Hva er bucket testing?
Bucket testing (noen ganger omtalt som A/B-testing eller split testing) er et begrep som brukes til å beskrive metoden for å teste to versjoner av et nettsted mot hverandre for å se hvilken som presterer bedre på angitte nøkkelberegninger (som klikk, nedlastinger eller kjøp). Det brukes til datadrevet beslutningstaking og for å forbedre brukeropplevelsen i digitale produkter.
I bucket testing er det minst to variasjoner i hver test: Variasjon A (vanligvis kontrollversjonen eller den eksisterende versjonen) og Variasjon B (den nye versjonen). Beregninger fra hver sidevariant måles, og besøkende plasseres tilfeldig i respektive «buckets» der dataene kan registreres og analyseres for å avgjøre hvilken som presterer best.
Hvorfor er bucket testing viktig?
Selskaper som markedsfører og selger produkter eller tjenester på nett, er avhengige av bucket testing for å:
- Maksimere inntektene ved å optimalisere nettsteder og landingssider for konverteringer
- Ta informerte, datadrevne beslutninger om design og innhold
- Kontinuerlig forbedre klikkfrekvens og brukeropplevelse
- Eliminere gjettverk og subjektive meninger ved utforming av brukergrensesnitt
Videre er statistisk signifikans virkelig viktig for bucket testing. Det refererer til sannsynligheten for at ytelsesforskjellen mellom variasjoner ikke skyldes tilfeldig sjanse.
Vanligvis regnes et konfidensnivå på 95 % eller høyere som statistisk signifikant. Statistisk analyse sikrer påliteligheten av testresultatene slik at du kan ta informerte beslutninger for målgruppen din.
Slik fungerer det: Et eksempel
La oss se på et hypotetisk eksempel. Hver bucket test begynner med en hypotese om at en annen versjon av en landingsside vil prestere bedre enn kontrollen. Si at du har en eksisterende landingsside for en gratis ernærings-ebok, «Spis rå mat og lev lenger.»
Knappen nederst på landingssidenes påmeldingsskjema sier «Send», men du antar at en endring av teksten til «Få ditt gratis eksemplar» vil resultere i flere skjemakonverteringer. Den eksisterende siden med «Send»-knappen er kontrollen eller Variasjon A. Siden med «Få ditt gratis eksemplar» på knappen er Variasjon B. Nøkkelberegningen du vil måle, er prosentandelen besøkende som fullfører skjemaet.
Fordi du har en annonsekampanje som driver flere tusen besøkende daglig til landingssiden din, tar det bare noen dager å få resultatene fra bucket testen din. Det viser seg at «Få ditt gratis eksemplar» har en betydelig høyere klikkrate enn «Send», men skjemafullføringsraten er i hovedsak den samme. Siden skjemafullføringsraten er nøkkelberegningen, bestemmer du deg for å prøve noe annet.
Bucket testing vs. andre testmetoder
Selv om bucket testing er kraftfullt, er det ikke den eneste tilgjengelige testmetodologien:
- Multivariat testing: Gir funksjonalitet for å teste flere variabler samtidig, nyttig for komplekse sider, men krever mer trafikk.
- Multi-armed bandit-testing: Allokerer trafikk dynamisk til bedre presterende variasjoner, nyttig for kortsiktige kampanjer.
Bucket testings fordel ligger i dens enkelhet og klare resultater, noe som gjør den ideell for testing av spesifikke hypoteser.
Bucket testing-prosess og konverteringsoptimalisering
Brukervennligheten til bucket testing spiller en stor rolle i konverteringsoptimalisering. Når du forstår brukeratferd, lar en bucket test deg teste enhver hypotese som kan forbedre brukerengasjement og en sides konverteringer. Du kan fortsette å prøve knapptekster med høyere konverteringsrate for Spis rå mat og lev lenger, eller du kan gå videre til å teste andre hypoteser, som fetere overskrifttekst, mer fargerik bildebruk eller piler som peker mot påmeldingsknappen som vil få flere til å konvertere.
Selskaper bruker millioner av kroner på å drive trafikk til landingssider og nettsteder som fremmer produktet eller tjenesten deres. Med enkle variasjoner av sidetekst, bilder og oppsett kan du gjennomføre en serie bucket tester for å samle data og iterere mot den best presterende versjonen av siden.
Du oppretter ganske enkelt variasjoner av siden, endrer ett element om gangen og måler nøkkelberegninger, deretter samler du inn resultatene inntil du oppnår statistisk signifikante resultater for hvert eksperiment.
Bucket testing kan ha en betydelig innvirkning på konverteringer per side, noe som resulterer i inntektsøkninger på de mest besøkte sidene dine.
Bucket testing kan også bidra til å eliminere subjektive meninger som avgjørende faktorer i en sides design eller layout. Forfatteren av Spis rå mat og lev lenger tror kanskje at bildet hennes vil drive mer etterspørsel blant kunder – eller hun insisterer kanskje på en regnbuepalett av farger.
Med bucket testing er det ikke nødvendig å diskutere hvilke design- eller sideelementer som vil fungere best for å konvertere en kunde. De kvantitative dataene vil tale for seg selv og drive beslutningen for deg.
Tester bør prioriteres til å kjøre på de mest besøkte sidene dine, siden du kanskje trenger hundrevis eller tusenvis av besøkende til hver variasjon for å samle statistisk signifikante data. Jo mer trafikk en side mottar, desto raskere vil du kunne kåre en vinner.
Vanlige sideelementer å teste:
- Overskrifter og underoverskrifter: varierer lengde, størrelse, skrifttype og spesifikke ordkombinasjoner
- Bilder: Varierer antall bilder, plassering, type bildebruk (fotografi vs. illustrasjon) og motiv i bilder
- Tekst: Varierer antall ord, stil, skrifttype, størrelse og plassering
- Handlingsoppfordring (CTA)-knapper: varierer vanlige knapper som «Kjøp nå», «Registrer deg», «Send», «Kom i gang» eller «Abonner» og varierer størrelser, farger og sideplassering
- Logoer fra kunder eller tredjepartssider: bygger troverdighet og formidler pålitelighet (kan inkludere Better Business Bureau-, TRUSTe- eller VeriSign-logoer samt kundelogoer)
Begrensninger og beste praksiser for bucket testing
Her er noen begrensninger ved bucket testing:
- Krever betydelig trafikk for resultater
- Denne metoden kan være uegnet for testing av radikale endringer
- Resultater kan påvirkes av eksterne faktorer (sesongvariasjoner, kampanjer osv.)
- Å gjennomføre flere tester samtidig kan forstyrre hverandre
Det er grunnen til at du må følge noen av de beste praksisene nedenfor for å sikre effektivitet.
- Ha en klar hypotese før du starter testen
- Test ett element om gangen for klare resultater
- Sørg for at utvalgsstørrelsen din er stor nok for statistisk signifikans
- Kjør tester i passende varighet (vanligvis minst én uke)
- Vær oppmerksom på eksterne faktorer som kan påvirke resultatene negativt (f.eks. helligdager, markedsføringskampanjer)
- Prioriter alltid testing på sider med høy trafikk for raskere resultater
Kom i gang med bucket testing
Bucket testing er et kraftfullt verktøy for å optimalisere digitale opplevelser og drive forretningsvekst. Ved systematisk å teste hypoteser og måle resultater, kan du forbedre brukeropplevelsen og øke konverteringer.
Optimizelys A/B-testing-programvare lar deg kjøre bucket tester på alle dine nettsider og landingssider uten å stole på IT for støtte. Du kan sette opp tester på minutter, optimalisere alle sidene dine og begynne å ta mer informerte beslutninger om virksomheten din.
Begynn å teste med Optimizely Web Experimentation i dag!
