Mitä on A/B-testaus? Opas dataan perustuvaan CRO:hon

Markkinoijalla saattaa joskus olla vaikeuksia pohtia, mikä olisikaan Call-to-Action (CTA) -painikkeen tehokkain teksti tai minkälainen sisältörakenne kampanjasivulle tai uutiskirjeeseen tulisi rakentaa. Vaikka välillä on helppoa edetä mututuntumalla, erilaisten vaihtoehtojen testaaminen puolustaa aina paikkaansa, kun halutaan saavuttaa parhaat mahdolliset kaupalliset tulokset.

A/B-testaus tarkoittaa kahden tai useamman erilaisen vaihtoehdon testaamista rinnakkain: eri kohderyhmille näytetään hieman erilainen sisältöversio, ja kertyneen datan avulla analysoidaan, kumpi vaihtoehto suoriutuu asetetusta tavoitteesta paremmin. Oikein toteutetulla testaamisella on huomattava positiivinen vaikutus verkkosivustosi käytettävyyteen, asiakaskokemukseen ja kaupallisten tavoitteiden saavuttamiseen.

A/B-testauksessa on hienoa se, että voit testata digitaalisessa kohtaamisessa lähes mitä tahansa elementtiä. Testauksen kohteena voivat olla esimerkiksi:

CTA-painikkeiden sijoittelu, sanamuoto, kontrasti tai väri
Hinnoittelusivun rakenne, esitystapa ja tekstimuotoilut
Leipätekstin pituus, otsikointi ja äänensävy
Yhteydenottolomakkeiden dynaamiset kysymyskentät ja polut
Sivustolla käytettävien kuvien, videoiden tai laskureiden määrä

Nämä esimerkit voidaan jakaa karkeasti joko digitaalista asiakaskokemusta parantaviin testeihin tai sivuston visuaaliseen muotoiluun ja suunnitteluun liittyviin testeihin. Verkkosivusto ei ole ainoa paikka testaamiselle, vaan A/B-testejä hyödynnetään laajasti myös sähköpostimarkkinoinnissa sekä kohdennetuilla laskeutumissivuilla (landing page).

Miten konversio-optimointi ja A/B-testaus eroavat toisistaan?

Ostopolun kokonaisvaltainen mittaaminen pelkän ensimmäisen ja viimeisen klikkauksen Toisinaan nämä kaksi käsitettä sekoitetaan keskenään, mutta todellisuudessa ne eroavat toisistaan merkittävästi. Konversio-optimointi (CRO) on laajempi strateginen kokonaisuus, joka keskittyy tutkimaan potentiaalisen asiakkaan ostopolkua ja parantamaan sivuston kokonaisvaltaista konversioprosenttia. Analysoimalla digitaalisen matkan jokaista vaihetta erikseen voidaan löytää ne pullonkaulat, jotka estävät vierailijaa etenemästä ostopolullaan.

A/B-testaus puolestaan on yksi käytännön työkalu ja menetelmä konversio-optimoinnin toteuttamiseen. Se ei kuitenkaan ole ainoa keino sivuston kehittämiseen: optimointia tehdään myös esimerkiksi käyttäjähaastattelujen, datan analysoinnin, hyper-personoinnin sekä lämpökarttojen (heat maps) avulla.

Käännetään katseet seuraavaksi siihen, miten rakennat toimivan A/B-testin viiden selkeän vaiheen avulla.

5 vaihetta onnistuneen A/B-testin suorittamiseen

1. Määrittele tavoitteet ja tunnista ongelmakohdat

Ennen testauksen aloittamista on kriittistä määrittää selkeät tavoitteet, joita halutaan parantaa. tapahtuipa testaus verkkosivuilla, sähköpostimarkkinoinnissa tai kampanjasivuilla, tavoitteiden on oltava mitattavassa muodossa. Tällaisia tavoitteita ovat esimerkiksi klikkausten, liidien, suorien kalenterivarausten tai uutiskirjetilausten määrä.

Jos olet vasta aloittamassa testausta, kannattaa keskittyä verkkosivuston kriittisimpiin solmukohtiin. Voit tutkia analytiikan avulla sivuston välitöntä poistumisprosenttia (bounce rate) ja pyrkiä pienentämään sitä testien avulla. Mitä matalampi poistumisprosentti sivuillasi on, sitä paremmat edellytykset sinulla on kasvattaa konversioprosenttia, kun saat vierailijan dynaamisesti sitoutettua sisältöihisi. Perusanalytiikkaa tutkimalla tunnistat helposti ne sivut, jotka vaativat nopeimpia toimenpiteitä.

2. Muodosta selkeä hypoteesi

Ennen testin käynnistämistä on muodostettava hypoteesi halutusta lopputuloksesta. Hypoteesi on perusteltu oletus siitä, mitä testissä tulee tapahtumaan, ja testi suoritetaan tämän oletuksen varmentamiseksi tai kumoamiseksi. Toimiva hypoteesi voi olla esimerkiksi muodossa: ”Kun siirrämme asiantuntijatapaamisen kalenterivarauspainikkeen sivun alalaidasta suoraan pääotsikon alapuolelle, yhteydenottojen määrä kasvaa.”

Hypoteesin muodostaminen auttaa sinua keskittymään vain yhteen muutokseen kerrallaan. Jos muutat samassa testissä sekä painikkeen paikkaa, väriä että tekstiä, tulosten analysointi on mahdotonta, sillä et tiedä, mikä tekijöistä vaikutti lopputulokseen. Varmista, että hypoteesi on sidottu helposti seurattavaan avainmittariin (KPI), kuten klikkausprosenttiin, konversioprosenttiin tai poistumisprosenttiin.

3. Suorita ja ajoita testi

A/B-testiä varten luodaan samasta sisällöstä kaksi versiota (alkuperäinen versio A ja muutettu versio B), joissa ainoana erona on hypoteesissa määritelty testauskohde. Tämän jälkeen näitä kahta variaatiota näytetään automaattisesti ja satunnaisesti kahdelle samankokoiselle kohderyhmälle. Testauksen suorittamiseen ja hallinnointiin voit hyödyntää nykyaikaisia optimointialustoja, kuten Visual Website Optimizeria (VWO) tai Optimizelya.

Testin kesto riippuu testattavasta kanavasta sekä sivustosi liikennemääristä, jotta tuloksista saadaan tilastollisesti merkitseviä. Voit arvioida tarvittavan ajan sivuston keskimääräisten näyttökertojen perusteella.

Esimerkki laskentakaavasta: Jos arvioit, että luotettava tulos vaatii yhteensä 1 000 näyttökertaa ja kyseisen alasivun päivittäinen kävijämäärä on noin 100 vierailijaa, testin keston on oltava vähintään 10 päivää. Sähköpostimarkkinoinnissa, kuten uutiskirjeiden otsikkotesteissä, seuranta-aika on yleensä huomattavasti lyhyempi, usein vain muutamia tunteja ennen kuin voittava versio lähetetään loppulistalle.

4. Seuraa ja analysoi tulokset

Jotta voit tehdä testistä luotettavia johtopäätöksiä, on varmistettava, että dataa on kertynyt riittävästi ja kohderyhmät ovat olleet tarpeeksi suuria. Tämän jälkeen vertaillaan saavutettuja tuloksia alkuperäiseen hypoteesiin ja katsotaan, oliko oletus oikea.

Tuloksia analysoitaessa katse on pidettävä tiukasti valitussa KPI-mittarissa. Kahden eri variaation tarkastelu antaa arvokasta ja konkreettista tietoa siitä, minkälaiset sanamuodot, visuaaliset elementit tai rakenteet saavat teidän kohderyhmänne dynaamisesti sitoutumaan ja etenemään ostopolulla.

5. Toista ja jatka optimointia

Vaikka ensimmäisen testin tulokset olisivat erinomaisia, optimointia ei kannata lopettaa siihen. A/B-testaus on jatkuva oppimisprosessi, sillä digitaalinen asiakaskokemus ja ostajien käyttäytyminen muuttuvat ajassa.

Voit luoda uuden ”haastajan” ensimmäisen testin voittaneelle versiolle ja katsoa, onko tuloksia mahdollista parantaa entisestään. Voit myös siirtyä seuraavaan hypoteesiin ja ottaa työn alle täysin uuden näkökulman sivuston toimivuuden tehostamiseksi.

Yhteenveto

A/B-testaus on keskeinen osa-alue digitaalisten sisältöjen ja markkinointitoimenpiteiden jatkuvassa kehittämisessä. Se on tehokas tapa siirtyä mututuntumasta dataan perustuvaan päätöksentekoon ja kasvattaa syvällistä ymmärrystä kohderyhmäsi todellisesta käyttäytymisestä ja ostoaikeista.

Leadoon kokonaisvaltainen asiakaskokemusalusta tarjoaa sinulle paitsi oikeat työkalut dynaamisten kohtaamisten rakentamiseen, myös asiantuntijatiimin tuen tulosten analysointiin ja jatkuvaan optimointiin. Jos haluat kuulla, miten dataan perustuva testaus valjastetaan teidän sivustonne kasvun tueksi, ota meihin yhteyttä!

Hanki Leadoo AI