En all-inclusive guide for A / B-testing (med eksempler)

Jo høyere besøkende på nettstedet, desto flere vil mulighetene for virksomhetsutvidelse (skaffe nye kunder og forbedre forholdet til de eksisterende) være. Det er konverteringstrakt som avgjør om nettstedet ditt vil drive massiv trafikk eller ikke. Og hovedmotivet for virksomhetene er å ta en handling (konvertering) fra de besøkende på deres hjemmeside. Legg merke til det, hvis trakten er optimalisert, maksimerer den besøkende sjansene for å konvertere.


En av de lovende måtene for å optimalisere nettstedets trakt er å gjøre A / B-testing. De som ikke er godt kjent med dette begrepet, vil få en krystallklar forståelse når de skal gå gjennom denne omfattende guiden.

La oss begynne med det grunnleggende.

Hva er A / B-testing?

A / B-testing (noen ganger betegnet som delt testing) innebærer en sammenligning av to versjoner av den lignende webside for å analysere hvilken som er best med tanke på ytelsen.

I ab-testing kjører du tester på to versjoner av hjemmesiden din for å sammenligne virkningen av endringene som er gjort. Du tar den opprinnelige versjonen av en webside (kjent som kontrollen) og endrer den for å opprette en andre versjon av samme side (variasjonen) (kilde).

Denne prosessen hjelper deg med å svare på alle relevante forretningsspørsmål, generere høyere inntekter fra nettstedets trafikk og legge grunnlaget for en datadrevet markedsføringsstrategi.

Konverteringsmålingene er helt forskjellige for hvert nettsted. For eksempel er det produktets salg for en e-handelsportal, mens for B2B er det generasjonen av kvalitetsledere for en bedrift.

Hvorfor skal du utføre A / B-testing?

Hver virksomhet har noen slags problemer som et mediehus kan ha lite seertall, en eCommerce-butikk kan ha en høy oppsigelsesgrad, mens en B2B-virksomhet kan være fylt med de uklassifiserte kundeemnene..

Vel, disse konverteringsmålingene er sterkt påvirket av problemene som drop-off på kassesiden, konverteringstrakt lekkasjer, osv..

La oss lese hvorfor du skal utføre A / B-testing for å håndtere disse problemene:

Adresser smertepunkter for de besøkende

De besøkende på en nettside har et fast mål, som de ønsker å oppnå. Det kan være å forstå tjenestene, kjøpe et produkt, få et essensielt tema, eller bare surfe etter noe. Uansett hva målet deres er, men de møter generelle smertepunkter mens de oppfyller sine mål: det kan være en forvirrende CTA-knapp, dårlig skrevet overskrift eller andre ting. Når målene deres ikke oppnås, fører det til en dårlig brukeropplevelse og hemmer også konverteringsfrekvensen.

Versjon A og versjon B er to identiske sider bortsett fra overskrift og ordlyd. Resultatet – versjon A har økt besøkende til fyll med 27,76%. Den viser at overskriften har en betydelig innvirkning på besøkende (kilde).

La oss ta et eksempel på A / B-testing i nettstedets overskrift. Den første versjonen av nettstedet viser “Create Successful Marketing Campaign With XYZ Tool”, mens den andre versjonen viser “Marketing Campaign With XYZ Tool”. Besøkende vil mest sannsynlig velge den første ettersom den tydelig skildrer formålet.

Kjør avkastning fra eksisterende trafikk

I dag er markedsførere godt kjent med viktigheten av å anskaffe kvalitetstrafikk. Ved hjelp av A / B-testing kan du øke konverteringsfrekvensen uten å bruke på å skaffe den nye trafikken. Denne testingen vil sikkert hjelpe deg med å oppnå bedre avkastning, da selv en mindre endring kan høste de fantastiske resultatene.

Du må bruke tid på å utføre destinasjonssiden optimalisering. Oppsettet, fargene, innholdet, knappene og grafikken må optimaliseres da det hjelper til med å konvertere besøkende. Men husk at en størrelse ikke passer for alle. Så du trenger forskjellige destinasjonssider for de besøkende som kommer gjennom organisk søk ​​og e-postmarkedsføring. Med A / B-testing kan du følge med på konverteringsfrekvensene for de forskjellige versjonene.

Reduser avvisningsraten

For å bedømme nettstedets ytelse er avvisningsfrekvensen den mest effektive beregningen du kan vurdere. Mange grunner bidrar til den høyere avvisningsfrekvensen som langsom hastighet på nettstedet, villedende metakode / beskrivelse, innhold av dårlig kvalitet og så videre. Ettersom forskjellige nettsteder imøtekommer et annet publikum, er det ingen fast måte å redusere avvisningsraten på.

En ideell måte er å bruke A / B-testing. Gjennom dette kan du enkelt teste de flere versjonene av nettstedet ditt til du får den rette. Dette kan forbedre brukeropplevelsen, få besøkende til å bli lenge på siden og redusere avvisningsfrekvensen.

Versjon A med fremtredende kampanjemelding hadde dramatisk mindre avvisningsfrekvens enn versjon B (med sidefeltet) – Som et resultat reduserer det avvisningsfrekvensen for nettstedet på 21% (kilde)

Du legger til og fjerner visse elementer fra hjemmesiden din for testing, for eksempel CTA-knapp, tekst i meldingen eller sidefeltet. Du kan til og med bruke kraftord med handlingsord for å se om det reduserer avvisningsfrekvensen.

Det er ingen løsning for alle størrelser, men du kan definere og spore dine egne beregninger når du gjennomfører testene som fører oss til neste avsnitt..

Hvordan fungerer A / B-testing?

Takket være A / B-testing blir det praktisk å finne ut hva som vil fungere eller hva som ikke vil i en gitt markedsføringskampanje. Markedsføringsaktivitetene utelukkende gjøres for å øke trafikken, men ettersom trafikkoppkjøpet blir tøft og kostbart, er det nå viktig å gi brukerne den beste opplevelsen (slik at de kan verne lenge).

Ved å ta i bruk et strukturert A / B-testprogram kan du gjøre markedsføringsinnsatsen svært lønnsom – ved å adressere nettstedets områder som trenger riktig optimalisering. Nedenfor er de sekvensielle trinnene for A / B-testen. La oss gjøre en oversikt:

1. Forskning

Før du utvikler en A / B-testplan, må du foreta en grundig undersøkelse av det nåværende nettstedets ytelse. Du må samle informasjon som besøkstall for nettstedet, hvilken side som får høy trafikk osv.

2. Observasjon & Hypotese

Kom deg et skritt nærmere å nå dine forretningsmessige mål ved å lage en effektiv datastøttet hypotese og logge forskningsobservasjoner for å forbedre konverteringsfrekvensen på nettstedet ditt. I mangel av disse vil testkampanjen være retningsløs.

3. Variasjonsbygging

Det tredje trinnet i testprogrammet ditt er å lage en variasjon i henhold til hypotesen, og A / B vil teste den mot den gjeldende versjonen.

4. Testing

Innenfor dette trinnet er det to statistiske tilnærminger: Frequentist og Bayesian. I Frequentist kan du bruke dataene fra det nåværende eksperimentet. Mens du er i den Bayesiske tilnærmingen, må du referere til tidligere eksperimenter for å få informasjon og implementere den spesifikke informasjonen i den nåværende.

5. Analyse av resultatene & bruker den beste variasjonen

Dette er det siste trinnet der du kan få tak i kampanjevinneren. Siden A / B-testing krever riktig datainnsamling og analyse, vil det totale arbeidet ditt gjenspeiles i dette trinnet.

Hvordan A / B-test: Forskning > Observere > Bygg variasjoner > Test > Analyser og gjenta – lære mer og finn testideer Klikk for å Tweet

Hva du kan teste med A / B-testing?

Nettstedets konverteringstrakt bestemmer fremtiden for virksomheten. Så det er viktig at hver eneste del av innholdet som finnes på nettstedet, skal være optimalisert. Dette brukes på elementene som påvirker besøkende atferd og konverteringsfrekvens. Når du begynner på optimaliseringsprogrammet, skal disse viktige elementene gjennomgå en A / B-testing.

Design & Oppsett

Mange bedrifter har vanskeligheter med å bestemme de mest essensielle elementene for å holde på sine nettsteder og deres passende sted å plassere. Dette problemet kan enkelt løses ved å bruke A / B-testen.

For eksempel- i nettstedanalyse, har du funnet ut at besøkende på nettstedet ditt besøker navigeringsområdet mindre der registreringsskjemaet oppbevares. Deretter kan du gjøre A / B-testing for å lære det området der trafikken er mer. Så kan du plassere skjemaet ditt på det stedet for å få mer innsending.

Navigasjon

Navigering er det neste som kan optimaliseres ved hjelp av A / B-testing. Det er det avgjørende elementet for å gi en fantastisk brukeropplevelse. Du må ha en godt planlagt nettstedstruktur som tilbyr sømløs navigering til brukerne.

Yuppiechefs AB-testresultater viser at ved å fjerne navigasjonslinjen, førte det faktisk til 100% økning i konverteringer (kilde).

For dette bør du absolutt prøve å fjerne navigasjonen, da det gir et løft for konverteringsfrekvensen. A / B-tester viser tydelig det. En liten endring har økt konverteringen med 100%. Dette er hovedsakelig fordi det minst distraherer brukerne.

skjemaer

Dette er det perfekte mediet for kundene å få kontakt med virksomheten. Akkurat som at to nettsteder ikke kan være like, kan ingen to former som er rettet mot forskjellige målgrupper være like. Så du må finne ut hvilken form som passer for publikum, og A / B-testing kan hjelpe deg med det.

La oss ta to varianter av et skjema for A / B-testing – en med en enkel påmeldingsform som har en enkel design, og andre med de flere trinnene som har et attraktivt design. Den nye registreringsprosessen understreker viktigheten av hvert spørsmål. Og brukerne må velge bort et av flere bilder for å svare på spørsmålet. Det vil se mer engasjerende ut for brukerne, og de vil sannsynligvis registrere seg på skjemaet.

Studier viser at reduksjon av feltfelt faktisk hadde en negativ innvirkning på konverteringer, selv om vi vet at det er mange friksjoner som kan påvirke utfylling av skjemaet (kilde).

Kasseprosess

Den gjennomsnittlige globale nedleggelsesraten for vogna i 3. kvartal 2018 var 76,9%. Hvis du er en av eiere av nettbutikker, er det å redusere salgskurven som er forlatt den raskeste måten å øke salget på.

Det er elementer der du kan teste under kassen, for eksempel å vise gratis frakt i kassen, forkorte kassen, ha et sikkerhetsmerke eller en SSL-sertifisering, etc. Med A / B-testing kan du fortelle hvilke elementer som fungerer bra med butikken din.

For eksempel – Fjerne distraksjon under kassen. En ny design av kassen (bunnen) som fjerner tilbudet og flytter kalkulatoren nærmere boksens totale boks, viser seg å være det rette trekket (kilde).

Call To Action (CTA)

Den virkelige handlingen foregår ved hjelp av CTA-registrering, kjøp og mange flere. Ved å bruke A / B-testing kan du A / B teste farger, størrelser, plasseringer, formuleringer osv. Til du får den vinnende variasjonen, og deretter optimalisere den for å gjøre det enda bedre.

Knappfargen påvirker faktisk konverteringsfrekvensen. Et testresultat viser at den røde knappen overpresterte den grønne knappen med 21%. Flere mennesker klikket på den røde knappen enn på den grønne knappen (kilde).

La oss forstå dette med et annet eksempel. Vi tar to CTA-varianter for SEO-tjenester– en med forespørsel om prisoverslag og annen med forespørsel. Den andre variasjonen kan overgå den første og føre til en økning i konvertering.

En casestudie viser at endringen fra “Be om prisoverslag” til “Be om prisfastsetting” resulterte i en økning i CTR på nesten 161% (kilde).

Dette er fordi ideen om å få et “tilbud” ikke er veldig attraktivt for mange brukere. Så dette er noen få hovedelementer som du kan A / B teste for å gjøre nettstedet ditt optimalisert.

Pakk inn

Etter å ha lest dette omfattende innlegget, er vi sikre på at du har forstått alle inn- og uttrekkene i A / B-testen. Nå er det riktig tidspunkt å lage ditt eget veikart for optimalisering. Ikke gå glipp av en eneste ting mens du utfører prosessen som er nevnt her, og du kan se en drastisk endring i konverteringsfrekvensen.

Det er klart at A / B-testing er fruktbar når det gjelder å forbedre konverteringsfrekvensen på et nettsted, noe du absolutt bør velge virksomheten din.

Gjestepost av Tom Hardy

Tom Hardy er analytiker av dyktig kvalitet og jobber i Sparx IT Solutions i mange år. Han har rik erfaring med å håndtere de intrikate prosjektene til en mangfoldig blanding av vertikaler. Med sine påmeldinger liker han å spre kunnskap om de beste testene for app-tester.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map