Vad är A/B Split Testing?

ab-split

Som marknadsförare är data vår kompass. Data pekar oss mot de handlingar, idéer och processer som tänder våra marknadsföringskampanjer, och det styr oss bort från kostsamma misstag.

En vanlig metod för att samla in dessa data – och i sin tur fatta välgrundade beslut baserat på den synlighet som data ger – är A/B split testing.

Vad är A/B Split Testing?

Ett A/B-delat test är ett experiment som jämför två variabler genom att presentera dessa variabler för en slumpmässigt “delad” publik över en viss tidsperiod. Så länge experimentet är kontrollerat och opartiskt är A/B-delad testning ett utmärkt sätt att förstå vilken marknadsföringstaktik som ger bäst resultat för ditt företag.

Processen för A/B-delad testning liknar den vetenskapliga metoden:

  1. Gör en hypotes.

  2. Testa din hypotes.

  3. Analysera data.

  4. Rita en sammanfattning.

  5. Vidta åtgärder baserat på resultaten.

  6. Upprepa.

Men den goda nyheten är att du inte behöver vara datavetare för att kunna utföra korrekta A/B-delade tester för din marknadsföringstaktik.

Hur utför du A/B Split Testing?

Inom marknadsföring tillämpas A/B-delat testning ofta på saker som ämnesrader för e-post, målsidor, uppmaningar och mer.

Du kan till exempel skicka ut två identiska e-postmeddelanden med olika ämnesrader till en slumpmässig lista med kontakter i din databas för att lära dig vilken ämnesrad som uppmuntrar flest användare att öppna e-postmeddelandet.
Du bör dokumentera varje delat test du kör för att hålla reda på hur de presterar. Olika dokumentationssystem kommer att fungera bättre för olika marknadsförare, men helst bör ditt dokumenterade delade test se ut ungefär så här:

I det här exemplet är variabel A “kontrollvariabeln”, medan variabel B är “utmanaren”. Provstorleken är en publik med e-postkontakter med liknande attribut – de prenumererar alla på din blogg – men för att säkerställa ett opartiskt resultat måste du skicka ut kontrollen och utmanarens e-post till slumpmässiga kontakter inom den publiken.

HubSpot Enterprise inkluderar ett A/B-delat testverktyg som hjälper dig att bestämma din provstorlek och automatiskt delar upp din publik åt dig. Om du testar något som inte nödvändigtvis har en fast målgrupp som en målsida, se bara till att du definierar rätt tid för att köra ditt test.

Vanligtvis rekommenderar vi att du kör ett delat test i minst tre till sex månader. Ju mer data du kan samla in, desto mer säker och korrekt en slutsats kan du dra av slutresultatet.

Split Tester Se upp: Dåligt designade experiment och missförstådda resultat

De två vanligaste och mest skadliga misstagen som marknadsförare gör när de gör A/B-tester är:

  1. Skev deras data genom att glömma att ta hänsyn till extremvärden och fördomar

  2. Göra drastiska förändringar i grossistledet baserat på ett litet A/B-test

Till exempel tenderar december att vara en lågpresterande månad för oss på New Breed på grund av semestern. Om vi ​​skulle utföra ett A/B-test under några veckor i december utan att ta hänsyn till det historiska sammanhanget för den månaden, kan vi dra felaktiga slutsatser från den data vi samlat in. Vi kan dock ta hänsyn till det genom att förlänga tidsramen för vårt test till att även omfatta de följande tre månaderna.

I slutändan, att komma så nära som möjligt en äpplen-till-äpplen jämförelse är avgörande för att köra ett korrekt A/B-delat test. Om du inte tittar på jämförbara datamängder har du inte den konkreta informationen du behöver för att vidta åtgärder baserat på resultatet.

Och om du inte tittar på en tillräckligt stor datamängd riskerar du att få ett falskt resultat – det kan vara OK att ändra ett ord i ämnesraden i din e-post baserat på en liten urvalsstorlek, men du skulle inte vilja göra om din hela webbplatsen baserad på ett veckolångt A/B-test som bara nådde en liten bråkdel av dina vanliga webbbesökare.

Använd A/B Split Testing för att optimera dina inkommande marknadsföringskampanjer

A/B splittestning är en viktig drivkraft för optimering — en av grundprinciperna för inkommande marknadsföring.

Genom att kontinuerligt mäta prestandan för dina marknadsföringskampanjer och justera ditt tillvägagångssätt efter behov, kan du komma närmare och närmare det bästa möjliga resultatet för ditt företag. Kom ihåg dina affärsmål på hög nivå medan du A/B-tester och använd din data som vägledning mot dessa mål. Slutligen, om du tror att du är redo att påskynda dina tester och experiment, kolla in multivariattestning.

Relaterade Artiklar

Back to top button