Formulering av hypoteser

Å formulere klare og testbare hypoteser er et avgjørende steg i utformingen av en vellykket A/B-test. En hypotese gir en fokusert påstand som kan vurderes ved hjelp av data fra eksperimentet ditt. I A/B-testing trenger du alltid to hypoteser: nullhypotesen og alternativhypotesen.

Nullhypotesen (ofte skrevet som H0) er en standardpåstand som antar at det ikke er noen effekt eller forskjell mellom de to gruppene dine (A og B). Alternativhypotesen (H1 eller Ha) beskriver hva du forventer skal skje dersom endringen din har en innvirkning.

En godt strukturert hypotese er:

• Klar og spesifikk;
• Direkte testbar ved bruk av dataene du samler inn;
• Fokuserer på ett målbart utfall.

Tenk deg at du ønsker å teste en ny farge på "Registrer deg"-knappen på nettsiden din. Slik kan du strukturere hypotesene dine:

• Nullhypotese (H0): "Å endre fargen på 'Registrer deg'-knappen vil ikke endre brukerens registreringsrate."
• Alternativhypotese (H1): "Å endre fargen på 'Registrer deg'-knappen vil øke brukerens registreringsrate."

Eller, for en markedsføringskampanje:

• Nullhypotese (H0): "Å sende en ukentlig kampanje-e-post påvirker ikke gjennomsnittlig kjøpsverdi."
• Alternativhypotese (H1): "Å sende en ukentlig kampanje-e-post øker gjennomsnittlig kjøpsverdi."

Unngå vage eller ikke-testbare påstander, som "Det nye designet er bedre" eller "Brukerne vil like den nye funksjonen." Fokuser i stedet på målbare resultater som konverteringsrate, gjennomsnittlig ordrestørrelse eller klikkrate.