Därför är A/B-tester viktiga

Det finns många typer av företag som kan dra nytta av A/B-tester, bland annat företag som arbetar med digital marknadsföring och webbutveckling. A/B-tester, även kallade split testing, är en marknadsföringsmetod där man testar två eller flera versioner av en produkt. Produkten kan exempelvis vara en webbsida, annons, kampanj eller ett nyhetsbrev. I korthet går A/B-tester ut på att exponera olika grupper för olika variationer av en produkt, för att på så sätt se vilken version som ger bäst resultat. Resultatet man vill uppnå kan vara allt från en högre klickfrekvens till ökad försäljning.

Inför lansering

Innan ett företag gör en satsning av en ny produkt vill de troligtvis undersöka hur de kan nå sina mål på bästa sätt. En lansering kostar pengar och innan företaget gör sin investering kan de med A/B-tester se hur de kan lyckas. När de väl sett vilken version av produkten som ger önskat gensvar vet de vad de ska investera i. Här är ett exempel:

E-handlaren Milwaukee ville se om de kunde öka klickfrekvensen och i sin tur försäljningen genom att ändra text på knappen ”Köp nu” till ”Shoppa nu”. De exponerade de två olika knapparna för två olika grupper av besökare till hemsidan. De kunde därefter se tydligt att knappen ”Köp nu” konverterade 22 % bättre än den nya knappen.

Det är grunden till A/B-tester, det är enkelt att ta beslut baserat på riktiga data. Om man bara hade bytt knappen till den nya texten hade Milwaukee förlorat 22 % av sin försäljning.

Olika typer av A/B-tester

Det finns många sätt att använda A/B-tester, men i slutändan handlar det om att målgruppsanpassa sitt innehåll. Här är några exempel på hur man kan förbättra användarupplevelsen för målgruppen genom A/B-tester:

• Anpassat budskap. Företag kan testa olika versioner av samma budskap, till exempel genom att använda olika tonalitet eller ordval baserat på om de riktar sig mot nya eller befintliga kunder.
• Olika erbjudanden. För att se vilken typ av erbjudande målgruppen föredrar kan företag testa att lansera segmenterade erbjudanden, med andra ord två olika erbjudanden baserat på två olika gruppers beteende, preferenser eller demografiska data.
• Design och layout. Formgivning har stor påverkan på målgrupper. Genom att testa olika färgscheman, bilder eller typsnitt inför olika testgrupper går det att se om svarsfrekvensen ökar eller sjunker.
• Tidpunkt. Testa lanseringen av en kampanj vid olika tidpunkter för att se när målgruppen är som mest mottaglig.

Så gör du A/B-tester

Det är enkelt att sätta upp ett A/B-test genom olika plattformar och verktyg. Några av de mest populära verktygen för A/B-tester är Google Optimize, Optimizely, VWO (Visual Website Optimizer) och Convert. Programmen kräver ingen teknisk kunskap utan har enkla guider för hur man gör. I korthet börjar man med att identifiera vad som ska testas. Det gäller att sätta upp KPI:er (Key Performance Indicator), alltså de speciella målen eller mätvärdena som man sätter upp för att bedöma hur väl varje version av testet presterar. Vanliga KPI:er inom A/B-tester är klickfrekvens, konverteringsgrad, sidvisningar, antal nedladdningar och öppningsfrekvens.

När man satt upp sina KPI:er skapar man två eller fler variationer och bestämmer testparametrar. Därefter använder man ett verktyg, exempelvis ett av ovan nämnda, där man slumpmässigt kan dela upp sin målgrupp i olika grupper. Tänk på att varje grupp ska representera en liknande demografisk och beteendemässig profil för att de ska kunna ge tillförlitliga resultat.

Därefter implementerar man variationerna, exempelvis på webbplatsen eller i e-postkampanjen. Avslutningsvis samlar man in data och analyserar resultaten.

Så lyckas du med A/B-tester

Det finns några generella tips när det kommer till A/B-tester, bland annat:

• Vänta tills resultaten är signifikanta. Med det menar vi att man inte bör dra några förhastade slutsatser eller fatta beslut baserat på den initiala datan från ett A/B-test. Det är viktigt att testet får pågå tillräckligt länge för att säkerställa att resultatet blir statistiskt signifikant. Statistiskt signifikans är en metod som används för att avgöra om skillnaden mellan testets olika versioner är verkliga eller ett resultat av slumpmässiga variationer.
• Ett test åt gången. Genom att hålla sig till ett A/B-test åt gången och inte flera blir det betydligt enklare att tolka resultaten. Görs flera tester samtidigt kan det vara svårt att urskilja vilket test som orsakade en specifik förändring.
• Tillräckligt med trafik. Även om det är möjligt att utföra A/B-tester även om en hemsida har lite trafik blir de statistiskt signifikanta resultaten inte lika tillförlitliga. Det är bäst om hemsidan har minst 1 000 konverteringar per månad (ju fler konverteringar, desto snabbare statistiska signifikanta resultat kommer man att få).

Genom att exponera olika grupper för olika versioner av en produkt kan företag få insikter baserade på verkliga data för att fatta beslut och maximera avkastningen på sina investeringar.

‍