Koda

En komplett guide till A / B-testning

A / B-testning (även kallad split testing) är en testmetod som vanligtvis används i marknadsföring för att jämföra resultaten mellan två prover med målet att förbättra omvandlings- eller svarsfrekvensen.

I webbdesign används A / B-test i allmänhet för att testa designelement (ibland mot befintlig design) för att bättre bestämma vilka designelement som får det bästa svaret från besökare.

A / B-tester, definierar per definition endast två variabler (designelement) åt gången. Det finns också multivariat testning, som jämför mer än en variabel.

Var och en tjänar ett syfte och kan hjälpa dina kunder att fatta bättre beslut som leder till en mer framgångsrik webbplats.

Här presenterar vi en grundlig guide till A / B-testning, inklusive fördelarna med att använda den och hur man administrerar A / B-tester på egna projekt.

Fördelar med A / B-testning

A / B-testning kan du se hur förändringar påverkar besökarnas beteende på en webbplats. Många designers dyker in i en ny design, med eller utan mycket forskning om nuvarande besökarvanor, och hoppas på det bästa. Medan det ibland resulterar i en fin slutlig design, kan det också resultera i en design som inte gör det bättre än originalet (eller ännu värre).

A / B-test är ett ganska lågt riskförebyggande sätt för att testa webbplatsändringar. Även om det kan verka komplicerat finns det många verktyg där ute som kan hjälpa dig att administrera A / B-tester, samt tolka deras resultat.

En annan stor fördel med A / B-test är att den kan användas som bevis för att övertyga en kund om att ett designval är överlägset en annan. Detta är särskilt användbart när du arbetar med en klient som vill ha bevis på att säkerhetskopierar varje beslut de fattar, eller en klient som har svårt att fatta beslut.

Om du kan erbjuda dem konkreta bevis på att en design fungerar bättre än en annan, är de ofta mycket bekvämare att fatta beslut.

När ska man använda en A / B-test

Som redan nämnts kan ett A / B-test vara mycket användbart för övertygande kunder som inte kan välja mellan två designalternativ. Men det kan också vara till hjälp för designers som är osäkra vilka av två alternativ som fungerar bäst för sin klient.

Det finns så många artiklar och studier som släpps varje dag och berättar hur vi maximerar resultat för våra kunder genom att använda en designstil eller en annan. Och i många fall kan informationen i dessa artiklar vara motstridiga jämfört med en artikel från en annan källa eller släpptes vid ett tidigare datum.

A / B-tester låter konstruktörer testa de olika teorierna och rekommendationerna i samband med egna projekt, så att de själva kan bestämma vad som är bäst för sina kunder.

Fulla omkonstruktioner är inte enda gången A / B-testerna kan komma till nytta. De är särskilt viktiga när du kör en kampanj eller annan marknadsföring. När en klient vill ha en sida som är avsedd för en viss försäljning eller annan marknadsföring, förväntar de dig att designa något som kommer att få resultat.

Genom att konfigurera ett A / B-test kan du bestämma sannolik framgång för olika designelement, formuleringar eller layouter så att din klient slutar med det högsta antalet konverteringar.

Saker att testa

Det finns en mängd olika element i en webbdesign som du kan överväga att testa. Här är några av de vanligaste:

  • Färgschema
  • Kopiera text
  • Den allmänna layouten
  • Bilder
  • Rubrik kopia
  • Textstorlek eller typsnitt

Ett exempel på ett test på headerbilder. Allt utom själva bilden hålls samma mellan testen. Bilder av Per Ola Wiberg - Powi och aussiegall .

Nästan alla delar av en webbplats kan testas med ett A / B-test, men du kan bara testa de viktigaste elementen (som kopia, färgschema eller rubriker), för både tid och pengar.

Så här ställer du in en A / B-test

A / B-testen består av några delar. Att ställa in är relativt enkelt, särskilt med några av de verktyg som listas senare i den här artikeln. Det finns några grundläggande steg som ingår i de flesta A / B-testerna:

  • Ställ in de två mönster som du vill testa.
  • Slumpmässigt visa en design eller den andra för besökare eller en testgrupp.
  • Spåra prestanda, särskilt relaterad till webbplatsens mål, för varje design.
  • Utvärdera resultaten och bestäm vilken version som ska gå med.

Du vill skapa en metod för att spåra resultaten du får från varje design, utöver ett analysprogram. Om du testar i en produktionsmiljö kanske du inte har lika många besökare som ser varje design (även om de borde vara nära).

Se till att du uppskattar andelen besökare som når målen, inte bara de konkreta siffrorna om det finns en skillnad i det totala antalet besökare som såg varje design.

Ändra bara en sak i taget

Detta är ofta det svåraste för många designers. I sann A / B-testning bör du bara göra en ändring i taget, eller bara testa en sak i taget. Det innebär att man testar varje element i webbplatsnavigering, huvuddesign, innehållslayout, färgschema, etc.-separat.

Testexemplet ovan testar teckensnittet (Georgia vs Verdana) av ett block av kroppskopia.

Poängen att testa varje sak separat är att se till att du får exakta resultat på hur varje designelement på webbplatsen påverkar besökaren. Om du ändrar allt på en gång vet du inte om det är hela designen som har förbättrat dina trafiknummer (eller gjorde dem släppa) eller bara ett element. Vid fall av trafiknummer eller försäljning är det viktigt att kunna isolera det som inte fungerar.

Låt oss exempelvis säga att du omarbetar en kundvagn helt på en webbplats. Allting är annorlunda: knapparna till handlingsknappar, checkoutupplevelsen, sättet besökare måste ange sin betalning och fraktinformation etc. Och sedan låt oss säga att det finns en stor droppe i försäljningen. Problemet med detta är att du inte vet vad som orsakade droppen.

Visst, det kan vara det faktum att allt är bara annorlunda och återvändande shoppare är inte lika bekväma med den nya designen.

Men kanske är det bara för att du använde lite cutesy formulering på knappen "lägg till i kundvagnen" och det är förvirrande människor. Om du hade testat den knappen separat från resten av kundvagnen kunde du ändra formuleringen och öka försäljningen. Men istället vill kunden att du lägger allt tillbaka precis som det var, och de tror att du är inkompetent.

A / B-test tar tid

A / B-testning är inte något som du vanligtvis kan slutföra över natten, men det beror på exakt vad du testar. För något enkelt, som en header-bild kan du kanske bara köra ett kortsiktigt test. Men för större förändringar, särskilt de som kommer att ha en direkt inverkan på omvandlingar, vill du låta testet köra längre.

Att bestämma hur länge man kör ett test är ofta enkelt. Titta på trafikmönstren på webbplatsen. De flesta sidor har cykliska trafikmönster, med några dagar får man konsekvent högre trafik än andra.

För vissa webbplatser går den här cykeln över en vecka, medan för andra kan det vara en månad. Om möjligt, kör ditt A / B-test över minst en cykel för att få mer exakta nummer.

Målet är att få ett bra tvärsnitt av besökare som testa de nya designalternativen. Genom att uppmärksamma trafikcyklerna kommer du troligen att få det tvärsnittet. Om webbplatsen i fråga inte har identifierbara trafikmönster (eller om de är mycket längre), försök sedan köra testet i minst en vecka.

Hur man övertygar dina kunder

Ibland är klienterna resistenta mot extra tid och pengar som är inblandade i att köra ett korrekt A / B-test.

De tror ofta att som designer bör du redan veta vad som ska fungera och vad som inte kommer för deras hemsida. Ibland tycker de som en affärsman, de vet redan vad som kommer och vad som inte kommer att fungera. I båda fallen måste du övertyga dem om att ett A / B-test kan hjälpa till att stödja dessa teorier med konkreta bevis.

Stressa fördelarna med att köra ett A / B-test. Berätta för dem att det kommer att bidra till att deras besökare är glada och mer sannolikt att köpa något, registrera sig för ett konto eller ladda ner information.

Stress att att spendera lite tid och pengar uppe på ett bra split test kan resultera i mycket högre omvandlingsnivåer i framtiden. Också betona att ett bra split test kan också spara tid på lång sikt, eftersom det sannolikt kommer att bli färre tweaks till designen när webbplatsen lanseras.

Verktyg för enklare A / B-test

Som redan nämnts finns det massor av bra verktyg där ute för att administrera A / B-test på dina webbdesigner. Här är några av de bästa (gärna dela mer i kommentarerna):

Google Website Optimizer
Google erbjuder sin webbplatsoptimerare som en del av deras Analytics-paket. Det är ett gratis verktyg som låter dig köra A / B eller multivariata test. De erbjuder också information om hur man testar och hur man får de bästa resultaten.

Visual Website Optimizer
Visual Website Optimizer är ett lättanvänt A / B-testverktyg som används av både företag och myndigheter. Du skapar bara flera versioner av din webbplats, definierar vad dina besökares mål är (ladda ner, registrera, köpa, etc.), och sedan delade du din trafik mellan de olika versionerna. Det finns en gratis test där du kan köra ett enda test på upp till 1000 besökare; Betalda konton börjar vid $ 49 / månad (för upp till 10 000 besökare testade och upp till 3 samtidiga tester). Visual Website Optimizer har också ett antal gratis verktyg du kan använda, även utan att du använder tjänsten: A / B Split Test Significance Calculator a Landningssida Analyzer , den A / B Ideafox - Fallstudie Sökmotor , och den A / B Split och Multivariate Test Duration Calculator .

Vertster
Vertster är gjord speciellt för multivariate testning, inte bara A / B testning. Deras största fördel för byråer är att de erbjuder privat märkning av deras teknik, så att du kan erbjuda din egen testlösning till dina kunder.

Press9 A / B-test Joomla-plugin
Med denna plugin kan du köra A / B-tester i Joomla utan att använda någon extern tjänst. Det är lätt att använda och kan köras på alla delar av en Joomla-baserad webbplats.

Amazon Mekanisk Turk
Medan inte specifikt ett A / B-testverktyg, kan Mechanical Turk enkelt användas för att hitta besökare för A / B eller multivariata tester, ofta för endast pennies per besökare. Du måste hantera de tekniska aspekterna av testet, men det kan lösa frågan om att hitta testämnen.

Split Test Calculator
För den matematiskt utmanade kan den här enkla kalkylatorn berätta vilken av dina tester som har fungerat bättre om det totala antalet besökare är annorlunda. Ange bara det totala antalet besökare och antalet som träffade dina mål för varje grupp besökare och det kommer att beräkna vilket som gjorde det bättre.

ABtests.com
ABtests.com låter konstruktörer dela resultat från egna A / B-tester och se resultaten från andra. Detta gör det möjligt för designers och utvecklare att lära av vad andra redan har försökt, samt att dela egna resultat för att hjälpa andra.

Ett alternativt alternativ
Som ett alternativ kan du alltid använda ett antal regelbundna testverktyg för användbarhet för att köra ett A / B-test, även om de inte officiellt erbjuder tjänsten. Allt du behöver göra är att ställa in två tester och övervaka resultaten från var och en. Detta är ett bra alternativ om du redan har ett användarvänligt testverktyg men vill expandera till A / B-testning. Om inte, här är några som du kanske tänker på:

Multivariate Testing

Multivariat testning liknar A / B-testning, men innehåller fler alternativ. Om ett A / B-test jämför två saker kan ett multivariat test testa tre, fyra eller fem olika mönster.

Om du väljer att använda multivariata test snarare än bara enkla A / B-tester, är det fortfarande en bra idé att bara testa ett element i taget. Faktum är att de fler alternativ som ingår i testet blir de mer komplicerade tolkningsresultaten, och de komplikationerna förvärras bara genom att testa mer än ett element.

Multivariata tester kan vara särskilt användbara om din klient är osäker på hur de vill att deras webbplats ska utformas. Du kan testa två eller tre helt olika webbplatsmockups och se vilken som utför bäst.

Du kan då vilja köra A / B-tester på specifika delar inom den vinnande designen för att säkerställa att den optimeras så väl som möjligt.

Under granskning

Här är de grunder du behöver komma ihåg när du kör ett A / B-test:

  • Testa bara en sak i taget.
  • Tillåt gott om tid för testning.
  • Använd tillgängliga verktyg för att göra A / B-testning enklare.
  • Använd resultaten för att hjälpa dina kunder att fatta bättre beslut.


Skriven uteslutande för WDD av Cameron Chapman .

Om du har fler A / B eller multivariata testtips, tekniker eller verktyg att dela, gör det så i kommentarerna. Vi skulle också älska att höra succeshistorier från A / B-tester!

ab testning hemsida testning platsprovning