A/B Test merupakan salah satu metode kuantitatif yang dapat digunakan dalam customer research. Apa yang dimaksud dengan A/B Test ?
A/B testing adalah cara menjalankan sebuah eksperimen secara berkelanjutan antara dua atau lebih kasus untuk melihat mana yang akan memiliki hasil terbaik. A/B testing dapat dilakukan dalam keadaan dengan perbedaan waktu dan pengujian yang kecil.
A/B Testing digunakan untuk mempertimbangkan seberapa kecil perbedaan yang akan berpengaruh. Dalam menggunakan metode ini penting bagi kita untuk memahami matrik bisnis kita dan hal apa yang mendefinisikan kesuksesan dari bisnis atau produk kita.
A/B testing dapat digunakan untuk menguji antara online promotional dan strategi marketing untuk bisnis kita. Banyak digunakan dalam menguji sebuah website
A / B Testing (terkadang disebut split testing) adalah metode untuk membandingkan dua versi dari produk atau aplikasi satu sama lain untuk menentukan mana yang berkinerja lebih baik. A / B Testing pada dasarnya adalah eksperimen dimana dua varian atau lebih dari satu produk diperlihatkan kepada pengguna secara acak, dan analisis statistik digunakan untuk menentukan variasi mana yang berkinerja lebih baik untuk tujuan konversi yang diberikan.
Mengapa Harus A / B Testing?
A / B Testing memungkinkan individu, tim, dan perusahaan melakukan perubahan dengan hati-hati terhadap pengalaman pengguna mereka sambil mengumpulkan data hasil. Hal ini memungkinkan mereka untuk membuat hipotesis, dan untuk belajar lebih baik mengapa beberapa elemen pengalaman mereka mempengaruhi perilaku pengguna. Dengan cara lain, mereka bisa dibuktikan salah - pendapat mereka tentang pengalaman terbaik untuk suatu tujuan tertentu dapat dibuktikan salah melalui tes A / B.
Lebih dari sekadar menjawab pertanyaan satu kali atau menyelesaikan perselisihan, pengujian AB dapat digunakan secara konsisten untuk terus meningkatkan pengalaman yang diberikan, meningkatkan satu tujuan seperti tingkat konversi dari waktu ke waktu.
Menguji satu perubahan pada satu waktu membantu mereka menentukan perubahan mana yang berpengaruh pada perilaku pengunjung mereka, dan mana yang tidak. Seiring waktu, mereka dapat menggabungkan efek beberapa perubahan pemenang dari eksperimen untuk menunjukkan peningkatan pengalaman baru yang terukur dari yang lama.
Metode pengenalan perubahan pada pengalaman pengguna ini juga memungkinkan pengalaman dioptimalkan untuk hasil yang diinginkan, dan dapat membuat langkah penting dalam kampanye pemasaran yang lebih efektif.
Proses A / B Testing
-
Kumpulkan Data: Analisis akan sering memberikan wawasan tentang di mana dapat mulai mengoptimalkannya. Ini membantu memulai dengan traffic area yang tinggi pada produk atau aplikasi, karena hal itu akan memungkinkan untuk mengumpulkan data lebih cepat.
-
Identifikasi Sasaran: Sasaran konversi adalah metrik yang di gunakan untuk menentukan apakah variasi tersebut lebih berhasil daripada versi aslinya. Sasaran bisa berupa apa pun dari mengklik tombol atau link ke pembelian produk dan pendaftaran e-mail.
-
Hasilkan Hipotesis: Membuat gagasan dan hipotesis A / B testing mengapa mereka akan lebih baik daripada versi saat ini. Lalu, prioritaskan dalam hal dampak yang diharapkan dan kesulitan penerapannya.
-
Buat Variasi: Menggunakan software A / B Testing, buat perubahan yang diinginkan pada elemen pengalaman aplikasi situs web atau seluler. Ini mungkin mengubah warna tombol, menukar urutan elemen pada halaman, menyembunyikan elemen navigasi, atau sesuatu yang sepenuhnya sesuai. Banyak alat A / B Testing terkemuka memiliki editor visual yang akan membuat perubahan ini mudah.
-
Jalankan Eksperimen: Jalankan percobaan dan tunggu pengunjung untuk berpartisipasi. Pada titik ini, pengunjung ke situs atau aplikasi akan ditugaskan secara acak ke kontrol atau variasi pengalaman. Interaksi mereka dengan setiap pengalaman diukur, dihitung, dan dibandingkan untuk menentukan kinerja masing-masing.
-
Menganalisis Hasil: Menganalisis hasilnya. Software A / B Testing akan menyajikan data dari percobaan dan menunjukkan perbedaan antara bagaimana dua versi halaman dilakukan, dan apakah ada perbedaan yang signifikan secara statistik.