Memahami Bayesian A/B Testing untuk Menganalisa Hasil Tes

Bayesian A/B testing adalah sebuah tahap percobaan menggunakan dua variabel untuk mengetahui seberapa efektif strategi marketing yang dilakukan. Sebagai pebisnis metode tersebut sering dilakukan.

Mulai dari marketing analog hingga digital penggunaan metode tersebut cukup akurat ketika diaplikasikan. Jadi, pemilik usaha dapat mengetahui seberapa efektif penerapan strategi marketingnya untuk mendapatkan konsumen.

Dalam dunia digital marketing bayesian testing lebih sering digunakan untuk mengetahui seberapa tinggi CTR. Email marketing memang sangat bergantung pada efektifitas dari CTR jadi pengujian ini sering dilakukan. Intensitas pengujian bayesian sendiri perlu dilakukan setiap satuan waktu. Misalnya saja dalam satu bulan harus ditentukan tanggal tepatnya percobaan dilakukan. Kemudian bulan berikutnya percobaan tetap dilakukan di tanggal sama.

Variabel waktu memang tidak boleh diubah dalam percobaan bayesian. Tujuannya adalah untuk meminimalisir kesalahan analisa agar seorang marketer mampu memutuskan niche mana paling tepat digunakan. Bagi digital marketer awam berikut ini akan dijelaskan secara mudah bagaimana melakukan percobaan bayesian. Jadi aspek apa saja yang dibutuhkan untuk melakukannya bisa diketahui secara tepat.

Persiapan Sebelum Melakukan Bayesian A/B Testing

Yang perlu dipersiapkan sebelum melakukan percobaan adalah variabel. Ada beberapa variabel yang dapat diubah oleh para marketer. Perlu dicatat variabel waktu harus dilakukan terakhir setelah aspek lainnya selesai diteliti.

  • Subjek Email

Subjek adalah hal paling krusial dalam menentukan kesuksesan CTR email marketing. Pastikan kamu menggunakan subjek yang padat dan sesuai dengan tujuan dari email tersebut.

  • Panjang Subjek

Mayoritas pakar bayesian A/B testing berpendapat bahwa setiap tahun pajang karakter dari subjek selalu berubah. Namun, rata-rata subjek efektif memiliki 61 hingga 70 karakter untuk mencapai CTR maksimal.

  • Penyusunan Kata

Penyusunan kata masuk dalam variabel wajib diperhatikan pengirim. Baik itu konten maupun subjek semuanya wajib diperhitungkan. Sedikit melakukan perubahan dapat berdampak besar pada hasil penelitian.

  • Visual

Sebagai pemilik usaha kamu bisa menguji seberapa besar persentase didapatkan ketika menggunakan tautan gambar atau tidak. Ini perlu diuji karena setiap usaha memiliki hasil berbeda.

  • Style

Pemilihan font, hingga gaya penulisan berpengaruh besar pada hasil penelitian. Jadi kamu harus menguji secara mandiri penggunaan mana yang dapat memberikan CTR tertinggi.

Setelah kelima aspek tersebut diuji maka pemilik usaha dapat melakukan pengujian variabel waktu. Ini adalah hal krusial terakhir sebelum mendapatkan formula bayesian paling ideal untuk bisnis.

Melakukan Analisis Hasil Bayesian A/B Testing

Dalam percobaan bayesian artinya ada dua variabel yang diadu dengan lainnya. Sebagai pebisnis kamu harus bisa menganalisa seberapa tinggi persentase variabel A dalam mengalahkan variabel lainnya. Apabila menggunakan pendekatan klasik yang perlu dilihat adalah hasil CTR dari setiap variabel. Misalnya dengan perubahan menggunakan variabel A CTR memiliki nilai 20% sedangkan B memiliki nilai 25%.

Pada pendekatan klasik terdapat faktor yaitu null value yang menyebabkan hasil perhitungan berbentuk bilangan biner. Sebagai pemula, hal tersebut terlalu sulit dikalkulasi dan dijelaskan sehingga memberikan impresi kurang. Akan lebih mudah menggunakan beta distribution, dengan cara memasukkan persentase impression dan CTR pada sebuah tabel. Hasilnya kamu bisa melihat perpotongan kurva dan melakukan analisis lebih mudah.

Setelah berhasil membuat kurva tersebut, peneliti bisa menentukan persentase efektivitas dari variabel A atau B. Singkatnya, variabel yang memiliki kurva paling tinggi memiliki potensi terbesar mengalahkan variabel lainnya.
Memang opsi tersebut belum tentu terbaik untuk dipilih, namun setidaknya persentase kesuksesan dibandingkan lainnya akan lebih besar. Pemilik usaha bisa menjadikannya sebagai rekomendasi penentuan variabel.

Memang percobaan ini jika dilakukan secara manual akan menguras waktu dan pikiran. Sebaiknya marketer awam menggunakan bantuan perangkat lunak khusus yang sekarang sudah banyak tersedia.

Jadi, tidak perlu lagi melakukan perhitungan dan pembuatan kurva secara manual. Cukup masukkan nilai impresi, CTR, dan density yang diteliti maka hasil A/B testing akan keluar secara otomatis.

Baca Juga

Ingin mendapatkan tips dan trik menarik seputar digital marketing? Kunjungi blog kami di blog.mtarget.co. atau ingin memulai campaign email marketing dengan MTARGET, segera daftarkan diri kamu melalui mtarget.co kamu juga bisa subscribe newsletter kami di sini dan jangan lupa bergabung di channel Telegram MTARGET untuk informasi lainnya seputar MTARGET dan berita-berita terbaru.
(M.M) Edt (P.J)


MTARGET

MTARGET

Marketing automation tools #1 di Indonesia