Pengujian Multivarian vs. Pengujian A/B: Panduan Pemasar Digital

Buat eksperimen pemasaran yang akan membantu Anda mencapai sasaran merek saat Anda mempelajari perbedaan antara pengujian multivarian vs. pengujian A/B tahun ini.

Kesuksesan Anda secara online bergantung pada kemampuan Anda untuk berinovasi dalam pemasaran digital Anda. Hal ini dapat dilakukan melalui eksperimen pemasaran. Baik Anda menjalankan eksperimen untuk meningkatkan iklan berbayar, pemasaran email, atau pengalaman pengguna (UX) secara keseluruhan, Anda perlu mengetahui dasar-dasar eksperimen untuk dapat mengoptimalkan kampanye dan mendorong keunggulan digital untuk bisnis Anda saat ini.

Analisis A/B dan pengujian multivarian adalah beberapa metode eksperimen pemasaran yang paling mendasar namun paling penting dalam bisnis. Untuk menggunakan metode pengujian ini dengan cara yang efektif, Anda perlu memahami definisi, kasus penggunaan, dan perbedaannya, sehingga Anda dapat memutuskan metode mana yang paling sesuai dengan tujuan yang Anda pikirkan untuk kesuksesan bisnis Anda.

Bersemangat untuk menggunakan kedua metode ini untuk meningkatkan pemasaran dan mendorong kemenangan digital untuk merek Anda? Kemudian teruslah membaca panduan dari Propelrr ini untuk mengetahui cara menggunakan pengujian multivarian vs. pengujian A/B dalam pemasaran email, iklan berbayar, UX, dan banyak lagi hari ini.

Pengujian A/B dijelaskan

Pada intinya, pengujian A/B adalah jenis pengujian yang membandingkan dua versi iklan, laman landas, situs web, atau email, untuk melihat versi mana yang memiliki kinerja terbaik. Juga dikenal sebagai pengujian terpisah, teknik ini memungkinkan Anda mengoptimalkan pelaksanaan pemasaran digital dan meningkatkan kinerja online secara keseluruhan.

Kelebihan metode eksperimen ini meliputi:

• Kesederhanaan. Pengujian A/B terbaik dan paling efektif hanya membandingkan dua varian dari satu variabel dalam kampanye pemasaran. Hal ini memberikan kesan sederhana yang belum tentu dimiliki oleh analisis multivariat.
• Kejelasan dalam hasil. Selama desain dan metodologi penelitian Anda bagus, Anda akan mendapatkan hasil yang dengan jelas mengidentifikasi varian unggulan dari eksperimen pemasaran Anda.
• Sifatnya yang berulang. Mengingat sifat berulang dari jenis eksperimen ini, Anda akan mengembangkan dan meningkatkan eksekusi Anda dengan cara yang sangat terfokus dan bertahap.
• Integrasi platform. Karena ini adalah salah satu bentuk analisis komparatif paling dasar, Anda akan menemukan integrasi eksperimen A/B di banyak platform media sosial, seperti pada pengoptimalan iklan Facebook.

Sebaliknya, kelemahan metode ini meliputi:

• Wawasan yang terbatas. Bagaimanapun, Anda hanya bisa memperoleh begitu banyak wawasan jika Anda membandingkan dua varian satu sama lain.
• Potensi positif palsu. Kecuali jika Anda menetapkan tingkat positif palsu pada awal analisis, Anda berisiko salah menyimpulkan perbedaan yang signifikan secara statistik di antara varian Anda – ketika tidak ada perbedaan sama sekali dalam pengujian skala kecil yang Anda lakukan.
• Bisa memakan waktu. Karena Anda hanya dapat menguji dua varian dari satu variabel dalam satu waktu, Anda memerlukan lebih banyak waktu untuk menganalisis setiap variabel yang ingin Anda tingkatkan dalam sesuatu yang kompleks, seperti laman landas atau situs web.
• Dapat menghabiskan sumber daya. Mengingat lamanya waktu yang diperlukan untuk bentuk eksperimen ini, masuk akal jika Anda juga menggunakan sumber daya di seluruh rangkaian analisis varian ini.

Mengingat pro dan kontra ini, Anda mungkin tertarik untuk mengetahui kasus spesifik di mana sebaiknya menggunakan jenis eksperimen ini untuk kebutuhan pemasaran Anda. Di bawah ini Anda akan menemukan beberapa skenario dan contoh kapan menggunakan analisis A/B untuk meningkatkan kampanye pilihan Anda.

Berikut beberapa skenario kasus penggunaan untuk menggunakan pengujian terpisah dalam perjalanan pengoptimalan Anda:

• Membandingkan elemen Google AdWord. Anda dapat mengoptimalkan salinan iklan Anda dengan beralih di antara dua Google AdWords yang berbeda dan melihat mana yang mendapatkan klik dengan lebih efektif.
• Menguji warna hyperlink. Manakah yang memiliki rasio klik-tayang lebih baik, hyperlink hijau atau hyperlink biru? Anda dapat membandingkan kedua warna ini untuk melihat mana yang paling cocok pada suatu halaman.
• Perubahan terbatas untuk visual iklan berbayar. Anda mungkin ingin iklan bayar per klik (PPC) Anda mendapatkan konversi – jadi pastikan untuk mengoptimalkan visualnya dengan membandingkan gambar pahlawan dan melihat mana yang lebih efektif dibandingkan yang lain.
• Variasi dasar pada tombol CTA. Apakah ini mengacu pada warna, penempatan, salinan, atau bentuk tombol ajakan bertindak (CTA) situs web Anda, Anda dapat menguji variasi dasarnya untuk melihat versi mana yang memperoleh rasio klik-tayang atau konversi lebih tinggi.

Berikut dua studi kasus sukses yang menunjukkan penggunaan metode pengujian ini secara tepat:

• Teater Århus. Perusahaan teater di Denmark ini hanya merevisi tombol CTA situs web mereka dari “Kb Billet” (“Beli Tiket”) menjadi “Kb Billetter” (“Beli Tiket”). Mereka mendapatkan peningkatan penjualan tiket sebesar 20% karena instruksi yang lebih jelas dari CTA versi kedua.
• SWISSGEAR. Dalam variasi halaman informasi produk penjualan mereka, SWISSGEAR menggunakan warna merah untuk menyorot hanya bagian “harga khusus” dan “tambahkan ke troli”. Hal ini memudahkan pelanggan melihat apa yang sedang dijual, sehingga menghasilkan peningkatan konversi sebesar 52% untuk merek tersebut.

Apakah Anda merasa menguasai pengujian A/B dalam hal kampanye pemasaran digital Anda? Maka inilah saatnya bagi Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengujian multivarian, untuk melihat apakah pengujian tersebut cocok untuk eksperimen Anda saat ini.

Pengujian multivariat diluncurkan

Pengujian multivarian (MVT) adalah metode yang memungkinkan Anda menganalisis beberapa varian iklan, laman landas, situs web, UX, atau pelaksanaan pemasaran lainnya, untuk melihat kombinasi variabel mana yang paling cocok untuk pelaksanaan tersebut. Karena Anda dapat menguji lebih banyak versi secara bersamaan dengan jenis ini, Anda mendapatkan hasil yang lebih kompleks dibandingkan dengan analisis A/B tradisional.

Berdasarkan definisi tersebut, kelebihan selanjutnya dari metode eksperimen ini meliputi:

• Pengoptimalan yang efisien. Dengan MVT, Anda dapat mengoptimalkan iklan, situs web, UX, atau laman landas dengan lebih efisien karena Anda dapat menguji lebih banyak elemen dalam waktu yang lebih singkat.
• Wawasan yang komprehensif. Karena Anda mengumpulkan lebih banyak titik data dari jenis eksperimen ini, Anda bisa mendapatkan wawasan yang lebih komprehensif yang memungkinkan Anda memperkirakan hasil juga.
• Menghilangkan kebutuhan akan beberapa pengujian A/B. MVT pada dasarnya adalah sekumpulan pengujian A/B yang berlapis-lapis, jadi dengan menjalankan metode eksperimen ini Anda dapat menghilangkan kebutuhan untuk menjalankan beberapa pengujian A/B secara berurutan.
• Hasil yang signifikan secara statistik. Jenis pengujian ini memerlukan sejumlah besar lalu lintas situs web agar dapat berjalan dengan baik; ini berarti Anda dapat memastikan hasil yang signifikan secara statistik dengan kumpulan audiens yang lebih besar ini.

Kontra dari MVT , di sisi lain, meliputi:

• Metodologi yang kompleks. Mengingat cara jenis ini menguji beberapa variabel dari beberapa varian, Anda dapat mengharapkan metodologi yang lebih kompleks yang memerlukan analisis mendalam terhadap interaksi variabel tersebut satu sama lain.
• Sifatnya kurang berulang. Metode ini dapat menguji semua yang Anda perlukan untuk sebuah iklan sekaligus, namun jika Anda ingin menerapkan pendekatan yang lebih berulang terhadap pengoptimalan konversi, maka metode ini bukan metode yang tepat untuk Anda.
• Membutuhkan lebih banyak lalu lintas situs web untuk benar-benar berjalan. Karena Anda memerlukan data pengguna yang cukup untuk menguji semua kombinasi variabel Anda, MVT memerlukan sejumlah besar lalu lintas situs web agar dapat berjalan dengan baik. Jika Anda adalah bisnis baru atau kecil, Anda mungkin belum memiliki lalu lintas situs ini – yang berarti Anda tidak dapat benar-benar menjalankan eksperimen yang berhasil untuk merek Anda.
• Membutuhkan lebih banyak keahlian daripada tes terpisah. Karena jenis ini membandingkan lebih banyak variabel dan interaksinya satu sama lain, jenis ini paling cocok untuk pemasar digital tingkat lanjut yang memiliki lebih banyak pengalaman dalam eksperimen.

Ada beberapa implikasi kasus penggunaan unik untuk MVT, mengingat pro dan kontra yang tercantum di atas. Temukan situasi dan skenario di mana Anda dapat menggunakan bentuk analisis ini dengan melihat daftar di bawah.

Berikut adalah contoh skenario di mana Anda dapat menggunakan MVT untuk mengoptimalkan pelaksanaan pemasaran Anda:

• Beberapa perubahan pada formulir pendaftaran. Dengan metode ini, Anda dapat bereksperimen dengan penempatan, panjang, dan bahasa formulir pendaftaran untuk melihat versi mana yang memperoleh jumlah pendaftaran berhasil terbanyak.
• Variasi rumit pada iklan berbayar. Anda juga dapat mengganti judul, salinan, dan visual iklan untuk mengetahui versi mana yang mendapatkan konversi paling banyak. Hal ini penting, terutama untuk iklan berbayar yang menghabiskan sumber daya penting.
• Merevisi tata letak seluruh halaman arahan. Penempatan teks apa yang paling memandu pengguna melalui laman landas Anda? Dengan mengoptimalkan dengan MVT, Anda dapat memindahkan judul dan teks isi untuk melihat pengaturan apa yang paling memandu pengguna ke CTA halaman.
• Variasi kompleks pada iklan CTA. Jika sebelumnya Anda hanya dapat menguji satu elemen dalam satu waktu, di sini Anda dapat mengubah warna, penempatan, salinan, dan/atau bentuk tombol CTA situs web Anda untuk melihat versi mana yang memperoleh rasio klik-tayang lebih tinggi.

Sementara itu, berikut contoh studi kasus di mana MVT dimanfaatkan dan dijalankan dengan benar:

• Perabotan Ashley. Dengan menghapus bagian yang sama sekali tidak relevan dari halaman checkout, Ashley Furniture mampu meningkatkan UX mereka, mengurangi rasio pentalan sebesar 4%, dan meningkatkan konversi penjualan sebesar 15%.
• Penemuan. Dengan mengoptimalkan keterlibatan video dan keterlihatan iklan di halaman konten mereka, Discovery mampu mendorong peningkatan klik-tayang sebesar 6% untuk video yang mereka tawarkan di jaringan acara online mereka.

Dengan semua definisi dan contoh metode A/B dan MVT yang luar biasa ini, Anda kini lebih siap untuk memahami metode mana yang paling sesuai untuk kebutuhan pemasaran digital Anda saat ini. Mari terus perkuat pengetahuan Anda tentang kedua jenis ini dengan membandingkannya satu sama lain di bagian selanjutnya.

Perbedaan utama antara pengujian A/B vs. pengujian multivarian

Setiap tes mempunyai kegunaannya masing-masing, dan tes yang satu mungkin tidak bisa menggantikan tes yang lain karena beberapa perbedaan utama. Saat Anda membandingkan setiap jenis pengujian untuk sasaran pengoptimalan Anda, ingatlah untuk mempertimbangkan juga perbedaan unik berikut antara kedua metode tersebut:

Pilihan metode terbaik pasti akan bergantung pada kebutuhan pengoptimalan kampanye pemasaran pilihan Anda. Namun selain kesesuaian pengujian dengan kebutuhan Anda, Anda juga harus melihat alat apa yang Anda miliki untuk menjalankan eksperimen ini secara keseluruhan.

Ikuti kami di bagian selanjutnya untuk menemukan empat alat dan platform penting untuk menjalankan analisis A/B atau MVT tahun ini.

Pertimbangan teknis untuk menerapkan pengujian multivarian vs. A/B

Proses pengambilan keputusan untuk memilih di antara kedua jenis ini juga harus mencakup alat, platform, dan teknologi yang tersedia untuk Anda saat menjalankan eksperimen. Misalnya, jika Anda tidak memiliki alat yang diperlukan untuk menjalankan analisis multivariat, Anda mungkin perlu menyusun ulang strategi dan melakukan perbandingan A/B.

Berikut adalah beberapa contoh alat dan platform pengujian penting untuk menyiapkan eksperimen Anda, melacak kemajuannya, dan mengumpulkan data untuk interpretasi ahli Anda:

• AB Enak. Dimanfaatkan oleh perusahaan global besar seperti Fenty dan Lush, A/B Tasty memberi Anda analisis terpisah dan kemampuan MVT dengan harga bersaing – bahkan untuk usaha kecil dan menengah.
• Mengubah. Dipercaya oleh Unicef ​​dan Sony, Convert menawarkan uji coba gratis unik selama 15 hari bagi pelanggannya sehingga mereka dapat menguji kemampuan A/B dan multivarian platform.
• Kembangkan AI. Solusi berbasis AI di Evolv AI memungkinkan perusahaan seperti Anda mengoptimalkan kampanye secara efisien melalui platform eksperimen A/B dan MVT yang adaptif.
• Secara optimal. Digunakan oleh Pizza Hut, eBay, Yamaha, dan Microsoft, Optimizely memungkinkan merek mengakses kemampuan A/B, MVT, dan multi-halaman dari berbagai layanannya.

Dengan daftar singkat perangkat lunak hebat untuk eksperimen dan pengoptimalan pemasaran ini, Anda dapat menyiapkan titik awal yang kuat untuk peningkatan kampanye dan konten Anda mulai saat ini dan seterusnya.

Memberdayakan inovasi berbasis data

Apa pun metode yang Anda pilih, hal penting yang harus diingat adalah Anda harus selalu bereksperimen dengan konten Anda. Menguji kampanye Anda adalah kunci dalam mencapai sasaran bisnis; tanpanya, Anda tidak akan dapat menginovasi eksekusi Anda dengan cara yang sukses dan berdasarkan data.

Pengujian dan eksperimen memberdayakan inovasi berbasis data dalam pemasaran digital. Dengan mereka, Anda dapat mengatasi permasalahan kritis, menemukan solusi yang didukung data, dan mendorong kampanye yang memberikan hasil nyata bagi merek Anda dalam jangka panjang.

Poin-poin penting

Dorong inovasi dengan jenis pengujian yang tepat sekarang juga. Berikut adalah beberapa pengingat terakhir yang perlu Anda bawa saat Anda memulai perjalanan pemasaran digital hari ini:

• Identifikasi alasan Anda. Mengapa Anda melakukan eksperimen ini? Dengan menetapkan konteks dan alasan perbandingan ini, Anda akan dapat menentukan metode mana yang paling sesuai untuk tujuan Anda.
• Dorong keputusan Anda dengan data. Setelah Anda menetapkan alasan untuk bereksperimen, Anda harus menggunakan semua data yang Anda miliki untuk menentukan apakah akan menggunakan analisis A/B atau MVT untuk eksekusi Anda.
• Konsultasikan dengan pakar eksperimen. Tidak terlalu percaya diri dengan kemampuan analitis Anda untuk kampanye pemasaran yang lebih besar? Jangan takut untuk memanfaatkan layanan Propelrr untuk mendapatkan saran dan bimbingan tambahan hari ini.

Jika Anda memiliki pertanyaan lain, kirimkan pesan kepada kami melalui akun Facebook, X, dan LinkedIn kami. Mari berbincang!

Berlangganan juga buletin Propelrr, jika Anda merasa artikel ini dan konten kami yang lain bermanfaat untuk kebutuhan Anda.