A/B-testning i produktledning | Produktledning #27

Vad är A/B-testning?

A/B-testning, även känd som split-testning, är en metod för att jämföra två versioner av en webbplats eller en app för att kontrollera vilken som fungerar bättre och tilltalar mer målgrupper. Det är ett av de viktigaste verktygen inom produktledning som gör det möjligt för produktchefer att fatta beslut baserat på data snarare än sina egna preferenser.

Denna metod är ganska tidskrävande, eftersom den kräver att man förbereder två varianter av en digital produkt för testning, till exempel appar som skiljer sig åt i gränssnittets layout eller färger. Sedan väljs en slumpmässig grupp användare för att se varje version. Och slutligen – effektiviteten av varje variant mäts i de valda enheterna, såsom antalet konverteringar. Så är A/B-testning värt ansträngningen?

Varför är A/B-testning viktigt?

A/B-testning är inte bara viktigt utan avgörande i dagens värld av produktledning. Ett exempel? En av Storbritanniens ledande onlineåterförsäljare av strandsemestrar, “On the Beach”, beslutade att genomföra A/B-tester och lyfta fram de 50 bästa hotellen som kunder kan boka genom deras webbplats. De valde två beteckningar:

• “Vårt val”, och
• “Bästsäljare”.

Oavsett beteckning registrerade de ytterligare 200 bokningar på dessa hotell. Men vad som gör detta test särskilt intressant är att bryta ner testresultaten i nya och återkommande användare. Nya användare var mer benägna att göra en reservation på hotell med beteckningen “Bästsäljare”. Återkommande användare, å sin sida, lutade mot hotell märkta som “Vårt val”.

Därför stöder A/B-testningsmetoden beslutsfattande baserat på användardata, vilket är avgörande i den dynamiska världen av produktledning.

Hur genomför man A/B-testning effektivt?

Att genomföra A/B-tester kräver noggrant planering och genomförande. Först måste du definiera en hypotes som du vill testa. Till exempel kan din hypotes vara:

• “Bästsäljare-beteckningen kommer att öka försäljningen av detta alternativ med 30%,” eller
• “Om vi använder en orange CTA-knapp, kommer vi att se en ökning av konverteringar, eftersom många andra SaaS-företag observerar bättre resultat när de använder orange knappar jämfört med andra färger,” eller
• “En ny rubrik kommer att öka klickfrekvensen för knappen med 5%.”

Utan en hypotes är det svårt att utvärdera resultaten. Det är också en bra idé att definiera framgångsmått direkt, såsom antalet klick eller tid som spenderas på webbplatsen, och sedan välja lämpliga verktyg och metodik för att genomföra testet.

A/B-testningsverktyg

Det finns många effektiva verktyg för att genomföra framgångsrika A/B-tester. Att välja rätt beror främst på testets omfattning, budget och resurser. Låt oss ta en titt på de mest populära lösningarna:

• Google Optimize – är ett bra, gratis A/B-testningsverktyg från Google som gör det möjligt för företag att testa olika versioner av sin webbplats och sedan anpassa den för att ge en personlig upplevelse för sina användare.
• VWO – är en plattform som gör det möjligt för webbplatsägare att genomföra A/B-tester och optimera konverteringar. Den gör det möjligt för företag att förbättra kundupplevelsen på webbplatser över desktop, mobil och andra enheter. Den erbjuder funktioner som webbtestning, avancerad segmentering och riktad marknadsföring, avancerad spårning och rapportering, hantering av flera webbplatser och underkonton, API-åtkomst och integrationer. Dess största fördel är möjligheten att köra flera tester samtidigt.
• Omniconvert – är ett verktyg för webbplatsoptimering som hjälper marknadsföringsspecialister över hela världen att förstå, segmentera, konvertera och behålla kunder med hjälp av data. Den erbjuder funktioner som A/B/n-testning, webbpersonalisering, onlineundersökningar, on-demand överlägg, samt testning av webbplatser på flera enheter, avancerad segmentering och riktad marknadsföring (Geo, Cookie, Custom JS, etc.), och avancerad spårning och rapportering.
• AB Tasty – är ett mjukvaruföretag som specialiserar sig på A/B-testning och hjälper varumärken att bygga bättre användarupplevelser och låsa upp nya möjligheter. Det erbjuder två plattformar (AB Tasty och Flagship by AB Tasty) som syftar till att omdefiniera hur marknadsförings-, produkt- och tekniska team utvecklar produkter (webbplatser/appar), vilket möjliggör enkel implementering av nya funktioner och kommunikation.

Nu återstår det bara att analysera den insamlade datan och dra slutsatser. AI-verktyg kan underlätta A/B-testning, men du måste använda dem mycket försiktigt.

Utmaningar med A/B-testning

Trots sina många fördelar kommer A/B-testning med några utmaningar. Några av dem är:

• brist på statistisk relevans – det vill säga, inte tillräckligt med data för att resultatet ska vara statistiskt signifikant. Lösningen på problemet kan vara att förlänga testet eller utöka målgruppen,
• nyhetseffekt – användare kan föredra den nya versionen bara för att den är annorlunda,
• störande variabler – är ovanliga resultat som uppstår på grund av säsongsbetonad popularitet av produkten, semestrar och kulturella evenemang.

Nyckeln till att övervinna dessa utmaningar är att förstå deras natur och använda lämpliga strategier, såsom att förlänga testtider för att uppnå statistisk signifikans.

A/B-testning vs. digital produktledning

A/B-testning är en oskiljaktig del av digital produktledning. Det introduceras i varje steg av produktlivscykeln, från konceptfasen, där det hjälper till att verifiera antaganden och hypoteser, till optimeringsfasen, där det hjälper till att förbättra produktens KPI:er.

A/B-testning stöder också produktstrategi, vilket hjälper till att förstå användarnas behov och preferenser, identifiera problem och möjligheter, och möjliggöra kontinuerlig produktförbättring. Regelbunden testning är nyckeln till att skapa bättre produkter baserat på användardata.

Om du just har börjat implementera A/B-tester i hanteringen av din digitala produkt:

• Börja med små tester, till exempel enskilda UI-element.
• Sätt realistiska mål, t.ex. 5-10% ökning av konverteringar. Förvänta dig inga underverk.
• Analysera statistiska data, inte bara övergripande intryck.
• Sluta inte vid ett test. Behandla A/B-testning som en del av ditt arbete.
• Dokumentera testresultat för att dra slutsatser för framtiden.

Sammanfattning

A/B-testning spelar en nyckelroll inom produktledning. Det hjälper inte bara företag att förstå vad som fungerar och vad som inte gör det, utan det möjliggör också att skapa bättre produkter baserat på data. Vi uppmuntrar dig att experimentera med olika aspekter av din produkt. Kom ihåg att även den minsta förändringen i rätt riktning kan leda till stora resultat över tid.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.