Dalam digital marketing, Anda mungkin sudah pernah menjalankan split testing.
Split testing dapat diartikan sebagai metode pengukuran yang bersifat Split atau terpisah.
Untuk mempermudah dalam memahaminya, anggap saja, Anda memiliki 2 website atau landing page, dan memiliki beberapa layout tampilan, dan dan dalam waktu yang bersamaan Anda menampilkan layout yang berbeda tersebut di kedua website atau landing page.
Lalu, analisislah apa yang terjadi pada tiap-tiap website atau landing page tersebut, layout tampilan manakah yang mendapatkan banyak respon atau pengunjung, dan cari tahu, kira-kira apa yang menyebabkan webiste satunya ramai dikunjungi, sedangkan yang lainnya tidak, dan mana yang paling banyak mengonversi pengunjung.
Terlalu sering, marketing dan bisnis owner menjalankan split testing, membuat perubahan berdasarkan hasil, dan mengetahui bahwa akhirnya itu tidak membuat adanya perbedaan atau malah mendapat hasil yang negatif.
Anda bisa menjalankan split testing sendiri dan mendapatkan hasil yang bagus.
Namun, Anda perlu memastikan bahwa Anda mengatur test tersbut dengan benar dan Anda tahu bagaimana menafsirkan hasilnya.
Menjalankan split testing pada dasarnya terdengar seperti hal-hal sederhana, namun kebanyakan penguji yang menjalankannya membuat beberapa kesalahan yang menyebabkan hasilnya dibawah standar.
Dalam posting ini, DigitalMarketer.id akan menunjukkan 6 kesalahan menjalankan Split testing. Anda mungkin tidak membuat semua kesalahan-kesalahan ini, tapi setidaknya Anda mungkin membuat satu dari kesalahan-kesalahan tersebut.
Setelah Anda memahami 6 kesalahan menjalankan split testing ini, Anda dapat menjalankan split testing dengan lebih bagus dan terus meningkatkan tingkat konversi Anda.
Table of Contents
Tidak mengelompokkan Traffic
Dalam Split testing, semakin banyak kontrol yang Anda miliki, semakin baik.
Setiap kali Anda melakukan analisis apapun di website Anda, baik untuk split testing atau tidak, Anda perlu memahami dan mempertimbangkan apa yang disebut dengan segmentasi.
Segmentasi mengacu pada setiap bagian dari traffic.
Segmentasi yang paling umum adalah:
- Returning visitors (pengunjung yang kembali)
- pengunjung baru
- Pengunjung dibagi berdasarkan negaranya
- Pengunjung dibagi berdasarkan sumber Traffic
- Hari yang berbeda
- Perangkat yang berbeda
- Browser yang berbeda
Berikut adalah contoh pemecahan data per hari dalam seminggu:
Hal penting yang perlu diketahui dalam segmentasi adalah bahwa Anda tidak dapat membandingkan pengunjung dari dua segmen yang berbeda.
Misalnya, jika Anda memiliki 100 pengunjung yang menggunakan Chrome dan 100 pengunjung yang menggunakan Internet Explorer (IE), ada kemungkinan pengunjung akan bertindak berbeda.
Jadi, bayangkan jika Anda mengarahkan sebagian besar pengguna Chrome pada salah satu landing page dan sebagian besar pengguna IE dengan landing page yang berbeda.
Dapatkah Anda membandingkan hasilnya? Itu akan percuma. Anda mungkin sampai pada kesimpulan yang berlawanan jika Anda membalik tesnya.
Memiliki cukup banyak sampel/layout acak akan mengurangi banyak masalah Anda, tetapi Anda mungkin akan menilai tes tersebut tidak tersegmentasi sempurna.
Alasannya karena Anda tidak bisa melakukan segmentasi tes dengan sempurna di sebagian besar situasi.
Jika Anda melakukan terlalu banyak segementasi, Website Anda akan nyaris tidak punya traffic. Misalnya, Anda akan membuat segmentasi pengguna dengan poin-poin berikut ini?
- Mengunjungi website pada hari Senin
- Menggunakan Chrome
- Menggunakan tablet
- Datang dari pencarian organik
Bahkan jika situs Anda memiliki banyak traffic, Anda tidak akan memiliki banyak pengguna yang cocok dengan semua parameter di atas, jelas tidak banyak sampel untuk menjalankan tes Anda.
Solusinya adalah kompromi.
Sekarang, Kami ingin Anda untuk mengidentifikasi segmen yang memiliki pengaruh terbesar pada hasil Anda. Untuk sebagian besar website, segmentasinya bisa berupa sumber traffic dan, mungkin, lokasi.
Ketika Anda menganalisis hasil split testing Anda, pastikan Anda menganalisis hasil hanya untuk pengguna dari sumber traffic tertentu (misalnya, pencarian organik, iklan berbayar, referral, dll).
Mengakhiri tes terlalu cepat
Idealnya, seseorang yang menjalankan split testing harus memiliki setidaknya pemahaman dasar statistik.
Jika Anda tidak mengerti konsep-konsep seperti varian, Anda mungkin membuat banyak kesalahan.
Pada titik ini, Kami akan menganggap Anda sudah memiliki dasar-dasar statistik.
Meskipun banyak marketer memiliki pemahaman yang baik dari dasar-dasar tersebut, mereka masih sering membuat satu kesalahan: mengakhiri tes tanpa ukuran sampel yang cukup.
Ada tiga alasan untuk ini:
- Kurangnya pengetahuan – mereka tidak benar-benar mengerti bagaimana menghitung ukuran sampel yang tepat;
- Kelalaian – mereka terburu-buru untuk melakukan sesuatu yang lain, sehingga mereka juga buru-buru melakukan tesnya;
- Ketergantungan yang berlebihan pada Tool yang digunakan – kebanyakan tool split testing menawarkan beberapa fitur metrik untuk dianalisis, tetapi metrik-metrik yang ada bisa menyesatkan.
Poin pertama dan ketiga bisa diperbaiki.
Jika Anda pernah menggunakan tool seperti Unbounce untuk menjalankan split testing, analyticnya menunjukkan sesuatu yang seperti ini:
Tabel tersebut memberikan tingkat konversi terbaru pada setiap halaman yang Anda tes dan tingkat chance to beat control atau tingkat keyakinan (confidence level).
Saran standar untuk berhenti melakukan tes adalah chance to beat control menyentuh 90-95% , yang mana saran ini tidak menjadi masalah.
Masalahnya adalah bahwa banyak (tidak semua) tool ini akan memberikan nilai namun itu masih belum berarti apapun.
Anda akan berpikir sudah memiliki layout mana yang lebih baik, tetapi jika Anda membiarkan tes berjalan, Anda mungkin menemukan bahwa yang terjadi adalah sebaliknya.
Anda harus memahami ukuran sampel: Perbaikan untuk masalah ini, dan sebagian besar masalah ukuran sampel, adalah untuk memahami bagaimana menghitung ukuran sampel yang valid.
Ini tidak terlalu sulit jika Anda menggunakan Tool yang tepat. Ada beberapa tool yang dapat Anda gunakan.
Yang pertama adalah test significance calculator. Ini sangat mudah digunakan: hanya masukan tingkat konversi dasar Anda (konversi halaman website asli Anda) serta tingkat keyakinan (confidence level) yang Anda inginkan (90-95%).
Tool ini dilengkapi dengan grafik yang memiliki banyak skenario. Anda dapat melihat bahwa semakin besar kesenjangan antara halaman “A” dan “B” halaman, semakin kecil ukuran sampel (total participants) yang diperlukan. Itu sebabnya yang terbaik adalah menguji hal-hal yang berpotensi membuat perbedaan yang besar.
Tool lainnya yang dapat Anda gunakan sample size calculator. Sekali lagi, Anda masukkan ke dalam tingkat konversi dasar Anda, tapi kali ini, Anda memutuskan pada efek deteksi minimum.
Efek minimum yang terdeteksi di sini akan berpengaruh terhadap tingkat konversi dasar Anda.
Artinya adalah Anda akan memiliki 90% tingkat keyakinan (confidence), dengan tingkat konversi pada halaman kedua Anda yang berada di bawah 19% atau lebih dari 21% (plus atau minus 1% dari 20% dari tingkat konversi dasar Anda).
Itu juga berarti bahwa jika hasil split testing Anda menunjukkan tingkat konversi 20,5% untuk halaman kedua, Anda tidak bisa mengatakan konversi tersebut lebih baik.
Gunakan salah satu dari kalkulator ini untuk mendapatkan ide dari ukuran sampel apa yang Anda butuhkan untuk tes Anda. Lebih selalu lebih baik.
Menjalankan split testing selama liburan
Hal ini terkait dengan segmentasi, tapi itu adalah kasus khusus sering diabaikan.
Traffic Anda selama liburan dapat menjadi sangat berbeda dari traffic yang biasanya.Termasuk bahkan satu hari dari traffic yang tidak biasa dapat mengakibatkan optimasi website Anda untuk orang-orang yang menggunakan situs Anda hanya beberapa kali dalam setahun.
Anda juga harus mempertimbangkan hari-hari khusus lain yang mempengaruhi jenis traffic yang mengarah ke website Anda seperti event besar dalam industri Anda.
Sebagai contoh, ketika Natal, jenis-jenis pengunjung yang tidak biasa ini dapat mengunjungi website Anda saat hari besar dan satu atau dua minggu setelahnya.
Solusinya: Solusi terbaik adalah untuk tidak memasukkan hari libur saat menjalankan split testing Anda karena akan berisi data yang membingungkan.
Jika itu tidak mungkin, solusi terbaik berikutnya adalah untuk memperpanjang waktu berjalannya split testing.
Mengukur hal yang salah
Meskipun dalam judul, itu masih mudah untuk mengabaikan.
Optimasi tingkat konversi adalah semua tentang … konversi.
Bila memungkinkan, Anda perlu mengukur konversi, bukan bouncing rates, email opt-in rates, atau email open rates.
Angka-angka lainnya tersebut tidak selalu menunjukkan perbaikan.
Berikut ini adalah contoh sederhana untuk menggambarkan hal ini:
- Halaman A – tingkat opt-in email 5%, tetapi hanya 1% (keseluruhan) menjadi customer
- Halaman B – 3% email opt-in tingkat, tapi 2 % menjadi customer
Jika Anda hanya berukuran tingkat opt-in email Anda pada sebuah page, Anda akan mengatakan bahwa halaman A lebih baik (66% lebih baik).
Pada kenyataannya, halaman B mengonversi traffic dua kali dari halaman A. Jadi lebih bagus Anda mengambil dua kali keuntungan.
Ini adalah hal yang sangat sederhana, tetapi Anda harus menyimpannya dalam pikiran saat menyiapkan setiap split testing.
Menjalankan Split Testing tidak bersamaan
Kesalahan ini paling sering dilakukan oleh orang-orang yang baru menjalankan Split Testing.
Dalam upaya untuk menghindari coding atau menggunakan tool, seorang penguji menjalankan variasi single terlebih dahulu dan kemudian, setelah mengumpulkan cukup data, berganti ke variasi halaman lain.
Kemudian, penguji membandingkan tingkat konversi dari dua halaman.
Mudah-mudahan, Anda sudah melihat apa yang menjadi masalah pada hal tersebut.
Sementara itu, masih mungkin untuk melakukan segmentasi traffic Anda dengan cara ini dalam beberapa hal, tapi secara otomatis Anda tidak bisa melakukan segmentasi dengan tanggal.
Anda akan membandingkan perilaku pengunjung dari waktu yang berbeda. Yaitu dari minggu, bulan, atau tahun, yang bukan merupakan perbandingan yang valid.
Selalu jalankan split testing secara bersamaan, atau Anda akan mengacaukan tes Anda dari awal.
Hal ini dapat membawa kita ke kesalahan berikutnya …
Tes berlangsung tidak cukup lama
Ini tidak sama dengan melakukan tes sampai Anda mencapai statistik yang signifikan.
Sebaliknya, itu tentang berapa lama menjalankan split testing Anda.
Katakanlah, Anda menggunakan salah satu tool yang tadi dan menemukan bahwa Anda membutuhkan ukuran sampel minimal 10.000 pengunjung untuk setiap halaman.
Jika Anda menjalankan website dengan traffic tinggi, Anda mungkin bisa mendapatkan banyak traffic dalam satu atau dua hari.
Split testing sudah selesai, bukan? Itulah kebanyakan penguji lakukan, dan itu salah.
Semua bisnis memiliki siklus bisnis.
Ini sebabnya traffic Website Anda bervariasi dari hari ke hari dan bahkan dari bulan ke bulan.
Untuk beberapa bisnis, pembeli siap membeli pada awal pekan. Bagi yang lain, sebagian besar menunggu sampai akhir minggu, sehingga mereka dapat mulai membeli pada akhir pekan.
Tidak valid jika dikatakan bahwa pembeli yang membeli di salah satu bagian siklus sama dengan pembeli di bagian siklus lain. Sebaliknya, Anda memerlukan keseluruhan representasi dari customer Anda, melalui semua bagian siklus.
Langkah pertama Anda di sini adalah untuk menentukan bagaimana siklus bisnis Anda. Panjang siklus yang paling umum adalah 1 minggu dan 1 bulan.
Untuk menentukan itu, lihat kapan puncak penjualan Anda biasanya terjadi. Jarak antara puncak penjualan bisa dikatakan sebagai satu siklus.
Selanjutnya, jalankan split testing sampai Anda mencapai ukuran sampel minimum dan menyelesaikan dengan utuh sebuah siklus bisnis Anda, misalnya, satu, dua, atau tiga siklus, jangan hanya 1,5 siklus.
Itulah cara terbaik untuk memastikan bahwa Anda memiliki sampel yang representatif.
Kesimpulan
Jika Anda sudah mulai menjalankan split testing di Website atau sudah merencanakannya, itu bagus. Anda bisa mendapatkan perbaikan besar, yang mengarah ke pertumbuhan yang luar biasa dalam keuntungan bisnis online Anda.
Tetapi jika Anda akan menjalankan split testing tanpa bantuan seorang ahli, Anda harus ekstra hati-hati untuk tidak membuat kesalahan.
DigitalMarketer.id telah menunjukkan Anda 6 kesalahan yang biasa terjadi saat menjalankan split testing, sebenarnya masih ada banyak lagi.
Salah satu kesalahan tersebut dapat membuat hasil tes Anda menjadi tidak valid, dapat menyebabkan Anda untuk keliru memilih halaman atau page yang lebih efektif mengonversi.
Anda akan berakhir membuang-buang waktu Anda dan bahkan menyebabkan kerugian bagi bisnis online Anda.
Untuk saat ini, Anda bisa terus belajar tentang split testing, dan pastikan Anda benar-benar memahami 6 kesalahan yang telah ditunjukan di sini.
