Tidak adanya improvement pada bisnis? Atau kamu sedang mencari cara di mesin pencarian ‘bagaimana cara meningkatkan bisnis dan apa strategi yang tepat?’. Atau bahkan kamu sebagai digital marketer pada bisnis, masih bingung menentukan banner seperti apa yang lebih cocok dan tepat untuk ditampilkan pada landing page situs web bisnismu?.
Dari banyaknya pilihan tersebut, dibutuhkannya strategi yang lebih tepat agar bisa menciptakan bisnis yang sukses secara meningkat. A/B Testing menjadi bentuk pengujian yang digunakan oleh para marketer untuk menguji model dengan tujuan agar terhindar dari kesalahan.
A/B Testing dikenal sebagai pengujian secara terpisah, artinya kegiatan uji ini membagi dua audiens dari sejumlah campaign bisnis yaitu menampilkan versi A kepada setengah audiens dan versi B ke audies lainnya.
Seringkali dalam proses bisnis tanpa melakukan uji A/B ini akan mendapatkan sejumlah kesalahan, dari adanya kesalahan tersebut tentu akan sangat mempengaruhi hasil akhir yaitu apakah hasil uji testing yang dilakukan akurat dan sesuai atau justru sebaliknya.
Contoh: Pengujian pada Pengalaman Konsumen
Hal terpenting untuk bisa meningkatkan rasio click melalui tayangan dan mencapai target conversion, perlu adanya pengujian penulisan pada call to action (CTA) atau menggiring pembaca untuk menekan tombol ajakan di situs web bisnis.
Dalam pengujiannya akan terbagi menjadi dua versi, Versi A akan menggunakan tulisan CTA yang bersifat ‘mengontrol’ mereka dan sedangkan versi B bersifat yang dapat ‘mendorong’ pembaca dengan penempatan penulisan yang berbeda. Idealnya, pembaca yang mengunjungi situs web dan melihat CTA tersebut akan melihat kedua versi tersebut.
Agar A/B Testing yang dilakukan sesuai target dan dalam pengujiannya bisa meningkatkan conversion, dalama artikel yang telah dirangkum DQLab Universitas Multimedia Nusantara akan membahas lebih dalam yaitu kesalahan yang perlu diketahui untuk dihindari agar hasil uji yang didapatkan berguna sebagai strategi peningkatan bisnis. Simak pembahasan informasinya berikut ini.
- Tidak Adanya Tujuan Jelas & Spesifik
Memiliki tujuan jelas dan spesifik adalah hal terpenting bagi bisnis, ini juga akan berdampak pada pengujian A/B atau A/B Testing. Kegunaan A/B testing dapat membantu kamu memahami kebutuhan pengguna serta mengidentifikasi masalah bisnis mulai dari situs web, aplikasi bisnis, hingga produk atau layanan bisnis.
Tanpa rencana dan melakukan tes uji bisa menjadi kesalahan besar karena jika tidak adanya tujuan tetap, jelas dan spesifik maka kamu tidak akan tahu kebutuhan dan apa yang diharapkan pelanggan terhadap bisnismu.
Rekomendasi dari kamu dalam menentukan tujuan jelas dan spesifik untuk melakukan A/B testing yaitu luangkan waktu anda untuk merencakannya secara detail atau membuat beberapa plan dengan tujuan mengetahui apakah uji tes variabel berhasil atau tidak.
Baca juga: Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
- Hanya Melakukan pada Satu Opsi Testing
Selain memiliki tujuan yang spesifik, kesalahan lainnya yang sering terjadi yaitu hanya melakukan satu opsi pada A/B testing. Dalam proses uji A/B untuk menemukan masalah ini, akan adanya beberapa fase hingga sampai paa fase theakhir yaitu melihat apakah hasil uji telah diperbaiki.
Satu kali pengujian bukan menjadi akhir dari segalanya dan tidak disarankan teman-teman hanya melakukan satu kali A/B testing saja, dengan melakukan testing yang berbeda maka kita mendapatkan jawaban serta bisa mengoptimalkan bisnis secara utuh. Agar terhindar dari kesalahan saat uji testing, lakukanlah uji hingga mencapai angka statistik 95% dalam 1-2 minggu kedepannya. Dengan adanya angka target, ini juga bisa memicu diri kita untuk terus mencoba berbagai versi testing.
- Menguji Banyak Hal secara Sekaligus
Dalam melakukan pengujian tentu akan membutuhkan beberapa variabel uji untuk bisa menentukan, variabel atau versi mana yang lebih tepat dan efektif. Sehingga, sangat mungkin bagi marketer akan menguji lebih dari dua versi atau variabel secara sekaligus.
Jika kamu menguji terlalu banyak versi atau variabel secara sekaligus, maka kamu tidak akan tahu versi mana yang mempengaruhi konversi dan click serta kehilangan peningkatan yang positif pada traffic. Banyak dari orang yang sudah berpengalaman melakukan optimasi menaikkan konversi yaitu jangan menjalankan lebih dari empat uji terpisah sekaligus. Semakin banyak variasi yang dilakukan uji maka semakin besar ukuran sampe uji A/B yang dibutuhkan.
Misalnya seperti kamu mengubah judul, tombol yang mendorong pembelian [bagian CTA], dan menambahkan testimonial dengan asumsi agar bisa meningkatkan konversi. Namun, dilihat dari efisiensinya mendapatkan hasil yaitu konversi menjadi menurunkan.
- Menggunakan Bahasa yang Terlalu Teknikal
Kesalahan yang seringkali terlihat yaitu menggunakan bahasa terlalu teknikal, dan banyak pebisnis mengasumsikan bahwa user atau target audiance sudah mengetahui bisnis kita layaknya kita mengenal seluruh produk atau layanan bisnis sendiri.
Menggunakan jargon yang terlalu teknis juga menjadi pemicu banyak user jarang mengerti produk atau layanan bisnis kamu. Ketika kamu sedang melakukan A/B Testing menggunakan penjelasan yang lebih rinci seputar produk atau layanan bisnis kamu, posisikan diri kita sebagai user ingin mencoba memahami informasi apa yang kamu coba sampaikan.
Gunakanlah bahasa-bahasa yang sering digunakan atau bahasa sinonim sebagai pengganti bahasa yang teknikal tersebut, pastikan responden [user] mengetahui instruksi sesuai apa yang diminta. Jika responden memahaminya maka kamu sudah mendapatkan hasil yang berguna bagi bisnis.
Baca Juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
- Kesalahan Penggunaan Tools
Benar nyatanya bahwa A/B testing sudah digunakan di berbagai lini industri untuk mengoptimalkan bisnisnya, namun tidak semua tools yang ada bisa diimplementasikan dan memberikan manfaat yang sama di beberapa bisnis.
Ada yang membutuhkan waktu cukup panjang untuk uji testing misalnya selama berhari-hari atau berminggu-minggu. Adapun juga pengujian yang memungkinkan membuang waktu, uang dan sumber daya bisnis lainnya.
Ada cara mudah dan perlu kamu coba untuk melakukan A/B testing berdasarkan analisis statistik secara mendalam agar strategi promosi atau campaign bisnis yang sedang kamu jalankan lebih maksimal dari data. Kamu bisa ikuti kelasnya dan belajar bersama mentor secara langsung di DQLab melalui Live Class lho!
Live Class DQLab hadir untuk membantu kamu belajar menguasai teknik Data Science secara mendalam dengan menggunakan studi kasus yang sesuai kebutuhan industri. Tunggu apalagi? Yuk belajar yang fun dan aplikatif mengoptimalkan bisnis melalui kelas ‘MetaClass: A/B Testing with Python’ dan potongan belajar hingga 50% gunakan kode spesial DIGINATIONMETA khusus untukmu!
Informasi lebih lengkap seputar DQLab dan Live Class dapat mengunjungi https://dqlab.id/live-class.