Slik bruker du A/B-testing for å forbedre nettstedets konverteringsfrekvens

Introduksjon

Mange markedsførere tror kanskje at de har god kontroll på hva som fungerer og hva som ikke fungerer. Men sannheten er at magefølelsen kan lyve. Det er her du bør ta gjetningen ut av ligningen og gjennomføre A / B-testing.

A/B-testing er prosessen med å analysere effektiviteten til strategiene dine i virkeligheten og i sanntid. Du kan se hvordan visse elementer, som overskrifter eller oppfordringer til handling, og sider fungerer. Du kan observere de besøkendes reaksjoner. Resultatet av A/B-testing er din forståelse av hva du skal introdusere eller fjerne fra nettstedet.

En annen fordel med A/B-testing er dens evne til å øke nettstedets konverteringsfrekvens. Men hva er A/B-testing, hvilke typer finnes det, og hvordan kommer man i gang? I denne artikkelen vil vi studere det grunnleggende om A/B-testing og gi tips for vellykket implementering for å begynne å teste med selvtillit.

Forstå en konverteringsfrekvens og dens betydning

Hva er en konverteringsfrekvens?

Anta at du starter en bedrift for å selge produktene eller tjenestene dine. Du oppretter et nettsted eller en app og forventer at besøkende skal konsumere innholdet ditt og utføre noen handlinger. Disse handlingene er konverteringer, og du må kontinuerlig øke antallet. Det er her vi bør definere konverteringsfrekvensoptimalisering (CRO).

Hva handler konverteringsfrekvensoptimalisering om? CRO er prosessen med å øke antall personer som utfører ønsket handling (konverterer), for eksempel:

• planlegge en samtale;
• kjøpe et produkt;
• abonnere på et nyhetsbrev på e-post;
• bestille en demonstrasjon osv.

Du kan forbedre konverteringsfrekvensen for enhver bedrift eller fokusere på optimalisering av e-handelskonvertering. I alle fall må du forenkle veien besøkende må ta for å kjøpe varer. Det kan omfatte å fjerne navigering eller vise visse lenker, alt for å vise kundene veien.

Hvorfor er konverteringsfrekvensen viktig?

Konverteringsfrekvensen er en av de viktigste beregningene fordi den illustrerer hva brukerne leter etter, hva de liker, og hva som hindrer dem i å gå videre til andre sider. De mulige årsakene til en lav konverteringsfrekvens er uendelige, for eksempel:

• dårlig brukervennlighet;
• svake resultater;
• ad ineffektivitet;
• upraktisk plassering av knapper;
• små størrelser på lenker som kan trykkes på med én finger osv.

Tenk deg at du har 100 besøkende på nettstedet ditt, men bare én foretar et kjøp. Det er en konverteringsfrekvens på 1 %. Men med CRO-taktikk på plass kan du potensielt øke konverteringsfrekvensen til 2 % eller enda høyere!

En grundig analyse av konverteringsfrekvensen og finjustering av ulike nettstedskomponenter kan forbedre designet. Det betyr mer salg og inntekter for bedriften din og økt kundetilfredshet, og hvem vil vel si nei til det? Derfor bør du øke denne beregningen.

Hva er A/B-testing, og hvorfor bør du vurdere det?

Hva er A/B-testing?

A/B betegner sammenligning av to versjoner av nettstedsfunksjoner. Du oppretter versjon A og B av ett element og viser dem til brukerne. Vær oppmerksom på at du bør dele trafikken jevnt for å se de riktige resultatene.

Anta at du vil sjekke om teksten er synlig nok og gjøre den større. Den nye teksten vil være versjon B. Den andre halvparten av de besøkende vil se en standardtekst på nettstedet ditt (versjon A). Deretter sammenligner du nøkkelindikatorer for ytelse (KPI-er) og beregninger på hver side og bestemmer vinneralternativet.

Fordeler med A/B-testing

A/B-testing er en pålitelig måte å definere hvordan nettstedet ditt skal se ut for å gi flere konverteringer. Ifølge data bruker 58 % av bedriftene A/B-testing for CRO. Det gir også følgende fordeler for bedrifter:

• å ta informerte beslutninger;
• øke inntektene;
• fjerne friksjon på kjøpsreisen;
• adressere kundenes smertepunkter;
• forbedre brukeropplevelsen;
• hindre at folk forlater nettstedet (redusere fluktfrekvensen);
• gjøre mindre endringer og omarbeide nettsidene trinnvis.

Hvilke typer testing finnes det?

Delt URL-testing

Det er mye forvirring mellom ordene splittesting og A/B-testing. Splittesting sammenligner en versjon av nettstedet ditt - kontrollversjonen - med en annen - "variasjonssiden" - for å se hvilken nettside besøkende reagerer best på.

Disse sidene bør ha samme mål, for eksempel å oppmuntre folk til å kjøpe. Men designet bør variere mer betydelig sammenlignet med A / B-testing, som innebærer mindre, enkle endringer i kontrollen på frontenden. I tillegg bør sidene i delt testing ligge på forskjellige nettadresser.

Multivariat testing

Denne typen testing refererer til testing av flere kombinasjoner av elementer samtidig. Du endrer flere elementer på en side, slik at det endelige produktets utseende kan variere betydelig fra versjon til versjon.

Testing av flere sider

En flersidetest kommer inn i bildet hvis elementet finnes på flere sider, men ikke er det samme, vises et annet sted eller har et annet navn. Du kan gjøre det på to måter:

• Funnel Multipage Testing: redesigne hele salgstrakten for å produsere en ny versjon;
• Konvensjonell flersidetesting: endre eller erstatte bestemte elementer, som knapper, bannere, merker, anmeldelser osv.

A/B-testingsprosessen i detalj

1. Hva er målene dine?

Identifiser din virksomhet og nettstedets formål. Hva anser du som konvertering, og hva gir mest fortjeneste? Du kan ta sikte på å øke antall bestillinger, gjennomsnittlig bestillingsverdi, abonnementer eller bare klikk på annonser. Du bør også prioritere sider som skal testes. Hvordan gjør du det? Identifiser de beste og dårligste sidene når det gjelder trafikk og søkemotorrangering med verktøy som Ranktracker's Website Audit.

2. Hva motiverer og opptar publikum?

For å fjerne hindringer i de besøkendes markedsføringstrakt må du finne ut hvilke problemer og drivkrefter som ligger bak atferden deres. Hvis du for eksempel ønsker å øke salget på et e-handelsnettsted, kan mulige forbrukernes bekymringer være følgende:

• gratis/betalt frakt;
• muligheten til å returnere varer;
• tilgjengeligheten av ulike betalingsmetoder osv.

3. Hva er hypotesen din?

Neste trinn etter de to foregående trinnene er å formulere en hypotese. Hvilke aspekter ved nettstedet ditt bør du teste for å gi kundene dine bedre service? Spesifiser hva du planlegger å oppnå, og ta hensyn til eksterne faktorer, f.eks. høytider, kampanjer, samarbeid med influensere osv. Et eksempel er å øke salget. En mulig hypotese kan være følgende: Hvis jeg viser flere betalingsalternativer i kassen, vil det være mer sannsynlig at folk kjøper via den foretrukne metoden.

4. Lansere A/B-tester

Nå er det på tide å omsette forskning til praksis. Lag en A/B- eller multivariat test (med flere alternativer) for hver hypotese. Bruk teorien til å veilede eventuelle designjusteringer mens du utarbeider din variantside. Du kan utnytte dedikerte verktøy for å kjøre testen og spore resultatene, som vi vil diskutere senere.

For å komme tilbake til det forrige eksempelet med betalingstjenester, kan du integrere flere alternativer som Apple Pay, Google Pay, Samsung Pay eller til og med kryptovaluta. Del trafikken i to, slik at den ene halvparten ser det gamle designet og den andre det nye.

5. Spore og analysere resultatene

Klarte du å nå målene dine som ble satt i begynnelsen av testen? Mål testresultatene, f.eks:

• en konverteringsfrekvens;
• en avvisningsfrekvens;
• en økning i inntektene.

Bestem forskjellen i konverteringsfrekvenser mellom de to gruppene og sammenlign dem med gjennomsnittsparametrene dine. Det vil la deg måle den reelle nytteverdien av funnene.

6. Implementere det beste alternativet

Ta i bruk vinneren og sørg for at det er det eneste alternativet som vises på nettstedet. Du har nå faktisk statistikk som viser hva de besøkende liker på nettstedet ditt. Hvis du ikke har sett store endringer, bør du revurdere hypotesen og begynne på nytt. Selv oppfattede feil kan føre til resultater. Lær av dem og vurder på nytt hva som vil eller ikke vil gi resultater.

Verktøy for A/B-testing

Som nevnt tidligere vil bruk av et A/B-testverktøy effektivisere prosessen. Salgs-/markedsføringsprogramvaren din har sannsynligvis innebygde testfunksjoner, avhengig av hva du driver med. Med disse verktøyene kan du skreddersy testkampanjene dine ved å analysere brukeratferd ved hjelp av varmekart og opptak/avspilling.

Men spesialiserte A/B-testsystemer gir mer enn bare et minimum. Mange kommer for eksempel med forhåndsinnstilte testscenarier. Det er derfor de er så populære, og rundt 75 % av ledende nettforhandlere bruker slik programvare.

De mest effektive A/B-testverktøyene kan øke hastigheten, skalere og hjelpe deg med å utvikle eksperimenteringsprogrammet ditt. De to mest typiske typene løsninger er som følger:

• Kvantitative verktøy basert på presise, numeriske data: Den beste bruken av disse teknologiene er å samle inn informasjon i kvantifiserbar, numerisk form, f.eks:
  1. antall personer som brukte nettstedet, appen eller produktet ditt;
  2. andelen brukere som ble potensielle kunder eller kunder;
  3. hyppigheten av knappeklikk.

Slike løsninger er VWO og Omniconvert.

• Kvalitative verktøy som er bruker- og produktsentrerte (PX): De kombinerer innsikt i brukeropplevelse, brukeratferd og produktopplevelse for å finne ut hvorfor folk handler på en bestemt måte. Hotjar, Usersnap og CrazyEgg er noen eksempler på slik programvare.

Det er bedre å bruke begge verktøyene for å få maksimal verdi for nettstedet ditt.

Beste praksis for effektiv A/B-testing

Her er hva du bør huske på når du utarbeider A/B-testingsprosesser:

• Test variasjoner av en enkelt variabel om gangen. Anta at du endrer knappens farge og tekststørrelse. Hvordan vil du identifisere hva som påvirket konverteringsfrekvensen og i hvilken grad? Du trenger bare å ta ett element for én test.
• Fokuser på relevans. A/B-testing kan gi innsikt i mer relevant innhold for målgruppen din, og tiltrekke og konvertere besøkende til potensielle kunder.
• Utvikle en repeterbar prosess. Det innebærer å bruke det du har lært til å kjøre ytterligere tester og velge om du vil beholde, fjerne eller skalere hvert testkonsept.
• Sørg for at målet ditt er klart. SaaS-, B2B- og e-handelsbedrifter kan ha forskjellige mål: kjøp, gratis prøveabonnementer eller innsending av kontaktskjemaer. Din oppgave er å finne ditt eget mål.

Feil å unngå under A/B-testing

Temaet A/B-testing ville være ufullstendig uten å diskutere mulige feil underveis. Disse er

• Forsømmelse av riktig planlegging. Du bør undersøke for å etablere en hypotese. Det vil avgjøre hvilke elementer som skal endres, forventede resultater og prioriteringer. En feil antagelse i begynnelsen kan føre hele testprosessen på villspor. Du bør også følge din egen vei i stedet for å stole på hva som fungerte for andre. Derfor er det viktig å identifisere målgruppen og behovene dine.
• Testing av flere elementer samtidig. Å velge flere funksjoner for testing samtidig er forvirrende og krever mer detaljert analyse. Fastsett prioriteringene dine og test hver del trinn for trinn.
• **Fastsettelse av feil testvarighet. **De endelige resultatene vil avhenge av ulike faktorer når du kjører testen på faktiske brukere. Du kan for eksempel ha forskjellige konverteringsfrekvenser avhengig av sesong, ukedag eller kampanje. Det er derfor en anbefalt testvarighet er en eller to uker.
• Ikke balansere trafikken. Du bør ikke bare dele trafikken jevnt, men balansere den med tanke på eksisterende og nye kunder for å få riktige konverteringsfrekvenser.
• Stopper etter én test. Du trenger bevis for å støtte en hypotese for å fortsette å teste den. Derfor bør du samle inn forskjellige data for å støtte funnene for å være mer trygg på oppgaven. Det betyr å gjennomføre flere tester, for eksempel i seks måneder, for å finne den mest passende versjonen.

Konklusjon: Forbedring av nettstedet gjennom A/B-testing

Leter du etter måter å maksimere konverteringer på? A/B-testing kan hjelpe deg med denne oppgaven. Statistikk viser at det er den nest mest brukte strategien innen konverteringsoptimalisering etter analyse. Og 97,6% av selskapene rapporterer at de gjør A / B-tester. Du kan teste forskjellige nettstedskomponenter mens du stoler på forskning for å optimalisere brukeropplevelsen. Dermed gjør du nøyaktige spådommer, noe som fører til mer salg og inntekter.

Vi har diskutert viktige trinn for å starte din første A/B-test og mulige feil du bør unngå. Velg ett element å teste, spesifiser målene dine og lær av resultatene.

Bruk også A/B-testverktøy for å gjøre denne prosessen mer håndterbar. De er allsidige og kraftige og varierer i kompleksitet, pris og datatypen som brukes under testingen. Så du kan finne det som passer deg best, enten du er et lite byrå eller et raskt voksende selskap.