A/B-test for begyndere: Alt hvad du beh?ver for at komme i gang

A/B-test for begyndere: Alt hvad du skal vide for at komme i gang

20 min l?ses

Hvis du driver en lille virksomhed, s? ved du, at hver en krone t?ller. Du har ikke r?d til at spilde penge p? annoncekampagner, der ikke virker, eller n?jes med et websted, der ikke konverterer bes?gende til k?bere.

Derfor er A/B-test s?dan vigtigt - det hj?lper dig med at tr?ffe beslutninger om dit websted, e-mail-kampagner og annoncekampagner, der kan f?re til flere salg med minimal investering.

I denne artikel vil vi forklare, hvad A/B-test er, hvordan du kommer i gang, og nogle af fordelene ved at bruge dette enkle, men effektive marketingv?rkt?j.

Hvad er A/B-test?

A/B-test, ogs? kendt som splittest, er en kraftfuld metode til test variationer af et marketingaktiv eller en webside for at afg?re, hvilken der klarer sig bedst.

Det involverer oprettelse af to (eller flere) versioner af samme indhold, hver med en specifik variation, og derefter viser dem til forskellige segmenter af dit publikum for at m?le deres pr?station i forhold til et foruddefineret m?l.

Ved at sammenligne resultaterne kan du identificere den mest effektive version og brug denne indsigt til at optimere din marketingindsats, booste konverteringer og drive virksomhedsv?kst.

I det v?sentlige giver A/B-test dig mulighed for det finjustere dine marketingstrategier baseret p? virkelige verden data, hvilket sikrer, at alle elementer i din kampagne er klar til succes.

For eksempel kan du lave to forskellige designs til en destinationsside og sende trafik til begge sider ligeligt. Ved at spore, hvordan hver version klarer sig, kan du bestemme, hvilken der er mere effektiv. Du kan derefter tr?ffe beslutninger baseret p? de data, du har indsamlet.

Billedkilde:

A/B-test hj?lper med at identificere de effektive elementer i dine marketingstrategier. Fra dit webstedsdesign til dit e-mail marketing, er det den bedste m?de at finde det, der virker for din m?lgruppe.

S?dan udf?res en A/B-test

De f?lgende trin vil guide dig til, hvordan du starter A/B-test. Du kan bruge disse trin til at lave dine egne tests og anvende resultaterne til din virksomhed.

Trin 1. Definer dine variabler

Det allerf?rste trin i en A/B-test er klart at bestemme, hvad du vil vurdere. Det f?rste sp?rgsm?l er, vil dette v?re en off-site or on-site pr?ve?

P? side tests omfatter alle de elementer p? dit websted, der er salgsrelateret. For eksempel kan du teste din CTA-tekst, placeringen af ??dine CTA'er, overskrifter, billeder, videoindhold, pop ups, potentiale dom?nenavne, og mere.

Off-site tests ser p? effektiviteten af ??annoncer og salgsmails. Du vil lave denne form for test for at afg?re, om dine annoncer og e-mails genererer trafik og resulterer i konverteringer.

Beslutningen om, hvad du pr?cis skal teste, afh?nger af dine nuv?rende m?l. Hvad vil du forbedre? Hvis du f.eks. ikke er tilfreds med din sidste annoncekampagne, kan du teste nye annoncemateriale for at forbedre effektiviteten af ??dine marketingkampagner. Eller, hvis du redesigner dit websted, kan du teste forskellige hjemmesider for at se, hvilken der f?r bes?gende til at bruge mere tid p? webstedet.

Trin 2. Kom med en hypotese

Nu hvor du ved hvilke variabler du vil teste, er det tid til at lave en hypotese. T?nk over, hvilke ?ndringer du kan foretage for at f? de resultater, du ?nsker.

Lav en liste over alt, hvad du tror, ??du kan g?re bedre, og de m?der, du kan forbedre. Skal du skrive bedre CTA'er? Kan dine e-mails bruge flere billeder? Skal din hjemmeside have et andet layout?

N?r du er kommet med forskellige hypoteser, skal du prioritere dem. Identificer de bedste og vigtigste. T?nk over, hvordan du kan udf?re dine A/B-tests for at teste dem. Overvej ogs?, hvor sv?re de vil v?re at implementere, og deres potentielle indvirkning p? kunderne.

Til sidst skal du beslutte, hvordan din A/B-test skal k?re. N?r du for eksempel tester e-mails, skal du udsende to forskellige versioner og spore, hvilken version der f?r de bedste resultater.

Til dette skal du identificere, hvilke e-mail-elementer du vil teste, s?som emnelinjen, kopien, billeder osv. Derefter overveje m?lem?linger gerne ?ben kurs eller klik-igennem rate (CTR) for at differentiere og sammenligne versioner.

Trin 3. Indstil en tidsgr?nse

Du skal ogs? beslutte, hvor l?nge du vil k?re A/B-testen. Dette er ikke noget, som en anden kan beslutte for dig - du bliver n?dt til at l?re p? din egen intuition og finde den tidsramme, der fungerer bedst for dig.

Generelt kan A/B-tests for e-mail-kampagner k?re fra to timer op til en dag, afh?ngigt af hvordan du bestemmer en vindende version - typisk baseret p? ?bninger, klik eller oms?tning. Det anbefales at baseret p? ?bninger, en time til at finde en vinder baseret p? klik og 12 timer til at finde en vinder baseret p? oms?tning.

Et eksempel p? ops?tning af en test i Mailchimp for at sammenligne, hvilket e-mail-indhold der genererer mere oms?tning

For annoncer skal du k?re kampagnen for en , fordi kortere test kan give inkonklusive resultater. For Facebook-annoncer kan du k?re A/B-tests i op til 30 dage.

N?r det kommer til hjemmesider, variere, hvilket tyder p?, at du skal k?re A/B-tests i en uge op til en m?ned. Husk forskellen mellem indk?bsadf?rd i weekenden og hverdage, f?r du tr?ffer en beslutning.

Hvis du lige er g?et i gang med A/B-test og ikke er sikker p?, hvor l?nge din test skal k?re, kan du bruge en . N?r du har k?rt et par test, vil du f? en bedre idé om den ideelle tidsgr?nse for hver type test.

Trin 4. Test hver variabel separat

N?r du har bestemt, hvilke variabler du vil teste, b?r du indsn?vre det til kun én. Du vil teste variablen ved at oprette to alternativer. Du vil teste disse mod hinanden.

Hvis du har flere elementer i en kampagne eller et websted, du skal teste, skal du altid k?re en test ad gangen.

Det er bedre at k?re A/B-tests separat i stedet for at k?re dem alle samtidigt. At teste for mange variabler p? én gang vil g?re det vanskeligt at afg?re, hvilke dele der var succesfulde eller ej.

Ved kun at ?ndre én variabel, mens resten holdes konstant, vil de resulterende data v?re nemme at forst? og anvende.

Trin 5. Analyser resultater

Dine m?l vil afg?re, hvordan du analyserer resultaterne af din A/B-test. For eksempel, hvis du vil teste m?der at ?ge trafikken p? dit websted p?, b?r du teste blogindl?gstitler og websidetitler. N?r alt kommer til alt, skal titler fange nogens opm?rksomhed og give dem lyst til at l?re mere.

Hver variabel, du tester for, vil have forskellige metrics og give forskellige resultater. Her er et par eksempler p? potentielle m?l og variabler, der kan ?ndres i din A/B-test:

Forbedring af konverteringsfrekvens (du kan ?ndre CTA-tekst, farver og elementplacering)
Reduktion af afvisningsfrekvens (test produktbeskrivelser, skrifttyper, du bruger i fortegnelser, og udvalgte billeder)
Websitetrafik ?ger (?ndre placeringen af ??links)
Lavere afbrydelsesrater for indk?bskurv (brug forskellige produktbilleder)

Du kan ogs? opdele dine resultater efter forskellige segmenter af dit publikum. Du kan bestemme, hvor din trafik kommer fra, hvilke elementer der virker bedst til mobil vs. desktop-brugere, hvordan nye bes?gende tiltr?kkes og mere.

Dine muligheder er n?sten ubegr?nsede:

Kilde:

Ikke sikker p? de testresultater, du fik? En m?de, hvorp? du kan se n?jagtigheden af ??dine tests, er gennem kundefeedback. Efter at have ?ndret din markedsf?ring baseret p? dine resultater, skal du integrere en p? dit websted for at modtage feedback fra dit publikum for at se, om de nyder de ?ndringer, du har foretaget.

Trin 6. Juster og gentag

Arbejdet stopper ikke, n?r du har f?et alle dine analyser p?nt udformet. Nu skal du teste igen. Foretag flere ?ndringer, k?r flere tests, og l?r af de nye data.

Du skal selvf?lgelig ikke k?re A/B-test efter hinanden. Giv dig i stedet tid til at l?re af de data, du har indsamlet, og udvikle kreative m?der at justere din tilgang p?, f?r du udgiver en ny test.

Hvad kan du A/B-teste

Her er en liste over webstedselementer, som du kan A/B-teste for at optimere din e-handelsydelse:

Hjemmeside helte billeder: Fang opm?rksomhed med overbevisende visuals, der stemmer overens med brandidentitet og v?kker nysgerrighed.
Opfordring til handling knap farver: Test levende nuancer for at fremme brugerengagement og motivere klik-throughs.
Produktsidelayout: Eksperimenter med forskellige arrangementer for at optimere brugeroplevelsen og salgskonverteringer.
Prisfasts?ttelse af visningsformater: Test forskellige prisstrukturer for klarhed og overbevisende effekt.
Kassesidedesign: Optimer layout for str?mlinet navigation og friktionsfri brugeroplevelse.
Placering af udtalelser: Vurder virkningen af ??positionering Kundeudtalelser strategisk for trov?rdighed og tillidsskabende.
Navigationsmenustile: A/B-testmenudesign til intuitiv, brugervenlig navigation.
S?gebj?lkens placering: Vurder den optimale placering for nem adgang og forbedret brugerkomfort.
E-mail Tilmeld form variationer: Test forskellige formulardesigns for at ?ge abonnentindsamling og engagement.
Sidefods indhold og layout: Eksperimenter med indholdsarrangement for ?get synlighed og brugerinteraktion.
Salgsfremmende bannerdesign: A/B-test visuelt tiltalende bannere til kampagner for at maksimere opm?rksomhed og konverteringer.
Sociale beviselementer: Vurder effektiviteten af ??social bevis til at opbygge tillid og fremme konverteringer.
Placering af videoindhold: Test videopositionering for maksimal indflydelse p? engagement og produktforst?else.
Pr?sentation af tillidsm?rker: Eksperimenter med placering af tillidsbadge for at ?ge trov?rdigheden og berolige potentielle kunder.
Skrifttyper og -st?rrelser: A/B-testskrifttyper for l?sbarhed og ?stetisk appel p? tv?rs af enheder og platforme.
Mobil lydh?rhed: Optimer til problemfri brugeroplevelse og konvertering p? mobile enheder.
Relateret produktsektionsarrangement: Test layout til at k?re krydssalg og ?ge den gennemsnitlige ordrev?rdi.
Synlighed for forsendelse og returpolitik: A/B-test for fremtr?dende plads for at indgyde tillid og reducere t?ven ved k?b.
Visning af live chatfunktioner: Testplacering og synlighed for forbedret kundesupport og tilfredshed.
Exit-fors?t pop-up variationer: A/B-test for at fange opm?rksomhed og tilskynde til konverteringer, f?r bes?gende forlader webstedet.

En lang historie kort, du kan teste hvert element i din onlinebutik for at forbedre effektiviteten af ??din online forretning.

A/B-test kan hj?lpe dig med at f? bedre oms?tning

A/B-test giver dig mulighed for finjustere din hjemmeside og markedsf?ringsmateriale for at sikre, at de er optimeret til maksimal effekt.

Maksimer indtjening

A/B-test giver dig mulighed for at eksperimentere med forskellige versioner af dit websted, produktsider eller markedsf?ringsmateriale, der hj?lper dig med at identificere de elementer, der driver h?jere konverteringsrater. Ved finjustering disse kritiske ber?ringspunkter kan du effektivt guide bes?gende gennem salgstragten, hvilket ?ger sandsynligheden for konverteringer og ?ge oms?tningen.

Forfin brugeroplevelsen

Gennem A/B-test kan du vurdere effekten af forskellige design, layout og funktionalitet ?ndringer i brugeroplevelsen. Ved at udpege de elementer, der bedst engagerer og giver genlyd hos dit publikum, kan du skabe en problemfri og intuitiv brugerrejse, der tilskynder bes?gende til at konvertere, hvilket i sidste ende f?rer til forbedrede indt?gtsstr?mme.

Forbedre produktpr?sentationen

A/B-test giver dig mulighed for at teste forskellige produkter billeder, beskrivelser og prisstrategier for at bestemme den mest overbevisende pr?sentation for dine tilbud. Dette giver dig mulighed for at fremvise dine produkter i det bedste lys, hvilket effektivt p?virker k?bsbeslutninger og driver oms?tningsv?kst.

Skr?ddersy marketingbudskaber

A/B-test kan ogs? anvendes til e-mail marketing, annoncetekst og andet salgsfremmende indhold. Ved at teste forskellige meddelelsesstrategier, tilbud og opfordringer til handling, du kan identificere de mest effektive metoder til at fange dit publikums opm?rksomhed og drive dem til at foretage et k?b og derved ?ge oms?tningen.

Et eksempel p? test af forskellige emner til en salgsfremmende e-mail-kampagne

Fordele og ulemper ved A/B-test

Som med hver medalje har A/B-test gode og d?rlige sider. Lad os finde ud af dem.

A/B test professionelle

Datadrevet afg?relser: A/B-tests giver konkrete data til at tr?ffe informerede beslutninger om ?ndringer, hvilket g?r det muligt for virksomheder at basere optimeringsstrategier p? reelle brugerinteraktioner og -pr?ferencer.
Forbedret brugeroplevelse: Ved at teste forskellige varianter kan virksomheder forfine og forbedre brugeroplevelsen, hvilket f?rer til h?jere tilfredshed og engagement med deres e-handelsplatform.
?gede konverteringsrater: A/B-test kan f?re til h?jere konverteringsrater ved at identificere og implementere de mest effektive design- og indholdselementer, der giver genlyd med m?lgruppe.
Reducerede afvisningsprocenter: Gennem iterativ testning kan virksomheder lokalisere og rette op p? elementer, der bidrager til h?je afvisningsprocenter, hvilket i sidste ende forbedrer brugerfastholdelse og -engagement.
Forbedret indhold: A/B-test giver mulighed for evaluering og forfining af indhold, hvilket resulterer i forbedret meddelelser og kommunikation med potentielle kunder.

A/B-test ulemper

Tidskr?vende: Processen med at ops?tte, k?re og analysere A/B-tests kan v?re tidskr?vende, kr?ver omhyggelig planl?gning og udf?relse for at give meningsfulde resultater.
Begr?nset anvendelsesomr?de: A/B-test kan have begr?nsninger i test omfattende hele webstedet ?ndringer, da det typisk fokuserer p? specifikke elementer eller variationer ad gangen.
Risiko for falske positiver: Der er risiko for at drage fejlagtige konklusioner fra A/B-testresultater, hvilket potentielt kan f?re til misforst?ede optimeringsbeslutninger, hvis statistisk signifikans ikke opretholdes strengt.
Tekniske fejl: Implementerings- og udf?relsesfejl i A/B-tests kan f?re til sk?ve resultater, hvilket underminerer p?lideligheden af ??testresultaterne.
Kortsynet: At fokusere udelukkende p? A/B-test kan f?re til en v?gt p? mindre design?ndringer p? bekostning af holistisk, store billede forbedringer, hvilket potentielt g?r glip af bredere optimeringsmuligheder.

3 typer A/B-test

Der er tre hovedtyper af A/B-test.

Split test: Denne klassiske form for A/B-test involverer sammenligning af to versioner (A og B) af en enkelt variabel for at bestemme, hvilken der klarer sig bedre til at opn? et specifikt m?l, som f.eks. klik-igennem kurser eller konverteringer. Den er ideel til at vurdere virkningen af ??individuelle ?ndringer, som f.eks opfordring til handling knapfarve eller overskriftstekst, der giver v?rdifuld indsigt i brugerpr?ferencer og adf?rd.
Multivariat test: I mods?tning til splittesting giver multivariat test dig mulighed for at evaluere virkningen af ??flere variationer af forskellige elementer samtidigt. Ved at analysere de kombinerede effekter af forskellige ?ndringer, s?som overskrift, billede og knapfarve, f?r du indsigt i, hvordan disse elementer interagerer for at p?virke brugerengagement og konverteringsrater, hvilket hj?lper dig med at tr?ffe informerede beslutninger om holistiske sideoptimeringer.
Flersidet test: Denne tilgang involverer test af hele websider mod hinanden i stedet for specifikke elementer. Det er v?rdifuldt til at evaluere det overordnede layout, indholdsstruktur og design af forskellige sideversioner, hvilket giver indsigt i, hvilke sidekonfigurationer der passer bedst til dit publikum og driver ?nskede brugerhandlinger.

Disse testmetoder giver e-handelsvirksomheder mulighed for at lave datastyret beslutninger, optimere brugeroplevelser og maksimere konverteringsrater ved at forst? virkningen af ???ndringer p? deres websteder eller apps.

4 mest almindelige fejl i A/B-testning

N?r det kommer til A/B-test, er det afg?rende at undg? almindelige fejltrin for at udnytte dets fulde potentiale. Her er de fire mest udbredte fejl at v?re opm?rksom p?:

Fejl hypotese: Den mest almindelige fejl i A/B-test er at have en ugyldig hypotese. Hver test begynder med en hypotese, og hvis den er forkert, er det usandsynligt, at testen vil give meningsfulde resultater. Det er vigtigt at formulere klart, datastyret hypoteser for at sikre validiteten og effektiviteten af ??A/B-tests. Uden en solid hypotese kan hele testprocessen mangle retning og undlade at give brugbar indsigt til optimering af brugeroplevelser og fremkaldelse af konverteringer.
Ignorerer statistisk signifikans: Fors?mmelse af at sikre statistisk signifikante resultater kan f?re til fejlagtige konklusioner, hvilket bringer p?lideligheden af ??testresultaterne i fare. Det er afg?rende at n?je vurdere den statistiske signifikans af A/B-testresultater for at tr?ffe informerede beslutninger og undg? at drage vildledende konklusioner.
Tester for mange hypoteser samtidigt: At engagere sig i flere hypoteser inden for en enkelt test kan indvikle dataene og h?mme evnen til at udpege den pr?cise effekt af hver enkelt ?ndring. Fokusering p? for mange hypoteser p? én gang kan udvande klarheden af ??indsigter afledt af testprocessen, hvilket hindrer evnen til at lave velinformeret optimeringsbeslutninger.
For tidlig implementering af ?ndringer: At skynde sig at implementere ?ndringer baseret p? forel?bige eller inkonklusive A/B-testresultater kan v?re kontraproduktivt. Det er bydende n?dvendigt at indsamle robuste og afg?rende data over en passende varighed, f?r du foretager v?sentlige ?ndringer af din e-handel platform, der sikrer, at beslutninger er forankret i sund og p?lidelig indsigt.

At styre uden om disse faldgruber kan ?ge effektiviteten af ??A/B-testning og give e-handelsvirksomheder mulighed for at informere, datastyret beslutninger og optimer brugeroplevelser med tillid.

Du kan ogs? k?re effektive og omfattende A/B-tests

Der har du det - r?d for at f? dig i gang med st?rke A/B-tests, der hurtigt vil hj?lpe din virksomhed. Husk, at din virksomhed er unik, og den viden, der deles her, giver dig kun en skabelon at arbejde ud fra. Brug vores trin til at bygge de bedste A/B-tests til dig og dine m?l, selvom du ikke er en marketingguru.

S?lg online

Med 51视频 Ecommerce kan du nemt s?lge hvor som helst, til hvem som helst - p? tv?rs af internettet og rundt om i verden.

Marketing og markedsf?ring

Oktober 8, 2023

Om forfatteren

Max har arbejdet i e-handelsindustrien i de sidste seks ?r med at hj?lpe brands med at etablere og ?ge niveauet for content marketing og SEO. P? trods af det har han erfaring med iv?rks?tteri. Han er sk?nlitter?r forfatter i sin fritid.