5 myter som dreper ditt program for A/B-testing og eksperimentering

"Konverteringene våre går ned. Gi meg en beste praksis for å forbedre salget så fort som mulig."

Det er veldig lett å anta hva som fungerer og hva som ikke fungerer på et nettsted. Men tenk på dette: Selv de mest åpenbare ideene kan ha stikk motsatt effekt. For eksempel vil det ikke fungere å tilby så mange betalingsmåter som mulig hvis kundene allerede har lagret kortopplysninger i nettleserens autoutfyllingsfunksjoner.

Det er derfor ingen idé er for "best practice" til å unngå å bli testet. Og noen av disse oppfatningene er faktisk myter som står i veien for eksperimenteringsprogrammet ditt. Her er fem viktige myter som du må unngå for å virkelig skalere eksperimentresultatene dine.

De 5 mytene som påvirker eksperimenteringskulturen din

1. Test handler bare om optimalisering

   Myte: Eksperimentering er et tillegg til utviklingsprosessen
   Sannhet: Eksperimentering og utvikling er en del av samme prosess.

   Enten det gjelder en ny funksjon, et nytt produkt eller en ny kampanje, er oppgaven å levere alt raskt. Eksperimentering er kun forbeholdt fasen når alt er klart. Det skjer ETTER at man har investert uker, måneder eller kvartaler i byggingen.

   Tenk deg å gå gjennom en mørk skog i timevis uten å sjekke kompass eller kart - det gir ingen mening, ikke sant? Da blir det bare gjetning om du bygger det rette produktet eller den rette funksjonen for målgruppen din.

   Og hva om du ikke gjør det? Det er derfor du må introdusere eksperimentering tidlig i utviklingsprosessen.

   The earlier you test something, the sooner you identify potential opportunities for improvements— or errors in judgment that need correcting.

   Experiment Nation

   The Global CRO community

   Ved å teste hypotesene dine tidlig i idéfasen kan du skape rom for større og bedre ideer. Du kan unngå antakelser om hva som er viktig. For eksempel

   • Hvem målbrukerne er
   • Hvilke behov og smertepunkter de har
   • Hvilken verdi de vil få

   

   Det er ingen tvil om at du ved å eksperimentere kan levere ideer som kundene dine faktisk ønsker å bruke.

2. Flere tester betyr mer effekt

   Myte: Hastighet handler om antall tester
   Sannhet: Flere tester er ikke alltid svaret

   Eksperimenteringsverdenen er besatt av tall. Overalt hvor du ser, er du omgitt av programmer, casestudier og råd om å gjennomføre "flere" tester. Men det ser ut til at disse rådene om eksperimentering ikke alltid fører til bedre forretningsresultater.

   Her er hva vi fant ut: Når programmer går utover 30 tester per utvikler per år, synker den forventede effekten med hele 87 %.

   Volum på bekostning av kvalitet kan skade ytelsen og den forventede effekten av eksperimentene dine. Derfor må du planlegge nøye hvordan du skal bruke utviklerressursene dine. Kanskje du ikke ser for deg 30 tester per utvikler ennå, men tenk på dette: Den høyeste forventede effekten oppstår ved 1-10 årlige tester per ingeniør.

   Å kjøre 1-10 tester per utvikler per år gir nok rom for hver utvikler slik at hver test du kjører, kan planlegges og utføres effektivt med høy kvalitet.

   Det krever at man

   • Sette opp klare hypoteser og dele dem med eksperimenteringsteamet
   • Nøye planlegging av ressurser
   • Gi autonomi til å ta beslutninger

   Kvalitet -> Hastighet -> Effekt (og konverteringer)

3. Analyse er ganske enkelt data

   Myte: Å ha masse data vil gi deg den innsikten du trenger
   Sannhet: Det er enkelt å ha data. Det er vanskelig å få mening ut av dem.

   Den egentlige betydningen av ordet "analyse" har gått helt tapt etter å ha blitt blandet med data. Når folk snakker om analyse, refererer de ofte til avhør av data eller til og med bare rapportering av tall. Det er hva det er: tallknusing.

   Analytics er ikke det samme. Det handler om å bryte ned resultatene i komponenter som gjør det mulig å forstå helheten. Til det trenger du kritisk tenkning og hjelp gjennom bruk av data.

   Hva du trenger

   • Identifisere problemet
   • Utforming av analyser og eksperimenter
   • Gjenkjenne og unngå kognitiv skjevhet gjennom resultatene

   Dette er ekte analyse. Og eksperimentering hjelper deg med å få det på plass.

1. Eksperimentering betyr A/B-testing

   Myte: En enkel test vil øke konverteringen på nettstedet ditt.
   Sannhet: Det kreves mer enn en variant for å oppnå effekt.
   De fleste testene: Knappens farge og tekst.

   Å fokusere på raske gevinster når du starter programmet, er en flott måte å få fart på. Det bidrar til å bygge en kultur for eksperimentering med muligheten til å rapportere resultater på ulike initiativer - og ideelt sett feire den store seieren. Det er perfekt.

   Men hvis du er klar til å skalere, anbefaler vi at du går lenger enn å kjøre enkle A/B-tester.

   • Ingen langsiktig læring
   • Ingen hypotese bortsett fra "hva om ..."
   • Ingen store forbedringer eller innvirkning på forretningsmålene

   Når du skalerer, må fokuset flyttes fra hastighet til effekt. Nøkkelen til dette er å kjøre komplekse eksperimenter. Og for å oppnå effekt kreves det mer enn en bitteliten endring.

   For eksempel er det bare en tredjedel av eksperimentene som gjør mer enn én endring, men som likevel viser mye bedre avkastning.

   

   
   

   Komplekse eksperimenter:

   • Ha flere utviklerressurser med en variert portefølje av iterative endringer (priser, rabatter, kasseflyt, datainnsamling osv.)
   • Dokumenter alle endringer og forbedre hvordan brukerne samhandler med nettstedet/appen og deres atferd direkte.
   • Velg eksperimentmålinger som måler driftseffektivitet, kvalitet og programadopsjon - avhengig av bedriftens behov.

   Med komplekse eksperimenter kan du levere verdi, bygge tillit og få ressurser til å skalere programmet.

2. Det er mer fiasko enn suksess i eksperimentering

   Myte: Gevinstprosent er det eneste som betyr noe
   Sannhet:Vinnerprosent alene er et forfengelig mål

   Omtrent 12 % av eksperimentene vinner på det primære målet. Betyr dette at eksperimentering handler om å møte mer fiasko enn suksess? Det er ikke så enkelt. Vinnerprosent alene er et forfengelig mål. Det er selvsagt viktig, spesielt når programmet er nytt, for å få ledelsens støtte. Men når programmet skal skaleres, er forventet effekt en bedre indikator på suksess. Det fokuserer på oppnådde resultater, og vi vet alle at bedrifter bryr seg mest om avkastning på investeringen. Samtidig er det viktig å snu på flisa og begynne å lære av testene 100 % av tiden.

   Ved å fokusere på de tapende og ufullstendige resultatene, får du eliminert alt som kan ha en negativ effekt. I tillegg slutter du å investere tid og ressurser i områder som ikke vil generere kapital til virksomheten. Du mislykkes hvis du ikke lærer av alle eksperimentene dine. Og det magiske skjer når du omfavner eksperimentering gjennom hele det digitale produktets livssyklus. Slik ser det ut i praksis.

   

Slik gjenoppliver du eksperimenteringsprogrammet ditt

Her er fem ting som kan hjelpe deg med å få programmet på rett spor igjen:

1. Test hele den digitale opplevelsen
2. Optimaliser på alle enheter
3. Forskning + Datadrevet markedsføring > Meninger
4. Ha integrasjoner for viktige systemer
5. Fokuser på nøkkeltall

Her er et eksempel på hvordan det ser ut i praksis:

1. Dette anbefaler vi spesielt hvis du driver netthandel:

   • Sørg for at veien fra landingssiden til du har produktet i hånden virker rask og enkel
   • Et tydelig leveringsvindu med priser på forhånd.
   • En lettfattelig returpolicy for å redusere forpliktelsespresset.
   • Unboxing-videoer for å visualisere produktopplevelsen.
   • En bruksanvisning som viser hva du skal gjøre når produktet ankommer.

2. Forbedre budskapet ditt ved å kommunisere verditilbudet og produktdetaljene dine.

   • Hvor er jeg, og hva selger dette nettstedet?
   • Hvordan løser det problemet mitt, og hva synes andre tidligere kunder om det?
   • Hva gjør dette til det beste produktet/tjenesten på markedet?
   • Hvilke sterke grunner har jeg til å kjøpe nå?
   • Hvordan får jeg tak i det/ hva gjør jeg nå?

3. Fjern alt som distraherer besøkende fra hovedoppfordringen til handling.

   • Kutt aggressivt innhold og fjern ting som nedtellingstimer.
   • Bruk en klissete handlekurv i stedet for klissete overskrifter.
   • Diriger brukerne til relevante produkter på kolleksjonssider.

4. Tilpass innholdet til de besøkendes intensjon.

   • Sørg for at budskapet stemmer overens med opplevelsen før klikk.
   • Ta hensyn til hvor i vurderingssyklusen trafikken befinner seg, og vis innhold deretter.
   • Vis for eksempel lengre forklarende innhold hvis den besøkende er på bevisstgjøringsstadiet.

Avsluttende tips

Eksperimentering er en grunnleggende måte for hele virksomheten å utforske og utvikle ideer på. Det validerer (uten å investere mye ressurser) om en idé er en god idé, og hva som er den mest effektive måten å bygge den på. For å hjelpe deg med å unngå myter og bygge et vellykket program, er dette de tre viktigste punktene jeg anbefaler at du tar med deg fra dette.

• Gå for ABCD i stedet for bare A/B-tester.
• Kjør komplekse eksperimenter, og legg til kritisk tenkning i dataene dine.
• Velg de riktige måleparameterne som forbedrer nettstedet ditt generelt, ikke bare gir deg gevinst.