I denne use case opsætter vi en A/B-test for at undersøge, hvordan rækkefølgen af leveringsmuligheder påvirker konverteringsrater i indkøbskurven. Vi sammenligner to checkout-konfigurationer med de samme leveringsmuligheder, hvor kun rækkefølgen er forskellig.

 

• Konfiguration A: DHL Service Point øverst
• Konfiguration B: PostNord MyPack Home øverst

Lær hvordan du:

1. Opsætter Checkout-konfigurationen
2. Konfigurerer eksperimentet
3. Opdaterer din Connection til at bruge et eksperiment
4. Ser testresultaterne

Opsæt Checkout-konfigurationen

Først skal du konfigurere den Checkout-konfiguration, som du vil sammenligne med din standard-Checkout. Den nemmeste måde at gøre dette på er ved at duplikere din standardkonfiguration og foretage ændringer i den del, du vil teste.

1. I nShift Portal skal du gå til Checkout > Configurations og finde din standard-checkout.
    
2. Klik på menuen med de tre prikker og vælg Duplicate.
   
   
    
3. Opdater Name på konfigurationen for at adskille den fra den oprindelige konfiguration. Navnet er kun til internt brug og vises i Checkout-konfigurationsgrænsefladen.
    
4. Vælg den member account hvor Checkout-konfigurationen skal gemmes. 
    
5. Vælg en template og en sender. Alle andre indstillinger udfyldes automatisk med data fra den oprindelige konfiguration. 
    
6. Vores standardkonfiguration har DHL Service Point øverst. Gå til Delivery options og ændr rækkefølgen af leveringsmulighederne ved at trække og slippe dem, så PostNord MyPack Home er øverst.
   
   
    
7. Klik på Save.

Bemærk: Hvis du opsætter en Checkout-konfiguration fra bunden, kan du finde instruktioner i denne artikel: Opret en nShift Checkout-konfiguration

Konfigurer eksperimentet

Vi er nu klar til at konfigurere eksperimentet. Dette er en simpel opsætning, fordi vi kun ønsker at fordele trafikken mellem vores to konfigurationer.

1. Gå til Experiments i topmenuen og klik på Create new experiment.
    
2. Udfyld Name og vælg Member account fra rullemenuen (skal være den samme som bruges til dine checkout-konfigurationer).
    
3. Tilføj en beskrivelse for at huske formålet med eksperimentet.
    
4. Angiv Start- og Stop-dato for eksperimentet. Eksperimentet kører kun i denne periode. Når den aktuelle dato er før eller efter eksperimentperioden, bruges den konfiguration eller gruppe, der er defineret i forbindelsen.
    
5. Klik på Add new segmentation.
    
6. Tilføj de to checkout-konfigurationer, der skal sammenlignes, og sæt trafikandelen til 50 % for hver.
   
   
    
7. Klik på Continue og Save. Eksperimentet vil køre i den planlagte periode.
    
8. Hvis du bruger vores API, skal du huske at opdatere din connection, så den peger på eksperimentet (læs mere her).

Billede, der viser hele eksperimentopsætningen:

Eksempler på Checkout-widgeten

Konfiguration A: DHL Service Point øverst:

 

Konfiguration B: PostNord MyPack Home øverst:

Opdater din Connection til at bruge et eksperiment

Hvis du bruger Checkout API’et, indeholder dine forespørgsler et Connection ID til at identificere din Checkout-konfiguration. For at bruge et eksperiment i din nuværende integration peger du blot din connection mod et eksperiment. Dette gøres nemt i brugergrænsefladen og kræver ingen kodeændringer.

1. Gå til Connections i topmenuen.
    
2. Klik på menuen med de tre prikker ved siden af den Connection, der bruges af din integration, og vælg Edit.
    
3. Vælg det eksperiment, der skal bruges, fra rullemenuen Experiment . 
   
   
    
4. Klik på Save. Connection ID vil nu pege på eksperimentet i stedet.

Se testresultaterne

Når eksperimentet er afsluttet, kan du downloade en metrics-fil for at analysere resultaterne. 

 

1. Gå til Experiments i topmenuen.
    
2. Klik på menuen med de tre prikker ved siden af det eksperiment, du ønsker resultater for, og vælg Download Results.
   
   
    
3. Klik på knappen Export i pop op-vinduet. Datoerne for eksperimentet er udfyldt på forhånd, men du kan justere dem efter behov. 
   
   
    
4. En CSV-fil genereres snart med de data, der er indsamlet i perioden.

Du kan også se nøglemålinger under Segmentations > Results på eksperimentets konfigurationsside.

Metrics-data i rapporten

Nedenfor er en oversigt over de metrics, der er inkluderet i CSV-filen. Hver linje i filen repræsenterer en checkout-session og dens data.

• Member Account ID
• Request ID
• Connection ID
• Group ID
• Checkout ID
• Checkout Version
• Receiver Postal Code
• Receiver Country Code
• Language Code
• Currency Code
• Option ID
• Option Name
• Option Index
• Segmentation ID
• Source System
• Carrier ID
• Carrier Product ID
• Created
• Selected
• Shipment Count
• Total Request Price
• Total Checkout Price
• Total Addons Price
• Total Full Price