Vad är A/B testning och varför används det?

A/B testning är en metod som hjälper dig att ta strategiska beslut utifrån insikter när det gäller din digitala närvaro. Målet med A/B tester är i synnerhet att öka din konverteringsgrad och försäljning på sajten, men du kan också köra A/B tester på annonser, sociala medier eller nyhetsbrev för att driva trafik till sajten.

A/B-testning (eller A/B/n-testning) är ett arbetssätt för webbplatsoptimering där du jämför två (A/B) eller flera versioner av samma sida (A/B/n) – genom att titta på konverteringen, priser och mätvärden som är viktiga för ditt företag (klick, sidvisningar, köp...) med hjälp av livetrafik. A/B/n-testning används när du behöver testa fler än två innehållsvarianter. A/B/n-metoden låter dig testa tre eller fler varianter av en sida eller målsida – istället för att bara testa en variant mot kontrollversionen av sidan.

Bakgrund

Under många år har vi lagt mycket resurser på att utforma sajten med hjälp av kundundersökningar och användartester vid lansering av en ny sajt, men efter lansering glömt bort att användarnas beteende ständigt förändras och att sajten behöver optimeras efter förändrat beteende och följa trenden för att fortsatt vara relevant för kunden.

Vi har träffat kunder som tar beslut högt upp i organisationen, personer som inte är involverade i sajten eller kundresan, men har fått tips från andra på hur de kan optimera för att vara relevanta. Visst det kan vara aktuellt från en dag till en annan, men i långa loppet kommer du alltid ligga efter och dessutom kan det vara generella regler som inte gäller din bransch eller målgrupp.

 

Vilka (två) varianter på A/B test kan du använda?

Klassiskt A/B test (två varianter)

I ett klassiskt A/B test använder du två varianter av din sajt för att testa dem mot varandra, befintlig variant mot den nya hypotesen. Du kan välja hur många procent av besökarna som ska testa den nya hypotesen. Det kan vara så enkelt att exempelvis testa vilken färg på köp-knappen som leder till flest transaktioner, vilka bilder- eller vilken text som engagerar kunden, vilket formulär som funkar bäst eller hur navigationen kan se ut för att det ska leda till högre konverteringsgrad. Om du arbetar med E-handel bör du definitivt A/B testa din sökmotor eftersom den används som navigation av dem som handlar på sin sajt.

 

Multivariant test (flera element på samma sajt)

Multivariat testning (MVT) är en form av experiment där flera element av en webbsajt modifieras och testas för att avgöra vilken kombination av sidan som leder till den maximala positiva effekten på konverteringen. Precis som trafiken delas upp mellan de två varianterna i A/B-testning, i multivariat testning delas trafiken mellan alla varianter. MVT är särskilt användbart när du vill testa effekten av radikala förändringar på en webbsida i motsats till att testa effekten av ett specifikt element.

 

Tydlig skillnad mellan A/B test och Multivariant test

I ett A/B-test skapas versioner av ett enskilt element för att resultera i vilket test (A eller B) som driver en positiv inverkan på konvertering graden. Om du till exempel bestämmer dig för att köra ett test på Call To Action-texten på din produktsida, kvalificeras det som ett A/B-test. Var och en av dina varianter kommer att ha en modifiering av CTA-texten.

Men om du bestämmer dig för att köra ett test på rubriken, bilden och Call To Action- texten på din produktsida tillsammans, skulle var och en av dina A -och B -varianter bestå av en variant av dessa tre element. Därför kommer detta att hjälpa dig att komma fram till vilken kombination av dessa tre element som har den största positiva effekten på dina KPI:er.

En annan viktig skillnad mellan de två är att variationerna i ett klassiskt A/B-test kan vara slående, vilket oftast inte är fallet i ett multivariat test. Eftersom det finns så många variationer i ett multivarianttest kanske du inte märker många större skillnader mellan några av dessa. Det övergripande utseendet och känslan för varje variant är mycket mer synligt och har större kontraster i A/B-testning eftersom den fokuserar på en stor förändring snarare än flera små förändringar.

Tids- och trafikkraven är också ganska olika när man kör A/B och multivariat test. Eftersom A/B-tester har färre variationer behöver du mycket mindre trafik för att nå statistisk signifikans jämfört med att köra multivariat test. Detta innebär också att ett A/B-test kan avslutas mycket tidigare då det bara finns två alternativ, medan ett multivarianttest utan tvekan skulle ta längre tid med tanke på dess höga trafikkrav och fler variabler.

 

Hur kommer du igång med ett klassiskt A/B test

Många CMS och E-commerce plattformar har idag inbyggt A/B test. Du som arbetar i Optimizelys Content och Commere Cloud enkelt sätta upp två versioner av din sajt och börja testa dessa mot varandra. A/B testverktyget ingår kostnadsfritt och är smidigt att komma igång med.
Det som krävs är egentligen en hypotes som du vill testa och en tidsram för hur länge du vill att testet skall pågå. Med Optimizelys inbyggda A/B testverktyg kan du antingen låta verktyget automatiskt välja eller manuellt ställa in att presentera den version som ger dig bäst effekt.

Det är aldrig försent att börja med ett A/B test och jag skulle säga att du behöver minst ett par hundra (200) konverteringar per månad för att det ska löna sig och få fram statistisk signifikans.

 

Komma igång med Multivariant test

Varje form av experiment kräver hängiven ansträngning och ett sammanhängande tillvägagångssätt. Optimizely (f.d. Episerver) erbjuder A/B/n testverktyg som ett add-on och är integrerat mot Content – och Commerce Cloud.

Stegen för att köra en multivariant test liknar de för att köra ett A/B-test. Nedan är ett ramverk som du kan använda för att komma igång med multivariat testning:

1. Identifiera en besökares smärtpunkt baserat på kvantitativa och kvalitativa insikter som samlats in
2. Formulera en solid hypotes för att lösa den
3. Skapa varianter för ditt multivariant test
4. Bestäm din hur många procent av dina kunder/besökare som ska genomgå testet och konfigurera dina besökarsegment
5. Definiera dina konverteringsmål
6. Ställ in testet och börja leda trafik till dina varianter
7. Kör testet tills statistisk signifikans uppnås
8. Analysera din testresultatrapport
9. Dra insikter och lärdomar från ditt test

 

Fördelar med A/B test

• Gå ifrån gissningsleken och arbeta med data drivna insikter
• Driv dina besökare mot målet
• Optimera element och öka din konverteringsgrad kontinuerligt
• Gör besökarnas upplevelse trevligare och enklare
• Live test samlar in realtidsdata från besökarens interaktion och baserat på besökarens beteende renderas sajten optimalt för att kundresan ska leda till målet.

 

Vill du veta mer om Optimizelys Commerce erbjudande och hur det kan hjälpa dig att optimera kundupplevelsen, välkommen att kontakta T&G!