8. november 2025

LinkedIn A/B-testing: Hvordan små bedrifter kan eksperimentere uten risiko

Introduksjon

Alle små bedrifter ønsker å vite hva som faktisk fungerer på LinkedIn – hvilke meldinger som får svar, hvilke kontaktmeldinger som konverterer, og hvilke toner som bygger tillit. Den eneste måten å finne det ut på er gjennom eksperimentering.

Men mange bedrifter behandler LinkedIn-oppsøkende virksomhet som gjetting, og endrer alt på en gang eller følger råd som kanskje ikke passer målgruppen deres. Den smartere tilnærmingen er kontrollert testing. A/B-testing, som lenge har blitt brukt i reklame og e-postmarkedsføring, er nå en av de mest effektive måtene å forbedre LinkedIns oppsøkende virksomhet og automatiseringsytelse på en trygg, forutsigbar og storskala måte.

Hvorfor A/B-testing er viktig i LinkedIns kontakt med andre

LinkedIn er full av variabler: tone, timing, personalisering, meldingslengde og handlingsfremmende oppfordring. Å endre bare én av disse faktorene kan påvirke svarprosenten dramatisk.

A/B-testing hjelper små bedrifter med å identifisere hva som resonnerer mest med målgruppen deres før de skalerer kampanjer. I stedet for å sende ett «beste gjetning», sender du to versjoner av en melding, sporer resultatene og lar dataene avgjøre.

For salgsteam, markedsførere og rekrutterere som bruker LinkedIn-automatisering, fjerner denne datadrevne tilnærmingen følelser og gjetting. Den gjør oppsøkende arbeid til en målbar, repeterbar prosess.

Hva du kan A/B-teste på LinkedIn

1. Merknader om tilkoblingsforespørsel

Prøv korte kontra detaljerte koblingsnotater. Eksempel:

  • Version A: “Hey {{FirstName}}, noticed we’re both in the SaaS space and I thought it made sense to connect.”
  • Version B: “Hi {{FirstName}}, I work with SaaS founders on outbound strategy. Always looking to connect with others building in this space.”

2. Første melding etter tilkobling

Test direkte kontra samtaleåpninger.

  • Versjon A: «Ville du vært åpen for en rask prat om hvordan du kan forbedre svarprosenten din på LinkedIn?»
  • Versjon B: «Nysgjerrig, har du brukt LinkedIn mye til utgående sendinger i det siste?»

3. Handlingsfremmende oppfordring

Eksperimenter med handlingsfremmende oppfordringer som føles mykere eller mer handlingsorienterte.

  • Versjon A: «Vil du at jeg skal dele et raskt eksempel?»
  • Versjon B: «Ville du vært interessert i en kort gjennomgang?»

4. Meldingslengde

Noen målgrupper reagerer bedre på konsise notater, andre på en mer fyldig fortelling. Testing hjelper deg med å finne det ideelle ordantallet.

5. Tidspunkt

Send identiske meldinger på forskjellige dager eller tidspunkter. Onsdag morgen er ofte bedre enn fredag, men testing avslører hva som fungerer best for din nisje.

Sette opp en sikker LinkedIn A/B-test

Små bedrifter må teste ansvarlig for å unngå å overskride LinkedIns aktivitetsgrenser eller utløse restriksjoner. Sikker testing innebærer:

  1. Definer én tydelig variabel per test – Endre bare ett element om gangen (f.eks. ordlyd i handlingsfremmende oppfordring, ikke handlingsfremmende oppfordring og meldingstone).
  2. Start i det små – Kjør tester med noen få dusin potensielle kunder, ikke hundrevis.
  3. Spor resultater tydelig – Mål akseptrate, svarrate og positivt engasjement.
  4. Hold aktiviteten menneskelig – Unngå å sende for mange forespørsler eller identiske meldinger for raskt.

Å kjøre kontrollerte eksperimenter med lavt volum holder LinkedIn-oppsøkelsen din trygg samtidig som den gir verdifull innsikt.

Målinger som er viktige i A/B-testing

  • Akseptgrad for tilkobling – Ble forespørselen din akseptert?
  • Svarprosent – ​​Hvor mange svarte av de som aksepterte?
  • Positiv svarprosent – ​​Hvor mange av svarene var positive?
  • Konverteringsfrekvens – Hvor mange førte til bestilte samtaler, demonstrasjoner eller neste steg?

Ved å spore disse kan du ikke bare se hvem som svarte , men også hvem som gikk videre .

Slik måler du resultater uten dedikerte verktøy

Hvis du ikke bruker en innebygd analysefunksjon, kan du fortsatt teste manuelt.

  • Opprett to separate oppsøkende kampanjer eller lister.
  • Hold melding A og melding B adskilt.
  • Spor ytelse i et regneark etter aksept, svar og positive resultater.
  • Kjør testen til hver melding mottar minst 50–100 sendinger for pålitelighet.

Denne lette tilnærmingen gir pålitelig innsikt selv for svært små bedrifter.

Tolke resultater på riktig måte

Målet er ikke bare å «velge en vinner». Noen ganger avslører en test hva man ikke skal gjøre, noe som er like verdifullt.

  • Hvis begge versjonene fungerer likt, test et annet element.
  • Hvis én versjon vinner klart, gjør den til din nye kontrollmelding og test på nytt.
  • Over tid skaper denne syklusen kontinuerlig forbedring som forsterkes på tvers av kampanjer.

Bruk av A/B-testing i LinkedIn-automatisering på en sikker måte

Automatisering bidrar til å håndtere A/B-testing i stor skala, men må håndteres forsiktig. Bruk trygge grenser, menneskelig timing og naturlig personalisering. Den mest effektive automatiseringen erstatter ikke eksperimentering, den forenkler den.

Små bedrifter kan bruke automatisering til å planlegge variasjoner, overvåke resultater og automatisk sette underpresterende versjoner på pause, noe som sparer timer med manuell sporing. (HINT: Alsonas rotasjon av flere seter øker testtiden!)

Eksempel: LinkedIn A/B-test i den virkelige verden

En liten SaaS-oppstartsbedrift ønsket å øke antall demobookinger fra LinkedIn-kontakt. De testet to oppfølgingsmeldinger etter den første kontakten:

  • Melding A: Fokusert på produktfordeler («Vi hjelper salgsteam med å automatisere oppfølginger...»)
  • Melding B: Fokusert på nysgjerrighet («Vi fant én liten justering av arbeidsflyten som doblet et annet teams svarprosent. Skal jeg dele den?»)

Etter 200 sendinger oppnådde Melding B en 47 % høyere svarrate og 22 % flere bookede demoer. Selskapet rullet ut den vinnende varianten på tvers av kampanjer, noe som økte den totale pipelineverdien med 30 % i løpet av ett kvartal.

Den langsiktige fordelen med testing

Kraften til LinkedIn A/B-testing ligger ikke i engangsforbedringer – den ligger i å bygge en optimaliseringskultur. Små bedrifter som tester konsekvent lærer raskere, tilpasser seg bedre og utkonkurrerer konkurrenter som er avhengige av gjetting.

Akkurat som betalte annonser eller e-postmarkedsføring, fører kontinuerlig testing i LinkedIn-oppsøkende virksomhet til økende ytelsesforbedringer.

Konklusjon

A/B-testing gjør LinkedIns kontakt med andre fra intuisjon til vitenskap. Det er slik små bedrifter forbedrer budskapet, øker svarprosenten og bygger bærekraftige pipelines. Nøkkelen er enkel: test én variabel om gangen, hold deg innenfor trygge aktivitetsgrenser og la data veilede kontakten din.

Med jevn testing og gjennomtenkt automatisering kan enhver liten bedrift forvandle sin LinkedIn-kontakt til en forutsigbar og effektiv vekstkanal.

Klar til å skalere smartere?

Alona gjør det enkelt å nå ut på LinkedIn og via e-post – slik at du kan fokusere på å lukke avtaler, ikke på å administrere verktøy.