Hva er A/B Testing?
På norsk: A/B-testing
Kort forklart
A/B-testing (splittesting) betyr å vise to ulike versjoner av noe til forskjellige brukere for å se hvilken som presterer best.
Eksempel
Bør "Kjøp nå"-knappen din være grønn eller blå?
I stedet for å gjette, tester du det:
- 50% av besøkende ser en grønn knapp (Versjon A)
- 50% av besøkende ser en blå knapp (Versjon B)
- Etter 1000 besøkende sammenligner du hvilken knapp som fikk flest klikk
Hvis den grønne knappen fikk 3% klikk og den blå knappen fikk 4,5%, vinner blå. Nå vet du, basert på data, ikke mening.
Hva du kan A/B-teste:
- Overskrifter og tekst
- Knappfarger, tekst og plassering
- Bilder og videoer
- Sidelayouter
- Prisvisninger
- E-post-emnelinjer
- Skjemalengde og felt
- Navigasjonsmenyer
Forklaring
Hvordan A/B-testing fungerer
- Hypotese - "Jeg tror at å endre X vil forbedre Y"
- Lag varianter - Lag versjon A (kontroll) og versjon B (variant)
- Del trafikk - Vis hver versjon til en tilfeldig undergruppe av besøkende
- Mål resultater - Spor konverteringer, klikk, eller andre mål
- Analyser - Avgjør om forskjellen er statistisk signifikant
- Implementer vinneren - Rull ut den vinnende versjonen til alle
Statistisk signifikans
Den vanskeligste delen av A/B-testing er å vite når du har nok data til å stole på resultatene.
Hvis versjon A har 2,1% konvertering og versjon B har 2,3%, er B virkelig bedre? Eller var du bare heldig med den gruppen besøkende?
Statistisk signifikans (vanligvis 95%) betyr at du kan være sikker på at forskjellen er ekte, ikke tilfeldig.
Vanlige A/B-testing-feil
- Avslutte tester for tidlig - Ikke nok data til å være sikker
- Teste for mange ting samtidig - Du vil ikke vite hva som forårsaket endringen
- Teste bittesmå endringer - Små justeringer har ofte ikke målbar innvirkning
- Ignorere segmenter - Vinneren totalt sett er kanskje ikke vinneren for mobilbrukere
Hvorfor det er viktig
For bedriftseiere
Ikke kast bort tid på å diskutere preferanser. "Jeg tror blå er bedre" vs "Jeg tror grønn er bedre" fører ingen steder. A/B-testing gir data for å avgjøre debatten.
Akkumulerende forbedringer. En 10% forbedring fra én test, pluss 10% fra en annen, pluss 10% fra enda en... akkumulerer til betydelige gevinster.
Reduser risiko. Før du gjør en stor endring, test den på en del av trafikken din først.
Når du bør A/B-teste
A/B-testing krever nok trafikk til å få statistisk signifikante resultater. Hvis du har 100 besøkende per måned, kan du sannsynligvis ikke kjøre meningsfulle tester.
Som en grov guide: du trenger hundrevis av konverteringer for å teste de fleste ting pålitelig.
Trenger du hjelp med et digitalt prosjekt?
Vi bygger nettsider, apper og digitale løsninger for bedrifter.
Ta kontakt