Pengujian A/B dalam Desain UI/UX: Panduan Lengkap

Intro

Bayangkan meluncurkan fitur baru di situs web Anda, namun ternyata fitur tersebut tidak disukai oleh para pengguna.

Itu menyedihkan, bukan? Tapi itu tidak harus menjadi kisah Anda. Daripada mengandalkan tebakan atau firasat, ada cara yang lebih cerdas untuk melakukan pendekatan dalam pengoptimalan situs web: Pengujian A/B.

Pengujian A/B dalam desain UI/UX mengungkapkan apa yang berhasil dan apa yang perlu diubah berdasarkan interaksi pengguna yang nyata. Dengan wawasan ini, Anda bisa menyempurnakan situs Anda untuk melibatkan audiens dengan lebih baik dan meningkatkan konversi.

Dalam panduan ini, kami akan membahas detail pengujian A/B dan menunjukkan kepada Anda cara menggunakannya untuk mengoptimalkan UI/UX Anda.

Apa yang dimaksud dengan pengujian A/B?

Pengujian A/B adalah teknik untuk membandingkan dua versi halaman web atau aplikasi untuk melihat mana yang bekerja lebih baik.

Dengan membagi audiens Anda menjadi dua kelompok acak, masing-masing melihat versi yang berbeda (A atau B) dari halaman. Anda kemudian mengukur kinerja setiap versi berdasarkan metrik seperti rasio klik-tayang, rasio konversi, atau keterlibatan pengguna. Versi dengan hasil yang lebih baik akan menang.

Peran pengujian A/B dalam desain UI/UX

Pada intinya, pengujian A/B menjembatani kesenjangan antara tujuan desain dan ekspektasi pengguna. Hal ini mendorong proses yang kreatif dan berbasis data, memberdayakan desainer UI/UX untuk menciptakan solusi yang menarik secara visual, sangat fungsional, dan berpusat pada pengguna.

Dengan menyajikan dua versi desain kepada kelompok pengguna yang berbeda, Anda mengumpulkan data konkret tentang apa yang paling disukai. Pendekatan berbasis data ini membantu menyempurnakan pengalaman pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku yang sebenarnya, bukan asumsi.

Sangat penting untuk dicatat bahwa pengujian A/B adalah proses yang berkelanjutan. Seperti halnya penjahit yang terus menyempurnakan keahliannya, pemasar menggunakan pengujian ini untuk terus meningkatkan strategi mereka. Pendekatan berulang ini memastikan bahwa produk berkembang dengan kebutuhan dan preferensi pengguna, yang mengarah pada pengalaman pengguna yang lebih intuitif, menyenangkan, dan efisien.

Dengan mengoptimalkan proses pengujian A/B dan mengintegrasikan alat bantu yang merampingkan pembuatan pengujian dan analisis data, tim dapat meningkatkan produktivitas pengembang secara signifikan, sehingga mereka dapat lebih fokus pada inovasi dan mengurangi tugas-tugas manual.

Cara menggunakan pengujian A/B untuk pengoptimalan UI/UX

Untuk memanfaatkan pengujian A/B secara efektif untuk pengoptimalan UI/UX, Anda harus mengikuti proses yang terstruktur. Seperti inilah tampilannya:

Tentukan tujuan pengujian A/B Anda

Sebelum masuk ke pengujian A/B, jelaskan apa yang ingin Anda capai.

Apakah Anda bertujuan untuk meningkatkan rasio klik-tayang, menurunkan rasio pentalan, atau meningkatkan kepuasan pengguna? Menetapkan tujuan yang tepat akan mengarahkan upaya pengujian Anda dan memastikan hasil yang Anda dapatkan berarti. Misalnya, untuk meningkatkan pendaftaran, Anda harus fokus pada elemen-elemen seperti penempatan formulir, tombol ajakan bertindak (CTA), atau tata letak halaman.

💡Kiat Pro: Gunakan kerangka kerja SMART (Spesifik, Terukur, Dapat Dicapai, Relevan, Terikat Waktu) untuk menentukan tujuan Anda saat mempromosikan situs web Anda. Misalnya: meningkatkan tingkat pendaftaran sebesar 15% dalam 30 hari ke depan dengan mengoptimalkan tata letak dan salinan formulir pendaftaran.

Siapkan uji A/B Anda

Setelah tujuan Anda ditentukan, langkah selanjutnya adalah menyiapkan uji A/B.

Pertama, buat dua versi halaman web atau elemen aplikasi yang ingin Anda uji: Versi A (kontrol) dan Versi B (varian). Gunakan alat pengujian A/B yang andal untuk menugaskan pengguna secara acak ke salah satu versi ini. Pastikan pengujian berjalan cukup lama untuk mengumpulkan data yang berarti.

Selain itu, buatlah tetap sederhana dengan mengisolasi variabel. Ini berarti hanya satu elemen yang harus berbeda di antara dua versi untuk melihat dampak yang sebenarnya. Jika Anda menguji warna tombol, misalnya, Versi A dapat memiliki tombol berwarna biru sementara Versi B menggunakan tombol berwarna hijau. Segala sesuatu yang lain harus tetap sama untuk menunjukkan efek perubahan warna.

Menganalisis hasil uji A/B Anda

Setelah pengujian Anda selesai, sekarang saatnya menggali hasilnya.

Fokus pada metrik utama yang terkait dengan tujuan Anda untuk menentukan versi mana yang berkinerja lebih baik. Lebih dari sekadar hasil di permukaan dan evaluasi umpan balik dan pola perilaku pengguna untuk benar-benar memahami preferensi mereka.

Misalnya, jika tombol hijau di Versi B menghasilkan peningkatan konversi sebesar 25%, peta panas, dan rekaman sesi pengguna dapat menunjukkan bahwa tombol hijau lebih menonjol dengan latar belakang halaman, sehingga lebih mudah dilihat dan diklik oleh pengguna.

💡Kiat Pro: Segmentasikan data Anda untuk melihat apakah demografi pengguna yang berbeda merespons variasi secara berbeda. Hal ini dapat memberikan wawasan yang lebih dalam dan memandu pengoptimalan yang lebih bertarget.

Menggunakan wawasan untuk keputusan berbasis data

Dengan wawasan dari tes A/B, Anda dapat dengan yakin menerapkan perubahan yang meningkatkan pengalaman pengguna dan mencapai tujuan Anda. Misalnya, jika Versi B dengan CTA hijau mengungguli Versi A, terapkan perubahan ini di seluruh situs Anda.

Selain itu, buatlah repositori untuk mendokumentasikan temuan dan alasan Anda untuk referensi di masa mendatang dan untuk menginformasikan pengujian berikutnya. Hal ini membantu menghindari pengujian yang berlebihan dan menyediakan basis pengetahuan untuk memahami perubahan apa yang berhasil atau gagal.

Menggunakan pengujian A/B untuk peningkatan berkelanjutan

Pengujian A/B bukanlah hal yang sekali jadi. Teruslah menguji berbagai elemen situs atau aplikasi Anda untuk pengoptimalan yang berkelanjutan. Seiring berkembangnya preferensi pengguna, begitu juga dengan strategi Anda. Tinjau dan perbarui tujuan pengujian A/B Anda secara teratur dan terapkan pengujian baru untuk tetap menjadi yang terdepan dalam tren.

**💡 Kiat Pro: **Tumbuhkan budaya eksperimen dalam organisasi Anda. Dorong tim untuk mengajukan hipotesis dan merancang eksperimen. Gunakan metodologi yang lincah untuk mengimplementasikan dan menguji perubahan, memastikan situs atau aplikasi Anda berkembang dengan umpan balik dari pengguna.

Kiat untuk merancang variasi pengujian A/B

• Fokus pada elemen yang berdampak tinggi: Prioritaskan elemen pengujian yang berpotensi memengaruhi perilaku pengguna. Pikirkan judul, tombol ajakan bertindak, gambar, dan formulir. Perubahan pada komponen-komponen ini dapat menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam keterlibatan dan konversi. Misalnya, judul yang menarik dapat menarik perhatian dan mendorong lebih banyak pengunjung untuk mengambil tindakan, sehingga menjadikannya elemen penting untuk diuji.
• Uji satu variabel pada satu waktu: Jaga agar segala sesuatunya tetap jelas dan sederhana. Saat menjalankan pengujian A/B, ubahlah hanya satu hal dalam satu waktu. Jika Anda mengubah beberapa elemen secara bersamaan, Anda tidak akan tahu perubahan mana yang membuat perbedaan. Misalnya, jika Anda mencoba desain baru untuk tombol CTA Anda, biarkan yang lainnya tetap seperti apa adanya. Dengan cara ini, Anda dapat melihat dengan tepat bagaimana tombol baru memengaruhi perilaku pengguna.
• Buat hipotesis yang jelas: Hipotesis yang kuat menguraikan hasil yang diharapkan dan alasan di baliknya. Misalnya, "Mengubah judul halaman arahan untuk mengatasi masalah pengguna secara langsung akan meningkatkan pengiriman formulir karena lebih sesuai dengan kebutuhan pengunjung." Kejelasan ini memandu proses pengujian dan membantu menginterpretasikan hasil secara efektif.
• Memastikan daya tanggap seluler: Uji bagaimana perubahan terlihat dan berfungsi di berbagai ukuran layar untuk memberikan pengalaman yang konsisten dan dioptimalkan untuk semua pengguna. Variasi yang unggul di desktop tetapi gagal di seluler dapat mengubah hasil Anda, jadi daya tanggap seluler harus menjadi pertimbangan utama dalam pengujian A/B Anda.
• Menggabungkan pelokalan situs web: Pelokalan situs web berarti mengadaptasi konten, desain, dan fungsionalitas situs web Anda untuk memenuhi preferensi budaya, bahasa, dan regional dari berbagai segmen pengguna. Misalnya, jika Anda menguji posting blog, Anda mungkin tidak hanya menerjemahkan teks tetapi juga menyesuaikan contoh dan referensi agar relevan secara budaya. Pendekatan ini memastikan konten Anda beresonansi dengan audiens lokal, sehingga meningkatkan efektivitas merek Anda di pasar yang beragam.

Cara menentukan signifikansi statistik dalam pengujian A/B

Signifikansi statistik dalam pengujian A/B membantu Anda mengukur apakah perbedaan kinerja antara variasi pengujian Anda disebabkan oleh perubahan yang Anda buat atau hanya kebetulan. Hal ini memastikan hasil Anda dapat diandalkan, sehingga Anda dapat melakukan pembaruan dengan percaya diri.

Berikut ini cara menentukan signifikansi statistik dalam pengujian A/B:

1. Tetapkan tingkat kepercayaan: Biasanya, tingkat kepercayaan 95% digunakan. Ini berarti Anda 95% yakin bahwa hasilnya tidak disebabkan oleh variasi acak.
2. Hitung ukuran sampel: Cari tahu berapa banyak pengguna yang Anda butuhkan dalam setiap kelompok (A dan B) untuk mendapatkan hasil yang dapat diandalkan. Kalkulator online dapat membantu dalam hal ini berdasarkan ukuran efek yang Anda harapkan dan tingkat kepercayaan.
3. Jalankan tes: Bagi audiens Anda secara acak menjadi dua kelompok. Grup A melihat versi asli, sedangkan Grup B melihat variasi. Pastikan pengujian berjalan cukup lama untuk mengumpulkan data yang cukup, biasanya setidaknya satu siklus bisnis.
4. Kumpulkan data: Lacak metrik kinerja yang relevan dengan sasaran Anda, seperti rasio klik-tayang atau konversi.
5. Menganalisis hasil: Gunakan metode statistik atau alat bantu online untuk membandingkan kedua kelompok. Alat-alat ini akan menghitung p-value, yang mengindikasikan probabilitas bahwa perbedaan yang diamati terjadi secara kebetulan.
6. **Interpretasi nilai p: **Jika nilai p kurang dari 0,05, hasilnya signifikan secara statistik, yang berarti variasi tersebut kemungkinan besar menyebabkan perbedaan yang diamati. Namun, jika nilai p-value 0,05 atau lebih besar, hasilnya tidak signifikan secara statistik, yang menunjukkan bahwa perbedaan tersebut mungkin disebabkan oleh peluang acak.

Alat pengujian A/B

Secara optimal

Optimizely menonjol karena kemampuan pengujian A/B yang canggih namun ramah pengguna. Sebagai seorang pemasar atau perancang, Anda akan menghargai editor visualnya yang tangguh yang memungkinkan Anda untuk membuat dan memodifikasi pengujian tanpa pengetahuan pengkodean.

Kemampuan penargetan canggihnya membantu Anda memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dengan menyegmentasikan pengguna berdasarkan perilaku, lokasi, dan atribut lainnya. Selain itu, Optimizely menawarkan analisis real-time, sehingga Anda bisa dengan cepat menilai dampak variasi Anda dan membuat keputusan berdasarkan data untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan tingkat konversi.

VWO

VWO menawarkan paket komprehensif untuk pengujian A/B yang melayani pemasar dan desainer. Editor visualnya memudahkan untuk membuat dan mengimplementasikan variasi pengujian, sementara opsi penargetan yang kuat memungkinkan Anda menyesuaikan pengujian untuk segmen pengguna yang berbeda.

Peta panas dan rekaman sesi yang mendalam memberikan wawasan yang berharga tentang interaksi pengguna, membantu Anda memahami bagaimana perubahan memengaruhi perilaku. Selain itu, VWO mendukung pengujian multivariat, sehingga Anda dapat menguji beberapa elemen secara bersamaan untuk menemukan kombinasi terbaik untuk situs web Anda.

Target Adobe

Dengan Adobe Target, Anda mendapatkan segmentasi audiens tingkat lanjut untuk eksperimen yang sangat personal. Algoritme pembelajaran mesinnya secara otomatis mengidentifikasi variasi dengan performa terbaik, sehingga meningkatkan efisiensi pengujian. Pelaporan dan analitik yang komprehensif memberikan wawasan mendalam tentang perilaku pengguna dan hasil pengujian, sehingga Anda dapat membuat keputusan berdasarkan informasi yang mendorong keterlibatan dan memaksimalkan tingkat konversi.

💡Ingin menggali lebih dalam? Berikut ini adalah alat pengujian A/B terbaik yang ada di pasaran pada tahun 2024.

Kesimpulan

Pengujian A/B adalah alat yang ampuh untuk mengoptimalkan UI/UX situs web Anda, memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang meningkatkan pengalaman pengguna dan mendorong konversi. Dengan menentukan tujuan, menyiapkan pengujian, menganalisis hasil, dan memanfaatkan wawasan untuk peningkatan berkelanjutan, Anda dapat menciptakan pengalaman digital yang unggul.

Untuk wawasan pertumbuhan lebih lanjut dan arahan strategis, lihat Ranktracker. Sebagai alat SEO terkemuka, Ranktracker menyediakan data dan analisis berharga untuk memandu strategi digital Anda, menyelaraskan upaya pengoptimalan Anda dengan tujuan bisnis besar Anda.