Ditt team har tre idéer och en eftermiddag på sig att välja. Någon högre upp väljer det säkraste alternativet. Tre månader senare minns ingen varför. Den cykeln är tröttsam. Att förstå analys av A/B-test ger dig ett lugnare sätt att välja ändringar som förtjänar sin plats på din webbplats.
Det här kapitlet går igenom begreppet analys av A/B-test på ett enkelt sätt. Du får se varför det är viktigt för konverteringsarbete, hur team använder det i praktiken och vart du går härnäst i den här boken. Här är grunden.
Vad innebär analys av A/B-test?
Begreppet analys av A/B-test är en grundidé inom konverteringsoptimering. Rent praktiskt beskriver det hur du resonerar kring analys av A/B-test när du jämför versioner av en sida, ett e-postmeddelande eller ett erbjudande. Du letar inte efter en universell sanning som passar alla branscher. Du bygger ett återanvändbart sätt att lära dig vad som fungerar för just din publik just nu.
Team som förstår analys av A/B-test gör färre panikändringar. De dokumenterar antaganden, kör kontrollerade jämförelser och lyfter fram vinnare först när data stöder beslutet. Den disciplinen förvandlar ändringar på webbplatsen från åsikter till ett bibliotek av bevis som du kan använda igen nästa kvartal.
Därför är analys av A/B-test viktigt när du testar
Att testa utan sammanhang ger brusiga vinster och dyra falsklarm. Med analys av A/B-test får du ett språk för hypoteser, kontrollgrupper och utfall. När hela teamet delar det språket går överlämningarna mellan marknadsföring, design och drift snabbare, eftersom ni diskuterar tolkning och inte definitioner.
Närliggande begrepp som hur man analyserar resultat från A/B-test och tolka resultat från A/B-test dyker upp genom hela den här modulen. Du behöver inte behärska dem alla i dag. Du behöver ett tydligt ankare så att nästa kapitel inte känns som en omväg.
Så använder du begreppet i ett riktigt projekt
Börja i liten skala. Välj en sida med rimlig trafik och ett mätbart mål. Skriv en enkel mening som kopplar analys av A/B-test till ändringen du vill testa. Låt testet pågå tillräckligt länge för ett tillförlitligt urval och läs sedan resultaten med hjälp av vanorna i Fallstudier om SEO-split-testning.
För anteckningar. Ditt framtida jag kommer att glömma varför ett test fanns. En kort logg med hypotes, upplägg och resultat slår en mapp med skärmdumpar som ingen kan förklara sex månader senare.
När du är redo att gå djupare, läs Så bestämmer du stickprovsstorlek och Fallstudier om SEO-split-testning härnäst. De bygger vidare på det du har lärt dig här utan att upprepa hela introduktionen.
Vanliga frågor
Hur hänger analys av A/B-test ihop med att köra riktiga tester på min webbplats?
Begreppet analys av A/B-test är det konceptuella lagret bakom varje liveexperiment du kör. När idén har fastnat kan du para ihop den med praktisk uppsättning i Så bestämmer du stickprovsstorlek och grunderna i mätning i Fallstudier om SEO-split-testning. WEMASYs webbplatsbyggare låter dig publicera sidvarianter utan en separat testmiljö.
Behöver jag ett stort team för att tillämpa analys av A/B-test?
En ensam grundare kan tillämpa analys av A/B-test på en liten webbplats med måttlig trafik. Du behöver tydliga mål, ärlig spårning och tålamod för att få ett tillräckligt urval. Större team skalar upp samma vanor med fler tester per kvartal, inte med andra grundprinciper.
Vad ska nybörjare läsa härnäst efter analys av A/B-test?
Håll dig först inom den här modulen. Så bestämmer du stickprovsstorlek och Fallstudier om SEO-split-testning bygger vidare på det du har lärt dig här utan att upprepa hela definitionen.
Kan analys av A/B-test hjälpa om min konverteringsgrad redan är bra?
Stark prestanda lämnar ändå utrymme att lära sig. Marknader förändras, mobilandelen växer och erbjudanden åldras. Begreppet analys av A/B-test hindrar dig från att anta att gårdagens vinnare fortfarande passar dagens besökare.
Vilket är det största misstaget människor gör med analys av A/B-test?
Att se en enda bra vecka som bevis. Kombinera begreppet med disciplinerade testperioder och analysvanor från hur du läser resultaten av ett A/B-test innan du genomför ändringar på hela webbplatsen.
Hur passar WEMASY in när du lär dig analys av A/B-test?
WEMASY är ett allt-i-ett-system för att bygga sidor, följa beteende och bli lättare att hitta. När du förstår analys av A/B-test kan du använda webbplatsbyggaren för att lansera testklara sidor och behålla vinnarna live utan ett skört lapptäcke av plugins.