A/B-testing for nybegynnere: Alt du bør vite for å komme i gang

Lagt ut 12 måneder siden by Max Komonov

Hvis du driver en liten bedrift, vet du at hver krone teller. Du har ikke råd til å kaste bort penger på annonsekampanjer som ikke fungerer, eller nøye deg med et nettsted som ikke konverterer besøkende til kjøpere.

Det er derfor A/B-testing er slik viktig - det hjelper deg å ta beslutninger om nettstedet ditt, e-postkampanjer og annonsekampanjer som kan føre til mer salg med minimal investering.

I denne artikkelen vil vi forklare hva A/B-testing er, hvordan du kommer i gang, og noen av fordelene ved å bruke dette enkle, men effektive markedsføringsverktøyet.

Hva er A/B-testing?

A/B-testing, også kjent som delt testing, er en kraftig metode for testvariasjoner av et markedsføringsmiddel eller nettside for å finne ut hvilken som gir best resultater.

Det innebærer lage to (eller flere) versjoner av samme innhold, hver med en spesifikk variasjon, og deretter viser dem til forskjellige segmenter av publikum for å måle ytelsen deres mot et forhåndsdefinert mål.

Ved å sammenligne resultatene kan du identifisere den mest effektive versjonen og bruk denne innsikten til å optimalisere markedsføringstiltakene dine, øke konverteringer og drive virksomhetsvekst.

I hovedsak lar A/B-testing deg gjøre det fin tone markedsføringsstrategiene dine basert på virkelige verden data, som sikrer at hvert element i kampanjen din er klargjort for suksess.

Du kan for eksempel lage to forskjellige design for en destinasjonssiden og sende trafikk til begge sider likt. Ved å spore hvordan hver versjon presterer, kan du finne ut hvilken som er mer effektiv. Du kan deretter ta avgjørelser basert på dataene du har samlet inn.

Bildekilde: Mot datavitenskap

A/B-testing hjelper deg med å identifisere de effektive elementene i markedsføringsstrategiene dine. Fra ditt nettsteddesign til ditt e-post markedsføring, er det den beste måten å finne det som fungerer for målgruppen din.

Hvordan gjennomføre en A/B-test

Følgende trinn vil veilede deg om hvordan du starter A/B-testing. Du kan bruke disse trinnene til å lage dine egne tester og bruke resultatene på virksomheten din.

Trinn 1. Definer variablene dine

Det aller første trinnet i en A/B-test er tydelig å bestemme hva du vil vurdere. Det første spørsmålet er, vil dette være en utenfor området or på stedet test?

På stedet tester inkluderer alle elementene på nettstedet ditt som er salgsrelatert. Du kan for eksempel teste CTA-teksten din, plasseringen av CTAene dine, overskrifter, bilder, videoinnhold, popup-vinduer, potensiell domenenavn, og mer.

Off-site tester ser på effektiviteten til annonser og salgse-poster. Du vil gjøre denne typen tester for å finne ut om annonsene og e-postene dine genererer trafikk og resulterer i konverteringer.

Å bestemme nøyaktig hva du trenger å teste avhenger av dine nåværende mål. Hva vil du forbedre? Hvis du for eksempel ikke er fornøyd med den siste annonsekampanjen din, kan du teste nye reklamer for å forbedre ytelsen til markedsføringskampanjene dine. Eller, hvis du redesigner nettstedet ditt, kan du teste forskjellige hjemmesider for å se hvilken som får besøkende til å bruke mer tid på nettstedet.

Trinn 2. Kom med en hypotese

Nå som du vet hvilke variabler du skal teste, er det på tide å lage en hypotese. Tenk på hvilke endringer du kan gjøre for å få de resultatene du ønsker.

Lag en liste over alt du tror du kan gjøre bedre og måtene du kan forbedre. Skal du skrive bedre CTAer? Kan e-postene dine bruke flere bilder? Bør nettstedet ditt ha en annen layout?

Etter at du har kommet med forskjellige hypoteser, må du prioritere dem. Identifiser de beste og viktigste. Tenk på hvordan du kan utføre A/B-testene dine for å teste dem. Vurder også hvor vanskelig de vil være å implementere og deres potensielle innvirkning på kundene.

Til slutt må du bestemme hvordan A/B-testen skal kjøre. For eksempel, når du tester e-poster, må du sende ut to forskjellige versjoner og spore hvilken versjon som får de beste resultatene.

For dette, identifiser hvilke e-postelementer du skal teste, for eksempel emnelinje, kopi, bilder osv. Deretter vurdere måleverdier som åpen kurs eller klikk-through rate (CTR) for å differensiere og sammenligne versjoner.

Trinn 3. Angi en tidsbegrensning

Du må også bestemme hvor lenge A/B-testen skal kjøres. Dette er ikke noe som noen andre kan bestemme for deg - du må lære på din egen intuisjon og finne tidsrammen som passer best for deg.

Generelt kan A/B-tester for e-postkampanjer kjøre fra to timer opp til en dag, avhengig av hvordan du bestemmer en vinnende versjon - vanligvis basert på åpninger, klikk eller inntekter. Det anbefales å vent i minst to timer for å finne en vinner basert på åpninger, én time for å avgjøre en vinner basert på klikk, og 12 timer for å avgjøre en vinner basert på inntekt.

Et eksempel på å sette opp en test i Mailchimp for å sammenligne hvilket e-postinnhold som gir større inntekter

For annonser bør du kjøre kampanjen for en minimum av 7-dag tester, fordi kortere tester kan gi usikre resultater. For Facebook-annonser kan du kjøre A/B-tester i opptil 30 dager.

Når det gjelder nettsider, anbefalinger varierer, noe som foreslår at du bør kjøre A/B-tester i én uke opp til en måned. Husk forskjellen mellom handleatferd i helgen og på hverdager før du tar en avgjørelse.

Hvis du akkurat har begynt med A/B-testing og ikke er sikker på hvor lenge testen skal vare, kan du bruke en Kalkulator for A/B-testvarighet. Etter at du har kjørt noen tester, vil du få en bedre ide om den ideelle tidsbegrensningen for hver type test.

Trinn 4. Test hver variabel separat

Når du har bestemt hvilke variabler du vil teste, bør du begrense det til kun én. Du vil teste variabelen ved å lage to alternativer. Disse skal du teste mot hverandre.

Hvis du har flere elementer i en kampanje eller et nettsted å teste, kjør alltid én test om gangen.

Det er bedre å kjøre A/B-tester separat i stedet for å kjøre alle samtidig. Å teste for mange variabler på en gang vil gjøre det vanskelig å avgjøre hvilke deler som var vellykket eller ikke.

Ved å bare endre én variabel mens resten holdes konstant, vil de resulterende dataene være enkle å forstå og bruke.

Trinn 5. Analyser resultatene

Målene dine vil avgjøre hvordan du analyserer resultatene av A/B-testen. Hvis du for eksempel vil teste måter å øke trafikken til nettstedet ditt på, bør du teste blogginnleggstitler og nettsidetitler. Tross alt bør titler fange noens oppmerksomhet og få dem til å ønske å lære mer.

Hver variabel du tester for vil ha forskjellige beregninger, og gi forskjellige resultater. Her er noen eksempler på potensielle mål og variabler som kan endres i A/B-testen din:

Forbedring av konverteringsfrekvens (du kan endre CTA-tekst, farger og elementplassering)
Reduksjon av fluktfrekvens (test produktbeskrivelser, fonter du bruker i oppføringer og fremhevede bilder)
Nettstedtrafikkøkninger (endre plasseringen av lenker)
Lavere avbruddsfrekvens for handlekurv (bruk ulike produktbilder)

Du kan også bryte ned resultatene dine etter ulike segmenter av publikum. Du kan bestemme hvor trafikken kommer fra, hvilke elementer som fungerer best for mobil- kontra desktop-brukere, hvordan nye besøkende tiltrekkes og mer.

Alternativene dine er nesten ubegrensede:

kilde: Rett på interaktiv

Er du usikker på testresultatene du fikk? En måte du kan se nøyaktigheten av testene dine er gjennom tilbakemeldinger fra kunder. Etter å ha endret markedsføringen din basert på funnene dine, bygg inn en undersøkelsesskjema på nettstedet ditt for å motta tilbakemeldinger fra publikum for å se om de liker endringene du har gjort.

Trinn 6. Juster og gjenta

Arbeidet stopper ikke når du har fått all analyse pent lagt opp. Nå må du teste igjen. Gjør flere endringer, kjør flere tester og lær av de nye dataene.

Du trenger selvfølgelig ikke å kjøre A/B-tester etter hverandre. Gi deg selv tid til å lære av dataene du har samlet og utvikle kreative måter å justere tilnærmingen din på før du slipper en ny test.

Hva kan du A/B-teste

Her er en liste over nettstedselementer som du kan A/B-teste for å optimalisere e-handelsytelsen din:

Hjemmeside heltebilder: Fang oppmerksomhet med overbevisende grafikk som stemmer overens med merkevareidentiteten og vekker nysgjerrighet.
Oppfordring til handling knappe farger: Test levende fargetoner for å øke brukerengasjement og motivere klikk-gjennom.
Produktsideoppsett: Eksperimenter med ulike ordninger for å optimalisere brukeropplevelsen og salgskonverteringer.
Prissetting av visningsformater: Test ulike prisstrukturer for klarhet og overbevisende effekt.
Utforming av betalingssider: Optimaliser layout for strømlinjeformet navigasjon og friksjonsfri brukeropplevelse.
Plassering av attester: Vurder virkningen av posisjonering kundeanmeldelser strategisk for troverdighet og tillitsskapende.
Navigasjonsmenystiler: A/B-testmenydesign for intuitiv, brukervennlig navigasjon.
Posisjonering av søkefeltet: Vurder den optimale plasseringen for enkel tilgang og forbedret brukervennlighet.
Epost melde deg på formvariasjoner: Test ulike skjemautforminger for å øke abonnentanskaffelse og engasjement.
Bunntekst innhold og layout: Eksperimenter med innholdsarrangement for økt synlighet og brukerinteraksjon.
Reklamebannerdesign: A/B-test visuelt tiltalende bannere for kampanjer for å maksimere oppmerksomhet og konverteringer.
Sosiale beviselementer: Vurder effektiviteten til sosial bevis for å bygge tillit og fremme konverteringer.
Plassering av videoinnhold: Test videoposisjonering for maksimal effekt på engasjement og produktforståelse.
Presentasjon av tillitsmerker: Eksperimenter med plassering av tillitsmerket for å øke troverdigheten og berolige potensielle kunder.
Skriftstiler og -størrelser: A/B-testfonter for lesbarhet og estetisk appell på tvers av enheter og plattformer.
Mobil lydhørhet: Optimaliser for sømløs brukeropplevelse og konvertering på mobile enheter.
Beslektet produktseksjonsarrangement: Test layout for å kjøre kryssalg og øke gjennomsnittlig ordreverdi.
Synlighet for frakt og returrett: A/B-test for prominens for å skape tillit og redusere nøling ved kjøp.
Visning av live chat-funksjoner: Testplassering og synlighet for forbedret kundestøtte og tilfredshet.
Exit-hensikt pop-up variasjoner: A/B-test for å fange oppmerksomhet og oppmuntre til konverteringer før besøkende forlater nettstedet.

En lang historie kort, du kan teste hvert element i nettbutikken din for å forbedre effektiviteten til din nettvirksomhet.

A/B-testing kan hjelpe deg med å få bedre inntekter

A/B-testing lar deg fin tone nettstedet ditt og markedsføringsmateriell for å sikre at de er optimalisert for maksimal effekt.

Maksimer inntektene

A/B-testing lar deg eksperimentere med forskjellige versjoner av nettstedet ditt, produktsidene eller markedsføringsmateriellet ditt, som hjelper deg med å identifisere elementene som gir høyere konverteringsfrekvenser. Ved finjustering disse kritiske kontaktpunktene, kan du effektivt veilede besøkende gjennom salgstrakten, øke sannsynligheten for konverteringer og øke inntektene.

Avgrens brukeropplevelsen

Gjennom A/B-testing kan du vurdere effekten av ulike design, layout og funksjonalitet endringer i brukeropplevelsen. Ved å finne de elementene som best engasjerer og resonerer med publikummet ditt, kan du skape en sømløs og intuitiv brukerreise som oppmuntrer besøkende til å konvertere, noe som til slutt fører til forbedrede inntektsstrømmer.

Forbedre produktpresentasjonen

A/B-testing gir deg mulighet til å teste forskjellige produkter bilder, beskrivelser og prisstrategier for å finne den mest overbevisende presentasjonen for tilbudene dine. Dette lar deg vise frem produktene dine i det beste lyset, effektivt påvirke kjøpsbeslutninger og drive inntektsvekst.

Skreddersy markedsføringsbudskap

A/B-testing kan også brukes på e-post markedsføring, annonsetekst og annet reklameinnhold. Ved å teste ulike meldingsstrategier, tilbud og handlingsfremmende oppfordringer, du kan identifisere de mest effektive tilnærmingene for å fange publikums oppmerksomhet og drive dem til å foreta et kjøp, og dermed øke inntektene.

Et eksempel på testing av forskjellige emner for en e-postkampanje

Fordeler og ulemper med A/B-testing

Som med hver medalje har A/B-testing gode og dårlige sider. La oss finne dem ut.

A/B-testing-proffer

Data drevet avgjørelser: A/B-tester gir konkrete data for å ta informerte beslutninger om endringer, og gjør det mulig for bedrifter å basere optimaliseringsstrategier på ekte brukerinteraksjoner og preferanser.
Forbedret brukeropplevelse: Ved å teste ulike varianter kan bedrifter avgrense og forbedre brukeropplevelsen, noe som fører til høyere tilfredshet og engasjement med deres e-handelsplattform.
Økte konverteringsfrekvenser: A/B-testing kan føre til høyere konverteringsfrekvens ved å identifisere og implementere de mest effektive design- og innholdselementene som gjenspeiler målgruppen.
Reduserte fluktfrekvenser: Gjennom iterativ testing kan bedrifter finne og rette opp elementer som bidrar til høye fluktfrekvenser, og til slutt forbedre brukeroppbevaring og engasjement.
Forbedret innhold: A/B-testing gir mulighet for evaluering og foredling av innhold, noe som resulterer i forbedret meldingsutveksling og kommunikasjon med potensielle kunder.

A/B-testing ulemper

Tidkrevende: Prosessen med å sette opp, kjøre og analysere A/B-tester kan være tidkrevende, krever nøye planlegging og utførelse for å gi meningsfulle resultater.
Begrenset omfang: A/B-testing kan ha begrensninger i testing omfattende hele nettstedet endringer, ettersom den vanligvis fokuserer på spesifikke elementer eller variasjoner om gangen.
Risiko for falske positiver: Det er en risiko for å trekke feilaktige konklusjoner fra A/B-testresultater, som potensielt kan føre til feilaktige optimaliseringsbeslutninger hvis statistisk signifikans ikke opprettholdes strengt.
Tekniske feil: Implementerings- og utførelsesfeil i A/B-tester kan føre til skjeve resultater, som undergraver påliteligheten til testresultatene.
Nærsynthet: Å fokusere utelukkende på A/B-testing kan føre til vektlegging av mindre designendringer på bekostning av helhetlig, stort bilde forbedringer, som potensielt går glipp av bredere optimaliseringsmuligheter.

3 typer A/B-testing

Det er tre hovedtyper av A/B-testing.

Split testing: Denne klassiske formen for A/B-testing innebærer å sammenligne to versjoner (A og B) av en enkelt variabel for å finne ut hvilken som gir best ytelse for å oppnå et spesifikt mål, som f.eks. klikk-through priser eller konverteringer. Den er ideell for å vurdere virkningen av individuelle endringer, som oppfordring til handling knappefarge eller overskriftstekst, som gir verdifull innsikt i brukerpreferanser og atferd.
Multivariat testing: I motsetning til delt testing lar multivariattesting deg evaluere virkningen av flere variasjoner av forskjellige elementer samtidig. Ved å analysere de kombinerte effektene av ulike endringer, som overskrift, bilde og knappefarge, får du innsikt i hvordan disse elementene samhandler for å påvirke brukerengasjement og konverteringsfrekvenser, og hjelper deg med å ta informerte beslutninger om helhetlige sideoptimaliseringer.
Flere sider testing: Denne tilnærmingen innebærer å teste hele nettsider mot hverandre i stedet for spesifikke elementer. Det er verdifullt for å evaluere den overordnede layouten, innholdsstrukturen og utformingen av forskjellige sideversjoner, og gir innsikt i hvilke sidekonfigurasjoner som resonerer best med publikum og driver ønskede brukerhandlinger.

Disse testmetodene gir e-handelsbedrifter mulighet til å lage data-drevet beslutninger, optimalisere brukeropplevelser og maksimere konverteringsfrekvenser ved å forstå virkningen av endringer på deres nettsteder eller apper.

4 vanligste feil i A/B-testing

Når det gjelder A/B-testing, er det avgjørende å unngå vanlige feiltrinn for å utnytte dets fulle potensial. Her er de fire mest utbredte feilene å være oppmerksom på:

Feilhypotese: Den vanligste feilen i A/B-testing er å ha en ugyldig hypotese. Hver test begynner med en hypotese, og hvis den er feil, er det usannsynlig at testen vil gi meningsfulle resultater. Det er viktig å formulere klart, data-drevet hypoteser for å sikre validiteten og effektiviteten til A/B-tester. Uten en solid hypotese kan hele testprosessen mangle retning og mislykkes i å gi handlingskraftig innsikt for å optimalisere brukeropplevelser og generere konverteringer.
Ignorerer statistisk signifikans: Forsømmelse av å sikre statistisk signifikante resultater kan føre til feilaktige konklusjoner, og sette påliteligheten til testresultatene i fare. Det er avgjørende å nøye vurdere den statistiske signifikansen av A/B-testresultater for å ta informerte beslutninger og unngå å trekke villedende konklusjoner.
Tester for mange hypoteser samtidig: Å engasjere seg i flere hypoteser i en enkelt test kan forvirre dataene og hindre muligheten til å finne den nøyaktige effekten av hver enkelt endring. Å fokusere på for mange hypoteser på en gang kan utvanne klarheten i innsikten som er hentet fra testprosessen, og hindrer evnen til å lage godt informert optimaliseringsbeslutninger.
For tidlig gjennomføring av endringer: Å skynde seg å implementere endringer basert på foreløpige eller usikre A/B-testresultater kan virke mot sin hensikt. Det er viktig å samle robuste og avgjørende data over en passende varighet før du gjør betydelige endringer i din e-handel plattform, som sikrer at beslutninger er forankret i solid og pålitelig innsikt.

Å styre unna disse fallgruvene kan forbedre effektiviteten til A/B-testing, og gi e-handelsbedrifter mulighet til å informere, data-drevet beslutninger og optimalisere brukeropplevelser med tillit.

Du kan også kjøre effektive og omfattende A/B-tester

Der har du det – råd for å komme i gang med sterke A/B-tester som raskt vil hjelpe virksomheten din. Husk at virksomheten din er unik, og kunnskapen som deles her gir deg bare en mal å jobbe ut fra. Bruk trinnene våre for å bygge de beste A/B-testene for deg og dine mål, selv om du ikke er en markedsføringsguru.

Om forfatteren

Max har jobbet i e-handelsbransjen de siste seks årene med å hjelpe merkevarer med å etablere og øke nivået på innholdsmarkedsføring og SEO. Til tross for det har han erfaring med entreprenørskap. Han er skjønnlitterær forfatter på fritiden.