A/B/n-testing

Hva er A/B/n-testing?

A/B/n-testing er en type test av nettsteder der flere versjoner av en nettside sammenlignes med hverandre for å finne ut hvilken som har høyest konverteringsfrekvens. I denne typen test deles trafikken tilfeldig og jevnt fordelt mellom de ulike versjonene av siden for å finne ut hvilken variant som presterer best.

A/B/n-testing er en utvidelse av A/B-testing, der to versjoner av en side (versjon A og versjon B) testes opp mot hverandre. I en A/B/n-test sammenlignes imidlertid flere enn to versjoner av en side mot hverandre samtidig. "N" refererer til antall versjoner som testes, alt fra to versjoner til den "n-te" versjonen.

Hvorfor er A/B/n-testing viktig?

A/B/n-testing er avgjørende for datadrevet beslutningstaking i forbindelse med optimalisering av nettsteder. Det gir deg muligheten til å

• Evaluere flere designkonsepter samtidig
• Ta informerte beslutninger raskere basert på data om brukeratferd
• Identifisere både topp- og underpresterende varianter
• Generere innsikt for fremtidige optimaliseringsstrategier
• Forbedre brukerengasjementet og konverteringsraten. Reduser fluktfrekvensen

Ved å teste konkurrerende ideer for oppsett eller funksjoner på nettstedet kan bedrifter ta beslutninger basert på konkrete data i stedet for antakelser eller meninger.

Når en bedrift for eksempel har mer enn én konkurrerende idé om hva som er den beste layouten og CTA-en på nettstedet, kan testprosessen brukes til å teste hver idé og ta en beslutning basert på konkrete data som viser hvordan én versjon presterer bedre enn andre.

I tillegg til å bidra til å finne ut hvilken versjon av en side som er mest vellykket, viser A/B/n-testing også hvilken versjon av en side som presterte dårligst. Ved å analysere disse sidene som presterer dårligst, er det mulig å gjøre hypotesetesting for hvorfor visse nye funksjoner konverterer bedre enn andre, og denne lærdommen kan deretter innlemmes i nye tester på andre sider på nettstedet.

A/A-testing vs. A/B-testing vs. A/B/n-testing vs. multivariat testing

For å forstå A/B/n-testing bedre, er det nyttig å sammenligne den med andre testmetoder:

1. A/A-testing: Tester to identiske versjoner av en side for å validere testsystemet og etablere en baseline.
2. A/B-testing: Det handler om to versjoner av en side, versjon (A) og en variant (B).
3. A/B/n-testing: Tester flere versjoner av en side samtidig, noe som gir mulighet for bredere utforskning av designalternativer.
4. Multivariate tester: Undersøker kombinasjoner av endringer av spesifikke elementer på en side, i stedet for å teste helt forskjellige sideversjoner.

A/B/n-testing kan også sammenlignes med multivariat testing. En multivariat test sammenligner også flere versjoner av en side samtidig ved å teste alle mulige kombinasjoner av variasjoner på én gang. Multivariat testing er mer omfattende enn A/B/n-testing og tester endringer på spesifikke elementer på en side. A/B/n-testing kan brukes til å teste helt forskjellige versjoner av en side opp mot hverandre.

Fordeler med A/B/n-testing i nettsideoptimalisering

• Bredere utforskning: Du kan teste flere designkonsepter i ett og samme eksperiment .
• Tidseffektivitet: Du kan sammenligne mange varianter samtidig, noe som sparer tid sammenlignet med sekvensielle A/B-tester.
• Innsikt i brukeropplevelsen: Du kan få en bredere forståelse av brukernes preferanser og atferd og bruke den til å forbedre kundeopplevelsen.
• Risikoreduksjon: Identifiser potensielle problemer på tvers av flere design før full implementering for å redusere avbruddsraten i sanntid.
• Inkrementelle forbedringer: Kombiner de beste elementene fra ulike varianter for å forbedre klikkfrekvensen på landingssidene dine.

Rollen til segmentering, utvalgsstørrelse og statistisk signifikans

A/B/n-testing er avhengig av riktig implementering av viktige statistiske konsepter:

1. Webanalyse og segmentering: Testene fungerer hvis du deler målgruppen din inn i meningsfulle grupper basert på egenskaper som demografi, atferd eller kundens livssyklusstadium. Dette gir mulighet for mer målrettet test og personlig optimalisering gjennom nøkkeltall.
2. Utvalgsstørrelse: Sørg for at hver variasjon får nok trafikk til å gi statistisk gyldige resultater. Jo flere variasjoner du tester, desto større er den totale utvalgsstørrelsen som trengs.
3. Statistisk signifikans: Sikt etter et konfidensnivå på minst 95 % for å sikre at resultatene ikke skyldes tilfeldigheter. Bruk kalkulatorer for statistisk signifikans for å avgjøre når du har nådd et avgjørende resultat.

Å balansere disse faktorene er avgjørende for å få pålitelig innsikt fra A/B/n-testene dine.

Potensielle ulemper med A/B/n-tester

Selv om A/B/n-testing er effektivt, er det viktig å være klar over potensielle utfordringer når du skal evaluere resultatene av testene:

• Økt kompleksitet: Flere variasjoner kan føre til at testene tar lengre tid og krever større utvalgsstørrelser for å oppnå statistisk signifikans.
• Ressursintensivitet: Det krever mer tid og innsats å lage og administrere flere variasjoner.
• Potensial for motstridende resultater: Ulike elementer kan gi gode resultater hver for seg, men ikke fungere harmonisk sammen.
• Glemtequick wins: Hvis man fokuserer på inkrementelle forbedringer, kan man gå glipp av muligheter for mer omfattende, innovative endringer.

For å redusere disse risikoene bør du vurdere følgende

• Prioritere tester basert på potensiell effekt
• Bruk segmentering for å målrette mot spesifikke brukergrupper
• Gjennomføre oppfølgingstester for å validere funnene

Å teste for mange varianter (når man ikke kan bestemme seg for én) kan føre til at trafikken til nettstedet fordeles på flere ulike varianter. Dette kan øke tiden og trafikken som kreves for å oppnå statistisk signifikante resultater, og skape det noen vil kalle "statistisk støy" i prosessen.

En annen ting man bør være oppmerksom på når man kjører flere A/B/n-tester, er å ikke miste det større bildet av syne. Selv om ulike variabler presterte best i sine egne eksperimenter, betyr ikke det alltid at de vil fungere godt i kombinasjon.