Ringkasan Layanan
A/B Test Plan & Setup adalah layanan end-to-end untuk merancang eksperimen yang terukur: mulai dari prioritisasi hipotesis (PIE/ICE), desain eksperimen, setup di VWO/Optimizely atau Elementor Experiments, sampai QA hasil dan template laporan. Tujuannya sederhana: setiap A/B test punya goal yang jelas, data yang bersih, dan keputusan roll-out / iterate / kill yang konkret.
Dengan A/B Test Plan & Setup yang rapi, tim tidak lagi “test asal jalan” atau berhenti di angka CTR/CVR tanpa konteks. Founder dan C-level bisa melihat impact eksperimen terhadap KPI bisnis (lead, revenue, CPA, ROAS), sementara tim eksekusi punya panduan yang jelas kapan harus berhenti, kapan lanjut, dan apa eksperimen berikutnya.
Apa Saja yang Anda Dapat
1. Discovery & Prioritization
Kami mengumpulkan backlog hipotesis dari tim (UX, performance, product) lalu melakukan scoring menggunakan framework PIE/ICE (Potential, Importance, Ease / Impact, Confidence, Ease).
- Inventarisasi ide eksperimen dari stakeholder yang berbeda.
- Skoring untuk memilih 1–3 eksperimen dengan impact tertinggi.
- Penetapan KPI utama: CTR, CVR, CPA, ROAS, Revenue/Visitor, dll.
Hasilnya adalah shortlist eksperimen yang realistis, tidak membebani tim, dan selaras dengan tujuan bisnis.
2. Test Charter & Design
Setiap A/B Test Plan & Setup dilengkapi test charter yang rapi sehingga semua orang paham apa yang sedang diuji dan kenapa.
- Goal & hipotesis eksperimen (apa yang ingin dibuktikan dan alasannya).
- Varian: Control vs Variant A/B (atau A/B/C untuk tier Pro).
- Segmentasi: device (desktop/mobile), geo, audience tertentu (opsional).
- Estimasi sample size & durasi berdasarkan traffic & target uplift.
- Guardrails (batas aman): tidak merusak pembayaran, tidak mengganggu SEO penting, dsb.
3. Setup & Instrumentation
Kami membantu implementasi eksperimen di tool yang Anda gunakan, misalnya VWO, Optimizely, atau Elementor Experiments, sekaligus memastikan event konversi tercatat dengan benar.
- Setup eksperimen di VWO/Optimizely atau Elementor (untuk WordPress).
- Mapping event di GA4/GTM:
- Klik CTA utama (add to cart, form button, dsb.).
- Form submit /
generate_lead. - Purchase / thank-you page (untuk e-commerce).
- Verifikasi integrasi agar data test bisa dihubungkan dengan KPI bisnis.
4. QA Teknis Sebelum Live
Sebelum A/B test live, kami melakukan QA teknis untuk meminimalkan risiko:
- Cek bucketing: user tidak lompat-lompat varian.
- Minimalkan flicker/FOUT (tampilan “kedip” saat load) sebisa mungkin.
- Periksa error di console (JS error) dan layout/responsiveness di device utama.
- Pastikan paritas konten penting untuk SEO (title/meta/heading) jika menyentuh halaman organik utama.
5. Monitoring & Governance
Selama eksperimen berjalan, kami membantu monitoring dasar agar A/B Test Plan & Setup Anda tetap berada di jalur yang benar.
- Mid-test sanity check: apakah traffic & konversi cukup?
- Deteksi anomali (promo besar, downtime, perubahan funnel lain).
- Catatan stopping rules dan anti-peeking (tidak ambil keputusan terlalu cepat).
6. Handover & Template Laporan
Setelah eksperimen selesai, Anda mendapatkan template Result Report yang bisa dipakai berulang kali.
- Uplift per metric (absolute & relative) yang mudah dipahami.
- Catatan effect size & confidence (disajikan secara non-teknis).
- Keputusan yang jelas: roll-out, iterate, atau kill.
- Bagian “what we learned” sebagai bahan backlog eksperimen berikutnya.
Batasan Scope, Prasyarat, dan Timeline
Batasan Scope
- Tidak termasuk redesign besar atau pengembangan fitur custom yang kompleks.
- Multivariate testing (MVT) penuh & analisis statistik advanced dapat dikutip terpisah.
Prasyarat
- Akses GA4 & GTM.
- Akses tool eksperimen (VWO/Optimizely) atau WordPress + Elementor (untuk Elementor Experiments).
- URL/halaman target yang akan diuji.
- Baseline traffic & KPI untuk estimasi durasi & sample size.
Timeline
- Estimasi 3–7 hari kerja per eksperimen sejak brief & akses lengkap (di luar durasi running test).
Paket & Harga
Lite Rp1.100.000
- 1 eksperimen A/B (1 halaman), 1 varian + Control.
- Test charter lengkap (goal, hipotesis, KPI, durasi, estimasi sampel).
- Setup & QA dasar (fungsi & layout).
- Estimasi sample size & duration.
- Template laporan hasil.
- 1× revisi (adjust hipotesis/copy/layout ringan sebelum live).
Standard Rp1.800.000
- 1–2 eksperimen A/B (≤2 halaman), hingga 2 varian.
- Instrumentasi GA4/GTM (click/form/purchase event terkait test).
- Mid-test review (sanity check traffic & data).
- QA komplit: flicker/FOUT, console error, responsive check, SEO dasar.
- Ringkasan hasil + rekomendasi roll-out/iterate/kill (format laporan singkat).
- 2× revisi (pre-live atau minor post-test adjustment).
Pro Rp2.600.000
- 2–3 eksperimen (bisa sequential), varian hingga A/B/C.
- Guardrails statistik (effect size & confidence interval disertakan di laporan).
- Template & contoh Result Report siap presentasi ke manajemen.
- Playbook next experiments berdasarkan learnings test.
- Handover call 30’ (opsional) untuk walkthrough hasil & rencana lanjutan.
- 3× revisi.
Catatan: harga belum termasuk lisensi tool eksperimen (VWO/Optimizely) atau biaya development besar. Paket dapat dibundling dengan LPO Audit, Experiment Report, atau Monthly Performance Report.
FAQ
1. Apa itu layanan A/B Test Plan & Setup dan apa output konkretnya?
A/B Test Plan & Setup adalah layanan untuk merancang dan menyiapkan eksperimen A/B dari awal sampai siap jalan: hipotesis, desain test, setup alat, dan QA hasil.
Output konkretnya biasanya meliputi:
- Test charter (goal, hipotesis, varian, KPI, estimasi durasi & sampel).
- Konfigurasi eksperimen di VWO/Optimizely/Elementor.
- Instrumentasi event di GA4/GTM untuk klik, form submit, dan konversi.
- Checklist QA teknis sebelum live dan template laporan hasil.
Setelah itu, tim Anda bisa menjalankan eksperimen dengan struktur yang jelas dan mudah dipresentasikan ke manajemen.
2. Kapan saya sebaiknya menggunakan layanan A/B Test Plan & Setup ini?
Layanan ini cocok ketika Anda sudah punya traffic & funnel dasar, tapi:
- Backlog ide eksperimen banyak namun belum terurut prioritasnya.
- Tim sering “coba-coba” A/B test tanpa dokumentasi yang rapi.
- Keputusan roll-out/kill sering dibuat berdasarkan feeling, bukan data.
- Butuh format report eksperimen yang bisa diterima manajemen.
Dengan A/B Test Plan & Setup, eksperimen menjadi bagian dari proses yang terstruktur, bukan sekadar aktivitas sampingan.
3. Apakah saya harus memakai VWO/Optimizely? Bagaimana kalau hanya pakai Elementor?
Tidak wajib VWO/Optimizely. Kami bisa bekerja dengan:
- VWO/Optimizely untuk stack eksperimen yang lebih matang.
- Elementor Experiments untuk WordPress yang ingin memulai A/B test sederhana.
Yang penting, tool-nya bisa:
- Melakukan split traffic secara konsisten.
- Mencatat konversi atau setidaknya mengirim event ke GA4.
Di awal, kita akan review setup Anda dan rekomendasikan opsi paling realistis sesuai budget & stack yang ada.
4. Berapa lama proses A/B Test Plan & Setup sampai eksperimen bisa live?
Rata-rata, proses A/B Test Plan & Setup memakan waktu:
- ±3–7 hari kerja untuk penyusunan plan, setup alat, dan QA teknis (setelah akses & brief lengkap).
Setelah itu, durasi running test sangat tergantung traffic dan target uplift. Dalam plan, kami akan memberi estimasi durasi dan sample size supaya keputusan tidak diambil terlalu cepat.
5. Apa bedanya A/B Test Plan & Setup dengan Experiment Report?
Perbedaan utamanya:
- A/B Test Plan & Setup fokus pada pra-test: menyusun hipotesis, desain eksperimen, setup alat, dan QA sebelum live.
- Experiment Report fokus pada pasca-test: membaca hasil eksperimen yang sudah berjalan, menghitung lift, dan menyusun rekomendasi roll-out/kill.
Keduanya bisa dipakai bersama: Plan & Setup di awal, Experiment Report ketika test selesai.
6. Apakah layanan ini juga mencakup copywriting atau redesign besar?
Layanan A/B Test Plan & Setup mencakup rekomendasi copy/layout pada level eksperimen, namun tidak termasuk redesign besar atau build fitur kustom dari nol.
Untuk kebutuhan seperti wireframe baru, copy panjang, atau implementasi dev yang lebih berat, biasanya akan dikombinasikan dengan paket lain (misalnya Wireframe & Copy Section atau LPO Audit + implementasi).
7. Apa yang terjadi setelah eksperimen selesai dan hasilnya sudah jelas?
Setelah eksperimen selesai, alur umumnya:
- Data dikumpulkan dan dimasukkan ke template Result Report.
- Kami hitung uplift per metric dan rangkum dalam keputusan: roll-out / iterate / kill.
- Anda menerima checklist implementasi untuk mengaplikasikan variant pemenang.
Hasil eksperimen ini juga menjadi input penting untuk backlog A/B test berikutnya, sehingga program eksperimen Anda berkembang terus, bukan berhenti di satu test saja.