”Design med användaren i fokus”
Koncept att integrera & utveckla
Vad innebär konceptet Post-launch A B testing?
Efter att en produkt eller tjänst har lanserats är A/B-testning ett kraftfullt verktyg för att fortsätta förbättra användarupplevelsen och affärsresultaten. Genom att jämföra två eller flera varianter av en funktion eller design, direkt i produktion, kan team mäta vilken version som presterar bäst utifrån definierade mål, som konverteringsgrad, retention eller användarengagemang. Post-launch A/B-testning möjliggör datadrivna beslut, minskar risken för subjektiva antaganden och skapar en mer användarcentrerad produktutveckling.
Fördelar
- Datadrivna beslut: Eliminerar gissningar genom att basera förbättringar på faktisk användardata.
- Optimerad användarupplevelse: Identifierar vilken version som ger bäst engagemang, konvertering eller retention.
- Snabb feedback i verklig miljö: Testerna körs direkt i produktion, vilket ger insikter från riktiga användare i realtid.
- Minskad risk vid förändringar: Genom att testa nya funktioner på en begränsad användargrupp kan man undvika breda negativa effekter.
- Förbättrad ROI på marknadsföring: Genom att testa olika budskap, design eller erbjudanden kan man maximera kampanjens effekt.
- Kontinuerlig produktutveckling: Möjliggör iterativa förbättringar även efter lansering, vilket håller produkten relevant och konkurrenskraftig.
- Validering av hypoteser: Bekräftar om en förändring faktiskt leder till önskad effekt innan den rullas ut till alla användare.
- Mätbara KPI:er: Hjälper team att följa upp på mål som ökad användning, minskad churn eller förbättrad kundnöjdhet.
- Bättre förståelse för användarbeteende: Ger insikter om hur olika segment reagerar på förändringar, vilket kan informera framtida designbeslut.
- Snabbare iterationer: Med moderna verktyg kan tester sättas upp och analyseras snabbt, vilket påskyndar förbättringscykler.
Nackdelar
- Risk för falska positiva resultat: Statistiska avvikelser kan leda till att man tror att en förändring är bättre, trots att den inte är det.
- Låg trafik ger osäkra slutsatser: Om produkt eller webbplats har begränsad trafik eller användning kan det ta lång tid att nå statistisk signifikans.
- Tidskrävande analys: Att tolka resultaten korrekt kräver tid, expertis och förståelse för kontextuella faktorer som säsongsvariationer och användarbeteende.
- Kostnad för infrastruktur: Att sätta upp och underhålla testmiljöer kräver resurser, särskilt om man använder avancerade verktyg eller har komplexa system.
- Risk för negativ användarupplevelse: Vissa användare kan få en sämre version under testet, vilket kan påverka deras uppfattning om produkten.
- Begränsad insikt om varför något fungerar: A/B-test visar ”vad” som fungerar, men inte alltid ”varför” vilket kan leda till ytliga förbättringar utan djupare förståelse.
- Etiska överväganden: Att testa olika versioner på användare utan deras vetskap kan väcka frågor om transparens och samtycke.
- Överfokus på mikromål: Det är lätt att optimera för små KPI:er och missa större strategiska mål.
- Fragmentering av användardata: När olika versioner är i omlopp samtidigt kan det bli svårare att analysera helheten och fatta breda beslut.
Steg-för-steg-guide
- Definiera mål och hypotes: Bestäm vad man vill förbättra och formulera en hypotes.
- Identifiera testelement: Välj vad man vill testa: design, materialval, bilder, knappar, layout, text, etc. Testa en variabel åt gången för att isolera effekten.
- Skapa varianter: Version A = originalet (kontroll). Version B = ändrad version (test). Se till att båda versionerna är tekniskt stabila och visuellt jämförbara.
- Slumpmässig trafikfördelning: Använd ett A/B-testverktyg för att slumpmässigt visa olika versioner för användare. Vanlig fördelning: 50/50 eller 70/30 om du vill minimera risk.
- Bestäm testperiod och urvalsstorlek: Sätt en tydlig tidsram (t.ex. 2 veckor) eller ett mål ex timmar av användning. Använd statistiska kalkylatorer för att säkerställa att man får tillräckligt med data.
- Samla och analysera data: Mät relevanta KPI:er: Kontrollera statistisk signifikans innan man drar slutsatser.
- Välj vinnaren: Om en variant presterar signifikant bättre implementera den som ny standard. Om ingen skillnad behåll originalet eller testa något nytt.
- Dokumentera och iterera: Spara insikter, dokumentera hypotes och resultat. Använd lärdomarna för att planera nästa test.
Organisation
Vid post-launch A/B testing spelar flera olika roller en viktig del i att planera, genomföra och analysera testerna.
- Produktchefen: är ofta den som initierar testet genom att koppla det till affärsmål och prioritera vad som ska testas. Ser till att testet är strategiskt relevant och att resultaten används för att fatta beslut om produktens framtida utveckling.
- UX-designern eller UX-researcher: bidrar med insikter om användarbeteende och formulerar hypoteser baserat på kvalitativ data. De är också involverade i att tolka testresultaten ur ett användarcentrerat perspektiv, vilket säkerställer att förändringar inte bara är effektiva utan också användarvänliga.
- Dataanalytikern eller A/B-testanalytikern: ansvarar för att designa experimentet, välja rätt mätvärden och analysera resultaten statistiskt. De säkerställer att testet är tillförlitligt och att slutsatserna är baserade på signifikant data.
- Produktutvecklaren eller ingenjören: implementerar själva testet i systemet, ser till att rätt versioner visas för rätt användare och att spårningen fungerar korrekt. De är också ansvariga för att testet inte påverkar prestanda eller skapar buggar.
- Marknadsföraren eller growth managern: använder A/B-tester för att optimera kampanjer, budskap och landningssidor. Genom att testa olika varianter kan de förbättra konverteringsfrekvensen och få bättre avkastning på investeringar.
- Support- och kundtjänstteamet: spela en viktig roll genom att samla in feedback från användare under testperioden. De kan identifiera problem eller förvirring som inte syns i den kvantitativa datan, vilket ger en mer komplett bild av testets påverkan.
Behöver ni hjälp att komma igång med konceptet?
Vi erbjuder uppdragsbemanning ex UX Designer eller UX Researcher, Tekniker mm som en resurs vid genomförandet eller projektledare för bästa styrning. För att få en attraktiv och bra design, ta då in en Grafisk designer som hjälp.
Intresserad?
Rekrytering | Bemanning | Utbildning
mikael@hybridwork.se
073-9282441
”Uppmuntra till inlärning med Green Card certifiering och säkerställ att kompetensen finns för att utföra jobbet eller konceptet – ett win-win för både företaget och för era anställda i deras karriär”
Bygger på en kompetensmatris som visar vilka aktiviteter som ska vara uppfyllda med dess status visualiserat.
”Timelinespel, ett Gamification event. Post-launch A B testing företagsspel för lättsamt lärande att implementera koncept. Främjar teambuilding och framdrift”
Ett spelupplägg att kunna återkomma till för nya utmaningar. Teamen tränas i att aktivt lära sig och presentera lösningar. Skapar tävlingsmoment.
”IT stödet IKM Manager är programmoduler skräddarsytt direkt för Post-launch A B testing konceptet och stödjer ett standardiserat arbetssätt. Ger samtidigt både framdrift och historik.”
Går att företagsanpassa och vara kopplat mot affärssystem eller visualiseringsprogram ex Power Bi. Har en användarmanual som även visar hur programmet är uppbyggt.
”Ge rätt förutsättning vid införandet av Post-launch A B testing konceptet med en projektplan som har tidsatta aktiviteter och en projektbudget”
Vem gör vad och när? Skapar framdrift. Göra konceptets aktiviteter i rätt tid för att kunna vara klar enligt planerat. Vi hjälper gärna er som extern projektledare.
