croCRO står for Conversion Rate Optimization og er for mange kjent som konverteringsoptimalisering. Basert på et raskt søk kan det virke som at begrepetet CRO er den nye “Growthacker-tittelen”, altså et begrep som blir brukt mye men som har lite substans. Derfor bestemte jeg meg for å skrive et blogginnlegg om dette feltet. For å forstå CRO må vi forstå hva en konvertering kan være.

En konvertering kan være en hvilken som helst (ønsket) handling som blir utført av en bruker.

For en nettbutikk vil dette som regel være salg, for en veldedighetsorganisasjon kan det være en donasjon og for en blogg kan det være deling i sosiale medier. En konvertering er ganske enkelt når en bruker utfører en handling som du vil at h*n skal gjøre.

Hva er CRO og hvorfor er det viktig?

For å differensiere konseptet og gjøre det enklere å forstå hva de fleste mener når de snakker om CRO så kan man se på det slik: SEM og SEO avdelinger jobber aktivt for å primært skaffe synlighet, relevant trafikk og gi nettsteder bedre betalt- og organisk plassering. CRO handler om hva man gjør med denne trafikken for å øke konverteringer og omsetning. Om nettbutikken din har 20.000 besøkende i løpet av en måned og kun 500 har konvertert i løpet av denne måneden burde du fokusere på CRO og gjøre trakten din bredere, framfor å dytte mer trafikk gjennom en relativt smal trakt.  I mange tilfeller vil det altså være mer lønnsomt å fokusere på å øke antallet som konverterer av den eksisterende trafikken fremfor å få mer trafikk inn. Gjennom analyse og testing kan man avdekke faktorer som hemmer konvertering, og om man klarer å fjerne typiske conversion killers vil man få mer nytte ut av trafikken fra andre aktiviteter. Gjennom grundig CRO arbeid kan man altså oppnå:

  • Lavere kostnad per konvertering
  • Økt omsetning
  • Større ROI

Ved å A/B teste elementer på en nettside kan man raskt avdekke faktorer som hemmer konvertering og implementere nye løsninger som har levert gode resultater gjennom tester og analyse. Men CRO er ikke begrenset til A/B testing! A/B testing må betraktes som en løsning på et identifisert problem. Om du tester tilfeldige ting så vil du kaste bort mye tid og ressurser. CRO er et bredt felt og her ser du hva Tim Ash, CEO i SiteTurners mener er kjernen i CRO:

“It typically involves elements of visual design, copywriting, user experience, psychology, testing out different versions of your website content, and the neuromarketing to influence people to act.” –Tim Ash, CEO i SiteTuners

Selvom A/B eller Multivariate testing er en viktig del av CRO, så er altså ikke feltet begrenset til dette. CRO kan handle om brukertesting, brukeropplevelse, forbrukerpsykologi og mye mer. Personlig tror jeg at CRO er et vanskelig begrep å forstå for mange da det er et bredt felt hvor ingen av aktivitetene alene nødvendigvis kan kalles CRO. Det er derimot hele pakken bestående av analyse og vitenskapelig datadrevet tilnærming som til sammen utgjør CRO. A/B testing er ett av flere viktige verktøy om det gjøres riktig og da snakker jeg ikke nødvendigvis om å endre fargen på en knapp fra rød til grønn. Dette kan selvfølgelig ha en effekt på CTR, men best practice er å starte med elementer som du mistenker vil ha stor påvirkning på antall konverteringer og da er fargen på knappen sjelden første prioritet. Det finnes mange artikler om de beste elementene å teste, men desverre er mange av disse tipsene overfladiske tester for å kunne generaliseres i en “topp 10 liste”. Det er også viktig å påpeke at resultater fra A/B tester alltid burde sees i lys av andre analyser man har utført da selv avanserte statistikk kalkulatorer kan gjøre feil og gi deg false positives.

Ettersom jeg har sett mye forvirring rundt hvordan man først skal teste når man har identifisert diverse friksjonspunkter, skal jeg nå ta dere gjennom min prosess for testing. Dette er mitt lille forsøk på å ta et oppgjør med overfladiske tester.

Så hvordan lager du gode tester?

Hele poenget med testing er først å fremst å unngå synsing. Elementer som boostet konvertering i en nettbutikk vil ikke nødvendigvis fungere i en annen nettbutikk da kundebasen kan oppføre seg annerledes. Derfor er det viktig å være kritisk til tidligere suksessfaktorer da det sjelden kan generaliseres og videreføres med samme effekt. Gode tester krever en god hypotese og jeg har derfor lagd et eksempel på mulig fremgangsmåte i en A/B test:

  1. Du undersøker et fenomen og ser på eksisterende kvalitativ/kvantitativ data.
  2. Basert på data utformer du en hypotese.
  3. Du kryssjekker hypotesen gjennom induktiv eller deduktiv metode for å se om hypotesen er god og om den faktisk kan testes.
  4. Du identifiserer faktorer som kan påvirke variablene du ønsker å teste. Dette kan være faktorer som støy på nettsiden, mistillit til bedriften/budskap, mangel av brukervennelighet og veldig mye mer.
  5. Avhengig av hvor mange variabler du ønsker å teste vil du nå velge mellom A/B og multivariate testing. Men før du utfører noen av disse testene så ønsker du å kjøre en A/A test. (Jeg skal forklare hvorfor senere).
  6. Deretter starter du syklusen: Test > Analyser > Optimaliser >Repeat

Noe av det viktigste når det kommer til tester som dette er at man sørger for at hypotesen er god. Samler man inn haugevis av data med et dårlig grunnlag er det stor sjangse for at dataen du sitter igjen med ikke er signifikant eller appliserbar. Gjennom en grundig analyse av brukerflyt og brukeratferd + testing vil man lettere kunne finne avvik og forbedringspotensiale i kjøpstrakten og implementere endringer basert på innsamlet data. Creativethirst har laget en checklist for hvordan du identifiserer en god hypotese:

  1. Does your hypothesis focus on something that you can actually test? What impact will this recommendation have on the business? (if the answer is you can’t tell then it’s probably not a good idea to test)
  2.  How many things will change if we tested this idea? (if the answer is a lot then you have a lot of hypothesis to work through)
  3. Is there enough traffic to test? (you can test low traffic pages but the approach is different)
  4. How will we measure the results? (if the answer is I don’t know, do some more research)
  5. Is there evidence to support this idea?
  6.  Will you learn something even if your hypothesis is incorrect?

Jeg nevnte tidligere at du ALLTID burde kjøre en A/A test før du begynner med A/B og Multivariate. Veldig mange hopper over dette leddet og det kan være kritisk for resultatene dine. Så hva er poenget med å kjøre to identiske versjoner opp mot hverandre i en test?

Avhengig av hvilket verktøy du bruker så kan signifikanse bli målt på forskjellige måter. Når du kjører en A/A test ønsker du å teste verktøyet alene og ikke elementer på nettsiden din. Se på det som at du prøvekjører en bil før du kjøper den. I en A/A test er målet å oppnå 0 signifikanse i motsetning til A/B tester hvor du vil ha >95% signifikanse. Om verktøyet du bruker rapporterer signifikanse i en A/A test er det mest sannsynlig grunnet feil i implementering eller oppsettet av testen.

Synes du dette innlegget var interessant setter jeg pris på om du deler det videre til noen som har nytte av det. Har du spørsmål eller innspill så legg gjerne igjen en kommentar! Eller send meg en e-post på jonas@inevo.no.

-Jonas Moe

 


jonasmoe

Jeg jobber som digital rådgiver og brenner for CRO. Jeg har jobbet med netthandel siden jeg startet i bransjen og elsker å hjelpe bedrifter med å nå sitt fulle potensiale gjennom conversion research og testing.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Posts

Digital Markedsføring

Verktøyene du trenger for å dominere netthandel

De riktige verktøyene kan løfte markedsføringen din til et nytt nivå. I dette innlegget har jeg kategorisert noen av de beste verktøyene jeg bruker til diverse formål. Dette er ikke en uttømmende liste da det kun Read more…

Digital Markedsføring

Hva betyr det å være datadrevet?

I en tid hvor vi har tilgang på enorme mengder data og innsikt om digitalt publikum, sliter mange fortsatt med å måle riktig. Tidligere denne uken leste jeg en artikkel (krever premium abonement) hvor snittlesetid ble trukket Read more…

Digital Markedsføring

A/B test i Google Optimize på under 3 minutter

I denne videoen viser jeg deg hvordan du gjennomfører en enkel A/B test i Google Optimize. En test som dette med én originalversjon og én variasjon tar ikke lenger enn 3 minutter å sette opp. Obs: Trykk Read more…