Testing og optimalisering gav gode resultater for UNICEF

Våren 2018 kom Unicef til oss og ønsket mer kjennskap rundt testamentariske gaver. Hva slags kampanje og tiltak kunne vi gjennomføre for å lære folk hvor mye av arven som kan testamenteres fritt?

Det ble fort tydelig at boards, display-annonser eller kun reklame nødvendigvis ikke var løsningen. For hva om målgruppen selv kunne sjekke hvor mye deres barn og ektefelle har krav på og hvor mye midler de kan testamentere fritt? Løsningen ble Arvetesten.no.

På Arvetesten kan du legge inn egen informasjon og få vite hvor mye midler du kan testamentere til den eller det formålet du ønsker. Et tydelig mål for Unicef var å få personer til å gjennomføre testen og legge igjen e-posten sin for å få mer informasjon om testamentariske gaver.

Les mer om jobben her.

Da siden gikk live var det mange som gjennomførte testen. Det var imidlertid en KPI som underleverte. Etter én måned var det kun 0,1 prosent av de som hadde gått inn på siden som la igjen e-postadressen etter at testen var gjennomført. Arvetesten måtte tilbake på tegnebrettet.

Før vi kunne vite hva som måtte gjøres måtte vi forstå hvor problemet lå. Hadde testen for mange steg? Var folk ukomfortable med å legge inn hvor mange barn de hadde eller om de var enslige? Det korte svaret er nei.

Ved å dykke ned i Google Analytics fant vi ut at det ikke var fullføringsgraden til testen som var problemet, den var faktisk veldig god. Utfordringen var at det manglet insentiv for å legge igjen e-postadressen og det siste steget druknet på testens resultatside.

På grunn av dette lagde vi tre nye versjoner av Arvetesten og satte de opp som en A/B-test (split testing). Hovedgrepet var å be om e-postadressen før brukeren kom til resultatsiden.

• Originalløpet
  Brukeren får gjennomført testen uten å måtte legge til e-post. Det er mulig å legge til e-post etter at testen er gjennomført for å få resultatet tilsendt eller for å melde seg på nyhetsbrevet.

• A-løpet
  Du får tatt testen, men for å se resultatet må du legge igjen e-posten din.

• B-løpet
  E-posten må legges igjen før de får tatt testen. Når testen er gjennomført kan du velge om du vil abonnere på nyhetsbrevet i tillegg til å få resultatet tilsendt.

• C-løpet
  I dette løpet legger du også igjen e-posten i begynnelsen, men i denne versjonen må du godkjenne at du melder deg på nyhetsbrevet før du starter testen.

Vi brukte tjenesten Optimizely for å enkelt A/B-teste de tre løpene mot hverandre. Optimizely lar deg enkelt endre farger, plasseringer og andre grep på en nettside (multivariate testing) og gir deg god statistikk på hvilken versjon av siden som skaper de beste resultatene. Med en mer omfattende side som Arvetesten.no var det litt mer som skulle til en å flytte noen enkle elementer, men prinsippet er det samme.

I den nye testperioden satte vi i gang med de tre løpene og så raskt at hypotesen var korrekt. Det var mye enklere for brukerne å takke «ja» når Arvetesten allerede kjente til e-postadressen til brukeren.

Uansett hvor optimalisert nettsiden blir klarer den ikke å skape resultater uten trafikk. Det ble satt opp både Facebook-annonser og betalte søkeord i Google Ads for å få brukere inn på Arvetesten.no. Under lanseringen var også papirannonser på trykk i Aftenposten.

Også i annonseringen brukte vi A/B-testing (split testing) for å finne best practice og generere flest resultater for pengene. På Facebook oppdaget vi raskt at det var annonsene med de samme grafiske elementene som på Arvetesten.no som fungerte best. Det kreative elementet med en delt ring genererte billigere trafikk, men det var ikke den trafikken som genererte konverteringen. Med A/B-testing fant vi ut at en enkel skjermfilm av en gjennomføring av testen faktisk genererte billigere resultater enn den kreative annonsen.

Hvis du selv jobber en del med Facebook vet du at det finnes mange muligheter til å generere ulike publikum. For flere av våre kunder bruker vi termene “varmt publikum” og “kaldt”. Det varme er folk som har besøkt nettsiden, tidligere engasjert seg på Facebook og Instagram eller på en annen måte interagert med merkevaren.

Det er lett å tenke at personer som tidligere har engasjert seg på Facebook-siden vil gjøre det igjen. Det vi fant ut var at et stort publikum faktisk ga billigere resultater enn de som hadde en relasjon til Unicef. Grunnen er at et større publikum gir algoritmen et større datagrunnlag og kan selv finne ut hvilke personer som bør eksponeres for annonsen.

1. En publisert nettside betyr ikke at jobben er fullført

Det er ufattelig mye læring og kunnskap i å se hvordan målgruppen forholder seg til en nettside eller en tjeneste. Med tradisjonell kampanjetenkning får nettsiden mye interaksjon over noen få uker. Utfordringen er at når teamet har fått tilstrekkelig informasjon til å foreta riktige justeringer er kampanjeperioden over. I ekte design thinking-ånd må du også tørre å eksponere et minimum viable product (MVP) for markedet for å få riktig kunnskap til å ta bedre beslutninger.

Tenker du mer langsiktig og gjør relevante grep etter hvert kan du få mye flere resultater for pengene.

2. Vit hvor skoen trykker

Hvis du skal optimalisere en nettside er det viktig å vite hvor problemet ligger. Har nettsiden dårlig konverteringsrate vil det være mye mer effektivt å forbedre siden enn å generere enda mer trafikk. Eller er det nødvendigvis tidspunktet på når nyhetsbrev-pop-upen dukker opp på nettsiden som er problemet? Kanskje du heller burde fjerne feltet der du ber om etternavn?

3. Annonser og nettsidens grafikk bør henge sammen

Klickbait kan generere billige klikk, men også dyre resultater. Hvis folk går inn på en nettside, men ikke får det de forventer er det lett for dem å hoppe ut igjen. Det vi oppdaget var at brukere som kom via annonser som var tydelig på hva som ventet dem hadde mye bedre konverteringsrate, selv om selve klikket var litt dyrere.

4. Et stort publikum er viktigere enn et varmt

Det er flere som har pratet om dette, men med annonseringen på Arvetesten så vi at det var bedre med ett stort publikum enn mange små. Det gjaldt selv om et mindre publikum som besto av folk som gladelig engasjerte seg på Facebook-siden til Unicef. Vi hadde for eksempel ikke et eget publikum for menn og et annet for kvinner. Ved å ha et stort publikum får Facebook mer datagrunnlag til å forstå hvem de bør treffe.