A/B-test

A/B-test, även känt som split test, är en metod för att optimera en webbsida genom att skapa två olika versioner av samma sida och testa vilken som presterar bäst.

Vad det innebär

A/B-tester innebär att man skapar två varianter av en webbplats eller sida – version A och version B. Dessa versioner visas slumpmässigt för användarna, och deras beteende mäts och analyseras för att avgöra vilken version som ger bäst resultat. Syftet är att identifiera vilken design, text eller layout som ger högre konverteringar, vilket kan innebära fler köp, längre tid spenderad på sidan eller andra mål.

Användningsområde

A/B-tester används för att optimera olika aspekter av en webbplats eller applikation. Här är några specifika användningsområden:

• E-handel: Testa olika versioner av produktsidor för att se vilken som genererar flest köp.
• Innehållsoptimering: Jämföra olika rubriker och texter för att se vilken som engagerar mest.
• Design och layout: Testa olika layoutalternativ för att se vilken som ger bäst användarupplevelse.
• Användarflöden: Jämföra olika navigationsstrukturer för att optimera användarresan.

Exempel

Testa vad?

A/B-tester kan användas för att optimera en mängd olika element på en webbplats:

• Genomförda köp: Testa olika versioner av kassasidor för att öka antalet avslutade köp.
• Sparade artiklar: Jämföra olika designalternativ för att se vilken som uppmuntrar fler användare att spara artiklar.
• Tid spenderat: Testa olika layouter och innehållsstrukturer för att öka tiden användare spenderar på sidan.
• Foton och modeller: Jämföra olika bilder och grafiska element för att se vilken som engagerar mest.
• Rubrik och text: Testa olika rubriker och texter för att öka klickfrekvensen och användarengagemanget.
• Animeringar: Jämföra olika användning av animationer för att se vilken som förbättrar användarupplevelsen.

Verktyg

För att genomföra A/B-tester behövs verktyg som kan hantera experimentet och samla in data. Här är några populära verktyg:

• Google Analytics: Ett kraftfullt verktyg för att spåra och analysera webbplatsdata.
• KISSmetrics: Specialiserat på att mäta användarbeteende och konverteringar.
• Visual Website Optimizer: Ett verktyg som erbjuder enkel A/B-testning och andra optimeringsfunktioner.

Rekommendationer

För att få ett relevant resultat från A/B-tester rekommenderas att utföra testet vid minst 100 konverteringstillfällen. Detta säkerställer att data är tillräckligt robust för att dra meningsfulla slutsatser.

Referenser

• Optimizely: A/B Testing
• Google Analytics: Optimize
• KISSmetrics: A/B Testing Guide

Genom att använda A/B-tester kan du systematiskt förbättra din webbplats och användarupplevelse genom datadrivna beslut.