<p>Du synes kanskje dette er interessant: <a href="https://localhost:5000/insights/blog/AI-experimentation/" target="_blank" rel="noopener">AI-eksperimentering (fra idé til resultater)</a></p>

““

Hva er A/B-testing?

A/B-testing (også kjent som splittesting eller bucket-testing) er en metode for å sammenligne to versjoner av en nettside eller app mot hverandre for å avgjøre hvilken som presterer best. Det fungerer ved å vise to varianter av en side til brukere tilfeldig og bruke statistisk analyse for å avgjøre hvilken variant som gir best resultater for konverteringsmålene dine.

I praksis fungerer A/B-testing slik:

• Opprette to versjoner av en side – originalen (kontroll eller A) og en modifisert versjon (variasjon eller B)
• Tilfeldig fordele trafikken mellom disse versjonene
• Måle brukerengasjement gjennom et dashbord
• Analysere resultatene for å avgjøre om endringene hadde positive, negative eller nøytrale effekter

Endringene du tester kan variere fra enkle justeringer (som en overskrift eller knapp) til fullstendige omdesign av sider. Ved å måle effekten av hver endring, gjør A/B-testing nettstedsoptimalisering om fra gjetting til datadrevne beslutninger, og skifter samtaler fra «vi tror» til «vi vet».

Ettersom besøkende får servert enten kontrollversjonen eller variasjonen, måles og samles engasjementet deres med hver opplevelse i et dashbord og analyseres gjennom en statistisk motor. Du kan deretter avgjøre om endringen av opplevelsen (variasjon eller B) hadde en positiv, negativ eller nøytral effekt sammenlignet med utgangspunktet (kontroll eller A).

““

Hvorfor du bør A/B-teste

A/B-testing gjør det mulig for enkeltpersoner, team og bedrifter å gjøre gjennomtenkte endringer i brukeropplevelsene sine mens de samler inn data om effekten. Dette gjør at de kan formulere hypoteser og lære hvilke elementer og optimaliseringer av opplevelsene som påvirker brukeratferden mest. På en annen måte kan de bli motbevist – deres mening om den beste opplevelsen for et gitt mål kan bli motbevist gjennom en A/B-test.

A/B-testing er mer enn bare å besvare et enkelt spørsmål eller avgjøre en uenighet – det kan brukes til å kontinuerlig forbedre en gitt opplevelse eller forbedre et enkelt mål som optimalisering av konverteringsrate (CRO) over tid.

Eksempler på bruksområder for A/B-testing:

• B2B-leadgenerering: Hvis du er et teknologiselskap, kan du forbedre landingssidene dine ved å teste endringer i overskrifter, skjemafelt og CTA-er. Ved å teste ett element om gangen kan du identifisere hvilke endringer som øker leadkvalitet og konverteringsrater.
• Kampanjeytelse: Hvis du er en markedsfører som kjører en produktmarkedsføringskampanje, kan du optimalisere annonsebudsjettet ved å teste både annonsetekst og landingssider. For eksempel bidro testing av ulike layouter til å identifisere hvilken versjon som konverterte besøkende til kunder mest effektivt, noe som reduserte de totale kundeanskaffelseskostnadene.
• Produktopplevelse: Produktteamene i bedriften din kan bruke A/B-testing for å validere antakelser, prioritere funksjoner som betyr noe, og levere produkter uten risiko. Fra onboarding-flyter til varsler i produktet – testing hjelper med å optimalisere brukeropplevelsen samtidig som man opprettholder klare mål og hypoteser.

A/B-testing bidrar til å transformere beslutningstaking fra meningsbasert til datadrevet, og utfordrer HiPPO-begrepet (Highest Paid Person's Opinion).

““

Slik gjør du A/B-testing

Her er et rammeverk for A/B-testing du kan bruke for å begynne å kjøre tester:

1. Samle inn data

• Bruk analyseverktøy som Google Analytics for å identifisere muligheter
• Fokuser på områder med høy trafikk gjennom heatmaps
• Se etter sider med høy frafallsrate

2. Sett tydelige mål

• Definer spesifikke måltall å forbedre
• Fastsett målekriterier
• Sett målforbedringer

3. Lag en testhypotese

• Formuler klare prediksjoner
• Baser ideer på eksisterende data
• Prioriter etter potensiell effekt

4. Design variasjoner

• Gjør spesifikke, målbare endringer
• Sørg for riktig sporing
• Test teknisk implementering

5. Kjør eksperimentet

• Fordel trafikken tilfeldig
• Overvåk for problemer
• Samle inn data systematisk

6. Analyser resultatene

• Sjekk statistisk signifikans
• Gjennomgå alle måltall
• Dokumenter lærdommer

Hvis variasjonen din vinner – fantastisk! Bruk innsikten på lignende sider og fortsett å iterere for å bygge videre på suksessen. Men husk – ikke alle tester vil være vinnere, og det er helt greit.

““

I A/B-testing finnes det ingen virkelige feil – bare muligheter til å lære. Hver test, enten den viser positive, negative eller nøytrale resultater, gir verdifull innsikt om brukerne dine og hjelper med å forbedre teststrategien din.

Michiel Dorjee, Director, Digital Marketing diskuterer hvordan man oppnår statistisk signifikans

Eksempler på A/B-testing

Her er to eksempler på A/B-testing i praksis.

1. A/B-test på hjemmesiden

Felix og Michiel fra digitalteamet bestemte seg for å legge til en potemorsom overraskelse i kreativt innhold og budskap på hjemmesiden vår.

Målet deres var å øke brukerengasjementet.

Svaret i dette tilfellet, fant teamet ut, var en hel del voff.

Under eksperimentet fikk nettstedsbesøkende som klapset hunden på hjemmesiden, en lenke til vår «Evolution of Experimentation»-rapport.

Du vil imidlertid bare se hunden 50 % av gangene.

Resultat: Personer som ble eksponert for hunden konsumerte innholdet 3 ganger mer enn de som ikke så hunden.

2. Pop-up til flopp-up

Ronnie Cheung, Senior Strategy Consultant, Optimizely, ønsket å introdusere en pop-up med anleggsdetaljer i kartvisningen, ettersom brukere som klikket på nåler i kartvisningen ble tatt til en PDP-side som la til et ekstra steg for å fullføre bestillingen.

• Resultat: Færre brukere gikk inn på betalingssiden
• Lærdom: Forbedre pop-up-informasjonen slik at brukere trygt kan gå videre til betaling.

Hvis du vil se mer, her er en bransjespesifikk liste over bruksområder for A/B-testing og eksempler.

““

Skape en kultur for A/B-testing

Gode digitale markedsføringsteam sørger for å involvere flere avdelinger i eksperimenteringsprogrammet sitt. Når du tester på tvers av ulike avdelinger og kontaktpunkter, kan du øke konfidensnivået for at endringene du gjør i markedsføringen er statistisk signifikante og har en positiv innvirkning på bunnlinjen.

Bruksområder inkluderer:

1. A/B-testing i sosiale medier: Tidspunkt for publisering, innholdsformater, variasjoner av annonsemateriell, målgruppestyring, kampanjebudskap
2. A/B-testing av markedsføring: E-postkampanjer, landingssider, annonsetekst og kreativt innhold, handlingsknapper, skjemadesign
3. A/B-testing av nettsted: Navigasjonsdesign, sidelayout, innholdspresentasjon, betalingsprosesser, søkefunksjonalitet

Men du kan bare skalere programmet ditt hvis det adopterer en test-og-lær-tankegang. Slik bygger du en kultur for eksperimentering:

1. Forankring i ledelsen

• Demonstrer verdi gjennom tidlige gevinster
• Del suksesshistorier
• Knytt resultater til forretningsmål

2. Myndiggjøring av teamet

• Tilby nødvendige verktøy
• Tilby opplæring
• Oppmuntre til hypotesegenerering

3. Prosessintegrasjon

• Gjør testing til en del av utviklingsarbeidsflyten
• Lag tydelige testprotokoller
• Dokumenter og del lærdommer

““

Måltall for A/B-testing

A/B-testing krever analyseverktøy som kan spore flere typer måltall samtidig som de kobles til datalageret ditt for dypere innsikt.

For å starte, her er hva du kan måle:

• Primære suksessmåltall: Konverteringsrate, klikkfrekvens, inntekt per besøkende, gjennomsnittlig ordreverdi
• Støtteindikatorer: Tid på side, fluktfrekvens, sider per økt, brukerreisemønstre
• Teknisk ytelse: Lastetid, feilrater, mobilresponsivitet, nettleserkompatibilitet

Det som virkelig gjør forskjellen er warehouse native analytics. Det lar deg opprettholde full kontroll over dataplassering ved å holde testdataene dine internt. Videre kan du teste mot reelle forretningsresultater og muliggjøre automatisert kohortanalyse. Det gir sømløs testing på tvers av kanaler med én enkelt sannhetskilde, samtidig som streng datastyring og compliance opprettholdes.

Forstå A/B-testresultater

Testresultater varierer basert på bedriftstypen din og målene dine. For eksempel fokuserer e-handelssider på kjøpsmåltall, mens B2B-bedrifter kanskje prioriterer måltall for leadgenerering. Uansett fokus, start med klare mål før du lanserer testen.

Hvis du for eksempel tester en CTA-knapp, vil du se:

• Antall besøkende som så hver versjon
• Klikk på hver variant
• Konverteringsrate (prosentandel besøkende som klikket)
• Statistisk signifikans av forskjellen

Når du kjører A/B-tester og analyserer resultater, forteller statistisk signifikans deg om testresultatene dine er pålitelige eller bare tilfeldig variasjon.

Når du analyserer resultater:

• Sammenlign mot utgangspunktet ditt (A-versjonen)
• Se etter en statistisk signifikant økning
• Vurder den praktiske effekten av forbedringen
• Sjekk om resultatene samsvarer med andre måltall

Segmentering av A/B-tester

Større nettsteder og apper benytter ofte segmentering for sine A/B-tester. Hvis antallet besøkende er høyt nok, er dette en verdifull måte å teste endringer for spesifikke grupper av besøkende. Et vanlig segment brukt i A/B-testing er å skille nye besøkende fra tilbakevendende besøkende. Dette lar deg teste endringer i elementer som kun gjelder nye besøkende, for eksempel registreringsskjemaer.

På den annen side er en vanlig A/B-testingfeil å opprette målgrupper for tester som er for små. Derfor:

• Segmenter bare når du har tilstrekkelig trafikk
• Start med vanlige segmenter (nye vs. tilbakevendende besøkende)
• Sørg for at segmentstørrelsen støtter statistisk signifikans
• Unngå å opprette for mange små segmenter som kan føre til falske positiver

A/B-testing og SEO

Google tillater og oppfordrer til A/B-testing og har uttalt at gjennomføring av en A/B- eller multivariat test ikke utgjør noen iboende risiko for nettstedets søkerangering. Det er imidlertid mulig å skade søkerangeringen din ved å misbruke et A/B-testverktøy til formål som cloaking. Google har formulert noen beste praksiser for å sikre at dette ikke skjer:

1. Ingen cloaking: Cloaking er praksisen med å vise søkemotorer annet innhold enn det en vanlig besøkende ville se. Cloaking kan føre til at nettstedet ditt blir nedgradert eller til og med fjernet fra søkeresultatene. For å forhindre cloaking, ikke misbruk besøkssegmentering til å vise ulikt innhold til Googlebot basert på brukeragent eller IP-adresse.

2. Bruk rel="canonical": Hvis du kjører en splittest med flere URL-er, bør du bruke rel="canonical"-attributtet for å peke variasjonene tilbake til den opprinnelige versjonen av siden. Dette bidrar til å forhindre at Googlebot blir forvirret av flere versjoner av samme side.

3. Bruk 302-omdirigeringer i stedet for 301: Hvis du kjører en test som omdirigerer den opprinnelige URL-en til en variasjons-URL, bruk en 302 (midlertidig) omdirigering i stedet for en 301 (permanent) omdirigering. Dette forteller søkemotorer som Google at omdirigeringen er midlertidig og at de skal beholde den opprinnelige URL-en indeksert i stedet for test-URL-en.

Et medieselskap vil kanskje øke lesertall, øke tiden lesere tilbringer på nettstedet, og forsterke artiklene sine med sosial deling. For å nå disse målene kan de teste variasjoner av:

• E-postregistreringsmodaler
• Anbefalt innhold
• Knapper for sosial deling

Et reiseselskap vil kanskje øke antall vellykkede bestillinger som fullføres på nettstedet eller mobilappen, eller øke inntektene fra tilleggskjøp. For å forbedre disse måltallene kan de teste variasjoner av:

• Søkemodaler på hjemmesiden
• Søkeresultatside
• Presentasjon av tilleggsprodukter

Et e-handelsselskap vil kanskje forbedre kundeopplevelsen, noe som resulterer i en økning i antall fullførte bestillinger, gjennomsnittlig ordreverdi, eller øke feriesalget. For å oppnå dette kan de A/B-teste:

• Kampanjer på hjemmesiden
• Navigasjonselementer
• Komponenter i betalingstrakten

Et teknologiselskap vil kanskje øke antall leads av høy kvalitet for salgsteamet, øke antall brukere av gratis prøveversjon, eller tiltrekke en bestemt type kjøper. De kan teste:

• Leadskjemafelt
• Registreringsflyt for gratis prøveversjon
• Budskap på hjemmesiden og handlingsoppfordring

Tre hovedpoeng

Du kan anvende i A/B-testingprogrammet ditt:

1. Du kan ikke rasjonalisere kundeatferd.
2. Ingen idé er for stor, for smart eller for «beste praksis» til at den ikke kan testes.
3. Å redesigne et helt nettsted fra bunnen av er ikke veien å gå. Vær spesifikk, men start i det små.

Husk, testing er en utrolig verdifull mulighet til å lære hvordan kunder samhandler med nettstedet ditt. Start nå med Optimizely Web Experimentation.