> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.aftersell.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Checkout A/B-test

> Lær, hvordan du opsætter, administrerer og analyserer A/B-tests for dine checkout-widgets i Aftersell

<div id="checkout-ab-testing">
  # Checkout A/B-test
</div>

A/B-test (også kendt som split-test) lader dig sammenligne to versioner af en checkout-widget for at afgøre, hvilken der klarer sig bedst. A/B-test er i øjeblikket kun tilgængelig for selvstændige widgets og understøttes endnu ikke for sider. Hver version vises for en del af din checkout-trafik, og resultaterne spores separat, så du kan identificere den bedst præsterende version.

Ved at teste variationer af dine tilbud kan du forbedre konverteringsrater, øge omsætningen og træffe datadrevne beslutninger om din upsell-strategi.

<Note>
  Denne side dækker kun A/B-test for checkout-widgets. Hvis du vil teste dine post-purchase-tilbud, se [A/B-test for post-purchase-tilbud](/da/aftersell/post_purchase_a_b_testing).
</Note>

<Note>
  Checkout-widgets er kun tilgængelige for Shopify Plus-forhandlere på grund af Shopifys restriktioner i Checkout Extensibility API.
</Note>

<div id="how-checkout-ab-testing-works">
  ## Sådan fungerer checkout A/B-test
</div>

Selvstændige checkout-widgets understøtter to versioner inden for en enkelt blok. Når begge versioner er aktive, fordeles trafikken 50/50 mellem dem, mærket **Version A** og **Version B** i analysevisningen. Hver version vises for en separat del af kunderne, og deres resultater spores uafhængigt, så du kan sammenligne resultaterne og udpege en vinder.

Hver version har sin egen konfiguration og sine egne indstillinger, hvilket gør det muligt at teste meningsfulde forskelle mellem tilbud.

<Note>
  A/B-test er i øjeblikket kun tilgængelig for selvstændige widgets. Sider understøtter endnu ikke A/B-test.
</Note>

<div id="what-you-can-test">
  ### Hvad du kan teste
</div>

A/B-test understøttes på både **upsell-widgets** og **indholdswidgets**.

**Upsell-widgets** - Du kan teste:

* **Produkter**: Forskellige produkter, produkttyper eller anbefalingsstrategier (specifikt produkt vs. AI-anbefalinger vs. det dyreste produkt)
* **Rabatter**: Forskellige rabatbeløb eller -typer (procent vs. fast beløb)
* **Widget-tilstand**: Upsell med ét produkt, upsell med flere produkter eller checkmark-upsell
* **Blank (Skip)**: Brug en tom version som kontrol for at måle, om visning af en upsell hjælper eller skader checkout-konverteringen

**Indholdswidgets** (trust badges, testimonials, kurvkontroller, noter, tekst, billeder, belønningsbjælke) - Du kan teste:

* Forskelligt badge- eller testimonial-indhold
* Forskellige budskaber eller tekster
* Visning vs. ikke-visning af en indholdswidget (med Blank/Skip som kontrol)

<div id="test-types">
  ## Testtyper
</div>

Når du tilføjer en ny version til en selvstændig widget, vælger du en af tre testtyper:

<div id="duplicate-content">
  ### Duplicate content
</div>

Duplicate content opretter en ny version, som er en kopi af en eksisterende version. Brug denne, når du vil teste en lille ændring - såsom et andet rabatbeløb eller et andet produkt - mens alt andet forbliver det samme. Fordi udgangspunktet er identisk, er en eventuel forskel i resultaterne mere sandsynligt forårsaget af den enkelte ændring, du har lavet. Dette er det mest almindelige udgangspunkt for A/B-tests, fordi det minimerer variabler og gør resultaterne lettere at fortolke.

<div id="new-content">
  ### New content
</div>

New content opretter en tom version, som du konfigurerer fra bunden. Brug denne, når du vil teste et fundamentalt anderledes tilbud - såsom en anden widget-tilstand, en helt anden produktkategori eller en anden trigger-strategi. New content-versioner giver dig fuld fleksibilitet, men kræver mere opsætningstid. Denne type egner sig bedst til bredere tests, hvor du vil sammenligne to forskellige tilgange snarere end en enkelt trinvis ændring.

<div id="blank-skip">
  ### Blank (Skip)
</div>

Blank (Skip) opretter en tom version, som ikke viser noget for de kunder, den tildeles. Brug denne som kontrolgruppe for at måle udgangspunktet - hvad der sker, når der slet ikke vises nogen widget. Ved at sammenligne en Blank-version med et aktivt tilbud kan du forstå, om din widget hjælper eller skader checkout-konverteringen. Dette er især nyttigt, hvis du er bekymret for, at visning af en widget kan øge checkout-frafaldet for visse kundesegmenter.

<div id="setting-up-a-checkout-ab-test">
  ## Opsætning af en checkout A/B-test
</div>

<div id="step-1-open-or-create-a-standalone-widget">
  ### Trin 1: Åbn eller opret en selvstændig widget
</div>

1. Åbn Aftersell-appen fra din Shopify Admin
2. Naviger til **Checkout** i venstre sidebjælke
3. Rul ned til sektionen **Standalone widgets**
4. Åbn enten en eksisterende selvstændig widget ved at klikke på blyantsikonet (rediger), eller klik på **Create widget** for at oprette en ny

<div id="step-2-add-a-version">
  ### Trin 2: Tilføj en version
</div>

1. Tilføj en ny version inde i widget-editoren
2. Vælg en af de tre testtyper: **Duplicate content**, **New content** eller **Blank (Skip)**
3. Konfigurer den nye version - indstil produkt, rabat, widget-tilstand og alle andre indstillinger, du vil teste

<div id="step-3-check-your-triggers">
  ### Trin 3: Tjek dine triggers
</div>

Triggers hører til widgetten, ikke til en enkelt version — kortet **Select triggers** sidder over versionsfanerne, og både Version A og Version B vises under de samme betingelser. Der er intet at konfigurere pr. version, og målretningen i sig selv kan ikke A/B-testes.

For en komplet liste over tilgængelige trigger-muligheder, se [Checkout-triggers](/da/aftersell/checkout_triggers).

<div id="step-4-verify-placement-in-the-shopify-checkout-editor">
  ### Trin 4: Bekræft placeringen i Shopify Checkout-editoren
</div>

1. Åbn Shopify Checkout-editoren fra din Shopify Admin
2. Bekræft, at app-blokken for denne selvstændige widget er placeret på det ønskede sted
3. Widgetten vises ikke for kunder, før den er blevet placeret

Din A/B-test er nu live.

<div id="how-traffic-is-split">
  ## Sådan fordeles trafikken
</div>

Checkout A/B-tests bruger en **50/50-fordeling** mellem to aktive versioner (Version A og Version B). Trafikken fordeles automatisk ligeligt mellem versionerne og kan ikke justeres manuelt.

Hvis du sætter en version på pause, går al trafik til den tilbageværende version. For at køre en gyldig A/B-test skal du lade begge versioner køre.

<div id="managing-your-test">
  ## Administration af din test
</div>

Når din A/B-test kører, kan du til enhver tid administrere den inde fra widget-editoren.

<div id="pausing-a-version">
  ### Sæt en version på pause
</div>

Åbn menuen **Manage A/B test** og vælg **Pause version A** eller **Pause version B**. Den pausede version holder op med at modtage trafik, og den tilbageværende version overtager det hele. Vælg **Reactivate split test** for at vende tilbage til 50/50-fordelingen. Der findes ingen aktiv-kontakt pr. version — **Active**-kontakten i widget-headeren styrer hele widgetten, begge versioner samlet.

<div id="editing-a-version">
  ### Redigering af en version
</div>

Åbn versionen og foretag dine ændringer direkte. For at få nøjagtige resultater bør du undgå at lave væsentlige ændringer i en version, mens testen kører, da det kan gøre det sværere at fortolke, hvad der drev eventuelle forskelle i resultaterne.

<div id="deleting-a-version">
  ### Sletning af en version
</div>

Slet en version for permanent at fjerne den fra widgetten. Når den er slettet, kan versionen og dens data ikke gendannes. Al trafik går til den resterende aktive version.

<div id="selecting-a-winner">
  ### Valg af en vinder
</div>

Når du er klar til at afslutte testen og satse på én version:

1. Identificer den bedst præsterende version baseret på dens analyser
2. Sæt den tabende version på pause, eller slet den
3. Den vindende version modtager nu 100 % af trafikken

<div id="understanding-your-ab-test-results">
  ## Forstå dine A/B-testresultater
</div>

Når en A/B-test kører, kan du se resultaterne for Version A og Version B ved at klikke på søjlediagram-ikonet ved siden af widgetten på Checkout-dashboardet. De viste målinger afhænger af widget-typen - upsell-widgets og indholdswidgets viser forskellige målinger.

For en komplet gennemgang af alle målinger på widget-niveau, analyser pr. version og Checkout-graferne under Analytics-fanen, se [Checkout-analyser](/da/aftersell/checkout_analytics).

<div id="limitations">
  ## Begrænsninger
</div>

<div id="ab-testing-is-within-the-same-widget-type-only">
  ### A/B-test foregår kun inden for samme widget-type
</div>

A/B-test i Aftersell sammenligner to versioner af den **samme widget-type**. For eksempel kan du teste to forskellige trust badge-konfigurationer mod hinanden eller teste et upsell-tilbud mod Blank (Skip). Du kan ikke A/B-teste på tværs af forskellige widget-typer - for eksempel kan du ikke teste en trust badge-widget mod en billed-widget i samme A/B-test.

<div id="ab-testing-is-not-available-for-pages">
  ### A/B-test er ikke tilgængelig for sider
</div>

A/B-test er i øjeblikket kun tilgængelig for selvstændige widgets. Sider understøtter endnu ikke A/B-test.

<div id="placement-testing-is-not-supported">
  ### Placeringstest understøttes ikke
</div>

Du kan ikke A/B-teste forskellige widget-placeringer (for eksempel teste, om en upsell klarer sig bedre i ordreoversigten vs. over betalingssektionen). A/B-test sammenligner indholdet i en enkelt widget med en fast placering.

<div id="best-practices">
  ## Bedste praksis
</div>

<div id="test-one-element-at-a-time">
  ### Test ét element ad gangen
</div>

Når du ændrer flere elementer på én gang, bliver det svært at vide, hvilken ændring der drev resultatet. Isolér én variabel pr. test for at få klare, handlingsorienterede indsigter.

**Godt**: Test 10 % rabat vs. 20 % rabat (én variabel ændret)

**Undgå**: Test 10 % rabat + Produkt A vs. 20 % rabat + Produkt B (to variabler ændret på én gang)

<div id="use-blank-skip-as-a-control">
  ### Brug Blank (Skip) som kontrol
</div>

At køre en Blank (Skip)-version mod en aktiv widget er en af de mest værdifulde tests, du kan køre. Den fortæller dig, om visning af widgetten overhovedet hjælper eller skader din checkout-konverteringsrate. Hvis Blank-versionen klarer sig bedre på gennemførelse af checkout, kan det være værd at genoverveje tilbuddet helt eller justere din målretning.

<div id="monitor-checkout-abandonment">
  ### Hold øje med checkout-frafald
</div>

En højere upsell-konverteringsrate er godt, men sørg for, at den ikke kommer på bekostning af øget checkout-frafald. Tjek **Checkout abandonment rate** under Analytics > Checkout-fanen regelmæssigt, mens du kører A/B-tests. For indholdswidgets indeholder analysevisningen pr. version også en måling af checkout-frafaldsraten.

<div id="common-test-ideas">
  ### Almindelige testidéer
</div>

**Tests med upsell-widgets**

* Specifikt produkt vs. AI-anbefalinger vs. det dyreste produkt
* Komplementært produkt vs. samme produkt (genopfyldning)
* 10 % rabat vs. 20 % rabat
* Procentrabat vs. fast beløb
* Rabat vs. ingen rabat
* Upsell med ét produkt vs. checkmark-upsell
* Upsell med flere produkter vs. upsell med ét produkt
* Aktivt tilbud vs. Blank (Skip) for at måle nettoeffekten af at vise en upsell

**Tests med indholdswidgets**

* Trust badge med vs. uden specifikke badges
* Forskelligt testimonial-indhold
* Forskellige note- eller tekstbudskaber
* Aktivt indhold vs. Blank (Skip) for at måle effekten af at vise indholdswidgetten

<div id="frequently-asked-questions">
  ## Ofte stillede spørgsmål
</div>

<div id="do-ab-tests-stop-running-automatically-after-reaching-statistical-significance">
  ### Stopper A/B-tests automatisk, når de har nået statistisk signifikans?
</div>

Nej. En checkout A/B-test bliver ved med at køre, indtil du selv afslutter den — der er intet automatisk stop, når et resultat når statistisk signifikans. Gennemgå hver versions resultater i analyserne, og når du er sikker på en vinder, skal du afslutte testen manuelt ved at deaktivere eller slette den tabende version (se [Valg af en vinder](#selecting-a-winner)). Aftersell stopper aldrig en test eller vælger en vinder for dig.

***

<div id="need-help">
  ## Brug for hjælp?
</div>

Hvis du har spørgsmål til opsætning eller analyse af dine checkout A/B-tests, kan du chatte med vores supportteam via livechatten nederst til højre i appen.