Kun jij raden welke versie beter is? Het is moeilijk om het met zekerheid te zeggen, totdat ze allebei getest zijn. A/B-testen geeft gebruikers inzicht in hoe bepaalde veranderingen conversies kunnen beïnvloeden en helpt de kosten te drukken door de efficiëntie te verhogen.

Je kunt jouw conversieratio verhogen door twee varianten van een (opt-in) pagina of advertentie te testen en te zien welke beter is. 50% krijgt variant A te zien, terwijl de andere 50% variant B te zien krijgt; beide conversies worden gemeten om de winnaar te bepalen.

Wat is een A/B test?

A/B testen is een soort experiment dat gebruikt wordt in marketing, website design en reclame om de effectiviteit tussen twee verschillende variaties te meten. De gebruikers worden verdeeld in groepen die ofwel de ene variatie ofwel de andere te zien krijgen. Door de conversiepercentages van beide groepen te vergelijken, kan worden bepaald welke variant het meest effectief is. 

A/B testen is overigens niet alleen geschikt voor websites. Je kunt het ook gebruiken om verschillende versies van je nieuwsbrief of andere vormen van direct marketing te testen.

Ab testing

Wanneer je een A/B-test uitvoert, is het ook belangrijk om een duidelijk doel voor ogen te hebben. Je moet ervoor zorgen dat de prioriteit om iets te veranderen hoog genoeg is, zodat je niet alleen maar tijd verspilt aan onnodige conversieoptimalisering. Je kunt niet zomaar verschillende kleuren knoppen uitproberen en verwachten dat je statistieken zullen verbeteren; er moet echt een probleem zijn voordat je experimenteert met nieuwe look-and-feel-opties of prijsstrategieën.

Waarom gebruik je een A/B test?

Conversie optimalisatie is een vak dat kennis en expertise vereist. De kleinste details kunnen het verschil maken tussen winstgevende of verliesgevende bedrijven.

De voordelen van A/B-testen zijn groot. Het is is een uitstekende manier om feedback te krijgen over wat mensen wel en niet leuk vinden aan je website. Je test op ‘echte’ mensen en echte bezoekers die zich niet bewust zijn dat je een test aan het doen bent, dus ze klikken door omdat het interessante content voor hen is. Het kan ons een objectieve maatstaf geven – indien alles correct ingesteld is, worden deze gegevens naar Google Analytics gestuurd waar we ze dan analyseren en vergelijken met onze vorige tests, wat ons meer inzicht geeft in hoe veranderingen conversies of omzetcijfers zouden kunnen beïnvloeden.

Geduld is de sleutel. Het is belangrijk om geduldig te zijn en de tijd te nemen om veranderingen aan te brengen. Bestudeer de gegevens, pas ze aan met meetbare resultaten in gedachten – op die manier kun je bepalen welke verbeteringen het beste werken.

De bezoeker bepaalt. Als marketeer weet je dat verschillende mensen hun mening zullen hebben over de beste oplossing. Het maakt echter niet uit wat jij of je baas mooier vindt – want uiteindelijk gaat het om de resultaten. Dankzij A/B testen zijn er geen foute antwoorden bij het vinden van de juiste strategie. 

Meten is weten. De beste manier om je werk goed te doen is door gegevens te gebruiken. Je kunt geen beslissingen nemen die gebaseerd zijn op meningen, dus stop met gissen en bekijk de cijfers!

Conversie optimalisatie. Een website is slechts zo goed als zijn conversiepercentage, en je kunt nooit voorzichtig genoeg zijn. Waarom tijd spenderen aan het aantrekken van nieuwe bezoekers als ze toch regelrecht de website verlaten zonder conversies? Investeer slim door ervoor te zorgen dat jouw huidige sitebezoekers sneller converteren zodat je meer inkomsten uit ze haalt.

Geleidelijke aanpak. A/B testen is een methode die geleidelijke, stap voor stap verbeteringen aanbrengt. Je verrast je trouwe bezoekers niet met radicale veranderingen; in plaats daarvan breng je subtiele veranderingen aan om beter aan hun behoeften te voldoen en ze terug te laten komen.

Het kan altijd beter. Grote merken doen voortdurend A/B-tests om hun websites beter te maken, al is het maar een kleine verandering in de layout of de formulering die de ervaring voor de gebruikers aangenamer zal maken. Ze zijn niet bang voor verandering, en dat is waar jij in jouw eigen bedrijf ook naar moet streven.

Hoe kun je een A/B test uitvoeren?

Google Optimize is een tool waarmee je gemakkelijk A/B-tests kunt bouwen. Het is naadloos verbonden met Google Analytics, zodat je de juiste doelen kunt instellen en jouw experimenten gemakkelijk kunt volgen zonder gedoe.

Google Optimize is een gratis tool die eenvoudig op je website geplaatst kan worden met behulp van een javascript code. Het is echter belangrijk om niet alles in één keer te testen – alleen installeren betekent niet dat je een A/B experiment succesvol uitvoert.

Aan de slag met A/B testen

Het is een goed idee om te beginnen met een prioriteitenlijst bij het testen van nieuwe strategieën. Je wilt de oplossing met de hoogste prioriteit, niet alleen omdat je er nieuwsgierig naar bent, maar ook omdat je weet dat dit vruchten zal afwerpen en daadwerkelijk meer online inkomsten voor jouw bedrijf zal genereren.

Welk element binnen de website is het meest belangrijk voor jou als ondernemer? Bedenk eens hoeveel mensen jouw site bezoeken, doorklikken naar een productpagina en vervolgens dat specifieke product in hun winkelwagen plaatsen. Wat gebeurt er als iemand jouw site bezoekt maar niets koopt en vervolgens weggaat? 

Ab splittest

Het is gemakkelijk te vergeten dat mensen niet altijd rationeel handelen. Ze kunnen producten aan hun winkelwagentje toevoegen, maar niet afrekenen – en dit beïnvloedt het conversiepercentage. Dit probleem kan gemakkelijk worden opgelost met conversie optimalisatie en bijvoorbeeld een e-mailcampagne of advertentie; haal je klanten terug door ze te overtuigen van hoe geweldig jouw aanbod is.

Wanneer is een A/B test succesvol?

Als je eenmaal obstakels hebt geïdentificeerd en hebt besloten er een A/B-test voor uit te voeren, is een van de belangrijkste stappen te bepalen wanneer een test succesvol is geweest. Om niet eindeloos te blijven testen zonder te weten of het een succes of een mislukking was, bepaal van tevoren welke metriek gemeten moet worden (aantal views, clicks etc.) zodat er geen giswerk aan te pas komt.

Met een steekproefcalculator kun je uitrekenen hoeveel mensen jouw A/B test moeten afleggen om representatief te zijn. Onthoud dat hoe groter het aantal, hoe beter. Een goede vuistregel is 300 respondenten, maar vergeet ook niet de foutmarge en betrouwbaarheidsniveau te berekenen – statistiek is meer dan je denkt, dus zorg ervoor dat alles in balans is voordat je verder gaat met een A/B test.

Om ervoor te zorgen dat een A/B test de best mogelijke resultaten oplevert, is het niet alleen belangrijk om ze correct uit te voeren, maar ook om te vermijden dat verschillende dingen tegen elkaar worden uitgetest. De term “vergelijk geen appels met peren” komt hier om de hoek kijken, want wanneer je een A/B test uitvoert op meerdere factoren tegelijk zal er geen enkele manier zijn om te weten welke wijziging leidde tot verhoogde conversies. 

Het is belangrijk om een A/B test beheersbaar en inzichtelijk te houden door te beginnen met slechts twee varianten. Eén variant bevat geen wijziging, en de andere variant bevat wel een wijziging; op deze manier kunnen we elke wijziging eenvoudig vergelijken met de originele versie, zodat je conclusies kunt trekken over hoe die wijzigingen het gebruikersgedrag beïnvloeden.

Hoe meer wijzigingen je aanbrengt, hoe langer het zal duren om een conclusie te kunnen trekken. Voor elke wijziging heb je namelijk een nieuwe A/B test nodig. Naast het feit dat al dit experimenteren veel tijd in beslag neemt, bestaat ook het risico dat belangrijke elementen over het hoofd worden gezien, waardoor je op een dwaalspoor zou kunnen raken bij het trekken van conclusies. Laat dit je creativiteit echter niet ontmoedigen!

Multivariate A/B test

De multivariate A/B-test is een type experiment dat de prestaties van twee of meer variaties tegelijk meet. Het idee erachter is, zoals je misschien al uit de naam geraden hebt, om te meten hoe verschillende variabelen elkaar beïnvloeden. 

De pagina wordt onderverdeeld in verschillende variaties. Het is daarom belangrijk dat je genoeg verkeer op je website hebt en hoe meer testen er gedaan worden hoe beter, want dan kunnen we zien welke variatie een significante impact heeft gemaakt bij onze bezoekers. Een voorbeeld van een multivariate A/B test zou kunnen zijn:

Variatie
Afbeelding
Kleur button

1

Ja

Groen

2

Ja

Rood

3

Nee

Groen

4

Nee

Rood

Na de multivariate A/B test weet je precies welke variatie het beste werkt. Houdt er alleen wel rekening mee dat er ontzettend veel bezoekers nodig zijn om een nauwkeurige conclusie te kunnen trekken.

A/B testen met een plan

Een A/B test is een interessant iets om van te leren, maar spring niet zomaar in het diepe zonder na te denken over de valkuilen die er kunnen zijn. Zorg ervoor dat je een goed plan hebt voordat je beslissingen neemt. 

Een A/B test is de snelste manier om er zeker van te zijn dat je klantgericht bezig bent. Wanneer je met een A/B test aan de slag gaat, focus je niet op het aantrekken van meer website bezoekers maar kies je er juist voor om de kwaliteit van de conversies te verbeteren. Ben je benieuwd wat een A/B test voor jouw onderneming kan betekenen? Neem gerust contact op om de mogelijkheden te bespreken.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.