Contoh penerapan A/B testing di pesan broadcast WhatsApp itu cocok untuk membandingkan dua alternatif pesan promosi atau marketing.
Tes ini berfungsi untuk sekelompok customer sebelum broadcast ke seluruh customer.
Nantinya mayoritas customer lebih memilih opsi A atau B sebagai template broadcast.
Dua gambar yang serupa pun dengan hanya sedikit perubahan bisa menghasilkan perbedaan respon.
Misalnya perubahan di opening (kata pembuka), urutan kalimat, tone of voice atau gaya bahasa, penempatan CTA, atau ada tidaknya emoji.
Bagaimana penerapan A/B testing yang baik untuk pesan broadcast WhatsApp?
Kita akan bahas di artikel CRM.id ini, seperti peran A/B testing untuk broadcast pesan WhatsApp sampai contoh penerapan untuk beberapa jenis template broadcast.
Apa Itu dan Contoh Penerapan A/B Testing
A/B Testing adalah metode pengujian atau validasi konsep dengan cara membandingkan dua versi pesan (Versi A dan Versi B).
Kedua versi ini dikirim ke audiens berbeda untuk melihat versi mana yang terbaik (disukai oleh audiens).
Kalau untuk template pesan broadcast WhatsApp, A/B testing berarti:
Menguji dua versi pesan broadcast WA yang berbeda untuk mengetahui versi yang menghasilkan respon lebih banyak.
Responnya bisa berupa balasan pesan, klik tautan, adanya transaksi pembelian setelah broadcast terkirim, atau tindakan lainnya.
Tapi eksperimen ini bukan cuma mengganti secara asal-asalan saja. A/B testing itu perlu memenuhi kriteria seperti:
- Memiliki hipotesis yang bisa diuji
- Bisa mengukur metrik secara jelas
- Punya data yang jelas dan tidak mengandalkan perasaan
Misalnya: “Sepertinya kalau pakai emoticon lebih bagus deh”
Contoh A/B testingnya:
“Apakah penambahan emoticon di opening pesan broadcast akan meningkatkan reply (balasan) daripada pesan yang tidak?”
Baca Juga: Apa Itu Pesan Broadcast dan Cara Membuatnya?
Alasan Broadcast WhatsApp Perlu A/B Testing
Ada beberapa alasan kenapa broadcast pesan di WhatsApp juga perlu ada A/B testing, seperti:
1. WhatsApp Channel dengan Attention Tinggi
Berbeda dengan email, WhatsApp hampir selalu dibuka oleh penggunanya setiap waktu.
Push notifikasi juga muncul pada posisi prioritas di bagian atas notifikasi smartphone, dan interaksi terjadi secara langsung.
Karena hal itu juga beberapa kesalahan kecil bisa berdampak, seperti pelanggan merasa terganggu, pesan dicuekin begitu saja, dan lebih parah nomor diblokir.
A/B testing ini yang membantu menemukan format pesan yang paling tepat.
2. Perilaku Pelanggan Tidak Bisa Ditebak
Kalimat yang menurut Anda sudah bagus dan cukup persuasif belum tentu juga terjadi hal yang sama pada pelanggan Anda.
Beberapa contoh perilakunya:
- Ada audiens yang suka chat singkat dan to the point
- Audiens yang butuh penjelasan detail
- Ada yang responsif terhadap diskon
- Jenis audiens yang sensitif terhadap harga dan promosi terus-menerus
- Ada yang lebih fokus pada value walaupun harganya mahal
3. Penggunaan Template Broadcast Pesan WhatsApp Berulang Kali
Template atau broadcast pesan itu digunakan secara berulang kali dengan beberapa penyesuaian saja dan format yang hampir selalu sama, berbeda dengan chat manual.
Broadcast WhatsApp jadi standar komunikasi bisnis yang juga mempengaruhi pengalaman pelanggan ke depannya.
Baca Juga: 25 Contoh Kata-Kata Promosi Lewat WhatsApp
Contoh Komponen A/B Testing di Pesan Broadcast WhatsApp
Ada beberapa komponen pesan broadcast WhatsApp yang bisa di A/B testing, misalnya saja:
1. Opening Message (Kalimat Pembuka)
Misal perbandingannya (A atau B bisa Anda pilih secara bebas sesuai kebutuhan):
- Formal (A) vs santai (B)
- To the point (A) vs basa-basi (B)
- Pakai nama pelanggan (A) vs tidak pakai nama pelanggan (B)
2. Gaya Bahasa Atau Tone of Voice
- Profesional (A) vs semi formal/casual (B)
- Hangat (A) vs faktual (B)
- Energik (A) vs netral (B)
3. Panjang Pesan
- Pesan singkat (1 sampai 2 paragraf) (A)
- Pesan panjang dan detail (B)
4. Penempatan CTA (Call to Action)
- CTA di awal (A) vs CTA di akhir (B)
- CTA berupa pertanyaan (A) vs CTA berformat instruksi (B)
5. Format Pesan
- Paragraf panjang (A)
- Bullet point (B)
6. Ada dan Tidak Adanya Emoji/Emoticon
- Tanpa emoji (A) vs pakai emoji
- Lebih banyak pakai emoji (A) vs Lebih sedikit pakai emoji (B)
- Emoji di opening (A) vs emoji di CTA (B)
7. Sense of Urgency (Scarcity)
- Tanpa urgensi (A) vs ada batas waktu (B)
- Stok terbatas (A) vs bonus terbatas (B)
Baca Juga: Tips dan Contoh Kata Kata Broadcast Promosi WhatsApp
Langkah Penerapan A/B Testing di Pesan Broadcast WA
Berikut ini beberapa langkah menerapkan A/B testing di pesan broadcast.
Langkah 1: Tentukan Tujuan (Goal) A/B Testing
Ketika Anda akan broadcast pesan marketing, pasti ada tujuan khusus yang coba Anda tuju.
Menentukan tujuan ini agar A/B testingnya nanti lebih terfokus. Satu A/B testing setidaknya mewakili satu tujuan/goal.
Misalnya saja jika punya tujuan seperti ini:
- Meningkatkan response rate
- Meningkatkan klik tautan eksternal (website, Shopee, Tokopedia, dsb)
- Meningkatkan conversion pembelian di WhatsApp, dan sebagainya.
Langkah 2: Tentukan Variabel Atau Komponen yang Mau Diuji
Tentukan apa saja yang mau dibandingkan, apakah opening messagenya, CTA, image, tone dan gaya penyampaian, panjang pesan, atau kombinasi.
Penentuan ini bergantung pada tingkat kebutuhan testingnya, apa mau menguji bagian tertentu saja, sebagian atau keseluruhan yang sama sekali berbeda dari versi awal.
Langkah 3: Membagi Audiens Secara Acak
Sama seperti metode penelitian pada umumnya, agar mendapatkan hasil lebih objektif, pembagian pelanggan uji coba harus dilakukan secara acak (random).
Hal ini untuk mencegah terjadinya bias, dan pastikan kalau segmentasi audiens harus sama.
Misal sesama pekerja kantoran atau sesama ibu-ibu rumah tangga, dan pengirimannya di waktu yang relatif sama.
Misalnya:
- 50% pelanggan >> testing ke >> Versi A
- 50% pelanggan >> testing ke >> Versi B
Langkah 4: Analisis Hasilnya
Dari pengujian sebelumnya, Anda bisa menganalisis dan menghubungkan (connecting the dots) jadi pola-pola.
Apakah mayoritas pelanggan memilih versi A atau B. Pelanggan tidak mungkin memilih 100% di 1 versi saja, pasti ada kombinasi.
Kalau persentasenya berdekatan misal hampir 50-50%, maka pilih yang lebih tinggi.
Contoh versi A dapat 51% dan versi B mendapatkan 49%, maka yang diprioritaskan adalah versi A.
Jalan tengahnya bisa memilih kombinasi keduanya. Tapi hal ini harus ada follow up lagi, seperti pertanyaan atau wawancara lebih dalam (in-depth interview, itu butuh resources lagi).
Langkah 5: Pengukuran Hasil dan Evaluasi Perbaikan
Bagian ini adalah mengukur hasil berdasarkan goal atau KPI.
Versi mana yang punya response rate, click through rate (CTR), dan conversion rate tinggi.
Hasil ini nantinya bisa untuk implementasi di strategi berikutnya.
Baca Juga: Strategi WhatsApp Marketing yang Jitu Meningkatkan Leads
Contoh Penerapan A/B Testing di Template Pesan Broadcast WA
Berikut contoh A/B testing pesan broadcast WhatsApp sesuai kebutuhan bisnis.
Contoh 1: A/B Testing Template Promosi Produk
Tujuan:
Meningkatkan klik tautan di pesan promo
Versi A: Fokus Diskon
Halo Kak [nama]
Lagi ada promo spesial nih buat kakaknya.
Diskon sampai 25% loh untuk beberapa produk pilihan.Cek di sini ya [link]
Versi B: Fokus Manfaat
Halo Kak [nama]
Mau solusi yang bikin [pain point/masalah pelanggan] jadi lebih gampang?
Sekarang lagi ada penawaran spesial untuk produk kami.Detailnya klik disini [tautan]
Hipotesis:
Pesan broadcast yang memberikan value akan lebih menarik daripada hanya sebatas diskon, tapi tidak punya value/manfaat.
Hasil Pengujian (Insight):
- Versi A lebih tepat, jika audiens lebih sensitif pada harga (biasanya B2C)
- Versi B lebih cocok, jika audiens B2B yang lebih fokus pada value dan solusi
Contoh 2: A/B Testing Meningkatkan Response Rate dari Leads
Tujuan:
Melihat respon audiens perusahaan startup (dimana ada yang masih lebih prefer formal tapi ada juga yang lebih santai).
Versi A: Formal dan To The Point
Selamat [waktu] Bapak/Ibu/Kak [nama],
Kami dari [nama brand] ingin menindaklanjuti ketertarikan Anda pada software manajemen logistik kami.
Apakah kami boleh membantu menjelaskan lebih lanjut?
Versi B: Santai dan Personal
Halo Kak [nama]
Kemarin sempat bertanya terkait aplikasi manajemen logistik [nama brand], ya?
Ada yang bisa kami bantu jelaskan nih biar makin paham dengan produk kami?
Hipotesis:
Pesan yang lebih santai dan personal akan meningkatkan response rate untuk perusahaan startup yang karyawan dan pemiliknya dari generasi Z (gen Z).
Hasilnya:
- Versi A response rate 18% sedangkan versi B response rate 31%.
Insight yang Bisa Diambil:
- Untuk perusahaan startup yang isinya hampir anak muda semua (Gen Z terutama), bahasa yang lebih santai dan lebih personal cenderung lebih sesuai.
Contoh 3: A/B Testing Terhadap Detail Pesan
Tujuan:
Mengetahui pelanggan lebih suka pada isi pesan singkat atau detail
Versi A: Singkat
Halo Kak [nama]
Produk [nama produk] siap membantu Anda mengatasi [paint point/masalah] dengan [value/manfaat].
Mau kami jelaskan lebih lanjut?
Versi B: Detail
Halo Kak [nama]
Produk [nama produk] dirancang khusus untuk membantu:
- [value/manfaat 1]
- [value/manfaat 2]
- [value/manfaat 3]
- [Dan seterusnya]
Kalau kakak mau, saya bisa jelaskan detailnya satu per satu.
Hipotesis:
- Hot leads lebih suka detail produk yang detail dan meyakinkan, sedangkan cold leads yang pendek-pendek
Hasil dan Insight yang Bisa Diambil:
- Cold leads pesan singkat lebih cocok karena mereka belum tertarik, tapi bisa di treatment khusus menggunakan pesan-pesan pendek dan to the point
- Hot leads cenderung ingin pesan lebih detail terkait produk dan penyampaiannya lebih meyakinkan.
Baca Juga: Cara Meningkatkan B2B Lead Generation via WhatsApp Business
Kesalahan dan Best Practice di Contoh Penerapan A/B Testing
Ada beberapa kesalahan yang perlu Anda hindari saat melakukan A/B testing pada broadcast pesan WhatsApp.
Kenapa harus menghindarinya? supaya prosesnya tidak memakan banyak waktu, biaya, dan resources lainnya.
Berikut ini yang harus Anda hindari:
- Mengubah terlalu banyak komponen sekaligus tanpa ada keharusan untuk mengubahnya (permintaan audiens/pelanggan).
- Tidak punya target dan KPI yang jelas, jadi eksekusinya juga mengambang. Penekanan fokus juga tidak jelas apakah ke bagian opening, CTA, gaya bahasa, atau lainnya.
- Pemilihan sampel audiens (pelanggan) terlalu kecil, misal hanya memilih 5 pelanggan dari 50 pelanggan (populasi keseluruhan). Jadinya tidak berimbang dan rawan bias.
- Tidak mendokumentasikan hasil. Hal ini cukup riskan jika prosesnya berkelanjutan dan punya pelanggan yang cukup besar (misalnya sudah diatas 20 atau 50 pelanggan.
- Mengandalkan feeling, bukan data. Keputusan yang tidak berdasarkan pada data sudah pasti berisiko digunakan untuk pengambilan keputusan. Misal memilih versi A karena lebih pendek saja dari versi B tanpa testing.
Itulah kesalahan yang perlu Anda perhatian. Nah selanjutnya kita bahas bagaimana best practicenya:
- Uji satu komponen dalam satu waktu. Hal ini untuk mengetahui secara detail efektivitas per komponennya, apakah CTA masih kurang, bahasanya masih terlalu kaku atau tidak.
- Gunakan data setidaknya puluhan sampai ratusan pesan untuk memperkuat analisis dan menemukan pola (pattern) yang konsisten.
- Untuk melihat kemungkinan perubahan tren dan perilaku pelanggan, sebaiknya A/B testing secara berkala. Atau bisa juga ketika ada tren terjadi penurunan response rate atau klik tautan di pesan.
- Simpan template broadcast versi yang disukai mayoritas sample pelanggan yang jadi standar untuk broadcast ke keseluruhan pelanggan.
- Perlu monitoring, evaluasi ulang setiap beberapa bulan, dan perubahan sesuai tren perubahan.
Baca Juga: Terapkan Cara Terbaik Ini untuk Melayani Pelanggan Anda!
Peran WhatsApp CRM dalam A/B Testing Broadcast Pesan
Nah kita sudah bahas detail contoh penerapan A/B testing, cara, dan beberapa contohnya.
Dari semuanya itu kita bisa kita lihat kalau A/B testing sangat familiar di berbagai studi kasus bisnis seperti broadcast pesan WhatsApp.
Pakai WhatsApp Business biasa pun Anda sudah bisa menggunakan broadcast pesan dan menguji coba (A/B testing) secara manual.
Tapi kan cukup ribet, terlebih jika jumlah pesan, pelanggan, dan agen (admin) sudah cukup banyak pasti pengelolaannya berantakan.
Tapi dengan WhatsApp CRM, Anda bisa melakukan beberapa hal berikut:
- Mengirim template versi A dan B, mana yg lebih disukai kemudian save di aplikasi.
- Membagi audiens secara acak berdasarkan segmentasi (label dan tag di aplikasi CRM).
- Melihat performa tiap versi broadcast dan bisa memperbaharui templatenya seiring waktu.
- Mengoptimalkan pengiriman campaign broadcast berbasis data
- Pengolahan data testing secara terpusat oleh banyak tim dan bisa diawasi oleh supervisor atau business owner (pemilik bisnis).
- Tidak perlu melakukan A/B testing secara manual dan boros waktu.
WhatsApp CRM adalah Aplikasi CRM yang memfasilitasi penyambungan dengan akun WhatsApp Business melalui API dan tidak mudah terkena banned.
Hal itu karena sudah mematuhi panduan kebijakan dari Meta Business atau WhatsApp.
Penyedia Aplikasi CRM itu seperti CRM.id, jika Anda ingin mencari tahu lebih lanjut melalui tautan di Aplikasi CRM.id.
Atau bisa klik gambar dibawah ini.
Baca Juga: Panduan WhatsApp Flows untuk Sederhanakan Chat Bisnis
Kesimpulan
Seperti itulah penjelasan tentang contoh penerapan A/B testing untuk broadcast pesan WhatsApp.
Dari semua penjelasan, bisa kita lihat A/B testing berguna untuk menguji versi yang paling cocok dan efektif sesuai preferensi pelanggan.
Ada beberapa parameter dan komponen untuk testing, seperti title, CTA, copywriting, tautannya, gaya bahasa, dan sebagainya.
Jika itu terjadi, peluang untuk mendapat lebih banyak balasan (response rate), lebih banyak closing, dan menciptakan customer experience yang berkesan.
Untuk itu Anda perlu mencoba aplikasi CRM.id yang menawarkan pengalaman tersebut dan punya fitur broadcast dan template sesuai panduan dari Meta.
Anda bisa bereksperimen (A/B testing) dengan template yang ada sesuai kebutuhan, keinginan, masalah pelanggan Anda.
Jadi tunggu apa lagi? Yuk segera lakukan demo aplikasi atau hubungi nomor WhatsApp berikut.
- Cari Tahu Apa Itu WhatsApp Call & Fungsinya untuk Bisnis - 17 Juli 2026
- Mengulik Meta Business Suite: Fitur & Aplikasinya untuk Bisnis - 17 Juli 2026
- Voice of Customer: Cara Ubah Feedback Jadi Loyalitas Pelanggan - 16 Juli 2026