Teste hva som konverterer

En god test begynner med en tydelig hypotese, ikke med tilfeldig prøving og feiling. Beskriv hva du skal endre, hvilket resultat du forventer og hvorfor.

Dette gjør testene målrettede og resultatet meningsfullt, enten testen lykkes eller mislykkes. En test som avkrefter en antakelse, gir verdifull læring selv om den ikke vinner.

For å vite hva som forårsaket en endring i resultatene, bør du variere ett element om gangen: overskriften, knappfargen eller skjemalengden, men ikke alle tre samtidig.

Hvis du endrer flere ting samtidig, kan du fortsatt se at siden ble bedre, men ikke hvilken endring som førte til det. Isoler variabelen for å lære av testen.

Alle elementer er ikke like viktige. Overskriften, hovedtilbudet, CTA-en og hero-området påvirker vanligvis konverteringen mest, så test disse først.

Små kosmetiske justeringer gir sjelden store utslag. Bruk testbudsjettet der den mulige gevinsten er størst.

En test trenger nok besøkende og konverteringer før resultatet betyr noe. Den vanligste testfeilen er å kåre en vinner etter bare noen få konverteringer.

Bestem den nødvendige utvalgsstørrelsen før du starter, og la testen kjøre lenge nok til å fange opp normale variasjoner fra dag til dag, helst hele uker.

Statistisk signifikans anslår sannsynligheten for at en forskjell er reell og ikke bare tilfeldig støy. En vanlig terskel er 95 % konfidens.

Under denne terskelen kan den tilsynelatende vinneren ganske enkelt skyldes tilfeldigheter. Signifikans beskytter deg mot å rulle ut en endring som faktisk ikke hjelper.

Hvis du stopper en test i det øyeblikket B ser ut til å lede, såkalt sniktitting, øker du andelen falske seiere. Tidlige forsprang forsvinner ofte når mer data kommer inn.

Fastsett betingelsene for når testen skal avsluttes på forhånd, og hold deg til dem. Unngå også å kjøre tester i uvanlige perioder, som under et høytidssalg, fordi det forvrenger normal atferd.

En multivariat test varierer flere elementer samtidig og måler hver kombinasjon. Den kan avdekke hvordan elementene påvirker hverandre, men krever langt mer trafikk.

For de fleste sider er sekvensielle A/B-tester mer praktiske. Begrens multivariat testing til sider med mye trafikk, der du har råd til det nødvendige volumet.

En test er bare nyttig hvis du handler på resultatet. Rull ut vinneren, dokumenter det du lærte, og bruk innsikten i den neste hypotesen.

CRO er en løkke: undersøk, formuler en hypotese, test, lær og gjenta. Jevn iterasjon bygger seg over tid opp til store gevinster.

Løft måler hvor mye en vinnende variant forbedret seg sammenlignet med kontrollvarianten, uttrykt som en prosentandel av den opprinnelige konverteringsraten. Det gjør effekten tydelig for interessenter.

Sett alltid løftet i sammenheng med konfidensnivået, slik at resultatet blir ærlig. Et stort løft med lav konfidens er ikke grunnlag for en beslutning ennå.

Testing erstatter antakelser med dokumentasjon. A/B-tester deler trafikken for å sammenligne versjoner, styrt av en tydelig hypotese og én isolert variabel, med fokus på elementer med stor effekt først.

Vent til utvalgsstørrelsen og den statistiske signifikansen er tilstrekkelig, unngå å følge med underveis, og lanser deretter vinneren før De itererer videre. Rapporter resultatene som en effektøkning med tilhørende konfidens.