Lær alt om A/B-testning, konverteringsforskning og idéprioritering fra eksperter hos Google, HubSpot og Shopify.
Uanset om du er en erfaren iværksætter eller lige er begyndt, har du sikkert stødt på utallige artikler og ressourcer om A/B-testning. Måske tester du allerede forskellige emnelinjer i dine e-mails eller variationer af dine opslag på sociale medier.
Men selvom A/B-testning er et populært emne inden for marketing, oplever mange iværksættere praktiske udfordringer. Resultatet? Store forretningsbeslutninger truffet på baggrund af fejlagtige data fra forkert udførte tests.
A/B-testning bliver ofte fremstillet for enkelt – især i materiale rettet mod butiksejere. I denne guide får du en grundig, men letforståelig introduktion til forskellige typer A/B-testning i e-handel. Uanset om du vil optimere din produktpositionering, hæve konverteringsraten på din landingsside eller noget helt tredje, kan A/B-testning være en gamechanger for din forretning.
Hvad er A/B-testning?
A/B-testning – også kendt som split testing eller bucket testing – er en metode, hvor du sammenligner to versioner af en webside, e-mail eller et andet digitalt element for at finde ud af, hvilken der performer bedst baseret på brugeradfærd.
Det er et effektivt værktøj til at optimere marketingkampagner og få dybere indsigt i, hvad der skaber konverteringer hos din målgruppe. Med A/B-testning kan du besvare vigtige forretningsspørgsmål, maksimere værdien af din eksisterende trafik og skabe et solidt fundament for en datadrevet marketingstrategi.
Sådan fungerer A/B-testning
- Definér dit mål. Fastlæg dine mål for A/B-testen, såsom at øge konverteringer, klikfrekvenser eller samlede salg.
- Vælg, hvad du vil teste. Du kan teste overskrifter, billeder, emnelinjer i e-mails, call to actions (CTA'er), priser, layouts og meget mere.
- Opret variationer.Udvikl to versioner af det element, du vil teste. Version A – den originale version, også kaldet "kontrolversionen”. Version B – en ny version med de ændringer, du ønsker at teste, også kendt som "varianten”. I en typisk A/B-test vil halvdelen af dine besøgende (50%) se Version A, mens den anden halvdel ser Version B.
- Udfør testen. Præsenter de to versioner for dine besøgende i en fastlagt periode. Hvis du for eksempel tester en CTA-knap på forsiden af din e-handelsbutik, bør testen køre i mindst to uger for at sikre statistisk signifikante resultater.
- Indsaml data. Overvåg og mål konverteringer, klikfrekvenser, engagementsniveauer og salg på tværs af begge versioner.
- Analyser resultaterne. Sammenlign resultaterne for Version A og Version B for at afgøre, hvilken der bedst opfylder dit mål. Fokusér ikke kun på konverteringsraten, men også på andre relevante metrics, der kan give en dybere forståelse af brugeradfærden.
- Udnævn vinderen. Hvis Version B har den højeste konverteringsrate, bliver den din nye standardversion, og al trafik dirigeres dertil. Men husk, at en enkelt test sjældent er slutningen på optimeringsprocessen – brug resultaterne som grundlag for nye tests.
💡Overvejelse: Konverteringsraten i en A/B-test er ikke altid det bedste mål for succes.
Forestil dig for eksempel, at du tester to versioner af en produktside: Én, hvor varen koster 500 kr., og én, hvor den er gratis. Den gratis version vil naturligvis have en højere konverteringsrate – men giver det dig brugbar indsigt? Nej, for det fortæller dig ikke noget om den reelle forretningsværdi.
Derfor bør du ikke kun fokusere på konverteringsraten, men også spore værdien af hver konvertering hele vejen til det endelige salg.
Gode tidspunkter at A/B-teste på
Hvis din hjemmeside, web- eller mobilapp har lav trafik, er A/B-testning sandsynligvis ikke den mest effektive optimeringsstrategi for dig. I stedet vil du ofte få et bedre afkast af din investering (ROI) ved at gennemføre brugertests eller tale direkte med dine kunder. På trods af hvad mange tror, er konverteringsoptimering meget mere end bare at køre tests.
Hvorfor skal en test vare to til fire uger? For at sikre pålidelige resultater bør du køre A/B-tests i mindst to fulde forretningscykler – typisk mellem to og fire uger. Måske tænker du: "Jeg forlænger bare testen, indtil jeg har en tilstrækkelig stikprøvestørrelse”. Desværre fungerer det ikke sådan.
Jo længere en test kører, desto større risiko er der for, at resultaterne bliver forvanskede. Eksterne faktorer kan påvirke validiteten. Besøgende kan f.eks. slette deres cookies og utilsigtet deltage i testen som "nye" brugere. En person kan besøge din side fra mobilen, men senere skifte til en computer og dermed se en anden testvariant.
Kort sagt: Hvis din test varer for længe, kan det være lige så problematisk, som hvis den ikke varer længe nok.
A/B-testning er en værdifuld investering for butikker, der kan opnå den nødvendige stikprøvestørrelse inden for to til fire uger. Hvis din trafik er for lav til det, bør du i stedet fokusere på andre optimeringsmetoder, indtil du har et større publikum at teste på.
Opsæt din A/B-testningsproces
Prioriter idéer til A/B-testning
Det kan være spændende at have en lang liste af potentielle A/B-tests, men uden en klar prioritering bliver det svært at beslutte, hvor du skal starte. Så hvordan vælger du de mest værdifulde tests? Det er her, prioritering spiller en afgørende rolle.
Der er et par almindelige A/B-testningsprioriteringsrammer, du kan bruge:
- ICE. ICE står for impact, confidence, and ease (påvirkning, selvsikkerhed og lethed). Hver af disse faktorer vurderes på en skala fra 1 til 10 for at hjælpe med at prioritere dine A/B-tests. For eksempel, hvis du nemt kan gennemføre en test uden hjælp fra en udvikler eller designer, kan du give Ease en score på 8. Vurderingerne er subjektive, så hvis flere personer er involveret i testprocessen, kan deres bedømmelser variere. Derfor kan det være en fordel at have et sæt retningslinjer, der sikrer en mere objektiv vurdering af hver faktor.
- PIE. PIE står for Potential, Importance og Ease (potentiale, vigtighed og lethed). Ligesom ICE-metoden vurderes hver faktor på en skala fra 1 til 10 for at hjælpe med at prioritere dine A/B-tests. For eksempel, hvis en test kan påvirke op til 90% af din trafik, kan du give Importance en score på 8. Da vurderingerne stadig er subjektive, kan det være en fordel at have klare retningslinjer, så alle på teamet bedømmer testidéer ud fra de samme kriterier.
- PXL. PXL er prioriteringsrammen fra uddannelsesplatformen CXL. I modsætning til ICE og PIE er PXL mere struktureret og objektiv, da den baserer sig på konkrete Ja/Nej-spørgsmål i stedet for en skala fra 1 til 10. For eksempel kan en af rammestrukturens spørgsmål være: "Er testen designet til at øge motivationen?" Hvis ja, får den en score på 1. Hvis nej, får den 0. Du kan lære mere om denne ramme og downloade et regneark.
Når du har en idé om, hvor du skal starte, kan det være en fordel at kategorisere dine testidéer. Det gør det nemmere at afgøre, hvilke tiltag der skal implementeres med det samme, og hvilke der kræver yderligere undersøgelse.
- Implementering. Gå direkte i gang. Hvis noget er ødelagt eller åbenlyst bør ændres, er der ingen grund til at teste – bare fix det.
- Undersøgelse. Her kræves der mere analyse for at identificere problemet eller præcisere den bedste løsning.
- Testning. Idéen er baseret på data og har potentiale – nu er det tid til at teste den i praksis.
Mellem denne kategorisering og prioritering vil du være klar til at starte A/B-testning.
Udvikl en hypotese
Før du kan gennemføre en A/B-test, skal du have en klar hypotese. For eksempel: "Hvis jeg sænker leveringsomkostningerne, vil konverteringsraten stige”.
Men bare rolig – det lyder måske avanceret, men at formulere en hypotese er ikke så kompliceret, som det kan lyde. Det vigtigste er at forstå forskellen mellem en idé og en hypotese. En hypotese er målbar, den adresserer et specifikt konverteringsproblem og fokuserer på at skabe indsigt frem for blot at jagte "vinder"-resultater.
Når du skriver en hypotese, hjælper det at bruge en formel lånt fra Craig Sullivans "Hypotese Kit":
- Fordi vi har observeret [indsæt data/feedback fra forskning]
- Forventer vi, at [den ændring, vi tester] vil føre til [den ønskede effekt], og
- Dette måler vi ved hjælp af [den relevante datametrik]
Nem løsning, ikke? Når du har udfyldt disse felter, har du skabt en solid hypotese – og er klar til at teste den!
Vælg det rette A/B-testværktøj
Nu kan du begynde at vælge et A/B-testværktøj eller split testing-service. Nogle af de mest populære muligheder er Google Optimize, Optimizely og VWO – alle solide og pålidelige valg.
Her er en kort oversigt over, hvad de forskellige værktøjer tilbyder:
- Google Optimize. Gratis, bortset fra nogle multivariate begrænsninger, som ikke rigtig burde påvirke dig, hvis du lige er startet. Det fungerer godt ved udførelse af Google Analytics A/B-testning, hvilket er et plus.
- Optimizely. Brugervenligt og nemt at opsætte, selv uden tekniske færdigheder. Stats Engine gør det lettere at analysere testresultater. Dog er Optimizely ofte den dyreste løsning af de tre.
- VWO. VWO har SmartStats til forenklet analyse samt en intuitiv WYSIWYG-editor, som er ideel for begyndere. VWO-planer inkluderer også heatmaps, onsite surveys og formularanalyser.
Derudover findes der en række A/B-testværktøjer i Shopify App Store, som kan være nyttige, hvis du driver en e-handelsbutik.
Når du har valgt et A/B-testværktøj eller en split-testing-software, er det tid til at komme i gang. Start med at udfylde tilmeldingsformularen og følg de specifikke instruktioner for opsætning. Processen varierer fra værktøj til værktøj. Typisk bliver du dog bedt om at installere et snippet på din hjemmeside og sætte mål.
Beslut, hvordan du analyserer resultaterne
Hvis din hypotese er veldefineret, er der aldrig en "taber" i en A/B-test – kun værdifulde indsigter, som du kan bruge til fremtidige tests og andre områder af din forretning. Når du analyserer dine resultater, skal du derfor fokusere på, hvad du har lært, frem for blot at vurdere, om testen "vandt" eller "tabte". Der er altid noget at optimere – afvis ikke de tests, der ikke gav de forventede resultater!
En test kan måske se ud som en fiasko, når du ser på de samlede resultater. Men det betyder ikke nødvendigvis, at ingen dele af din målgruppe reagerede positivt. Segmentering kan afsløre skjulte mønstre og vise, hvilke brugertyper der rent faktisk havde gavn af ændringen.
Her er nogle eksempler på publikumssegmenter:
- Nye besøgende
- Tilbagevendende besøgende
- iOS-besøgende
- Android-besøgende
- Chrome-besøgende
- Safari-besøgende
- Desktop-besøgende
- Tablet-besøgende
- Organiske besøgende (fra søgemaskiner)
- Betalte besøgende (fra annoncer)
- Besøgende fra sociale medier
- Loggede købere
Du forstår pointen, ikke?
Det er sandsynligt, at din hypotese viste sig at være korrekt for visse segmenter af din målgruppe – og det i sig selv er værdifuld indsigt.
Analyse handler om meget mere end blot at afgøre, om en test var en succes eller en fiasko. Ved at segmentere dine data kan du opdage skjulte mønstre og indsiger, som ellers ville gå ubemærket hen.
Husk, at A/B-testsoftware ikke automatisk foretager denne dybdegående analyse for dig. Det er en vigtig færdighed at udvikle over tid.
Dokumentér og arkivér dine testresultater
Forestil dig, at du kører din første A/B-test i morgen. Om to år – vil du stadig kunne huske detaljerne? Sandsynligvis ikke.
Derfor er det afgørende at dokumentere og arkivere dine testresultater. Uden et systematisk arkiv risikerer du at miste værdifulde indsigter og måske endda gentage de samme tests uden at være klar over det.
Der findes ingen "rigtig" måde at gøre dette på – det vigtigste er, at du finder en metode, der fungerer for dig. Du kan bruge specialiserede værktøjer som Effective Experiments, eller du kan bare bruge et simpelt et simpelt regneark. Det afhænger helt af dine behov og din erfaring med A/B-testning.
Uanset hvilken metode du vælger, bør du altid dokumentere følgende:
- Den testede hypotese
- Screenshots af kontrol- og variationsversionen
- Om testen var en succes eller ej
- De vigtigste indsigter fra analysen
Jo mere struktureret du er fra starten, desto mere værdi får du ud af dine tests på lang sigt. Kort sagt: En god test er kun så værdifuld som den indsigt, du gemmer og bruger aktivt.
Eksempler på A/B-test
Teknisk analyse
Loader din webshop hurtigt og fejlfrit på alle browsere og enheder? Du har måske den nyeste smartphone, men et sted sidder der stadig nogen med en ældre model. Hvis din side er langsom eller fejlfyldt, mister du potentielle kunder.
On-site surveys
Disse undersøgelser dukker op, mens dine besøgende browser rundt i din butik. For eksempel kan du spørge brugere, der har været på den samme side i et stykke tid, om noget holder dem tilbage fra at købe. Hvis ja, hvad? Du kan bruge disse kvalitative data til at forbedre din tekst og konverteringsrate.
Kundeinterviews
Intet slår en direkte samtale med dine kunder. Hvorfor valgte de din butik frem for konkurrenterne? Hvilket problem forsøgte de at løse, da de fandt dig? Der er utallige spørgsmål, du kan stille for at forstå, hvem dine kunder er – og hvad der virkelig får dem til at købe.
Kundesurveys
Kundesurveys er dybdegående undersøgelser, der sendes til kunder, der allerede har handlet hos dig – i modsætning til almindelige besøgende. Når du udformer en survey, bør du fokusere på at forstå, hvem dine kunder er, hvilke problemer de forsøger at løse, og hvilke overvejelser eller tvivl de havde før købet. Det er også værd at undersøge, hvilke ord og vendinger de bruger til at beskrive din butik, da det kan give indsigt i, hvordan du bedst kommunikerer med din målgruppe. Jo bedre du forstår dine kunders oplevelse, desto bedre kan du optimere din forretning.
Dataanalyse
Er dine analyseværktøjer korrekt opsat, og rapporterer de dine data præcist? Det kan lyde som en selvfølge, men du vil blive overrasket over, hvor ofte tracking er forkert konfigureret. God dataanalyse handler om at forstå, hvordan dine besøgende opfører sig. Et godt sted at starte er at undersøge din salgstragt: Hvor falder flest brugere fra? Hvilke trin skaber friktion? Ved at identificere de største konverteringstab kan du målrette dine A/B-tests og optimere der, hvor det gør mest forskel.
Brugertests
Brugertests giver dig indsigt i, hvordan rigtige mennesker navigerer på din hjemmeside i et betalt, kontrolleret eksperiment. Du kan for eksempel bede dem om at finde et videospil i prisklassen 300-400 kr. og tilføje det til kurven. Mens de udfører opgaven, deler de deres tanker og handlinger højt, så du kan opdage, hvor de støder på forhindringer eller bliver forvirrede.
Sessionreplays
Sessionreplays fungerer som brugertests, men med en vigtig forskel – her ser du rigtige mennesker med rigtige penge og en reel købsintention. Du kan følge deres navigation gennem din hjemmeside og opdage, hvor de har svært ved at finde det, de leder efter, hvor de bliver frustrerede, eller hvor de virker forvirrede.
Der er også yderligere typer forskning, men start med at vælge den bedste A/B-testmetode for dig. Hvis du kører igennem nogle af dem, vil du have en stor liste af datadrevne idéer, der er værd at teste.
A/B-testningsprocesser fra eksperterne
Nu hvor du har fået en grundlæggende introduktion til A/B-testning, er det tid til at dykke ned i, hvordan eksperterne griber processen an i praksis.
Krista Seiden, KS Digital
Min tilgang til web- og app A/B-testning starter altid med analyse – efter min mening kernen i ethvert stærkt testprogram. I denne fase handler det om at gennemgå dine analysedata, surveys, UX-research eller andre kilder til kundeindsigt for at identificere de største optimeringsmuligheder.
Når du har en solid pipeline af idéer fra analysefasen, kan du begynde at opstille hypoteser: Hvad kan være problemet, og hvordan kan du potentielt forbedre det? Herefter er det tid til at bygge og køre dine tests. Jeg anbefaler som udgangspunkt en testperiode på mindst to uger for at tage højde for uge-til-uge variationer og sikre mere pålidelige resultater. Når testen er færdig, analyserer du dine resultater for at identificere vinderen – men det er lige så vigtigt at undersøge, hvad du kan lære af de variationer, der ikke klarede sig godt.
Når du har lagt et stærkt fundament for testning, kan du begynde at eksperimentere med personalisering. Det behøver ikke være avanceret – det kan være så simpelt som at målrette det rigtige indhold til de rigtige segmenter eller så komplekst som individuel tilpasning baseret på brugeradfærd. Men spring ikke direkte til personalisering uden at have styr på det grundlæggende først. Brug tid på at optimere din testproces, så du får mest muligt ud af dine data.
Alex Birkett, Omniscient Digital
På et højt niveau prøver jeg at følge denne proces:
- Indsaml data og sørg for, at analyseimplementeringerne er nøjagtige.
- Analyser data og find indsigter.
- Omform indsigter til hypoteser.
- Prioriter baseret på indflydelse og lethed, og maksimer tildelingen af ressourcer (især tekniske ressourcer).
- Kør en test (efter bedste praksis for statistik efter bedste viden og evne).
- Analyser resultaterne og implementer eller ikke i henhold til resultaterne.
- Iterer baseret på fund, og gentag.
Kort sagt: Forsk, test, analyser, gentag.
Selvom tilgangen kan variere afhængigt af konteksten – tester jeg en forretningskritisk funktion eller en simpel CTA i et blogindlæg? – er denne proces relevant for virksomheder i alle størrelser.
Målet er at arbejde agilt, samtidig med at der indsamles tilstrækkeligt med både kvantitative data og kvalitativ kundefeedback til at træffe bedre beslutninger og prioritere testidéer mere effektivt. Det handler ikke kun om at optimere enkeltelementer, men om at drive trafik og vækst på et strategisk niveau.
Ton Wesseling, Online Dialogue
Når vi optimerer en kunderejse, starter vi altid med at stille ét centralt spørgsmål: Hvor passer dette produkt eller denne service ind i ROAR-modellen? ROAR-modellen, som vi har udviklet hos Online Dialogue, hjælper med at afgøre, hvilken fase en virksomhed befinder sig i. Er du stadig i risikofasen, hvor du har brug for omfattende research, men ikke har nok data til at validere dine fund gennem A/B-tests (mindre end 1.000 konverteringer om måneden)? Eller er du i optimeringsfasen, hvor du kan begynde at eksperimentere strategisk? Måske er du endda endnu længere fremme?
- Risiko fase: Meget forskning, som vil blive oversat til alt fra en forretningsmodelpivot til et helt nyt design og værditilbud.
- Optimeringsfase: Store eksperimenter, der vil optimere værditilbudet og forretningsmodellen, samt små eksperimenter til at validere brugeradfærdshypoteser, som vil opbygge viden til større designændringer.
- Automatisering: Du har stadig eksperimenteringskraft (besøgende) tilbage, hvilket betyder, at dit fulde testpotentiale ikke er nødvendigt for at validere din brugerrejse. Det, der er tilbage, bør bruges til at udnytte, for at vokse hurtigere nu (uden fokus på langsigtede læringer). Dette kan automatiseres ved at køre banditter/benytte algoritmer.
- Genovervej: Du stopper med at tilføje meget forskning, medmindre det er en pivot til noget nyt.
A/B-testning af web og app er først en væsentlig faktor, når du befinder dig i optimeringsfasen af ROAR-modellen – og opefter. Før denne fase er testvolumen simpelthen for lav til at give pålidelige resultater.
Vores tilgang til eksperimenter bygger på FACT & ACT-modellen og en forskningsbaseret tilgang, hvor vi anvender vores 5V-model til at indsamle dybdegående indsigt:
Vi samler alle disse indsigter for at udvikle en forskningsunderstøttet hovedhypotese, som danner grundlag for en række underhypoteser. Disse prioriteres ud fra de data, vi har indsamlet via desktop- eller mobilbaseret A/B-testning. Jo større sandsynlighed for, at en hypotese er korrekt og skaber en reel forbedring, desto højere rangeres den i testprocessen.
Når vi tester vores hypotese og finder ud af, om den holder eller ej, kan vi begynde at samle vores læringer og tage større skridt – for eksempel ved at justere eller redesigne centrale dele af kunderejsen. Men på et tidspunkt vil selv de mest succesfulde optimeringer ramme et lokalt maksimum, hvor yderligere små justeringer ikke giver markante forbedringer. Når det sker, er det nødvendigt at tage et større strategisk spring for at bryde gennem og nå et globalt maksimum.
De mest værdifulde indsigter deles naturligvis på tværs af virksomheden, hvilket skaber grobund for bredere optimeringer og innovationer baseret på validerede first-party data. Dette gør det muligt at træffe mere kvalificerede beslutninger på tværs af teams og sikre en stærkere, datadrevet strategi.
Markedsfører du til et internationalt publikum? Lær, hvordan du kan gøre processen mere effektiv med pseudo-lokalisering.
Julia Starostenko, Pinterest
Formålet med et eksperiment er at validere, om en ændring på din webside har en positiv effekt på forretningen.
Men før du sætter en test i gang, er det vigtigt at vurdere, om den overhovedet er nødvendig. Forestil dig for eksempel en knap med en ekstremt lav klikrate. Det er stort set umuligt at gøre dens præstation dårligere, så i stedet for at bruge tid på at validere en ændring gennem et eksperiment, kan du simpelthen implementere forbedringen direkte. A/B-testning skal bruges strategisk – ikke på åbenlyse optimeringer.
Hvis ændringen til knappen kun er minimal, er det ofte ikke værd at bruge tid på at opsætte og gennemføre et eksperiment. I sådanne tilfælde kan du i stedet rulle ændringen ud for alle brugere og blot overvåge dens præstation over tid.
Men hvis du vurderer, at et eksperiment vil give værdifuld indsigt, er næste skridt at definere de forretningsmetrikker, du vil forbedre – for eksempel en højere konverteringsrate. Det er også afgørende at sikre, at dataindsamlingen er korrekt opsat, så resultaterne bliver pålidelige.
Når testen kører, opdeles publikum tilfældigt i to grupper: Én gruppe ser den eksisterende version af knappen, mens den anden ser den nye version. Herefter overvåges konverteringsraten for begge grupper, og når testen når statistisk signifikans, kan resultaterne bruges til at træffe en informeret beslutning.
Peep Laja, CXL
A/B-testning er kun én brik i det større puslespil af konverteringsoptimering. Faktisk handler det, efter min mening, 80% om forskning og kun 20% om selve testningen. Grundig konverteringsforskning hjælper dig med at identificere, hvad du overhovedet bør teste til at begynde med.
Min proces ser typisk sådan ud (en forenklet opsummering):
- Udfør konverteringsforskning ved hjælp af en ramme som ResearchXL for at identificere problemer på din side.
- Vælg et højt prioriteret problem, som påvirker en stor del af brugerne, og brainstorm så mange løsninger som muligt. Brug dine forskningsindsigter til at informere idéudviklingen. Bestem også, om testen skal køres på mobil eller desktop (de bør testes separat).
- Fastlæg antal variationer, afhængigt af din trafik og transaktionsniveau, og vælg de bedste løsninger at teste mod kontrolversionen.
- Wireframe dine ændringer, herunder tekstjusteringer og designopdateringer. Hvis ændringerne er omfattende, kan det være nødvendigt at involvere en designer.
- Få en front-end-udvikler til at implementere testen, opsæt integrationer (f.eks. Google Analytics), og definer mål for testen.
- Kør en grundig QA for at sikre, at testen fungerer korrekt på alle enheder og browsere. Brudte tests kan ødelægge resultaterne.
- Start testen!
- Når testen er færdig, skal du analysere resultaterne.
- fhængigt af udfaldet kan du implementere vinderen, optimere yderligere eller teste en ny idé.
Almindelige fejl i A/B-testning
Teste for mange variable samtidigt
Hvis du ændrer flere elementer samtidig, kan det være umuligt at afgøre, hvilken ændring der faktisk påvirkede resultatet.
Forestil dig, at du vil optimere en landingsside. I stedet for kun at teste en overskrift, ændrer du også:
- Call-to-action tekst
- CTA-knapfarve
- Header-billeder
- Overskrifter
Selvom konverteringsraten stiger, ved du ikke præcist, hvilken af disse ændringer der var afgørende. Ved at teste én variabel ad gangen kan du isolere effekten af hver ændring og opnå mere præcise resultater.
💡Overvejelse: Testning af flere variabler på én gang kan bruges til at analysere, hvordan flere ændringer interagerer med hinanden, men det kræver høj trafik og en allerede velfungerende side for at give pålidelige resultater. Denne metode er langt mere kompleks end traditionel A/B-testning.
Utilstrækkelig stikprøvestørrelse
A/B-testning kræver en tilstrækkelig stor stikprøve for at give pålidelige resultater. Hvis din stikprøvestørrelse er for lille, risikerer du falske positiver eller negativer, og det gør det svært at afgøre, om forskellene skyldes dine ændringer eller bare tilfældig variation.
Forestil dig, at du tester to versioner af en produktside og opdeler trafikken ligeligt. Men hvis hver version kun får 100 besøgende, og Version A har en konverteringsrate på 6 %, mens Version B ligger på 5 %, kan det umiddelbart se ud, som om Version A er bedre. Men med så få besøgende er forskellen ikke statistisk signifikant – med en større stikprøve kunne resultaterne have set helt anderledes ud.
Den bedste måde at bestemme en sund stikprøvestørrelse på er med en stikprøvestørrelsesberegner.
Korte testvarigheder
En A/B-test bør køre i mindst én, helst to, fulde salgs- eller trafikcyklusser. Det er ikke nok at stoppe testen, så snart du ser et "statistisk signifikant" resultat – du skal også sikre, at din stikprøvestørrelse er opfyldt, og at dataene er repræsentative for dine brugere over tid.
Hvorfor to fulde cyklusser? Det hjælper med at tage højde for:
- “Jeg skal tænke over det”-købere.
- Forskellige trafik kilder (Facebook, e-mailnyhedsbreve, organisk søgning osv.)
- Anomalier. For eksempel dit fredag e-mail nyhedsbrev.
To cyklusser sikrer, at du får en mere realistisk forståelse af brugeradfærd og ikke træffer forhastede beslutninger.
Mange tester for kort tid og fejltolker den lille grønne indikator for "statistisk signifikans" i deres A/B-testværktøj som et tegn på, at testen er færdig. Men statistisk signifikans betyder ikke nødvendigvis, at testen er konkluderet korrekt – den skal også afspejle brugernes reelle adfærd over tid.
Overser brugersegmentering
Hvis du ikke segmenterer dine resultater, risikerer du at få generaliserede indsigter, der ikke gælder for alle brugere. Det, der virker for nye besøgende, fungerer måske ikke for tilbagevendende kunder.
Det kan også variere, hvordan forskellige trafikkilder påvirker adfærden. Hvis du ikke tager højde for disse forskelle, kan du overse vigtige mønstre og risikere at optimere noget, der kun gavner en del af din målgruppe – eller endda skader andre segmenter.
Optimer A/B-tests til din virksomhed
Du har processen, du har magten! Så find det rette A/B-testværktøj, og begynd at eksperimentere i din butik. Før du ved af det, vil dine indsigter omsættes til højere konverteringer – og flere penge i banken.
Vil du dykke endnu dybere ned i optimering? Overvej et gratis kursus som Udacitys A/B-testning af Google, , hvor du kan lære mere om A/B-testning af både web og mobilapps og styrke dine optimeringsfærdigheder.
Ofte stillede spørgsmål om A/B-testning
Hvad er A/B-testning?
A/B-testning handler om at sammenligne to versioner af et element for at se, hvilken der præsterer bedst. Du kan teste alt fra sociale medieopslag og e-mails til landingssider og produktsider for at optimere din forretning.
Hvad er et eksempel på A/B-testning?
Et klassisk eksempel er at sende betalt trafik til to forskellige versioner af en produktside for at finde ud af, hvilken der konverterer bedst. For at opnå pålidelige resultater anbefales det, at hver version får mindst 5.000 besøgende.
Hvorfor bruger folk A/B-testning?
A/B-testning giver mulighed for at sammenligne to versioner af en webside, app eller marketingkampagne ved at vise dem til forskellige segmenter af brugerne samtidig. Det hjælper med at identificere, hvilken version der driver flest konverteringer, engagement eller salg.
Hvad er et eksempel på A/B-testning på sociale medier?
Et eksempel kunne være at teste to versioner af en Instagram-annonce med forskellige billeder eller tekster. Ved at måle, hvilken annonce der får flest klik og konverteringer, kan du optimere din markedsføring og få bedre resultater.