Cara Menguji A/B di Situs Lalu Lintas Rendah

Memicu peringatan:

Kami tahu ada banyak perdebatan yang berkecamuk seputar signifikansi statistik, 95% mitos (atau tidak?), pengujian dan lalu lintas, dan banyak lagi.

Jika Anda seorang pengoptimal yang sangat menyukai hal ini, Anda mungkin akan terpicu. Nah, komentarnya terbuka dan kita bisa melakukan percakapan yang sangat mencerahkan.

Mari kita mulai!

Pengujian tidak berfungsi untuk situs web dengan lalu lintas rendah.

Itu sudah pasti.

Karena untuk mendapatkan wawasan yang signifikan secara statistik, Anda harus menunjukkan varian eksperimen Anda kepada (setidaknya) ribuan pengguna.

Faktanya, di Convert Experiences, kami sering menyarankan pengguna kami menjalankan pengujian A/B — yang merupakan eksperimen CRO paling sederhana — hanya jika mereka dapat mengirim sekitar 10 ribu pengunjung ke setiap varian.

Selain itu, kami menyarankan untuk mencatat sekitar 1000 konversi untuk menghasilkan bukti konklusif tentang keunggulan kontrol atau varian.

Jenis ini menjelaskan mengapa CRO bukan jenis pasar sejuta pelanggan karena hanya ada beberapa 100 ribu situs web (atau bisnis) dengan langkah kaki untuk diuji dengan kesuksesan apa pun dan anggaran untuk solusi pengoptimalan "perusahaan" yang mahal (berkembang pesat) !

Haruskah Situs Lalu Lintas Rendah Mengesampingkan Pengujian?

Mengingat bahwa rata-rata bisnis kecil hanya mendapatkan beberapa ratus pengunjung setiap hari ke situs webnya, eksperimen pengujian A/B tidak masuk akal bagi mereka.

Tetapi:

Itu tidak berarti bisnis kecil tidak dapat menjalankan eksperimen sama sekali.

Sebenarnya, ada banyak eksperimen yang bisa dijalankan oleh bisnis kecil sekalipun.

Dan ada banyak manfaat untuk menjalankannya.

Misalnya, jika Anda memiliki bisnis kecil, menjalankan eksperimen akan membantu Anda beralih dari pengambilan keputusan berbasis data ke pengambilan keputusan. Ini akan memaksa Anda untuk melihat data ... dan dengan nomor di depan Anda, Anda akan berhenti default ke * saya pikir * strategi. Pendekatan yang didukung data ini saja akan mengubah cara Anda membangun dan mengembangkan bisnis Anda.

Menjalankan eksperimen juga akan mengajarkan Anda untuk belajar dengan mencoba, daripada menerima status quo. Ini akan menginspirasi Anda untuk melihat apakah prinsip-prinsip yang diyakini berhasil benar- benar bekerja untuk Anda.

Terakhir, menjalankan eksperimen akan mempersiapkan Anda untuk beberapa CRO "nyata" ketika Anda memiliki lalu lintas yang "cukup" karena membantu mengembangkan pola pikir yang tepat untuk pengujian — prasyarat untuk CRO yang efektif.

Jadi mulailah menjalankan eksperimen apa pun yang Anda bisa atas saluran pemasaran apa pun yang Anda gunakan. Berikut adalah beberapa pilihan Anda.

Menguji dengan Email

Anehnya, pemasaran email adalah satu saluran yang memungkinkan Anda bereksperimen dengan berbagai ide, tanpa memerlukan banyak pelanggan (atau "kontak").

"Kata siapa?"

Mengatakan setiap penyedia perangkat lunak pemasaran email langsung dari MailChimp, ConstantContact, dan Monitor Kampanye ke HubSpot (yang mendukung pemasaran email dalam perangkat lunak otomatisasi pemasarannya).

Mari kita mulai dengan HubSpot.

Jadi, jika Anda ingin menjalankan pengujian A/B menggunakan platform email HubSpot, yang Anda perlukan hanyalah 1.000 kontak: 1.000 kontak juga merupakan tolok ukur kami untuk menjalankan pengujian A/B pada sampel pengiriman email. — HubSpot

Campaign Monitor juga mengatakan bahwa Anda dapat menjalankan pengujian A/B bahkan dengan daftar email kecil. Inilah matematika di baliknya:

Sekarang, Anda mungkin berpikir, "Ukuran daftar saya hanya 500 pelanggan, bagaimana Anda mengharapkan saya untuk menjalankan tes yang sukses?" Jawaban saya adalah Anda harus mengarahkan pandangan Anda pada MDE [Minimum Detectable Effect (MDE)] yang lebih besar. Saat Anda meningkatkan MDE, ukuran sampel yang Anda butuhkan akan berkurang. Jadi, alih-alih membutuhkan 592 pelanggan per variasi untuk mendeteksi efek relatif 20%, Anda hanya perlu 94 pelanggan per variasi untuk mendeteksi efek relatif 50%. Perhatikan bahwa tingkat konversi dasar juga berperan dalam ukuran sampel Anda – semakin rendah tingkat konversi Anda (dalam hal ini, buka %), semakin banyak pelanggan yang Anda perlukan untuk menjalankan pengujian yang akurat. — Pemantau Kampanye

Jadi, jika Anda memiliki sekitar 500 atau 1000 pelanggan, Anda dapat mengujinya, asalkan Anda memiliki database responsif yang tertarik dengan apa yang Anda katakan.

Namun, beberapa penyedia pemasaran email merekomendasikan basis kontak yang sedikit lebih tinggi.

Misalnya, penyedia solusi pemasaran email ConstantContact merekomendasikan ukuran sampel yang lebih tinggi dengan dua kali ukuran minimum yang diizinkan HubSpot. Ini menunjukkan bahwa untuk pengujian A/B yang berarti, ukuran sampel harus setidaknya 1.000 kontak. Jadi, jika Anda memiliki 2000 pelanggan, Anda harus baik untuk menguji (dengan versi A dan B Anda masing-masing mendapatkan 50% dari total kontak sebagai lalu lintas pengujian).

Untuk pengujian baris subjek, sebaiknya uji setiap baris pada ukuran sampel minimal 1.000 kontak jika memungkinkan. 1.000 pengguna untuk setiap versi biasanya merupakan tolok ukur yang baik untuk pengujian A/B apa pun, tetapi jika Anda tidak memiliki cukup kontak atau pengunjung untuk mencapai angka tersebut, pengujian tetap layak dilakukan. — Kontak Konstan

MailChimp juga merekomendasikan daftar yang lebih besar untuk menjalankan pengujian A/B. Ini menunjukkan bahwa Anda harus memiliki setidaknya 5.000 kontak untuk menjalankan tes. Tetapi karena begitu banyak basis kontak bisnis kecil yang jauh lebih kecil dari itu, disarankan untuk menguji ide di seluruh daftar lengkap:

Kami menyarankan Anda mengirim kombinasi ke setidaknya 5.000 kontak berlangganan untuk mendapatkan data yang paling berguna dari pengujian Anda. Jika ukuran daftar atau segmen Anda tidak memungkinkan 5.000 pelanggan dalam setiap kombinasi, pertimbangkan untuk menguji seluruh daftar Anda dan gunakan hasil kampanye untuk menginformasikan keputusan konten kampanye di masa mendatang. — MailChimp

Meskipun benar bahwa memiliki ukuran sampel yang besar akan membantu Anda mencapai signifikansi statistik lebih cepat (dan dengan lebih percaya diri), tetapi Anda juga dapat mulai menguji dengan daftar kecil Anda!

Berikut adalah 150+ ide pengujian pemisahan email untuk kampanye email Anda.

Juga, inilah panduan singkat tentang pengujian A/B email.

Menguji dengan Media Sosial

Media sosial adalah saluran lain yang memungkinkan Anda menguji ide-ide Anda, tidak peduli seberapa kecil pengikut sosial Anda. Selain itu, di satu sisi, di media sosial, tidak ada yang benar-benar membatasi jangkauan Anda.

Jadi misalnya, di Convert Experiences, bahkan kami tidak memiliki puluhan ribu pengikut, namun Penjual Sosial kami yang luar biasa terus bereksperimen dengan elemen salinan media sosial kami seperti tagar, gambar, dan banyak lagi.

Dan tesnya membawa beberapa kemenangan besar bagi kami. Misalnya, eksperimennya menggunakan serangkaian tagar tertentu pernah membuat kami mendapat retweet dari Google Analytics!

Nah, itu beberapa paparan media sosial, bukan?

Anda mungkin mengatakan bahwa mudah untuk mengabaikan kemenangan cepat sebagai (mungkin) kebetulan TETAPI ketika Anda melihat serangkaian tagar secara rutin mendapatkan lebih banyak eksposur daripada yang lain yang Anda uji, Anda memiliki lebih dari sekadar hasil tes ... apa yang Anda miliki adalah tren .

Anda dapat menjalankan sejumlah tes A/B media sosial untuk mengungkap tren tersebut dan meningkatkan kinerja media sosial Anda. Kami telah menerbitkan primer yang bagus tentang pengujian A/B media sosial di sini. Bacalah untuk mempelajari bagaimana Anda dapat memulai dengan pengujian A/B media sosial, berbagai pengujian A/B media sosial yang dapat Anda jalankan, dan praktik terbaik pengujian A/B media sosial teratas yang harus Anda ingat.

Pengujian A/B dengan Iklan Berbayar (PPC)

Sama seperti email dan saluran pemasaran media sosial, saluran pemasaran PPC juga memungkinkan Anda bereksperimen dengan salinan iklan Anda dan semua elemen lain dari kampanye iklan Anda.

Baik itu Google Adwords atau iklan Facebook, sebagian besar jaringan berbayar mendukung eksperimen sehingga Anda bisa mendapatkan ROI tertinggi.

Tetapi untuk mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik dari eksperimen PPC Anda, Anda memerlukan beberapa ribu tayangan dari setiap salinan iklan. Google merekomendasikan pengujian grup iklan yang mendapatkan setidaknya 5000 tayangan/minggu.

Jadi berapa biaya beberapa ribu tayangan iklan?

Itu sangat bergantung pada platform dan industri (di antara faktor lainnya), tetapi ada data untuk membantu Anda melakukan penganggaran.

Misalnya, AdStage menganalisis lebih dari 110 juta tayangan iklan (di Google Adwords) pada Q1 2018 dan menemukan bahwa rata-rata, Anda membutuhkan $116,91 untuk mendapatkan seribu tayangan (CPM) di Google Ads. Tahun lalu, harganya sekitar 13% lebih murah .

Jaringan media sosial seperti Facebook juga menawarkan opsi CPM yang dapat diakses.

Data dari penelitian Statista menyebutkan bahwa rata-rata CPM (cost-per-mille atau cost per 1,000 impressions) untuk Facebook adalah USD 1,26. Perkiraan biaya rata-rata CPM Facebook lainnya dari AdExpresso dan WordStream jatuh dalam kisaran $7-10.

Masalahnya adalah Anda dapat mulai menguji salinan iklan bahkan dengan anggaran terbatas.

Cara Bereksperimen (Hampir) “Traffic-Proof”: Personalisasi

Personalisasi atau mempersonalisasi pengalaman situs web pengunjung berdasarkan apa yang Anda ketahui tentang mereka adalah bentuk eksperimen umum lainnya.

Bagian terbaik tentang personalisasi adalah bahwa bahkan situs web dengan lalu lintas rendah dapat bekerja dengan mereka karena batasan lalu lintas yang berlaku untuk pengujian CRO tidak berlaku untuk personalisasi.

Alasan di balik ini adalah bahwa dengan personalisasi, tujuan akhirnya bukanlah untuk mengoptimalkan tingkat konversi. Sebaliknya, tujuannya adalah untuk menawarkan pengalaman pengguna yang lebih relevan yang menghasilkan lebih banyak konversi atau kepuasan dan retensi pelanggan yang lebih tinggi.

Misalnya, Anda dapat membuat versi halaman produk yang berbeda untuk ditampilkan kepada pelanggan dan non-pelanggan (atau prospek).

Di halaman produk untuk pelanggan, Anda dapat menampilkan konten seperti panduan produk dan video, tautan cepat untuk mengakses dukungan, dan lainnya, sehingga mereka mendapatkan pengalaman produk yang lebih bermanfaat. Sedangkan versi yang Anda tunjukkan prospek Anda — misalnya, mereka yang mendaftar untuk uji coba — dapat berfokus pada fitur produk atau studi kasus Anda untuk membantu mereka berkonversi.

Sekitar 93% perusahaan melihat konversi yang lebih baik dengan personalisasi.

Dan Anda dapat segera mulai dengan personalisasi.

Selain itu, dengan alat seperti Konversi Pengalaman, Anda dapat menyiapkan pengalaman situs web yang dipersonalisasi dalam hitungan menit. Cukup tetapkan aturan penargetan dan Anda akan dapat menampilkan pesan yang dipersonalisasi ke segmen audiens yang berbeda — mendorong setiap segmen untuk pindah ke tahap berikutnya dari perjalanan pembelian mereka.

Membungkusnya…

Meskipun lalu lintas situs web yang rendah dapat membatasi Anda untuk menjalankan eksperimen CRO substantif, hal itu tidak dapat menghentikan Anda dari "belajar".

Dan itulah yang penting — karena begitu Anda mengalihkan fokus ke belajar dengan mencoba daripada menerima norma, Anda akan mulai mengembangkan budaya eksperimen, prasyarat untuk CRO yang efektif.

Tidak peduli apa tahap pertumbuhan Anda, Anda dapat berinvestasi dalam mengembangkan budaya pengujian. Ini akan berguna ketika Anda benar-benar memiliki lalu lintas yang cukup ke situs web Anda untuk melakukan eksperimen CRO yang tegas dan pasti.