nShift Checkout Experiments er et kraftfuldt værktøj, der gør det nemt for dig at udføre A/B-testning for at hjælpe dig med at optimere din checkout-flow og forbedre konverteringsraterne. Det indebærer at sammenligne to versioner af din checkout-flow for at se, hvilken der fungerer bedst. Ved systematisk at teste ændringer kan du træffe datadrevne beslutninger for at forbedre brugeroplevelsen og maksimere salget. 

Indhold i denne artikel:

• Hvad er A/B-testning?
• Hvorfor bruge A/B-testning i checkout-flowet?
• Sådan kører du en A/B-test
• Use cases - Lær hvordan du bruger nShift Checkout Experiments

Hvad er A/B-testning?

A/B-testning (eller split-testning) opdeler dit publikum i to grupper:

• Gruppe A: Ser den originale version af dit checkout-flow (kontrollen).
• Gruppe B: Ser en modificeret version med én ændring, som et nyt design, knapfarve eller betalingsmulighed.

Ved at måle adfærden i begge grupper kan du afgøre, om ændringen fører til højere konverteringer.

Hvorfor bruge A/B-testning i checkout-flowet?

Checkout-flowet er stedet, hvor brugerne beslutter sig for at gennemføre deres køb, hvilket gør det kritisk for din forretning. Små forbedringer her kan føre til betydelig vækst i omsætningen. A/B-testning giver dig mulighed for at:

• Identificere og løse problemområder.
• Teste nye ideer uden at risikere dit samlede salg.
• Forstå hvad der fungerer bedst for dine kunder.

Sådan kører du en A/B-test

1. Definér dit mål - Beslut hvad du ønsker at forbedre. Det mest almindelige mål i et checkout-flow er at øge konverteringsraten — procentdelen af brugere, der gennemfører deres køb.
      - Vælg én variabel at teste Fokuser på én ændring ad gangen for klare resultater. For eksempel
      - Ændre prisfastsættelse
      - Ændre rækkefølgen af leveringsmuligheder
    
2. Opret dine varianter - Det er nemt at duplikere din eksisterende checkout-konfiguration i administrationsgrænsefladen og kun ændre den del, du ønsker at teste, for at skabe en variant til A/B-testning.
      - Version A: Det nuværende checkout-flow (kontrol).
      - Version B: Den duplikerede version med din ændring (variation).
    
3. Opsæt din test - Med nShift Checkout Experiments kan du vælge præcis, hvordan du vil fordele trafikken mellem de checkout-konfigurationer, du ønsker at sammenligne. Du kan opdele trafikken procentmæssigt eller opsætte specifikke betingelser, f.eks. sende en andel af trafikken fra Sverige til en bestemt version. 
    
4. Kør testen - Lad testen køre i en tilstrækkelig lang periode for at indsamle meningsfulde data. Varigheden afhænger af dit trafikvolumen, men en typisk test kan køre i 1–2 uger.
    
5. Analyser resultater - Download metriksfilen og sammenlign konverteringsraterne mellem Version A og Version B. Hvis den nye version viser en statistisk signifikant forbedring, har du en vinder og kan rulle den succesfulde variant ud til alle brugere.

Use cases - Lær hvordan du opretter nShift Checkout experiments

Du starter altid med at oprette de varianter, du ønsker at teste, som separate checkout-konfigurationer under Configurations og opsætter derefter testen under Experiments for at styre trafikandel og varighed.

Følgende brugssituationer forklarer trin-for-trin, hvordan du opsætter forskellige tests ved hjælp af nShift Checkout Experiments:

Use case 1:

Test af omrokering af leveringsmuligheder Denne use case guider dig gennem et eksperiment designet til at undersøge, hvordan rækkefølgen af leveringsmuligheder påvirker konverteringsrater for kurven. Gå til use casen →

Use case 2:

Test af effekten af forskellige priser Denne use case undersøger, hvordan forskellige leveringspriser påvirker konverteringsrater for kurven, og hvordan de kan opsættes som A/B-tests. Gå til use casen →

Use case 3:

Test af leveringsgebyrer under grænsen for gratis fragt Mange webshops har en grænse for gratis fragt, men mange ordrer ligger under denne. Det er vigtigt at forstå, hvordan leveringsgebyrer påvirker konverteringsrater for disse kunder, og det er oplagt at undersøge i en A/B-test. Gå til use casen →

Use case 4:

Test af en anden checkout-konfiguration for svenske kunder Vil du målrette et specifikt kundesegment? Denne use case viser, hvordan du opsætter et eksperiment med betingelser for at styre trafikken fra specifikke markeder. Gå til use casen →