Skip to the content

A/B-testning, metoden alla pratar om!

 

Vad är A/B-testning?

A/B-testning är en metod för att avgöra om en designförändring på en sajt kommer påverka positivt. De mätetal som påverkas kan t.ex. vara konverteringsgrad, nyhetsbrevs-prenumerationer eller något annat som är viktigt för din affär.
Det går till så att hälften av dina besökare får se varianten med designändringen och den andra hälften får den ”vanliga” varianten. Dessa två grupper kan sedan jämföras och på så sätt kan man med säkerhet veta om designförändringen hade positiv effekt eller inte.

A/B-tester kan vara ett första steg till en mer datadriven approach där du kan låta användardata guida dina beslut och ständigt utvärdera dina beslut med hjälp av data. Din, eller din chefs, magkänsla styr inte längre hur din sajt skall se ut. Det gör dina besökares beteende.

Hur tolkar jag resultaten?

Generellt kan man säga att ju fler besökare du har desto enklare är det att A/B testa. Det är viktigt att man samlar in tillräckligt med data innan man litar på resultaten. Med få besökare måste du vänta längre innan du avslutar ett test. Statistisk signifikans är ett begrepp som ofta används inom a/b-testning. Det är ett mått på hur säker du kan vara på att en variant är bättre än en annan. 95% signifikans betyder alltså att bara i 5 fall av hundra beror resultaten på ren slump. Jämför med att du har en röd och en grön tärning. Du slår tre sexor i rad med den röda och bara en sexa med den gröna. Det innebär ju inte att den röda är en bättre tärning. Det bara slumpade sig så. På samma sätt måste vi samla in tillräckligt med data för att vara t.ex. 95% säkra att en variant faktiskt är bättre och att förbättringen inte berodde på slumpen.

För att hålla koll på allting behövs det naturligtvis bra verktyg. Optimizely , Visual Website Optimizer och Google Optimize är de 3 största verrktygen.

Hur vet jag vad jag skall testa?

När du A/B-testar börjar du med en hypotes om en förändring du tror kan ge resultat. Utgå t. ex. från feedback du har fått i din support. Var noga med att definiera vilket mätetal som du förväntar dig skall ändras. Det är också viktigt att kontinuerligt lära sig av de resultat man får och skapa nya tester som bygger på föregående resultat. På så sätt får du en positiv feedback loop där du ständigt förbättrar något på din sajt.

Vad kan jag förvänta mig för resultat?

Ett kontinuerligt arbete med A/B-tester kan ofta påverka din försäljning väldigt positivt. Spot on hjälpte vår kund Nordicfeel att införa A/B-tester i sin process. Efter bara några månader har de hittat ändringar som ökar omsättningen med över 7%. Alla tester ger inte positiva resultat men när man hittar rätt kan det ge stora ändringar i köpbeteende. De två tester som hittills gett best resultat är små ändringar som gör det lättare att köpa på mobila enheter samt som tydliggör kampanjpriser.
Vill du få hjälp att komma igång med A/B-testning av din sajt? Kontakta oss för ett upplägg som passar just ditt företag.

 

Spot On