testing adalah untuk mengumpulkan data yang cukup untuk memahami bagaimana perubahan dalam konten atau desain suatu halaman web dapat memengaruhi perilaku pengguna.

Dengan membandingkan dua versi yang berbeda, pemasar dapat mengevaluasi mana yang lebih efektif dalam mendorong konversi, meningkatkan engagement pengguna, atau mencapai tujuan bisnis lainnya.

Dengan demikian, penggunaan metode ini memungkinkan pemasar untuk membuat keputusan berdasarkan data dan bukan sekadar asumsi atau tebakan.

[ Baca Juga: Apa Target dan Tujuan Utama Dari Optimasi SEO? ]

Bagaimana Langkah dan Proses A/B Testing Yang Baik Dan Benar?

Proses A/B testing dimulai dengan menentukan elemen yang akan diuji, seperti judul, gambar, teks, warna tombol, atau layout halaman.

Setelah itu, dua versi yang berbeda dari elemen tersebut dibuat, yaitu versi A dan versi B.

Selanjutnya, pengunjung atau pengguna dibagi secara acak ke dalam dua kelompok, di mana setengah dari mereka akan melihat versi A dan sisanya akan melihat versi B.

Selama periode pengujian, data mengenai interaksi pengguna dengan setiap versi akan dikumpulkan, termasuk klik, konversi, dan waktu yang dihabiskan.

Akhirnya, data tersebut akan dianalisis secara statistik untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara dua versi dan mana yang lebih efektif.

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam melakukan A/B testing adalah pengumpulan data yang diperlukan.

Data merupakan fondasi utama dalam mengidentifikasi area-area yang perlu ditingkatkan dalam pengalaman pengguna.

Penggunaan alat analisis seperti Google Analytics memungkinkan Anda untuk melacak perilaku pengunjung, mengetahui halaman mana yang memiliki traffic tinggi, serta memahami pola interaksi pengguna dengan elemen-elemen pada halaman website atau aplikasi.

Dalam proses ini, Anda perlu memfokuskan perhatian pada halaman atau fitur yang memiliki tingkat bounce rate atau drop-off rate yang tinggi namun masih memiliki potensi untuk ditingkatkan.

Identifikasi halaman-halaman ini akan membantu Anda dalam menentukan area mana yang perlu diprioritaskan dalam A/B testing.

2. Penentuan Tujuan

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menetapkan tujuan dari A/B testing Anda.

Tujuan ini haruslah spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan berbatasan waktu (SMART).

Misalnya, tujuan A/B testing Anda mungkin adalah meningkatkan tingkat konversi pada halaman pembayaran dengan 10% dalam waktu satu bulan.

Penentuan tujuan yang jelas akan membantu Anda dalam menentukan metrik yang akan diukur dan menganalisis keberhasilan atau kegagalan dari eksperimen Anda.

3. Pembuatan Hipotesis A/B Testing

Setelah menetapkan tujuan, langkah berikutnya adalah membuat hipotesis A/B testing.

Hipotesis merupakan asumsi yang diharapkan dapat diuji kebenarannya melalui eksperimen A/B testing.

Hipotesis haruslah spesifik dan mengidentifikasi perubahan yang akan diuji, alasan mengapa perubahan tersebut dianggap akan meningkatkan performa, serta metrik yang akan digunakan untuk mengevaluasi hasilnya.

Sebagai contoh, hipotesis A/B testing Anda mungkin adalah “Dengan mengubah warna tombol ‘Pesan Sekarang’ menjadi hijau, akan meningkatkan tingkat klik pada tombol tersebut karena kontras warnanya dengan latar belakang halaman.”

4. Membuat Versi Terbaru

Setelah hipotesis dibuat, langkah selanjutnya adalah membuat versi terbaru dari halaman website atau aplikasi yang akan diuji.

Versi terbaru ini haruslah berbeda dari versi kontrol dan mengimplementasikan perubahan yang dihipotesiskan dapat meningkatkan performa.

Gunakan alat atau software yang sesuai untuk membuat variasi yang berbeda sesuai dengan hipotesis yang telah dibuat.

Misalnya, jika Anda ingin menguji efek dari perubahan warna tombol, Anda dapat menggunakan alat desain untuk membuat versi baru dengan warna yang berbeda.

5. Menjalankan Eksperimen A/B Testing

Setelah versi terbaru telah dibuat, langkah selanjutnya adalah menjalankan eksperimen.

Eksperimen ini melibatkan menampilkan versi kontrol (versi A) kepada sebagian pengunjung dan versi terbaru (versi B) kepada sebagian pengunjung lainnya secara acak.

Selama eksperimen berlangsung, data interaksi pengunjung seperti klik, konversi, atau waktu yang dihabiskan akan terus dipantau dan dicatat.

Hal ini memungkinkan Anda untuk membandingkan performa dari kedua versi dan mengevaluasi apakah perubahan yang telah dilakukan berhasil atau tidak.

6. Menunggu Hasil Tes

Waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data yang cukup untuk mengevaluasi hasil dari eksperimen bervariasi tergantung pada jumlah sampel atau target audiens yang Anda inginkan.

Umumnya, diperlukan waktu yang cukup untuk memastikan bahwa hasil yang diperoleh memiliki tingkat kepercayaan yang cukup tinggi.

7. Analisis Hasil A/B Testing

Setelah eksperimen selesai, langkah terakhir adalah menganalisis hasil A/B testing.

Analisis ini melibatkan penggunaan data yang telah terkumpul untuk mengevaluasi performa dari kedua versi dan menentukan apakah perubahan yang telah dilakukan berhasil atau tidak.

Software A/B testing yang digunakan akan menyajikan data dari eksperimen dan menunjukkan perbedaan antara performa dari dua versi tersebut secara statistik.

Jika versi terbaru berhasil, Anda dapat mengimplementasikan perubahan tersebut pada halaman lainnya di website atau aplikasi Anda.

Namun, jika hasilnya negatif atau tidak signifikan, gunakan eksperimen tersebut sebagai pengalaman belajar dan buatlah hipotesis baru untuk diuji pada eksperimen selanjutnya.

[ Baca Juga: Bagaimana Saya Bisa Melipatgandakan Traffic Web Bloggerpi ]

Apa Saja Fungsi dan Manfaat Melakukan A/B Testing?

Dalam dunia pemasaran digital, pengambilan keputusan yang didasarkan pada data empiris menjadi semakin penting.

Salah satu metode yang sering digunakan untuk mengumpulkan data dan membuat keputusan yang lebih cerdas adalah A/B testing.

Dengan A/B testing, bisnis dapat menguji dua versi berbeda dari sebuah halaman web atau aplikasi untuk menentukan versi mana yang lebih efektif dalam mencapai tujuan bisnis mereka.

Dalam artikel ini, Bloggerpi Digital akan membahas lebih detail tentang fungsi dan manfaat A/B testing dalam konteks pemasaran digital.

Membantu Memahami Target Audiens

Salah satu manfaat utama dari A/B testing adalah membantu bisnis memahami target audiens mereka dengan lebih baik.

Selama proses eksperimen, interaksi audiens dengan berbagai versi halaman dapat memberikan data berharga tentang preferensi dan perilaku mereka.

Misalnya, dengan A/B testing pada headline iklan, bisnis dapat mengetahui jenis headline mana yang paling efektif dalam menarik perhatian pengguna dan mendatangkan klik.

Dengan demikian, metode testing ini akan membantu bisnis untuk lebih memahami siapa target audiens mereka dan bagaimana cara terbaik untuk berkomunikasi dengan mereka.

Meningkatkan Conversion Rate

Salah satu tujuan utama dari setiap bisnis dalam pemasaran digital adalah meningkatkan tingkat konversi.

Konversi tidak hanya terbatas pada pembelian, tetapi juga mencakup tindakan-tindakan seperti klik, download, dan submit formulir.

A/B testing memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi elemen-elemen yang paling efektif dalam meningkatkan tingkat konversi.

Dengan menguji dua versi berbeda dari sebuah halaman, bisnis dapat mengetahui apakah perubahan desain, teks, atau fitur dapat meningkatkan kemungkinan pengguna untuk melakukan tindakan yang diinginkan.

Dengan demikian, A/B testing membantu bisnis untuk mengoptimalkan halaman web atau aplikasi mereka untuk mencapai tujuan konversi yang diinginkan.

Mengikuti Tren

Perilaku konsumen senantiasa berubah seiring waktu, dan penting bagi bisnis untuk terus mengikuti tren terbaru dalam pemasaran digital.

A/B testing yang dilakukan secara rutin memungkinkan bisnis untuk mendapatkan data-data terkini tentang preferensi dan perilaku pengguna.

Misalnya, dengan menguji berbagai versi halaman yang memanfaatkan tren-tren terbaru dalam desain atau konten, bisnis dapat mengetahui apakah tren tersebut dapat meningkatkan keterlibatan pengguna atau konversi.

Dengan demikian, penggunaan metode testing ini akan membantu bisnis untuk tetap relevan dan kompetitif di pasar yang selalu berubah.

Mengurangi Bounce Rates

Bounce rate, atau tingkat bounce, menjadi salah satu indikator penting dalam pengelolaan sebuah situs web.

Bounce rate mengukur persentase pengunjung yang meninggalkan situs web setelah hanya mengunjungi satu halaman.

Tingkat bounce yang tinggi dapat menandakan adanya masalah dalam situs web yang membuat pengunjung tidak tertarik atau merasa tidak puas.

Dengan A/B testing, bisnis dapat menguji berbagai elemen dalam halaman web mereka untuk melihat apa yang dapat mengurangi tingkat bounce.

Misalnya, dengan menguji berbagai desain, struktur konten, atau tawaran produk, bisnis dapat menemukan elemen-elemen yang membuat pengunjung bertahan dalam situs web lebih lama dan mengurangi tingkat bounce secara keseluruhan.

Meminimalisir Risiko

Perubahan besar pada sebuah halaman web atau aplikasi dapat membawa risiko bagi bisnis.

A/B testing membantu meminimalisir risiko ini dengan menguji dua versi berbeda secara paralel.

Dengan cara ini, bisnis dapat melihat secara langsung dampak dari perubahan tersebut tanpa harus mengambil risiko besar.

Misalnya, sebelum melakukan perubahan besar pada tata letak halaman atau fitur produk, bisnis dapat menguji dua versi berbeda untuk melihat mana yang memberikan hasil terbaik.

Dalam hal ini penggunaan A/B testing membantu bisnis untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan terinformasi tentang perubahan yang akan dilakukan.

Mengambil Keputusan Berdasarkan Data

Salah satu keuntungan utama dari A/B testing adalah memungkinkan bisnis untuk mengambil keputusan berdasarkan data empiris, bukan hanya intuisi atau perkiraan semata.

Dengan mengumpulkan data tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan berbagai versi halaman, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih cerdas tentang desain, konten, atau fitur yang paling efektif.

Jelas sudah penggunaan A/B testing membantu bisnis untuk meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran mereka dan mencapai tujuan bisnis yang diinginkan.

Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Pengalaman pengguna menjadi faktor kunci dalam kesuksesan sebuah situs web atau aplikasi.

Melalui A/B testing, bisnis dapat mengidentifikasi elemen-elemen yang meningkatkan pengalaman pengguna dan menghilangkan yang tidak efektif.

Misalnya, dengan menguji berbagai desain, navigasi, atau fitur interaktif, bisnis dapat menemukan cara untuk meningkatkan keterlibatan pengguna dan membuat mereka tetap berada dalam situs web atau aplikasi lebih lama.

Penggunaan A/B testing akan dapat membantu bisnis untuk terus meningkatkan pengalaman pengguna mereka dan mempertahankan kepuasan pengguna.

[ Baca Juga: Apa Target dari Menggunakan SEO? Bagaimana Cara Menentukannya? ]

Tools Yang Umum Digunakan Untuk A/B Testing Pada Website

A/B testing adalah salah satu strategi yang penting dalam pemasaran digital untuk meningkatkan performa halaman web atau aplikasi.

Untuk melakukan A/B testing dengan efektif, dibutuhkan penggunaan tools khusus yang dirancang untuk tujuan tersebut.

Berikut adalah beberapa tools yang umum digunakan untuk A/B testing pada website, beserta penjelasan singkat mengenai fitur dan keunggulannya:

1. Oracle Maxymiser

Oracle Maxymiser adalah platform A/B testing yang dirancang untuk pengujian website tingkat lanjut.

Tools ini membantu bisnis untuk membuat website dan aplikasi mobile yang paling efektif dalam menghasilkan konversi.

Selain itu, Oracle Maxymiser juga dapat digunakan untuk menjalankan multivariate testing, yang memungkinkan pengguna untuk menguji berbagai kombinasi variabel secara bersamaan.

Keunggulan utama dari Oracle Maxymiser adalah kemampuannya dalam menghadirkan solusi pengujian yang lebih canggih dan komprehensif.

2. Hubspot’s A/B Testing Kit

Hubspot’s A/B Testing Kit merupakan sebuah toolkit yang menyediakan template dan panduan dalam format spreadsheet yang mudah digunakan.

Tools ini juga dilengkapi dengan kalkulator bawaan untuk menghitung keberhasilan eksperimen yang telah dilakukan.

Keunggulan utama dari Hubspot’s A/B Testing Kit adalah kemudahan penggunaannya dan ketersediaan berbagai template yang siap digunakan untuk berbagai jenis eksperimen.

3. VWO (Visual Website Optimizer)

VWO adalah platform A/B testing yang juga mendukung multivariate testing.

Salah satu keunggulan utama dari VWO adalah integrasi kuat yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan data ke tool eksternal dan menghubungkan berbagai platform berbeda.

Dengan fitur integrasi ini, pengguna dapat menyederhanakan proses pengujian dan mengelola data dengan lebih efisien.

Selain itu, VWO juga dilengkapi dengan berbagai fitur analisis yang membantu pengguna untuk memahami hasil tes dan membuat keputusan yang lebih cerdas.

4. Optimizely

Optimizely adalah salah satu platform A/B testing yang populer dan memiliki keunggulan utama dalam fleksibilitas penggunaannya.

Pengguna Optimizely dapat melakukan banyak eksperimen secara bersamaan tanpa batas, sehingga cocok digunakan oleh tim marketing, tim produk, hingga tim engineer.

Fitur ini memungkinkan pengguna untuk menguji berbagai aspek dari halaman web atau aplikasi dengan lebih cepat dan efisien.

Contoh A/B Testing dalam Digital Marketing

A/B testing atau split testing adalah salah satu metode yang efektif dalam digital marketing untuk menguji dan membandingkan dua versi halaman web atau aplikasi guna mengetahui mana yang memberikan performa lebih baik.

Dalam kondisi nyata, metode A/B testing sering digunakan oleh tim pemasaran untuk mengoptimalkan konversi pada halaman web atau aplikasi mereka.

Berikut adalah contoh bagaimana A/B testing dilakukan dalam suatu perusahaan:

Latar Belakang

Tim marketing di Perusahaan A memiliki tujuan untuk meningkatkan jumlah sign-up dari salah satu halaman website mereka.

Mereka memperhatikan bahwa tingkat konversi sign-up dari halaman tersebut tidak sesuai dengan yang diharapkan dan ingin mencari cara untuk meningkatkannya.

Perumusan Hipotesis

Setelah menganalisis halaman web tersebut, tim marketing membuat hipotesis bahwa perubahan pada teks tombol Call to Action (CTA) dapat meningkatkan jumlah sign-up.

Mereka percaya bahwa teks CTA yang singkat dan langsung ke tujuan dapat lebih menarik perhatian pengunjung untuk melakukan sign-up.

Desain Eksperimen

Berdasarkan hipotesis tersebut, tim marketing merancang dua versi halaman yang berbeda untuk dilakukan A/B testing:

• Versi A: Tombol CTA dengan tulisan singkat “Daftar Sekarang”.
• Versi B: Tombol CTA dengan tulisan yang lebih panjang “Lihar Penawaran Terbatas Kami”.

Pelaksanaan A/B Testing

Setelah merancang dua versi halaman, tim marketing meluncurkan eksperimen A/B testing tersebut.

Pengunjung halaman website akan secara acak diberikan salah satu dari kedua versi halaman tersebut.

Data konversi sign-up dari kedua versi halaman akan terus dipantau dan dicatat selama periode pengujian.

Analisis Hasil

Setelah beberapa hari menjalankan eksperimen, tim marketing mulai menganalisis data yang telah terkumpul.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa versi A dengan teks CTA “Daftar Sekarang” berhasil mencapai tingkat konversi sign-up yang lebih tinggi daripada versi B dengan teks CTA yang lebih panjang.

Kesimpulan dan Implementasi

Berdasarkan hasil A/B testing, tim marketing dapat mengambil kesimpulan bahwa teks CTA yang singkat dan langsung ke tujuan lebih efektif dalam meningkatkan konversi sign-up pada halaman web mereka.

Informasi ini akan digunakan untuk melakukan perubahan pada halaman website utama dan strategi pemasaran selanjutnya untuk mencapai tujuan bisnis mereka.

Pentingnya A/B Testing dalam Digital Marketing

Contoh di atas menunjukkan betapa pentingnya A/B testing dalam digital marketing.

Dengan melakukan uji coba ini, tim marketing dapat mengidentifikasi elemen-elemen yang paling efektif dalam mengoptimalkan konversi dan meningkatkan kinerja kampanye pemasaran secara keseluruhan.

A/B testing memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang preferensi dan perilaku pengguna, sehingga memungkinkan tim marketing untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan berdasarkan data.

Contoh A/B Testing Pada SEO

A/B testing, atau sering juga disebut split testing, adalah metode yang digunakan untuk membandingkan dua versi berbeda dari suatu halaman web atau aplikasi untuk menentukan mana yang memiliki kinerja lebih baik.

A/B testing pada SEO merupakan sebuah strategi yang digunakan untuk meningkatkan kinerja suatu situs web dalam hasil pencarian mesin telusur, seperti Google.

Meskipun Google mengizinkan dan mendorong penggunaan A/B testing, ada beberapa praktik terbaik yang perlu dipatuhi agar tidak mengganggu peringkat pencarian situs web Anda.

1. Tidak Menggunakan Cloaking

Cloaking adalah praktik menampilkan konten yang berbeda kepada mesin pencari dibandingkan dengan apa yang dilihat oleh pengunjung biasa.

Praktik ini dianggap tidak etis oleh Google dan dapat menyebabkan situs Anda diturunkan peringkatnya atau bahkan dihapus dari hasil pencarian.

Untuk mencegah cloaking, pastikan Anda tidak menggunakan segmentasi pengunjung untuk menampilkan konten yang berbeda kepada Googlebot berdasarkan user-agent atau alamat IP.

2. Menggunakan rel=”canonical”

Jika Anda menjalankan tes split dengan beberapa URL, Anda harus menggunakan atribut rel=”canonical” untuk mengarahkan variasi kembali ke versi asli dari halaman tersebut.

Hal ini membantu mencegah Googlebot dari kebingungan karena adanya beberapa versi dari halaman yang sama.

3. Menggunakan Redirect 302

Jika Anda menjalankan tes yang mengarahkan URL asli ke URL variasi, gunakan redirect 302 (temporary) daripada redirect 301 (permanent).

Ini memberi tahu mesin pencari seperti Google bahwa redirect tersebut bersifat sementara dan bahwa mereka harus tetap menjaga URL asli diindeks daripada URL uji coba.

Contoh A/B Testing Pada Berbagai Jenis Bisnis Lainnya

Dengan melakukan A/B testing pada berbagai elemen berikut, bisnis dapat mengidentifikasi perubahan yang dapat meningkatkan kinerja situs web mereka dalam hasil pencarian mesin telusur dan memperoleh keunggulan kompetitif.

1. Media Company

Sebuah perusahaan media mungkin ingin meningkatkan jumlah pembaca, meningkatkan waktu yang dihabiskan pembaca di situs web mereka, dan memperluas artikel-artikel mereka dengan berbagi di media sosial.

Untuk mencapai tujuan tersebut, mereka dapat melakukan tes variasi pada:

• Modal/pop up pendaftaran email
• Konten yang direkomendasikan
• Tombol berbagi di media sosial

2. Perusahaan Perjalanan (Travel Agent)

Sebuah perusahaan perjalanan mungkin ingin meningkatkan jumlah pemesanan yang berhasil dilakukan di situs web atau aplikasi seluler mereka, atau ingin meningkatkan pendapatan dari pembelian tambahan.

Untuk meningkatkan metrik-metrik tersebut, mereka dapat melakukan tes variasi pada:

• Modal pencarian di halaman utama
• Halaman hasil pencarian
• Presentasi produk tambahan

3. Perusahaan E-commerce

Sebuah perusahaan e-commerce mungkin ingin meningkatkan pengalaman pelanggan mereka, yang menghasilkan peningkatan dalam jumlah checkout yang berhasil, nilai pesanan rata-rata, atau peningkatan penjualan liburan.

Untuk mencapai hal ini, mereka dapat melakukan A/B testing pada:

• Promosi di halaman utama
• Elemen navigasi
• Komponen keranjang belanja

4. Perusahaan Teknologi

Sebuah perusahaan teknologi mungkin ingin meningkatkan jumlah leads berkualitas tinggi untuk tim penjualan mereka, meningkatkan jumlah pengguna uji coba gratis, atau menarik tipe pembeli tertentu.

Mereka dapat melakukan tes pada:

• Bidang formulir leads
• Alur pendaftaran uji coba gratis
• Pesan dan panggilan tindakan di halaman utama

Apa Saja yang Dapat Diuji Dengan Metode A/B testing?

Funnel konversi dari situs web Anda menentukan nasib bisnis Anda.

Oleh karena itu, setiap konten yang mencapai audiens target Anda melalui situs web Anda harus dioptimalkan hingga maksimal.

Hal ini terutama berlaku untuk elemen-elemen yang berpotensi memengaruhi perilaku pengunjung situs web Anda dan tingkat konversi bisnis.

Saat menjalankan program optimasi, uji coba A/B dapat dilakukan pada elemen-elemen situs web kunci berikut (namun, daftar ini tidak lengkap):

Teks

Judul dan Subjudul

Judul praktis adalah hal pertama yang diperhatikan oleh seorang pengunjung pada halaman web.

Ini juga yang menentukan kesan pertama dan terakhir mereka, mengisi celah apakah mereka akan melanjutkan dan berubah menjadi pelanggan yang membayar.

Oleh karena itu, penting untuk sangat berhati-hati tentang judul dan subjudul situs Anda.

Pastikan mereka singkat, langsung ke tujuan, menarik, dan menyampaikan pesan yang Anda inginkan pada pandangan pertama.

Coba A/B testing beberapa salinan dengan gaya penulisan dan font yang berbeda, dan analisis mana yang paling menarik perhatian pengunjung Anda dan mendorong mereka untuk berkonversi.

Konten Utama

Konten utama atau teks utama dari situs web Anda harus dengan jelas menyatakan apa yang akan diperoleh pengunjung – apa yang ada untuk mereka.

Ini juga harus selaras dengan judul dan subjudul halaman Anda. Konten yang ditulis dengan baik dapat secara signifikan meningkatkan peluang mengubah situs web Anda menjadi magnet konversi.

Ketika merancang konten situs web Anda, perhatikan dua parameter berikut:

• Gaya penulisan: Gunakan tonalitas yang tepat berdasarkan audiens target Anda. Salinan Anda harus langsung ditujukan kepada pengguna akhir dan menjawab semua pertanyaan mereka. Ini harus berisi frasa kunci yang meningkatkan kegunaan dan elemen gaya yang menyoroti poin-poin penting.
• Pemformatan: Gunakan judul dan subjudul yang relevan, pecah salinan menjadi paragraf kecil dan mudah, dan formatkan untuk pembaca yang hanya melihat menggunakan poin-poin atau daftar.

2. Baris Subjek

Baris subjek email secara langsung memengaruhi tingkat buka.

Jika seorang pelanggan tidak melihat sesuatu yang mereka sukai, email tersebut kemungkinan besar akan berakhir di tempat sampah mereka.

Menurut penelitian terbaru, tingkat buka rata-rata di berbagai industri mencapai 25 hingga 47 persen.

Bahkan jika Anda di atas rata-rata, hanya sekitar separuh pelanggan Anda mungkin membuka email Anda.

Uji coba A/B pada baris subjek dapat meningkatkan peluang Anda untuk membuat orang-orang mengklik.

Cobalah pertanyaan versus pernyataan, uji kata-kata kuat satu sama lain, dan pertimbangkan untuk menggunakan baris subjek dengan dan tanpa emoji.

3. Desain dan Tata Letak

Karena segalanya tampak begitu penting, bisnis kadang-kadang kesulitan menemukan hanya elemen-elemen yang paling penting untuk tetap ada di situs web mereka.

Dengan A/B testing, masalah ini dapat dipecahkan sekali untuk selamanya.

Sebagai contoh, sebagai toko e-commerce, halaman produk Anda sangat penting dari perspektif konversi.

Satu hal yang pasti adalah bahwa dengan kemajuan teknologi pada tahapnya saat ini, pelanggan ingin melihat segalanya dalam definisi tinggi sebelum membelinya.

Oleh karena itu, halaman produk Anda harus dalam bentuk yang paling dioptimalkan dalam hal desain dan tata letaknya.

Bersamaan dengan salinan, desain dan tata letak halaman juga mencakup gambar (gambar produk, gambar penawaran, dll.) dan video (video produk, video demo, iklan, dll.). H

alaman produk Anda harus menjawab semua pertanyaan pengunjung tanpa membingungkan mereka dan tanpa terlihat berantakan:

• Memberikan informasi yang jelas: Berdasarkan produk yang Anda jual, temukan cara kreatif untuk memberikan semua konteks yang diperlukan dan deskripsi produk yang akurat sehingga calon pembeli tidak merasa kewalahan dengan salinan yang tidak terorganisir saat mencari jawaban atas pertanyaan mereka. Tulis salinan yang jelas dan sediakan tabel ukuran, pilihan warna, dll. yang mudah diperhatikan.
• Sorot ulasan pelanggan: Tambahkan ulasan baik dan buruk untuk produk Anda. Ulasan negatif menambah kredibilitas toko Anda.
• Tulis konten yang sederhana: Hindari membingungkan calon pembeli dengan bahasa yang rumit dalam upaya untuk menghiasi konten Anda. Buatlah singkat, sederhana, dan menyenangkan untuk dibaca.
• Ciptakan rasa mendesak: Tambahkan tag seperti ‘Hanya Tersisa 1 di Stok’, hitungan mundur seperti ‘Penawaran Berakhir dalam 1 Jam dan 25 Menit’, atau sorot diskon eksklusif dan penawaran perayaan, dll., Untuk mendorong calon pembeli untuk segera membeli.

Halaman lain yang desainnya perlu diperhatikan dengan seksama adalah halaman utama dan halaman arahan.

Gunakan uji coba A/B untuk menemukan versi paling dioptimalkan dari halaman-halaman kritis ini.

Uji sebanyak mungkin ide yang Anda miliki, seperti menambahkan banyak ruang putih dan gambar definisi tinggi, menampilkan video produk alih-alih gambar, dan menguji tata letak yang berbeda.

Bersihkan halaman Anda menggunakan wawasan dari peta panas, peta klik, dan peta gulir untuk menganalisis klik mati dan mengidentifikasi gangguan.

Semakin bersih halaman utama dan halaman arahan Anda, semakin mungkin pengunjung dengan mudah dan cepat menemukan apa yang mereka cari.

4. Navigasi Website

Elemen lain dari situs web Anda yang dapat dioptimalkan dengan A/B testing adalah navigasi situs web Anda.

Ini adalah elemen paling penting dalam memberikan pengalaman pengguna yang sangat baik.

Pastikan Anda memiliki rencana yang jelas untuk struktur situs web Anda dan bagaimana halaman yang berbeda akan terhubung satu sama lain dan bereaksi dalam struktur tersebut.

Navigasi situs web Anda dimulai dari halaman utama. Halaman utama adalah halaman induk dari mana semua halaman lain muncul dan saling terhubung satu sama lain.

Pastikan struktur Anda adalah sedemikian rupa sehingga pengunjung dapat dengan mudah menemukan apa yang mereka cari dan tidak tersesat karena jalur navigasi yang rusak.

Setiap klik harus mengarahkan pengunjung ke halaman yang diinginkan.

Berikut adalah beberapa ide untuk membantu Anda meningkatkan permainan navigasi Anda:

• Cocokkan harapan pengunjung dengan meletakkan navigasi Anda di tempat-tempat standar seperti navigasi horizontal di bagian atas dan vertikal ke bawah di sebelah kiri untuk membuat situs web Anda lebih mudah digunakan.
• Jadikan navigasi situs web Anda dapat diprediksi dengan menyimpan konten yang tema-nya sama dalam satu kategori atau dalam kategori terkait untuk mengurangi beban kognitif pengunjung Anda. Sebagai contoh, sebagai toko e-commerce, Anda mungkin menjual berbagai macam charger handphone. Beberapa mungkin berkabel, sementara yang lain mungkin memiliki fitur wireless charging. Masukkan ini dalam suatu cara sehingga ketika seorang pengunjung mencari charger wireless atau dengan kabel, mereka menemukan semua variasi ini di satu tempat daripada harus mencari masing-masing secara terpisah.
• Menciptakan situs web yang lancar, loading cepat, mudah dinavigasi dengan menjaga strukturnya sederhana, dapat diprediksi, dan sesuai dengan harapan pengunjung Anda. Hal ini tidak hanya akan meningkatkan peluang untuk mendapatkan lebih banyak konversi tetapi juga menciptakan pengalaman pelanggan yang menyenangkan yang memaksa pengunjung untuk kembali ke situs web Anda.

5. Formulir

Formulir adalah medium melalui mana calon pelanggan bisa menghubungi Anda.

Mereka menjadi lebih penting jika mereka merupakan bagian dari alur pembelian Anda.

Seperti halnya tidak ada dua situs web yang sama, tidak ada dua formulir yang mengatasi audiens yang berbeda sama.

Anda dapat mengetahui gaya mana yang paling sesuai untuk audiens Anda dengan menggunakan alat/metode penelitian seperti analisis formulir untuk menentukan area masalah dalam formulir Anda dan bekerja untuk mengoptimalkannya.

6. CTA (Call To Action)

CTA adalah tempat di mana semua aksi nyata terjadi – apakah pengunjung menyelesaikan pembelian mereka dan mengonversi jika mereka mengisi formulir pendaftaran atau tidak, dan lebih banyak tindakan seperti itu yang memiliki hubungan langsung dengan tingkat konversi Anda.

A/B testing memungkinkan Anda untuk menguji salinan Call To Action yang berbeda, penempatannya di seluruh halaman web, bermain dengan ukuran dan skema warna mereka, dan sebagainya. Percobaan seperti itu membantu memahami variasi mana yang berpotensi mendapatkan konversi terbanyak.

7. Bukti Sosial (Social Proof )

Bukti sosial dapat berupa rekomendasi dan ulasan dari pakar di bidang tertentu, dari selebriti dan pelanggan sendiri, atau dapat datang dalam bentuk testimonial, penampilan media, penghargaan dan lencana, sertifikat, dan sebagainya.

Keberadaan bukti-bukti ini memvalidasi klaim-klaim yang dibuat oleh situs web Anda.

A/B testing dapat membantu Anda menentukan apakah menambahkan bukti sosial adalah ide yang baik.

Jika itu adalah ide yang baik, jenis bukti sosial apa yang harus Anda tambahkan, dan berapa banyak yang harus Anda tambahkan.

Anda dapat menguji berbagai jenis bukti sosial, tata letak, dan penempatan untuk memahami mana yang terbaik untuk Anda.

8. Kedalaman Konten

Beberapa pengunjung situs web lebih suka membaca konten yang panjang yang secara ekstensif mencakup bahkan detail terkecil.

Sementara itu, banyak lainnya hanya suka melihat-lihat halaman dan menyelam dalam topik yang paling relevan bagi mereka.

Di kategori mana audiens target Anda jatuh?

Uji coba A/B untuk kedalaman konten. Membuat dua versi dari konten yang sama, satu yang jauh lebih panjang dari yang lain, memberikan lebih banyak detail.

Analisis mana yang paling menarik pembaca Anda.

Pahami bahwa kedalaman konten memengaruhi SEO dan banyak metrik bisnis lainnya seperti tingkat konversi, waktu yang dihabiskan di halaman, dan tingkat bounce.

A/B testing memungkinkan Anda untuk menemukan keseimbangan ideal antara keduanya.

Apa Perbedaan antara A/B Testing dan Multivariate Testing?

A/B testing dan multivariate testing adalah dua metode yang umum digunakan dalam pengujian perubahan pada halaman web untuk meningkatkan konversi dan kinerja keseluruhan.

Namun, keduanya memiliki perbedaan signifikan dalam hal pendekatan, kompleksitas, dan hasil yang dihasilkan.

A/B Testing

A/B testing, juga dikenal sebagai split testing, adalah metode di mana dua versi halaman web yang berbeda, yaitu versi A dan versi B, dibandingkan satu sama lain untuk melihat mana yang memberikan hasil yang lebih baik.

Ini adalah pendekatan yang sederhana dan mudah dipahami karena melibatkan perbandingan langsung antara dua versi yang berbeda.

1. Jumlah Variasi: A/B testing hanya melibatkan dua versi halaman web, meskipun dalam beberapa kasus, tiga atau empat versi juga mungkin dilibatkan. Ini membuatnya menjadi pilihan yang lebih sederhana dan lebih cepat untuk diimplementasikan daripada multivariate testing.
2. Pembagian Traffic: Dalam A/B testing, traffic diarahkan secara acak ke kedua versi halaman web dengan proporsi yang sama. Hal ini memastikan bahwa hasil dari kedua versi dapat dibandingkan dengan adil. Namun, karena hanya ada dua versi, perbandingan ini lebih mudah dilakukan.
3. Keterbacaan Hasil: Hasil dari A/B testing biasanya lebih mudah diuraikan karena hanya ada dua versi yang dibandingkan. Hal ini membuatnya lebih mudah bagi bisnis untuk memahami mana yang lebih efektif dan mengambil keputusan berdasarkan data yang diperoleh.
4. Kecepatan Hasil: A/B testing cenderung memberikan hasil yang lebih cepat karena hanya ada dua opsi yang dibandingkan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk dengan cepat menyesuaikan strategi mereka berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian.

Multivariate Testing

Multivariate testing adalah versi yang lebih kompleks dari A/B testing, di mana tidak hanya dua, tetapi beberapa elemen pada halaman web diubah dan diuji secara bersamaan.

Ini memungkinkan untuk menguji banyak kombinasi variabel untuk melihat mana yang paling efektif dalam meningkatkan konversi.

1. Jumlah Variasi: Multivariate testing dapat melibatkan belasan atau bahkan puluhan versi halaman web yang berbeda karena banyaknya kombinasi variabel yang diuji. Ini membuatnya menjadi pilihan yang lebih kompleks dan memakan waktu dibandingkan dengan A/B testing.
2. Pembagian Traffic: Sama seperti A/B testing, traffic dalam multivariate testing juga harus dibagi secara acak di antara versi yang berbeda untuk memastikan hasil yang adil. Namun, dengan lebih banyak variasi, diperlukan lebih banyak waktu dan traffic untuk mengumpulkan data yang signifikan.
3. Keterbacaan Hasil: Hasil dari multivariate testing sering kali lebih sulit untuk diuraikan karena ada banyak variasi yang diuji secara bersamaan. Hal ini membuatnya menjadi tantangan untuk mengidentifikasi elemen yang spesifik yang memiliki dampak paling signifikan terhadap konversi.
4. Kecepatan Hasil: Multivariate testing memerlukan lebih banyak waktu untuk memberikan hasil yang signifikan karena kompleksitas dan jumlah variasi yang diuji. Bergantung pada tingkat traffic dan jumlah variabel yang diuji, diperlukan waktu berbulan-bulan untuk menyelesaikan multivariate testing.

Kesimpulan

Meskipun A/B testing dan multivariate testing memiliki tujuan yang sama, yaitu meningkatkan konversi dan kinerja halaman web, keduanya memiliki perbedaan dalam pendekatan, kompleksitas, dan kecepatan hasil yang dihasilkan.

A/B testing cocok untuk perubahan sederhana dan cepat, sementara multivariate testing lebih sesuai untuk perubahan yang lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya. Pemilihan antara kedua metode ini tergantung pada kebutuhan bisnis dan kompleksitas perubahan yang ingin diuji.