{"id":6561,"date":"2023-12-14T15:13:00","date_gmt":"2023-12-14T13:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/masterbase.com\/es\/es\/es\/es\/es\/?p=6561"},"modified":"2024-01-19T19:19:21","modified_gmt":"2024-01-19T17:19:21","slug":"tester-a-b-tre-utfordringer-du-ma-overvinne-for-a-oppna-store-gevinster","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/masterbase.com\/nb\/pruebas-a-b-tres-desafios-que-debes-vencer-para-obtener-grandes-beneficios\/masterbase\/","title":{"rendered":"Test A\/B: Tre utfordringer du m\u00e5 overkomme for \u00e5 oppn\u00e5 store gevinster"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Og resultatene kan m\u00e5les og kommuniseres tydelig til kundene. Det finnes hundrevis av suksesshistorier med A\/B-testing, for eksempel en e-handelsstrategi som genererte 36% flere stengte handlekurver, eller en markedsf\u00f8ringstest for helsevesenet som \u00f8kte antall leads med 638%.<\/p>\n

Men det er ikke lett \u00e5 oppn\u00e5 slike resultater. I arbeidet med \u00e5 optimalisere konverteringen ved hjelp av A\/B-testing har vi sett at det er noen fellestrekk i utfordringene bedriftene st\u00e5r overfor, enten de er store eller sm\u00e5, B2B eller B2C, e-handel eller leadgenerering.<\/p>\n

Utfordring 1: \u00c5 vite hva man skal teste<\/h3>\n

Du kan ikke sende ut to versjoner av samme kommunikasjon og bare forvente et l\u00f8ft i engasjementstallene. Markedsf\u00f8rere l\u00e6rer raskt at noen sm\u00e5 endringer som er attraktive fordi de er enkle \u00e5 implementere, ikke er virkningsfulle nok til \u00e5 skape endring. De vet ogs\u00e5 at dramatiske endringer kan f\u00f8re til tap.<\/p>\n

For \u00e5 vite hva du skal teste, m\u00e5 du f\u00f8rst vite hvor du skal teste. Det er her kundedataene dine kan v\u00e6re sv\u00e6rt avgj\u00f8rende. Kj\u00f8r en analyse av beregninger innenfor livssyklusen, salgstrakten eller typen kommunikasjon du gj\u00f8r, for \u00e5 flytte dem fra en tilstand til en annen og identifisere hvor de filtrerer seg ut. Hvor faller potensielle kunder?<\/p>\n

Utfordring 2: Kj\u00f8r gyldige tester<\/h3>\n

Her kan man gj\u00f8re den feilen \u00e5 tro at man har funnet en formel for \u00e5 \u00f8ke konverteringen, selv om dette ikke er tilfelle. En annen mulig feil er \u00e5 overse en \u00f8kning i konverteringen.<\/p>\n

A\/B-testing er en vellykket taktikk p\u00e5 grunn av sin prediktive kraft. For at testresultatene virkelig skal ha en prediktiv effekt, m\u00e5 du s\u00f8rge for at de gjenspeiler kundens atferd, og at det var endringen som ble gjort i testen, som utl\u00f8ste de nye resultatene.<\/p>\n

For \u00e5 oppn\u00e5 dette m\u00e5 eksperimentet settes opp og overv\u00e5kes p\u00e5 en vitenskapelig m\u00e5te, og man m\u00e5 unng\u00e5 trusler mot validiteten, som for eksempel<\/p>\n