Ketahui Perbedaan A/B Testing dan Split Test, serta Kapan Menggunakannya

Tayang 11 Jun 2021 - Dibaca 6 mnt

Isi Artikel

    Dalam melakukan marketing campaign, tentu harus melakukan percobaan melalui a/b test dan split test untuk mengetahui performanya.

    Baik a/b testing maupun split test dipakai marketer untuk mengukur keberhasilan program yang dijalankan.

    Maka, marketer pun harus tahu perbedaan keduanya.

    Glints sudah merangkum apa saja perbedaan dan kapan waktu yang tepat untuk menggunakan a/b test dan split test di bawah ini.

    Perbedaan A/b Test dan Split Test

    a/b test dan split test

    © Unsplash.com

    AA/b testing masih sering disebut sama dengan split test.

    Hal ini karena memang keduanya digunakan untuk mengujikan dua jenis konten yang berbeda pada konsumen yang berbeda pula.

    Dari kedua jenis tersebut, kemudian diukur mana yang memberikan hasil lebih baik.

    Bersumber dari Crazyegg, perbedaan yang mendasar dari keduanya adalah seberapa besar perubahan yang dilakukan.

    Pada a/b test, perubahan yang terjadi seringkali sangat minor atau kecil, peperti penggunaan warna pada tombol dan penggantian judul.

    Sedangkan pada split test, perubahan yang dilakukan lebih signifikan.

    Perubahan ini seperti komposisi tampilan, warna tema, dan ukuran gambar serta teks keseluruhan.

    Agar lebih jelas, maka kamu perlu melihat contoh berikut.

    Contoh A/B Test

    © Crazyegg.com

    Dari contoh di atas, terlihat bahwa perubahan hanya terjadi pada warna tombol.

    Meski begitu, tetap perlu dilakukan pengujian apakah perubahan kecil ini memberikan performa yang lebih baik atau tidak.

    Bisa saja terdapat komponen lain yang harus diubah.

    Contoh Split Test

    © Surgelabs.com

    Berdasarkan contoh di atas pula, dapat dilihat perubahan yang cukup signifikan dari kedua jenis konten yang diujikan.

    Selain memiliki perbedaan komposisi, ukuran gambar dan tulisan juga berbeda.

    Kedua jenis tersebut akan diuji manakah yang lebih membuat pengunjung tertarik dan memberikan hasil yang terbaik.

    Multivariate test

    Jika kamu memerlukan pengujian untuk lebih dari dua jenis konten, maka hal ini dikenal dengan multivariate test.

    Sebenarnya, ini hanya istilah untuk melakukan pengetesan terhadap lebih dari dua jenis variabel.

    Misal kamu menginginkan perubahan pada warna tombol, font, dan sebagainya.

    Dalam pengujiannya sendiri, kamu dapat menggunakan a/b test atau split test tergantung seberapa banyak perubahan.

    Baca Juga: Panduan Memaksimalkan Digital Marketing Funnel

    Kapan Pakai A/b Tes dan Split Test?

    pentingnya generasi lead

    © Pixabay.com

    Waktu untuk menggunakan keduanya bergantung seberapa besar perbedaan dari objek pengujian. 

    Bersumber dari Freshwork, jika terdapat perbedaan yang cukup berarti seperti pergantian desain dan komposisi, maka kamu dapat menggunakan split test.

    Namun, jika perubahan tidak terlalu banyak seperti hanya pada warna tombol, font, serta penulisan, maka kamu dapat menggunakan a/b testing.

    Perlu menjadi perhatian bahwa kedua tes ini tidak bisa dilakukan bersama-sama, tapi dapat dilakukan berurutan.

    Semisal, ketika kamu telah mengetahui hasil dari split test, selanjutnya bisa menggunakan a/b test untuk mengoptimalkan performa campaign marketing yang diselenggarakan.

    Baca Juga: Pelajari 5 Pertanyaan Interview Pekerjaan Digital Marketing

    Itulah beberapa hal yang perlu kamu ketahui mengenai a/b test dan split test.

    Dengan mengetahui keduanya, maka kamu dapat lebih tepat menjalankan pengujian untuk keperluan marketing campaign-mu.

    Jika kamu memiliki ketertarikan pada bidang digital marketing, kamu bisa belajar lebih jauh di Glints ExpertClass.

    Terdapat webinar yang diisi oleh para pakar di bidang digital marketing yang akan membagikan ilmunya padamu.

    Yuk, cek kelas-kelasnya dan daftarkan dirimu sekarang!

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 1 / 5. Jumlah vote: 1

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Comments are closed.

    Artikel Terkait