Produk dengan traffic kecil dan conversion rate tinggi layak masuk daftar pengujian demand. Namun, angka itu belum membuktikan produknya akan tetap efisien saat mendapat lebih banyak pengunjung. Periksa siapa yang datang, berapa transaksi yang membentuk persentasenya, contribution yang tersisa, dan kemampuan memenuhi order sebelum menambah exposure.
Saya akan memakai produk seperti ini sebagai kandidat untuk satu pertanyaan: apakah penawaran tersebut juga menarik bagi pengunjung tambahan yang memang ingin kamu jangkau? Jawabannya perlu dicari melalui tes terbatas, dengan konteks yang lebih lengkap daripada ranking omzet.
Tentukan arti traffic dan conversion per produk
Mulai dari satu periode lengkap dan satu toko atau channel. Gunakan SKU yang stabil agar perubahan nama produk tidak memisahkan histori yang sebenarnya sama. Pisahkan varian jika harga, stok, atau kebutuhan pembelinya berbeda secara berarti.
Tentukan denominator conversion. Dalam contoh artikel ini, denominator adalah sesi yang melihat halaman SKU. Numerator adalah sesi tersebut yang menghasilkan setidaknya satu pembelian valid untuk SKU yang sama, dalam aturan pengamatan yang ditetapkan.
Definisi itu berbeda dari jumlah seluruh order dibagi seluruh kunjungan toko. Seseorang bisa melihat beberapa produk, kembali dalam sesi berikutnya, atau membeli beberapa item. Karena itu, jangan menjumlahkan sesi per SKU lalu menyebutnya sesi unik toko.
Jika ekspor hanya menyediakan order dan pengunjung dengan definisi lain, pakai istilah yang sesuai. Kamu tetap bisa membandingkan indikator yang konsisten, tetapi jangan mengubahnya diam-diam menjadi persentase orang yang membeli. Simpan definisi, periode, status order, dan waktu pengambilan laporan bersama tabel.
Baca peluang melalui satu tabel kecil
Berikut contoh hipotetis, bukan hasil bisnis nyata. Untuk memudahkan latihan, setiap sesi yang bertransaksi menghasilkan satu order SKU. Contribution sebelum media sudah mengurangi biaya produk, fee, pemenuhan, dan biaya variabel lain yang relevan. Biaya iklan serta biaya tetap belum dikurangi.
| SKU | Sesi halaman produk | Sesi dengan pembelian | Conversion | Contribution per order sebelum media | Kondisi yang perlu diperiksa |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 1.000 | 30 | 3% | Rp50.000 | Volume lebih besar, asal traffic campuran |
| B | 100 | 8 | 8% | Rp35.000 | Traffic sedikit, komposisi pembeli perlu diperiksa |
| C | 200 | 12 | 6% | Rp15.000 | Ruang biaya media lebih sempit |
| D | Belum tersedia | Belum tersedia | Belum diketahui | Rp40.000 | Pencatatan exposure belum lengkap |
B terlihat menarik karena delapan dari seratus sesi menghasilkan pembelian. Namun delapan transaksi juga membuat persentasenya mudah berubah. Dengan denominator tetap seratus, tambahan satu sesi bertransaksi saja mengubah rate dari 8% menjadi 9%.
Untuk melihat sisi ekonominya, hitung contribution teramati per sesi pada contoh:
- A:
30 × Rp50.000 ÷ 1.000 = Rp1.500. - B:
8 × Rp35.000 ÷ 100 = Rp2.800. - C:
12 × Rp15.000 ÷ 200 = Rp900.
Angka tersebut membantu membaca hasil periode yang sudah terjadi. Ia belum menjadi batas biaya traffic yang pasti aman untuk periode berikutnya. Biaya akuisisi, perubahan komposisi pengunjung, retur yang belum matang, serta kebutuhan biaya tetap tetap perlu diperiksa.
SKU D belum bisa dinilai conversion-nya. Ketiadaan laporan bukan bukti bahwa tidak ada orang yang berminat. Tindakan pertama untuk D adalah memperbaiki pengukuran yang diperlukan.
Cari alasan mengapa produk itu tampak unggul
B bisa mempunyai conversion lebih tinggi karena banyak pengunjungnya pelanggan lama. Mungkin tautannya dikirim setelah percakapan dengan customer service. Mungkin pula ada kupon khusus yang tidak tersedia pada A.
Ketiga keadaan itu menghasilkan peluang yang berbeda. Produk yang cocok untuk rekomendasi pelanggan lama belum tentu menjadi pintu masuk yang sama baiknya bagi pembeli baru. Produk yang membutuhkan bantuan memilih ukuran mungkin memerlukan penjelasan lebih jelas sebelum traffic diperluas.
Periksa beberapa hal yang dapat mengubah keputusan:
| Pertanyaan | Bukti yang dicari | Implikasi untuk tes |
|---|---|---|
| Siapa pengunjung B? | Sumber traffic dan status pelanggan jika tersedia | Pilih populasi tambahan yang ingin dipelajari |
| Apa yang mereka lihat? | Harga, kupon, isi paket, halaman dan versi creative | Pertahankan penawaran yang sedang diuji |
| Apakah order selesai dengan baik? | Pembatalan, retur, keluhan dan biaya aktual | Jangan memperbesar masalah yang belum beres |
| Apakah produk dapat dipenuhi? | Stok siap jual dan kapasitas pengiriman | Batasi demand pada kapasitas yang tersedia |
Jika komposisi traffic tidak tersedia, tulis ketidakpastian itu. Jangan mengisi penjelasan yang terdengar masuk akal sebagai fakta. Kamu dapat merancang tes berikutnya agar sumber traffic lebih jelas.
Untuk keputusan yang berfokus pada pembelian berulang, gunakan pemilihan produk akuisisi berdasarkan contribution cohort. Pertanyaan di sini lebih awal: produk mana yang layak diberi kesempatan mendapatkan exposure tambahan?
Hubungkan produk dengan creative secara hati-hati
Creative yang menampilkan B belum tentu hanya menghasilkan pembelian B. Pengunjung bisa melihat katalog lalu membeli A, atau mengambil keduanya dalam satu keranjang.
Simpan dua hubungan secara terpisah: SKU yang ditampilkan dalam creative dan SKU yang benar-benar dibeli. Hubungkan keduanya hanya ketika data perjalanan atau aturan atribusi yang kamu pakai mendukungnya. Jika tidak tersedia, catat sebagai konteks pesan, bukan pemetaan revenue per creative.
Contohnya, tiga video menampilkan B pada minggu yang sama. Jangan menempelkan seluruh revenue mingguan B ke masing-masing video, lalu menjumlahkannya. Gunakan pemeriksaan penggabungan data dengan unit baris yang tepat untuk menjaga total tidak berlipat.
Tujuan tahap ini adalah menemukan hipotesis yang berguna. Misalnya, pengunjung B mungkin membutuhkan demonstrasi cara pemakaian. Itu dapat menjadi pertanyaan tes, meskipun kamu belum dapat membuktikan video tertentu menyebabkan seluruh pembelian B.
Buat kartu tes exposure sebelum menambah traffic
Pilih satu SKU dan satu populasi tambahan. Jangan sekaligus mengganti produk, harga, bundle, halaman, dan sumber traffic jika kamu ingin memahami peran exposure. Jika beberapa perubahan memang harus dilakukan bersama, tulis bahwa yang diuji adalah paket penawaran baru.
Kartu kerja berikut bisa kamu salin dan isi:
| Bagian | Isi yang dibutuhkan |
|---|---|
| Pertanyaan | Apakah SKU B layak diteruskan untuk traffic baru dari sumber yang dipilih? |
| Penawaran tetap | Harga, isi paket, halaman, informasi produk dan syarat promo |
| Populasi | Siapa yang masuk tes dan siapa yang tidak termasuk |
| Exposure | Cara memperoleh traffic dan bagaimana realisasinya dicatat |
| Ukuran hasil | Pembelian valid, contribution setelah biaya media, dan masalah fulfillment |
| Batas | Uang yang boleh dipakai, kapasitas order, serta pemicu penghentian operasional |
| Waktu baca | Periode pengamatan dan waktu yang dibutuhkan untuk melihat pembatalan atau retur relevan |
| Keputusan | Bukti yang mendukung lanjut, perbaiki, atau tahan |
Anggaran perlu cukup untuk pertanyaan yang ingin dijawab dan tetap sesuai kemampuan bisnis. Gunakan perencanaan budget tes tanpa angka sampel ajaib. Jika budget yang tersedia tidak mampu membedakan skenario penting, persempit pertanyaan atau gunakan pemeriksaan pengalaman pembeli terlebih dahulu.
Periksa juga stok dan fulfillment sebelum menambah demand. Conversion yang menarik tidak menyelesaikan barang yang belum siap dikirim.
Baca hasil tanpa menyalin persentase lama
Misalkan dalam lanjutan contoh hipotetis, B memperoleh 300 sesi tambahan dengan enam pembelian valid. Conversion teramati menjadi 2% pada kelompok traffic tambahan itu. Enam order menghasilkan contribution sebelum media 6 × Rp35.000 = Rp210.000. Jika biaya media kelompok tersebut Rp240.000, contribution setelah media adalah Rp210.000 − Rp240.000 = −Rp30.000, sebelum biaya tetap.
Hasil tersebut tidak mendukung penerusan dengan economics yang sama begitu saja. Periksa ketepatan pencatatan, asal pengunjung, penawaran, dan pengalaman halaman. Jangan menyimpulkan produknya buruk untuk semua orang; konteks tambahannya berbeda dari seratus sesi awal.
Sebaliknya, jika hasil terlihat membaik, periksa apakah periode itu juga membawa promo atau perubahan lain. Perbandingan sebelum dan sesudah belum mengisolasi tambahan penjualan yang disebabkan tes. Klaim kausal membutuhkan pembanding dan desain yang sesuai.
Simpan keputusan dengan alasan yang bisa dibaca kembali. Untuk B, hasilnya bisa berupa lanjut dengan batas baru, memperbaiki penjelasan produk, atau menahan tambahan traffic. Mulai dari satu SKU yang datanya cukup jelas, lalu gunakan tabelnya untuk meninjau keputusan. Pilih artikel lain sesuai kebutuhanmu di topik Brand Growth.
