Summary
This chapter explains how to design and run A/B tests by isolating a single variable, randomizing users into two groups, and measuring statistical significance to determine which version performs better.

General domain of usage
Marketing optimization

**A/B-testaus** vertailee kahta versiota samasta elementistä, kuten mainoksesta, laskeutumissivusta tai otsikkorivistä, selvittääkseen kumpi toimii paremmin.

### Hyvän A/B-testin suunnittelu

1. **Eristä yksi muuttuja**: muuta vain yhtä asiaa, kuten otsikkoa, painikkeen väriä, toimintakehotusta, kuvaa tai asettelua;
2. **Satunnaista yleisösi**: varmista, että ryhmät A ja B ovat samanlaisia, jotta erot eivät vääristy;
3. **Anna testin kestää riittävän kauan**: anna sille aikaa saavuttaa tilastollinen merkitsevyys;
4. **Arvioi tulokset objektiivisesti**: tavoitteena ei ole voittaa, vaan oppia, mihin käyttäjät reagoivat.

Tutustu digitaalisen markkinoinnin analytiikan keskeisiin käsitteisiin, mukaan lukien perustason mittarit ja konversiopolkujen analyysi. Saat selkeän käsityksen siitä, miten digitaalisen markkinoinnin suorituskykyä mitataan ja kuinka asiakaspolkuja kartoitetaan tietoisuudesta konversioon, nykyaikaisten markkinointitiimien strategisten tavoitteiden mukaisesti.

Kokeilu ja A/B-testaus

Hyvän A/B-testin suunnittelu