Tumpukan Pengujian A/B yang Direkomendasikan untuk Pemasar Digital Tingkat Lanjut

Konsep di balik pengujian A/B sederhana. Anda membandingkan dua versi konten satu sama lain untuk menentukan mana yang berkinerja lebih baik.

Sebagai hasil dari menjalankan tes terpisah, bisnis dan situs web Anda akan mendapatkan keuntungan dari lebih banyak prospek dan tingkat konversi yang lebih tinggi.

Nama saya Lars Lofgren dan sebelum saya mulai menjalankan perusahaan di Quick Sprout, saya memulai karir saya di bidang Pertumbuhan. Sebagai Direktur Pertumbuhan di KISSmetrics dan Saya Akan Mengajari Anda Menjadi Kaya, saya secara pribadi bertanggung jawab untuk mencapai sasaran utama kami dan menjalankan program pengujian A/B untuk meningkatkan konversi di setiap situs web.

Saya telah melakukan ratusan pengujian A/B selama karier saya.

Di kedua perusahaan, saya menggandakan dan melipatgandakan tingkat konversi. Lebih khusus lagi, saya melipatgandakan aliran prospek bulanan di KISSmetrics dan membuat mesin penghasil prospek yang menghasilkan 40.000 prospek per bulan di I Will Teach You To Be Rich.

Selama karier pemasaran saya, saya telah mencoba hampir semua perangkat lunak yang terkait dengan pengujian yang tersedia. Beberapa luar biasa, dan beberapa tidak. Jika saya meningkatkan program pengujian A/B lagi, ini adalah 11 alat yang akan saya percayai.

Alat terbaik untuk pengujian A/B

Ada beberapa jenis alat yang Anda perlukan untuk pengujian A/B. Ini jauh melampaui satu alat untuk menjalankan tes. Mari telusuri semua kategori yang berlaku.

Email transaksional dan khusus

Untuk menguji email transaksional dengan benar, Anda memerlukan kontrol penuh atas pembuatan dan analitik email Anda. SendGrid menawarkan jenis kontrol ini. Alat email yang lebih populer seperti MailChimp tidak cukup kuat, bahkan banyak alat Otomasi Pemasaran tidak cukup fleksibel. Lebih baik memiliki alat email yang dapat dikontrol sepenuhnya oleh pengembang Anda.

Sendgrid memang memiliki beberapa pengujian A/B bawaan tetapi terbatas:

Keajaiban Sendgrid tidak berasal dari fitur bawaan. Itu berasal dari pengembang Anda yang dapat menguji A/B seluruh email dan corong karena mereka memiliki kontrol penuh. Saat Anda memiliki kontrol penuh, Anda dapat menjalankan pengujian apa pun yang Anda inginkan.

Pertama, saya pribadi tidak pernah repot menguji baris subjek atau rasio klik-tayang. Mereka tidak memiliki dampak material pada bisnis. Kedua, menguji konten tidak apa-apa, tetapi saya lebih suka menguji corong email yang sama sekali berbeda. Di situlah saya menemukan kemenangan terbesar saya. Itu sebabnya saya mengabaikan UI pengujian bawaan dan menggunakan Sendgrid untuk seluruh email.

Sebagian besar pengujian email A/B saya sebenarnya adalah pengujian bertahan. Kirim email Anda ke 50% grup uji, jangan kirim apa pun ke 50% lainnya. Anda akan dapat melihat dampak sebenarnya dari email tersebut.

Survei

SurveyMonkey adalah standar industri untuk survei online. Hampir semua dari Anda yang membaca ini telah mengikuti survei melalui platform mereka pada satu titik atau lainnya.

Saya suka SurveyMonkey karena sangat mudah digunakan. Karena hampir semua orang mengenalnya, pengguna merasa nyaman mengikuti survei yang diberdayakan oleh perangkat lunak mereka.

Anda mungkin bertanya, “Mengapa saya menganggap survei sebagai bagian dari tumpukan pengujian A/B saya?”

Respons survei memicu wawasan yang menghasilkan kemenangan pengujian A/B. Sebelum menjalankan tes apa pun, saya mulai dengan penelitian kualitatif. Semakin baik saya memahami pelanggan, semakin tinggi kemungkinan saya akan menemukan pemenang dengan pengujian A/B.

Untuk mengumpulkan wawasan kualitatif yang berharga, ingatlah kiat-kiat ini:

• Jangan terlalu rumit survei Anda. Berfokuslah untuk mengajukan 5 hingga 10 pertanyaan yang benar-benar perlu Anda ketahui.
• Fokuskan sebagian besar pertanyaan Anda pada masalah yang dialami pelanggan.
• Mulailah dengan pertanyaan terbuka sampai Anda memiliki intuisi yang sangat baik untuk responden.

Untuk panduan lebih lanjut, ada banyak tip survei yang bagus di sini.

Tes pengguna

Cara hebat lainnya untuk menemukan wawasan kualitatif untuk kemenangan pengujian A/B adalah dengan pengujian pengguna. Alat terbaik untuk eksperimen ini adalah UserTesting.

Hal pertama yang harus Anda lakukan adalah memilih audiens Anda. Anda dapat menggunakan audiens Anda sendiri atau terhubung dengan target tertentu melalui panel UserTesting. Platform ini memungkinkan Anda untuk lebih akurat dengan demografi dan faktor lain untuk menemukan pengguna terbaik untuk eksperimen Anda.

Selanjutnya, pilih 5 atau 10 pengguna untuk menjalani proses orientasi Anda atau tindakan alur pengguna konvensional lainnya di situs web Anda. UserTesting akan menyediakan video dari pengguna ini yang berinteraksi dengan konten Anda. Hasilnya, Anda dapat mengidentifikasi titik gesekan utama untuk memberi Anda kemenangan untuk pengujian A/B.

Ini adalah tambang emas untuk kemenangan pengujian A/B. Saya sangat menyarankan untuk menjalankan beberapa di antaranya pada alur pendaftaran atau orientasi Anda. Saya selalu menemukan titik gesekan utama yang berujung pada kemenangan besar nantinya. Di KISSmetrics, kami mempelajari betapa sulitnya bagi orang untuk memetakan semua data yang perlu mereka lacak. Kemudian kami mengubah orientasi kami, membuatnya lebih terstruktur dan memandu orang melalui setiap bagian data langkah demi langkah.

Intelijen bisnis

Bagi Anda yang menginginkan program pengujian A/B yang serius, Anda harus membawa semua data dan pelaporan Anda sendiri. Untuk melakukan ini secara efektif, Anda harus memiliki semacam gudang data. Setelah ini disiapkan, Anda dapat menerapkan alat terbaik (menurut saya) untuk pelaporan intelijen bisnis - Tableau.

Saya lebih suka Tableau karena memberi saya kendali penuh dan akan menghasilkan laporan apa pun yang Anda inginkan. Karena saya mengetahui persis kueri, laporan, dan visualisasi yang saya perlukan, saya dapat membuat semuanya seperti yang saya inginkan.

Namun, kabar buruknya adalah seseorang harus mengelolanya dan membuat laporan yang Anda butuhkan, yang merupakan pekerjaan penuh waktu. Anda juga memerlukan keahlian di tingkat eksekutif untuk mengetahui pelaporan apa yang diperlukan. Analis BI tradisional dapat membuat laporan tetapi tidak mengetahui laporan dan metrik mana yang paling penting untuk bisnis. Semua ini menjadi mahal dengan cepat.

Solusi ini bukan untuk semua orang. Lakukan cara ini hanya jika Anda memiliki keahlian dan anggaran untuk memastikannya dijalankan dengan benar.

Kalkulator signifikansi statistik

Bergantung pada tingkat keahlian Anda, dua alat direkomendasikan untuk penghitungan signifikansi statistik.

Kalkulator mudah
Kalkulator Signifikansi A/B dari Neil Patel adalah pilihan Anda yang paling mudah. Yang diperlukan hanyalah memasukkan jumlah pengunjung dan konversi secara manual untuk setiap variasi:

Kalkulator kemudian menentukan apakah tes tersebut cukup signifikan untuk menarik kesimpulan.

Kalkulator tingkat lanjut
Untuk opsi lebih lanjut, kalkulator AB Testguide adalah solusi terbaik Anda. Alat ini memberi Anda lebih banyak parameter untuk disertakan dalam perhitungan.

Dengan kalkulator ini, Anda dapat memilih hipotesis dan memilih tingkat kepercayaan Anda. Bahkan hasil tesnya lebih maju. Alat ini tidak hanya menampilkan grafik, tetapi juga data statistik lainnya seperti kekuatan yang diamati, nilai-p, skor-z, dan kesalahan standar dari perbedaan:

Ini adalah sekumpulan detail tambahan yang hanya masuk akal jika Anda telah melakukan banyak pengujian atau memiliki latar belakang statistik. Jika ini terlalu rumit, pilihlah kalkulator yang lebih sederhana.

Mengapa saya menggunakan ini?

Bukankah sebagian besar alat pengujian menghitung signifikansi statistik?

Jika ada satu pelajaran yang saya pelajari, itu bukan untuk mempercayai alat baru secara membabi buta. Periksa ulang penghitungan signifikansi statistik hingga Anda yakin bahwa alat pengujian A/B dapat dipercaya. Ada banyak cara untuk menghitung signifikansi statistik dan juga mudah mengacaukannya.

Jadi setiap kali saya bekerja dengan perangkat lunak pengujian baru, saya selalu menggunakan salah satu kalkulator di atas sampai saya tahu pasti bahwa perhitungannya solid.

analisis web

Tidak terlihat lagi dari Google Analytics, raja analisis lalu lintas.

Untuk menguji A/B situs web, Anda harus memahami dinamika lalu lintas, khususnya:

• Halaman apa yang mendapatkan lalu lintas terbanyak?
• Sumber lalu lintas mana yang tumbuh atau menurun?
• Halaman mana yang menghasilkan lalu lintas terbanyak?

Bahkan jika Anda hanya menggunakan Google Analytics untuk mengonfirmasi bahwa Anda memiliki lalu lintas yang cukup pada halaman yang ingin Anda uji A/B, upaya pemasangannya sepadan dengan mudahnya. Ini juga sepenuhnya gratis dan alat kelas dunia.

Ada alasan mengapa itu dipasang di hampir setiap situs di luar sana. Kualitas data, jumlah laporan dan wawasan, serta fakta bahwa layanan ini benar-benar gratis menjadikan Google Analytics penawaran yang tidak ada duanya.

Sebelumnya, saya sering menyesuaikan profil Google Analytics. Namun, saat ini, saya jarang menyentuh pengaturan dan mengandalkan laporan bawaan. Jadi saya sarankan Anda melakukan hal yang sama.

Analitik pengguna

Mengapa mendapatkan alat analitik kedua? Apakah Google Analytics tidak cukup?

Bahkan setelah bertahun-tahun, Google Analytics unggul dalam analisis lalu lintas. Ya, itu memiliki pelacakan pengguna sekarang, tetapi tidak pernah dirancang untuk itu. Anda harus menjadi pengguna ahli Google Analytics untuk menggunakannya untuk analisis pengguna yang sebenarnya.

Untuk itu, alat favorit saya untuk analitik pengguna dan data pelanggan adalah Amplitudo karena Anda dapat dengan mudah melacak corong pengguna:

Sebagian besar program pengujian A/B biasanya berfokus pada corong pendaftaran dan orientasi. Tidak hanya ada banyak volume untuk diuji, tetapi peningkatan kecil pada corong ini dapat berdampak besar pada bisnis.

Saat Anda menguji corong, Anda sebaiknya memantaunya setiap bulan untuk memastikannya terus meningkat. Pengujian A/B mungkin melaporkan satu hasil, tetapi KPI bulanan Anda tidak akan cocok dengan sempurna.

Jika Anda telah memutuskan untuk menggunakan gudang data dan alat intelijen bisnis seperti Tableau, Anda dapat melewatkan alat analisis pengguna sepenuhnya. Saya menemukan bahwa alat analitik pengguna adalah langkah yang baik ketika bisnis belum siap untuk membangun seluruh infrastruktur.

Halaman arahan pasca-klik

Untuk klik pasca-iklan, Anda memerlukan solusi khusus yang berspesialisasi dalam pengalaman laman landas — bukan perangkat lunak lengkap yang memiliki "pengujian A/B" atau "pembangun". Ini terutama benar ketika setiap kampanye layak mendapatkan halaman arahan pasca-klik yang unik dan pengujian A/B setiap halaman dalam prosesnya. Instapage tidak hanya membantu Anda menskalakan produksi halaman arahan untuk setiap kampanye, tetapi juga memiliki pengujian A/B bawaan. Ketika Anda menemukan kemenangan, Anda akan dapat segera meluncurkannya:

Program pemasaran saya selalu menghasilkan banyak halaman arahan. Jika Anda tidak melakukan pengujian A/B pada halaman dengan lalu lintas terbanyak, Anda akan kehilangan pendapatan.

Peta panas

Dalam riset pelanggan, ada saran umum: "jangan fokus pada apa yang dikatakan orang, fokuslah pada apa yang mereka lakukan." Itulah mengapa peta panas adalah sumber daya pengumpulan data hebat lainnya untuk wawasan kualitatif. Peta panas sempurna untuk mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang bagaimana orang berperilaku. Plus, mereka sangat mudah dimengerti.

Mengetahui apa yang diklik orang, seberapa jauh mereka menggulir, dan ke mana gerakan mouse mereka memacu segala macam ide untuk pengoptimalan — ini adalah tambang emas ide untuk pengujian A/B.

Instapage memiliki peta panas yang terpasang di platform mereka yang dapat melakukan ketiganya untuk halaman arahan pasca-klik (gambar di bawah hanya peta klik):

Anda juga ingin menjalankan peta panas di situs utama Anda. Dalam hal ini, saya akan merekomendasikan Crazy Egg:

Jalankan peta panas di halaman beranda, halaman harga, dan alur orientasi. Carilah hal-hal yang mendapatkan banyak klik yang tidak Anda harapkan, dan hal-hal yang menurut Anda akan mendapatkan lebih banyak perhatian tetapi ternyata tidak. Kemudian munculkan ide-ide pengujian yang menyoroti apa yang diinginkan orang-orang sambil tidak menekankan hal-hal yang tidak mereka pedulikan.

CXL memiliki banyak tip hebat tentang cara menggunakan peta panas di sini.

Pengujian A/B

Bagaimana dengan alat pengujian A/B itu sendiri? Apa opsi terbaik untuk menguji beranda, alur orientasi, dan produk? Menurut pendapat saya, VWO:

VWO memiliki produk pengujian A/B yang solid mulai dari $199/bulan. Dibandingkan dengan alat lain yang bisa dengan mudah mencapai puluhan ribu dolar per tahun, VWO jauh lebih mudah diakses. Nilai per dolar sangat tinggi.

Dengan VWO, Anda dapat menjalankan beberapa tes terpisah secara bersamaan. Ada juga editor visual yang memungkinkan Anda menjalankan pengujian A/B tanpa mengedit kode apa pun. Sempurna untuk menguji elemen seperti tajuk utama. Anda juga dapat menggunakan editor kode mereka untuk membuat perubahan lanjutan pada pengujian Anda. Editor kode adalah peningkatan besar.

Pengujian A/B WordPress

WordPress adalah CMS paling populer di dunia, tetapi menjalankan pengujian A/B di seluruh situs WordPress bisa sangat merepotkan. Platformnya jelas tidak dirancang untuk ini.

Itu sebabnya Anda harus menggunakan plugin seperti Nelio untuk pengujian A/B WordPress:

Diperingatkan; Anda ingin mengatur situs Anda sebelum melakukan pengujian ini. Jika Anda tidak membersihkan semuanya, Anda akan mengalami konflik plugin yang tak terhitung jumlahnya dan situs Anda tidak akan dapat menyajikan varian pengujian dengan cukup cepat untuk pengujian yang valid. Karena WordPress tidak pernah dirancang untuk pengujian di seluruh situs, pengujian A/B mudah mengalami konflik dengan plugin, tema, dan situs yang dibangun dengan buruk.

Pertama, pastikan Anda mendapatkan host web yang bagus. Hal terakhir yang Anda inginkan adalah host lambat yang akan menunda penyajian varian, sehingga pengguna mengetahui perubahannya. Kemudian bersihkan tema WordPress Anda dan hapus semua plugin yang tidak perlu. Ini akan mengurangi konflik plugin apa pun dan menyajikan pengujian Anda dengan cukup cepat agar tidak diketahui.

Setelah situs WordPress Anda dibersihkan dan memiliki waktu muat yang cepat, instal Nelio, dan gunakan itu untuk menjalankan pengujian A/B di seluruh situs. Saya biasa menjalankan banyak pengujian di blog kami untuk meningkatkan konversi ke langganan email.

Kesimpulan

Program pengujian A/B yang sebenarnya membutuhkan seperangkat alat untuk berjalan secara efektif. Setelah menguji sendiri ratusan alat di berbagai perusahaan dan ratusan pengujian, saya lebih memilih tumpukan di atas karena mereka berfokus pada berbagai bidang pemasaran digital, dan tidak ada yang "terbaik" di semua kategori.

Jika ada alat baru dan keren yang sedang Anda pertimbangkan, jangan ragu untuk menukar salah satunya. Aturan umum saya adalah sering bereksperimen dengan alat yang mudah untuk memulai dan berhenti seperti rekaman pengguna atau alat survei. Tetapi untuk alat infrastruktur seperti analitik, saya memilih salah satu yang dapat diandalkan dan dapat saya andalkan selama bertahun-tahun.

tentang Penulis
Lars saat ini adalah CEO QuickSprout. Sebelumnya, dia adalah Director of Growth di I Will Teach You To Be Rich dan KISSmetrics.