A/B Testing Tidak Lambat Karena Data

Tapi karena Cara Kita Bertanya ke Data Salah A/B testing dikenal sebagai gold standard of experimentation. Tujuannya jelas: membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cepat, lebih baik, dan berbasis data. Namun dalam praktiknya, A/B testing sering melakukan kebalikannya. Skenarionya hampir selalu sama. Sebuah ide baru diluncurkan ke eksperimen: harga baru, layout iklan, desain halaman signup. Tim menunggu berminggu-minggu. Lalu analis kembali dengan p-value, confidence level 95%, dan satu kesimpulan klasik: “Kita belum punya cukup bukti. Belum statistically significant. Lebih baik tunggu data tambahan.” 🟥 Menunggu terasa aman 🟥 Tapi diam-diam menggerus waktu, engagement, dan pertumbuhan Masalahnya bukan di datanya. Masalahnya…

You must be logged in to view this content.