Pengalaman yang Dipersonalisasi vs Pengujian A/B: Berbeda, Tapi Lebih Baik Bersama

Di Instapage, kami mendapatkan banyak pertanyaan tentang perbedaan antara pengujian A/B dan personalisasi. Dan tidak mengherankan bila Anda menganggap mereka memiliki tujuan yang sama: untuk mengoptimalkan kinerja halaman.

Namun, sementara mereka tumpang tindih dalam banyak strategi pemasaran lanjutan, keduanya sangat berbeda. Ada waktu dan tempat untuk menggunakannya masing-masing.

Namun, itu tidak berarti, keduanya harus tetap terpisah dalam strategi pengoptimalan Anda. Seperti yang akan segera Anda temukan, mereka lebih kuat bersama-sama.

Apa itu pengujian A/B, dan bagaimana cara kerjanya di Instapage?

Dalam istilah yang paling sederhana, pengujian A/B adalah metode pengujian keefektifan dua versi desain yang berbeda: yang asli, yang dikenal sebagai versi “A” atau “kontrol”, vs. versi “B”, yang dikenal sebagai “ variasi." Setelah mengarahkan lalu lintas yang sama ke masing-masing, Anda dapat menentukan mana yang lebih efektif dalam mencapai tujuan yang ingin Anda capai.

Tentu saja, ada lebih banyak lagi: Ada data yang harus disortir, hipotesis yang harus dibuat, dan variabel pengganggu untuk dikendalikan dalam perjalanan menuju signifikansi statistik (untuk melihat pengujian A/B secara komprehensif, baca panduan lengkap kami).

Meskipun sering kali layak untuk diinvestasikan, pengujian A/B bisa menjadi proses yang panjang dan sulit untuk dikelola. Untungnya, dengan Instapage, pengaturannya mudah.

Bagaimana cara kerja pengujian A/B di Instapage?

Proses penyiapan sulit dilakukan dengan banyak alat pengujian A/B. Namun, dengan Instapage, Anda akan menemukan proses penyiapan intuitif yang memudahkan untuk segera memulai. Berikut tampilannya:

Navigasikan ke halaman yang ingin Anda uji. Ini akan dapat diakses melalui bilah sisi kiri:

Pilih dan klik "Edit Desain" di kanan atas. Ini akan membawa Anda ke halaman.

Di sudut kiri atas pembuat, klik "Buat Tes A/B".

Ini mengungkapkan opsi untuk membuat variasi halaman Anda. Klik "Variasi Baru" untuk membuat versi "B" halaman Anda, dan sebuah drop-down akan muncul, dari mana Anda dapat memilih:

• "Variasi baru" untuk membuat duplikat versi A Anda yang dapat disesuaikan
• “Pilih dari template” untuk membuat versi B menggunakan template Instapage baru
• "Impor variasi" untuk mengimpor variasi halaman dari luar pembuat

Pada titik ini, Anda seharusnya sudah berkonsultasi dengan data Anda dan membentuk hipotesis untuk pengujian. Sekarang, di Instapage, Anda akan menyesuaikan halaman "B" Anda untuk mencerminkan hal itu.

Pada variasi “B”, edit dengan mengeklik elemen yang ingin Anda sesuaikan dan buat perubahan yang diinginkan. Setelah selesai, pastikan untuk menyimpan pekerjaan Anda dan mempratinjau kedua versi halaman Anda. Jika semuanya terlihat baik, saatnya untuk kembali ke dasbor.

Setelah Anda berada di sana, klik tombol "Analytics" di sebelah halaman yang Anda uji A/B. Di sini, Anda dapat menetapkan pemisahan lalu lintas dari pengujian A/B Anda (berapa persentase lalu lintas Anda yang akan melihat eksperimen yang Anda jalankan):

Saat Anda siap menjalankan eksperimen, kembali ke dasbor dan pilih laman landas Anda dan tekan “Publikasikan”.

Apa itu Personalisasi di Instapage?

Solusi baru adalah tentang pengalaman. Untuk memberikan pengalaman unik, Anda mengidentifikasi parameter UTM, yaitu kode pelacakan dalam Instapage. Dengan demikian, pengiklan dan pemasar dapat memaksimalkan konversi dengan halaman arahan pasca-klik 1:1 yang dipersonalisasi.

Personalisasi bertujuan untuk menyajikan halaman yang paling relevan untuk setiap segmen lalu lintas sebagai lawan untuk menemukan rata-rata. Itu tidak dibangun di atas keacakan seperti pengujian A/B, tetapi sebaliknya, bergantung pada segmentasi lalu lintas berdasarkan faktor-faktor seperti demografi, perilaku, perujuk, dll. kemudian menyajikan halaman yang disesuaikan dengan faktor-faktor tersebut.

Penawaran baru memungkinkan pemasar untuk:

• Buat sejumlah pengalaman halaman unik untuk halaman arahan pasca-klik
• Lampirkan pengalaman ke audiens tertentu (saat ini berdasarkan parameter UTM)
• Sajikan pengalaman yang tepat secara real-time kepada audiens yang tepat
• Secara otomatis kembali ke pengalaman default untuk pemirsa yang tidak terikat pada pengalaman apa pun
• Tambahkan atau hapus pengalaman dari halaman secara real-time
• Buat variasi untuk pengalaman halaman untuk membagi pengujian dalam audiens tertentu
• Identifikasi audiens berperforma tinggi dengan melacak metrik di tingkat audiens

Dengan Personalisasi, pemasar dapat membuat dan mengoptimalkan pengalaman unik untuk setiap audiens target halaman arahan pasca-klik, dalam hitungan menit dan dalam skala besar, sehingga memungkinkan personalisasi 1:1.

Bagaimana pengalaman yang dipersonalisasi berbeda dari pengujian A/B

Setelah Anda mengklik "Publikasikan", pengujian A/B Anda akan dimulai. Begini cara kerjanya: Jika Anda telah menetapkan pembagian lalu lintas menjadi 50/50 di Instapage, 50% pengunjung Anda akan mengunjungi kontrol Anda, dan 50% akan mengunjungi variasi Anda.

Namun, siapa yang tiba di mana benar-benar acak. Ini adalah kekuatan dan kelemahan pengujian A/B sebagai alat pengoptimalan. Keacakan membuat eksperimen tidak condong ke satu atau lain cara, tetapi itu hanya memungkinkan Anda menemukan rata-rata laman berkinerja terbaik.

Apa yang tidak membantu Anda lakukan adalah menemukan halaman berkinerja tertinggi untuk setiap pengunjung. Beberapa pengunjung, misalnya, akan menyukai desain A. Yang lain tidak dan mereka mungkin tidak akan pernah mengonversi.

Namun jika desain “A” memiliki rasio konversi tertinggi di akhir eksperimen, Anda akan menjalankan desain “A”. Anda telah menemukan jalan tengah — di mana mayoritas akan berkonversi — tetapi Anda telah mengabaikan minoritas, yang masih merupakan bagian besar dari lalu lintas Anda.

Contoh pengujian A/B

Pertimbangkan contoh uji A/B hipotetis ini untuk perusahaan sweater, yang bertujuan untuk menemukan warna sweater dengan konversi tertinggi untuk gambar pahlawan:

Tingkat konversi melonjak untuk pengguna yang melihat versi biru. Sweater hijau juga tidak terlalu buruk. Merah adalah performa terburuk. Dalam pengujian A/B tradisional, hasil ini mungkin mengarahkan Anda untuk menampilkan gambar sweater biru pemenang kepada semua pengguna, karena ini memiliki peluang terbaik untuk mengarahkan orang ke konversi.

Katakanlah 60% pengguna Anda lebih menyukai sweater biru, 35% hijau, dan hanya 5% merah. Jadi, meskipun Anda telah mengoptimalkan sebagian besar, masih ada 40% pengunjung yang tidak langsung tertarik dengan gambar pahlawan Anda dan terancam terpental langsung dari situs Anda.

Mengabaikan bahwa 40% "minoritas" adalah apa yang ingin diperbaiki oleh personalisasi dengan menyajikan halaman yang paling relevan untuk setiap segmen lalu lintas (merah untuk mereka yang lebih suka sweater merah, hijau ke hijau, dll.), dibandingkan dengan mencari rata-rata.

Pengujian A/B vs personalisasi: contoh hipotetis

Mungkin ilustrasi terbaik dari perbedaan antara keduanya berasal dari Harsha Kalapala dalam posting blog untuk Bound Engagement:

Dua orang berjalan ke sebuah bar. Sebut saja mereka Alex dan Ben. Di bar yang menggunakan pengujian A/B, Alex diberi daftar anggur dan Ben diberi daftar bir. Bar melacak apakah Alex atau Ben membeli minuman atau pergi dengan tangan kosong, dan mengaitkan hasilnya dengan keefektifan daftar anggur atau bir.

Di sebuah bar menggunakan personalisasi, bartender tahu bahwa Alex mendirikan tempat pembuatan bir, jadi dia menyerahkan daftar birnya. Bartender mungkin tidak mengenal Ben, tetapi dia memiliki gigi ungu, jadi bartender memberi Ben daftar anggur. Baik Alex dan Ben membeli minuman karena bartender menawarkan apa yang mereka cari masing-masing. Di sini kami memiliki dua segmen audiens: pemilik tempat pembuatan bir dan orang-orang dengan gigi ungu. Di bilah pengujian A/B, salah satu atau keduanya mungkin salah disajikan. Di bilah personalisasi, setiap pengunjung dilayani berdasarkan kebutuhan mereka yang teridentifikasi.

Dalam contoh ini, bilah pengujian A/B hanya akan mempelajari apakah daftar bir atau daftar anggur lebih efektif untuk mempertahankan orang di sana. Dan, meskipun daftar bir mungkin lebih efektif untuk menahan orang di bar, itu tidak berarti daftar anggur tidak efektif.

Dengan bantuan pengujian A/B, Anda dapat mengoptimalkan semua yang Anda inginkan, tetapi Anda tidak akan pernah mencapai kinerja optimal yang sebenarnya dengan membuat halaman rata-rata yang semakin baik.

Pada saat yang sama, Anda dapat mempersonalisasi berdasarkan informasi pengidentifikasi utama, tetapi Anda tidak memiliki informasi untuk semuanya.

Jadi, apa solusinya? Menggunakan keduanya bersama-sama.

Mengapa Anda harus menguji A/B dan menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi

Personalisasi dan pengujian A/B mungkin berbeda, tetapi bukan berarti keduanya tidak boleh digunakan bersama untuk mencapai tujuan bersama: memberikan pengalaman pengguna yang optimal. Untuk menentukan caranya, mari kita lihat hipotetis dasar.

Anda menjalankan jaringan gym nasional yang melayani campuran pria dan wanita. Saat ini, Anda menawarkan kesepakatan Tahun Baru untuk keanggotaan selama setahun, jadi Anda membuat iklan dan halaman arahan untuk mempromosikannya.

Sekarang, Anda dapat langsung mulai menyesuaikan diri dengan faktor-faktor seperti usia dan jenis kelamin:

• Pria usia 18-34
• Pria usia 35-55
• Wanita usia 18-34
• Wanita usia 35-55

Tapi ini akan mendahului diri Anda sendiri. Anda bahkan tidak tahu apakah halaman arahan umum Anda efektif. Untuk mulai mengarahkan lalu lintas tersegmentasi dengan segera akan mengasumsikan Anda telah membuat desain umum terbaik.

Jadi pertama-tama, Anda menjalankan tes A/B atau A/B/C pada semua prospek potensial Anda: pria dan wanita dari segala usia, dengan menunjukkan kepada mereka desain yang sangat berbeda. Kemudian, di akhir pengujian, Anda akan mengetahui halaman dasar rata-rata terbaik di antara mereka.

Setelah itu, Anda bebas untuk mulai mempersonalisasi menurut usia, jenis kelamin, lokasi, dll. Pisahkan lalu lintas Anda ke dalam segmen tertentu dan, sekarang, uji A/B dalam segmen tersebut. Sebagai contoh:

• Pria usia 18-34: Anda dapat menguji salinan kasual vs profesional.
• Pria usia 35-55: Anda dapat menguji gambar pria yang lebih tua vs wanita, pria muda, berolahraga di gambar pahlawan.
• Wanita usia 18-34: Anda dapat menguji video wanita yang berolahraga di mesin yang populer di kalangan penonton wanita yang lebih muda vs halaman default.
• Wanita usia 35-55: Anda dapat menyorot transformasi dengan foto sebelum & sesudah vs. gambar pahlawan default.

Dengan melakukan segmentasi setelah pengujian A/B pertama, Anda memulai dengan halaman yang Anda tahu adalah desain yang kuat berdasarkan respons dari semua prospek Anda. Kemudian, Anda membuatnya lebih kuat dengan meningkatkan relevansinya dengan peningkatan tingkat personalisasi.

Praktik terbaik saat membuat pengalaman yang dipersonalisasi

Ketika kita mengubah proses optimasi di atas ke dalam format grafik, tampilannya seperti ini:

Berikut cara menyelesaikan proses, dengan praktik terbaik, menggunakan Instapage:

Buat halaman dasar Anda

Langkah pertama dari proses ini adalah membuat halaman dasar Anda di builder. Ingatlah bahwa, tidak peduli audiens Anda, halaman arahan dibuat dengan elemen persuasif yang sangat spesifik seperti bukti sosial, media yang bermanfaat, dan rasio konversi 1:1. Ingatlah hal ini saat Anda mendesain.

Selanjutnya, buat satu atau dua variasi halaman Anda yang sangat berbeda. Jangan hanya mengubah judul. Jangan hanya menyesuaikan warna tombol. Ini harus merupakan desain yang sangat berbeda yang bertujuan untuk menemukan maksimum global: versi umum terbaik dari halaman Anda.

Jalankan pengujian A/B Anda

Setelah selesai mendesain, saatnya menjalankan pengujian A/B. Selain mengikuti langkah-langkah di atas, penting bagi Anda untuk mematuhi desain dan praktik eksperimental yang baik. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang apa yang harus Anda ketahui sebelum menjalankan pengujian A/B, lihat posting ini.

Di akhir pengujian A/B, Anda akan mendapatkan desain umum terbaik untuk halaman Anda. Ini akan menjadi landasan peluncuran untuk pengalaman yang dipersonalisasi.

Personalisasikan pengalaman Anda

Di Instapage, mudah untuk membuat pengalaman yang dipersonalisasi dengan solusi Personalisasi baru. Saat Anda masuk, klik laman mana pun untuk melihat pengalaman defaultnya. Ini, misalnya, adalah pengalaman default untuk Halaman Perjalanan:

Di sini, pengalaman default Anda menampilkan foto jembatan Golden Gate. Dengan menu di margin Anda dapat mengedit URL, Integrasi, Sasaran Konversi, SEO, Info Sosial, Skrip & GDPR.

Tapi, bagaimana jika Anda memiliki acara di San Francisco dan London? Klik tombol biru "Pengalaman Baru", yang membuka modul tempat Anda dapat menamainya:

Ini tidak menggantikan pengalaman lama Anda tetapi menggandakannya dengan semua pengaturan yang sesuai.

Sekarang, untuk membuat pengalaman London Anda, Anda dapat mengklik "Edit Desain." Ini akan membawa Anda ke pembuat tempat Anda bebas menyesuaikan:

Setelah Anda selesai mengedit pengalaman Anda, Anda harus menentukan audiensnya. Di bawah pengalaman Perjalanan London, klik tab "Pemirsa", dan Anda akan melihat ini:

Cukup masukkan parameter Anda dalam urutan apa pun yang Anda inginkan, dan bahkan buat parameter jika perlu (Anda tidak harus menggunakan semuanya). Kemudian, klik "Simpan", dan hanya lalu lintas yang berjalan melalui URL yang ditandai dengan parameter tersebut yang akan melihat pengalaman yang Anda buat (untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara kerja parameter URL, baca posting ini). Jika prospek tidak cocok dengan semua parameter, mereka akan melihat pengalaman default.

Uji pengalaman Anda

Untuk menguji perubahan pada pengalaman London dan meningkatkan relevansi dengan pemirsa tersebut, Anda sekarang dapat membuat variasi A/B dari pengalaman London. Anda dapat menguji gambar London yang berbeda, judul, salinan yang lebih panjang, atau bahkan tata letak baru sama sekali.

Dengan terus menguji pengalaman ini satu sama lain, Anda semakin dekat dengan personalisasi sejati. Dan dengan meningkatnya relevansi, Anda menuai ROI yang lebih baik.

Pengujian A/B dan personalisasi lebih baik bersama-sama

Singkatnya, penting untuk diingat bahwa, meskipun mereka memiliki tujuan yang sama, pengujian A/B dan personalisasi berbeda:

• Pengujian A/B membantu Anda menemukan halaman rata-rata terbaik. Ini adalah tempat terbaik untuk memulai saat Anda membuat kampanye karena memungkinkan Anda untuk memulai dengan desain terbaik sebelum Anda melakukan segmentasi. Setelah segmentasi, dapat meningkatkan personalisasi untuk kelompok tertentu.
• Personalisasi berfungsi paling baik setelah Anda menemukan desain dengan performa terbaik. Setelah Anda mengetahui apa yang bekerja dengan baik untuk semua prospek, Anda dapat mulai memeriksa apa yang bekerja dengan baik untuk setiap kelompok. Saat itulah Anda mempersonalisasi berdasarkan faktor identitas seperti demografi, psikografis, dll.

Masing-masing metode ini dapat dilakukan secara independen satu sama lain. Tapi, haruskah mereka? Tidak jika Anda ingin menggabungkan desain dan relevansi terbaik untuk membangun kampanye yang paling menguntungkan. Jika Anda siap untuk memulai, dapatkan Demo Personalisasi Instapage hari ini.