ABtestauksia

AB-testaus, eli A/B-testaus, on kokeellinen tutkimusmenetelmä, jota käytetään digitaalisten palvelujen optimoinnissa. Siinä vertaillaan kahta tai useampaa versiota saman kohteen, kuten verkkosivun sivun tai sovelluksen näkymän, välillä. Käyttäjät jaetaan satunnaisesti ryhmiin, joille näytetään erilainen versio, jolloin voidaan mitata eroja valittuun mittariin, kuten konversio, klikkausmäärä tai tulot.

Suunnittelussa määritellään hypoteesi, valitaan mittari, päätetään otoskoko ja otetaan käyttöön tilastollinen päättelymenetelmä sekä ennalta sovitut merkitsevyysrajat. Yleensä käytetään frekventistista lähestymistapaa, jossa tuloksia tulkitaan p-arvon ja luottamusvälejen kautta, tai Bayesian-lähestymistapaa vaihtoehtoisesti. Kun dataa kertyy, testin tuloksia tulkitaan relationaalisesti: kuinka suuri parannus tai muutos on käytännössä merkittävä. Joskus testeja tehdään useilla variaatioilla, jolloin on tärkeää hallita usean vertailun virheellinen löytö ja korjata tilastolliset merkitsevyydet.

Käyttökohteet ja työkalut kattavat verkkosivustojen laskeutumissivut, sähköpostimarkkinoinnin sekä mobiili- ja sovellussuunnittelun. Yleisiä työkaluja ovat Google Optimize, Optimizely ja VWO, sekä organisaation omat toteutusalustat. Toteutuksessa varmistetaan oikea satunnaistaminen, riittävä liikenteen jakaminen ja tulosten mittaaminen sekä huomioidaan tietosuoja- ja yksityisyydäarvot.

Haittoina voivat olla virheellinen otoskoko, ennenaikainen päätös tai virheellinen tulkinta, sekä ajankohtaiset tekijät kuten sesonkivaihtelut. Monimutkaisissa testeissä on syytä harkita useita mittareita ja vaihtoehtoisia tilastollisia lähestymistapoja sekä varautua siihen, että tulokset eivät aina siirry yleiseen käyttäytymiseen. AB-testaus tarjoaa vahvan kehyksen syy-seuraussuhteiden arviointiin, mutta sitä tulisi käyttää yhdessä muiden analyysien kanssa.