Mengenal Pengertian A/B Testing untuk Meningkatkan Conversion Rate Website

Mengenal Pengertian A/B Testing untuk Meningkatkan Conversion Rate Website

Sharing is caring!

Ketika membuat website, kalian tentu membutuhkan beberapa versi desain website. Sayangnya nih, tak semua versi desain website bisa digunakan alias harus memilih salah satu. Nah, desain website mana yang harus kalian gunakan? Mana desain website paling efektif untuk conversion? Tak perlu khawatir karena masalah tersebut bisa diatasi dengan A/B testing. Cari solusinya yuk di Mengenal Pengertian A/B Testing untuk Meningkatkan Conversion Rate Website

Apa Itu A/B Testing?

A/B testing adalah eksperimen terhadap dua variabel (halaman website) atau lebih yang dilakukan secara bersamaan untuk melihat variabel mana yang memberikan performa terbaik. Performa di sini diukur dengan conversion rate, halaman mana yang menghasilkan conversion rate lebih tinggi.

Versi A

pengertian A/B testing 1

Versi B

pengertian A/B testing 2

Tujuan utama dari kampanye di atas adalah mendapatkan sebanyak-banyaknya orang yang mendaftarkan emailnya. Menurut kalian nih, variasi mana yang akan menghasilkan conversion rate lebih tinggi? Versi mana yang memberikan performa terbaik menurut A/B testing?

Dan Siroker dari Optimizely adalah orang orang di balik A/B testing website Obama di atas. Berdasarkan eksperimen A/B testing yang dilakukannya, versi kedua menjaring lebih banyak pendaftar dibanding versi pertama.

Menurut Dan Siroker, faktor utama keberhasilan versi B website Obama terletak pada penggunaan foto keluarga. Foto keluarga Obama pada versi B membangun citra yang baik untuk Obama. Selain itu, penggunaan CTA Learn More di website Obama lebih efektif dibanding CTA Sign Up.

Mengapa Harus A/B Testing?

Trafik Tinggi Saja Tidak Cukup

Trafik super tinggi dengan conversion rate rendah adalah hal yang sangat mungkin terjadi. Banyak orang yang hanya fokus pada mendatangkan trafik sebanyak-banyaknya tanpa mempertimbangkan conversion rate.

Padahal conversion rate tidak kalah penting dibanding trafik. Conversion rate adalah jumlah pengunjung website yang melakukan tindakan yang menguntungkan pemilik website. Tindakan ini bisa berupa subscribe newsletter, subscribe blog, mengisi form tertentu, hingga melakukan pembelian.

Selain fokus pada trafik, kalian juga harus memperhatikan conversion rate. Salah satu cara meningkatkan conversion rate adalah dengan melakukan A/B testing.

Perbedaan Kecil Berefek Besar

Dari contoh website Obama bisa dilihat penggunaan gambar dengan image keluarga bisa menghasilkan conversion rate yang jauh lebih tinggi. Perbedaan CTA antara Learn More dan Sign Up pun berefek besar.

Efek dari perbedaan-perbedaan kecil di atas tidak mungkin ditemukan tanpa melakukan eksperimen A/B testing terlebih dahulu. Mengganti copy, gambar, CTA, warna, background, dan elemen-elemen yang terlihat sepele lainnya bisa mengantarkan ke conversion rate lebih tinggi. 

Membantu Membuat Data Driven Decision

Ternyata, sebelum berkonsultasi kepada Dan Siroker, staf kampanye Obama hampir menambahkan video di homepage hanya karena menurut mereka video kampanye itu bagus.

Menambahkan video di homepage bukan langkah yang seharusnya dilakukan. Sebab eksperimen A/B testing menunjukkan versi yang menggunakan video menghasilkan conversion rate yang buruk.

Jika tim kampanye Obama tidak melakukan eksperimen A/B testing, kemungkinan mereka akan menambahkan video di homepage dan mendapatkan signup rate yang sangat rendah.

A/B testing memegang peranan penting terhadap keberhasilan website karena dengan A/B testing, kalian bisa mengambil keputusan berdasarkan data dari lapangan, bukan hanya opini subjektif.

Memudahkan Pengunjung

A/B testing tidak hanya menguntungkan kalian tetapi juga pengunjung website. Melalui eksperimen A/B testing, kalian akan menemukan versi website yang paling nyaman, mudah dipahami, dan sesuai dengan apa yang dibutuhkan pengunjung.

Meningkatkan Conversion Rate

Salah satu tujuan yang bisa dicapai dari eksperimen A/B testing adalah meningkatkan conversion rate. Conversion rate tidak terbatas pada penjualan saja. Jumlah akun register newsletter, jumlah subscriber, atau share media sosial bisa termasuk dalam conversion rate

Cara Jitu Tingkatkan Conversion Rate dengan A/B Testing

Di bawah ini ada  beberapa cara menjalankan A/B testing, dari menentukan halaman potensial hingga melakukan perubahan berdasarkan hasil uji coba.

Prioritaskan Halaman Potensial

Website terdiri dari banyak hal. Pertanyaannya adalah halaman mana yang harus kalian uji terlebih dahulu? Banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dalam menentukan halaman website mana yang perlu diprioritaskan, seperti revenue, trafik, dan potensi perbaikan halaman.

Faktor pertama, revenue. Kalian bisa memprioritaskan halaman website yang berpotensi menyumbang revenue lebih tinggi. Halaman produk dan checkout biasanya punya potensi menyumbang revenue tinggi.

Faktor kedua, trafik. Halaman website dengan trafik lebih tinggi tentu lebih layak diprioritaskan untuk diuji dibanding halaman website dengan trafik lebih rendah. Potensi untuk mengubah pengunjung menjadi leads bahkan pelanggan lebih tinggi di halaman yang trafiknya tinggi.

Faktor ketiga, potensi perbaikan. Tidak semua halaman website memberikan performa terbaik. Dengan A/B testing kalian bisa mengecek dan menguji perbaikan apa yang bisa diterapkan. 

Lalu, bagaimana menentukan halaman prioritas berdasarkan faktor-faktor di atas?

Kalian bisa memanfaatkan Google Analytics. Dengan Google Analytics bisa mendapatkan data mengenai performa setiap halaman website kalian. Dari berapa trafik yang masuk, bounce rate, conversion, hingga revenue perhalaman website.

Tentukan Tujuan Utama

Ada banyak metrik yang digunakan dalam A/B testing untuk mengukur keberhasilan sebuah uji coba. Dari conversion rate, click through rate, open rate, perolehan leads, hingga sales.  

Sebelum kalian melakukan perubahan apapun di halaman website, penting untuk mengetahui dan memahami tujuan apa yang ingin dicapai dari perubahan tersebut. 

Sebaiknya pilih satu tujuan utama saja dalam sebuah A/B testing. Kalian bisa membuat hipotesis terlebih dahulu agar mudah mengidentifikasi tujuan yang ingin dicapai.

Buat Hipotesis

Hipotesis adalah dugaan sementara yang akan dibuktikan kebenarannya. Hipotesis bisa dibuat ketika ada masalah yang muncul. Dalam kasus ini, kalian akan membuktikan kebenaran hipotesis kalian menggunakan A/B testing.

Salah satu contoh hipotesis adalah sebagai berikut:

Masalah: Hanya 1 persen pengunjung yang subscribe newsletter

Hipotesis: CTA yang digunakan untuk tombol subscribe kurang menarik bagi pengunjung.

Harus diingat, hipotesis adalah dugaan sementara, bukan hasil akhir. Hasil akhir adalah ketika kalian sudah mengganti suatu elemen dan melakukan A/B testing. Hipotesisnya bisa saja benar, bisa saja salah. Kebenaran hipotesis baru terungkap ketika A/B testing sudah selesai.

Pilih Variabel Uji Coba

Dalam optimasi sebuah halaman website terdapat beberapa variabel yang ingin diuji. Akan tetapi, untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh besar terhadap performa, kalian perlu memilih satu variabel saja.

Ada banyak variabel penting di sebuah halaman website, dari pemilihan kata (wording), warna, CTA, gambar, hingga video. Kalian bisa menguji lebih dari satu variabel tapi pengujian setiap variabel harus dilakukan pada waktu yang berbeda.

Intinya, selalu ingat bahwa perubahan sekecil apapun bisa memberikan dampak besar terhadap kesuksesan halaman website kalian.

Buat Versi Tandingan

Okay, setelah membuat hipotesis, kini kalian perlu membuat solusinya, yaitu dengan membuat variasi halaman website. Misal, membuat hipotesis masalah halaman website terletak pada teks copy.

Berdasarkan hipotesis tersebut, yang perlu dilakukan adalah membuat versi tandingan dari halaman website original, yaitu dengan mengganti teks copy. Teks copy adalah satu variabel yang akan diuji pada A/B testing ini.

Dengan mengganti satu variabel di halaman website, otomatis telah membuat variasi halaman atau versi tandingan. Versi tandingan berfungsi untuk membuktikan apakah perubahan sebuah variabel bisa memberikan dampak signifikan dibanding versi aslinya.

Jalankan Uji Coba Satu Per Satu

Melakukan lebih dari satu A/B testing satu campaign pada waktu yang sama bisa menyulitkan kalian. Misal, kalian sedang melakukan A/B testing email marketing menuju ke landing page Y. Pada waktu yang sama kalian juga sedang melakukan A/B testing di landing page Y.

Dua A/B testing di atas akan menyulitkan kalian untuk mendapatkan data yang tepat. Ketika ada lonjakan trafik, kalian akan kebingungan apakah penyebabnya A/B testing dari email marketing atau perubahan pada landing page Y.

Gunakan A/B Testing Tool

Menentukan jumlah sampel, menampilkan dua versi website kepada sampel berbeda, mengukur keberhasilan A/B testing bisa menjadi pekerjaan berat. Tenang, kalian tidak perlu khawatir karena bisa memanfaatkan A/B testing tool.

Dengan A/B testing tool, kalian bisa menjalankan A/B testing dengan mudah dan praktis. Berikut ini ada beberapa A/B testing tool yang bisa digunakan: VWO, Optimizely, Omniconvert, Crazy Egg, Freshmarketer, dan Convert. Hampir semua tools tersebut adalah tools berbayar. 

Jika masih ragu apakah kalian membutuhkan A/B testing tool atau tidak, bisa memanfaatkan free trial, seperti Crazy Egg dan VWO memberikan jatah free trial 30 hari, sedangkan Convert menyediakan 15 hari free trial.

Uji Dua Variasi Secara Serentak

Waktu pengujian menjadi salah satu faktor penting dalam A/B testing. Ketika menjalankan A/B testing, pastikan kalian menguji dua variasi secara bersamaan, ya. Ini penting untuk mengeliminasi kemungkinan perbedaan waktu mempengaruhi hasil uji coba.

Misal, kalian menguji variasi A pada Juli sedangkan variasi B baru di pada Agustus. Pengunjung website pada Juli dan Agustus tentu berbeda. Kalian tidak bisa mengetahui apakah A/B testing berhasil karena mengubah salah satu variabel atau karena perbedaan waktu.

Kecuali jika kalian memang ingin menguji perbedaan waktu itu sendiri pada A/B testing. Biasanya ini terjadi di pengujian A/B email marketing. Untuk menemukan waktu paling tepat mengirimkan email, marketer bisa mengirim email di waktu berbeda.

Jalankan A/B Testing Secukupnya

Berapa lama kalian harus menjalankan sebuah A/B testing?

Setiap perusahaan tentu punya jawaban yang berbeda-beda. Salah satu faktor utama yang menentukan durasi A/B testing adalah jumlah kunjungan website kalian.

Semakin kecil jumlah pengunjung website, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan uji coba A/B. Sebaliknya, jika website kalian punya pengunjung yang cukup banyak, A/B testing bisa berjalan lebih sebentar.

Dapatkan Feedback dari Pengguna

Apakah kalian berpikir bahwa A/B testing hanya berkutat pada data kuantitatif saja? Padahal nih ya, uji coba ini tidak sepenuhnya kuantitatif, lho. Dalam menjalankan uji coba A/B, kalian juga membutuhkan data kualitatif, yaitu feedback dari pengguna atau pengunjung website.

Banyak cara yang bisa dilakukan untuk mendapatkan feedback dari pengguna, bisa menggunakan polling, survei, atau wawancara pengguna. Untuk polling atau survey, kalian bisa menempatkan di website sebagai popup. Dengan polling atau survei, bisa mendapatkan informasi mengenai perilaku pengguna. 

Jika ingin mendapatkan informasi lebih banyak lagi, bisa melaksanakan wawancara kepada pengguna yang dipilih secara acak. Namun, cara ini kurang efektif karena mengharuskan tatap muka, baik secara langsung ataupun via video call. Biasanya teknik ini digunakan perusahaan-perusahaan besar.

Fokus pada Tujuan Utama

Sebelum melaksanakan A/B testing, kalian sudah menentukan tujuan utama apa yang ingin dicapai melalui proses ini. Tetap fokus dan konsisten pada tujuan utama yang telah ditetapkan di awal.

Misalnya, kalian melakukan A/B testing pada email marketing dengan mengirimkan dua versi email dan menetapkan perolehan leads sebagai tujuan utama. Setelah itu hasil A/B testing menunjukkan versi A mendapatkan CTR lebih tinggi tapi perolehan leads lebih sedikit. Di sisi lain, versi B mendapatkan CTR lebih rendah tapi perolehan leads lebih tinggi.

Lalu, versi mana yang lebih baik? Dikarenakan tujuan utama kalian di awal adalah perolehan leads maka versi B tentu lebih baik.

Lakukan Perubahan Berdasarkan Hasil  

Di awal kalian sudah membuat hipotesis. Namun, harus diingat nih bahwa hipotesis bisa benar dan bisa salah. Kebenaran baru akan terbukti ketika proses A/B testing sudah selesai dan kalian mendapatkan hasilnya.

Hasil tersebut bisa jadi sesuai dengan hipotesis atau menggagalkan hipotesis kalian. Jika hasil sesuai dengan hipotesis, artinya dugaan tepat. Awalnya kalian hanya menduga lalu dengan hasil A/B testing kini kalian semakin yakin karena didukung data relevan.

Bagaimana jika hasil A/B testing tidak sesuai dengan hipotesis? Hasil tetap saja hasil. Walaupun tidak sesuai hipotesis, kalian tetap bisa belajar sesuatu, yaitu kalian tidak melakukan perubahan tersebut. Sebab ternyata tidak ada pengaruhnya terhadap elemen website. Dengan begitu, kalian bisa mencari sumber masalah lain di halaman website yang kalian uji.

Jadi Guys, bisa dibilang bahwa untuk meningkatkan conversion tinggi, kalian perlu membuat halaman website yang tidak hanya indah tetapi juga nyaman, mudah dipahami, dan persuasif bagi pengunjung. Tentu proses tersebut tidak mudah ya dan kalian membutuhkan banyak trial and error sampai bisa membuat halaman website yang ideal. Okay, selamat mencoba dan semoga berhasil!

Oia Guys, agar brand kalian lebih tepercaya lagi, kalian perlu membuat email dengan domain sendiri karena sekarang lebih mudah, aman, dan keren! Gunakan layanan email hosting dari Jetorbit yuk agar bisa kirim email dengan @namadomainkamu.com menjadikan kesan tepercaya dalam bisnis. Tenang, kami juga menyediakan VPS yang bisa kalian cek di sini.

Stay safe and always keep healthy

Bermanfaatkah Artikel Ini?

Klik bintang 5 untuk rating!

Rata rata rating 4.5 / 5. Jumlah rate 2

Yuk Rate 5 Artikel Ini!

We are sorry that this post was not useful for you!

Let us improve this post!

Tell us how we can improve this post?

Tutorial dan Informasi Teknologi - Jetorbit Blog
Mengenal Pengertian A/B Testing untuk Meningkatkan Conversion Rate Website
Artikel
Mengenal Pengertian A/B Testing untuk Meningkatkan Conversion Rate Website
Informasi mengenai teknologi dan panduan menggunakan hosting, website dan domain
Bingung mana desain website terefektif untuk conversion? Cari solusinya di Pengertian A/B Testing untuk Meningkatkan Conversion Rate Website
Author Name
Publisher Name
Jetorbit
Publisher Logo
You might also like