A/B Testing Pengertian, Fungsi, dan Contoh Penggunaan

Berencana untuk memasang iklan dan bertanya tanya apa itu A/B testing dalam iklan Google Adwords? A/B testing adalah strategi yang biasa digunakan para marketer di segala lini. Gambaran umumnya, A B testing adalah teknik yang digunakan untuk membandingkan 2 buah pendekatan marketing.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang A/B testing dan juga fungsi dari A/B testing, mari baca lebih lanjut artikel ini.

Apa itu A/B Testing dan Tujuannya

Pengujian A/B, atau A/B testing adalah sebuah cara dalam digital marketing yang digunakan untuk membandingkan dua versi halaman website atau iklan. Berbeda dengan multivariate testing, A/B testing hanya menguji satu atau atau dua variabel saja. Misalnya penempatan tombol subscribe yang statis atau dinamik.

Fungsi A B Testing

Lantas, apa tujuan dari A/B testing? Tujuan dari A/B testing adalah untuk menemukan versi pendekatan berdasarkan data, bukan asumsi. Dan juga diharapkan untuk dapat meningkatkan kinerja dari strategi digital marketing yang diterapkan. Untuk lebih jelasnya, mari kita telusuri lebih lanjut!

Memahami Target Audiens

Nah, salah satu hal penting dalam A/B testing adalah mengenal siapa target audiens Anda.

Dengan mengenal kepada siapa konten ini ditunjukan akan memudahkan kita dalam menyusun elemen seperti call to action atau konten yang sesuai dengan kebutuhan dan minat mereka. Tentu, hal ini tidak hanya meningkatkan peluang keberhasilan, tetapi juga membantu dalam merancang konten yang lebih terhubung dengan pengunjung website atau iklan.

Mengetahui target audience dari website Anda adalah salah satu elemen yang penting dalam A/B testing. Karena, kita perlu menyesuaikan konten atau iklan yang sesuai. Hal ini tidak hanya membantu conversion rate Anda, tapi juga membuat pengunjung terhubung dengan brand Anda.

Memecahkan Masalah Pelanggan

Metode A/B ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah yang dihadapi oleh pelanggan. Mari kita ambil contoh, misalnya, dalam satu halaman terdapat dua tombol beli yang berbeda, satu di atas dengan warna yang senada, dan satu dengan warna yang kontras. Nah, dengan membandingkan dua versi ini, Anda dapat melihat mana yang mendapatkan klik lebih banyak. Hal ini tentu dapat menurunkan bounce rate atau meningkatkan conversion rate.

Meningkatkan Lalu Lintas Situs Web

Strategi A/B testing memudahkan kita mengetahui konten atau konsep iklan apa yang lebih disukai pengunjung. Semakin banyak pengunjung, semakin meningkat juga traffic pada halaman website Anda.

Meningkatkan Conversion Rate

Tujuan utama sebuah bisnis melakukan A/B testing pada landing page atau iklan ialah untuk menentukan versi mana yang conversion rate yang lebih tinggi. Conversion Rate ini bisa bermacam-macam, tergantung CTA (call to action) dari website itu sendiri. Ada yang mengajak pengunjung untuk membeli barang, berlangganan newsletter, atau juga memberikan alamat email untuk sebuah ebook.

Mengurangi Bounce Rate

Bounce Rate atau rasio pentalan, adalah sebuah indikator yang digunakan untuk mengetahui pengunjung yang pergi dengan cepat. Contohnya, ketika mengklik sebuah website, namun karena Anda tidak menemukan apa yang Anda cari ataupun desain website yang membingungkan, Anda dengan cepat menekan tombol back.

Sebagai pemilik bisnis, tentu Anda ingin pengunjung menghabiskan waktu yang lama dalam website. Nah, untuk mencapai tujuan tersebut, Anda perlu melakukan A/B testing untuk mengetahui versi mana yang memberikan engagement rate paling tinggi.

Elemen yang akan diuji A/B

Dalam dunia digital marketing, uji coba A/B menjadi kunci untuk menentukan strategi mana yang lebih efektif dalam meningkatkan conversion rate. Uji coba ini melibatkan perbandingan dua versi dari elemen yang berbeda pada website atau iklan untuk melihat mana yang lebih baik performanya. Berikut adalah beberapa elemen yang sering diuji:

• Headline: Headline adalah salah satu elemen yang paling sering dilakukan A/B testing. Dengan uji coba A/B, Anda bisa membandingkan dua judul untuk melihat mana yang lebih efektif dalam menarik perhatian. Misalnya, judul "Hemat 50% Sekarang" dibandingkan dengan "Diskon Besar Hari Ini".
• Call to Action (CTA): CTA adalah instruksi yang diberikan kepada pengunjung untuk melakukan tindakan tertentu. Contohnya, 'Beli Sekarang' atau 'Daftar di Sini'.
• Description: Melakukan A/B testing, memungkinkan kita untuk membandingkan dua pendekatan berbeda dalam menjelaskan manfaat produk. Misalnya, deskripsi 1 yang fokus pada spesifikasi produk, deskripsi 2 berfokus pada manfaat emosional yang dirasakan pengguna.
• Copywriting: Elemen copywriting juga sering diuji dalam pendekatan A/B testing. Ini dilakukan untuk mengetahui apa gaya bahasa yang paling sesuai dengan target audiens. Misalnya, satu copywriting menggunakan gaya bahasa yang formal, dan satu lagi menggunakan gaya bahasa yang santai.
• Photo/Illustration: Menguji keefektifan ilustrasi gambar bisa dilakukan dengan membandingkan dua gambar produk. Sebagai contoh, Anda dapat mencoba untuk membandingkan efektivitas antara gambar produk yang ditampilkan tanpa model dengan yang menggunakan model.
• Layouts: Dalam pengujian layout sebuah website, bisnis bisa menentukan layout mana yang lebih mudah dipahami pengunjung. Misalnya, untuk sebuah foto katalog biasanya layout grid lebih disukai pengunjung dibandingkan linear.
• Color: Melalui A/B testing, kita bisa mengeksplorasi efektivitas berbagai skema warna, seperti merah versus biru untuk tombol CTA.
• Logos: Logo tidak hanya sebagai identitas brand, tetapi juga harus mampu menarik perhatian dan membuat kesan yang baik. Dalam peluncuran awal, Anda bisa menguji logo mana yang mendapatkan perhatian lebih dari pelanggan.
• Banners: A/B testing banner dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas beberapa visual dan dampaknya terhadap sebuah kampanye iklan. Mari kita ambil sebuah contoh, versi pertama menonjolkan harga produk Anda dan versi kedua menekankan fitur unik dari produk tersebut.
• Ad Placement: Dengan A/B testing, kita dapat menentukan posisi yang paling strategis untuk iklan di sebuah website. Misalnya, membandingkan apakah iklan bagian atas halaman meningkatkan conversion rate dibandingkan iklan di bawah.
• Page Layouts: Layout halaman juga bisa diuji untuk mengetahui tata letak mana yang paling efisien dan menghasilkan user experience yang lebih baik.
• Widgets: Widget bisa jadi salah satu elemen website yang dapatkan meningkat engagement rate pengunjung. Contohnya, Anda bisa menguji efektivitas widget dengan membandingkan layanan pelanggan dengan chatbot atau formulir. Dan dalam waktu yang ditentukan analisa berapa pengunjung yang menggunakannya.

Panduan Praktis A/B Testing untuk Bisnis

Mengetahui apa itu A/B testing tidak menjamin Anda bisa melakukan A/B testing ini dengan mulus. Karena ada beberapa langkah yang perlu Anda lakukan untuk menghasilkan data yang akurat.

Menentukan Tujuan

Untuk memulai A/B testing, hal pertama yang perlu kita lakukan adalah menentukan tujuan yang jelas. Apa kita ingin meningkatkan conversion rate pada landing page kita? Atau mungkin kita ingin menurunkan bounce rate? Dengan tujuan yang spesifik, kita bisa lebih fokus dalam melaksanakan testing dan mengukur kesuksesannya.

Membuat Hipotesis

Kita bisa mengasumsikan misalnya, "Jika saya menambahkan call to action yang lebih menarik di halaman produk, maka conversion rate akan meningkat." Ingat, hipotesis yang kita buat harus sejalan dengan tujuan awal kita. Juga, asumsi-asumsi yang kita simpulkan juga harus terukur.

Merancang Eksperimen

Tahap selanjutnya adalah membuat dua versi dari halaman web atau iklan yang sama. Misalnya, versi iklan ‘A' memiliki tombol CTA berwarna biru dan versi B memiliki tombol berwarna hijau. Namun, jangan buat terlalu banyak perbedaan saat melakukan A/B testing ini. Pastikan bahwa setiap versi hanya berbeda dalam satu atau dua aspek agar kita dapat mengetahui penyebab perbedaan performa dari keduanya.

Mengumpulkan Data

Setelah eksperimen berjalan, kita perlu mengumpulkan data yang relevan dari kedua versi tersebut. Data ini bisa berupa jumlah klik, conversion rate, session duration, dan lain-lain. Anda juga bisa menggunakan tools seperti VWO, Google Optimize atau platform analisis lainnya untuk mengumpulkan data-data di atas.

Menganalisis Hasil

Langkah terakhir adalah menganalisis hasil dari eksperimen. Lihatlah data yang telah dikumpulkan dan tentukan mana versi yang lebih baik berdasarkan tujuan yang telah Anda tetapkan sebelumnya.

A/B Testing Tools

Peran A/B testing tools dalam membantu kampanye digital marketing sangatlah besar. Ada banyak A/B testing tools yang marak digunakan diantaranya, Google Ads, Hotjar, dan VWO. Beberapa manfaat yang Anda bisa dapatkan dari tool ini adalah, mengetahui rata-rata bounce rate dan halaman yang paling sering dikunjungi. Metriks-metriks tersebutlah yang berperan penting dalam meningkatkan conversion rate website Anda.

Contoh Studi Kasus A/B Testing

Mari kita pelajari contoh A/B testing dari FSAstore.com. Ini adalah sebuah perusahaan e-commerce yang memenuhi kebutuhan rumah tangga di Amerika. Pihak FSAstore berpendapat bahwa halaman kategori di websitenya terlalu rumit. Hal ini mengakibatkan revenue penjualan yang tidak maksimal.

Lalu, mereka mulai melakukan A/B testing. FSAstore membuat website alternatif dengan tampilan yang penuh informasi namun lebih sederhana. Dan apa hasilnya? tampilan terbaru FSAstore membuahkan conversion rate sebesar 53.8% per pengunjung.

Masalah dalam Pengujian A/B dan Cara Mengatasinya

Kita sudah mempelajari apa itu A/B testing, A/B testing tools, dan bagaimana cara melakukannya. Namun, ada satu hal yang belum kita bahas, masalah dalam A/B testing

Masalah pertama dalam pengujian A/B testing adalah kurangnya traffic. Kita tidak bisa membandingkan versi mana yang lebih baik jika situs kita belum memiliki traffic yang mumpuni.

Masalah lain yang sering dihadapi, dan kita sempat membahasnya sedikit, adalah terlalu banyak variabel yang diuji. Ketika melakukan A/B testing, fokuskan pada satu variabel saja. Misalkan, desain suatu website atau kalimat CTA di sebuah landing page.

Selain itu, menjalankan tes dalam waktu yang sangat singkat juga dapat menghasilkan data yang tidak akurat. Idealnya, durasi dalam melakukan A/B testing adalah 2 minggu sampai 4 minggu. Jika kurang dari itu, maka data yang dihasilkan bisa jadi kurang akurat.

Kesimpulan

Dengan menggunakan strategi A/B testing, Anda bisa menemukan versi pendekatan marketing yang terbaik. Ada banyak manfaat yang Anda bisa dapatkan dari A/B testing ini. Diantaranya, peningkatan traffic, pengurangan bounce rate, dan peningkatan conversion rate. Oleh karena itu, tidak heran banyak bisnis yang melakukan strategi ini.

Namun, Anda juga harus baca juga dan ingat untuk melakukan A/B testing yang seperti apa yang sudah kita sampaikan di atas. Selain itu, Anda bisa baca juga beberapa studi kasus, seperti Majoo, untuk belajar permasalahan dan solusi yang A/B testing bisa selesaikan.

Mulailah menggunakan metode A/B testing di atas! Tingkatkan efektivitas iklan Anda dan memaksimalkan hasil dari kampanye digital marketing Anda.