A/B-testing er en metode som ofte brukes for å optimalisere nettsider, apper eller markedsføringskampanjer. I korte trekk går det ut på å sammenligne to ulike versjoner av for eksempel en landingsside for å se hvilken av dem som gir best resultat. Mange bedrifter og organisasjoner benytter A/B-testing som et verktøy for å øke konverteringer, forbedre brukeropplevelsen og ta mer informerte beslutninger basert på faktiske data.

A/B-testing går i all enkelhet ut på å dele målgruppen i to. Den ene halvdelen ser versjon A, mens den andre halvdelen ser versjon B. Ved å måle engasjement og resultater på hver versjon, blir det enklere å finne frem til den løsningen som fungerer best i praksis. Det er en praktisk og bevisbasert metode for å unngå gjetning eller antakelser, fordi man lener seg på faktiske tall i stedet for rene formeninger.

Hvorfor A/B-teste?

Hovedideen bak A/B-testing er å optimalisere ulike elementer i et digitalt miljø. Kanskje lurer du på om du bør plassere en stor knapp midt på skjermen, bruke en annen farge på den eller endre rekkefølgen i en registreringsprosess. I stedet for å basere valget ditt på magefølelse, kan du teste to varianter mot hverandre for å se hva brukerne faktisk responderer best på.

Når du utfører en A/B-test, får du ikke bare vite hva folk sier at de liker – du får vite hva de faktisk gjør. Brukeratferd kan ofte overraske, og derfor er det verdifullt å se på konkrete tall i stedet for bare å gjette. Ved å implementere små justeringer og teste dem systematisk, blir du bedre kjent med brukernes preferanser og kan ta velbegrunnede valg i utviklingen av nettsiden, appen eller markedsføringsmateriellet ditt.

Hvordan fungerer det i praksis?

Når du gjennomfører en A/B-test, starter du gjerne med å formulere en hypotese. For eksempel kan du si: “Hvis vi endrer plasseringen av kjøpsknappen fra høyre til venstre, kommer flere til å fullføre kjøpet.” Deretter lager du to varianter – én med original plassering (A) og én med ny plassering (B). Ved hjelp av et testverktøy eller en plattform som støtter A/B-testing, viser du versjon A til halvparten av de besøkende og versjon B til resten.

Etter hvert som brukerne navigerer på siden, samler du inn data om hva de gjør. Dette kan være alt fra klikkfrekvens, antall kjøp eller hvor lenge de blir værende på en bestemt side. Når du har nok datapunkter, kan du analysere hvilken versjon som klarte seg best. Hvis versjon B tydelig fører til flere kjøp enn A, har du et godt bevis for at endringen var nyttig.

Aktuelle eksempler på bruk

A/B-testing kan brukes på en rekke områder, og det handler egentlig om å teste hvilken endring som gir et ønsket resultat. Her er noen typiske eksempler:

  • Nettsideoptimalisering: Endre størrelse eller farge på knapper, teste nye overskrifter eller omstrukturere menyen for å se hva som gir bedre brukeropplevelse.
  • E-postmarkedsføring: Prøve ut ulike emnefelt, sendetider eller layout for å finne ut hva som fører til høyere åpningsrate og klikkfrekvens.
  • App-funksjoner: Test alternative plasseringer av funksjonsknapper eller meldingsvarsel for å øke engasjementet blant app-brukere.
  • Annonser: Test ulike tekster, bilder eller oppfordringer til handling (CTA) for å se hvilken variant som gir best resultater.

Fellesnevneren er at du har én målbar variabel: Det kan være alt fra salg og registreringer til klikkfrekvens og nedlastinger. Formålet er å finne ut hvordan du kan forbedre denne variabelen ved målrettet optimalisering.

Hvordan komme i gang med A/B-testing?

Det første steget er å velge et område du ønsker å forbedre. Kanskje vil du øke antall nyhetsbrev-abonnenter, eller øke tiden folk bruker på bloggen din. Definer et klart mål, og bestem hvilken metrikk som vil kunne bevise at du har kommet nærmere målet. Om målet er flere e-postabonnenter, vil den sentrale målingen være antall nye påmeldte over en viss periode.

Når du har satt et mål, bør du velge hva du ønsker å teste. Er det en knapp, en tekst, en plassering, en farge eller kanskje et bilde? Husk at jo enklere og mer konkret testen er, desto enklere blir det å tolke resultatene. Lag to varianter som kun skiller seg på ett punkt, slik at du har bedre kontroll på hva som faktisk påvirker resultatet.

Hvilke verktøy kan du bruke?

Det finnes mange gode plattformer for A/B-testing, og du trenger ikke nødvendigvis å være en programmerer for å komme i gang. Enkelte populære alternativer inkluderer:

  • Google Optimize: Et gratisverktøy fra Google (selv om Google Optimize fases ut, finnes det fremdeles alternativer i Google-økosystemet og fra tredjepartsleverandører).
  • Optimizely: Et robust og brukervennlig verktøy for A/B-testing i større skala.
  • VWO (Visual Website Optimizer): Et verktøy med brukervennlig dra-og-slipp-funksjonalitet for å sette opp tester.
  • Adobe Target: Ofte brukt i store selskaper med omfattende behov for testing og personalisering.

Disse verktøyene lar deg som oftest velge hvilken side eller hvilket element du vil teste, definere testvarianter og måle resultater. Flere av verktøyene har også innebygde funksjoner for statistisk signifikans, som hjelper deg å vurdere om forskjellene mellom variantene er til å stole på.

Statistisk signifikans og testlengde

En viktig del av A/B-testing er å la testen gå lenge nok til at du kan stole på funnene dine. Dersom du avslutter testen for tidlig, risikerer du å trekke konklusjoner basert på tilfeldige variasjoner. De fleste A/B-testverktøy vil indikere når testen er “statistisk signifikant” – det vil si når sannsynligheten er høy for at resultatene ikke skyldes tilfeldigheter.

I praksis betyr dette at du må vite litt om grunnleggende statistikk eller i det minste følge retningslinjene fra verktøyet du bruker. Om du tester noe som bare genererer få klikk eller få konverteringer per dag, kan det hende du må kjøre testen over flere uker eller måneder for å få et solid datagrunnlag. Er trafikken din derimot høy, kan du oppnå tilstrekkelig datagrunnlag mye raskere.

Tips til god gjennomføring

  • Test én ting om gangen: Jo mer du endrer i en variant, desto vanskeligere blir det å skjønne hva som faktisk gjorde utslaget.
  • Definer en klar hypotese: Vær tydelig på hva du forventer, og hvilken effekt du tror endringen vil ha.
  • Mål resultater korrekt: Sørg for at du sporer klikk, salg eller hva det nå er som er viktig for testen.
  • Unngå bias: Ikke endre testoppsettet midtveis hvis du kan unngå det. La testen gå sin gang for et mest mulig pålitelig resultat.

Når passer det å bruke A/B-testing?

A/B-testing egner seg spesielt godt når du har en klar hypotese og et tydelig mål for hva du ønsker å finne ut. Det krever også at du har en viss mengde trafikk eller brukere å teste på. Dersom du nesten ikke har besøkende, kan det ta veldig lang tid før du får resultater du kan stole på.

Mange bedrifter bruker A/B-testing i forkant av større endringer. Skal du for eksempel lansere en ny nettsidestruktur, kan du teste en tidlig versjon på en liten andel av trafikken. Slik kan du oppdage problemer tidlig, og samtidig se om de nye løsningene gir en ønsket effekt. Dette reduserer risikoen for at en full utrulling skal føre til drastisk nedgang i salg eller andre uventede overraskelser.

Hvordan lære seg A/B-testing?

Det finnes mange gode ressurser på nettet for deg som ønsker å lære mer om A/B-testing. Bøker, nettkurs og webinarer kan gi deg en grundig innføring i hvordan du kommer i gang. Noen velger også å følge blogger eller lytte til podkaster som fokuserer på konverteringsoptimalisering (CRO) og eksperimentering.

Å lære seg A/B-testing krever ikke at du er matematiker, men det hjelper å forstå grunnleggende prinsipper om statistikk og brukeradferd. Du vil også ha nytte av å kunne litt webanalyse, for eksempel via Google Analytics eller andre analyseverktøy, slik at du lettere kan følge med på trafikk og konverteringer.

Oppsett og organisering av testene

En systematisk tilnærming er nøkkelen til gode tester over tid. Du kan for eksempel sette opp en testplan der du lister opp:

  1. Formål med testen
  2. Hypotese
  3. Hvilken metrikksom skal måles (konvertering, klikk, salg)
  4. Forventet varighet av testen
  5. Eventuelle ressurser eller verktøy som trengs

Samtidig er det lurt å ta vare på resultatene fra hver test slik at du gradvis kan bygge en kunnskapsbase. Du lærer kanskje at brukerne dine generelt reagerer bedre på en bestemt farge eller plassering, og da kan du ta med deg disse innsiktene i neste runde med tester.

Kontinuerlig forbedring

A/B-testing er ikke en engangsaktivitet; det er en vedvarende prosess for kontinuerlig forbedring. Etter at du har gjennomført én test, oppstår det nye hypoteser eller muligheter for justering. Over tid utvikler du en bedre forståelse av hva brukerne dine liker, og du kan gradvis forbedre brukervennlighet, konverteringer og tilfredshet.

Mange bedrifter velger å kjøre flere parallelle tester samtidig, så lenge testene ikke direkte påvirker hverandre. I større selskaper med høy trafikk kan dette være svært effektivt, da man kan undersøke flere hypoteser raskt. Men man bør alltid være forsiktig, for tester som overlapper hverandre kan komplisere datagrunnlaget og gjøre det vanskelig å tolke resultatene.

Eksempel fra en nettbutikk

Tenk deg at du driver en nettbutikk som selger sportsklær. Du har mistanke om at mange forlater handlekurven før de gjennomfører kjøpet fordi de må navigere gjennom en komplisert kasseprosess. Du bestemmer deg derfor for å A/B-teste en forenklet kassemodell mot den eksisterende løsningen.

I versjon A (originalen) må brukeren gå gjennom flere trinn der de fyller inn personlige detaljer, adresse og betalingsinformasjon. I versjon B (den nye) legger du vekt på en one-page checkout, der mest mulig informasjon kan fylles inn på én side. Halvparten av de besøkende ser versjon A, resten ser versjon B. Etter noen uker, sammenligner du fullføringsraten for de to versjonene. Hvis du ser en klar økning i antall gjennomførte kjøp i versjon B, er det et sterkt argument for å beholde og eventuelt videreutvikle den forenklede kassen.

Fallgruver å være oppmerksom på

Selv om A/B-testing er et effektivt verktøy, er det noen typiske fallgruver du bør prøve å unngå:

  • For korte testperioder: Mange er utålmodige og avbryter testen før de har samlet inn nok data. Dette kan gi misvisende resultater.
  • For mange endringer av gangen: Tester du for mye på én gang, blir det vanskelig å vite hva som egentlig fungerte eller ikke.
  • Ingen plan for implementering: Selv om du får gode resultater, hjelper det lite hvis du ikke oppdaterer siden eller løsningen i tråd med funnene.
  • Feil valg av KPI: Hvis du måler feil ting, kan A/B-testen gi resultater som ikke er relevante for forretningsmålene dine.

Veien videre

For å komme i gang med A/B-testing, kan du starte i det små. Plukk ut et enkelt element som du mistenker kan ha en effekt på brukeratferden, og formuler en hypotese. Bruk et tilgjengelig verktøy til å gjennomføre testen, og la den gå lenge nok til at du får pålitelige data. Evaluér resultatene, og implementer den løsningen som viser best effekt.

Når du først har begynt å se fordelene og mulighetene A/B-testing gir, er det enkelt å fortsette. Du kan teste alt fra ulike måter å navigere mellom produktsider på, til nye farger og skrifttyper. Du kan også eksperimentere med rekkefølgen på tekst eller bilder i e-poster, eller hvor ofte du vil sende nyhetsbrev.

Formålet er alltid å ta avgjørelser basert på fakta i stedet for magefølelse. Når du tar dette inn i kulturen i bedriften, vil du sannsynligvis se at stadig flere prosesser begynner å basere seg på testing. A/B-testing handler ikke bare om å maksimere salg eller klikk; det hjelper deg også å tilby bedre og mer brukervennlige løsninger for kundene dine. I tillegg kan det gi verdifulle innspill til andre områder, for eksempel produktutvikling eller kundeservice.

Ved å holde fokus på små og jevnlige eksperimenter bygger du en kunnskapsbase som hele teamet kan dra nytte av. Det er nettopp denne kontinuerlige læringen som gjør A/B-testing til et av de mest populære verktøyene innen digital markedsføring og webutvikling.