A/B-testing for nybegynnere: Alt du trenger for ? komme i gang

A/B-testing for nybegynnere: Alt du b?r vite for ? komme i gang

20 min lese

Hvis du driver en liten bedrift, vet du at hver krone teller. Du har ikke r?d til ? kaste bort penger p? annonsekampanjer som ikke fungerer, eller n?ye deg med et nettsted som ikke konverterer bes?kende til kj?pere.

Det er derfor A/B-testing er slik viktig - det hjelper deg ? ta beslutninger om nettstedet ditt, e-postkampanjer og annonsekampanjer som kan f?re til mer salg med minimal investering.

I denne artikkelen vil vi forklare hva A/B-testing er, hvordan du kommer i gang, og noen av fordelene ved ? bruke dette enkle, men effektive markedsf?ringsverkt?yet.

Hva er A/B-testing?

A/B-testing, ogs? kjent som delt testing, er en kraftig metode for testvariasjoner av et markedsf?ringsmiddel eller nettside for ? finne ut hvilken som gir best resultater.

Det inneb?rer lage to (eller flere) versjoner av samme innhold, hver med en spesifikk variasjon, og deretter viser dem til forskjellige segmenter av publikum for ? m?le ytelsen deres mot et forh?ndsdefinert m?l.

Ved ? sammenligne resultatene kan du identifisere den mest effektive versjonen og bruk denne innsikten til ? optimalisere markedsf?ringstiltakene dine, ?ke konverteringer og drive virksomhetsvekst.

I hovedsak lar A/B-testing deg gj?re det fin tone markedsf?ringsstrategiene dine basert p? virkelige verden data, som sikrer at hvert element i kampanjen din er klargjort for suksess.

Du kan for eksempel lage to forskjellige design for en destinasjonssiden og sende trafikk til begge sider likt. Ved ? spore hvordan hver versjon presterer, kan du finne ut hvilken som er mer effektiv. Du kan deretter ta avgj?relser basert p? dataene du har samlet inn.

Bildekilde:

A/B-testing hjelper deg med ? identifisere de effektive elementene i markedsf?ringsstrategiene dine. Fra ditt nettsteddesign til ditt e-post markedsf?ring, er det den beste m?ten ? finne det som fungerer for m?lgruppen din.

Hvordan gjennomf?re en A/B-test

F?lgende trinn vil veilede deg om hvordan du starter A/B-testing. Du kan bruke disse trinnene til ? lage dine egne tester og bruke resultatene p? virksomheten din.

Trinn 1. Definer variablene dine

Det aller f?rste trinnet i en A/B-test er tydelig ? bestemme hva du vil vurdere. Det f?rste sp?rsm?let er, vil dette v?re en utenfor omr?det or p? stedet test?

P? stedet tester inkluderer alle elementene p? nettstedet ditt som er salgsrelatert. Du kan for eksempel teste CTA-teksten din, plasseringen av CTAene dine, overskrifter, bilder, videoinnhold, popup-vinduer, potensiell domenenavn, og mer.

Off-site tester ser p? effektiviteten til annonser og salgse-poster. Du vil gj?re denne typen tester for ? finne ut om annonsene og e-postene dine genererer trafikk og resulterer i konverteringer.

? bestemme n?yaktig hva du trenger ? teste avhenger av dine n?v?rende m?l. Hva vil du forbedre? Hvis du for eksempel ikke er forn?yd med den siste annonsekampanjen din, kan du teste nye reklamer for ? forbedre ytelsen til markedsf?ringskampanjene dine. Eller, hvis du redesigner nettstedet ditt, kan du teste forskjellige hjemmesider for ? se hvilken som f?r bes?kende til ? bruke mer tid p? nettstedet.

Trinn 2. Kom med en hypotese

N? som du vet hvilke variabler du skal teste, er det p? tide ? lage en hypotese. Tenk p? hvilke endringer du kan gj?re for ? f? de resultatene du ?nsker.

Lag en liste over alt du tror du kan gj?re bedre og m?tene du kan forbedre. Skal du skrive bedre CTAer? Kan e-postene dine bruke flere bilder? B?r nettstedet ditt ha en annen layout?

Etter at du har kommet med forskjellige hypoteser, m? du prioritere dem. Identifiser de beste og viktigste. Tenk p? hvordan du kan utf?re A/B-testene dine for ? teste dem. Vurder ogs? hvor vanskelig de vil v?re ? implementere og deres potensielle innvirkning p? kundene.

Til slutt m? du bestemme hvordan A/B-testen skal kj?re. For eksempel, n?r du tester e-poster, m? du sende ut to forskjellige versjoner og spore hvilken versjon som f?r de beste resultatene.

For dette, identifiser hvilke e-postelementer du skal teste, for eksempel emnelinje, kopi, bilder osv. Deretter vurdere m?leverdier som ?pen kurs eller klikk-through rate (CTR) for ? differensiere og sammenligne versjoner.

Trinn 3. Angi en tidsbegrensning

Du m? ogs? bestemme hvor lenge A/B-testen skal kj?res. Dette er ikke noe som noen andre kan bestemme for deg - du m? l?re p? din egen intuisjon og finne tidsrammen som passer best for deg.

Generelt kan A/B-tester for e-postkampanjer kj?re fra to timer opp til en dag, avhengig av hvordan du bestemmer en vinnende versjon - vanligvis basert p? ?pninger, klikk eller inntekter. Det anbefales ? basert p? ?pninger, én time for ? avgj?re en vinner basert p? klikk, og 12 timer for ? avgj?re en vinner basert p? inntekt.

Et eksempel p? ? sette opp en test i Mailchimp for ? sammenligne hvilket e-postinnhold som gir st?rre inntekter

For annonser b?r du kj?re kampanjen for en , fordi kortere tester kan gi usikre resultater. For Facebook-annonser kan du kj?re A/B-tester i opptil 30 dager.

N?r det gjelder nettsider, varierer, noe som foresl?r at du b?r kj?re A/B-tester i én uke opp til en m?ned. Husk forskjellen mellom handleatferd i helgen og p? hverdager f?r du tar en avgj?relse.

Hvis du akkurat har begynt med A/B-testing og ikke er sikker p? hvor lenge testen skal vare, kan du bruke en . Etter at du har kj?rt noen tester, vil du f? en bedre ide om den ideelle tidsbegrensningen for hver type test.

Trinn 4. Test hver variabel separat

N?r du har bestemt hvilke variabler du vil teste, b?r du begrense det til kun én. Du vil teste variabelen ved ? lage to alternativer. Disse skal du teste mot hverandre.

Hvis du har flere elementer i en kampanje eller et nettsted ? teste, kj?r alltid én test om gangen.

Det er bedre ? kj?re A/B-tester separat i stedet for ? kj?re alle samtidig. ? teste for mange variabler p? en gang vil gj?re det vanskelig ? avgj?re hvilke deler som var vellykket eller ikke.

Ved ? bare endre én variabel mens resten holdes konstant, vil de resulterende dataene v?re enkle ? forst? og bruke.

Trinn 5. Analyser resultatene

M?lene dine vil avgj?re hvordan du analyserer resultatene av A/B-testen. Hvis du for eksempel vil teste m?ter ? ?ke trafikken til nettstedet ditt p?, b?r du teste blogginnleggstitler og nettsidetitler. Tross alt b?r titler fange noens oppmerksomhet og f? dem til ? ?nske ? l?re mer.

Hver variabel du tester for vil ha forskjellige beregninger, og gi forskjellige resultater. Her er noen eksempler p? potensielle m?l og variabler som kan endres i A/B-testen din:

Forbedring av konverteringsfrekvens (du kan endre CTA-tekst, farger og elementplassering)
Reduksjon av fluktfrekvens (test produktbeskrivelser, fonter du bruker i oppf?ringer og fremhevede bilder)
Nettstedtrafikk?kninger (endre plasseringen av lenker)
Lavere avbruddsfrekvens for handlekurv (bruk ulike produktbilder)

Du kan ogs? bryte ned resultatene dine etter ulike segmenter av publikum. Du kan bestemme hvor trafikken kommer fra, hvilke elementer som fungerer best for mobil- kontra desktop-brukere, hvordan nye bes?kende tiltrekkes og mer.

Alternativene dine er nesten ubegrensede:

kilde:

Er du usikker p? testresultatene du fikk? En m?te du kan se n?yaktigheten av testene dine er gjennom tilbakemeldinger fra kunder. Etter ? ha endret markedsf?ringen din basert p? funnene dine, bygg inn en p? nettstedet ditt for ? motta tilbakemeldinger fra publikum for ? se om de liker endringene du har gjort.

Trinn 6. Juster og gjenta

Arbeidet stopper ikke n?r du har f?tt all analyse pent lagt opp. N? m? du teste igjen. Gj?r flere endringer, kj?r flere tester og l?r av de nye dataene.

Du trenger selvf?lgelig ikke ? kj?re A/B-tester etter hverandre. Gi deg selv tid til ? l?re av dataene du har samlet og utvikle kreative m?ter ? justere tiln?rmingen din p? f?r du slipper en ny test.

Hva kan du A/B-teste

Her er en liste over nettstedselementer som du kan A/B-teste for ? optimalisere e-handelsytelsen din:

Hjemmeside heltebilder: Fang oppmerksomhet med overbevisende grafikk som stemmer overens med merkevareidentiteten og vekker nysgjerrighet.
Oppfordring til handling knappe farger: Test levende fargetoner for ? ?ke brukerengasjement og motivere klikk-gjennom.
Produktsideoppsett: Eksperimenter med ulike ordninger for ? optimalisere brukeropplevelsen og salgskonverteringer.
Prissetting av visningsformater: Test ulike prisstrukturer for klarhet og overbevisende effekt.
Utforming av betalingssider: Optimaliser layout for str?mlinjeformet navigasjon og friksjonsfri brukeropplevelse.
Plassering av attester: Vurder virkningen av posisjonering kundeanmeldelser strategisk for troverdighet og tillitsskapende.
Navigasjonsmenystiler: A/B-testmenydesign for intuitiv, brukervennlig navigasjon.
Posisjonering av s?kefeltet: Vurder den optimale plasseringen for enkel tilgang og forbedret brukervennlighet.
Epost melde deg p? formvariasjoner: Test ulike skjemautforminger for ? ?ke abonnentanskaffelse og engasjement.
Bunntekst innhold og layout: Eksperimenter med innholdsarrangement for ?kt synlighet og brukerinteraksjon.
Reklamebannerdesign: A/B-test visuelt tiltalende bannere for kampanjer for ? maksimere oppmerksomhet og konverteringer.
Sosiale beviselementer: Vurder effektiviteten til sosial bevis for ? bygge tillit og fremme konverteringer.
Plassering av videoinnhold: Test videoposisjonering for maksimal effekt p? engasjement og produktforst?else.
Presentasjon av tillitsmerker: Eksperimenter med plassering av tillitsmerket for ? ?ke troverdigheten og berolige potensielle kunder.
Skriftstiler og -st?rrelser: A/B-testfonter for lesbarhet og estetisk appell p? tvers av enheter og plattformer.
Mobil lydh?rhet: Optimaliser for s?ml?s brukeropplevelse og konvertering p? mobile enheter.
Beslektet produktseksjonsarrangement: Test layout for ? kj?re kryssalg og ?ke gjennomsnittlig ordreverdi.
Synlighet for frakt og returrett: A/B-test for prominens for ? skape tillit og redusere n?ling ved kj?p.
Visning av live chat-funksjoner: Testplassering og synlighet for forbedret kundest?tte og tilfredshet.
Exit-hensikt pop-up variasjoner: A/B-test for ? fange oppmerksomhet og oppmuntre til konverteringer f?r bes?kende forlater nettstedet.

En lang historie kort, du kan teste hvert element i nettbutikken din for ? forbedre effektiviteten til din nettvirksomhet.

A/B-testing kan hjelpe deg med ? f? bedre inntekter

A/B-testing lar deg fin tone nettstedet ditt og markedsf?ringsmateriell for ? sikre at de er optimalisert for maksimal effekt.

Maksimer inntektene

A/B-testing lar deg eksperimentere med forskjellige versjoner av nettstedet ditt, produktsidene eller markedsf?ringsmateriellet ditt, som hjelper deg med ? identifisere elementene som gir h?yere konverteringsfrekvenser. Ved finjustering disse kritiske kontaktpunktene, kan du effektivt veilede bes?kende gjennom salgstrakten, ?ke sannsynligheten for konverteringer og ?ke inntektene.

Avgrens brukeropplevelsen

Gjennom A/B-testing kan du vurdere effekten av ulike design, layout og funksjonalitet endringer i brukeropplevelsen. Ved ? finne de elementene som best engasjerer og resonerer med publikummet ditt, kan du skape en s?ml?s og intuitiv brukerreise som oppmuntrer bes?kende til ? konvertere, noe som til slutt f?rer til forbedrede inntektsstr?mmer.

Forbedre produktpresentasjonen

A/B-testing gir deg mulighet til ? teste forskjellige produkter bilder, beskrivelser og prisstrategier for ? finne den mest overbevisende presentasjonen for tilbudene dine. Dette lar deg vise frem produktene dine i det beste lyset, effektivt p?virke kj?psbeslutninger og drive inntektsvekst.

Skreddersy markedsf?ringsbudskap

A/B-testing kan ogs? brukes p? e-post markedsf?ring, annonsetekst og annet reklameinnhold. Ved ? teste ulike meldingsstrategier, tilbud og handlingsfremmende oppfordringer, du kan identifisere de mest effektive tiln?rmingene for ? fange publikums oppmerksomhet og drive dem til ? foreta et kj?p, og dermed ?ke inntektene.

Et eksempel p? testing av forskjellige emner for en e-postkampanje

Fordeler og ulemper med A/B-testing

Som med hver medalje har A/B-testing gode og d?rlige sider. La oss finne dem ut.

A/B-testing-proffer

Data drevet avgj?relser: A/B-tester gir konkrete data for ? ta informerte beslutninger om endringer, og gj?r det mulig for bedrifter ? basere optimaliseringsstrategier p? ekte brukerinteraksjoner og preferanser.
Forbedret brukeropplevelse: Ved ? teste ulike varianter kan bedrifter avgrense og forbedre brukeropplevelsen, noe som f?rer til h?yere tilfredshet og engasjement med deres e-handelsplattform.
?kte konverteringsfrekvenser: A/B-testing kan f?re til h?yere konverteringsfrekvens ved ? identifisere og implementere de mest effektive design- og innholdselementene som gjenspeiler m?lgruppen.
Reduserte fluktfrekvenser: Gjennom iterativ testing kan bedrifter finne og rette opp elementer som bidrar til h?ye fluktfrekvenser, og til slutt forbedre brukeroppbevaring og engasjement.
Forbedret innhold: A/B-testing gir mulighet for evaluering og foredling av innhold, noe som resulterer i forbedret meldingsutveksling og kommunikasjon med potensielle kunder.

A/B-testing ulemper

Tidkrevende: Prosessen med ? sette opp, kj?re og analysere A/B-tester kan v?re tidkrevende, krever n?ye planlegging og utf?relse for ? gi meningsfulle resultater.
Begrenset omfang: A/B-testing kan ha begrensninger i testing omfattende hele nettstedet endringer, ettersom den vanligvis fokuserer p? spesifikke elementer eller variasjoner om gangen.
Risiko for falske positiver: Det er en risiko for ? trekke feilaktige konklusjoner fra A/B-testresultater, som potensielt kan f?re til feilaktige optimaliseringsbeslutninger hvis statistisk signifikans ikke opprettholdes strengt.
Tekniske feil: Implementerings- og utf?relsesfeil i A/B-tester kan f?re til skjeve resultater, som undergraver p?liteligheten til testresultatene.
N?rsynthet: ? fokusere utelukkende p? A/B-testing kan f?re til vektlegging av mindre designendringer p? bekostning av helhetlig, stort bilde forbedringer, som potensielt g?r glipp av bredere optimaliseringsmuligheter.

3 typer A/B-testing

Det er tre hovedtyper av A/B-testing.

Split testing: Denne klassiske formen for A/B-testing inneb?rer ? sammenligne to versjoner (A og B) av en enkelt variabel for ? finne ut hvilken som gir best ytelse for ? oppn? et spesifikt m?l, som f.eks. klikk-through priser eller konverteringer. Den er ideell for ? vurdere virkningen av individuelle endringer, som oppfordring til handling knappefarge eller overskriftstekst, som gir verdifull innsikt i brukerpreferanser og atferd.
Multivariat testing: I motsetning til delt testing lar multivariattesting deg evaluere virkningen av flere variasjoner av forskjellige elementer samtidig. Ved ? analysere de kombinerte effektene av ulike endringer, som overskrift, bilde og knappefarge, f?r du innsikt i hvordan disse elementene samhandler for ? p?virke brukerengasjement og konverteringsfrekvenser, og hjelper deg med ? ta informerte beslutninger om helhetlige sideoptimaliseringer.
Flere sider testing: Denne tiln?rmingen inneb?rer ? teste hele nettsider mot hverandre i stedet for spesifikke elementer. Det er verdifullt for ? evaluere den overordnede layouten, innholdsstrukturen og utformingen av forskjellige sideversjoner, og gir innsikt i hvilke sidekonfigurasjoner som resonerer best med publikum og driver ?nskede brukerhandlinger.

Disse testmetodene gir e-handelsbedrifter mulighet til ? lage data-drevet beslutninger, optimalisere brukeropplevelser og maksimere konverteringsfrekvenser ved ? forst? virkningen av endringer p? deres nettsteder eller apper.

4 vanligste feil i A/B-testing

N?r det gjelder A/B-testing, er det avgj?rende ? unng? vanlige feiltrinn for ? utnytte dets fulle potensial. Her er de fire mest utbredte feilene ? v?re oppmerksom p?:

Feilhypotese: Den vanligste feilen i A/B-testing er ? ha en ugyldig hypotese. Hver test begynner med en hypotese, og hvis den er feil, er det usannsynlig at testen vil gi meningsfulle resultater. Det er viktig ? formulere klart, data-drevet hypoteser for ? sikre validiteten og effektiviteten til A/B-tester. Uten en solid hypotese kan hele testprosessen mangle retning og mislykkes i ? gi handlingskraftig innsikt for ? optimalisere brukeropplevelser og generere konverteringer.
Ignorerer statistisk signifikans: Fors?mmelse av ? sikre statistisk signifikante resultater kan f?re til feilaktige konklusjoner, og sette p?liteligheten til testresultatene i fare. Det er avgj?rende ? n?ye vurdere den statistiske signifikansen av A/B-testresultater for ? ta informerte beslutninger og unng? ? trekke villedende konklusjoner.
Tester for mange hypoteser samtidig: ? engasjere seg i flere hypoteser i en enkelt test kan forvirre dataene og hindre muligheten til ? finne den n?yaktige effekten av hver enkelt endring. ? fokusere p? for mange hypoteser p? en gang kan utvanne klarheten i innsikten som er hentet fra testprosessen, og hindrer evnen til ? lage godt informert optimaliseringsbeslutninger.
For tidlig gjennomf?ring av endringer: ? skynde seg ? implementere endringer basert p? forel?pige eller usikre A/B-testresultater kan virke mot sin hensikt. Det er viktig ? samle robuste og avgj?rende data over en passende varighet f?r du gj?r betydelige endringer i din e-handel plattform, som sikrer at beslutninger er forankret i solid og p?litelig innsikt.

? styre unna disse fallgruvene kan forbedre effektiviteten til A/B-testing, og gi e-handelsbedrifter mulighet til ? informere, data-drevet beslutninger og optimalisere brukeropplevelser med tillit.

Du kan ogs? kj?re effektive og omfattende A/B-tester

Der har du det – r?d for ? komme i gang med sterke A/B-tester som raskt vil hjelpe virksomheten din. Husk at virksomheten din er unik, og kunnskapen som deles her gir deg bare en mal ? jobbe ut fra. Bruk trinnene v?re for ? bygge de beste A/B-testene for deg og dine m?l, selv om du ikke er en markedsf?ringsguru.

Selg online

Med 51视频 e-handel kan du enkelt selge hvor som helst, til hvem som helst – p? internett og over hele verden.

Markedsf?ring og markedsf?ring

Oktober 8, 2023

Om forfatteren

Max har jobbet i e-handelsbransjen de siste seks ?rene med ? hjelpe merkevarer med ? etablere og ?ke niv?et p? innholdsmarkedsf?ring og SEO. Til tross for det har han erfaring med entrepren?rskap. Han er skj?nnlitter?r forfatter p? fritiden.