A/B-testaamisella tarkoitetaan satunnaistettua koetta kahden eri version A ja B välillä. Verkkokaupan kontekstissa testattavia asioita ovat esimerkiksi verkkokaupan tai sen mainonnan eri elementit. Testaamisen tavoitteena on myynnin kasvattaminen lyhyellä tai keskipitkällä aikavälillä.
Kun puhumme testaamisesta, puhumme dataohjautuvasta päätöksenteosta. Sen tulisi olla tärkein ohjenuora kaikessa markkinoinnissa. Tosiasiassa todella iso osa yrityksistä kokee dataan perustuvan markkinoinnin tekemisen vähintäänkin haastavaksi. Jatkuvaa oppimista vaativaa kulttuuria ei ole vielä omaksuttu tai testaamista tehdään siten, että se ei tuota kaupallisesti merkittäviä tuloksia.
Hypoteesin ja testaussuunnitelman tekeminen
Suuri osa verkkokaupan testeistä epäonnistuu ennen aikojaan, koska testejä ei ole suunniteltu tai dokumentoitu kunnolla. Olen nähnyt kymmeniä kertoja, kuinka verkkokauppaan ajetaan useita A/B-testejä, mutta mitään hyödynnettävää tietoa ei silti saada ulos.
Jokin osa-alue testistä epäonnistuu, testin tuloksia ei osata tulkita tai testattava asia on niin vähäpätöinen, ettei versioiden välille synny riittävästi eroa.
Tästä syystä jokainen testi tulisi käynnistää tekemällä testaussuunnitelma, jossa testi kuvataan mahdollisimman tarkasti. Testaussuunnitelma on dokumentti, johon määritellään minimissään testin tarkoitus, kuvaus, tavoite, hypoteesi, mittarit ja aikataulu – sekä testin päätyttyä myös tulokset. Näistä korostaisin ennen kaikkea hypoteesin laatimista.
Hypoteesin tekeminen on kriittinen vaihe,
joka usein ohitetaan aivan liian helposti.
Hypoteesi on ennustus testin lopputuloksesta, eli mitä testillä halutaan todentaa. Ilman hypoteesia testistä on vaikea saada jatkohyödynnettävää dataa.
Testin hypoteesi voi olla esimerkiksi ”Odotamme display-bannerien konversioprosentin nousevan, kun lisäämme otsikkoon laskurin, joka kertoo kampanjahintojen voimassaoloajan tunteita”.
Testin rakentaminen ja oppien hyödyntäminen
Testaamisessa on äärimmäisen tärkeää, että testi toteutetaan kontrolloidusti ja oikein. Tähän kohtaan kannattaa kiinnittää erityistä huomiota, jotta testin lopputuloksia voidaan oikeasti hyödyntää tulevaisuudessa.
Ensimmäinen huomioitava asia on se, että testissä on käytössä tarpeeksi laajat, vertailtavat kontrolliryhmät. Liian usein esimerkiksi mainosversioita testataan näyttämällä eri versioita samoille ihmisille. Silloin kyseessä ei ole A/B-testi. Jos käyttäjä näkee molemmat versiot, on testi mennyt pilalle, eikä datan perusteella voida enää tehdä luotettavia johtopäätöksiä. A/B-testausta ei pidä sekoittaa siihen, että digitaalisessa mainonnassa tuotetaan useita erilaisia mainosversioita, joita sitten optimoidaan kohti parasta lopputulosta.
Laajojen vertailtavien kohderyhmien käyttö tarkoittaa aiemmin mainitussa display-bannerien esimerkissä seuraavaa:
1. Mainonnanhallintajärjestelmä ohjaa puolet kohderyhmästä näkemään bannerit otsikolla, joka sisältää laskurin. Toinen puoli näkee bannerit ilman laskuria.
2. Testiä ajetaan niin kauan, kunnes molemmat versiot ovat saaneet riittävästi näyttöjä. Testin pituus riippuu budjetista ja kohderyhmän koosta.
Vaikka A/B-testaaminen tehtäisiin alusta lähtien oikein, saatetaan silti päätyä tilanteeseen, jossa A- ja B-version välille ei synny tilastollisesti merkittävää eroa eikä tuloksia voida hyödyntää. Tämä on tyypillistä varsinkin silloin, kun testataan esimerkiksi hyvin hienovaraista muutosta tekstissä tai asettelussa.
Tärkeintä on kuitenkin se, että kun löydetään selkeästi parempi versio, tuloksia myös hyödynnetään. Display-banner-esimerkin kohdalla tämä voisi tarkoittaa sitä, että voittavaa versiota hyödynnetään seuraavan kampanjan aikana kaikessa mainonnassa.
Testaaminen on uuden oppimista
ja vanhan poisoppimista.
Moderniin markkinointiin kuuluu vanhojen mantrojen kyseenalaistaminen ja siirtyminen pois perstuntumaan perustuvasta päätöksenteosta. Johdonmukaisella testaamisella ja tulosten jalkauttamisella voidaan parantaa verkkokaupan myyntiä ja asiakaskokemusta merkittävästi. Jo puolen prosentin parannus verkkokaupan tehokkuuteen voi tarkoittaa kymmeniä tuhansia euroja lisää myyntiä.
A/B-testauksen ABC
A. HYPOTEESI AINA MUKAAN TESTAUSSUUNNITELMAAN
Tee testaussuunnitelma, joka sisältää seuraavat: testin tarkoitus, kuvaus, tavoite, hypoteesi, mittarit ja aikataulu sekä testin päätyttyä myös tulokset.
B. VERTAILTAVAT KONTROLLIRYHMÄT
Valitse testiin riittävän laajat, vertailtavat kontrolliryhmät.
C. JATKUVA OPPIMINEN
Hyödynnä tuloksia ja jatka testaamista systemaattisesti.
Haluatko apua verkkokaupan testaamiseen käytännössä tai strategisella tasolla? Lähetä sähköpostia, niin jutellaan lisää: heikki.pieniniemi@dagmar.fi
Lue Vetoapua verkkokauppaan -sarjan aiempia kirjoituksia:
Oppiva verkkokauppamarkkinointi: paras mittaamisen kokonaisuus myynnin tehostamiseen
Oletko A/B-testannut väärin? Näin kasvatat verkkokaupan myyntiä testaamalla.
Lisävirtaa uuden verkkokaupan asiakasmääriin
RADLYn vinkit verkkokauppiaalle: myynnin parhaat AI-pohjaiset työkalut
Seitsemän uutta vinkkiä sisällöistä, jotka vauhdittavat verkkokauppasi konversioita
Brändiverkkokaupan personoinnin työkalujen ABC
Tuo asiakkaan ääni verkkokaupan kehittämiseen: tutkimustyökalut
Verkkokaupan rakettinousu käynnisti markkinaosuuksien uusjaon