Pengujian A/B vs Pengujian Multivarian vs Pengujian Multihalaman

Saat menjalankan eksperimen CRO, Anda dapat memilih di antara empat jenis pengujian: pengujian A/B, pengujian terpisah, pengujian multivarian, dan pengujian multihalaman.

Masing-masing tes ini memiliki kekuatan dan keterbatasannya sendiri.

Dan kecuali Anda memilih pengujian yang tepat untuk eksperimen Anda, membuat keputusan CRO yang didukung data secara meyakinkan bisa menjadi sulit.

Jadi mari kita pahami apa perbedaan teknik pengujian pengoptimalan ini dan bagaimana perbandingannya satu sama lain … dan bagaimana Anda bisa yakin memilih pengujian yang tepat setiap kali Anda menjalankan eksperimen.

Ini dia.

Apa itu Pengujian A/B?

Pengujian A/B adalah cara untuk menguji perubahan pada satu atau beberapa elemen pada halaman.

Dengan pengujian A/B, Anda dapat menambahkan elemen ke halaman atau menghapusnya atau mengubahnya, dan melihat bagaimana penambahan, penghapusan, atau perubahan memengaruhi tingkat konversi halaman.

Elemen-elemen ini dapat berupa item grafik atau teks apa pun dari halaman — misalnya, CTA atau salinan judulnya atau gambar pahlawan.

Dalam pengujian A/B, Anda membuat satu atau beberapa salinan persis dari halaman asli dengan satu-satunya elemen yang tidak identik menjadi elemen yang akan diuji.

Dan ketika Anda menguji salinan ini (disebut penantang ) terhadap yang asli (disebut kontrol ), Anda dapat melihat bagaimana perubahan berdampak pada tingkat konversi.

Pengujian URL Terpisah

Ada bentuk pengujian lain yang sering dipukuli dengan pengujian A/B, tetapi pada dasarnya berbeda dari pengujian A/B.

Mereka dikenal sebagai tes Split URL atau tes split.

Dalam pengujian terpisah, lalu lintas yang diterima halaman dibagi di tengah dan diarahkan ke dua versi yang sama sekali berbeda dari halaman yang sama untuk mengidentifikasi versi yang berkinerja lebih baik terhadap sasaran yang ditentukan.

Umumnya versi ini dihosting di URL yang berbeda tetapi tujuan akhirnya adalah untuk meningkatkan konversi untuk tindakan tertentu, seperti misalnya mengisi formulir atau menambahkan ke keranjang.

Pengujian URL terpisah yang digunakan untuk menguji desain atau versi halaman yang sama sekali berbeda.

Di sini tujuannya adalah untuk menemukan yang berkinerja terbaik.

Jadi, jika Anda ingin menguji dua ide yang sangat berbeda, maka Anda harus menggunakan pengujian URL terpisah. Misalnya, jika Anda ingin menguji dua desain beranda, maka ini adalah teknik yang tepat untuk digunakan.

Contoh pengujian A/B

BestSelf Co, penjual alat produktivitas terkemuka, menyadari bahwa penjualan produk andalannya dapat ditingkatkan dengan CRO. Jadi ia menyewa agen CRO (SplitBase) untuk melihat bagaimana ini bisa terjadi.

SplitBase melakukan penelitiannya dan berhipotesis bahwa menambahkan judul yang didorong oleh manfaat ke halaman arahan (yang awalnya tidak memiliki judul) dapat membantu mendapatkan lebih banyak penjualan.

SplitBase memutuskan untuk menjalankan pengujian A/B dan menguji halaman dengan tajuk utama terhadap halaman asli. SplitBase juga memutuskan untuk menguji dua versi judul.

Jadi eksperimennya menggunakan pengujian A/B sederhana berakhir dengan tiga versi:

• Versi A (kontrol tanpa judul)
• Versi B (penantang dengan judul)
• Versi C (penantang dengan variasi judul)

Lalu lintas dibagi secara merata di ketiga versi (masing-masing ~ 33%) untuk melihat versi mana yang paling banyak penjualannya.

Seperti yang Anda lihat, eksperimen pengujian A/B bisa menjadi eksperimen pengujian A/B/C/D…n.

Kasus penggunaan pengujian A/B

Pengujian A/B memiliki kasus penggunaan yang sangat spesifik:

Menguji desain yang sangat mirip (kecuali untuk perubahan elemen uji).

Ini adalah kasus penggunaan paling umum dari pengujian A/B di mana Anda bereksperimen hanya dengan satu elemen dan melihat bagaimana perubahan tersebut memengaruhi rasio konversi.

Jika Anda berhipotesis bahwa elemen tertentu dapat memberikan dampak positif pada tingkat konversi, Anda harus menggunakan teknik pengujian ini. Misalnya, Anda dapat menggunakan teknik pengujian pengoptimalan ini untuk melihat dampak perubahan pada CTA beranda Anda.

Kelebihan pengujian A/B

• Pengujian A/B mudah diterapkan: Baik Anda menguji dua pengalaman yang sangat mirip atau sama sekali berbeda, menyiapkan pengujian A/B cukup mudah. Mereka biasanya tidak terlalu banyak waktu atau sumber daya.
• Pengujian A/B memerlukan pengujian lalu lintas yang lebih sedikit (dibandingkan dengan multivarian) untuk memberikan hasil yang pasti: Jika Anda memiliki situs web yang mendapatkan lalu lintas yang cukup untuk mengirimkan setiap varian sekitar 10.000 pengunjung, Anda harus dapat menggunakan pengujian A/B untuk menemukan hasil yang signifikan secara statistik untuk membuat desain, UI, atau menyalin perubahan ke situs web Anda. Ini terutama benar ketika Anda menjalankan pengujian A/B hanya dengan kontrol dan penantang (atau, katakanlah, dua penantang) karena Anda masih dapat mengirimkan volume lalu lintas pengujian yang baik ke masing-masing penantang.
• Pengujian A/B tidak perlu terlalu lama untuk dijalankan . Biasanya, pengujian A/B dapat memberikan hasil yang signifikan secara statistik dalam 2-3 minggu dan tidak perlu dijalankan selama berbulan-bulan.

Keterbatasan pengujian A/B

• Pengujian A/B biasanya menawarkan wawasan terbatas: Pengujian A/B dari pengalaman serupa (di mana hanya satu elemen yang bervariasi) biasanya menjalankan dua versi. Artinya, yang paling dapat dipelajari pemasar dari eksperimen adalah versi mana dari ketiga versi (1 asli + 2 penantang) yang paling berhasil. Itu saja — wawasan tentang hanya tiga kemungkinan. Jika Anda ingin menguji lebih banyak varian (misalnya, jika Anda ingin menguji 5 versi tombol CTA), Anda memerlukan lalu lintas yang cukup untuk menghasilkan keputusan yang signifikan secara statistik bahkan setelah membagi lalu lintas untuk banyak variasi tersebut.
• Pengujian A/B sebagian besar hanya cocok untuk membuat keputusan situs web tingkat tinggi: Karena pengujian A/B sangat bagus dalam memberikan jawaban yang objektif mengenai versi mana yang terbaik, pengujian tersebut bekerja dengan baik dalam mengambil keputusan tingkat tinggi. Jadi, Anda dapat memutuskan pendekatan yang ingin Anda ambil dengan desain atau UI situs web atau halaman arahan Anda atau menyalin dengan pengujian A/B. TETAPI jika Anda ingin menyempurnakan elemen desain, UI, atau penyalinan yang lebih terperinci, Anda mungkin perlu menjalankan beberapa pengujian A/B, yang dapat memakan waktu dan tenaga.

Alat pengujian A/B

Convert Experiences adalah solusi CRO andal yang dapat Anda gunakan untuk mendukung semua eksperimen pengujian A/B Anda dan menemukan tombol CTA yang paling efektif, salinan judul, gambar pahlawan, skema warna, penempatan logo, dan lainnya untuk digunakan di situs web Anda.

Konversi memungkinkan pengujian A/B/n konvensional dan pengujian URL terpisah melalui editor Visual dan editor kode yang lebih tangguh.

Apa itu Pengujian Multivarian (MVT)

Pengujian multivarian atau MVT adalah cara untuk menguji lebih dari satu varian terhadap kontrol .

Dalam pengujian multivarian, Anda dapat menambahkan, menghapus, atau mengubah grup elemen pada halaman sehingga membuat beberapa versi dengan beberapa penyesuaian, dan melihat bagaimana penambahan, penghapusan, atau perubahan pada grup elemen memengaruhi tingkat konversi.

Sekelompok elemen dalam pengujian multivariat HARUS terdiri dari setidaknya dua elemen. Dan setiap elemen harus memiliki dua varian. Artinya, dalam pengujian multivarian, Anda akan memiliki setidaknya empat versi untuk diuji.

Berikut rincian pengujian multivariat sederhana:

Kelompok elemen yang akan diuji: Elemen 1, Elemen 2.

Varian Elemen 1:

Elemen 1 Varian A

Elemen 1 Varian B

Varian Elemen 2

Elemen 2 Varian A

Elemen 2 varian B

Matematika pengujian multivarian:

Jumlah versi yang akan diuji = Jumlah elemen dalam grup * Jumlah varian setiap elemen

Kasus penggunaan pengujian multivarian

Perusahaan biasanya menggunakan pengujian multivariat sebagai teknik pengoptimalan untuk mendapatkan pengujian yang lebih terperinci. Mari kita bersihkan segera. Inilah sebabnya mengapa siklus eksperimen diperpanjang.

Namun berkat fakta bahwa Anda dapat membuat perubahan pada kelompok elemen untuk setiap varian, Anda dapat beralih dari mengidentifikasi penghalang jalan konversi/masalah yang lebih besar (yang Anda lakukan dengan pengujian A/B) hingga menyempurnakan pengalaman pengunjung untuk halaman tertentu.

Contoh uji multivariat/studi kasus

Mari kita buat ekstensi pengujian multivariat hipotetis dari contoh studi kasus di atas.

Sekarang, karena toko eCommerce ini telah menggunakan pengujian A/B untuk menemukan versi unggulan dari halaman produk andalannya, toko ini sekarang dapat menindaklanjuti dengan serangkaian pengujian multivarian untuk bereksperimen dengan berbagai kombinasi elemen pada desain pemenang untuk lebih meningkatkan tingkat konversinya.

Jadi, misalnya, dalam pengujian multivariatnya, ia dapat membuat beberapa variasi dengan mengubah warna tombol CTA, gambar pahlawan, dan tombol CTA menyalin dan menjalankannya melawan yang asli untuk menemukan kombinasi pemenang yang "lebih".

Kelebihan pengujian multivariat

• Pengujian multivarian sangat bagus dalam membuat keputusan konversi mikro: Dengan pengujian multivarian, Anda dapat bereksperimen dengan banyak kombinasi desain, UI, dan perubahan teks. Yang berarti Anda dapat mengambil semua tebakan dari proses "membuat tweak" ke situs web Anda untuk tingkat konversi yang lebih baik. Anda benar-benar dapat memvalidasi bahkan pilihan Anda yang paling menit.
• Pengujian multivarian memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang bagaimana elemen-elemen bermain bersama: Karena pengujian multivarian memungkinkan Anda menguji kombinasi elemen, Anda dapat melihat bagaimana kombinasi yang berbeda memengaruhi pilihan pengguna Anda (bukan hanya menguji elemen yang berdiri sendiri seperti dalam kasus dengan A/ tes B). Dengan pengujian multivariat, efek yang diamati selalu lebih besar bila ada beberapa perubahan yang diterapkan pada varian, bukan hanya satu perubahan. Ini disebut efek interaksi .

Keterbatasan pengujian multivariat

• Pengujian multivarian membutuhkan banyak lalu lintas: Jika Anda melihat matematika pengujian multivarian, Anda akan melihat bahwa jumlah versi yang akan diuji menjadi sangat besar bergantung pada jumlah elemen yang akan diuji dan variasinya. Misalnya, jika Anda ingin menggunakan pengujian multivarian dan menguji berbagai kombinasi tombol CTA (dalam tiga warna: satu kontrol dan dua penantang dan tiga salinan: satu kontrol dan dua penantang), maka Anda harus membuat 3*3, yaitu, sembilan versi. Memiliki lalu lintas yang cukup untuk dibagi di antara begitu banyak versi merupakan tantangan bahkan untuk situs web dengan lalu lintas tinggi.
• Pengujian multivarian dapat menjadi sulit untuk direncanakan: Merencanakan pengujian multivarian yang bermakna itu rumit karena banyaknya kombinasi (dari berbagai elemen di halaman Anda) yang dapat Anda uji. Memilih antara kombinasi seperti judul, gambar pahlawan, dan CTA area pahlawan atau judul, USP, dan header bisa membutuhkan banyak usaha. Selain itu, menguji terlalu banyak elemen dalam pengujian multivarian dapat mengubah hasil.
• Pengujian multivarian tidak cocok untuk mengambil keputusan tingkat tinggi yang pasti: Karena pengujian multivarian menguji kombinasi elemen, Anda tidak selalu dapat mengetahui secara pasti mengapa kombinasi tertentu menang. Yang berarti mengambil keputusan CRO radikal tidak selalu memungkinkan dengan pengujian multivariat. Ini mengurangi pengujian multivarian untuk mendukung keputusan CRO yang lebih terperinci seperti menguji penempatan/grafik/salinan elemen dalam versi yang sudah Anda ketahui berfungsi dengan baik.

Alat pengujian multivarian

Dengan Pengalaman Konversi, Anda dapat dengan mudah menyiapkan pengujian multivarian di situs web Anda dan melihat bagaimana berbagai kombinasi elemen memengaruhi tingkat konversi Anda.

Masih tidak yakin alat pengujian multivarian apa yang harus dipilih? Periksa rincian lengkap alat Pengujian Multivariasi terbaik ini.

Pengujian Multivariasi vs. Pengujian Terpisah: Mana yang Harus Anda Gunakan?

Lihat tabel perbandingan pengujian multivarian vs. pengujian basis terpisah (atau pengujian A/B) di bawah untuk melihat kapan Anda harus menggunakan salah satu dari kedua teknik tersebut.

Apa itu Pengujian Multihalaman & Pengujian Corong

Pengujian multihalaman adalah bentuk eksperimen di mana Anda menguji perubahan pada elemen tertentu di beberapa halaman.

Ada dua cara untuk melakukan ini.

Anda juga mengambil semua halaman saluran penjualan Anda dan membuat versi baru masing-masing. Kumpulan halaman baru ini membuat saluran penjualan "penantang" Anda dan Anda kemudian menjalankannya terhadap saluran penjualan asli (atau "kontrol"). Ini disebut "Pengujian Corong".

Atau Anda dapat menguji bagaimana ada/tidaknya elemen berulang, seperti lencana keamanan, dapat memengaruhi konversi di seluruh corong. Ini adalah pengujian multihalaman klasik atau konvensional.

Kasus penggunaan pengujian multihalaman dan pengujian Corong

Dengan pengujian multihalaman, Anda bebas mengukur dampak perubahan yang dibuat pada elemen di seluruh perjalanan pembeli penuh.

Bisnis yang memilih untuk berinvestasi dalam pengujian corong menghasilkan banyak wawasan tingkat tinggi.

Misalnya, Anda dapat menggunakan pengujian corong untuk menemukan yang paling efektif:

• Anda dapat menjalankan pengujian corong untuk menguji suara dan nada yang berbeda di halaman Anda — misalnya, jika Anda adalah penyedia layanan anti-virus, Anda dapat menguji salinan yang menimbulkan rasa takut di saluran penjualan Anda terhadap salinan netral atau yang menginspirasi kepercayaan — dan lihat pesan apa yang paling sesuai dengan pengunjung Anda dan dapatkan penjualan terbanyak.
• Filosofi desain. Anda dapat bereksperimen dengan berbagai teori desain dan melihat mana yang paling berhasil.
• Strategi penjualan/dukungan. Anda dapat merancang versi saluran penjualan penantang tempat Anda menawarkan dukungan obrolan langsung di beberapa halaman tertentu dari saluran Anda dan melihat bagaimana saluran yang diaktifkan obrolan langsung dibandingkan dengan saluran penjualan biasa (tanpa dukungan obrolan langsung). Demikian juga, Anda dapat menguji sejumlah strategi penjualan/dukungan dan melihat bagaimana Anda dapat membantu lebih banyak konversi di seluruh saluran penjualan Anda.

Contoh uji multihalaman/studi kasus

Sekali lagi, mari kita membangun perluasan hipotetis ke contoh studi kasus yang sama dari atas.

Sekarang, karena situs web khusus ini adalah toko online, saluran penjualan paling dasar adalah:

Halaman produk > Halaman tambahkan ke keranjang > Halaman checkout

Jadi, untuk menjalankan pengujian multihalaman, toko ini perlu membuat variasi untuk setiap halaman ini dan membuat corong penantang seperti:

Halaman produk versi A > Halaman tambahkan ke keranjang versi A > Halaman checkout versi A

Di corong penantangnya, e-retailer mungkin memutuskan untuk menguji bagaimana penambahan legenda “Dipercaya oleh 10.000 Profesional” diterjemahkan menjadi konversi untuk setiap tahap perjalanan pembeli. Atau, mungkin memilih untuk menampilkan halaman yang sangat berbeda (mirip dengan pengujian terpisah dengan dua halaman yang benar-benar unik).

Namun, jika mereka merasa ambisius, mereka dapat mengikuti pengujian corong dan benar-benar bermain-main dengan salinan, strategi pengabaian keranjang, dan banyak lagi.

Anda mendapatkan ide, kan?

Kelebihan pengujian multihalaman

• Pengujian corong multihalaman membantu mengatasi kebocoran di corong penjualan: Jika data Google Analytics Anda menunjukkan penurunan besar pada halaman tertentu dari corong penjualan Anda, Anda dapat menyiapkan pengujian multihalaman untuk menemukan apa yang dapat menguranginya dan mendapatkan lebih banyak konversi.
• Pengujian multihalaman dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku pengguna: Dengan pengujian multihalaman, Anda dapat mengidentifikasi berbagai elemen saluran kontrol dan penantang yang paling sering berinteraksi dengan pengguna Anda. Anda dapat menggunakan wawasan tersebut untuk mengambil keputusan desain, salinan, dan pengalaman pengguna yang lebih tepat.

Kontra dari pengujian multihalaman

• Eksperimen multihalaman dapat berlangsung selama berbulan-bulan. Karena B2B memiliki perjalanan pembelian yang panjang (seringkali berlangsung selama berbulan-bulan), pengujian multihalaman B2B dapat berjalan selama berbulan-bulan.
• Mendapatkan wawasan dari hasil pengujian multihalaman bisa jadi rumit: Jika versi penantang Anda bereksperimen dengan terlalu banyak variabel (misalnya, jika Anda bereksperimen dengan desain dan menyalin dalam penantang), Anda mungkin tidak dapat mengetahui apakah desain menyebabkan lebih banyak konversi atau salinan. Membuat sekelompok penantang (misalnya, satu untuk menguji desain dan satu untuk menguji salinan) akan membutuhkan Anda untuk membagi lalu lintas Anda menjadi tiga. Kecuali jika Anda mendapatkan ribuan pengunjung ke situs web Anda, Anda mungkin tidak memiliki lalu lintas yang cukup untuk mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik bila Anda menjalankan terlalu banyak variasi seperti itu.

Alat pengujian multihalaman

Dengan Konversi, Anda dapat dengan mudah menyiapkan pengujian multihalaman atau eksperimen corong dan melihat bagaimana perubahan yang berbeda memengaruhi konversi di seluruh halaman.

Pengujian A/B vs. Pengujian multivarian vs. Pengujian multi-halaman

Pengujian A/B

Apa itu:

Dalam pengujian A/B, Anda menguji dua versi yang sangat mirip dari halaman/iklan/aset yang sama untuk menemukan varian berperforma terbaik.

Kapan harus menggunakan:

Pada intinya, pengujian A/B adalah metode yang digunakan pengoptimal untuk mengidentifikasi hambatan terbesar menuju konversi. Anda harus membuat hipotesis yang menunjukkan dengan tepat alasan (yang diakui) untuk konversi rendah dan menguji bagaimana mengubah/mengubah elemen dapat mengurangi masalah.

Melalui pengujian A/B, Anda dapat mengambil keputusan desain dan penyalinan tingkat tinggi.

Misalnya, rasio pentalan yang tinggi dari halaman beranda umumnya menunjukkan fakta bahwa pengunjung tidak mendapatkan “nilai” yang ditawarkan produk atau solusi. Pengujian A/B dengan versi berbeda dari judul proposisi nilai adalah hal biasa.

Kemudahan Memperoleh Wawasan:

Pengujian A/B membutuhkan sekitar 10 ribu pengunjung untuk setiap varian dan sekitar 1000 konversi untuk menghasilkan wawasan. Tetapi mereka relatif lebih cepat untuk dilakukan jika dibandingkan dengan tes multivariat.

Pengujian multivarian

Apa itu:

Dalam pengujian multivarian, Anda menguji lebih dari satu varian terhadap kontrol (yang sudah Anda ketahui berperforma baik).

Kapan harus menggunakan:

Tes multivariat dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih terperinci. Misalnya, jika Anda memiliki beranda berperforma tinggi yang ingin Anda optimalkan lebih lanjut, Anda dapat menggunakan pengujian multivarian untuk bereksperimen dengan variasi yang lebih mendasar dari sekelompok elemen di beranda Anda.

Anggap saja sebagai menyumbat kebocoran yang lebih kecil setelah banjir telah dibendung oleh pengujian A/B.

Kemudahan Memperoleh Wawasan:

Tes multivariat sangat rumit karena dimasukkannya beberapa elemen pada beberapa varian. Jadi kebutuhan lalu lintas dan waktu untuk mencapai hasil konklusif digabungkan.

Pengujian multihalaman

Apa itu:

Dalam pengujian multihalaman, Anda menguji berbagai perjalanan pembelian untuk menemukan yang paling optimal. Pengujian multihalaman mirip dengan menjalankan sekumpulan pengujian A/B/N dan multivarian secara bersamaan pada beberapa halaman di seluruh saluran penjualan.

Kapan harus menggunakan:

Pengujian multihalaman atau pengujian corong dapat digunakan untuk membuat keputusan tingkat tinggi di seluruh perjalanan penjualan.

Misalnya, Anda dapat menguji perjalanan penjualan yang dipersonalisasi dengan yang biasa.

Kemudahan Memperoleh Wawasan:

Tes multihalaman dengan versi terbatas (katakanlah, 2) dapat menghasilkan hasil yang signifikan dengan relatif cepat.

Membandingkan pengujian A/B, Pengujian Multivarian, dan Multihalaman

Eksperimen dapat memberikan hasil yang pasti hanya jika eksperimen tersebut menggunakan format pengujian yang tepat.

Sebagai sinopsis, inilah yang harus Anda ingat:

• Pengujian A/B – Anda biasanya menguji setidaknya satu elemen signifikan yang telah diidentifikasi sebagai penghalang jalan konversi dalam hipotesis Anda di satu versi (varian) lainnya.
• Tes Terpisah – Tes terpisah berfokus pada menghosting dua halaman dan pengalaman yang sama sekali berbeda bagi pengunjung di dua URL terpisah sambil mengevaluasinya untuk tujuan konversi yang sama. Melalui tes terpisah, Anda dapat menguji dua pengaturan yang sama sekali berbeda – seperti platform hosting dan tema satu sama lain.
• Tes Multivariasi atau Tes A/B/N – MVT biasanya dilakukan pada pemenang tes A/B. Dalam pengujian Multivariasi, Anda membuat perubahan pada kluster elemen halaman, setiap kluster unik atau yang diubah menjadi varian atau versinya sendiri. Sulit untuk mengatribusikan konversi yang lebih tinggi untuk varian MVT ke elemen tertentu, tetapi pengoptimal dapat menguji modifikasi granular untuk menyalin dan mendesain.
• Pengujian Multihalaman – Menjalankan pengujian multihalaman mirip dengan menjalankan beberapa pengujian A/B/N secara bersamaan pada sekumpulan halaman saluran penjualan. Atau, Anda dapat menguji pengalaman saluran penjualan yang sama sekali berbeda (misalnya, mengirim setengah lalu lintas ke versi kontrol Page 1> Halaman 2> Halaman 3 dan mengirim setengah lainnya ke varian versi penantang Page 1 varian> Halaman 2 varian > Halaman 3 varian dengan penantang yang cukup berbeda dengan kontrol.)

Memilih tes yang tepat untuk eksperimen sangat bergantung pada mendapatkan hipotesis yang benar. Berikut adalah beberapa alat CRO untuk membantu Anda menulis hipotesis yang jelas setiap kali Anda menjalankan eksperimen.

Selain itu, saat Anda siap untuk memulai dengan pengujian A/B, multivarian, atau multihalaman untuk eksperimen Anda, lihat Konversi. Convert Experiences dapat menangani semua eksperimen pengoptimalan yang dapat Anda pikirkan dengan mudah untuk situs web dengan lalu lintas tinggi, bahkan di industri yang sensitif terhadap privasi data.

Berikan Convert Experiences uji coba gratis tanpa kewajiban selama 15 hari dan pikirkan kembali bagaimana pengujian dapat meningkatkan KPI Anda.