Aplikasi seluler adalah cara yang ampuh untuk terhubung dengan pelanggan, menawarkan nilai kepada mereka, dan menghasilkan pendapatan. Namun, membuat aplikasi seluler yang sukses tidaklah mudah. Anda harus memahami kebutuhan, preferensi, dan perilaku pengguna, serta mengoptimalkan aplikasi Anda.
Salah satu cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan menggunakan A/B testing dan eksperimen. Pengujian A/B membandingkan dua atau lebih versi elemen aplikasi, seperti tombol, judul, atau tata letak, untuk melihat mana yang berkinerja lebih baik. Eksperimen adalah istilah yang lebih luas yang mencakup pengujian A/B dan metode lain untuk menguji hipotesis yang berbeda dan mengukur dampaknya pada metrik aplikasi Anda.
Artikel ini akan menjelaskan mengapa A/B testing dan eksperimen penting untuk pengoptimalan aplikasi seluler, cara merencanakan dan menjalankan pengujian yang efektif, dan alat apa saja yang bisa Anda gunakan untuk membuat prosesnya lebih mudah dan cepat.
Mengapa Pengujian dan Eksperimen A/B Penting untuk Pengoptimalan Aplikasi Seluler
Pengujian dan eksperimen A/B dapat membantu Anda meningkatkan konversi dan pendapatan aplikasi seluler dengan beberapa cara:
Meningkatkan keterlibatan pengguna: Dengan menguji berbagai elemen aplikasi, Anda dapat mengetahui apa yang memotivasi pengguna untuk berinteraksi dengan aplikasi Anda, seperti warna tombol, kata-kata ajakan bertindak, atau penempatan gambar. Anda kemudian dapat menggunakan versi yang menang untuk meningkatkan keterlibatan dan retensi pengguna.
Kurangi perpindahan pengguna: Dengan menguji alur aplikasi yang berbeda, Anda dapat mengidentifikasi dan menghilangkan titik gesekan atau masalah kegunaan yang dapat menyebabkan pengguna meninggalkan aplikasi Anda, seperti navigasi yang membingungkan, proses registrasi yang lama, atau waktu pemuatan yang lambat. Anda kemudian dapat menggunakan versi yang optimal untuk mengurangi perpindahan pengguna dan meningkatkan loyalitas pelanggan.
Meningkatkan konversi pengguna: Dengan menguji berbagai fitur aplikasi, Anda dapat menemukan apa yang mendorong pengguna untuk mengambil tindakan yang diinginkan, seperti membeli, mendaftar untuk berlangganan, atau membagikan aplikasi Anda kepada orang lain. Anda kemudian dapat menggunakan versi yang paling efektif untuk meningkatkan konversi dan pendapatan pengguna.
Cara Merencanakan dan Menjalankan Pengujian dan Eksperimen A/B yang Efektif
Pengujian dan eksperimen A/B bukanlah proses yang acak atau intuitif. Mereka membutuhkan perencanaan dan eksekusi yang cermat untuk memastikan hasil yang valid dan dapat diandalkan. Berikut adalah beberapa langkah yang harus Anda ikuti untuk merencanakan dan menjalankan pengujian dan eksperimen A/B yang efektif:
Tentukan tujuan Anda: Sebelum menguji apa pun, Anda harus memiliki tujuan yang jelas dan terukur yang ingin Anda capai dengan pengoptimalan aplikasi Anda. Misalnya, apakah Anda ingin meningkatkan jumlah unduhan, rata-rata lama sesi, atau nilai seumur hidup pengguna Anda? Tujuan Anda harus selaras dengan tujuan bisnis dan strategi aplikasi Anda secara keseluruhan.
Identifikasi metrik utama Anda: Setelah Anda menentukan tujuan Anda, Anda perlu mengidentifikasi metrik utama yang akan membantu Anda mengukur kemajuan Anda. Misalnya, jika tujuan Anda adalah meningkatkan jumlah unduhan, metrik utama Anda mungkin adalah jumlah tayangan, klik, penginstalan, atau peringkat aplikasi Anda. Metrik utama Anda harus relevan, akurat, dan dapat ditindaklanjuti.
Rumuskan hipotesis Anda: Setelah mengidentifikasi metrik utama Anda, Anda perlu merumuskan hipotesis yang ingin Anda uji dengan eksperimen Anda. Hipotesis adalah pernyataan yang menyatakan hubungan yang diharapkan antara variabel independen (elemen aplikasi yang Anda ubah) dan variabel dependen (metrik aplikasi yang Anda ukur). Sebagai contoh, misalkan hipotesis Anda adalah "Mengubah warna tombol unduh dari biru menjadi hijau akan meningkatkan jumlah unduhan". Dalam hal ini, variabel independen adalah warna tombol dan variabel dependen adalah jumlah unduhan.
Buat varian pengujian Anda: Selanjutnya, Anda harus membuat dua versi atau lebih dari elemen aplikasi Anda yang hanya berbeda dalam variabel independen yang ingin Anda uji. Misalnya, jika Anda ingin menguji warna tombol, Anda harus membuat dua versi aplikasi Anda: satu dengan tombol biru (kontrol) dan satu lagi dengan tombol hijau (variasi). Anda juga dapat membuat lebih dari dua variasi jika Anda ingin menguji lebih dari satu variabel independen dalam satu waktu.
Tentukan ukuran sampel Anda: Anda perlu menentukan berapa banyak pengguna yang harus Anda sertakan dalam eksperimen untuk mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik. Ukuran sampel tergantung pada beberapa faktor, seperti ukuran efek yang diharapkan (perbedaan antara kontrol dan variasi), tingkat kepercayaan (probabilitas bahwa hasilnya bukan karena kebetulan), dan kekuatan (probabilitas bahwa hasilnya terdeteksi jika ada). Anda bisa menggunakan kalkulator online atau rumus123456789 untuk memperkirakan ukuran sampel Anda.
Pisahkan lalu lintas Anda: Selanjutnya, Anda perlu membagi pengguna aplikasi Anda menjadi dua grup atau lebih dan menetapkan setiap grup ke versi yang berbeda dari elemen aplikasi Anda. Anda dapat menggunakan berbagai metode untuk membagi trafik Anda, seperti alokasi acak, segmentasi pengguna, atau pengujian multivariat. Anda juga harus memastikan bahwa trafik Anda terdistribusi secara merata dan pengguna Anda terpapar dengan versi yang sama selama percobaan.
Jalankan pengujian Anda: Setelah Anda membagi trafik, Anda perlu menjalankan pengujian untuk periode yang cukup untuk mengumpulkan data yang cukup untuk membuat kesimpulan. Durasi pengujian Anda bergantung pada beberapa faktor, seperti ukuran sampel, tingkat konversi, dan musim. Anda juga harus memantau pengujian Anda secara teratur dan memeriksa anomali atau kesalahan yang dapat memengaruhi hasil.
Menganalisis hasil Anda: Terakhir, Anda perlu menganalisis hasil Anda dan membandingkan kinerja varian aplikasi Anda berdasarkan metrik utama Anda. Anda dapat menggunakan berbagai metode untuk menganalisis hasil Anda, seperti uji-t, uji z, uji chi-square, atau analisis Bayesian. Anda juga harus menghitung interval kepercayaan (rentang nilai yang berisi nilai sebenarnya dari efek) dan nilai-p (probabilitas bahwa perbedaan yang diamati disebabkan oleh kebetulan). Anda dapat menggunakan alat atau rumus online untuk menganalisis hasil Anda.
Menyimpulkan: Berdasarkan analisis Anda, Anda harus menyimpulkan dan memutuskan apakah akan menerima atau menolak hipotesis Anda. Jika hasil Anda signifikan secara statistik dan secara positif memengaruhi metrik utama Anda, Anda dapat menerima hipotesis Anda dan mengimplementasikan versi yang menang dari elemen aplikasi Anda. Misalkan hasil Anda tidak signifikan secara statistik atau berdampak negatif pada metrik utama Anda. Anda dapat menolak hipotesis Anda dan mencoba variasi atau elemen aplikasi yang berbeda dalam kasus tersebut.
Alat Apa yang Dapat Anda Gunakan untuk Membuat Pengujian dan Eksperimen A/B Lebih Mudah dan Lebih Cepat
Pengujian dan eksperimen A/B dapat menjadi tantangan dan memakan waktu jika Anda tidak memiliki alat yang tepat. Untungnya, banyak alat yang dapat membantu Anda merencanakan, menjalankan, dan menganalisis pengujian dan eksperimen A/B untuk aplikasi seluler Anda. Beberapa alat yang paling populer adalah:
Firebase: Firebase adalah platform yang menyediakan berbagai layanan untuk pengembangan dan pengoptimalan aplikasi seluler, seperti analitik, otentikasi, penyimpanan cloud, hosting, dan banyak lagi. Salah satu layanan yang ditawarkan Firebase adalah A/B Testing, yang memungkinkan Anda untuk membuat dan menjalankan eksperimen untuk aplikasi iOS dan Android Anda. Anda bisa menggunakan Firebase A/B Testing untuk menguji berbagai elemen aplikasi, seperti antarmuka pengguna, logika aplikasi, atau nilai konfigurasi jarak jauh. Anda juga bisa menggunakan Firebase Analytics untuk mengukur dampak eksperimen pada metrik aplikasi Anda.
Optimizely: Optimizely adalah platform yang memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan produk dan pengalaman digital Anda melalui eksperimen. Optimizely menawarkan solusi untuk pengoptimalan aplikasi seluler yang disebut Optimizely Full Stack, yang memungkinkan Anda untuk menjalankan eksperimen untuk aplikasi iOS, Android, React Native, dan Flutter. Anda dapat menggunakan Optimizely Full Stack untuk menguji berbagai fitur aplikasi, seperti paket harga, kampanye pesan, atau strategi personalisasi. Anda juga dapat menggunakan Optimizely Stats Engine untuk menganalisis hasil eksperimen Anda dan membuat keputusan berdasarkan data.
Apptimize: Apptimize adalah platform yang membantu Anda mengoptimalkan aplikasi seluler Anda melalui pengujian A/B dan manajemen fitur. Apptimize memungkinkan Anda untuk membuat dan menjalankan eksperimen untuk aplikasi iOS dan Android Anda tanpa coding atau menunggu persetujuan toko aplikasi. Anda dapat menggunakan Apptimize untuk menguji berbagai elemen aplikasi, seperti tata letak, warna, font, gambar, atau animasi. Anda juga dapat menggunakan Dasbor Apptimize untuk memantau kinerja eksperimen Anda dan membandingkan hasilnya di berbagai segmen.
Kesimpulan
Pengujian dan eksperimen A/B sangat penting untuk meningkatkan konversi dan pendapatan aplikasi seluler. Dengan mengikuti langkah-langkah yang diuraikan dalam artikel ini, Anda dapat merencanakan dan menjalankan pengujian dan eksperimen yang efektif untuk pengoptimalan aplikasi Anda. Namun, untuk membuat prosesnya lebih mudah dan lebih cepat, Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan Appabrik, platform pengembangan & manajemen aplikasi seluler tanpa kode.
Appabrik adalah platform yang kuat dan mudah digunakan yang memungkinkan Anda membuat aplikasi asli yang indah untuk iOS dan Android tanpa coding. Anda juga dapat menggunakan Appabrik untuk mengintegrasikan aplikasi Anda dengan berbagai layanan, seperti CRM, sistem loyalitas, platform e-commerce, dan banyak lagi. Selain itu, Appabrik menawarkan fitur pengujian A/B bawaan yang memungkinkan Anda untuk menguji berbagai