A/B-testing: Hva det er, og hvordan det fungerer

La oss være ærlige: Markedsførere søker stadig etter strategier for å forbedre kampanjeresultater og oppnå bedre resultater. Et kraftig verktøy i markedsførerens verktøykasse er A/B-testing, også kjent som splittesting. Ved siden av programvare for markedsanalyse er det det mest nyttige verktøyet for å øke salgsveksten.

I denne veiledningen går jeg gjennom alt fra hva A/B-testing er, og de ulike typene tester og implementeringsprosesser, til optimaliseringsmuligheter, casestudier fra virkeligheten og vanlige feil du bør unngå. Enten du er en erfaren markedsfører eller nettopp har begynt, vil denne veiledningen hjelpe deg med å få mer ut av markedsføringen ved å oppnå statistisk signifikante resultater.

Hva er A/B-testing, og hvordan fungerer det?

A/B-testing er prosessen med å sammenligne to versjoner av et markedsføringsmateriale – A og B – for å se hvilken som fungerer best. Prosessen innebærer å dele målgruppen din inn i to grupper og eksponere hver gruppe for en annen variant, for deretter å måle resultatene for hver variant opp mot et forhåndsbestemt mål eller en forhåndsbestemt måleverdi. Du kan for eksempel teste to ulike emnelinjer i en e-postkampanje for å se hvilken som gir høyest åpningsfrekvens. 

I forbindelse med kontobasert markedsføring (ABM) blir A/B-testing enda viktigere. Ved å segmentere målkontoene dine og tilpasse budskapet ditt kan du skreddersy A/B-testene til bestemte målgruppesegmenter og dermed skape en mer positiv kundeopplevelse.

Typer A/B-tester du bør kjenne til

• Multivariat testing: lar deg teste flere variabler samtidig i ett enkelt materiale, slik at du kan identifisere den mest effektive kombinasjonen av elementer.
• Testing på flere sider: er ideelt for komplekse salgstrakter eller nettsteder med flere sider, ettersom det evaluerer variasjoner på tvers av flere sider for å optimalisere hele brukeropplevelsen.
• Testing av delte nettadresser: også kjent som A/B-testing, innebærer å dirigere brukere til ulike nettadresser basert på hvilken variant de er tildelt, slik at mer omfattende endringer kan testes.

Hvorfor bør jeg bruke A/B-testing?

Betydningen av A/B-testing kan ikke overvurderes. Ifølge Tech Report fant rundt 60 % av store selskaper A/B-testing nyttig for å øke vekst og salg og redusere fluktfrekvensen på nettstedet sitt i 2023.

Årsakene til den utbredte bruken er tydelige: A/B-testing gjør det mulig for markedsførere å ta informerte databaserte beslutninger i stedet for å basere seg på gjetning. Ved å teste ulike elementer i kampanjene sine eller nye funksjoner på et nettsted på en systematisk måte kan markedsførere avdekke verdifull innsikt i sanntid om målgruppens preferanser og atferd, optimalisere markedsføringstrakten med denne nye innsikten, noe som fører til høyere engasjement, flere konverteringer og til syvende og sist økt omsetning.

Slik bruker du A/B-testingsprosessen

1. Velg hva du vil forbedre

Før du setter i gang med en A/B-test, er det viktig å identifisere det konkrete aspektet ved markedsføringskampanjen du ønsker å forbedre. Dette kan være alt fra å øke åpnings- og klikkfrekvensen for e-post til å forbedre konverteringsfrekvensen på landingssiden din. Ved å finne det konkrete forbedringsområdet kan du konsentrere innsatsen og måle effekten mer effektivt.

2. Formuler en hypotese

Når du har identifisert elementet du ønsker å forbedre, er det på tide å formulere en testhypotese. En hypotese er en påstand som forutsier hvordan en endring av en bestemt variabel vil påvirke det ønskede resultatet. Hvis du for eksempel tester ulike emnelinjer for e-post for å forbedre åpningsfrekvensen, kan hypotesen din være: "Hvis emnelinjen endres slik at den inneholder en følelse av at det haster, vil åpningsfrekvensen øke med 20 %."

3. Opprett variasjoner

Med hypotesen din i tankene skal du nå lage variantene som skal testes mot hverandre. Hvis du for eksempel tester emnelinjer i e-poster, kan du lage to forskjellige versjoner – én med en følelse av hastverk og én uten. Sørg for at hver variant bare skiller seg fra de andre på variabelen du tester, og hold alle andre elementer konstante. På denne måten kan du isolere virkningen av variabelen du tester.

4. Gjennomfør eksperimentet

Når du har laget variantene, er det på tide å starte A/B-testen. Avhengig av plattformen og markedsføringsprogramvaren du bruker, kan dette innebære å sette opp ulike e-postkampanjer, lage varianter av en landingsside eller konfigurere annonsekampanjer med ulike kreative elementer. Sørg for å sette opp riktig sporing og kontrollere at testen kjører som den skal.

5. Mål resultatene

Når testen har kjørt lenge nok til at du har samlet inn meningsfulle data (vanligvis til du oppnår statistisk signifikans), er det på tide å analysere resultatene. Sammenlign resultatene for hver variant med de forhåndsdefinerte suksessmålingene. Hvis du for eksempel testet emnelinjer i e-poster, kan du sammenligne åpningsratene for hver variant for å se hvilken som gjorde det best. Sørg for å ta høyde for eventuelle eksterne faktorer som kan ha påvirket resultatene.

Hva kan jeg optimalisere med A/B-testing?

Med A/B-testing kan du teste endringer i flere deler av markedsføringskampanjene dine:

• Tekst: Test ulike overskrifter, maler, brødtekst og budskap på nettsider eller landingssider for å prioritere det som treffer målgruppen best.
• Handlingsoppfordring (CTA): Eksperimenter med ulike farger, formuleringer og plasseringer av CTA-knapper for å maksimere klikkfrekvensen.
• Design og layout: Vurder hvilken innvirkning ulike visuelle elementer, skrifttyper, oppsett og formateringer har på brukerengasjementet.
• Navigasjon: Test ulike varianter av navigasjonsstrukturer og brukerflyter for å optimalisere nettleseropplevelsen fra landingssiden til utsjekk.
• Skjemaer: Optimaliser skjemafelt, lengder og oppsett for å forbedre funksjonaliteten og øke antallet innsendinger.

Hvor kan jeg bruke A/B-testing?

For å bli litt mer spesifikk, får du her en oversikt over de ulike kanalene du kan bruke A/B-testing i, samt eksempler på hvilke konkrete komponenter som kan testes.

E-postmarkedsføring

• Emnelinjer: Eksperimenter med ulik lengde, tone, stil og til og med bruk av emojier for å finne ut hvilke som gir høyest åpningsrate.
• Avsendernavn: Test ulike avsendernavn eller e-postadresser for avsenderen for å se om enkelte varianter øker tilliten og åpningsratene.
• Innhold i e-posten: Prøv ulike budskap, teknikker for personalisering av e-post og innholdsformater (for eksempel ren tekst kontra HTML) for å finne ut hva som treffer målgruppen best.
• Utsendingstidspunkter: Test ulike ukedager og tidspunkter på dagen for å finne det optimale utsendingstidspunktet for å maksimere åpnings- og klikkfrekvensene.

Sosiale medier

• Annonsemateriell: Eksperimenter med ulike bilder, videoer og grafiske elementer for å se hvilke som tiltrekker seg mest oppmerksomhet og skaper klikk.
• Målrettingsalternativer: Test ulike målgruppesegmenter, demografiske kjennetegn, interesser og atferd for å finne de mest mottakelige målgruppesegmentene.
• Annonseformater: Prøv ulike annonseformater (for eksempel karusellannonser og videoannonser) for å finne ut hvilke som gir høyest engasjement og flest konverteringer.
• Budskap: Test ulik annonsetekst, ulike overskrifter og handlingsoppfordringer (CTA-er) for å se hvilket budskap som treffer målgruppen best.

Landingssider

• Overskrifter: Eksperimenter med ulike overskriftsvarianter på ABM-landingssiden din for å se hvilke som fanger kontoens oppmerksomhet og oppmuntrer dem til å bli værende på siden.
• Bildemateriale: Test ulike bilder, grafikker, fargevalg og videoer for å finne ut hvilke visuelle elementer som treffer målgruppen best og gir flere konverteringer.
• Skjemafelt: Prøv ulike skjemalengder, formater og oppsett for å redusere friksjon og øke antallet innsendinger.
• Oppsett: Eksperimenter med ulike sideoppsett, inkludert plasseringen av elementer som overskrifter, bilder, skjemaer og CTA-er, for å optimalisere brukerflyten og konverteringsbanene.

Betalt annonsering (PPC)

• Annonsetekst: Eksperimenter med ulike varianter av annonsetekst, inkludert overskrifter, beskrivelser og CTA-er i Google-annonsekampanjene dine, for å se hvilke som gir de høyeste klikk- og konverteringsratene.
• Søkeord: Test ulike søkeordsvarianter og samsvartyper for å identifisere de mest effektive søkeordene for å skape konverteringer.
• Budstrategier: Eksperimenter med ulike budstrategier (f.eks. manuell budgivning kontra automatisert budgivning) for å optimalisere annonseforbruket og maksimere avkastningen på investeringen.
• Målrettingsparametere: Test ulike målrettingsparametere, inkludert demografi, interesser og atferd, for å identifisere målgruppesegmentene som responderer best.

Søkemotoroptimalisering (SEO)

• Metatitler og -beskrivelser: Eksperimenter med ulike tittelkoder og metabeskrivelser for å se hvilke som gir høyere klikkfrekvens fra resultatsider i søkemotorer (SERP-er).
• URL-strukturer: Test ulike URL-strukturer og -formater for å finne ut hvilke som er mest brukervennlige og optimalisert for søkemotorer. En URL-forkorter kan hjelpe deg med å opprette varianter her.
• Innholdsvarianter: Prøv ulike innholdsformater, lengder og emner for å se hvilke som treffer målgruppen best og tiltrekker seg flere besøkende.
• Intern lenking: Eksperimenter med ulike strategier for intern lenking og varianter av ankertekst for å forbedre navigasjonen på nettstedet og søkemotorenes mulighet til å gjennomsøke det.

Ta en titt på juksearket vårt for SEO

Skulle du ønske at det fantes en enkel måte å holde tritt med SEO og alle algoritmeendringene på? Ta en titt på vårt jukseark for SEO og den nedlastbare sjekklisten.

Kasestudier: Eksempler på A/B-testing

For å illustrere alt jeg har forklart så langt i denne artikkelen, er her tre kasestudier du kan se på som eksempler på A/B-testing i praksis.

Highrise: Markedsføring av landingssider

A/B-testing på Highrise-markedsnettstedet ga svært gode resultater. Teamet mente at et enkelt design kalt «Personside» ville tiltrekke seg flere brukere og gi flere registreringer. Derfor gjennomførte de en test der det ble sammenlignet med et design med lengre innhold. 

Resultatet? «Personside» oppnådde hele 47 % flere betalte registreringer (det er mer enn dobbelt så gode resultater som det opprinnelige designet). Men da de frisket opp designet med ekstra informasjon, falt resultatet med 22 %.

I en annen test fant de ut at store, glade bilder av kunder og kundevurderinger økte antallet registreringer, uavhengig av hvem som var på bildet!

MailerLite: E-postmarkedsføring

MailerLite eksperimenterte også med ulike elementer i e-postene sine for å se hva som ga best resultater.

Én ting de testet, var bruk av emojier i emnelinjer. Til å begynne med så det ikke ut til å utgjøre særlig forskjell i 2020. Men etter hvert som de fortsatte å teste, la de merke til en tendens: Emojier begynte å vinne målgruppen deres. Nyere A/B-testresultater viste at emnelinjer med emojier hadde en betydelig høyere åpningsrate—37,33 % sammenlignet med 36,87 % uten emojier.

Et annet interessant eksperiment var å teste lengden på emnelinjene. De fant ut at kortere emnelinjer fungerte bedre når det gjaldt å få abonnenter til å klikke. Faktisk oppnådde korte og presise emnelinjer en åpningsrate på 100 % og en imponerende klikkrate på 85,71 %.

Disse funnene viser hvor viktig det er å teste ulike elementer i e-postkampanjene dine for å se hva som fungerer best for målgruppen din.

Tomer Dean: UGC-netthandel

Tomer Dean undersøkte om brukergenerert innhold (UGC) eller arkivbilder fungerte best for netthandelsstrategien deres. De gjennomførte mange tester, hovedsakelig på moteprodukter, der de sammenlignet ekte mennesker med profesjonelt fotograferte arkivbilder.

En sammenligning satte for eksempel et arkivbilde av en sports-BH fra Nike opp mot et bilde fra Instagram. Resultatene fra A/B-testen? Instagram-bildet fikk langt flere til å kjøpe –0,90 % sammenlignet med bare 0,31 % med arkivbildet. De prøvde det samme med et Zara-skjørt og Nike-sko, med blandede resultater. Men da de kombinerte et arkivbilde av røde høyhælte sko med tre brukerbilder på en landingsside, økte salget kraftig.

Disse testene viste at UGC kan øke salget. Og hør på dette: Netthandelsnettsteder tjener omtrent $3 per besøkende, men med vellykkede tester som disse kan tallet øke med 50 %!

Vanlige A/B-testingsfeil du bør unngå

For å få størst mulig effekt med minst mulig innsats bør du følge rådet mitt og unngå:

• Å teste for mange variabler samtidig: Begrens antallet endringer mellom variantene for å isolere effekten av hver endring på en nøyaktig måte.
• Å ignorere statistisk signifikans: Sørg for at utvalgsstørrelsen er tilstrekkelig, og at resultatene er statistisk signifikante før du trekker konklusjoner.
• Å teste ubalansert trafikk eller i feil tidsrom: Oppretthold en jevn trafikkfordeling mellom variantene, og gjennomfør testene over et passende tidsrom for å ta høyde for variasjoner i trafikkmønstre.

P.S. Hvis du vil lære mer om A/B-testing, har vi en flott liste over kurs i optimalisering av konverteringsfrekvens som du kan fordype deg i.

Bli med for flere gode markedsføringsinnsikter

A/B-testing er et viktig verktøy for markedsførere, fordi det muliggjør datadrevne beslutninger og kontinuerlig forbedring. Fra justering av CTA-er til forbedring av landingssider og e-postkampanjer gir det verdifull innsikt for optimalisering av strategier.

Hvis du syntes denne artikkelen var nyttig, kan du dele den med nettverket ditt på LinkedIn, og ikke glem å abonnere på The CMO-nyhetsbrevet for flere gode markedsføringstips!