A/B-testning är en kraftfull metod inom digital marknadsföring eftersom det kan hjälpa marknadsförare att optimera sitt content för att öka konverteringar, försäljning eller engagemang från användarna. 

Vad är ett A/B test?

A/B-testning är en metod inom digital marknadsföring som används för att jämföra två olika versioner av en webbsida, ett e-postutskick, en annons eller annat digitalt material för att se vilken version som presterar bättre. A/B-testning kan även refereras till som split testing.

I ett A/B-test prövar du en hypotes du tagit fram vars syfte är att förbättra ditt content och då delas besökarna upp i två grupper slumpmässigt. Den första gruppen (A-gruppen) får se den ursprungliga versionen av materialet, den brukar kallas för kontroll, medan den andra gruppen (B-gruppen) får se en modifierad version, kallas också utmanare, där en eller flera variabler har ändrats (t.ex. en annan rubrik, annan färg på en knapp, eller annan text).

Därefter mäter man prestationen för de båda versionerna genom att jämföra KPI:er så som antalet klick, tid på webbsidan eller antalet konverteringar. Resultaten analyseras sedan för att avgöra vilken version som presterade bäst och den vinnande versionen väljs sedan för att användas framöver.

A/B test för nyhetsbrev

Ska ni skapa nyhetsbrev och undrar kring hur ni ska A/B testa för bästa resultat rekommenderar jag att ni läser min kollegas blogginlägg om hur man skapar nyhetsbrev som konverterar där det finns ett segment som handlar just om A/B-testning!

Tips för att lyckas med A/B testning

För att bättre lyckas med din A/B testning behöver du tänka på vissa saker för att få ut så mycket som möjligt av dina test. Här kommer några av våra bästa tips:

Definera dina mål

När du gjort en observation om ett område som behöver testas och du formulerat en hypotes om vilka förändringar som du tror kommer göra en signifikant skillnad är det dags att börja testet. Men innan du börjar testa är det viktigt att definiera vad du försöker uppnå med testet. Är det att öka klickfrekvensen, sälja mer eller öka antalet nyhetsbrevsprenumeranter? När du vet vad du vill uppnå kan du skapa mer relevanta tester och mäta resultatet på ett mer meningsfullt sätt. Vi behöver veta målet för att kunna dra en statistiskt säkerställd slutsats. T.ex. att utmanaren visade på tillräckligt med data för målet så att vi statistiskt kan säkerställa att den är bättre än kontroll.

Storleken på testgruppen

Storleken på testgrupperna i ett A/B-test är en viktig faktor för att få tillförlitliga resultat och för att minimera risken för slumpmässiga avvikelser. Det finns ingen exakt regel för hur stor testgruppen behöver vara för att få tillförlitliga resultat, men det finns några allmänna riktlinjer som kan följas.

För mindre webbplatser eller mindre testade element kan det räcka med ett antal deltagare på 100-200 per testgrupp. För större webbplatser och mer komplexa element kan det vara nödvändigt att ha flera tusen deltagare i varje testgrupp för att få tillräckligt robusta resultat.

Välj dina variabler noggrant

När du väljer vilka variabler som ska ändras mellan de två versionerna av ditt material, tänk på vad som är mest troligt att ha en inverkan på resultatet. Fokusera på små ändringar åt gången och ändra bara en variabel i taget så att du kan identifiera exakt vad det var som orsakade eventuella förbättringar.

Slumpmässighet är viktigt

För att få tillförlitliga resultat är det viktigt att försäkra sig om att testgrupperna väljs ut slumpmässigt. Genom att slumpmässigt välja vilka deltagare som ska ingå i A-gruppen och vilka som ska ingå i B-gruppen, får du en bättre grund att mäta resultaten på och du får ett mer tillförlitligt resultat.

Mät noga och analysera resultaten

Mät och analysera dina resultat noga. Använd analysverktyg och se till att resultaten är statistiskt signifikanta innan du drar några slutsatser. Ta också tid på dig för att analysera varför en viss version presterade bättre än den andra. Det kan hjälpa dig att fatta bättre beslut i framtida tester.

Testa regelbundet

A/B testning är en kontinuerlig process, inte en engångsföreteelse. För att se till att du fortsätter att förbättra dina resultat över tid, testa regelbundet. Ju mer du testar, desto mer kunskap får du om vad som fungerar bäst för just din målgrupp. För visst vill vi alltid förbättra oss och prestera bättre på alla plan!

Prioritera test med PIE eller ICE

PIE- och ICE-modellerna är två vanliga sätt att prioritera dina A/B-test.

PIE-modellen:
PIE står för Potential, Importance, Ease. Enligt denna modell bedömer man först potentialen hos en förändring, dvs. hur mycket förbättring som kan förväntas om man genomför förändringen på hela webbplatsen. Sedan bedömer man vikten av förändringen, dvs. hur mycket det kommer att påverka företagets mål (t.ex. ökad konvertering, ökad försäljning etc.). Slutligen bedömer man hur enkelt det är att genomföra förändringen.

ICE-modellen:
ICE står för Impact, Confidence, Ease. Enligt denna modell bedömer man först vilken effekt en förändring kommer att ha på företagets mål (impact). Sedan bedömer man hur säker man är på att förändringen kommer att ha den effekten (confidence). Slutligen bedömer man hur enkelt det är att genomföra förändringen (ease).

Båda modellerna använder samma princip: man bedömer först hur stor effekt en förändring kommer att ha och sedan bedömer man hur enkelt det är att genomföra förändringen. Skillnaden ligger i vad som bedöms som viktigast. I PIE-modellen prioriteras potentialen för förbättring, medan i ICE-modellen prioriteras den förväntade effekten på företagets mål.

När man har bedömt alla tre faktorer för varje förändring, räknar man ut en poäng för varje förändring. De förändringar med högst poäng anses vara de mest prioriterade att genomföra.

Tips på verktyg för A/B testning

Det finns många verktyg ute för just A/B testning men här listar vi några av de vanligaste:

• Optimizely
• HubSpot´s A/B testing kit
• Freshmarketer
• Omniconvert
• AB tasty
• Adobe Target
• A/B Smartly
• VWO
• Qubit
• Evolv

Vill du komma igång med A/B testning?

Tveka inte att höra av dig till någon av Maias experter! Vi kan hjälpa dig med allt från att välja rätt verktyg till genomförande av testen och analys. Kontakta oss idag så berättar vi mer!

Vi har även flera webinars planerade framöver inom många spännande ämnen inom digital marknadsföring. Se till att anmäla dig för att inte missa tillfällen som ger dig ny kunskap gratis! Hos oss kan du även se tidigare webinars.