{"id":13773,"date":"2020-05-02T05:30:13","date_gmt":"2020-05-02T05:30:13","guid":{"rendered":"https:\/\/blogging-techies.com\/id\/cara-membuat-split-test-dan-mengapa-anda-harus\/"},"modified":"2020-05-02T05:30:13","modified_gmt":"2020-05-02T05:30:13","slug":"cara-membuat-split-test-dan-mengapa-anda-harus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogging-techies.com\/id\/cara-membuat-split-test-dan-mengapa-anda-harus\/","title":{"rendered":"Cara membuat split test (dan mengapa Anda harus)"},"content":{"rendered":"

Bagaimana Anda tahu bahwa kampanye pemasaran Anda berfungsi? Jika Anda tidak membagi tes, Anda kehilangan petunjuk dan penjualan tanpa menyadarinya.<\/p>\n

Pengujian terpisah menunjukkan kepada Anda apakah pemasaran Anda berfungsi dan di mana Anda dapat membuat perubahan untuk meningkatkan efektivitas Anda.<\/p>\n

Dalam panduan ini, kami akan menunjukkan kepada Anda mengapa pengujian terpisah itu penting dan bagaimana cara membuat tes terpisah untuk meningkatkan generasi pemimpin Anda dan mendapatkan pengembalian yang lebih baik pada pemasaran Anda.<\/p>\n

<\/span>Apa itu tes terbagi?<\/span><\/h3>\n

SATU tes terpisah<\/strong> Ini adalah metode pengujian beberapa versi situs web (atau elemen individu situs web) terhadap satu sama lain untuk melihat mana yang paling berfungsi.<\/p>\n

Baru untuk membagi pengujian? Mari kita mulai dengan beberapa definisi tes yang dibagi.<\/p>\n

Seperti dalam percobaan ilmiah, tes split dimulai dengan a kontrol<\/strong>– Versi asli dari apa pun yang Anda uji.<\/p>\n

Untuk memulai tes pembagian, Anda perlu a varian<\/strong> untuk menguji kontrol Anda. Varian adalah versi modifikasi dari kontrolnya, dan itu menguji mereka terhadap satu sama lain untuk melihat mana yang bekerja paling baik.<\/p>\n

Apa yang kita maksudkan dengan kinerja yang lebih baik? Dalam tes yang dibagi, tujuan dari tes ini adalah untuk meningkatkan Anda konversi<\/strong>. Konversi adalah tindakan apa pun yang Anda ingin diselesaikan seseorang, seperti berlangganan buletin email Anda atau membeli produk Anda.<\/p>\n

Tes yang dibagi adalah bagian penting dari optimasi konversi<\/strong>, yang meningkatkan laman web dan pemasarannya untuk meningkatkan kecepatan orang menyelesaikan tindakan dan konversi yang diinginkan.<\/p>\n

Nama umum lainnya untuk tes split adalah tes A \/ B. Dengan tes A \/ B, itu membagi lalu lintas web Anda menjadi dua, dengan 50% dari lalu lintas Anda melihat kontrol dan 50% melihat varian.<\/p>\n

Jika Anda ingin menguji lebih banyak varian dari satu item (misalnya, tiga warna tombol berbeda), Anda dapat menjalankan tes A \/ B \/ n, membagi lalu lintas Anda menjadi beberapa segmen yang sama dan menampilkan varian untuk setiap segmen. Sebagian besar pengoptimal konversi profesional menyarankan agar Anda tidak mencoba lebih dari empat varian sekaligus. Namun, jika Anda memiliki situs dengan lalu lintas rendah, yang terbaik adalah tetap sederhana, atau akan terlalu lama untuk mendapatkan hasil.<\/p>\n

\"contoh<\/p>\n

Bagaimana jika Anda ingin mengubah berbagai aspek situs web atau formulir Optin Anda? Anda kemudian perlu melakukan pengujian multivarian, dijelaskan secara terperinci dalam panduan pengujian terpisah kami dibandingkan dengan panduan pengujian multivarian.<\/p>\n

<\/span>Mengapa Anda harus menjalankan tes split?<\/span><\/h3>\n

Mengambil tes split bukan tentang membuat perubahan demi perubahan. Sebagian besar pemasar melakukan tes terpisah karena mereka curiga bahwa satu aspek pemasaran mereka tidak berfungsi dengan baik atau karena mereka percaya mereka bisa mendapatkan hasil yang lebih baik, seperti lebih banyak arahan atau penjualan, dari situs web.<\/p>\n

Tes yang dibagi sebenarnya memiliki banyak manfaat potensial. Ini termasuk:<\/p>\n

    \n
  • Singkirkan segala ketidakpastian tentang kampanye pemasaran dengan menghapus dugaannya.<\/li>\n
  • Pelajari bagaimana pelanggan benar-benar merespons, alih-alih bagaimana mereka pikir akan merespons, apa yang bisa terjadi dengan data survei.<\/li>\n
  • Mendapatkan wawasan tak terduga yang dapat mendorong peningkatan di seluruh bisnis.<\/li>\n
  • Buat konten yang lebih baik dan lebih efektif.<\/li>\n
  • Memaksimalkan lalu lintas web dan keterlibatan pengunjung.<\/li>\n
  • Mengurangi risiko dengan menguji perubahan sebelum membuatnya permanen.<\/li>\n
  • Penghasilan meningkat. Jika Anda mendapatkan lebih banyak prospek dan penjualan dengan melakukan perubahan kecil, maka bisnis Anda menjadi lebih menguntungkan.<\/li>\n<\/ul>\n

    Secara umum, pengujian terpisah adalah cara yang hemat biaya dan mudah untuk meningkatkan situs web dan pemasaran Anda.<\/p>\n

    <\/span>Persiapan untuk tes split pertama Anda<\/span><\/h3>\n

    Sebelum Anda memulai tes split pertama Anda, Anda harus tahu apa yang bisa Anda uji. Secara umum, ini akan mencakup tajuk utama, salinan halaman, teks tombol, warna, formulir, gambar, tombol untuk berbagi di media sosial, pada dasarnya segala sesuatu yang muncul di halaman web atau halaman arahan.<\/p>\n

    Jika Anda melakukan pemasaran email, Anda juga dapat membagi baris subjek, salinan, dan gambar dari email tes. Dan dalam kedua kasus, Anda dapat menguji ajakan Anda untuk bertindak.<\/p>\n

    Untuk memastikan tes split Anda efektif, Anda harus mengikuti prosedur yang terbukti dan benar. Bunyinya seperti ini:<\/p>\n

    Langkah 1: amati dan kumpulkan data<\/strong><\/p>\n

    Anda akan ingin tahu apa yang terjadi sekarang di situs Anda atau dengan item apa pun yang ingin Anda coba, seperti kampanye optin Anda. Anda akan membutuhkan data itu di langkah berikutnya, jadi fase ini sangat penting.<\/p>\n

    Tempat utama untuk mengumpulkan data adalah akun analytics web Anda, tempat Anda akan memperhatikan halaman arahan teratas, log-in, log-out, bouncing, dan jika Anda telah menetapkan tujuan, konversi.<\/p>\n

    Jika Anda menggunakan OptinMonster dan menautkannya dengan Google Analytics, Anda juga akan dapat melihat tingkat konversi kampanye pilihan Anda di dasbor Anda. Seperti yang akan Anda lihat nanti, Anda juga dapat membagi tes dan mengoptimalkan kampanye ini.<\/p>\n

    \"Dashboard<\/p>\n

    Langkah 2: bentuk hipotesis<\/strong><\/p>\n

    SATU hipotesa<\/strong> Ini adalah ide mengapa Anda melihat hasil yang Anda lihat dan bagaimana Anda bisa meningkatkannya. Hipotesis optimisasi konversi yang baik juga menetapkan tujuan tertentu dan bagaimana Anda akan mengukur keberhasilan.<\/p>\n

    Berikut adalah contoh cara menggabungkannya:<\/p>\n

      \n
    • \nisu<\/strong>: Tidak cukup banyak orang mengklik tombol Kirim pada formulir berlangganan buletin email kami. Kami percaya ini karena tombolnya tidak menonjol pada alat tulis.<\/li>\n
    • \nSolusi yang diajukan<\/strong>: Kami percaya bahwa jika kami mengklarifikasi latar belakang sehingga tombol lebih terlihat, kami akan memperoleh peningkatan langganan.<\/li>\n
    • \nMetrik sukses<\/strong>: Kita akan tahu bahwa ini berfungsi ketika kita mendapatkan peningkatan 5% dalam langganan dalam 14 hari ke depan.<\/li>\n<\/ul>\n

      Langkah 3: Jalankan tes Anda dan kumpulkan data<\/strong>
      Anda akan menggunakan data yang Anda kumpulkan di langkah pertama sebagai referensi untuk mengukur hasil Anda sehingga Anda dapat menentukan apakah kontrol atau varian lebih efektif.<\/p>\n

      Sekarang, mari kita lihat bagaimana Anda dapat menjalankan tes terpisah pada OptinMonster dan Google Optimize.<\/p>\n

      <\/span>Cara mengatur split test di OptinMonster<\/span><\/h3>\n

      Memisahkan tes untuk kampanye pilihan Anda cukup mudah jika Anda menggunakan OptinMonster.<\/p>\n

      Cukup buka dasbor Anda, temukan kampanye yang ingin Anda uji, dan klik tiga titik di sebelah kanan untuk menemukan menu tarik-turun. Pilih Tes pemisahan A \/ B<\/strong> untuk pergi ke layar pembuatan tes split.<\/p>\n

      Berikan nama tes split Anda untuk membantu Anda mengidentifikasinya, dan tambahkan beberapa catatan tentang tes tersebut, seperti detail apa yang Anda rencanakan untuk diubah. Ini akan berguna nanti, terutama jika Anda menjalankan banyak tes split. Klik pada Buat tes terpisah<\/strong> tombol.<\/p>\n

      \"OM<\/p>\n

      Kemudian pilih item yang ingin Anda modifikasi. Ingat, hanya akan ada SATU perubahan untuk setiap varian; jika tidak, Anda tidak akan tahu pasti apa yang berhasil.<\/p>\n

      Berikan sedikit waktu, lalu periksa tanda hubung Anda untuk melihat hasil apa yang Anda dapatkan. Ketika Anda memiliki pemenang yang jelas (kami akan membicarakan ini lebih banyak di bagian tentang praktik terbaik pengujian terpisah), Anda dapat mengklik Buat yang utama<\/strong> tombol sehingga semua pengunjung Anda dapat melihat versi kampanye optin Anda.<\/p>\n

      \"OM<\/p>\n

      Pelajari lebih lanjut di tutorial kami tentang cara membuat tes split di OptinMonster.<\/p>\n

      Tentu saja, pengujian terpisah adalah proses yang berkelanjutan untuk sebagian besar penjual, sehingga Anda cenderung menjalankan banyak pengujian hingga Anda mengoptimalkan sebanyak yang Anda bisa, dan kemudian akan mulai lagi.<\/p>\n

      <\/span>Cara menjalankan tes terpisah dengan Google Optimize<\/span><\/h3>\n

      Google memiliki alat pengujian A \/ B gratis yang disebut Google Optimize. Seperti semua produk Google, masuk dengan Google untuk mengatur akun Google Optimize Anda. Maka Anda harus mengkonfigurasi a wadah<\/strong>, yang berbahasa Google untuk kumpulan informasi konfigurasi untuk situs web Anda.<\/p>\n

      Anda juga akan memerlukan akun Google Analytics untuk menautkan Optimize ke properti web Analytics yang ada.<\/p>\n

      Selanjutnya, instal kode Google Optimize di situs web Anda. Google menawarkan dua cara untuk melakukan ini, tergantung pada produk Google yang sedang Anda gunakan. Jika Anda menggunakan WordPress, Anda dapat dengan mudah menambahkan Optimalkan ke situs Anda hanya dalam beberapa klik dengan plugin MonsterInsights Google Optimize, tanpa perlu mengedit kode apa pun atau menyewa pengembang.<\/p>\n

      Sekarang ini adalah bagaimana Anda membuat tes split dengan Google Optimize.<\/p>\n

      Setelah masuk, klik nama wadah situs web Anda, lalu klik pada Buat eksperimen<\/strong> tombol.<\/p>\n

      \"buat<\/p>\n

      Beri nama percobaan Anda dan masukkan nama halaman web yang ingin Anda uji. Pilih jenis tes yang ingin Anda jalankan. Selain tes A \/ B, Google Optimize memungkinkan Anda untuk menjalankan tes pengalihan dan tes multivarian. Klik pada Membuat<\/strong> tombol.<\/p>\n

      Anda kemudian akan pergi ke halaman detail pengujian, di mana Anda akan menambahkan varian, target, dan panduan.<\/p>\n

      \"google<\/p>\n

      Google akan meminta Anda untuk menginstal ekstensi Google Optimize untuk Chrome, yang Anda perlukan untuk mengedit percobaan di layar.<\/p>\n

      Klik pada item yang ingin Anda edit dan Anda akan mendapatkan menu pilihan. Dalam tes ini, kami mengedit judul. Ini aslinya:<\/p>\n

      \"split<\/p>\n

      Dan inilah variannya:<\/p>\n

      \"split<\/p>\n

      Klik Selesai \u00bbSimpan\u00bb Selesai<\/strong> untuk menyimpan varian Anda dan kembali ke panel Optimasi. Anda akan melihat bahwa Google Optimize secara otomatis membagi lalu lintas menjadi dua.<\/p>\n

      Kemudian tetapkan tujuan untuk ujian. Ini adalah salah satu tujuan yang telah Anda buat di Google Analytics. Karena Anda hanya dapat memiliki sejumlah target dalam satu tampilan Analytics, Anda mungkin perlu mengonfigurasi tampilan tambahan dengan target Anda sendiri di Analytics untuk membuatnya lebih mudah untuk menjalankan beberapa tes.<\/p>\n

      \"target<\/p>\n

      Sertakan deskripsi tes Anda dan hasil di ruang yang disediakan, lalu simpan tes. Setelah Anda puas dengan apa yang Anda masukkan, klik pada Mulai percobaan<\/strong> tombol untuk menjalankan tes divisi Anda.<\/p>\n

      Bergantung pada lalu lintas situs Anda, Anda ingin menjalankan eksperimen setidaknya selama beberapa minggu atau sampai Anda mendapatkan hasil yang terukur. Seperti yang ditunjukkan tangkapan layar di bawah, terlalu dini untuk mengukur hasil tes Google Optimize ini. Kami akan membicarakan lebih lanjut tentang itu di bawah ini ketika kami membahas praktik terbaik pengujian split di bagian selanjutnya.<\/p>\n

      \"Google<\/p>\n

      <\/span>Praktik terbaik pengujian terpisah<\/span><\/h3>\n

      Berikut adalah beberapa tips tambahan untuk tes divisi yang sukses.<\/p>\n

      Pertama pastikan Anda menguji halaman yang benar<\/strong> dan elemen. Inilah sebabnya mengapa mengumpulkan data sangat penting. Saat Anda memiliki data analitis, Anda akan tahu halaman mana yang membantu orang mengambil tindakan dan mengonversi, dan mana yang tidak.<\/p>\n

      Jika halaman tidak memiliki dampak pada konversi, mengapa repot-repot mencobanya? Di sisi lain, jika ada halaman yang dikunjungi sebagian besar orang sebelum membeli, maka pasti patut dicoba dan ditingkatkan.<\/p>\n

      Jika Anda berencana menguji beberapa halaman, prioritaskan yang memiliki potensi terbesar untuk memengaruhi prospek dan penjualan.<\/p>\n

      Anda juga perlu jalankan tes divisi Anda cukup lama<\/strong> dan berhak Ukuran sampel uji A \/ B<\/strong> Untuk Hasil yang Andal. Sederhananya, semakin rendah lalu lintas Anda, semakin lama Anda perlu menjalankan uji split.<\/p>\n

      Panduan Digital Marketer ini dapat membantu Anda menghitung jadwal pengujian Anda berdasarkan jumlah konversi:<\/p>\n

      \"divisi<\/p>\n

      Dan Pengoptimal Situs Web Visual memiliki kalkulator untuk menghitung keandalan data Anda, berdasarkan jumlah pengunjung dan konversi:<\/p>\n

      \"perpecahan<\/p>\n

      Penting juga untuk mengukur seberapa yakin Anda bahwa membuat perubahan akan membawa hasil, yang disebut peringkat kepercayaan<\/strong>. Ini harus minimal 95%. Berikut adalah alat Dapatkan Data Didorong untuk membantu Anda mengevaluasi ini.<\/p>\n

      Saat melakukan tes split, pastikan Anda melakukannya membandingkan suka dengan suka<\/strong>. Misalnya, ketika menguji kampanye optin, tidak masuk akal untuk membandingkan pintu sambutan dengan popup maksud keluar, karena pengunjung melihatnya pada waktu yang berbeda. Sebagai gantinya, Anda akan membandingkan dua versi gerbang sambutan Anda atau dua versi sembulan upaya keluar Anda.<\/p>\n

      Akhirnya, semakin banyak tes, semakin banyak peningkatan yang dapat Anda lakukan. Setiap tes yang berhasil memberi Anda garis dasar baru untuk menjalankan tes baru, dan Anda juga dapat menerapkan perubahan apa pun ke bagian lain dari situs Anda.<\/p>\n

      Ini adalah salah satu contoh favorit kami dari pengujian terpisah. Divisi Penguji Media Sosial menguji formulir optin mereka secara teratur untuk meningkatkan pelanggan mereka hingga 250.000, mencapai peningkatan 66% dalam langganan pelanggan harian. Situs ini melanjutkan "terus-menerus mengutak-atik" untuk melihat perbaikan apa yang dapat dirancangnya.<\/p>\n

      <\/span>10 alat pengujian terpisah<\/span><\/h3>\n

      Selain Google Optimize dan alat uji split bawaan OptinMonster, ada beberapa alat pengujian A \/ B yang dapat Anda gunakan untuk menjalankan uji split. Dalam sebagian besar kasus, perangkat lunak uji terpisah berfungsi serupa dengan Google Optimize, memungkinkan Anda untuk membuat perubahan pada antarmuka visual sebelum menjalankan tes.<\/p>\n

      Inilah beberapa di antaranya:<\/p>\n

      Ada juga alat perangkat lunak pengujian A \/ B khusus WordPress yang memungkinkan Anda untuk mendapatkan statistik uji split di dashboard WordPress Anda. Ini termasuk:<\/p>\n

      Sekarang Anda tahu mengapa membagi pengujian kampanye dan situs web optin Anda adalah penting dan bagaimana Anda dapat melakukannya sehingga Anda dapat meningkatkan pemasaran Anda berdasarkan data dan bukan tebakan. Untuk memastikan Anda berada di jalur yang benar, lihat daftar kami atau a \/ b menguji praktik terbaik. Selain itu, berikut adalah beberapa tes A \/ B yang dapat Anda jalankan pada pop-up Anda untuk membuatnya lebih efektif.<\/p>\n

      Ingatlah untuk mengikuti kami Twitter y Facebook untuk lebih banyak panduan pemasaran gratis.<\/p>\n

      \n
      \n

      Table of Contents<\/p>\nToggle<\/span><\/path><\/svg><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n