A/B-tester

A/B-testning jämför två eller flera versioner av en webbsida, app, skärm, yta eller annan digital upplevelse för att avgöra vilken som fungerar bäst. Använd konverteringsgrader och användarengagemang för att avgöra om en specifik version hade en neutral, positiv eller negativ effekt. Resultaten hjälper er att förbättra kampanjer, kundupplevelser och konverteringar samt att vässa målgruppsinriktningen.

Anta utmaningarna med A/B-testning.


För att lyckas med A/B-testning måste ni ta itu med system- och styrningsutmaningar som kan påverka resultat och kampanjbeslut.

Otillräcklig trafikvolym.

Otillräcklig trafikvolym.

Brist på definierade testregler.

Brist på definierade testregler.

Odefinierade mål för webbplatsen.

Odefinierade mål för webbplatsen.

Ingen målinriktad statistik.

Ingen målinriktad statistik.

Utnyttja fördelarna med A/B-tester.

 

Med hjälp av A/B-tester kan ni optimera kampanjer eftersom ni får mätbara resultat, som ni kan jämföra för att hitta till exempel uppfattningar, intressen och risker.

Läs mer ›

Jämför resultat och agera.

Jämför resultat och agera.

Genom att köra tester som avslöjar jämförbara målgruppsbeteenden kan ni generera användbara data som hjälper er att förbättra kampanjer, målgruppssegmentering och målinriktning.

Databaserat beslutsfattande.

Databaserat beslutsfattande.

Tack vare testning kan ni luta er mot statistisk konfidens för att förfina er målinriktning och ert budskap i stället för att förlita er på chefer eller magkänsla.

Förbättrad konverteringsgrad.

Om ni via iterativ testning av flera innehållselement, erbjudanden och produkter kan identifiera var engagemanget är som störst kan ni optimera era kampanjer för att ge bättre resultat.

Minska kampanjrelaterade risker.

Minska kampanjrelaterade risker.

A/B-tester minskar risken för att ni startar dåligt underbyggda kampanjer genom att skapa en testkultur som grundar sig på data.

Adobe kan hjälpa er.

Adobe kan hjälpa er.

 

Ni kan använda automatiska testnings- och optimeringsfunktioner i Adobe Target för att identifiera de upplevelser, meddelanden och erbjudanden som bäst engagerar och konverterar besökare, utan kodning och konfigurationsproblem. 


 

A/B-tester är bara en bit av analyspusslet.


Läs om hur Adobe hjälper varumärken att få en fullständig analysbild för att leverera personaliserade upplevelser.

 

Vi använder Target för att bevisa – eller motbevisa – hypoteser. Det ger lite mer kraft, lite mer frihet.

”Vi använder Target för att bevisa – eller motbevisa – hypoteser. Det ger lite mer kraft, lite mer frihet.” 

– LJ Jones, chef för optimering, Progrexion

Vi gjorde inte mycket A/B-testning alls – nu är det centralt för allt vi gör.

”Vi gjorde inte mycket A/B-testning alls – nu är det centralt för allt vi gör.”

– Ellen Lee,
Senior Vice President, Global Digital, Hyatt

Vanliga frågor och svar om A/B-tester.

Är A/B-testning felsäkert?
Nej. Effektiv testning kräver en väl underbyggd hypotes och ett engagemang i erkända metoder och standarder när det gäller design- och trafikkrav.

Skadar A/B-tester sökmotoroptimeringen (SEO)?
Nej. Trots populära myter kring negativa testningseffekter på grund av duplicerat innehåll förbättrar testerna faktiskt er webbplats, vilket har en positiv påverkan på SEO.

Hur många varianter ska vi köra?
Testa så många varianter som ni behöver, men beakta trafikkraven om ni vill att resultaten ska vara statistiskt signifikanta för varje variabel. Ni kan även jämföra variationer med olika målgruppssegment.

Vilka designelement ska testas?
Alla sidelement, som former, färger, storlekar och meddelanden, kan testas. Ni kan testa hela digitala upplevelser, enskilda sidor eller fullständiga kundresor för deras inverkan på mätvärden och konverteringsmål.

På vilket sätt skiljer sig A/B-tester från multivariata tester?
Multivariata tester undersöker flera kombinationer av element samtidigt, vilket kan avslöja i hur stor grad de olika elementen bidrar till engagemanget när de samverkar.

Vad menas med en nollhypotes?
En nollhypotes uppträder när resultaten inte visar någon signifikant statistisk skillnad i engagemang eller konverteringsgrad över två eller flera versioner, och då eventuella observerade skillnader troligen beror på urvals- eller experimentfel.

Ring oss och prata om vad Adobe Experience Cloud kan göra för ert företag.

Ring oss och prata om vad Adobe Experience Cloud kan göra för ert företag.