A/B-testing

A/B-testing

Du vil forbedre din konverteringsrate, men vet ikke hvor du skal starte? Bruk vår erfaring når du skal A/B-teste

Er du er lei av å kjempe over hva som skal få plass og hvor på nettsiden deres? Lei av diskusjoner om hvilken farge knappene skal ha, eller vil du slippe de uendelige redesign-prosjektene? Da skal du begynne å jobbe med A/B-testing.

A/B-testing er en vitenskapelig basert optimaliseringsmetode, der de ulike besøkende får se ulike varianter av din nettside. Vinneren er den som leverer det beste resultatet. A/B-tester gir deg riktige svar og resultater raskt. I tillegg får du ny og dypere innsikt i adferden til dine besøkende.

Det kan vi hjelpe deg med:

  • Skape og prioritere A/B-testhypoteser
  • Evaluere og produsere neste generasjons testhypoteser
  • A/B-testresultat blir input til neste generasjons testhypoteser

Bang for the buck – dette får du:

  • Øk inntektene per besøkende
  • Få svart på hvitt hvilken effekt du får fra aktivitetene dine
  • Sørg for at nye utviklinger ikke har negativ innvirkning i virksomheten din
  • Forbedre kunnskapen i selskapet

Når du starter med A/B-testing blir du utstyrt med alle fakta og du slipper å gjette og argumentere. Kontinuerlig A/B-testing er helt enkelt ditt beste våpen i kampen om hva som skal hvor på dere nettside.

Bruk oss og vår database av de mest populære A/B-testene for å komme i gang med ditt A/B-test program. A/B-testing er det kraftigste verktøyet vi har, når vi jobber med vekst og optimalisering av nettsider. Vi har gjort flere hundre A/B-tester. Dette er virkelig god erfaring vi tar med oss når vi jobber med dine prosjekter. Vi lærer deg hvordan du unngår de største og mest vanlige fallgruvene med A/B-testing.

1. Hvordan A/B-teste riktig

Vi hjelper selskaper med å spesifisere, implementere og analysere A/B-tester.
Ditt optimaliseringsarbeid får skikkelig fart når du begynner å jobbe med A/B-testing. Hvorfor? Fordi data vi henter ut av eksperimentet som en A/B-test er — gir oss vitenskapelige svar på hva du skal implementere, og ny og enda dypere innsikt (og ofte helt uventet innsikt) om dine besøkendes adferd. Denne innsikten bruker vi for å produsere nye hypoteser og A/B-tester (eksperimenter).

Resultatet av å implementere den vinnende variasjonen av testen, som en permanent løsning, gir deg en sikker datadrevet gevinst — enten det handler om en nettbutikk eller abonnenter på din tjeneste.

2. Skape og prioritere A/B-testhypoteser

Den største utfordringen med A/B-testing er å bestemme hva du skal teste og hvorfor. Det å utføre selve testen er faktisk den “enkle” delen.
Webpsykologi og erfaring satt inn i vårt system for å analysere data gir en forståelse for hvor du skal starte for å endre adferden til din besøkende. Hypotesene vi tester skapes gjennom konverteringsevalueringen, analysedata fra Google Analytics eller annen kvantitativ og kvalitativ data som eyetracking eller andre brukerundersøkelser.

Testhypoteser rendyrkes og prioriteres, slik at vi sitter igjen med en effektiv testplan.

3. Implementere A/B-tester og målemetode

Vi har spesialister som har gjennomført mange eksperimenter (A/B-tester) og integrasjoner mot eksterne analysesystemer, i alle ledende plattformer for A/B-testing.
Det å implementere verktøy, script og til slutt sette opp selve testen, er nødvendigvis ikke vanskelig, men skal utføres av en utvikler. Etter over 550 optimaliseringsprosjekter og flere hundre A/B-tester vet vi hvor fallgruvene er og hvordan unngå dem.

Våre testspesialister kan kvalitetsteste eller kvalitetssikre din eksisterende kode – og være en sparringspartner du kan lære av. Eller vi kan ha hovedansvaret for utvikling av hypoteser, koding, oppsett og integrasjoner — og til slutt analyse og prioritering. Du velger hva som er best for deg i samråd med oss.

4. Evaluere og produsere neste generasjons testhypoteser

Når du skal analysere dine tester bør du se på data fra alle datakilder du har tilgang til: testverktøy, webanalysedata og riktige omsetningstall.
Vi hjelper deg med analysen av de ulike datakildene og vi beregner statistisk signifikans. Vi bygger også opp segmentene dine. Hensikten er å skaffe deg et så detaljert bilde som mulig over hva brukerne dine virkelig gjør.
Når vi er ferdige, starter vi forfra.

5. A/B-testresultat blir input til neste generasjons testhypoteser

Vår erfaring viser at en test besvarer noen viktige spørsmål, men de skaper også nye. På denne måten kommer vi enda dypere og vi tester våre nye hypoteser.

Snakk med vår ekspert

Kim Yngland har 10års erfaring med webanalyse, A-B-testing og produktutvikling

Spør ekspert