黑料门

Om du driver ett litet f枚retag, d氓 vet du att varje krona r盲knas. Du har inte r氓d att sl枚sa pengar p氓 annonskampanjer som inte fungerar, eller n枚ja dig med en webbplats som inte omvandlar bes枚kare till k枚pare.

Det 盲r d盲rf枚r A/B-testning 盲r s氓 viktigt - det hj盲lper dig att fatta beslut om din webbplats, e-postkampanjer och annonskampanjer som kan leda till mer f枚rs盲ljning med minimala investeringar.

I den h盲r artikeln kommer vi att f枚rklara vad A/B-tester 盲r, hur man kommer ig氓ng och n氓gra av f枚rdelarna med att anv盲nda detta enkla men effektiva marknadsf枚ringsverktyg.

Vad 盲r A/B-testning?

A/B-testning, 盲ven k盲nd som delad testning, 盲r en kraftfull metod f枚r testa variationer av en marknadsf枚ringstillg氓ng eller webbsida f枚r att avg枚ra vilken som presterar b盲st.

Det inneb盲r skapa tv氓 (eller flera) versioner av samma inneh氓ll, var och en med en specifik variant, och sedan visar dem f枚r olika segment av din publik f枚r att m盲ta deras prestation mot ett f枚rdefinierat m氓l.

Genom att j盲mf枚ra resultaten kan du identifiera den mest effektiva versionen och anv盲nd den insikten f枚r att optimera dina marknadsf枚ringsinsatser, 枚ka konverteringar och driva aff盲rstillv盲xt.

I huvudsak till氓ter A/B-testning dig finjustera dina marknadsf枚ringsstrategier baserat p氓 verkliga v盲rlden data, vilket s盲kerst盲ller att varje del av din kampanj 盲r redo f枚r framg氓ng.

Du kan till exempel skapa tv氓 olika m枚nster f枚r en 尘氓濒蝉颈诲补 och skicka trafik till b氓da sidorna lika. Genom att sp氓ra hur varje version presterar kan du avg枚ra vilken som 盲r mer effektiv. Du kan sedan fatta beslut baserat p氓 den data du samlat in.

叠颈濒诲办盲濒濒补:

A/B-testning hj盲lper till att identifiera de effektiva elementen i dina marknadsf枚ringsstrategier. Fr氓n din webbdesign till din 别-辫辞蝉迟尘补谤办苍补诲蝉蹿枚谤颈苍驳, det 盲r det b盲sta s盲ttet att hitta det som fungerar f枚r din 尘氓濒驳谤耻辫辫.

Hur man genomf枚r ett A/B-test

F枚ljande steg guidar dig om hur du startar A/B-testning. Du kan anv盲nda dessa steg f枚r att g枚ra dina egna tester och till盲mpa resultaten p氓 ditt f枚retag.

Steg 1. Definiera dina variabler

Det allra f枚rsta steget i ett A/B-test 盲r att tydligt avg枚ra vad du vill bed枚ma. Den f枚rsta fr氓gan 盲r, kommer detta att vara en off-site or p氓 plats testa?

P氓 plats tester inkluderar alla delar av din webbplats som 盲r 蹿枚谤蝉盲濒箩苍颈苍驳蝉谤别濒补迟别谤补诲. Du kan till exempel testa din CTA-text, placeringen av dina CTA:er, rubriker, bilder, videoinneh氓ll, 辫辞辫耻辫-蹿枚苍蝉迟别谤, potentiell 诲辞尘盲苍苍补尘苍, och mer.

Off-site tester tittar p氓 effektiviteten av annonser och f枚rs盲ljningsmail. Du kommer att g枚ra den h盲r typen av test f枚r att avg枚ra om dina annonser och e-postmeddelanden leder trafik och resulterar i omvandlingar.

Att best盲mma exakt vad du beh枚ver testa beror p氓 dina nuvarande m氓l. Vad vill du f枚rb盲ttra? Om du till exempel inte 盲r n枚jd med din senaste annonskampanj kan du testa nya annonsmaterial f枚r att f枚rb盲ttra prestandan f枚r dina marknadsf枚ringskampanjer. Eller, om du g枚r om din webbplats, kan du testa olika hemsidor f枚r att se vilken som f氓r bes枚karna att spendera mer tid p氓 webbplatsen.

Steg 2. Kom med en hypotes

Nu n盲r du vet vilka variabler du ska testa 盲r det dags att skapa en hypotes. Fundera p氓 vilka f枚r盲ndringar du kan g枚ra f枚r att f氓 de resultat du vill ha.

G枚r en lista 枚ver allt du tror att du kan g枚ra b盲ttre och de s盲tt du kan f枚rb盲ttra. Ska du skriva b盲ttre CTAs? Kan dina e-postmeddelanden anv盲nda fler bilder? Ska din webbplats ha en annan layout?

Efter att du kommit med olika hypoteser m氓ste du prioritera dem. Identifiera de b盲sta och viktigaste. Fundera p氓 hur du kan utf枚ra dina A/B-tester f枚r att testa dem. T盲nk ocks氓 p氓 hur sv氓ra de kommer att vara att implementera och deras potentiella inverkan p氓 kunderna.

Slutligen m氓ste du best盲mma hur ditt A/B-test ska fungera. Till exempel, n盲r du testar e-postmeddelanden m氓ste du skicka ut tv氓 olika versioner och sp氓ra vilken version som ger b盲st resultat.

F枚r detta, identifiera vilka e-postelement du ska testa, s氓som 盲mnesraden, kopian, bilder etc. Sedan 枚verv盲ga m盲tv盲rden som 枚ppen kurs eller klick rate (CTR) f枚r att differentiera och j盲mf枚ra versioner.

Steg 3. St盲ll in en tidsgr盲ns

Du m氓ste ocks氓 best盲mma hur l盲nge du ska k枚ra A/B-testet. Det h盲r 盲r inget som n氓gon annan kan best盲mma 氓t dig 鈥� du m氓ste l盲ra dig p氓 din egen intuition och hitta den tidsram som fungerar b盲st f枚r dig.

I allm盲nhet kan A/B-tester f枚r e-postkampanjer k枚ras fr氓n tv氓 timmar upp till en dag, beroende p氓 hur du avg枚r en vinnande version - vanligtvis baserat p氓 枚ppningar, klick eller int盲kter. Det rekommenderas att  baserat p氓 枚ppningar, en timme f枚r att avg枚ra en vinnare baserat p氓 klick och 12 timmar f枚r att avg枚ra en vinnare baserat p氓 int盲kter.

Ett exempel p氓 att s盲tta upp ett test i Mailchimp f枚r att j盲mf枚ra vilket e-postinneh氓ll som ger mer int盲kter

F枚r annonser b枚r du k枚ra kampanjen f枚r en , eftersom kortare tester kan ge ofullst盲ndiga resultat. F枚r Facebook-annonser kan du k枚ra A/B-tester i upp till 30 dagar.

N盲r det kommer till webbplatser, variera, vilket f枚resl氓r att du b枚r k枚ra A/B-tester i en vecka upp till en m氓nad. T盲nk p氓 skillnaden mellan shoppingbeteende under helgen och vardagar innan du fattar ett beslut.

Om du precis har b枚rjat med A/B-testning och inte 盲r s盲ker p氓 hur l盲nge ditt test ska p氓g氓, kan du anv盲nda en . N盲r du har k枚rt n氓gra tester kommer du att f氓 en b盲ttre uppfattning om den idealiska tidsgr盲nsen f枚r varje typ av test.

Steg 4. Testa varje variabel separat

N盲r du har best盲mt vilka variabler du vill testa b枚r du begr盲nsa den till endast en. Du kommer att testa variabeln genom att skapa tv氓 alternativ. Ni kommer att testa dessa mot varandra.

Om du har flera delar av en kampanj eller webbplats att testa, k枚r alltid ett test i taget.

Det 盲r b盲ttre att k枚ra A/B-tester separat ist盲llet f枚r att k枚ra alla samtidigt. Att testa f枚r m氓nga variabler p氓 en g氓ng kommer att g枚ra det sv氓rt att avg枚ra vilka delar som lyckades eller inte.

Genom att bara 盲ndra en variabel medan resten h氓lls konstant, blir den resulterande informationen l盲tt att f枚rst氓 och till盲mpa.

Steg 5. Analysera resultat

Dina m氓l kommer att avg枚ra hur du analyserar resultaten av ditt A/B-test. Om du till exempel vill testa s盲tt att 枚ka trafiken p氓 din webbplats b枚r du testa titlar p氓 blogginl盲gg och webbsidor. N盲r allt kommer omkring borde titlar f氓nga n氓gons uppm盲rksamhet och f氓 dem att vilja l盲ra sig mer.

Varje variabel du testar f枚r kommer att ha olika m盲tv盲rden och ge olika resultat. H盲r 盲r n氓gra exempel p氓 potentiella m氓l och variabler att 盲ndra i ditt A/B-test:

• F枚rb盲ttring av omvandlingsfrekvensen (du kan 盲ndra CTA-text, f盲rger och elementplacering)
• Reduktion av avvisningsfrekvens (test produktbeskrivningar, typsnitt du anv盲nder i listor och utvalda bilder)
• Webbplatstrafik 枚kar (盲ndra placeringen av l盲nkar)
• L盲gre frekvens f枚r att l盲mna vagnen (anv盲nd olika produktfoton)

Du kan ocks氓 dela upp dina resultat efter olika segment av din 尘氓濒驳谤耻辫辫. Du kan best盲mma var din trafik kommer ifr氓n, vilka element som fungerar b盲st f枚r mobila kontra station盲ra anv盲ndare, hur nya bes枚kare lockas och mer.

Dina alternativ 盲r n盲stan obegr盲nsade:

碍盲濒濒补:

脛r du os盲ker p氓 testresultaten du fick? Ett s盲tt du kan se tr盲ffs盲kerheten i dina tester 盲r genom kundfeedback. Efter att ha 盲ndrat din marknadsf枚ring baserat p氓 dina resultat, b盲dda in en  p氓 din webbplats f枚r att f氓 feedback fr氓n din publik f枚r att se om de gillar 盲ndringarna du gjort.

Steg 6. Justera och upprepa

Arbetet slutar inte n盲r du v盲l har f氓tt all din analys snyggt upplagd. Nu m氓ste du testa igen. G枚r fler 盲ndringar, k枚r fler tester och l盲r dig av den nya informationen.

Du beh枚ver naturligtvis inte k枚ra A/B-tester efter varandra. Ge dig ist盲llet tid att l盲ra dig av den data du har samlat in och utveckla kreativa s盲tt att anpassa ditt tillv盲gag氓ngss盲tt innan du sl盲pper ett nytt test.

Vad kan du A/B-testa

H盲r 盲r en lista 枚ver webbplatselement som du kan A/B-testa f枚r att optimera din e-handelsprestanda:

• Hemsidans hj盲ltebilder: F氓nga uppm盲rksamheten med 枚vertygande bilder som 盲r i linje med varum盲rkets identitet och v盲cker nyfikenhet.
• Uppmaning till handling 办苍补辫辫蹿盲谤驳别谤: Testa livfulla nyanser f枚r att 枚ka anv盲ndarnas engagemang och motivera genomklickningar.
• Produktsidelayouter: Experimentera med olika arrangemang f枚r att optimera anv盲ndarupplevelsen och f枚rs盲ljningskonverteringar.
• Priss盲ttning visningsformat: Testa olika prisstrukturer f枚r tydlighet och 枚vertygande effekt.
• Utformning av kassasidor: Optimera layouten f枚r str枚mlinjeformad navigering och friktionsfri anv盲ndarupplevelse.
• Placering av vittnesm氓l: Bed枚m effekten av positionering 办耻苍诲产别诲枚尘苍颈苍驳补谤 strategiskt f枚r trov盲rdighet och 蹿枚谤迟谤辞别苍诲别蝉办补辫补苍诲别.
• Navigeringsmenystilar: A/B-testmenydesigner f枚r intuitiva, 补苍惫盲苍诲补谤惫盲苍濒颈驳迟 navigering.
• S枚kf盲ltets positionering: Utv盲rdera den optimala placeringen f枚r enkel 氓tkomst och f枚rb盲ttrad anv盲ndarbekv盲mlighet.
• E-postadress opt-in form variationer: Testa olika formul盲rdesigner f枚r att 枚ka prenumerantf枚rv盲rv och engagemang.
• Sidfots inneh氓ll och layout: Experimentera med inneh氓llsarrangemang f枚r 枚kad synlighet och anv盲ndarinteraktion.
• Reklambannerdesigner: A/B-testa visuellt tilltalande banners f枚r kampanjer f枚r att maximera uppm盲rksamhet och omvandlingar.
• Socialt beviselement: Bed枚m effektiviteten av socialt bevis f枚r att bygga f枚rtroende och driva p氓 konverteringar.
• Placering av videoinneh氓ll: Testa videopositionering f枚r maximal effekt p氓 engagemang och produktf枚rst氓else.
• Presentation av f枚rtroendebrickor: Experimentera med placering av f枚rtroendem盲rken f枚r att 枚ka trov盲rdigheten och f枚rs盲kra potentiella kunder.
• Teckensnittsstilar och storlekar: A/B-testteckensnitt f枚r l盲sbarhet och estetisk tilltalande 枚ver enheter och plattformar.
• Mobil lyh枚rdhet: Optimera f枚r s枚ml枚s anv盲ndarupplevelse och konvertering p氓 mobila enheter.
• Relaterad produktsektionsarrangemang: Testa layout f枚r att k枚ra 办辞谤蝉蹿枚谤蝉盲濒箩苍颈苍驳 och 枚ka det genomsnittliga orderv盲rdet.
• Synlighet f枚r frakt och returpolicy: A/B-test f枚r framtr盲dande plats f枚r att ingjuta f枚rtroende och minska k枚ptveksamheten.
• Visning av livechattfunktioner: Testplacering och synlighet f枚r f枚rb盲ttrad kundsupport och tillfredsst盲llelse.
• Exit-intent pop-up variationer: A/B-test f枚r att f氓nga uppm盲rksamhet och uppmuntra omvandlingar innan bes枚karna l盲mnar webbplatsen.

En l氓ng historia kort, du kan testa varje del av din onlinebutik f枚r att f枚rb盲ttra effektiviteten hos din onlineverksamhet.

A/B-testning kan hj盲lpa dig att f氓 b盲ttre int盲kter

A/B-testning l氓ter dig finjustera din webbplats och marknadsf枚ringsmaterial f枚r att s盲kerst盲lla att de 盲r optimerade f枚r maximal effekt.

Maximera int盲kterna

A/B-testning l氓ter dig experimentera med olika versioner av din webbplats, produktsidor eller marknadsf枚ringsmaterial, som hj盲lper dig att identifiera de faktorer som driver h枚gre konverteringsfrekvens. Av finjustering dessa kritiska kontaktpunkter kan du effektivt guida bes枚kare genom f枚rs盲ljningstratten, vilket 枚kar sannolikheten f枚r omvandlingar och 枚ka int盲kterna.

F枚rfina anv盲ndarupplevelsen

Genom A/B-testning kan du bed枚ma effekten av olika design, layout och funktionalitet f枚r盲ndringar i anv盲ndarupplevelsen. Genom att peka ut de element som b盲st engagerar och resonerar med din publik kan du skapa en s枚ml枚s och intuitiv anv盲ndarresa som uppmuntrar bes枚kare att konvertera, vilket i slut盲ndan leder till f枚rb盲ttrade int盲ktsstr枚mmar.

F枚rb盲ttra produktpresentationen

A/B-testning ger dig m枚jlighet att testa olika produkter bilder, beskrivningar och prisstrategier f枚r att best盲mma den mest 枚vertygande presentationen f枚r dina erbjudanden. Detta g枚r att du kan visa upp dina produkter i b盲sta ljus, vilket effektivt p氓verkar k枚pbeslut och driver int盲kts枚kning.

Skr盲ddarsy marknadsf枚ringsbudskap

A/B-testning kan ocks氓 till盲mpas p氓 别-辫辞蝉迟尘补谤办苍补诲蝉蹿枚谤颈苍驳, annonstext och annat reklaminneh氓ll. Genom att testa olika meddelandestrategier, erbjudanden och uppmaningar, du kan identifiera de mest effektiva tillv盲gag氓ngss盲tten f枚r att f氓nga din publiks uppm盲rksamhet och driva dem mot att g枚ra ett k枚p och d盲rigenom 枚ka int盲kterna.

Ett exempel p氓 att testa olika 盲mnen f枚r en e-postkampanj

F枚rdelar och nackdelar med A/B-testning

Som med varje medalj har A/B-testning bra och d氓liga sidor. L氓t oss ta reda p氓 dem.

Proffs f枚r A/B-testning

1. Datadriven v氓rd beslut: A/B-tester ger konkreta data f枚r att fatta v盲lgrundade beslut om f枚r盲ndringar, vilket g枚r det m枚jligt f枚r f枚retag att basera optimeringsstrategier p氓 verkliga anv盲ndarinteraktioner och preferenser.
2. F枚rb盲ttrad anv盲ndarupplevelse: Genom att testa olika varianter kan f枚retag f枚rfina och f枚rb盲ttra anv盲ndarupplevelsen, vilket leder till h枚gre tillfredsst盲llelse och engagemang med deras e-handelsplattform.
3. 脰kade konverteringskurser: A/B-testning kan leda till h枚gre konverteringsfrekvens genom att identifiera och implementera de mest effektiva design- och inneh氓llselementen som resonerar med 尘氓濒驳谤耻辫辫.
4. Minskade avvisningsfrekvens: Genom iterativa tester kan f枚retag lokalisera och korrigera element som bidrar till h枚ga avvisningsfrekvenser, vilket i slut盲ndan f枚rb盲ttrar anv盲ndarbeh氓llningen och engagemanget.
5. F枚rb盲ttrat inneh氓ll: A/B-testning m枚jligg枚r utv盲rdering och f枚rfining av inneh氓ll, vilket resulterar i f枚rb盲ttrad meddelandehantering och kommunikation med potentiella kunder.

A/B-test nackdelar

1. 罢颈诲蝉办谤盲惫补苍诲别: Processen att st盲lla in, k枚ra och analysera A/B-tester kan vara 迟颈诲蝉办谤盲惫补苍诲别, kr盲ver noggrann planering och utf枚rande f枚r att ge meningsfulla resultat.
2. Begr盲nsat omf氓ng: A/B-testning kan ha begr盲nsningar n盲r det g盲ller att testa omfattande hela webbplatsen f枚r盲ndringar, eftersom det vanligtvis fokuserar p氓 specifika element eller variationer 氓t g氓ngen.
3. Risk f枚r falska positiva resultat: Det finns en risk att man drar felaktiga slutsatser fr氓n A/B-testresultat, vilket kan leda till missriktade optimeringsbeslut om statistisk signifikans inte uppr盲tth氓lls noggrant.
4. Tekniska fel: Implementerings- och exekveringsfel i A/B-tester kan leda till skeva resultat, vilket undergr盲ver tillf枚rlitligheten hos testresultaten.
5. Kortsynthet: Att enbart fokusera p氓 A/B-testning kan leda till en betoning p氓 mindre designf枚r盲ndringar p氓 bekostnad av holistisk, hela bilden f枚rb盲ttringar, vilket potentiellt g氓r miste om bredare optimeringsm枚jligheter.

3 typer av A/B-testning

Det finns tre huvudtyper av A/B-tester.

1. -test: Denna klassiska form av A/B-testning inneb盲r att man j盲mf枚r tv氓 versioner (A och B) av en enda variabel f枚r att avg枚ra vilken som presterar b盲ttre f枚r att uppn氓 ett specifikt m氓l, som t.ex. klick kurser eller omvandlingar. Det 盲r idealiskt f枚r att bed枚ma effekten av individuella f枚r盲ndringar, som uppmaning till handling knappf盲rg eller rubriktext, vilket ger v盲rdefulla insikter om anv盲ndarpreferenser och beteende.
2. Multivariat testning: Till skillnad fr氓n delad testning l氓ter multivariattestning dig utv盲rdera effekten av flera variationer av olika element samtidigt. Genom att analysera de kombinerade effekterna av olika f枚r盲ndringar, s氓som rubrik, bild och knappf盲rg, f氓r du insikter i hur dessa element samverkar f枚r att p氓verka anv盲ndarnas engagemang och konverteringsfrekvens, vilket hj盲lper dig att fatta v盲lgrundade beslut om holistiska sidoptimeringar.
3. Flersidig testning: Detta tillv盲gag氓ngss盲tt inneb盲r att hela webbsidor testas mot varandra snarare 盲n specifika element. Det 盲r v盲rdefullt f枚r att utv盲rdera den 枚vergripande layouten, inneh氓llsstrukturen och designen av olika sidversioner, vilket ger insikter om vilka sidkonfigurationer som b盲st resonerar med din publik och driver 枚nskade anv盲ndar氓tg盲rder.

Dessa testmetoder ger e-handelsf枚retag m枚jlighet att g枚ra data driven beslut, optimera anv盲ndarupplevelser och maximera konverteringsfrekvensen genom att f枚rst氓 effekterna av 盲ndringar p氓 deras webbplatser eller appar.

4 vanligaste misstagen i A/B-testning

N盲r det kommer till A/B-tester 盲r det avg枚rande att undvika vanliga felsteg f枚r att kunna utnyttja dess fulla potential. H盲r 盲r de fyra vanligaste misstagen att vara uppm盲rksam p氓:

1. Felhypotes: Det vanligaste misstaget i A/B-testning 盲r att ha en ogiltig hypotes. Varje test b枚rjar med en hypotes, och om den 盲r felaktig 盲r det osannolikt att testet kommer att ge meningsfulla resultat. Det 盲r viktigt att formulera tydligt, data driven hypoteser f枚r att s盲kerst盲lla giltigheten och effektiviteten av A/B-tester. Utan en solid hypotes kan hela testprocessen sakna riktning och misslyckas med att ge handlingskraftiga insikter f枚r att optimera anv盲ndarupplevelser och driva konverteringar.
2. Ignorerar statistisk signifikans: Att f枚rsumma att s盲kerst盲lla statistiskt signifikanta resultat kan leda till felaktiga slutsatser, vilket 盲ventyrar tillf枚rlitligheten av testresultaten. Det 盲r avg枚rande att noggrant bed枚ma den statistiska signifikansen av A/B-testresultat f枚r att fatta v盲lgrundade beslut och undvika att dra missvisande slutsatser.
3. Testar f枚r m氓nga hypoteser samtidigt: Att engagera sig i flera hypoteser inom ett enda test kan f枚rvirra data och f枚rsv氓ra f枚rm氓gan att fastst盲lla den exakta effekten av varje enskild f枚r盲ndring. Att fokusera p氓 f枚r m氓nga hypoteser samtidigt kan sp盲da p氓 klarheten i insikter som h盲rr枚r fr氓n testprocessen, vilket hindrar f枚rm氓gan att g枚ra 惫盲濒颈苍蹿辞谤尘别谤补诲 optimeringsbeslut.
4. F枚r tidig implementering av f枚r盲ndringar: Att skynda sig att implementera 盲ndringar baserat p氓 prelimin盲ra eller ofullst盲ndiga A/B-testresultat kan vara kontraproduktivt. Det 盲r absolut n枚dv盲ndigt att samla in robusta och avg枚rande data under en l盲mplig tidsperiod innan du g枚r betydande 盲ndringar i din e-handel plattform, vilket s盲kerst盲ller att beslut grundas p氓 sunda och p氓litliga insikter.

Att undvika dessa fallgropar kan f枚rb盲ttra effektiviteten av A/B-testning, vilket ger e-handelsf枚retag m枚jlighet att informera, data driven beslut och optimera anv盲ndarupplevelser med tillf枚rsikt.

Du kan ocks氓 k枚ra effektiva och omfattande A/B-tester

D盲r har du det 鈥� r氓d f枚r att komma ig氓ng med starka A/B-tester som snabbt hj盲lper ditt f枚retag. Kom ih氓g att ditt f枚retag 盲r unikt, och kunskapen som delas h盲r ger dig bara en mall att arbeta utifr氓n. Anv盲nd v氓ra steg f枚r att bygga de b盲sta A/B-testerna f枚r dig och dina m氓l, 盲ven om du inte 盲r en marknadsf枚ringsguru.

Allt du beh枚ver f枚r att s盲lja online
L脛R DIG MER

• Vad 盲r en marknadsf枚ringsstrategi?
• E-handelsmarknadsf枚ringstips f枚r nyb枚rjare
• Hur GS1 GTIN kan driva din e-handelsverksamhet
• Hur man startar en podcast f枚r din butik
• 26 Google Chrome-till盲gg f枚r e-handel
• Hur man skapar kundprofiler
• Hur man anv盲nder UTM-taggar f枚r att f枚rb盲ttra marknadsf枚ringskampanjer
• Hur man g枚r SWOT-analys
• Best Practices f枚r landningssida
• A/B-testning f枚r nyb枚rjare
• Inspirerande f枚retagsuppdrag
• De b盲sta SMS-tj盲nsterna f枚r e-handel
• Topp 12 digitala marknadsf枚ringsverktyg
• Performance Marketing f枚rklaras
• Hur sm氓 och medelstora f枚retag kan navigera trenden med stigande marknadsf枚ringskostnader
• L氓sa upp hemligheterna med perfekt konkurrenskraftiga marknader