Hoppa till huvudinnehåll
Menu

Den här sidan använder cookies. Om du fortsätter använda sidan så accepterar du användandet av cookies. Läs mer om cookies

Jag förstår

Hur du kan A/B testa med Drupal

A/B testning är ett bra sätt att verkligen mäta vilka förändringar på din sajt som uppfyller din verksamhets mål med webbplatsen. Drupal är ju flexibelt och det borde ju vara väldigt lämpligt för att skapa just enkel inbyggd A/B teststöd, men är det så och hur gör man egentligen?

Först och främst behöver vi definiera A/B testning på ett enkelt sätt. A/B testning är rent praktiskt att man bygger 2 varianter av en sida och en funktion på din webbplats och så testar man helt enkelt båda samtidigt genom att förela andele besökare jämnt mot de 2 lösningarna och sedan mäta vilken lösning som funkar bäst!

Målet vi vill uppnå är att så många som möjligt registrerar sig till vårt event via ett formulär på sajten. Vi vet ju dock inte vilken typ av formulär som gör jobbet bäst och det är kanske t.o.m olika åsikter om vad som är bäst! Med A/B testning kan vi ju ta reda på det! 

Vi skapar 2 varianter av detta formulär. Ett formulär som är grönt och ett som är lila. Vi följer sedan upp om det gröna eller lila formuläret har lyckats med flest registreringar. När vi ser vilket som funkar bäst väljer vi den lösningen permanent.

Vi skapar även en landningssida för registreringen som dels ger användaren info om anmälan men det är även denna sida som vi använder när vi mäter vår måluppfyllnad. 

För att detta skall fungera behöver vi förbereda några saker på vår webb.

Hur gör jag A/B testning med Drupal och Google Analytics inbyggda Content Experiments nu då?

Nedan gör jag ett väldigt enkelt experiment och jag gör det med 2 enkla sidor som jag vill testa. Mer avancerat blir det om man tex vill skapa 2 varianter på sin startsida. Där får man undersöka sin egen lösning och beroende på hur den är byggd anpassa vad man gör.

Steg 1 A/B testning med Drupal - Modulen Content Experiments

Installera modulen Content Experiments som lägger in ett javascript på sajten med stöd för Analytics Content Experiments. 

Steg 2 A/B testning med Drupal - Skapa innehåll

Skapa sida på din sajt tex: Anmäl dig till Konferensen med sökväg( /anmalan) och en sida till med variant2 på ditt  innehåll med en annan sökväg tex (/anmalan2). Skapa också en tacksida tex (/tack-for-din-anmalan)

Steg 3 A/B testning med Drupal - Skapa ett mål i Analytics

Logga sedan in på ditt Analytics konto och gå in på Adminsectionen för din sajt. Klicka in under tabben Goals. Skapa ett nytt mål(du kan skapa 5 per sajt) tex med namnet Anmälan. Gör ett mål av typen "URL Destination" och mata in sökvägen till din tacksida som "Goal URL" och spara ditt mål. Notera att här kan man göra mer saker men vi håller det enkelt.

Steg 4 A/B testning med Drupal - Skapa ett experiment i Analytics

Klicka på meny alternativet Content och sedan på experiments. Starta ett nytt experiment och mata in sökvägen till variant ett av din anmälan (http://dinsajt.se/anmalan). Klicka dig vidare till steg 2 och välj det mål du skapat i steget innan och gå till steg 3. Här väljer du "I'll add the experiment code myself" och sen kopierar du värdet under "Experiment key", dvs inte hela javascript koden (den kommer med i Drupalmodulen vi installerade i steg 1). 

Steg 5 A/B testning med Drupal - Lägg in experiment koden och testa

Nu tar du din Experiment key och går till din drupalsajt igen. Redigera din Anmälningssida (/anmalan) och klistra in koden i fältet "Experiment ID". Notera att modulen skriver ID, men du skall använda Key värdet! Spara din sida och sen skall det vara klart! 

Öppna en webbläsare där du inte är inloggad och gå till /anmalan, du skall se olika resultat om du testar i olika webbläsare alternativt rensar bort cookies efter första besöket. Du skall även kunna se statistik på måluppfyllnaden i Analytics (tänk på att ställa in rätt datum i rapporteringen och att det är viss fördröjning).

Några fler varianter på A/B-testning

För mer avancerad A/B testning finns andra varianter på lösningar. Några exempel är: http://www.optimizely.comhttp://visualwebsiteoptimizer.com/ som båda bygger på att man inkluderar ett JavaScript på sin webb och som sedan injectar kod på sidan från deras tjänster. Båda 2 är riktigt snygga och man kan även integrera dem med Analytics och det är väldigt enkelt att snabbt skapa nya varianter på sidor. Båda dessa tjänster kostar pengar och jag ser även en risk i att man sköter detta med Javascript eftersom det kan vara svårt att förutse exakt vad som händer på sajten. Jobbar man med färg och form finns ju risker med att olika webbläsare ser väldigt olika ut tex. Dessa tjänster är säkert vältestade men efter som varje sajt är unik så gissar jag att verkligheten aldrig blir riktigt så enkel. De skall helt klart utvärderas iaf och kan säker vara ett nästa steg när man vill ha mer avancerad logik. Jag har själv testat litegrann och kanske kommer att skriva en djupare utvärdering i kommande blogginlägg.

Det finns även Drupalmoduler som stödjer A/B testning mm som tex modulen Multivatirate som ger redaktörer inbyggt stöd för A/B testning. Denna modul är dock riskabel pga att den sätter mycket av cachningen i drupal ur spel, det kan skapa stora problem på en livesajt så man bör verkligen veta vad man gör om man använder den.

Vi hjälper dig nå resultat. Kontakta oss Ring direkt på 08-20 90 04.

Inbound - årets event för digitala marknadsförare

Vi har varit på Inbound-konferensen - årets största digitala marknadsföringskonferens då över 14 000 människor träffas i Bos…
MDN

Ung Företagsamhet valde rätt väg med användartester

Många upplever det som onödigt kostsamt att baka in kontinuerliga användartester, men att det kan löna sig bevisas gång på g…
MDN

Google Analytics Ordlista - Espresso Talk

Detta är ett sammandrag av en dragning om grundläggande begrepp i Google Analytics och visar hur man kan använda custom vari…
MDN

Har du svårt att nå kunder i alla olika kanaler?

Att förstå sina kunder och bygga en personlig användarupplevelse är avgörande för att bygga en multikanalstrategi som funger…
MDN