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 och vässa målgruppsinriktningen.

A/B-tester
 

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.

A/B-tester hjälper er att optimera kampanjer genom att ge mätbara resultat som ni kan jämföra för att till exempel hitta preferenser, intressen och risker.
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.
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.
 
ab-tester
Adobe kan hjälpa till.
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 bild av deras analyser för att leverera personliga upplevelser.
LJ Jones, Director of Optimization, Progrexion
”Vi använder Target för att bevisa – eller motbevisa – hypoteser. Det ger lite mer kraft, lite mer frihet.”
– LJ Jones,
Director of Optimization, Progrexion

Ellen Lee, Senior vice VD för Global Digital, Hyatt

”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 variationer ska vi köra?
Testa så många variationer 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 interagerar.
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.

Vill du veta mer?


Ta reda på hur Adobe kan hjälpa ditt företag.
Ring 877-722-7088
eller