Navigering av utfordringene innen webeksperimentering
Praktisk innsikt og løsninger på hvordan man løser vanlige A/B-testutfordringer.
Written by Vegard Ottervig on
Webeksperimentering er en kritisk komponent i enhver datadrevet innholdsstrategi. Det er en vei til å forstå brukeratferd og preferanser.
Men med potensialet for stor innsikt kommer kompleksiteten i gjennomføringen. Å gjenkjenne og imøtekomme disse utfordringene er avgjørende for at redaksjonsteam kan utnytte eksperimentering effektivt.
Utfordring #1: Sikre representativ utvalgsstørrelse
En vanlig hindring i A/B-testing er å sikre at utvalgsstørrelsen er stor nok til å være representativ, og dermed gi statistisk signifikans til resultatene.
Små utvalg kan føre til misvisende konklusjoner, mens unødvendig store utvalg kan være overveldende og sløse med ressurser.
Løsning:
Bruk kalkulatorer for utvalgsstørrelse og fastsett klare mål før du starter tester. Disse kalkulatorene tar hensyn til forventet effektstørrelse og testens styrke, noe som kan hjelpe med å bestemme det minste antall deltakere som trengs for konklusive resultater.
Vurder også tidspunktet for testen for å fange et representativt øyeblikksbilde av publikum, og unngå anomalier som julesalg eller spesielle begivenheter med mindre de er en del av dine spesifikke testparametere.
Utfordring #2: Opprettholde testintegritet
Å justere et pågående eksperiment kan være veldig fristende, spesielt når foreløpige resultater vekker tvil eller spenning.
Men å gjøre endringer midt i testen kan svekke integriteten til dataene og føre til skjeve resultater.
Løsning:
Definer en streng protokoll før testing, som beskriver testens varighet og betingelsene der det vil være akseptabelt å gripe inn. Følg denne protokollen nøye og sørg for at alle interessenter forstår viktigheten av denne disiplinen.
Bruk også testplattformer som låser testens betingelser når den er startet for å forhindre uautoriserte endringer.
Se også: 10 ferdigheter du trenger for å bygge suksessfulle digitale opplevelser »
Utfordring #3: Koordiner med forretningsmål
Webeksperimenter som ikke er i tråd med de overordnede forretningsmålene kan føre til optimaliseringer som forbedrer måledata som klikkrater, men som ikke nødvendigvis bidrar til bunnlinjen.
Løsning:
Begynn med sluttresultatet i tankene. Samarbeid med forskjellige avdelinger for å forstå og definere hvordan resultatene av eksperimenter påvirker bredere forretningsmål.
Lag en valideringsplan som skisserer hvordan du vil måle effekten av eksperimentene mot nøkkelprestasjonsindikatorer (KPI-er) som leadgenerering, salgskonverteringer eller kundelojalitet.
Utfordring #4: Håndtere flere eksperimenter
Å kjøre flere eksperimenter samtidig kan være skremmende. Det kan skape forvirring og føre til 'eksperimentforstyrrelser,' der en test påvirker utfallet av en annen.
Løsning:
Prioriter eksperimenter basert på potensiell innvirkning og ressurstilgjengelighet. Bruk et sentralisert eksperimentsporingssystem for å planlegge og overvåke alle pågående eksperimenter.
Sørg også for at teamet ditt forstår flyten og interaksjonen mellom forskjellige tester, for å redusere risikoen for krysskontaminering av resultater.
Utfordring #5: Tolke data riktig
Kompleksiteten til webdata kan noen ganger føre til feiltolkninger, som igjen kan føre til feilaktige forretningsbeslutninger.
Løsning:
Invester i opplæring av teamet ditt om datakunnskap og analyse. Kombiner kvantitative data med kvalitative innsikter for et fyldigere bilde.
Bruk et ‘skeptisk blikk’ når du evaluerer resultater, se etter forvirrende variabler og vurder konteksten til dataene.
Søk til slutt fagfellevurderinger av datatolkningen for å sikre at du ikke har oversett alternative forklaringer på funnene dine.
***
Effektiv webeksperimentering er en delikat balanse mellom vitenskap og strategi. Ved å ta tak i disse utfordringene med praktiske løsninger, kan redaksjonsteam sikre at deres webeksperimenteringsinnsats er robust, pålitelig og i tråd med deres innholdsstrategi og forretningsmål.
