Hva er A/B-testing?
Sveip for å vise menyen
A/B-testing innebærer å dele en populasjon inn i ulike grupper, eksponere hver gruppe for en forskjellig versjon av et produkt, en funksjon eller en prosess, og deretter måle hvilken versjon som oppnår ønsket resultat mest effektivt.
A/B-testing er en strukturert tilnærming til eksperimentering som sammenligner to eller flere alternativer for å avgjøre hvilket som presterer best i henhold til en spesifikk måleparameter.
Konseptet med A/B-testing har sitt utspring i den vitenskapelige metode, hvor kontrollerte eksperimenter brukes for å isolere effekten av én enkelt variabel. De tidligste formene for kontrollerte forsøk stammer fra landbrukseksperimenter på 1700- og 1800-tallet, samt kliniske studier innen medisin. Innenfor forretnings- og teknologisektoren ble A/B-testing populært etter hvert som selskaper ønsket å optimalisere nettsider, annonser og produkter gjennom evidensbaserte beslutninger.
I den vitenskapelige metode starter man med en hypotese, designer et eksperiment for å teste den, samler inn og analyserer data, og trekker konklusjoner. A/B-testing anvender denne prosessen på reelle problemstillinger. Et teknologiselskap kan for eksempel ønske å øke antall brukere som registrerer seg for en tjeneste. De kan lage to versjoner av en registreringsside: én med det eksisterende designet (kontrollgruppen), og én med et nytt oppsett (varianten). Ved å tilfeldig tildele brukere til hver versjon og måle registreringsraten, kan selskapet avgjøre hvilket design som er mest effektivt.
- Kontrollgruppe: gruppen som mottar standard- eller eksisterende versjon. Hvis du tester en ny utsjekkingsprosess på en netthandel, fortsetter kontrollgruppen å bruke den opprinnelige utsjekkingsflyten;
- Variant (eller behandlingsgruppe): gruppen som mottar den nye eller endrede versjonen. I det samme netthandel-eksempelet vil variantgruppen bruke den redesignede utsjekkingsprosessen;
- Konverteringsrate: andelen brukere som fullfører en ønsket handling, for eksempel å gjennomføre et kjøp eller melde seg på et nyhetsbrev. Hvis 100 brukere besøker en registreringsside og 10 registrerer seg, er konverteringsraten 10 %;
- Uplift: forskjellen i konverteringsrate (eller en annen måleparameter) mellom varianten og kontrollgruppen. Hvis kontrollgruppens konverteringsrate er 10 % og varianten er 12 %, er uplift 2 %;
- Statistisk signifikans: et mål på om de observerte forskjellene mellom gruppene sannsynligvis skyldes endringen som testes, og ikke tilfeldigheter. For eksempel, hvis du gjennomfører en A/B-test og ser en uplift på 2 %, forteller statistisk signifikans deg om dette sannsynligvis er en reell effekt;
- Eksperimentvarighet: hvor lenge testen pågår. En test må vare lenge nok til å samle inn tilstrekkelig data for å trekke pålitelige konklusjoner. Å kjøre en test i bare noen timer kan gi et feilaktig bilde av normal brukeradferd, mens å kjøre den i flere uker gir mer robuste resultater.
Tenk deg at du jobber for en nettbutikk. Du ønsker å teste om en ny "Kjøp nå"-knapp øker antall kjøp. Du fordeler tilfeldig halvparten av besøkende til å se den gamle knappen (kontrollgruppe) og den andre halvparten til å se den nye knappen (variant). Du registrerer antall kjøp (konverteringshendelser) i hver gruppe, beregner konverteringsraten og måler løftet. Etter å ha kjørt testen i to uker (eksperimentvarighet), analyserer du resultatene for å se om forskjellen er statistisk signifikant. Denne prosessen og terminologien utgjør grunnlaget for A/B-testing i praksis.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
