A/B Testing atau disebut juga Split Testing merupakan salah satu cara untuk mendapatkan produk terbaik menurut konsumen atau user dengan cara menguji 2 versi produk langsung kepada beberapa konsumen atau user, produk yang mendapatkan response bagus akan dijadikan pemenang.
Pada beberapa kasus, A/B Testing menghasilkan produk baru dari hasil penggabungan hal-hal yang mendapat response positif dari. produk yang diuji. Kemungkinan pemenang A/B Testing tidak sesuai dengan harapan (lebih buruk) akan sangat kecil karena penguji adalah konsumen atau user.
Hal terpenting yang perlu dilakukan sebelum A/B Testing selain memiliki 2 versi produk adalah harus tahu hal apa saja yang perlu diuji dan terukur. Tanpa hal ini, hasil pengujian akan menjadi percuma.
A/B Testing dapat diimplementasikan ke dalam banyak hal, berikut ini beberapa contoh penggunaan A/B Testing:
Artikel
A/B Testing dapat digunakan untuk mengetahui response pembaca untuk judul, ringkasan, gambar maupun bentuk tulisan yang berbeda. Untuk artikel online, anda dapat melihat berapa banyak orang akan membaca, memberikan komentar atau mengapresiasi artikel dengan 2 versi yang berbeda.
Email Newsletter
Pada beberapa platform email marketing, A/B Teting sudah menjadi fitur standar. Pada platform Email Marketing, marketer dapat membuat 2 versi newsletter berbeda kemudian diuji cobakan kepada sebagian kecil user/konsumen. Newsletter yang memiliki response yang bagus akan dijadikan pemenang dan dikirim kepada sisa user/konsumen. Newsletter bagus atau tidak dapat dinilai dari seberapa banyak penerima yang membuka dan berinteraksi dengan email yang dikirim.
Hal yang dapat dinilai dari sebuah Email Newsletter tidak sebatas berapa banyak orang yang membuka, mengklik link di newsletter, tetapi hingga konversi. Beberapa platform dapat diterintegrasi kandengan platform penganalisa pengunjung website, dari situ bisa diketahui aksi lanjutan penerima newsletter setelah menerima.
Iklan
Iklan yang sama dalam bentuk tulisan maupun gambar akan memberikan hasil yang beragam. A/B Testing dapat digunakan untuk menentukan iklan mana yang akan lebih berhasil sebelum digunakan secara luas. Dengan melakukan A/B Testing, hasil yang akan didapatkan akan lebih maksimal.
Sebagai contoh iklan pada Google Ads dalam bentuk teks, perubahan judul akan memberikan dampak yang berbeda. Platform iklan seperti Google Ads atau Facebook Ads menyediakan tools untuk mengetahui statistik iklan yang dipasang. Anda dapat membandingkan 2 statistik tersebut untuk mendapatkan iklan yang terbaik.
Pada Website
Beberapa website menggunakan teknik A/B Testing untuk menguji website mereka. Dari sekedar judul, fitur baru hingga layout website. Beberapa platform sosial media juga memanfaatkan teknik ini. Hal-hal yang akan diluncurkan diuji cobakan kepada beberapa user secara acak pada rentang waktu tersteul. Versi yang mendapatkan response yang lebih baik akan digunakan. Response user dapat dilihat dari platform penganalisa pengunjung website seperti Google Analytics.