Om du driver ett litet företag, då vet du att varje krona räknas. Du har inte råd att slösa pengar på annonskampanjer som inte fungerar, eller nöja dig med en webbplats som inte omvandlar besökare till köpare.
Det är därför A/B-testning är så
I den här artikeln kommer vi att förklara vad A/B-tester är, hur man kommer igång och några av fördelarna med att använda detta enkla men effektiva marknadsföringsverktyg.
Vad är A/B-testning?
A/B-testning, även känd som delad testning, är en kraftfull metod för testa variationer av en marknadsföringstillgång eller webbsida för att avgöra vilken som presterar bäst.
Det innebär skapa två (eller flera) versioner av samma innehåll, var och en med en specifik variant, och sedan visar dem för olika segment av din publik för att mäta deras prestation mot ett fördefinierat mål.
Genom att jämföra resultaten kan du identifiera den mest effektiva versionen och använd den insikten för att optimera dina marknadsföringsinsatser, öka konverteringar och driva affärstillväxt.
I huvudsak tillåter A/B-testning dig
Du kan till exempel skapa två olika mönster för en målsida och skicka trafik till båda sidorna lika. Genom att spåra hur varje version presterar kan du avgöra vilken som är mer effektiv. Du kan sedan fatta beslut baserat på den data du samlat in.
A/B-testning hjälper till att identifiera de effektiva elementen i dina marknadsföringsstrategier. Från din webbdesign till din e-postmarknadsföring, det är det bästa sättet att hitta det som fungerar för din målgrupp.
Hur man genomför ett A/B-test
Följande steg guidar dig om hur du startar A/B-testning. Du kan använda dessa steg för att göra dina egna tester och tillämpa resultaten på ditt företag.
Steg 1. Definiera dina variabler
Det allra första steget i ett A/B-test är att tydligt avgöra vad du vill bedöma. Den första frågan är, kommer detta att vara en
Att bestämma exakt vad du behöver testa beror på dina nuvarande mål. Vad vill du förbättra? Om du till exempel inte är nöjd med din senaste annonskampanj kan du testa nya annonsmaterial för att förbättra prestandan för dina marknadsföringskampanjer. Eller, om du gör om din webbplats, kan du testa olika hemsidor för att se vilken som får besökarna att spendera mer tid på webbplatsen.
Steg 2. Kom med en hypotes
Nu när du vet vilka variabler du ska testa är det dags att skapa en hypotes. Fundera på vilka förändringar du kan göra för att få de resultat du vill ha.
Gör en lista över allt du tror att du kan göra bättre och de sätt du kan förbättra. Ska du skriva bättre CTAs? Kan dina e-postmeddelanden använda fler bilder? Ska din webbplats ha en annan layout?
Efter att du kommit med olika hypoteser måste du prioritera dem. Identifiera de bästa och viktigaste. Fundera på hur du kan utföra dina A/B-tester för att testa dem. Tänk också på hur svåra de kommer att vara att implementera och deras potentiella inverkan på kunderna.
Slutligen måste du bestämma hur ditt A/B-test ska fungera. Till exempel, när du testar e-postmeddelanden måste du skicka ut två olika versioner och spåra vilken version som ger bäst resultat.
För detta, identifiera vilka e-postelement du ska testa, såsom ämnesraden, kopian, bilder etc. Sedan överväga mätvärden som öppen kurs eller
Steg 3. Ställ in en tidsgräns
Du måste också bestämma hur länge du ska köra A/B-testet. Det här är inget som någon annan kan bestämma åt dig – du måste lära dig på din egen intuition och hitta den tidsram som fungerar bäst för dig.
I allmänhet kan A/B-tester för e-postkampanjer köras från två timmar upp till en dag, beroende på hur du avgör en vinnande
För annonser bör du köra kampanjen för en minst
När det kommer till webbplatser, rekommendationer variera, vilket föreslår att du bör köra A/B-tester i en vecka upp till en månad. Tänk på skillnaden mellan shoppingbeteende under helgen och vardagar innan du fattar ett beslut.
Om du precis har börjat med A/B-testning och inte är säker på hur länge ditt test ska pågå, kan du använda en A/B-testets varaktighetsräknare. När du har kört några tester kommer du att få en bättre uppfattning om den idealiska tidsgränsen för varje typ av test.
Steg 4. Testa varje variabel separat
När du har bestämt vilka variabler du vill testa bör du begränsa den till endast en. Du kommer att testa variabeln genom att skapa två alternativ. Ni kommer att testa dessa mot varandra.
Om du har flera delar av en kampanj eller webbplats att testa, kör alltid ett test i taget.
Det är bättre att köra A/B-tester separat istället för att köra alla samtidigt. Att testa för många variabler på en gång kommer att göra det svårt att avgöra vilka delar som lyckades eller inte.
Genom att bara ändra en variabel medan resten hålls konstant, blir den resulterande informationen lätt att förstå och tillämpa.
Steg 5. Analysera resultat
Dina mål kommer att avgöra hur du analyserar resultaten av ditt A/B-test. Om du till exempel vill testa sätt att öka trafiken på din webbplats bör du testa titlar på blogginlägg och webbsidor. När allt kommer omkring borde titlar fånga någons uppmärksamhet och få dem att vilja lära sig mer.
Varje variabel du testar för kommer att ha olika mätvärden och ge olika resultat. Här är några exempel på potentiella mål och variabler att ändra i ditt A/B-test:
- Förbättring av omvandlingsfrekvensen (du kan ändra CTA-text, färger och elementplacering)
- Reduktion av avvisningsfrekvens (test produktbeskrivningar, typsnitt du använder i listor och utvalda bilder)
- Webbplatstrafik ökar (ändra placeringen av länkar)
- Lägre frekvens för att lämna vagnen (använd olika produktfoton)
Du kan också dela upp dina resultat efter olika segment av din målgrupp. Du kan bestämma var din trafik kommer ifrån, vilka element som fungerar bäst för mobila kontra stationära användare, hur nya besökare lockas och mer.
Dina alternativ är nästan obegränsade:
Är du osäker på testresultaten du fick? Ett sätt du kan se träffsäkerheten i dina tester är genom kundfeedback. Efter att ha ändrat din marknadsföring baserat på dina resultat, bädda in en undersökningsformulär på din webbplats för att få feedback från din publik för att se om de gillar ändringarna du gjort.
Steg 6. Justera och upprepa
Arbetet slutar inte när du väl har fått all din analys snyggt upplagd. Nu måste du testa igen. Gör fler ändringar, kör fler tester och lär dig av den nya informationen.
Du behöver naturligtvis inte köra A/B-tester efter varandra. Ge dig istället tid att lära dig av den data du har samlat in och utveckla kreativa sätt att anpassa ditt tillvägagångssätt innan du släpper ett nytt test.
Vad kan du A/B-testa
Här är en lista över webbplatselement som du kan A/B-testa för att optimera din e-handelsprestanda:
- Hemsidans hjältebilder: Fånga uppmärksamheten med övertygande bilder som är i linje med varumärkets identitet och väcker nyfikenhet.
Uppmaning till handling knappfärger: Testa livfulla nyanser för att öka användarnas engagemang och motiveragenomklickningar. - Produktsidelayouter: Experimentera med olika arrangemang för att optimera användarupplevelsen och försäljningskonverteringar.
- Prissättning visningsformat: Testa olika prisstrukturer för tydlighet och övertygande effekt.
- Utformning av kassasidor: Optimera layouten för strömlinjeformad navigering och friktionsfri användarupplevelse.
- Placering av vittnesmål: Bedöm effekten av positionering kundbedömningar strategiskt för trovärdighet och
förtroendeskapande. - Navigeringsmenystilar: A/B-testmenydesigner för intuitiva,
användarvänligt navigering. - Sökfältets positionering: Utvärdera den optimala placeringen för enkel åtkomst och förbättrad användarbekvämlighet.
- E-postadress
opt-in form variationer: Testa olika formulärdesigner för att öka prenumerantförvärv och engagemang. - Sidfots innehåll och layout: Experimentera med innehållsarrangemang för ökad synlighet och användarinteraktion.
- Reklambannerdesigner: A/B-testa visuellt tilltalande banners för kampanjer för att maximera uppmärksamhet och omvandlingar.
- Socialt beviselement: Bedöm effektiviteten av socialt bevis för att bygga förtroende och driva på konverteringar.
- Placering av videoinnehåll: Testa videopositionering för maximal effekt på engagemang och produktförståelse.
- Presentation av förtroendebrickor: Experimentera med placering av förtroendemärken för att öka trovärdigheten och försäkra potentiella kunder.
- Teckensnittsstilar och storlekar: A/B-testteckensnitt för läsbarhet och estetisk tilltalande över enheter och plattformar.
- Mobil lyhördhet: Optimera för sömlös användarupplevelse och konvertering på mobila enheter.
- Relaterad produktsektionsarrangemang: Testa layout för att köra
korsförsäljning och öka det genomsnittliga ordervärdet. - Synlighet för frakt och returpolicy: A/B-test för framträdande plats för att ingjuta förtroende och minska köptveksamheten.
- Visning av livechattfunktioner: Testplacering och synlighet för förbättrad kundsupport och tillfredsställelse.
Exit-intent pop-up variationer: A/B-test för att fånga uppmärksamhet och uppmuntra omvandlingar innan besökarna lämnar webbplatsen.
En lång historia kort, du kan testa varje del av din onlinebutik för att förbättra effektiviteten hos din onlineverksamhet.
A/B-testning kan hjälpa dig att få bättre intäkter
A/B-testning låter dig
Maximera intäkterna
A/B-testning låter dig experimentera med olika versioner av din webbplats, produktsidor eller marknadsföringsmaterial, som hjälper dig att identifiera de faktorer som driver högre konverteringsfrekvens. Av
Förfina användarupplevelsen
Genom A/B-testning kan du bedöma effekten av olika design, layout och funktionalitet förändringar i användarupplevelsen. Genom att peka ut de element som bäst engagerar och resonerar med din publik kan du skapa en sömlös och intuitiv användarresa som uppmuntrar besökare att konvertera, vilket i slutändan leder till förbättrade intäktsströmmar.
Förbättra produktpresentationen
A/B-testning ger dig möjlighet att testa olika produkter bilder, beskrivningar och prisstrategier för att bestämma den mest övertygande presentationen för dina erbjudanden. Detta gör att du kan visa upp dina produkter i bästa ljus, vilket effektivt påverkar köpbeslut och driver intäktsökning.
Skräddarsy marknadsföringsbudskap
A/B-testning kan också tillämpas på e-postmarknadsföring, annonstext och annat reklaminnehåll. Genom att testa olika meddelandestrategier, erbjudanden och
Fördelar och nackdelar med A/B-testning
Som med varje medalj har A/B-testning bra och dåliga sidor. Låt oss ta reda på dem.
Proffs för A/B-testning
Datadriven vård beslut: A/B-tester ger konkreta data för att fatta välgrundade beslut om förändringar, vilket gör det möjligt för företag att basera optimeringsstrategier på verkliga användarinteraktioner och preferenser.- Förbättrad användarupplevelse: Genom att testa olika varianter kan företag förfina och förbättra användarupplevelsen, vilket leder till högre tillfredsställelse och engagemang med deras e-handelsplattform.
- Ökade konverteringskurser: A/B-testning kan leda till högre konverteringsfrekvens genom att identifiera och implementera de mest effektiva design- och innehållselementen som resonerar med målgrupp.
- Minskade avvisningsfrekvens: Genom iterativa tester kan företag lokalisera och korrigera element som bidrar till höga avvisningsfrekvenser, vilket i slutändan förbättrar användarbehållningen och engagemanget.
- Förbättrat innehåll: A/B-testning möjliggör utvärdering och förfining av innehåll, vilket resulterar i förbättrad meddelandehantering och kommunikation med potentiella kunder.
A/B-test nackdelar
Tidskrävande : Processen att ställa in, köra och analysera A/B-tester kan varatidskrävande, kräver noggrann planering och utförande för att ge meningsfulla resultat.- Begränsat omfång: A/B-testning kan ha begränsningar när det gäller att testa omfattande
hela webbplatsen förändringar, eftersom det vanligtvis fokuserar på specifika element eller variationer åt gången. - Risk för falska positiva resultat: Det finns en risk att man drar felaktiga slutsatser från A/B-testresultat, vilket kan leda till missriktade optimeringsbeslut om statistisk signifikans inte upprätthålls noggrant.
- Tekniska fel: Implementerings- och exekveringsfel i A/B-tester kan leda till skeva resultat, vilket undergräver tillförlitligheten hos testresultaten.
Kortsynthet : Att enbart fokusera på A/B-testning kan leda till en betoning på mindre designförändringar på bekostnad av holistisk,hela bilden förbättringar, vilket potentiellt går miste om bredare optimeringsmöjligheter.
3 typer av A/B-testning
Det finns tre huvudtyper av A/B-tester.
- -test: Denna klassiska form av A/B-testning innebär att man jämför två versioner (A och B) av en enda variabel för att avgöra vilken som presterar bättre för att uppnå ett specifikt mål, som t.ex.
klick kurser eller omvandlingar. Det är idealiskt för att bedöma effekten av individuella förändringar, somuppmaning till handling knappfärg eller rubriktext, vilket ger värdefulla insikter om användarpreferenser och beteende. - Multivariat testning: Till skillnad från delad testning låter multivariattestning dig utvärdera effekten av flera variationer av olika element samtidigt. Genom att analysera de kombinerade effekterna av olika förändringar, såsom rubrik, bild och knappfärg, får du insikter i hur dessa element samverkar för att påverka användarnas engagemang och konverteringsfrekvens, vilket hjälper dig att fatta välgrundade beslut om holistiska sidoptimeringar.
Flersidig testning: Detta tillvägagångssätt innebär att hela webbsidor testas mot varandra snarare än specifika element. Det är värdefullt för att utvärdera den övergripande layouten, innehållsstrukturen och designen av olika sidversioner, vilket ger insikter om vilka sidkonfigurationer som bäst resonerar med din publik och driver önskade användaråtgärder.
Dessa testmetoder ger e-handelsföretag möjlighet att göra
4 vanligaste misstagen i A/B-testning
När det kommer till A/B-tester är det avgörande att undvika vanliga felsteg för att kunna utnyttja dess fulla potential. Här är de fyra vanligaste misstagen att vara uppmärksam på:
- Felhypotes: Det vanligaste misstaget i A/B-testning är att ha en ogiltig hypotes. Varje test börjar med en hypotes, och om den är felaktig är det osannolikt att testet kommer att ge meningsfulla resultat. Det är viktigt att formulera tydligt,
data driven hypoteser för att säkerställa giltigheten och effektiviteten av A/B-tester. Utan en solid hypotes kan hela testprocessen sakna riktning och misslyckas med att ge handlingskraftiga insikter för att optimera användarupplevelser och driva konverteringar. - Ignorerar statistisk signifikans: Att försumma att säkerställa statistiskt signifikanta resultat kan leda till felaktiga slutsatser, vilket äventyrar tillförlitligheten av testresultaten. Det är avgörande att noggrant bedöma den statistiska signifikansen av A/B-testresultat för att fatta välgrundade beslut och undvika att dra missvisande slutsatser.
- Testar för många hypoteser samtidigt: Att engagera sig i flera hypoteser inom ett enda test kan förvirra data och försvåra förmågan att fastställa den exakta effekten av varje enskild förändring. Att fokusera på för många hypoteser samtidigt kan späda på klarheten i insikter som härrör från testprocessen, vilket hindrar förmågan att göra
välinformerad optimeringsbeslut. - För tidig implementering av förändringar: Att skynda sig att implementera ändringar baserat på preliminära eller ofullständiga A/B-testresultat kan vara kontraproduktivt. Det är absolut nödvändigt att samla in robusta och avgörande data under en lämplig tidsperiod innan du gör betydande ändringar i din
e-handel plattform, vilket säkerställer att beslut grundas på sunda och pålitliga insikter.
Att undvika dessa fallgropar kan förbättra effektiviteten av A/B-testning, vilket ger e-handelsföretag möjlighet att informera,
Du kan också köra effektiva och omfattande A/B-tester
Där har du
- Vad är en marknadsföringsstrategi?
- E-handelsmarknadsföringstips för nybörjare
- Hur GS1 GTIN kan driva din e-handelsverksamhet
- Hur man startar en podcast för din butik
- 26 Google Chrome-tillägg för e-handel
- Hur man skapar kundprofiler
- Hur man använder UTM-taggar för att förbättra marknadsföringskampanjer
- Hur man gör SWOT-analys
- Best Practices för landningssida
- A/B-testning för nybörjare
- Inspirerande företagsuppdrag
- De bästa SMS-tjänsterna för e-handel
- Topp 12 digitala marknadsföringsverktyg
- Performance Marketing förklaras
- Hur små och medelstora företag kan navigera trenden med stigande marknadsföringskostnader
- Låsa upp hemligheterna med perfekt konkurrenskraftiga marknader