Kvalitet är inte en handling, det är en vana.
Kvalitet är inte en handling, det är en vana.
Som marknadsförare har du förmodligen stött på detta förvirrande scenario minst en gång: din marknadsföringskampanj presterar under förväntan och du vet att du måste göra något åt saken, men var ska du börja?
Bör du ändra ditt innehåll först? Kanske behöver du istället fokusera på att välja andra marknadsföringskanaler. Eller kanske är problemet helt enkelt att konsumenternas smak förändras.
Att testa många av dessa förändringar en efter en är naturligtvis tidskrävande och inte alltid det bästa valet. Lyckligtvis finns det en lösning som låter dig testa olika alternativ samtidigt – A/B-testning.
A/B-testning är en etablerad och beprövad metod som innebär att man testar olika alternativ samtidigt för att jämföra deras prestanda. Metoden användes initialt inom olika områden, men är nu en central strategi inom marknadsföring. Denna artikel diskuterar några av de bästa metoderna och exemplen på A/B-testning.
👀 Visste du att? Idag genomför flera ledande företag över 10 000 A/B-tester per år, varav många engagerar miljontals användare.
Vad är A/B-testning?
A/B-testning jämför två versioner av något för att avgöra vilken som fungerar bäst. Principerna fastställdes på 1920-talet av statistikern Ronald Fisher och antogs senare av marknadsförare på 1960- och 1970-talet för att utvärdera användarupplevelsen av deras kampanjer.
Moderna A/B-tester, som vi känner dem, uppstod i början av 1990-talet. Medan de grundläggande koncepten är oförändrade har omfattningen förändrats – testerna når nu miljontals användare, körs i realtid och ger omedelbara resultat.
Undrar du vad du kan få ut av A/B-testning? Låt oss utforska fördelarna och hur de kan leda till effektiva beslut för ditt företag.
Fördelarna med A/B-testning
Att förstå fördelarna med A/B-testning visar varför det är ett måste i din marknadsföringsverktygslåda.
Låt oss titta på de viktigaste fördelarna.
- Mät användarengagemang: Testa variationer av element som webbsidor, CTA:er och e-postrubriker för att mäta deras inverkan på användarnas beteende.
- Fatta datadrivna beslut: Uppnå statistiskt signifikanta resultat och eliminera gissningar från dina beslut.
- Öka konverteringsgraden: Öka konverteringsgraden i marknadsföringskampanjer med regelbundna A/B-tester.
- Förenkla analysen: Identifiera mätvärden som användarinteraktion, konverteringsfrekvens, webbplatstrafik etc. för att enkelt kunna skilja mellan framgång och misslyckande i dina tester.
- Få omedelbara resultat: Få snabba resultat för snabbare optimering även med små datamängder.
- Testa alla element: Testa rubriker, CTA-knappar eller till och med nya funktioner – i annonser, appar eller webbplatser – för att förbättra besökarnas beteende och konverteringar. Varje idé kan godkännas eller avvisas baserat på användarinsikter från ett test.
Nu när du känner till fördelarna med att använda denna form av testning, låt oss titta på de viktigaste komponenterna som behövs för att implementera den.
Läs också: De 20 bästa verktygen för B2B-marknadsföring
Viktiga komponenter i A/B-testning
Att utforma ett A/B-test är en noggrann process.
Det finns flera viktiga komponenter som du måste ta hänsyn till för att uppnå rätt resultat:
- Hypotes: Definiera tydligt ett specifikt påstående om effekten av en förändring som du testar.
- Variations- och kontrollgrupper: Tilldela olika versioner till separata grupper och se till att variationerna i demografi och beteende är minimala för att undvika partiskhet.
- Urvalsstorlek: Ställ in gruppstorlekar baserat på förväntade effekter och statistisk signifikans för att upptäcka meningsfulla skillnader.
- Blinding: Bestäm om du vill dölja variationen för deltagarna, forskarna eller båda för att minska partiskheten.
- Varaktighet: Bestäm hur lång tid det kommer att ta att samla in data som är tillräckligt betydelsefulla för att ge värdefulla insikter. Kör testerna tillräckligt länge för att samla in väsentliga data, men undvik att dra ut på tiden för att förhindra irrelevanta influenser.
- Primär mätparameter: Definiera en mätbar variabel som direkt återspeglar hypotesen.
- Sekundära mätvärden: Spåra ytterligare mätvärden för djupare insikter i resultaten.
- Analysmetod: Välj en testmetod för att genomföra analysen och fastställa statistisk signifikans.
- Rapporteringsprocess: Skapa ett enkelt sätt att dela resultat, insikter och rekommendationer med intressenter som kan driva planeringen för framtida tester och viktiga affärsbeslut.
Låt oss nu utforska processen som sammanför alla dessa viktiga komponenter för praktisk testning.
A/B-testningsprocessen
A/B-testning innebär att man genererar meningsfulla insikter, till exempel genom att samla in data, skapa testfall och analysera resultat. Låt oss gå igenom ett enkelt ramverk som du kan använda för alla dina A/B-testningsstrategier:
Steg 1: Samla in data
Använd verktyg som Google Analytics för att generera rapporter och formulera hypoteser genom att samla in kvalitetsdata.
Börja med sidor med hög trafik för att snabbt samla in information, med fokus på områden med hög avvisnings- eller bortfallsfrekvens. Metoder som värmekartor, sessionsinspelningar och undersökningar kan avslöja områden som kan förbättras.
Steg 2: Skapa en hypotes
När du har data redo kan du slutföra ditt A/B-testmål. Utveckla en hypotes baserad på nya idéer och hur de kan överträffa den nuvarande versionen.
Din testhypotes bör:
- Identifiera problemet eller utmaningen tydligt
- Föreslå en preciserad lösning
- Definiera den förväntade effekten av lösningen
Steg 3: Skapa variationer
När du har din hypotes klar kan du skapa testvariationer genom att ändra element som knappfärg, webbplatstext eller CTA-placering. För att förenkla processen kan du använda A/B-testverktyg med visuella redigerare.
Steg 4: Kör testet
I detta skede genomför du ditt experiment och genererar insikter från besökarnas beteende. Du kan slumpmässigt fördela webbplatsbesökarna till kontrollgruppen eller variationsgruppen.
Som du kanske har förstått kräver A/B-testning precision och fokus – för många rörliga delar kan göra det svårt att hålla sig på rätt spår.
Med rätt verktyg kan du organisera all din data. Ett sådant verktyg är ClickUp, ett mångsidigt projektledningsverktyg som kan optimera din testprocess. Låt oss utforska dess funktioner tillsammans.
ClickUp A/B-testmall
Ta till exempel ClickUp A/B-testmall. Med den här mallen kan du övervaka ditt test effektivt och spåra och visualisera schemat, variationer, mätvärden för optimering av konverteringsfrekvensen och mycket mer.
Så här kan du förenkla dina A/B-tester med den här mallen:
- Organisera testarbetsflöden: Använd list- och tavelvyer med anpassade fält och statusar för att hålla dina testinitiativ strukturerade och lätta att hantera.
- Visualisera tidslinjer: Planera och justera start- och slutdatum enkelt med kalender- och tidslinjevyer.
- Spåra viktiga mätvärden: Använd anpassade fält för att övervaka framsteg, testresultat, konverteringsfrekvenser och andra viktiga detaljer.
- Optimera processer: Håll dig uppdaterad om testfaserna med hjälp av anpassade statusar, från planering och lansering till analys av resultat.
Dessutom kan du använda ClickUp Automations för att automatisera improduktiva uppgifter och frigöra tid. Du kan skapa automatiseringar för att ändra status baserat på specifika triggers. Du kan också ställa in triggers för att få AI-genererade projektrapporter.
Steg 5: Vänta på resultaten
Låt experimentet ha sin gång. Varaktigheten beror på storleken på din målgrupp. Du vet att resultaten är klara för analys när de är statistiskt signifikanta och tillförlitliga. Annars är det svårt att säga om förändringen har haft någon inverkan eller inte.
Vänlig påminnelse: Skynda inte på eller fördröj inte resultaten. Detta är avgörande eftersom du måste vänta på att data visar mönster för att A/B-testet ska vara statistiskt signifikant.
Steg 6: Analysera testresultaten
Experimentet är klart! Nu är det dags att se resultaten. Ditt A/B-testverktyg ger data om hur varje version presterade. För att utvärdera resultaten, kontrollera den statistiska signifikansen. Använd insikter från både framgångar och misslyckanden för att förbättra framtida tester. Du kan följa denna process för alla framtida tester.
ClickUp-instrumentpaneler
En annan fantastisk funktion är ClickUp Dashboards. Den erbjuder ett brett utbud av dashboardmallar för din analys. Du kan anpassa din marknadsföringsdashboard utifrån specifika North Star-mått och KPI:er.
När analysen är klar kan du presentera informationen för alla intressenter.
Effektiv kommunikation är viktigt här, eftersom du kanske inte har involverat alla intressenter i processen och de kommer att förlita sig enbart på analysen för att fatta beslut.
Kommunikationen av status och resultat för våra globala och regionala marknadsföringskampanjer till våra affärsenheter var långt ifrån optimal. Med våra nya dashboards sparar vi tid och våra intressenter har tillgång till den information de behöver i realtid, närhelst de behöver den.
Kommunikationen om status och resultat för våra globala och regionala marknadsföringskampanjer till våra affärsenheter var långt ifrån optimal. Med våra nya dashboards sparar vi tid och våra intressenter har tillgång till den information de behöver i realtid, närhelst de behöver den.
ClickUp Chat
När dina resultat är klara kan du dela din analys med dina kollegor och intressenter. Detta kan göras ännu enklare med ClickUp Chat. Med Chat behöver du inte byta till en annan plattform för att fråga om sammanhanget eller en park. Allt är integrerat i ditt arbetsflöde på ett smidigt sätt.
ClickUp Chat låter dig centralisera kommunikationen kring A/B-tester och koppla diskussioner direkt till uppgifter för samarbete i realtid.
Det underlättar rapporteringen genom att omvandla viktiga insikter från chatten till åtgärdsbara punkter och tillhandahåller automatiska sammanfattningar för att hålla intressenterna informerade, även om de missat tidigare konversationer. Detta bidrar till bättre organisation och snabbare beslutsfattande under hela testprocessen.
A/B-testkit för marknadsförare
A/B-testning kan vara besvärligt utan rätt verktyg. Det finns flera A/B-testningskit som förenklar processen.
Dessa kit innehåller vanligtvis följande:
- En handbok för A/B-testning
- Ett verktyg som hjälper dig att skapa olika versioner av det element du vill testa
- Ett A/B-testverktyg för att effektivt utforma och hantera dina tester
- En signifikansberäknare
- Projektledningsmallar eller verktyg för att spåra och förbättra ditt test
Med hjälp av ett sådant kit och verktyg som ClickUp kan du A/B-testa dina arbetsflöden och hantera resultaten på ett effektivt sätt.
Exempel på A/B-testning från verkligheten
Det är dags att titta på praktiska exempel på hur A/B-testning har hjälpt företag att förbättra sina strategier och element. Innan du går igenom dessa exempel måste du förstå att du kan tillämpa A/B-testning i olika sammanhang.
Här är en kort översikt över dessa sammanhang.
- Webbplats: Testerna fokuserar på att ändra element som landningssidor för att öka trafiken eller antalet registreringar.
- E-post: Olika versioner av e-postmeddelanden skickas till olika målgrupper för att förbättra klickfrekvensen eller samla in information.
- Sociala medier: Används främst inom digital marknadsföring för att testa variationer som syftar till att öka intäkterna.
- Mobil: Fokus på mobilappar eller webbplatser för att öka användarengagemanget.
Vi tittar på fallstudier baserade på dessa sammanhang för att hjälpa dig att förstå dem bättre.
1. Exempel på A/B-testning av webbplatser
Här är några exempel på företag som har beslutat att dela upp testelement på sina webbplatser.
Grene
Grene, ett polskt e-handelsvarumärke som specialiserar sig på jordbruksprodukter, har framgångsrikt implementerat A/B-testning på sin webbplats. Ett av deras test innebar att man förnyade minikurvsidan för att förbättra användarupplevelsen.
Problem: Grenes team identifierade flera problem på deras minikurvsida: användarna trodde felaktigt att etiketten "Gratis leverans" var klickbar för mer information, kunde inte se artikelkostnaderna och var tvungna att bläddra nedåt för att hitta knappen "Gå till kurven". Dessa faktorer påverkade användarupplevelsen och konverteringarna negativt.
Så här såg kontrollversionen av denna sida ut:
Lösning: Teamet förbättrade minikorgen genom att lägga till en "Gå till korg"-knapp högst upp, visa artikelkostnader och en borttagningsknapp samt öka storleken på knappen längst ner för att den skulle sticka ut från etiketten "Fri leverans". Dessa ändringar syftade till att förbättra navigeringen och den övergripande användarupplevelsen.
Så här såg deras variation ut:
Resultat: Grene såg betydande resultat, såsom en ökning av antalet besök på varukorgssidan, en total ökning av konverteringsgraden från 1,83 % till 1,96 % och en fördubbling av den totala inköpsmängden.
ShopClues
ShopClues, ett växande e-handelsvarumärke för kläder i Indien, konkurrerar med jättar som Flipkart och Amazon. Trots att de är nya experimenterar de aktivt med sin webbplats för att förbättra sina produkter och tjänster.
Problem: ShopClues ville öka antalet besök som ledde till beställningar från deras hemsida. Efter att ha analyserat hemsidans element upptäckte de att länkarna i den övre navigeringsfältet fick många klick, särskilt länken till grossistavdelningen. De insåg att det skulle vara mer effektivt att dirigera trafiken till kategorisidorna än att låta användarna bläddra på hemsidan.
Detta är deras kontrollversion:
Lösning: Teamet ställde upp hypotesen att ersätta kategorin Wholesale med andra kategorier som Super Saver Bazaar och flytta Wholesale-knappen från toppen till vänster. Målet var att förbättra den visuella anpassningen och leda besökarna mer effektivt till kategorisidorna.
Så här beslutade de sig för att förnya sidan:
Resultat: Detta test ökade antalet besök per beställning med 26 % och förbättrade klickfrekvensen för knappen "Wholesale" (Partihandel).
Beckett Simonon
Beckett Simonon är en onlinebutik för handgjorda läderskor. Företaget är noggrant med sina etiska affärsstandarder och hållbarhet.
Problem: Företaget ville öka sina konverteringsfrekvenser och effektiviteten i sina betalda förvärv. Deras kontrollversion var precis som alla andra landningssidor för e-handel.
Lösning: Efter en kvalitativ webbplatsanalys inkluderade företaget budskap som lyfte fram deras hållbara affärsmetoder, med fokus på produktkvalitet.
Variationen visade sig vara följande sida:
Resultat: Webbsidor med budskap som lyfter fram etiskt ansvar och hållbarhet. Dessutom ökade konverteringsgraden för produkterna med hela 5 % och den årliga avkastningen på investeringen uppgick till 237 %.
Världsnaturfonden
World Wildlife Federation är en icke-statlig organisation som arbetar för att bevara vilda djur och utrotningshotade arter. Organisationen arbetar också med mer betydande globala hot som klimatförändringar, mat- och vattenkriser etc.
Problem: De ville fokusera på att öka antalet prenumeranter på sitt månatliga nyhetsbrev.
Deras nyhetsbrevsregistreringssida såg ut så här:
Lösning: Teamet gjorde två enkla ändringar i registreringsformuläret: de lade till en förhandsvisning av nyhetsbrevet till höger för att hjälpa användarna att förstå vad de registrerade sig för, och de flyttade CTA-knappen från mitten till vänster för att bättre anpassa den till användarens visuella sökväg.
Detta var den variation de skapade:
Resultat: Skillnaden mellan registreringarna för dessa två versioner var hela 83 %.
2. Exempel på A/B-testning av e-post
Nästa är ett scenario för A/B-testning av e-post, som visar hur de enklaste ändringarna i e-postmeddelanden kan engagera fler användare.
MailerLite
MailerLite, ett e-postmarknadsföringsföretag, genomför regelbundet A/B-tester på ämnesrader för att förbli konkurrenskraftiga och fastställa de mest effektiva strategierna för engagemang.
Problem: Teamet ville kontrollera om deras prenumeranter gillade flashiga och jargongfyllda ämnesrader eller om tydlig och koncis information var tillräcklig. De skapade en hypotes för split-testning för detta experiment.
Lösning: Företaget skickade ut olika versioner av ämnesrader till olika målgrupper för att testa denna hypotes. Måttet på framgång i detta test var antalet klick på artikelns länk efter att prenumeranterna öppnat e-postmeddelandet. Så här såg det ut:
Resultat: Experimentet visade tydligt att målgruppen föredrog tydliga och koncisa ämnesrader.
3. Exempel på A/B-testning i sociala medier
Dessa fallstudier från sociala medier visar hur A/B-testning fungerar i en digital marknadsföringsstrategi.
Vestiaire
Vestiaire är en global marknadsplats för lyxiga modeartiklar.
Problem: De ville sprida kännedom om sin nya direktköpsfunktion på TikTok. De ville också öka sin kännedom bland generation Z.
Lösning: Vestiaires digitala marknadsföringsbyrå kontaktade åtta olika influencers för att skapa innehåll med olika CTA:er som stämde överens med varumärkets mål. Byrån gav dessa influencers stor kreativ frihet att utveckla en rad olika inlägg på sociala medier.
Resultat: Dessa inlägg genererade över 1 000 organiska installationer för Vestiaire. Dessutom tog de de mest effektiva annonserna och började köra dem som betalda annonser. Detta resulterade i över 4 000 installationer med en kostnadsminskning per installation på 50 %.
Palladium Hotel Group
Palladium Hotel Group är en lyxhotellkedja som grundades i Spanien. De har flera lyxiga hotell runt om i världen som erbjuder förstklassig service till sina kunder.
Problem: De ville testa att växa sin verksamhet med hjälp av Metas budmultiplikatorfunktion och deras Advantage+ shoppingkampanj.
Lösning: De genomförde ett A/B-test, ett med sin vanliga Advantage+ shoppingkampanj och ett annat med budmultiplikatorer utöver Advantage+ shoppingkampanjen. Båda kampanjerna visade foto- och videoannonser med jämnt fördelade annonsutgifter. Båda uppsättningarna visade kampanjerbjudanden och visades för vuxna i USA.
Resultat: Testet pågick i 15 dagar, och hotellgruppen fann att deras Advantage+ shoppingkampanjer fungerar bäst på egen hand. De visade en 84 % högre avkastning på annonsutgifterna, 50 % lägre kostnad per köp och dubbelt så många köp.
La Redoute
La Redoute är ett franskt möbel- och heminredningsmärke som är känt för sina stilrena och hållbara designs, som syftar till att förbättra kundernas familjeliv.
Problem: Varumärket ville nå nya målgrupper och öka sin onlineförsäljning.
Lösning: La Redoutes marknadsföringsbyrå samarbetade med populära kreatörer för att utforma annonser i en stil som passade för sociala medier. Kreatörerna använde visuella effekter, musik och berättande för att göra annonserna engagerande, relaterbara och underhållande för målgruppen.
Byrån genomförde sedan A/B-testning av sina vanliga Advantage+-kampanjer och annonser på sociala medier mot de stilfulla annonserna med ”language of reels” och förnyade sina kampanjer.
Resultat: De kreatörsledda annonserna ökade La Redoutes närvaro på sociala medier och försäljningen. På 35 dagar ledde annonserna med "reels-språk" till en 51-procentig ökning av avkastningen på annonsutgifterna, 35 procent fler köp, 26 procent lägre kostnad per köp och en 37-procentig ökning av visningarna på reels och stories.
4. Exempel på A/B-testning för mobila enheter
Slutligen följer några exempel på split-testning i mobilappar och mobiloptimerade webbsidor.
Enkelt
Simply är en mobilapp som hjälper människor att lära sig olika musikinstrument på ett roligt och enkelt sätt.
Problem: De ville öka sin försäljning genom att förnya köpskärmen. Det potentiella problemet som identifierades var att CTA inte var tillräckligt framträdande. Dessutom gav de vita ikonerna inte någon meningsfull information och den horisontella placeringen var inte användarvänlig.
Så här såg deras befintliga sida ut:
Lösning: De skapade flera alternativ för köpskärmen med testimonials i form av videor eller citat och minskade antalet klick för att köpa. Dessutom var listan med insikter vertikal i de nya designerna:
Resultat: De övervakade resultaten noggrant från dag ett, men väntade med att analysera dem tills de hade ett tillräckligt stort urval. När analysen var klar visade den att den nya designen resulterade i en ökning av köpen med 10 %.
Hospitality Net
Hospitality Net är en hotellbokningsmotor som gör det möjligt för användare att boka hotell online via sina datorer eller mobila enheter.
Problem: Efter pandemin ökade mobilbokningarna kraftigt. För att dra nytta av denna ökning ville de göra ett split-test av de två versionerna av sin mobila bokningsmotor, "förenklad" och "dynamisk".
Här är en snabb jämförelse mellan deras "förenklade" och "dynamiska" bokningsmodeller:
Lösning: De använde omdirigerings-A/B-testning för att genomföra sitt test. Alla sessioner delades lika mellan de förenklade och dynamiska bokningsmotorerna. Testet pågick i 34 dagar och samlade in data från 113 617 sessioner under tiden.
Resultat: Företaget förväntade sig en skillnad på 10–15 % i konverteringsgraden mellan de två bokningsmotorerna. Den dynamiska bokningsmotorn visade dock en ökning på 33 % i konverteringar.
Vanliga misstag vid A/B-testning som du bör undvika
A/B-testning kräver betydande insatser och resurser. Det är frustrerande att inte uppnå önskade resultat på grund av misstag som kunde ha undvikits. Låt oss gå igenom några vanliga misstag som intressenter gör för att hjälpa dig att undvika dem.
Förhastade beslut
Många chefer väntar inte tills testet har avslutats. Eftersom de kan se resultaten i realtid fattar de ofta förhastade beslut för att spara tid. Detta kan leda till beslut som baseras på ofullständig information.
Otydligt val av mätvärden
Om du tittar på många mätvärden samtidigt kommer du att börja göra felaktiga korrelationer. En idealisk testdesign gör att du kan välja endast viktiga mätvärden att spåra. Om du bestämmer dig för att mäta många mätvärden riskerar du att se slumpmässiga fluktuationer. Du riskerar också att distraheras från att fokusera på en viss variabel och titta på potentiellt obetydliga förändringar.
Otillräcklig omtestning
Det är inte många företag som genomför omtestningar. Många av dem tenderar att tro att deras resultat är korrekta. Även med hög statistisk signifikans kan vissa resultat vara falskt positiva.
Att genomföra omtestningar kan vara ganska komplicerat, eftersom chefer vanligtvis inte vill underminera sina tidigare resultat. Ju fler A/B-tester du utför, desto större är dock risken att åtminstone ett av dina resultat är felaktigt.
Omvandla insikter till resultat med A/B-testning och ClickUp
A/B-testning kan ge dig en betydande fördel gentemot dina konkurrenter. Varje framgångsrikt test hjälper dig att komma närmare dina kunder. Med varje iteration hittar du vad som fungerar bäst för din målgrupp.
ClickUp erbjuder omfattande instrumentpaneler och mallar för att optimera din A/B-testningsprocess genom att övervaka insikter och visualisera resultat. Detta ger dig mer utrymme att fokusera på uppgifter som kräver hjärnkapacitet.
Funktioner som ClickUp Chat kan öka effektiviteten genom att fungera som din arbetsplats och kommunikationskanal.
Registrera dig för ett gratis ClickUp-konto idag för att använda de bästa verktygen i sin klass och öka din verksamhet!