ABtestauksen

AB-testauksen, tai A/B-testaamisen, on kokeellinen menetelmä, jossa kahdesta vaihtoehtoisesta versiosta mitataan, kumpi tuottaa parempia tuloksia valitulle mittarille. Yleisiä mittareita ovat konversio, oikohakemukset, klikkausaste tai käytetty aika. Tavoitteena on tehdä päätöksiä datan perusteella eikä pelkän arvailun varaan.

Prosessi etenee yleensä siten, että käyttäjät jaetaan satunnaisesti kahteen ryhmään: ryhmään A nähtävä nykyinen versio ja ryhmään B uusi versio. Molemmat versiot pidetään muuttumattomina testin ajan, kunnes kerätty data on riittävän luotettava. Näytekoon ja testa-ajan määrää vallitsevat liikenteen määrä sekä haluttu tilastollinen merkitsevyys. Hyvä AB-testaus vaatii selkeän hypoteesin ja ennalta määritellyn päämuuttujan, jonka perusteella tulosta tulkitaan.

Tilastolliset periaatteet: testissä sovelletaan nollahypoteesia, jonka mukaan ei ole eroa A- ja B-versioiden välillä. P-arvoa ja/tai luottamusväliä tulkitaan tilastollisen merkitsevyyden kriteerien mukaan (yleensä 0,05). Testaamisen aikana on huomioitava voimakkuus (statistinen teho) sekä tarvittaessa korjaukset usean testauksen varalta, jotta tulokset eivät johdu virheellisestä positiivisuudesta.

Käyttökohteet ja rajoitukset: AB-testaus soveltuu erityisesti verkkosivuille, mobiilisovelluksille, sähköposteille ja digitaalisiin kampanjoihin. Se antaa suoran keinon vertailla käytännön muutoksia, mutta se ei yksin anna syvällisiä syy-seuraussuhteita. Pitkän aikavälin vaikutukset sekä kontekstuaaliset tekijät on huomioitava päätöksenteossa.

Historia ja nykykäytännöt: testi juontaa markkinatutkimuksesta ja on laajentunut digitaalisen tuotteen kehittämisen keskeiseksi työkaluksi. Nykyisin useat työkalut tukevat suunnittelua, randomisointia ja tilastollista analyysiä.