A/B-test for begyndere: Alt hvad du skal vide for at komme i gang

20 min læses

Hvis du driver en lille virksomhed, så ved du, at hver en krone tæller. Du har ikke råd til at spilde penge på annoncekampagner, der ikke virker, eller nøjes med et websted, der ikke konverterer besøgende til købere.

Derfor er A/B-test sådan vigtigt - det hjælper dig med at træffe beslutninger om dit websted, e-mail-kampagner og annoncekampagner, der kan føre til flere salg med minimal investering.

I denne artikel vil vi forklare, hvad A/B-test er, hvordan du kommer i gang, og nogle af fordelene ved at bruge dette enkle, men effektive marketingværktøj.

Hvad er A/B-test?

A/B-test, også kendt som splittest, er en kraftfuld metode til test variationer af et marketingaktiv eller en webside for at afgøre, hvilken der klarer sig bedst.

Det involverer oprettelse af to (eller flere) versioner af samme indhold, hver med en specifik variation, og derefter viser dem til forskellige segmenter af dit publikum for at måle deres præstation i forhold til et foruddefineret mål.

Ved at sammenligne resultaterne kan du identificere den mest effektive version og brug denne indsigt til at optimere din marketingindsats, booste konverteringer og drive virksomhedsvækst.

I det væsentlige giver A/B-test dig mulighed for det finjustere dine marketingstrategier baseret på virkelige verden data, hvilket sikrer, at alle elementer i din kampagne er klar til succes.

For eksempel kan du lave to forskellige designs til en destinationsside og sende trafik til begge sider ligeligt. Ved at spore, hvordan hver version klarer sig, kan du bestemme, hvilken der er mere effektiv. Du kan derefter træffe beslutninger baseret på de data, du har indsamlet.

Billedkilde: Mod datalogi

A/B-test hjælper med at identificere de effektive elementer i dine marketingstrategier. Fra dit webstedsdesign til dit e-mail marketing, er det den bedste måde at finde det, der virker for din målgruppe.

Sådan udføres en A/B-test

De følgende trin vil guide dig til, hvordan du starter A/B-test. Du kan bruge disse trin til at lave dine egne tests og anvende resultaterne til din virksomhed.

Trin 1. Definer dine variabler

Det allerførste trin i en A/B-test er klart at bestemme, hvad du vil vurdere. Det første spørgsmål er, vil dette være en off-site or on-site prøve?

På side tests omfatter alle de elementer på dit websted, der er salgsrelateret. For eksempel kan du teste din CTA-tekst, placeringen af dine CTA'er, overskrifter, billeder, videoindhold, pop ups, potentiale domænenavne, og mere.

Off-site tests ser på effektiviteten af annoncer og salgsmails. Du vil lave denne form for test for at afgøre, om dine annoncer og e-mails genererer trafik og resulterer i konverteringer.

Beslutningen om, hvad du præcis skal teste, afhænger af dine nuværende mål. Hvad vil du forbedre? Hvis du f.eks. ikke er tilfreds med din sidste annoncekampagne, kan du teste nye annoncemateriale for at forbedre effektiviteten af dine marketingkampagner. Eller, hvis du redesigner dit websted, kan du teste forskellige hjemmesider for at se, hvilken der får besøgende til at bruge mere tid på webstedet.

Trin 2. Kom med en hypotese

Nu hvor du ved hvilke variabler du vil teste, er det tid til at lave en hypotese. Tænk over, hvilke ændringer du kan foretage for at få de resultater, du ønsker.

Lav en liste over alt, hvad du tror, du kan gøre bedre, og de måder, du kan forbedre. Skal du skrive bedre CTA'er? Kan dine e-mails bruge flere billeder? Skal din hjemmeside have et andet layout?

Når du er kommet med forskellige hypoteser, skal du prioritere dem. Identificer de bedste og vigtigste. Tænk over, hvordan du kan udføre dine A/B-tests for at teste dem. Overvej også, hvor svære de vil være at implementere, og deres potentielle indvirkning på kunderne.

Til sidst skal du beslutte, hvordan din A/B-test skal køre. Når du for eksempel tester e-mails, skal du udsende to forskellige versioner og spore, hvilken version der får de bedste resultater.

Til dette skal du identificere, hvilke e-mail-elementer du vil teste, såsom emnelinjen, kopien, billeder osv. Derefter overveje målemålinger gerne åben kurs eller klik-igennem rate (CTR) for at differentiere og sammenligne versioner.

Trin 3. Indstil en tidsgrænse

Du skal også beslutte, hvor længe du vil køre A/B-testen. Dette er ikke noget, som en anden kan beslutte for dig - du bliver nødt til at lære på din egen intuition og finde den tidsramme, der fungerer bedst for dig.

Generelt kan A/B-tests for e-mail-kampagner køre fra to timer op til en dag, afhængigt af hvordan du bestemmer en vindende version - typisk baseret på åbninger, klik eller omsætning. Det anbefales at vent mindst to timer med at finde en vinder baseret på åbninger, en time til at finde en vinder baseret på klik og 12 timer til at finde en vinder baseret på omsætning.

Et eksempel på opsætning af en test i Mailchimp for at sammenligne, hvilket e-mail-indhold der genererer mere omsætning

For annoncer skal du køre kampagnen for en minimum af 7-dag tests, fordi kortere test kan give inkonklusive resultater. For Facebook-annoncer kan du køre A/B-tests i op til 30 dage.

Når det kommer til hjemmesider, anbefalinger variere, hvilket tyder på, at du skal køre A/B-tests i en uge op til en måned. Husk forskellen mellem indkøbsadfærd i weekenden og hverdage, før du træffer en beslutning.

Hvis du lige er gået i gang med A/B-test og ikke er sikker på, hvor længe din test skal køre, kan du bruge en A/B-testvarighedsberegner. Når du har kørt et par test, vil du få en bedre idé om den ideelle tidsgrænse for hver type test.

Trin 4. Test hver variabel separat

Når du har bestemt, hvilke variabler du vil teste, bør du indsnævre det til kun én. Du vil teste variablen ved at oprette to alternativer. Du vil teste disse mod hinanden.

Hvis du har flere elementer i en kampagne eller et websted, du skal teste, skal du altid køre en test ad gangen.

Det er bedre at køre A/B-tests separat i stedet for at køre dem alle samtidigt. At teste for mange variabler på én gang vil gøre det vanskeligt at afgøre, hvilke dele der var succesfulde eller ej.

Ved kun at ændre én variabel, mens resten holdes konstant, vil de resulterende data være nemme at forstå og anvende.

Trin 5. Analyser resultater

Dine mål vil afgøre, hvordan du analyserer resultaterne af din A/B-test. For eksempel, hvis du vil teste måder at øge trafikken på dit websted på, bør du teste blogindlægstitler og websidetitler. Når alt kommer til alt, skal titler fange nogens opmærksomhed og give dem lyst til at lære mere.

Hver variabel, du tester for, vil have forskellige metrics og give forskellige resultater. Her er et par eksempler på potentielle mål og variabler, der kan ændres i din A/B-test:

Forbedring af konverteringsfrekvens (du kan ændre CTA-tekst, farver og elementplacering)
Reduktion af afvisningsfrekvens (test produktbeskrivelser, skrifttyper, du bruger i fortegnelser, og udvalgte billeder)
Websitetrafik øger (ændre placeringen af links)
Lavere afbrydelsesrater for indkøbskurv (brug forskellige produktbilleder)

Du kan også opdele dine resultater efter forskellige segmenter af dit publikum. Du kan bestemme, hvor din trafik kommer fra, hvilke elementer der virker bedst til mobil vs. desktop-brugere, hvordan nye besøgende tiltrækkes og mere.

Dine muligheder er næsten ubegrænsede:

Kilde: Right On Interactive

Ikke sikker på de testresultater, du fik? En måde, hvorpå du kan se nøjagtigheden af dine tests, er gennem kundefeedback. Efter at have ændret din markedsføring baseret på dine resultater, skal du integrere en undersøgelsesform på dit websted for at modtage feedback fra dit publikum for at se, om de nyder de ændringer, du har foretaget.

Trin 6. Juster og gentag

Arbejdet stopper ikke, når du har fået alle dine analyser pænt udformet. Nu skal du teste igen. Foretag flere ændringer, kør flere tests, og lær af de nye data.

Du skal selvfølgelig ikke køre A/B-test efter hinanden. Giv dig i stedet tid til at lære af de data, du har indsamlet, og udvikle kreative måder at justere din tilgang på, før du udgiver en ny test.

Hvad kan du A/B-teste

Her er en liste over webstedselementer, som du kan A/B-teste for at optimere din e-handelsydelse:

Hjemmeside helte billeder: Fang opmærksomhed med overbevisende visuals, der stemmer overens med brandidentitet og vækker nysgerrighed.
Opfordring til handling knap farver: Test levende nuancer for at fremme brugerengagement og motivere klik-throughs.
Produktsidelayout: Eksperimenter med forskellige arrangementer for at optimere brugeroplevelsen og salgskonverteringer.
Prisfastsættelse af visningsformater: Test forskellige prisstrukturer for klarhed og overbevisende effekt.
Kassesidedesign: Optimer layout for strømlinet navigation og friktionsfri brugeroplevelse.
Placering af udtalelser: Vurder virkningen af positionering Kundeudtalelser strategisk for troværdighed og tillidsskabende.
Navigationsmenustile: A/B-testmenudesign til intuitiv, brugervenlig navigation.
Søgebjælkens placering: Vurder den optimale placering for nem adgang og forbedret brugerkomfort.
E-mail Tilmeld form variationer: Test forskellige formulardesigns for at øge abonnentindsamling og engagement.
Sidefods indhold og layout: Eksperimenter med indholdsarrangement for øget synlighed og brugerinteraktion.
Salgsfremmende bannerdesign: A/B-test visuelt tiltalende bannere til kampagner for at maksimere opmærksomhed og konverteringer.
Sociale beviselementer: Vurder effektiviteten af social bevis til at opbygge tillid og fremme konverteringer.
Placering af videoindhold: Test videopositionering for maksimal indflydelse på engagement og produktforståelse.
Præsentation af tillidsmærker: Eksperimenter med placering af tillidsbadge for at øge troværdigheden og berolige potentielle kunder.
Skrifttyper og -størrelser: A/B-testskrifttyper for læsbarhed og æstetisk appel på tværs af enheder og platforme.
Mobil lydhørhed: Optimer til problemfri brugeroplevelse og konvertering på mobile enheder.
Relateret produktsektionsarrangement: Test layout til at køre krydssalg og øge den gennemsnitlige ordreværdi.
Synlighed for forsendelse og returpolitik: A/B-test for fremtrædende plads for at indgyde tillid og reducere tøven ved køb.
Visning af live chatfunktioner: Testplacering og synlighed for forbedret kundesupport og tilfredshed.
Exit-forsæt pop-up variationer: A/B-test for at fange opmærksomhed og tilskynde til konverteringer, før besøgende forlader webstedet.

En lang historie kort, du kan teste hvert element i din onlinebutik for at forbedre effektiviteten af din online forretning.

A/B-test kan hjælpe dig med at få bedre omsætning

A/B-test giver dig mulighed for finjustere din hjemmeside og markedsføringsmateriale for at sikre, at de er optimeret til maksimal effekt.

Maksimer indtjening

A/B-test giver dig mulighed for at eksperimentere med forskellige versioner af dit websted, produktsider eller markedsføringsmateriale, der hjælper dig med at identificere de elementer, der driver højere konverteringsrater. Ved finjustering disse kritiske berøringspunkter kan du effektivt guide besøgende gennem salgstragten, hvilket øger sandsynligheden for konverteringer og øge omsætningen.

Forfin brugeroplevelsen

Gennem A/B-test kan du vurdere effekten af forskellige design, layout og funktionalitet ændringer i brugeroplevelsen. Ved at udpege de elementer, der bedst engagerer og giver genlyd hos dit publikum, kan du skabe en problemfri og intuitiv brugerrejse, der tilskynder besøgende til at konvertere, hvilket i sidste ende fører til forbedrede indtægtsstrømme.

Forbedre produktpræsentationen

A/B-test giver dig mulighed for at teste forskellige produkter billeder, beskrivelser og prisstrategier for at bestemme den mest overbevisende præsentation for dine tilbud. Dette giver dig mulighed for at fremvise dine produkter i det bedste lys, hvilket effektivt påvirker købsbeslutninger og driver omsætningsvækst.

Skræddersy marketingbudskaber

A/B-test kan også anvendes til e-mail marketing, annoncetekst og andet salgsfremmende indhold. Ved at teste forskellige meddelelsesstrategier, tilbud og opfordringer til handling, du kan identificere de mest effektive metoder til at fange dit publikums opmærksomhed og drive dem til at foretage et køb og derved øge omsætningen.

Et eksempel på test af forskellige emner til en salgsfremmende e-mail-kampagne

Fordele og ulemper ved A/B-test

Som med hver medalje har A/B-test gode og dårlige sider. Lad os finde ud af dem.

A/B test professionelle

Datadrevet afgørelser: A/B-tests giver konkrete data til at træffe informerede beslutninger om ændringer, hvilket gør det muligt for virksomheder at basere optimeringsstrategier på reelle brugerinteraktioner og -præferencer.
Forbedret brugeroplevelse: Ved at teste forskellige varianter kan virksomheder forfine og forbedre brugeroplevelsen, hvilket fører til højere tilfredshed og engagement med deres e-handelsplatform.
Øgede konverteringsrater: A/B-test kan føre til højere konverteringsrater ved at identificere og implementere de mest effektive design- og indholdselementer, der giver genlyd med målgruppe.
Reducerede afvisningsprocenter: Gennem iterativ testning kan virksomheder lokalisere og rette op på elementer, der bidrager til høje afvisningsprocenter, hvilket i sidste ende forbedrer brugerfastholdelse og -engagement.
Forbedret indhold: A/B-test giver mulighed for evaluering og forfining af indhold, hvilket resulterer i forbedret meddelelser og kommunikation med potentielle kunder.

A/B-test ulemper

Tidskrævende: Processen med at opsætte, køre og analysere A/B-tests kan være tidskrævende, kræver omhyggelig planlægning og udførelse for at give meningsfulde resultater.
Begrænset anvendelsesområde: A/B-test kan have begrænsninger i test omfattende hele webstedet ændringer, da det typisk fokuserer på specifikke elementer eller variationer ad gangen.
Risiko for falske positiver: Der er risiko for at drage fejlagtige konklusioner fra A/B-testresultater, hvilket potentielt kan føre til misforståede optimeringsbeslutninger, hvis statistisk signifikans ikke opretholdes strengt.
Tekniske fejl: Implementerings- og udførelsesfejl i A/B-tests kan føre til skæve resultater, hvilket underminerer pålideligheden af testresultaterne.
Kortsynet: At fokusere udelukkende på A/B-test kan føre til en vægt på mindre designændringer på bekostning af holistisk, store billede forbedringer, hvilket potentielt går glip af bredere optimeringsmuligheder.

3 typer A/B-test

Der er tre hovedtyper af A/B-test.

Split test: Denne klassiske form for A/B-test involverer sammenligning af to versioner (A og B) af en enkelt variabel for at bestemme, hvilken der klarer sig bedre til at opnå et specifikt mål, som f.eks. klik-igennem kurser eller konverteringer. Den er ideel til at vurdere virkningen af individuelle ændringer, som f.eks opfordring til handling knapfarve eller overskriftstekst, der giver værdifuld indsigt i brugerpræferencer og adfærd.
Multivariat test: I modsætning til splittesting giver multivariat test dig mulighed for at evaluere virkningen af flere variationer af forskellige elementer samtidigt. Ved at analysere de kombinerede effekter af forskellige ændringer, såsom overskrift, billede og knapfarve, får du indsigt i, hvordan disse elementer interagerer for at påvirke brugerengagement og konverteringsrater, hvilket hjælper dig med at træffe informerede beslutninger om holistiske sideoptimeringer.
Flersidet test: Denne tilgang involverer test af hele websider mod hinanden i stedet for specifikke elementer. Det er værdifuldt til at evaluere det overordnede layout, indholdsstruktur og design af forskellige sideversioner, hvilket giver indsigt i, hvilke sidekonfigurationer der passer bedst til dit publikum og driver ønskede brugerhandlinger.

Disse testmetoder giver e-handelsvirksomheder mulighed for at lave datastyret beslutninger, optimere brugeroplevelser og maksimere konverteringsrater ved at forstå virkningen af ændringer på deres websteder eller apps.

4 mest almindelige fejl i A/B-testning

Når det kommer til A/B-test, er det afgørende at undgå almindelige fejltrin for at udnytte dets fulde potentiale. Her er de fire mest udbredte fejl at være opmærksom på:

Fejl hypotese: Den mest almindelige fejl i A/B-test er at have en ugyldig hypotese. Hver test begynder med en hypotese, og hvis den er forkert, er det usandsynligt, at testen vil give meningsfulde resultater. Det er vigtigt at formulere klart, datastyret hypoteser for at sikre validiteten og effektiviteten af A/B-tests. Uden en solid hypotese kan hele testprocessen mangle retning og undlade at give brugbar indsigt til optimering af brugeroplevelser og fremkaldelse af konverteringer.
Ignorerer statistisk signifikans: Forsømmelse af at sikre statistisk signifikante resultater kan føre til fejlagtige konklusioner, hvilket bringer pålideligheden af testresultaterne i fare. Det er afgørende at nøje vurdere den statistiske signifikans af A/B-testresultater for at træffe informerede beslutninger og undgå at drage vildledende konklusioner.
Tester for mange hypoteser samtidigt: At engagere sig i flere hypoteser inden for en enkelt test kan indvikle dataene og hæmme evnen til at udpege den præcise effekt af hver enkelt ændring. Fokusering på for mange hypoteser på én gang kan udvande klarheden af indsigter afledt af testprocessen, hvilket hindrer evnen til at lave velinformeret optimeringsbeslutninger.
For tidlig implementering af ændringer: At skynde sig at implementere ændringer baseret på foreløbige eller inkonklusive A/B-testresultater kan være kontraproduktivt. Det er bydende nødvendigt at indsamle robuste og afgørende data over en passende varighed, før du foretager væsentlige ændringer af din e-handel platform, der sikrer, at beslutninger er forankret i sund og pålidelig indsigt.

At styre uden om disse faldgruber kan øge effektiviteten af A/B-testning og give e-handelsvirksomheder mulighed for at informere, datastyret beslutninger og optimer brugeroplevelser med tillid.

Du kan også køre effektive og omfattende A/B-tests

Der har du det - råd for at få dig i gang med stærke A/B-tests, der hurtigt vil hjælpe din virksomhed. Husk, at din virksomhed er unik, og den viden, der deles her, giver dig kun en skabelon at arbejde ud fra. Brug vores trin til at bygge de bedste A/B-tests til dig og dine mål, selvom du ikke er en marketingguru.

Sælg online

Med Ecwid Ecommerce kan du nemt sælge hvor som helst, til hvem som helst - på tværs af internettet og rundt om i verden.

Kom i gang

Marketing og markedsføring

Oktober 8, 2023

Om forfatteren

Max har arbejdet i e-handelsindustrien i de sidste seks år med at hjælpe brands med at etablere og øge niveauet for content marketing og SEO. På trods af det har han erfaring med iværksætteri. Han er skønlitterær forfatter i sin fritid.