Hva er en A/B-test?

Vi avslører noen av hemmelighetene bak de gode valgene som gjør nettsiden din enda mer tilpasset brukerne dine.

A/B-testing handler om å sammenligne to versjoner av samme funksjonalitet på en webside for å finne ut av hvilken versjon som har best effekt.

Illustrasjon av hva en A/B-test er. To mobiler står ved siden av hverandre med ulike farger på CTA-knappene.

 

Illustrasjon: Tim Lennon

Hva kan testes?

Vel. Alle elementer på en nettside kan egentlig testes. 

Du kan for eksempel A/B-teste: 

  • Appfunksjoner
  • Overskrifter
  • Tekster
  • Plassering av menyen
  • Plassering av bilder
  • Søkefunksjonen
  • Spørreundersøkelser
  • Skjemaer
  • Call to Actions
  • Bannere
  • Popups
  • Farger
  • Bildeinnhold
  • Fonter
  • Electronic Direct Mail (eDM)
    • Hvilken e-post får best åpningsrate?
    • Klikkrate

 

Er A bedre enn B? Hva med C, D og H? Kjører du flere versjoner opp mot hverandre, kaller vi det en multivariasjonstest, eller en A/B/n-test. 

Illustrasjon av hvordan utføre en A/B-test. Modellen viser fire mobiler med ulike farger på CTA-knapper.
Illustrasjon: Tim Lennon
Mulighetene er nesten uendelige.

Uansett er det å A/B-teste noe på nettsiden din, en viktig del av optimaliseringsprosessen.

Les mer om den her.


Vi i ItumX jobber mot å være best i klassen på optimalisering, og i denne artikkelen vil vi ta for oss hvordan du med enkle grep og riktige verktøy kan forbedre nettsiden din gjennom A/B-testing.  

 

Hvorfor utføre en A/B-test? 

Mennesker oppfatter informasjon ulikt. Vi er alle forskjellige og har ulike synspunkter, preferanser og meninger.

 

Illustrasjon av to mennesker som oppfatter et liggende tall på forskjellig måte. 

Illustrasjon: Tim Lennon

 

Det er ikke enkelt å forstå mennesker. Smak er subjektivt.

 

«Human behavior is difficult to understand. If you make assumptions about your target audience, you’ll eventually get it wrong. Human behavior is difficult to understand, so you need A/B-testing to generate data on which you can rely”. – Crazyegg.

 

Fritt oversatt betyr dette noe sånt som: "Det er vanskelig å forstå menneskelig oppførsel. Hvis du gjør noen antakelser om målgruppen din, vil du til syvende og sist gjøre det galt. Menneskelig oppførsel er vanskelig å forstå, så du trenger en A/B-test for å skape data du kan stole på".

Hemmeligheten bak de gode valgene 

Enten du utvikler en ny nettside eller du gjør endringer på en eksisterende, jobber du gjerne hardt for at alt skal bli best mulig.

Designet må stemme, budskapet må treffe og navigasjonen må være logisk for å skape gode kundereiser.

Når man lager en nettside tror man ofte at valgene man tar er riktige.

Men er de egentlig det?

 

Fra synsing til viten

De største og mest suksessrike selskapene på nett bruker A/B-tester aktivt for å komme frem til det aller beste resultatet.

Hemmeligheten er å la publikum selv avgjøre hvilken versjon som er best.

De kraftigste verktøyene på markedet, som Sitecore, har funksjonaliteten allerede innebygget. Da kan man sette en stopper for denne synsingen en gang for alle.

 

Brukerne avgjør 

Hvilken farge skal knappen ha? Hvilken formulering er best? Hvor bør søket ligge?

Hvorfor ikke prøve alle varianter og la brukerne vise oss hva som virker best?

Uansett hvor stor ekspertgruppe du rår over, vil den store brukermassen trumfe enhver kvalifisert påstand.

 

Få en bedre forståelse med A/B-testing 

En A/B-test vil utføres på samme sett brukere på samme tidspunkt.

Jo flere tester som utføres, jo mer kunnskap får du om dine brukere.

Du må huske på å optimalisere nettsiden din hele tiden, ikke bare én gang.

Hvordan utføre man en A/B-test?

 

Illustrasjon som viser A/B-testens prosesser. Analyse. Design. Implementering. Gjennomføring. (Gjenta)

Illustrasjon: Tim Lennon

 

Analyse

En god prosess starter alltid med en analyse. I analysefasen er det viktig å finne ut av hva det er du vil oppnå. Definer suksesskriteriene.

Målene bør settes opp mot bedriftens overordnede mål. Er det å selge noe, informere, fremme synspunkt, skape lojalitet eller noe annet? Hvem er målgruppene dine?

Noen mål for nettsiden kan for eksempel være:

  • Økt salg i nettbutikken.
  • Flere påmeldinger til nyhetsbrevet.
  • Økt besøk til en bestemt side.
  • Økt antall medlemmer.

Hvordan få bedre konverteringer?

La oss se på hvordan vi kan øke salget i nettbutikken din.

Ut over å analysere ting som søkeord, handler dette om å konvertere noe. Det vil si: hvor mange av dine besøkende legger noe i en handlekurv og gjennomfører kjøpet i dag og hvordan kan du øke denne frekvensen?

En god indikasjon på hva som er viktig å prioritere her, er for eksempel å kjøre et verktøy på nettsiden din for å identifisere tekniske utfordringer («hvor skoen trykker mest»).

Det finnes mange verktøy på internett som kan hjelpe deg med dette.

Noen av dem er:

  • Google Analytics.
  • Sitecore Path og Page Analyzer.
  • SEMRush.
  • Screaming Frog.
  • Sitebulb.

 

Verktøyene vil gi deg mye verdifull data ut om trafikken du har i dag og en pekepinn på hvor du bør begynne.

Sitecore har i årevis tilbudt A/B-testing som en innebygget funksjon. På den måten kan du løpende teste effekten av alle endringer i websiden. Fra og med versjon 8 har de gjort det gøy å teste.

 

Men, det er noen viktige punkt du bør tenke på før du gjennomfører en A/B-test.

Design
Når du først bestemmer deg for hva du skal teste, er det viktig at du ikke «går helt av skaftet».


Hold deg til én ting av gangen.

Dette gjør det lettere å faktisk se hva som gir effekt mer nøyaktig.


Illustrasjon som viser en A/B-test slik den ikke bør gjøres. Den ene versjonen skiller seg altfor mye ut.  

Illustrasjon: Tim Lennon

Implementering 
Når du så implementerer testen, må du ha ett mål av gangen.


I illustrasjonen under ser du at nettsiden kjører en A/B-test med to ulike farger på Call-to-Action-knappene.

Illustrasjon som viser en god A/B-test. Det som skiller testene fra hverandre er kun fargen på CTA-knappen.

 

Illustrasjon: Tim Lennon

Gjennomføring 

Nå er du klar til å kjøre testen og måle den mot et definert mål.

Avhengig av hvor mye trafikk du har på nettsiden din, bør du kjøre testen over flere dager. Gjerne en uke.

Det gir deg tilstrekkelig data til å vite om det er versjon A eller B av knappen (i dette tilfellet) som gjør det best.

Illustrasjon av gjennomføring av en A/B-test. Kjør testen... som måler mot et definert målepunkt. Analyser resultatet

Ytre påvirkninger

Hvis du har lyst til å finne ut om du kan øke et salg ved å endre for eksempel en knapp. Så er det viktig å gjøre dette gjennom en A/B-test.

Hvis du ikke gjør det, kan ytre påvirkninger gjøre at du tar feil valg.

Eksempel. Det er vår og du har salg på solbriller. Uken det er sol kjører du blå knapp. Neste uke kjører du en rød knapp, men da regner det.

Da vil salget gå ned på grunn av regnet, uavhengig av fargen på knappen. Så selv om rød knapp kanskje er en bedre farge, vil «testen» din gi et dårligere resultat på grunn av været.

Men, hadde du kjørt en A/B-test i samme periode, vil både rød og blå farge blitt brukt både ved sol og regn, og du får bedre datagrunnlag til å si hvilken farge som gir best effekt. 

 

Illustrasjon av en ytre påvirkning som kan påvirke en A/B-test. I dette tilfellet et salg av solbriller mens det regner.

Illustrasjon: Tim Lennon

Alt kan bli bedre – alltid! 

Som vi har nevnt tidligere i artikkelen, er det å gjenta testingen sentralt. Du bør teste flere ganger for å finne de beste kombinasjonene.

I eksemplet under ser du på den første raden at det er kjørt ulike farger på knappene. Den som «vinner» hver test, tas med videre til neste test.

På rad to testes fargevinnerne mot forskjellig tekst. Til slutt ser du vinneren nede til høyre.

Illustrasjon som viser flere A/B-tester. For hver test endrer man én ting av gangen på en CTA-knapp. Enten farge eller tekst. Til slutt sitter man igjen med den knappen som vinner.  

Illustrasjon: Tim Lennon

Lær av de flinkeste i klassen 

De store og flinkeste aktørene kjører alltid A/B-tester. Hele tiden. Hvordan kan vi lære av dem?


A/B-leaks

Nettstedet GoodUI (ekstern lenke)  overvåker de store aktørene og leter aktivt etter A/B-tester.

De følger blant annet med på Netflix, booking.com, Airbnb, Google og Amazon. De får selvsagt ikke tilgang til analysedataene deres, men de identifiserer de ulike versjonene og finner ut hvilken som til slutt ble valgt.

Resultatene finner dere på goodui.org/leaks/ (ekstern lenke).


La deg inspirere 

Nettstedet GoodUI fokuserer på brukeropplevelse og design.

Man vil ofte se at A/B-testene dreier seg om ørsmå detaljer.

Men, små detaljer kan ofte ha overraskende stor effekt.

Selv om ikke alle eksemplene er direkte overførbare til din nettside, anbefaler vi å hente inspirasjon fra hvordan de store gjør sine tester.

Forhåpentligvis kan det føre til gode ideer til optimalisering og testing.

Oppsummering Det er en god vane for enhver redaktør, utvikler eller designer å teste alle endringer – alltid.

Enhver god optimaliseringsprosess er også en evig runddans. Utfordringen er å sette den i et system og sette av ressurser til det.

Men. Gjør du dette riktig, kan verdien overgå dine forventninger.

Illustrasjon av A/B-test prosessen: oppsummering. Analyser hva som bør testes. Sett testkriterie. Design og implementering av en endring. Gjennomfør testen. Analyser testresultatet. Implementer vinner. Start på nytt.

Illustrasjon: Tim Lennon

Prosessen steg for steg:

Analyser hva som bør testes
Sett testkriterie
Design og implementer (én endring av gangen)
Gjennomfør testen
Analyser testresultat
Implementer vinner
Start nytt
Vi har spesialister som kan hjelpe deg

Synes du at dette ble komplisert? Da skal du vite at vi i ItumX er her for å hjelpe!

I ItumX har vi spesialister som har høy kompetanse og lang erfaring med A/B-testing. 

Så, om du har spørsmål rundt A/B-testing eller hvordan vi kan hjelpe deg, må du ta gjerne ta kontakt! :)


Ta kontakt med Lars Martin Lund for en uforpliktende prat. 


Vi er klare til å hjelpe

Ønsker du at vi skal bistå dere? Ta kontakt!

Lars Martin Lund
Lars Martin Lund Forretningsutvikler [+47] 970 57 074 lml@itumx.no