I dette blogindlæg vil vi sætte fokus på A/B-splittest, splittesting generelt, metodikker m.m. Vi dykker ned i vores tilgang til A/B-splittest, og hvordan du kan komme i gang på egen hånd.
Inden du læser videre, vil vi anbefale, at du læser vores blogindlæg om, hvordan du kan komme i gang med konverteringsoptimering. Har du allerede helt styr på det? Så læs endelig videre.
Hvad er A/B-splittest?
A/B-splittest er en UX-metodik, som laves med henblik på at hæve konverteringsraten mod en eller flere opstillede KPI’er på dit website, som er relevant for din virksomhed.
Formålet med A/B-splittest er at få et datagrundlag for din implementering, samt hvilken effekt det vil have, når det rammer dine forbrugere.En A/B -splittest gør det muligt at lede 50% af trafikken ind på det eksisterende layout og 50% på det nye og optimerede layout.
Fordelen ved dette er, at vi ikke behøver at bede udviklerne om at implementere noget, før vi har et solidt datagrundlag. Det fortæller os, at det vil resultere i et inkrementelt afkast på din bundlinje. Siger data, at det har en negativ effekt, skal det selvfølgelig ikke implementeres.
Forestil dig dette testscenarie
Du er en webshop, som sælger tøj. Alle kan som udgangspunkt købe på din webshop. Men når brugeren går til check out, tvinger du dem til at oprette sig som bruger, i stedet for at de aktivt kan vælge at købe som gæst, hvis de foretrækker det.
Vil det øge konverteringsraten, hvis du gør det muligt at købe som gæst, så kunden ikke føler, at de skal afgive for meget data ifm. det enkelte køb. Netop dette kan du teste på din webshop.
I praksis fungerer en A/B-splittest på følgende måde:
Dette er et eksempel, hvor vi har indsat en relevant call-to-action, som brugeren kan se above-the-fold. Det vil sige, at de kan se den handling, du vil have dem til at udføre på den enkelte side, uden at de skal scrolle.
Alternativet til dette er, at du foretager en ”før/efter”-test. Det er dog ekstremt svært at isolere effekten af det implementerede, da du bl.a. skal tage højde for den trafik, som har besøgt dig, eksterne makrofaktorer, såsom presseomtale, sæson etc.
Så hvis du ønsker et statistisk signifikant svar på, hvordan din implementering vil påvirke din forretning, så er en A/B-splittest vejen frem.
Sådan kommer du i gang med at A/B-splitteste
Inden du begynder at A/B splitteste, er der nogle ting, du skal tage højde for. Det kan f.eks. være din datakvalitet eller det værktøj, som du vælger at gøre brug af.
Vi har samlet nogle gode råd nedenfor, men vi vil også anbefale, at du læser vores andet blogindlæg om 4 almindelige fejl i Google Analytics. Så er du godt rustet til at A/B-splitteste selv.
Start med at vælge et værktøj
Når du begynder at lede efter et værktøj, kan det virke uoverskueligt. Der er nemlig rigtig mange forskellige værktøjer at vælge mellem i branchen. Men det betaler sig at være tålmodig og finde det rette værktøj til dine behov.
Hvis du er ny til A/B -splittest, vil vi anbefale, at du kaster dig over Google Optimize. Google Optimize er et gratis værktøj, som fra standard taler naturligt sammen med de andre produkter i Google Marketing Platform.
Værktøjet har en naturlig integration til både Google Ads og Google Analytics, hvor du har rig mulighed for både at kunne berige din A/B test med yderligere trafik, men også foretage dybere analyser i Google Analytics.
Hvis I som virksomhed har et større fokus på konverteringsoptimering, kan du med fordel også kigge nærmere på nogle premium-værktøjer:
Alle disse værktøjer kan flere ting, end gratisversionen af Google Optimize kan. Har du behov for hjælp til at vælge det rette værktøj? Så send os endelig en besked, så vi kan hjælpe med at matche behov og værktøj.
Sikr en høj datakvalitet i din analyse
Afhængig af hvilket værktøj du bruger til analyse af din A/B -splittest, er det vigtigt, du kan regne med din data. Via A/B -splittest flytter vi os fra at basere en implementering på mavefornemmelse og ”jeg tror” til at basere beslutningerne på data.
Hvis din datakvalitet lider, vil du aldrig kunne opnå et statistisk signifikant resultat, som du kan regne med i din implementeringsovervejelse. Det betyder, at du kan ende med at lave ”optimeringer”, som skader konverteringsraten i stedet for at forbedre den.
Sørg for, at dine tests ikke kolliderer med hinanden
Når vi A/B-splittester, ser vi ofte en tendens til, at det er mange tests, som er med til at øge konverteringsraten totalt set. Det vil sige, at vi sjældent oplever, at én splittest formår at hæve konverteringsraten i en markant grad.
Med mange bække små, kan du også blive fristet til at køre mange tests samtidig. Det kan du godt, så længe du sørger for, at de ikke kolliderer med hinanden. Det gør nemlig dataen usikker – og dermed ikke valid.
Forestil dig et scenarie, hvor du kører tre tests. Dit første testresultat er godt, din anden test er status quo, og din tredje test er negativ. Hvis en kunde i processen har været eksponeret for alle tre, vil det influere resultaterne for alle tests.
Der er flere måder at løse dette på. Et værktøj som Symplify kan bl.a. lave en såkaldt ”Collision-Prevention”, hvor du forhindrer, at en bruger eksponeres for mere end én test.Inden du sætter fem tests op med collision prevention, skal du dog være opmærksom en ting. Når du gør det, vil det også kræve længere tid, før dine tests er signifikante.
Derfor kan det give god mening, at du begrænser dine tests til én per domæne, så du hurtigt får de første resultater ind.
Hvilke elementer eller sider bør jeg teste på?
Vi bliver tit spurgt om, hvad det egentlig er værd at teste. Her er det specielt vigtigt, at du træder 2-3 skridt tilbage og tænker over formålet med siden, du gerne vil teste på. Ligesom vi på Search tænker på intent (formålet) med søgningen, skal du også tænke over intent med siden. Hvad er siden lavet for? Hvad er dens formål?
Hvis sidens formål er at generere leads i forbindelse med f.eks. en forsikring eller sælge sko på et eCommerce site, skal du altid have en hensigt med den side, du har sat op. Den hensigt leder til, hvad du skal teste på, og hvad du ønsker at optimere.
Vi har i vores blogindlæg om konverteringsoptimering beskrevet vores tilgang til konverteringsoptimering, som er således:
Det vil sige, at du skal tænke over, hvorfor du egentlig tester på den specifikke side, og hvad du vil opnå med din A/B-splittest – i stedet for udelukkende at fokusere på, det du skal teste. Ellers kan du hurtigt risikere at teste i blinde, hvor det sjældent vil have en reel effekt på performance.
Få gode råd til optimering af din virksomhed
Hvis du allerede er godt i gang med at A/B splitteste, og ønsker sparring og input til, hvad du kan optimere bedre på dit website, hører vi meget gerne fra dig.
Kontakt os i dag, hvis vi skal hjælpe dig med konverteringsoptimering.
