Apa itu A/B Testing?
Dilansir dari Neil Patel, split testing atau biasa dikenal dengan A/B testing adalah strategi marketing yang membandingkan dua versi berbeda, yaitu konten A dan konten B. Tujuan perbandingan ini adalah melihat versi mana yang lebih baik.
Data yang didapat setelah testing bisa membantu pemasar memilih versi konten mana yang memberi hasil paling maksimal.
Ketika pemasar sudah memegang versi konten terbaik, banyak hal yang bisa tercapai. Salah satunya efisiensi biaya dalam campaign marketing berbayar, seperti pemasangan iklan di Google Ads, Facebook Ads, dll.
Fungsi A/B Testing
Dengan A/B testing, bisnis bisa mengetahui apa yang berhasil dan apa yang tidak karena disertai data pendukung. Dari sini, perusahaan lebih mudah membuat keputusan dan menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dalam jangka panjang.
Berikut adalah beberapa manfaat lain menjalankan A/B testing dirangkum dari Neil Patel:
- Membantu memahami target audiens – interaksi audiens selama eksperimen memberikan banyak data berharga bagi bisnis, semisal headline iklan seperti apa yang paling banyak mendatangkan klik.
- Meningkatkan conversion rate – conversion menjadi tujuan setiap bisnis dan tidak terbatas pada pembelian saja karena tindakan seperti klik, download, dan submit formulir identitas juga bisa menguntungkan. A/B testing bisa memberi data apa saja yang bisa mendorong audiens melakukan tindakan-tindakan tersebut.
- Mengikuti tren – perilaku konsumen senantiasa berubah, A/B testing yang dilakukan secara rutin bisa memberikan bisnis data-data terkini.
- Mengurangi bounce rates – bounce rate menjadi salah satu musuh pengelola website karena menandakan ada sesuatu dalam situs yang membuat pengunjung kabur. A/B testing bisa membantu untuk menguji elemen apa yang membuat pengunjung bertahan dalam website lebih lama.
Tools A/B Testing
Ada banyak tools yang bisa digunakan untuk A/B testing. Berikut beberapa contohnya yang dilansir dari Hubspot:
Hubspot’s A/B Testing Kit
Hubspot’s A/B testing kit memiliki template dan panduan dalam spreadsheet yang mudah digunakan. Selain itu, tersedia juga kalkulator bawaan untuk menghitung keberhasilan eksperimen yang telah dilakukan.
Optimizely
Optimizely punya keunggulan utama, pengguna bisa melakukan banyak eksperimen secara bersamaan tanpa batas. Karena itu, Optimizely tidak hanya sering dipakai tim marketing saja, tapi juga tim product sampai engineer.
Oracle Maxymiser
Oracle Maxymiser membantu bisnis melakukan pengujian website tingkat lanjut. Dengan tool ini, bisnis dapat membuat website dan mobile app yang paling efektif untuk menghasilkan conversion. Selain itu, Oracle Maxymiser juga bisa dipakai untuk menjalankan multivariate testing. Penjelasan bedanya dengan A/B testing bisa dibaca pada bagian FAQ artikel ini.
VWO
VWO juga bisa dipakai untuk A/B testing dan multivariate testing. VWO memiliki integrasi kuat yang memungkinkan pengguna memasukkan data ke tool eksternal untuk menghubungkan berbagai platform berbeda. Dengan fitur integrasi ini, pengguna bisa menyederhanakan proses pengujian karena data terpusat di VWO.
Contoh A/B Testing
Contoh bagaimana A/B testing dilakukan dalam digital marketing dapat dilihat dalam kondisi berikut.
Tim marketing di perusahaan A ingin meningkatkan jumlah signup dari salah satu halaman website milik perusahaan.
Mereka beranggapan bahwa hal ini bisa ditingkatkan dengan mengganti teks pada tombol CTA. Namun, mereka belum sepenuhnya yakin teks dengan kalimat seperti apa yang bisa menarik audiens untuk melakukan signup.
Tim marketing memiliki hipotesisnya bahwa teks CTA yang to the point dan singkat dapat meningkatkan konversi.
Akhirnya, tim memutuskan untuk melakukan A/B testing.
Ada 2 variasi halaman yang dibuat dalam pengujian tersebut:
- Versi A: membuat tombol CTA dengan tulisan yang singkat "Apply Now".
- Versi B: membuat tombol CTA dengan tulisan yang lebih panjang "See Our Available Programs".
Setelah tim marketing menjalankan pengujian selama beberapa hari, data menunjukkan variasi A dengan tulisan singkat "Apply Now" memenangkan eksperimentasi tersebut.
Dari hasil yang didapatkan, tim marketing akhirnya mendapatkan keputusan teks CTA seperti apa yang cocok untuk audiens mereka.
Penutup
A/B testing membandingkan performa dua versi elemen (seperti headline, gambar, dan desain) untuk melihat mana yang lebih menarik audiens. Strategi ini menguji versi A terhadap versi B untuk mengukur mana yang paling berhasil sesuai metrik utama bisnis.
Dengan menggunakan pengujian dan mengumpulkan data empiris, bisnis bisa mengetahui dengan tepat strategi pemasaran mana yang paling cocok untuk perusahaan.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa perbedaan A/B testing vs multivariate testing?
Multivariate testing dianggap sebagai versi A/B testing yang lebih kompleks karena ada lebih banyak kombinasi variasi. Dalam pengujian ini, lebih banyak variabel untuk dibandingkan.
Multivariate testing menunjukkan variasi yang berbeda dari berbagai elemen pada halaman (seperti penempatan CTA, penempatan teks, dan gambar) untuk memahami aspek mana yang paling menarik bagi audiens.
Saat melakukan multivariate testing, bisnis tidak sekadar menguji versi web page yang berbeda seperti A/B testing. Namun, dengan proses ini bisnis juga mendapatkan wawasan tentang elemen mana yang berperan penting dalam mencapai tujuan halaman.
Lebih lanjut, berikut perbandingan keduanya:
- A/B testing hanya melibatkan dua versi web page (terkadang tiga atau empat versi). Multivariate testing dapat menyertakan belasan versi halaman web berbeda karena banyak kombinasi variabel yang diuji.
- Dalam A/B testing dan multivariate testing, traffic yang ada di web page perlu dibagi rata. Untuk mendapatkan hasil yang signifikan, multivariate testing akan memiliki banyak versi page. Sementara A/B testing hanya memiliki dua versi page.
- Hasil A/B testing biasanya lebih mudah diuraikan karena test page sangat berbeda dan jumlahnya lebih sedikit. Sedangkan terlalu banyak variasi dan jumlah halaman yang berbeda sering kali membuat hasil multivariate testing menjadi kurang jelas.
- A/B testing memberikan hasil lebih cepat karena hanya ada dua opsi berbeda yang dibandingkan. Bergantung pada tingkat traffic dan jumlah variabel, diperlukan waktu berbulan-bulan untuk menyelesaikan multivariate testing.
