Apa yang dimaksud dengan Pengujian A/B? Kiat, Alat & Contoh Nyata

Ada pemasar yang hebat, dan ada juga pemasar yang hebat yang melakukan A/B test untuk segala hal.

Merekalah yang mendapatkan 40% tingkat keterbukaan email yang lebih tinggi sementara Anda bertanya-tanya mengapa kampanye Anda gagal.

Mereka mendapatkan klien dengan lebih dari tingkat konversi rata-rata yang membuat atasan Anda melakukan double-take.

Sementara itu, Anda terjebak dalam menebak-nebak apa yang berhasil dan apa yang tidak.

Inilah masalahnya: mereka belum tentu lebih pintar dari Anda. Mereka hanya menguji asumsi mereka dan bukannya mempercayai naluri mereka.

Pengujian A/B bukanlah eksperimen sains data yang rumit yang diperuntukkan bagi raksasa teknologi.

Ini adalah metode mudah yang dapat digunakan siapa saja untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Jika tugas Anda sehari-hari adalah menulis baris subjek email, mendesain laman landas, atau membuat postingan media sosial, pengujian A/B akan menghilangkan dugaan dalam pemasaran.

Hari ini, kami akan menguraikan semua yang perlu Anda ketahui tentang pengujian A/B.

Kami akan membahas dasar-dasarnya, membahas contoh-contoh nyata, dan menunjukkan kepada Anda alat mana yang harus digunakan.

Pada akhirnya, Anda akan mengetahui cara menyiapkan tes yang benar-benar menggerakkan jarum pada metrik bisnis Anda.

---

Hal-hal Penting yang Dapat Dipetik

• Pengujian A/B membandingkan dua versi konten untuk melihat mana yang berkinerja lebih baik

• Signifikansi statistik lebih penting daripada firasat saat mengambil keputusan

• Baris subjek email, salinan iklan, dan halaman arahan mendapat manfaat paling besar dari pengujian A/B

• Tersedia alat pengujian gratis, tetapi platform berbayar menawarkan fitur yang lebih canggih

• Durasi pengujian harus setidaknya satu siklus bisnis penuh

• Perubahan kecil dapat menghasilkan peningkatan besar dalam tingkat konversi

---

Apa Itu Pengujian A/B?

Pengujian A/B seperti eksperimen terkontrol untuk pemasaran Anda.

Anda membuat dua versi dari sesuatu (Versi A dan Versi B), menunjukkannya kepada kelompok orang yang berbeda dan saluran pemasarandan kemudian melihat mana yang berkinerja lebih baik.

Anggap saja ini sebagai kompetisi head-to-head antara ide-ide Anda. 

Alih-alih berdebat tentang judul mana yang lebih menarik atau warna tombol mana yang lebih baik dalam mengonversi, Anda membiarkan data nyata yang memutuskan.

Prosesnya sederhana: bagi audiens Anda secara acak, tunjukkan setengah dari mereka Versi A, tunjukkan setengah lainnya Versi B, lalu ukur hasilnya.

Versi yang menang akan diluncurkan ke semua orang.

Namun, di sinilah kebanyakan orang mengacaukannya. Mereka menjalankan pengujian selama tiga hari, melihat bahwa Versi B menang dengan 2%, dan menyatakan kemenangan.

Pengujian A/B yang sebenarnya membutuhkan signifikansi statistik.

Itu berarti mengumpulkan data yang cukup untuk membuktikan bahwa perbedaannya bukan sekadar kebetulan.

Pengujian A/B berfungsi karena menghilangkan bias pemasaran.

Preferensi pribadi Anda tidak penting. Pendapat atasan Anda tidak penting. Yang penting adalah apa yang membuat orang mengklik, membeli, atau terlibat.

Mengapa Anda Harus Melakukan A/B Test?

Karena asumsi membunuh bisnis.

Setiap pemasar berpikir bahwa mereka tahu apa yang berhasil.

Kita semua memiliki teori tentang baris subjek yang sempurna, warna tombol yang ideal, dan naskah yang persuasif. Masalahnya? Kita salah hampir separuh waktu.

Pengujian A/B menyelamatkan Anda dari kesalahan yang mahal.

Alih-alih meluncurkan kampanye berdasarkan apa yang "terasa benar", Anda menguji sejumlah kecil terlebih dahulu. Jika Versi A gagal, Anda hanya membuang sebagian kecil dari anggaran Anda.

Sisi positifnya sangat besar. Perbaikan kecil bertambah seiring waktu.

Peningkatan 10% dalam tingkat keterbukaan email tidak terdengar menarik hingga Anda menyadari bahwa ini berarti 10% lebih banyak prospek setiap bulannya selama sisa tahun ini.

Pengujian A/B juga membangun kepercayaan organisasi.

Ketika Anda dapat membuktikan bahwa tombol merah Anda mengungguli tombol biru dengan keyakinan 95%, para pemangku kepentingan akan berhenti mempertanyakan keputusan Anda. Data selalu mengalahkan opini.

Ditambah lagi, Anda akan mempelajari hal-hal yang mengejutkan Anda.

Judul yang Anda benci mungkin merupakan judul terbaik Anda. Email yang Anda anggap terlalu panjang mungkin akan terkonversi lebih baik daripada versi "punchy" Anda.

Bagaimana Cara Kerja Pengujian A/B? Langkah demi Langkah

Menjalankan tes A/B bukanlah ilmu roket, tetapi ada cara yang benar dan cara yang salah untuk melakukannya.

Langkah 1: Pilih Satu Hal untuk Diuji

Fokus pada satu variabel. Jika Anda mengubah judul dan warna tombol, Anda tidak akan tahu perubahan mana yang menyebabkan peningkatan. Uji judul terlebih dahulu, kemudian uji warna tombol.

Langkah 2: Buatlah Hipotesis

Jangan hanya menguji hal-hal yang acak. Miliki teori tentang mengapa Versi B dapat mengungguli Versi A.

Mungkin menurut Anda, baris subjek yang lebih pendek lebih baik, atau mungkin tombol merah lebih banyak dikonversi daripada tombol biru.

Langkah 3: Buat Variasi Anda

Buatlah Versi A (kontrol Anda) dan Versi B (tes Anda). Jaga agar semua yang lain tetap identik.

Jika Anda menguji baris subjek email, konten email harus sama persis.

Langkah 4: Pisahkan Audiens Anda Secara Acak

Sebagian besar alat pengujian A/B menangani hal ini secara otomatis. Kata kuncinya adalah "secara acak." Jangan kirimkan Versi A ke pelanggan terbaik Anda dan Versi B ke semua orang.

Langkah 5: Tentukan Metrik Keberhasilan

Apa yang Anda ukur? Rasio klik-tayang? Tingkat konversi? Pendapatan per pengunjung?

Pilih metrik Anda sebelum memulai pengujian, bukan setelah Anda melihat hasilnya.

Langkah 6: Tentukan Ukuran Sampel

Gunakan kalkulator ukuran sampel untuk mengetahui berapa banyak orang yang Anda perlukan untuk signifikansi statistik.

Hal ini tergantung pada tingkat konversi Anda saat ini dan seberapa besar peningkatan yang ingin Anda deteksi.

Langkah 7: Jalankan Tes

Biarkan proses ini berjalan hingga Anda mencapai target ukuran sampel atau tingkat kepercayaan. Jangan mengintip hasilnya setiap hari, dan jangan berhenti lebih awal hanya karena salah satu versi menang.

Langkah 8: Menganalisis Hasil

Carilah signifikansi statistik, biasanya kepercayaan 95% atau lebih tinggi.

Jika Anda tidak mencapai signifikansi, Anda tidak memiliki pemenang. Jalankan tes lebih lama atau terima bahwa tidak ada perbedaan yang berarti.

Langkah 9: Menerapkan Pemenang

Luncurkan versi yang menang ke seluruh audiens Anda. Dokumentasikan apa yang Anda pelajari dan gunakan wawasan tersebut untuk tes selanjutnya.

Langkah 10: Terus Lakukan Pengujian

Pengujian A/B adalah sebuah proses, bukan peristiwa sekali jadi. Setelah Anda menemukan pemenang, ujilah dengan penantang baru.

Pengujian A/B dalam Pemasaran: Kasus Penggunaan

Pengujian A/B dapat digunakan untuk hampir semua jenis konten pemasaran.

Berikut ini adalah area-area di mana Anda akan melihat dampak terbesarnya:

1. Baris Subjek Email dan Ajakan Bertindak

Email adalah surga pengujian A/B. Anda bisa menguji baris subjek, teks pratinjau, waktu pengiriman, mulai dari nama, dan konten email. Baris subjek biasanya menunjukkan perbedaan terbesar.

Cobalah menguji panjangnya (pendek vs panjang), personalisasi (dengan vs tanpa nama depan), urgensi (waktu terbatas vs tidak terbatas), dan nada (formal vs kasual).

Bahkan peningkatan kecil dalam tarif terbuka berarti lebih banyak pendapatan.

Ajakan untuk bertindak Tombol adalah tambang emas lainnya. Uji berbagai warna, teks, ukuran, dan posisi. "Beli Sekarang" mungkin bekerja lebih baik daripada "Mulai," atau sebaliknya.

2. Kreasi Iklan dan Postingan Media Sosial

Platform media sosial memiliki pengujian A/B bawaan untuk iklan.

Anda dapat menguji berbagai gambar, video, judul, dan deskripsi untuk melihat apa yang sesuai dengan audiens Anda.

Untuk postingan organik, cobalah menguji waktu postingan, strategi hashtag, dan format konten yang berbeda.

Video mungkin mengungguli gambar untuk audiens Anda, dan postingan korsel mungkin mengalahkan gambar tunggal.

Jika Anda menggunakan konten yang dihasilkan AI untuk iklan atau postingan sosial, pertimbangkan untuk menggunakan AI Humanizer yang tidak terdeteksi untuk menyempurnakan salinan Anda.

Teks yang ditulis dengan AI sering kali kurang memiliki sentuhan manusiawi yang mendorong keterlibatan, dan memanusiakan teks tersebut dapat meningkatkan kinerja dalam pengujian A/B Anda.

3. Halaman Arahan dan Tingkat Konversi

Halaman arahan menawarkan peluang pengujian tanpa batas.

Uji judul, subjudul, gambar, formulir, testimonial, dan tata letak halaman. Bahkan perubahan kecil pun dapat secara dramatis memengaruhi tingkat konversi.

Fokus pada elemen di atas lipatan terlebih dahulu. Judul utama, gambar pahlawan, dan ajakan bertindak utama Anda akan mendapatkan perhatian paling besar.

Setelah Anda mengoptimalkannya, beralihlah ke elemen sekunder.

4. Berita Utama dan Halaman SEO

Judul yang berbeda dapat menggandakan atau melipatgandakan rasio klik-tayang Anda dari hasil pencarian.

Uji daya tarik emosional vs. logis, angka vs. tanpa angka, dan penempatan kata kunci yang berbeda.

Untuk Konten SEOAnda dapat menguji tag judul, deskripsi meta, dan judul pada halaman.

Data Search Console menunjukkan halaman mana yang mendapatkan tayangan namun kliknya rendah, sehingga menjadikannya kandidat yang tepat untuk pengujian tajuk utama.

Apa Itu A/B Testing di Media Sosial dan Konten Video?

Pengujian A/B media sosial lebih dari sekadar iklan.

Anda dapat menguji performa konten organik dengan mencoba berbagai pendekatan dan mengukur keterlibatan.

Untuk konten video, uji gambar mini, judul, panjang video, dan waktu posting.

Algoritme YouTube dan TikTok lebih menyukai konten yang membuat orang terus menonton, jadi menguji berbagai pengait dan struktur konten dapat meningkatkan jangkauan Anda.

Instagram dan Facebook memungkinkan Anda menguji Stories, Reel, dan postingan reguler.

Cobalah berbagai panjang caption, strategi hashtag, dan gaya visual. Apa yang berhasil di satu platform mungkin akan gagal di platform lain.

Thumbnail video layak mendapatkan perhatian khusus. Hal ini sering kali menjadi faktor penentu apakah seseorang akan menonton konten Anda.

Menguji berbagai ekspresi wajah, hamparan teks, dan skema warna.

Konten LinkedIn memiliki performa yang berbeda dengan konten Instagram. Audiens profesional merespons pemicu yang berbeda dari audiens yang berfokus pada hiburan.

Menguji bahasa formal vs. bahasa kasual, topik khusus industri vs. topik umum, dan format konten yang berbeda.

Alat untuk Menjalankan Tes A/B: Gratis & Berbayar

Anda tidak memerlukan perangkat lunak perusahaan yang mahal untuk memulai pengujian A/B.

Banyak alat bantu yang dapat digunakan untuk bisnis dari semua ukuran.

Alternatif Google Optimize (Sunset)

Google Optimize adalah alat pengujian A/B gratis sampai Google menutupnya pada tahun 2023.

Sekarang Anda membutuhkan alternatif.

• Secara optimal adalah pilihan premium. Ini kuat tetapi mahal, dirancang untuk perusahaan perusahaan dengan anggaran pengujian yang besar. Antarmukanya intuitif, dan analisis statistiknya solid.
• VWO (Pengoptimal Situs Web Visual) berada di tengah-tengah. Lebih terjangkau daripada Optimizely tetapi lebih kaya fitur daripada alat dasar. Ini bagus untuk bisnis yang sedang berkembang yang membutuhkan pengujian yang andal tanpa harga perusahaan.
• Tidak memantul menawarkan pengujian A/B bawaan untuk laman landas. Jika Anda sudah menggunakannya untuk membangun laman, fitur pengujiannya nyaman dan efektif.

Platform Email

Sebagian besar platform email menyertakan fitur pengujian A/B. Inilah pilihan kami: 

• Mailchimp memungkinkan Anda menguji baris subjek, waktu pengiriman, dan konten untuk akun gratis. Antarmukanya memudahkan untuk mengatur pengujian dan menginterpretasikan hasil.
• Kit (sebelumnya ConvertKit) berfokus pada bisnis kreator. Fitur-fitur pengujian A/B mereka bekerja dengan baik untuk nawala, peluncuran kursus, dan promosi produk. Fitur otomatisasi memungkinkan Anda mengatur pengujian yang sedang berlangsung.
• ActiveCampaign menggabungkan pengujian email dengan otomatisasi tingkat lanjut. Anda bisa menguji urutan email, bukan hanya email individual. Ini sangat berguna untuk saluran penjualan yang kompleks.

Alat Pengujian Halaman Arahan dan Iklan

• Halaman Utama mencakup pengujian A/B di sebagian besar paket. Anda bisa menguji versi halaman yang berbeda dan melacak konversi tanpa penyiapan teknis.
• Manajer Iklan Facebook memiliki pengujian A/B bawaan untuk kampanye iklan. Anda bisa menguji pemirsa, kreasi, dan penempatan secara bersamaan. Antarmukanya tidak bagus, tetapi fungsionalitasnya berfungsi.
• Iklan Google memungkinkan Anda menguji salinan iklan, kata kunci, dan halaman arahan. Fitur signifikansi statistik membantu Anda membuat keputusan yang tepat.

Untuk pembuatan konten, pertimbangkan untuk menggunakan Penulis SEO AI yang tidak terdeteksi ketika Anda memerlukan beberapa versi konten yang dioptimalkan untuk SEO untuk pengujian.

Saat menjalankan pengujian khusus platform, Penulis Siluman AI yang Tidak Terdeteksi memastikan variasi pengujian Anda lolos dari alat pendeteksi AI.

Sumber Daya Pengujian A/B Terbaik untuk Pemula

Mempelajari pengujian A/B membutuhkan teori dan praktik.

Sumber daya ini akan membantu Anda memulai di jalur yang benar.

• Blog ConversionXL mencakup dasar-dasar pengujian A/B dengan studi kasus nyata. Artikel-artikel mereka menguraikan konsep-konsep statistik yang rumit menjadi saran-saran praktis.
• Blog Optimizely menampilkan ide pengujian dan studi kasus dari merek-merek besar. Meskipun Anda tidak menggunakan alat mereka, kontennya sangat berharga untuk mempelajari apa yang harus diuji.
• CXL Institute menawarkan kursus tentang pengoptimalan konversi dan pengujian A/B. Kontennya tingkat lanjut tetapi sepadan dengan investasi yang Anda keluarkan jika Anda serius dalam pengujian.
• Blog Neil Patel memiliki panduan pengujian A/B yang ramah bagi pemula. Kontennya tidak terlalu teknis tetapi lebih mudah ditindaklanjuti untuk bisnis kecil.
• Akademi HubSpot memiliki kursus gratis tentang pengujian A/B dan pengoptimalan konversi. Sertifikatnya tidak terlalu berarti, tetapi isinya padat.
• Blog VWO mempublikasikan studi kasus yang menunjukkan hasil sebelum/sesudah dari pengujian nyata. Contoh-contoh ini membantu Anda memahami jenis peningkatan yang realistis.

Untuk perhitungan signifikansi statistik, gunakan alat bantu seperti Kalkulator pengujian A/B Evan Miller atau kalkulator signifikansi VWO.

Hal ini membantu Anda menentukan ukuran sampel dan menginterpretasikan hasil dengan benar.

Akses Detektor dan Humanizer AI tepercaya kami menggunakan widget di bawah ini.

Tanya Jawab Tentang Pengujian A/B

Dalam Data yang Kami Percayai

Pengujian A/B mengubah tebakan menjadi pengetahuan. Alih-alih bertanya-tanya apakah pemasaran Anda berhasil, Anda akan mendapatkan jawaban pasti yang didukung oleh data.

Prosesnya tidak rumit, tetapi membutuhkan disiplin.

Anda perlu menguji satu variabel dalam satu waktu, menjalankan pengujian cukup lama untuk mencapai signifikansi, dan menahan keinginan untuk menyatakan pemenang terlalu dini.

Pilih satu elemen dari pemasaran Anda yang selalu membuat Anda bertanya-tanya. Mungkin itu adalah baris subjek email Anda atau judul halaman arahan Anda.

Siapkan tes sederhana, biarkan berjalan dengan benar, dan lihat apa yang terjadi.

Hasilnya mungkin akan mengejutkan Anda. Versi yang Anda kira akan kalah bisa saja menang besar.

Perubahan yang Anda anggap kecil, bisa jadi menggerakkan jarum secara signifikan.

Sebagian besar bisnis meninggalkan uang di atas meja karena mereka tidak menguji.

Mereka tetap menggunakan versi pertama yang berfungsi alih-alih menemukan versi yang paling sesuai.

Pesaing Anda mungkin sedang menebak-nebak. Dan sementara mereka memperdebatkan warna tombol dalam rapat, Anda bisa mengujinya.

Sementara mereka berdebat tentang berita utama, Anda bisa mengukurnya.

Dan bagian terbaiknya? Anda tidak perlu mencari tahu sendiri.

AI yang tidak terdeteksi menawarkan alat yang mendukung proses pengujian Anda, baik saat Anda membuat salinan, menghasilkan ide, atau menganalisis apa yang berhasil.