Tips Desain Pengujian A/B untuk Merumuskan Eksperimen Pemasaran yang Valid

Desain pengujian A/B adalah bagian penting dari kesuksesan setiap pemasar digital.

Baik Anda menggunakannya untuk iklan bayar per klik (PPC), desain pengalaman pengguna (UX), atau eksekusi digital lainnya, pilar eksperimen pemasaran ini akan membantu Anda mengidentifikasi area dengan kinerja buruk, membuat strategi untuk peningkatan, dan mengoptimalkan hasil. untuk setiap kampanye Anda.

Untuk membuat pengujian A/B yang efektif untuk desain UX, pembuatan konten, dan bentuk pemasaran digital lainnya, Anda perlu mengetahui cara membuat varian pengujian yang tidak hanya valid, namun juga dapat diandalkan. Dengan bantuan panduan berbasis data dari Propelrr ini, Anda dapat membuat keputusan bisnis yang tepat yang akan membantu mendorong kemenangan pemasaran digital demi keuntungan merek Anda saat ini.

Siap untuk mendalami pengujian terpisah dan desain varian? Kemudian lihat panduan ini untuk mempelajari lebih lanjut sekarang.

Memahami desain eksperimen pengujian A/B

Bagaimana cara mengetahui apakah iklan PPC berfungsi atau tidak? Adakah cara bagi Anda untuk mengoptimalkannya demi kepentingan kampanye Anda di masa mendatang? Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini sederhana: Anda dapat mengetahui apakah iklan Anda berfungsi atau tidak dan mengoptimalkannya untuk kampanye mendatang, dengan bantuan pengujian A/B berbasis data.

Juga dikenal sebagai pengujian terpisah, bentuk eksperimen ini dilakukan untuk menguji dua atau lebih variasi iklan media sosial, halaman arahan, salinan, atau aspek lain dari iklan online. Ini membantu pemasar melihat variasi eksekusi mana yang paling sesuai dengan sasaran bisnis, sehingga memungkinkan Anda mengoptimalkan lebih banyak kampanye dalam jangka panjang.

Uji pemisahan dasar mengadu versi asli “A” dengan versi varian “B”, sehingga diberi nama “A/B”. Sebaliknya, pengujian multivariat membandingkan jumlah variabel yang lebih banyak satu sama lain. Eksperimen multi-halaman menguji variasi yang konsisten di beberapa halaman, sehingga memungkinkan pengoptimalan yang lebih besar lagi di lebih banyak halaman landing.

Pengujian membantu pemasar dalam berbagai cara. Anda dapat menggunakannya untuk membuat keputusan kampanye yang penting, mengurangi kerugian iklan berperforma rendah, dan bahkan meningkatkan kinerja laman landas. Anda juga dapat menggunakan bentuk eksperimen ini untuk mengoptimalkan hampir semua eksekusi. Dari format media sosial hingga pengoptimalan kata iklan, pengujian terpisah dapat mengungkap banyak cara untuk meningkatkan upaya pemasaran berbayar saat ini.

Bagaimana merancang pengujian A/B yang valid dan andal

Mengingat pentingnya pengujian untuk kampanye pemasaran digital Anda, wajar jika Anda ingin menjalankan analisis A/B akurat yang memberikan hasil bermanfaat. Untuk melakukannya, Anda perlu merumuskan varian pengujian yang valid dan andal berdasarkan data untuk mendapatkan wawasan yang meningkatkan performa eksekusi Anda, bukan menurunkannya.

Untuk membuat pengujian yang memberikan hasil berdasarkan data untuk merek Anda, yang perlu Anda lakukan hanyalah mengikuti lima langkah berikut:

1. Teliti “mengapa” Anda.

Sebelum memulai pengujian A/B, Anda perlu melakukan riset untuk memahami alasan Anda bereksperimen. Kampanye atau aspek pemasaran apa yang Anda analisis, dan mengapa Anda ingin memperbaikinya untuk bisnis Anda?

Tanpa riset pra-eksperimen ini, Anda tidak akan memiliki gambaran yang jelas tentang tujuan pemasaran digital yang ingin Anda capai secara keseluruhan. Apakah Anda mencoba menemukan ajakan bertindak (CTA) yang paling baik menghasilkan konversi untuk halaman arahan penjualan Anda? Apakah Anda membandingkan keefektifan judul email pemasaran Anda?

Pelajari eksekusi pilihan Anda terlebih dahulu, dan lakukan penelitian untuk melihat apakah ada hal yang dapat Anda tingkatkan sebelum menjalankan pengujian apa pun. Cari tahu metrik mana yang Anda perlukan untuk mengukur peningkatan nyata pada kampanye Anda, seperti rasio klik-tayang, konversi, keterlibatan, dan banyak lagi.

2. Merumuskan hipotesis yang jelas.

Hal berikutnya yang ingin Anda lakukan adalah merumuskan hipotesis yang jelas dan spesifik untuk analisis Anda. Hipotesis ini harus menyatakan masalah yang ingin Anda selesaikan, metrik yang ingin Anda tingkatkan, dan perubahan yang ingin Anda lihat dalam kampanye Anda. Contoh dasar hipotesis mungkin terlihat seperti ini:

Mengubah warna tombol CTA dari biru menjadi merah akan meningkatkan jumlah klik sebesar 10% dalam dua minggu.

Tentu saja hipotesis ini hanya akan berguna bagi Anda jika Anda mendasarkannya pada penelitian yang Anda lakukan pada langkah sebelumnya. Jangan membuat kesalahan dengan membuat hipotesis secara tiba-tiba; pastikan untuk meneliti dan mempelajari data masa lalu, tujuan kampanye, dan metrik, untuk merumuskan hipotesis yang efektif untuk eksperimen Anda.

3. Ciptakan variasi.

Langkah ini adalah yang paling penting dalam panduan ini. Untuk membuat varian yang valid dan andal untuk perbandingan ini, Anda perlu menentukan “kontrol” atau variabel A, dan “penantang” atau variabel B, berdasarkan hipotesis yang telah diteliti dengan baik yang Anda buat pada langkah sebelumnya.

Beberapa contoh variabel yang sangat spesifik untuk membuat varian meliputi:

• Berita utama
• Menyalin
• CTA
• Gambar-gambar
• Latar Belakang
• Warna
• Ukuran
• Penempatan
• Audiens
• Demografi

Ini hanyalah beberapa dari sekian banyak variabel yang dapat Anda jadikan varian pengujian hari ini.

Jika ini pertama kalinya Anda melakukan eksperimen pemasaran jenis ini, sebaiknya Anda hanya membandingkan satu variabel dalam satu waktu. Jika Anda membandingkan variabel yang sangat berbeda satu sama lain, atau membuat varian dengan terlalu banyak variabel berbeda, maka Anda akan kesulitan memantau data dan menentukan temuan yang akurat untuk kampanye Anda.

Dengan membandingkan satu variabel saja dengan variabel lainnya dalam varian, Anda akan mendapatkan hasil paling akurat untuk eksperimen Anda – sehingga memastikan peningkatan yang andal untuk laman landas, desain UX, iklan media sosial, atau badan email Anda dalam jangka panjang.

4. Jalankan pengujian.

Setelah Anda memiliki penelitian, hipotesis, dan varian, Anda akhirnya dapat menjalankan kampanye uji untuk pelaksanaan pemasaran digital Anda. Sekali lagi, ingatlah untuk tidak menyentuh semua variabel lain di antara varian Anda sehingga Anda benar-benar dapat memperoleh hasil yang akurat dari eksperimen Anda. Jika tidak, Anda akan mendapatkan hasil yang tidak jelas dan tidak membantu, sehingga membuang-buang waktu dan sumber daya Anda yang berharga untuk kampanye.

5. Analisis hasil dan terapkan perubahan.

Hal terakhir yang harus Anda lakukan saat menjalankan eksperimen A/B adalah menganalisis hasil dan menerapkan perubahan terkait. Bagaimana kinerja varian kontrol dan penantang dalam mencapai metrik yang Anda tetapkan? Apakah Anda melihat adanya perbedaan atau anomali yang signifikan selama durasi percobaan? Seberapa yakin Anda dengan keakuratan hasil Anda?

Dengan varian yang tepat untuk analisis Anda, Anda seharusnya dapat menerapkan cara baru dan lebih baik untuk menjadikan eksekusi pilihan Anda lebih efektif. Tentu saja, selalu ada lebih banyak ruang untuk pengoptimalan – Anda dapat mengoptimalkan elemen lain di laman landas, mempelajari aspek lain dari UX Anda, dan bahkan menjalankan perbandingan varian lain berdasarkan temuan pengujian pertama Anda.

Dengan mempertimbangkan panduan langkah demi langkah mengenai pengujian dan eksperimen A/B ini, kini Anda dapat menemukan cara yang lebih tepat untuk membuat varian yang efektif untuk perjalanan pengoptimalan Anda sekarang. Teruslah membaca untuk menemukan tips ahli guna meningkatkan varian pengujian Anda untuk pengujian terpisah di masa mendatang.

Hal-hal yang perlu dipersiapkan untuk desain sistem pengujian A/B

Selain melakukan penelitian sebelumnya untuk perbandingan mendatang, Anda perlu mempersiapkan beberapa hal terlebih dahulu. Untuk membuat desain sistem pengujian A/B yang memberikan hasil yang valid dan andal dari varian Anda, Anda perlu:

• Tentukan metrik kesuksesan Anda. Metrik keberhasilan adalah indikator kuantitatif yang Anda gunakan untuk mengevaluasi performa varian Anda, guna menentukan variasi unggulan. Metrik ini harus mencerminkan sasaran bisnis Anda secara keseluruhan, dan dapat mencakup contoh seperti rasio klik-tayang, konversi, dan banyak lagi.
• Segmentasikan audiens target Anda. Untuk menjalankan perbandingan varian secara efektif, Anda harus mengelompokkan audiens target pengujian Anda terlebih dahulu. Segmentasi mengacu pada cara Anda membagi audiens target menjadi subkelompok yang bermakna, berdasarkan karakteristik atau perilaku yang relevan dengan eksperimen Anda. Ini mungkin mencakup segmen berdasarkan usia, jenis kelamin, lokasi, dan lainnya.
• Berlakukan pengacakan untuk mengurangi bias. Sebelum meluncurkan analisis Anda pada audiens target, lakukan pengacakan terlebih dahulu untuk mengurangi bias dalam hasil Anda secara keseluruhan. Pengacakan adalah saat Anda menetapkan audiens ke setiap varian secara acak dan merata; hal ini mengurangi bias seleksi dan memastikan perbandingan yang adil antar kelompok.

Mengingat semua persiapan desain sistem yang perlu Anda lakukan sebelumnya, Anda harus menggunakan bantuan alat atau platform pengujian A/B untuk mengotomatiskan proses, menghemat uang dan tenaga, serta mengoptimalkan desain eksperimen Anda secara efisien sekarang juga.

Kiat untuk membuat varian yang efektif

Setelah Anda menyiapkan desain sistem yang adil dan andal, Anda kemudian dapat membuat varian yang dapat digunakan untuk menjalankan metodologi pengujian A/B yang efisien. Untuk melakukan ini, pastikan untuk:

• Varian desain yang selaras dengan hipotesis Anda. Dengan mendasarkan varian Anda pada penelitian yang dilakukan dan hipotesis yang ditetapkan untuk analisis Anda, Anda akan dapat menjawab pertanyaan masalah Anda dengan lebih mudah dan memastikan hasil pengujian yang juga mencerminkan perubahan dalam kampanye Anda dengan lebih jelas.
• Terapkan perubahan yang signifikan dan terukur dari varian Anda. Setelah Anda selesai menjalankan pengujian dan memilih varian yang lebih baik, terapkan perubahan dari varian tersebut untuk melihat apakah perubahan tersebut benar-benar meningkatkan kampanye, UX, atau eksekusi pemasaran Anda. Kemudian, pastikan untuk mengukur perubahan ini untuk pengoptimalan dan eksperimen di masa mendatang.
• Hindari potensi kendala dalam pembuatan varian. Jangan menguji beberapa variabel sekaligus, jika tidak, Anda akan memperkeruh kumpulan pengujian dan mendapatkan hasil yang tidak jelas. Ingatlah untuk menentukan target audiens Anda terlebih dahulu sehingga Anda dapat menjalankan eksperimen pada segmen pengguna yang sesuai. Terakhir, identifikasi berapa lama Anda berencana menjalankan analisis untuk mencapai signifikansi uji statistik.

Dengan mengikuti tips berikut untuk menyusun varian, Anda akan memperoleh hasil yang lebih jelas yang menyampaikan perubahan tepat yang perlu Anda lakukan untuk mengoptimalkan pelaksanaan pemasaran digital demi kesuksesan bisnis Anda dalam jangka panjang.

Uji keandalan dan reproduktifitas

Ingin memastikan keandalan dan reproduktifitas desain penelitian dan metodologi pengujian Anda di seluruh kampanye? Berikut beberapa tip yang perlu dipertimbangkan hari ini:

• Memahami jenis validitas tes. Validitas internal mengacu pada bagaimana metodologi Anda mampu mengisolasi perubahan dari suatu varian (dibandingkan perubahan dari faktor lain), sehingga membuat hasil Anda lebih valid. Validitas eksternal mengacu pada bagaimana desain penelitian Anda dapat dibuat cukup umum untuk diterapkan pada temuan eksternal dari situasi lain, seperti perangkat, browser, atau segmen audiens yang berbeda. Dengan memahami jenis ini, Anda dapat melacak validitas hasil dan mereproduksi desain Anda dengan variabel dan varian lain secara andal.
• Identifikasi ancaman terhadap validitas tes Anda. Identifikasi semua potensi ancaman terhadap validitas desain penelitian Anda, seperti segmentasi audiens yang tidak tepat, durasi pengujian, atau ukuran sampel. Kemudian, pastikan untuk menghilangkan ancaman ini dari metodologi Anda untuk meningkatkan keandalan dan reproduktifitasnya secara keseluruhan.
• Minimalkan variabel perancu. Variabel pengganggu adalah variabel yang muncul di tengah-tengah pengujian A/B, sehingga menimbulkan ancaman terhadap validitas hasil Anda. Contohnya termasuk pembaruan algoritma mesin pencari, gangguan situs web atau server, dan perubahan mendadak lainnya. Untuk meminimalkan risiko variabel perancu, pastikan untuk melacak semua potensi ancaman dan mengatur waktu pengoperasian dengan bijak untuk menghindari perubahan yang tidak terduga pada pengujian Anda.

Konsistensi adalah kunci dalam analisis A/B. Jadikan desain penelitian Anda andal dan dapat direproduksi dengan memastikan konsistensi sepanjang durasi analisis pemisahan awal Anda dijalankan.

Bagaimana menganalisis hasil A/B secara akurat

Untuk menganalisis hasil eksperimen A/B secara akurat, selalu kembali ke hipotesis awal Anda. Apakah hasil akhirnya sesuai dengan ekspektasi rumusan masalah Anda, atau justru menunjukkan sebaliknya? Apa artinya jika Anda mendapatkan hasil yang berlawanan dengan ekspektasi Anda?

Setelah Anda kembali ke hipotesis awal, pastikan untuk memvisualisasikan data yang Anda kumpulkan dari percobaan yang dijalankan. Ini akan membantu Anda menganalisis temuan Anda dengan lebih jelas, sehingga membantu Anda mendapatkan lebih banyak wawasan dari faktor lain seperti segmen audiens, durasi, atau ukuran sampel.

Jika Anda merasa kesulitan dalam menjalankan bagian analisis A/B ini, hubungi pakar di bidang Anda untuk mendapatkan analisis yang akurat untuk kebutuhan bisnis Anda saat ini.

Poin-poin penting

Rancang pengujian terpisah Anda seperti seorang profesional ketika Anda tahu cara membuat varian yang efektif untuk perbandingan sekarang. Berikut adalah beberapa pengingat terakhir yang perlu Anda bawa saat Anda memulai penelitian analisis A/B untuk kesuksesan pemasaran digital:

• Akar strategi Anda dalam data. Baik Anda merumuskan hipotesis atau membuat varian untuk perbandingan, pastikan untuk mendasarkan pilihan Anda pada data dari kampanye pemasaran sebelumnya untuk memastikan keakuratan dan relevansi hasil yang akan Anda peroleh.
• Luangkan waktu Anda dalam menyusun eksperimen. Anda tidak bisa terburu-buru melakukan tes terpisah dan berharap mendapatkan hasil yang dapat diandalkan langsung. Luangkan waktu Anda dalam menyusun analisis untuk memastikan keandalan temuan Anda dan reproduktifitas desain penelitian Anda.
• Jika ragu, hubungilah. Belum terlalu percaya diri dengan keterampilan pengujian A/B Anda? Jangan takut untuk memanfaatkan layanan pemasaran digital ahli dari Propelrr untuk analisis terampil dan eksperimen pemasaran hari ini.

Jika Anda memiliki pertanyaan lain, kirimkan pesan kepada kami melalui akun Facebook, X, dan LinkedIn kami. Mari berbincang!

Berlangganan juga buletin Propelrr, jika Anda merasa artikel ini dan konten kami yang lain bermanfaat untuk kebutuhan Anda.h