Kalkulator Signifikansi Statistik – Kalkulator Tes AB GRATIS
Cari tahu varian manakah dari situs web Anda akan membantu mencapai sasaran
Menjalankan A/B Testing dalam 4 Langkah
Bagaimana Menjalankan A/B testing
Untuk menjalankan A/B testing Anda perlu membandingkan dua halaman (halaman A, dan halaman B) dengan satu perbedaan elemen pada masing-masing halaman. Halaman A adalah halaman yang asli – dikenal juga sebagai kontrol. Halaman B haruslah identik dengan halaman A, tetapi dengan modifikasi kecil.
Elemen terbaik untuk dimodifikasi adalah bagian penggerak konversi dan mengundang pengunjung Anda untuk mengambil tindakan. Sebaiknya Anda setiap kali hanya mengubah SATU elemen saja pada halaman ini agar mendapatkan hasil pengujian yang berarti secara statistik. Jika Anda menggantikan beberapa elemen sekaligus, Anda tidak akan tahu perubahan mana yang berhasil, dan mana yang tidak.
Beberapa elemen yang umum diubah adalah:
- Pokok berita
- Tombol yang mengundang untuk bertindak
- Deskripsi iklan
- Deskripsi produk
- Gambar
Pada semua elemen tersebut Anda juga perlu mempertimbangkan untuk mengubah:
- Warna
- Huruf
- Desain
Halaman yang memberikan nilai konversi tertinggi menjadi varian unggulan. Semakin Anda mengoptimalkan halaman Anda, semakin tinggi juga tingkat konversinya.
Setelah halaman Anda siap, setengah dari lalu lintas Anda sebaiknya dialihkan ke halaman kontrol (halaman A), dan setengahnya lagi diarahkan ke halaman dengan modifikasi (halaman B).
Apakah arti dari Skor Keyakinan (Confidence Score) A/B ?
Skor keyakinan adalah cara untuk mengukur reliabilitas suatu estimasi. Jika skor keyakinan tinggi, artinya hasil yang diperoleh signifikan secara statistik, dan Anda boleh merasa yakin kalau hasil tersebut adalah sebagai akibat dari perubahan yang Anda buat, dan bukan hasil dari kebetulan yang acak.
| 95-100% | A/B testing Anda signifikan secara statistik, selamat! Anda sebaiknya menerapkan varian unggulan. |
| 90-95% | A/B testing Anda mungkin bukan signifikan secara statistik. Anda sebaiknya berhati-hati menerapkan varian unggulan, tetapi akan lebih aman kalau Anda melakukan dahulu A/B testing lain. |
| <90% | Hasil A/B testing Anda tidak signifikan secara statistik. Jangan menerapkan varian unggulan. |
Pertanyaan Umum
Apakah maksud dari A/B testing?
Dalam A/B testing Anda menguji dua varian terhadap satu sama lain – varian A dan varian B. A adalah yang asli (atau dikenal dengan kontrol), dan B adalah salinan dari A, tetapi dengan sedikit modifikasi. Juga bukan tidak mungkin untuk menguji lebih banyak varian (C, D, E…dll.) tetapi untuk hasil yang signifikan secara statistik, kami sarankan hanya menguji A terhadap B saja.Bagaimana Anda menjalankan A/B testing?
Untuk menjalankan A/B testing Anda memerlukan halaman asli atau kontrol (varian A). Setelah siap dengan varian A Anda perlu membuat duplikatnya, dan kemudian memodifikasi sesuatu yang kecil saja pada halaman duplikat untuk membuat varian B. Bisa saja perubahan itu berupa sedikit bagian dari teks, tajuk/judul, tombol, undangan untuk menanggapi (call to action), atau bahkan warna dan gaya huruf yang dipakai. Anda perlu menampilkan kedua varian ini pada jumlah pengunjung yang sama selama tidak kurang dari satu minggu. Dari data yang dikumpulkan selama seminggu tersebut, Anda akan dapat menentukan varian mana yang memiliki tingkat konversi tertinggi, dan karena itu menjadi, varian unggulan/pemenang.Berapa lamakah A/B testing dijalankan?
Anda perlu menjalankan A/B testing selama yang diperlukan untuk mendapatkan hasil uji signifikan secara statistik. Jumlah sesi pengguna adalah intinya. Jika situs web mendapatkan 1 juta pengunjung per hari, A/B testing bisa menunjukkan hasil yang jelas dalam beberapa jam. Suatu halaman situs web yang menerima 2 pengunjung per hari, mungkin memerlukan waktu setahun untuk menampakkan hasil uji signifikan secara statistik. Kebiasaan pengguna cenderung berubah-ubah selama seminggu, karena itu kami rekomendasikan menjalankan A/B testing paling sedikit seminggu penuh.Apakah maksud dari signifikan secara statistik?
Signifikan secara statistik adalah kemungkinan menjadi penyebab dari satu varian lebih kuat daripada lainnya adalah disebabkan oleh sesuatu yang bukan secara kebetulan. Artinya Anda dapat membuat kesimpulan yang dapa dipercaya bahwa varian unggulan lebih kuat karena perubahan yang sudah Anda buat. Anda dapat menggunakan kalkulator vital untuk statistik kami dalam merencanakan tes A/B Anda tanpa biaya tersembunyi.Sangat senang Anda enyukainya