Ett av våre (21) vanligste spørsmål er “hvilket A/B-testverkøy anbefaler dere?”. Det finnes allerede mange artikler som handler om “De 5 beste A/B-testverktøyene 2023” og selv om de er både bra og informative, så blir det ikke alltid lettere å velge verktøy likevel. Sammenligninger i form av sjekklister over hvilke funksjoner som finnes i ulike verktøy er ikke heller alltid hva man egentlig behøver. For er det virkelig verktøyet med flest funksjoner og features man bør velge?
I denne bloggposten vil du ikke få en sammenligning av alle verktøy vi har testet og få vite hvilket av disse som er «rett verktøy». Det vil heller handle om hvordan du går frem for å velge et verktøy som passer dine behov.
Men først, hva gjør et A/B-testverktøy og hva er forskjellen mellom ulike verktøy?
Hva gjør et A/B-testverktøy?
Et A/B-testverktøy har tre hovedoppgaver:
- Sende besøkere til de ulike variantene og sørge for at de blir værende i samme variasjon under hele testen
- Tilpasse brukeropplevelsen ved å for eksempel manipulere innhold eller omdirigere besøkeren til en annen side
- Spore adferd og resultat
Men det finnes jo kanskje 80+ verktøy der ute. Hva er da forskjellene?
Oftest er det ikke (super)stor forskjell mellom verktøyene. De fleste fungerer på samme måte og tilbyr omtrent det samme. Noen ting som kan være forskjellig er saker som pris, statistikkmotor og tilleggstjenester.
En av de viktigste egenskapene når det kommer til hvordan verktøyet vil oppleves og brukes er hvor lett og brukervennlig grensesnittet føles. Men det er også en av de tingene som er mest subjektive, ettersom det avhenger av hva brukeren har av tidligere erfaringer og preferanser. Visse verktøy kan føles mer intuitive for brukere som vil kunne bruke det uten å kunne koding, mens andre er mer tilpasset for mer tekniske brukere.
Hvordan velger jeg?
Det viktigste er faktiskt ikke hvordan du velger eller hvilket du velger, men AT du velger et verktøy og har mulighet til å komme i gang. Men for deg som vil være sikker på at du har gjort en bra analyse før du velger et dyrt verktøy kan du følge disse tipsene.
Definer dine forutsetninger og behov
Til å begynne med bør du kartlegge hvilke spesifikke behov dere har og definer hvilke features du faktisk vil behøve. Her er noen spørsmål du kan stille deg:
1. Hva skal du teste?
Forsøk å summere din generelle plan for testing. Det vil hjelpe deg å få en overblikk over de grunnfunksjoner som verktøyet behøver å ha.
- Hvor vil du teste? Vil du fokusere på å teste på din nettside, eller også i en mobil app?
- Hvilke typer endringer vil du gjøre? Behøver du en server-side løsning?*
- Hvilke typer tester behøver du kjøre? A/B, multivariat tester, split-tester?
- Vil du teste på en eller flere nettsider?
- Har du spesifikke behov når det gjelder targeting og tracking? Spesifikke målgrupper?
*Server-side testing
Det vanligste er at et A/B-testverktøy endrer elementer “Client side”, det vil si at endringene gjøres når siden lastes i besøkeren sin nettleser ved hjelp av javaScript. En del verktøy gir deg også muligheter å teste server-side, det vil si mulighet til å endre det som må endres på serveren innen det når nettleseren, for eksempel priser og endringer på produktnivå. Andre verktøy tilbyr muligheter å teste i mobile applikasjoner. Server side testing har noen store fordeler som bedre performance på nettsiden og eliminering av den økende “flicker-effekten”.
2. Hvem vil være innblandet?
Se på alt som har å gjøre med folk som skal være innblandet i testingen og behov relatert til det. Det vil gi deg et overblikk over de administrative mulighetene som behøves samt hvilket nivå av teknikalitet som er passende.
- Hvor mange brukere kan man ha?
- Vil du ha mulighet til å definere ulike roller og tilgangsnivåer?
- Hvem skal sette opp testene i verktøyet og hvilken teknisk kunnskap og tidligere erfaring har de?
- Hvem skal utvikle testene og hvilken tilgang har de? I hvilken utstrekning kan en utvikler hjelpe til?
- Om du har begrenset med utviklingsressurser så er kanskje server-side testing ikke et alternativ for eksempel.
3. Hvilke andre tekniske muligheter og begrensninger har du?
Finnes det andre aspekter når det kommer til organisasjon og nåværende setup som kan påvirke beslutningen?
- Har du allerede et verktøy implementert? Hvor vanskelig er det å få et nytt verktøy godkjent og implementert? Vil det være billigere/enklere å beholde verktøyet du allerede har?
- Må legal eller IT godkjenne valget?
- Hvilken setup vil det kreve?
4. Hvilke features forventer du av et A/B-testverktøy?
Visse verktøy tilbyr personaliseringsfunksjonalitet, andre har verktøy for planlegging og idésamling osv. Visse plattformer inkluderer også andre features såsom heatmaps, scrollmaps og session recordings, men du kan også velge å ha et separat verktøy for disse funksjonalitetene.
Vil du ha andre features enn klassisk A/B-testing? Hvilke?
5. Hvilke integrasjoner skal være mulige?
Se på hvilke integrasjoner som du vil kunne løse:
- Hvordan vil du gjøre din analyse? Bruker du Google Analytics, Adobe Analytics eller et annet verktøy? Kanskje vil du også kunne eksportere data?
- Vil du ha mulighet til å importere tredjeparts-data inn i A/B-testverktøyet, for eksempel audience segment fra en database eller data warehouse?
- Hvilke andre verktøy bruker du som du kanskje vil kunne integrere?
- Behøver du et spesifikt API?
6. Hvordan vil ditt supportbehov se ut?
Tenk over hvilket nivå support du tror du vil behøve og hvilken type support du foretrekker.
- Vil du ringe, maile eller chatte?
- Vil du ha en dedikert kontaktperson?
- Er dokumentasjon og guider viktige?
7. Gjør et estimat av trafikk og budsjett
Forsøk å anslå mengden trafikk som du skal teste på. Hvor mye testing vil du gjøre i en idealsituasjon og hva er rimelig å tro att du vil oppnå? Om du har testet før kan du se på det gjennomsnittlige antallet besøkere per eksperiment og multiplisere det med det antallet tester du tror at du vil kjøre på et år.
Har du et budsjett? Forsøk å gjøre et anslag på hva du kan betale for et verktøy og fortsatt få return on investment, gitt mengden tester du kommer til å kjøre.
I gjennomsnitt vil 3/10 tester være vinnere, men husk at du vil spare penger på å ikke implementere idéer som ledet til lavere konverteringsgrad. Vil pengene dere tjener/sparer på eksperimentering være nok for å dekke verktøyets kostnad?
Skriv en kravliste
Ved å svare på spørsmålene ovenfor så burde du nå kunne skrive en kravliste. Å dele den opp i need-to-haves og nice-to-haves er en anbefaling, ettersom ikke alle funksjoner og features vil være like viktige.
Ikke heng deg opp i å ha en masse fancy funksjoner om du ikke kommer kommer til å bruke dem.
Når du har en kravliste så kan du begynne å se på sjekklister for ulike verktøy og se hvilke verktøy som har de funksjoner du behøver.
Om du behøver inspirasjon er disse noen vanlige A/B-testverktøy:
- AB Tasty
- Adobe Target
- Convert
- Google Optimize (utgår 30/9 2023)
- Kameleoon
- Maxymizer
- Monetate
- Omniconvert
- Optimizely
- VWO
- Webtrends Optimize
Et siste råd…
Uansett hvilket verktøy du velger er det vanlig at man blir frustrert på verktøyet i implementasjonsfasen. Det er (dessverre) en del av implementeringsprosessen å kjempe med å få verktøyet godkjent av andre avdelinger, legga det i kø hos utvikling, forsøke jage noen hos verktøy-leverandør for å løse nettside-spesifikke utviklingsproblem, få all tracking på plass, forbanne seg over at Google Analytics-integrasjonen ikke fungerer etc. Husk å puste med magen. Og drøm om hvilke tester du skal kjøre i gang når verktøyet endelig er på plass.
Vær uansett forberedt på at det kan ta tid og energi.
Om du ikke allerede har gjort det er dette riktig tidspunkt å sørge for at dere har en prosess på plass for å kunne kjøre kontinuerlig testing og prioritere de idéer som har mest potensial.
Avslutningsvis
Men, kan du ikke bare si hvilket verktøy vi skal velge isteden?
Svaret er at det egentlig ikke spiller noen rolle hvilket verktøy du velger. Det viktigste er hvordan du bruker verktøyet. Og AT du bruker det. Derfor er det viktig å utgå fra dine behov. Begynn heller lite og kom i gang, i stedet for å kjøpe det dyreste verktøyet og la det bli liggende ubrukt i et digitalt hjørne.
Forsøk å velge noe som du tror er smidig å bruke for deg og ditt team heller enn det som har mest avanserte funksjoner. Framfor alt, se til å komme i gang med testingen og få til en bra prosess. Det er tross alt prosessen for A/B-testing og ikke verktøyet som er viktigst!
