A/B/n-testning med SitecoreAI: Optimera din webbplats med datadrivna insikter

Vad är A/B/n-testning och varför är det viktigt?

A/B/n-testning handlar om att jämföra olika versioner av en webbsida eller ett innehållselement för att se vilken version som presterar bäst. Genom att formulera en tydlig hypotes, till exempel att en ny färg eller placering på en CTA-knapp ökar sidvisningar med 10%, kan du fatta datadrivna beslut som förbättrar användarupplevelsen och konverteringen.

Vad är skillnaden mellan A/B-testning och A/B/n-testning?

Huvudskillnaden mellan A/B-test och A/B/n-test är antalet versioner, så kallade varianter, som testas. A/B-testning jämför två varianter medan A/B/n-testning testar flera varianter samtidigt. Ett A/B-test är en enkel jämförelse mellan två alternativ och testar en specifik ändring för att se vilken som presterar bäst. Ett A/B/n-test utvärderar flera designalternativ, layouter eller rubriker samtidigt och ger en snabbare överblick över vilken av många idéer som fungerar bäst.

Vad skiljer SitecoreAI från traditionella A/B-testverktyg?

SitecoreAI skiljer sig från traditionella A/B-testverktyg genom att det är tätt integrerat med hela Sitecore-ekosystemet och kan använda artificiell intelligens för att optimera tester. Det innebär bland annat:

• Snabbare insikter: SitecoreAI hjälper till att analysera resultat i realtid och kan identifiera vinnande varianter snabbare än manuella tester. Med SitecoreAI kan du jämföra upp till sex varianter.
• Automatisering: Du kan konfigurera regler för att automatiskt skicka all trafik till vinnande varianter när resultaten är statistiskt signifikanta, vilket minskar manuellt arbete.
• Integration med Sitecore: Eftersom testverktyget är byggt i plattformen kan du enkelt koppla A/B/n-testning till andra Sitecore-funktioner, som formulär och innehållshantering, utan att behöva externa verktyg.
• Effektiva standardmål: SitecoreAI kommer med fördefinierade mål (t.ex. sidvisningar, formulärinsändningar, bounce rate) som gör det enkelt för marknadsförare att snabbt komma i gång utan avancerad statistikkunskap.

Kort sagt gör SitecoreAI det möjligt att kombinera A/B/n-testning med AI-drivna insikter på ett sätt som är svårt att uppnå med fristående testverktyg. Det sparar tid, ger mer träffsäkra resultat och underlättar optimering av hela webbplatsen.

Så fungerar A/B/n-testning i SitecoreAI

Först tar du fram en hypotes för ditt test. Exempel kan vara att minskat antal fält i ett formulär kommer öka antal insända formulär med 10% jämfört med vad vi har idag.

Utifrån din hypotes formulerar du testets mål. I SitecoreAI finns fördefinierade standardmål:

• Öka sidvisningar
• Öka insändning av formulär
• Minska bounce rate
• Minska exit rate

Du skapar sedan en kontrollvariant (variant A) och en testvariant (variant B) och skickar trafiken mellan dem, antingen 50/50 eller med annan, av dig beslutad, fördelning. Som nämnt ovan kan du skapa upp till sex varianter. Du bestämmer själv hur länge testet ska köras, men Sitecore rekommenderar att testet körs minst en vecka för att säkerställa statistiskt signifikanta resultat.

SitecoreAI ger dig sedan insikter om vilken variant som presterade bäst, eller om det inte finns någon skillnad (null-resultat). Du kan konfigurera så att den vinnande varianten automatiskt får all trafik, eller om resultatet är osäkert, att testet förlängs eller att trafiken går tillbaka till ursprunglig variant.

Vad du kan testa

Allting som du kan ändra på en sida eller i ett formulär kan du testa. Några exempel listas nedan:

• Innehåll: Bilder, CTA-texter, rubriker och komponenter.
• Sitecore-formulär: Antal fält, placering av knappar.
• Design och layout.

Tips för effektiv testning

• Ändra så få variabler som möjligt åt gången. Det gör resultatet tydligare och enklare att tolka.
• Prioritera de delar av sidan som har störst påverkan, som hero-banners eller köpknappar.
• Kör tester regelbundet för att ta hänsyn till olika besökares beteenden över tid.
• Ställ in ett confidence score (t.ex. 95%) för att avgöra när en vinnande variant kan få all trafik.

Tänk på att A/B/n-testning inte fungerar samtidigt som personalisering. Eftersom personalisering visar olika innehåll till olika användare kan det skapa konflikter med testets syfte. Om du vill köra ett A/B/n-test på en sida med personalisering är lösningen att tillfälligt pausa personaliseringen under tiden du kör testet.