A/B-testen

Tegenwoordig sturen gegevens en analyses het besluitvormingsproces op veel gebieden. In een online setting is A/B-testen een van de meest gebruikte methoden om waardevolle inzichten te verzamelen.

Hieronder vindt u alles wat u moet weten over A/B-testen. Van het definiëren van wat het is tot het begrijpen van de statistieken.

Handmatig A/B-testen uitvoeren is vrijwel onmogelijk. Alle bedrijven gebruiken een testprogramma dat speciaal is ontwikkeld voor A/B-testdoeleinden om het proces te automatiseren. Het testproces is zo eenvoudig als het maken van twee versies van een webpagina. U geeft de ene versie aan de ene groep van uw websitebezoekers en de andere versie aan een andere groep. Beide groepen beoordelen hun productervaring.

Nadat A/B-testen is voltooid, krijgt u inzicht in de resultaten en ontdekt u welke versie beter presteert.

Al deze inzichten zijn enorm waardevol als het gaat om uw marketingstrategie. Of het nu gaat om contentmarketing, klantenervaringen of het uitproberen van verschillende benaderingen van advertentiestrategieën. Uw marketingteams zullen veel baat hebben bij een diepe duik in de gegevens rechtstreeks van uw doelgroep.

Wat moet u doen voordat u begint met A/B-testen?

Het uitvoeren van A/B-testen voordat u een plan maakt, is niet praktisch. Er zijn een aantal essentiële taken die u moet doen voordat u begint met A/B-testen:

• Identificeer uw doelen – er zijn tal van testelementen waarop u zich kunt richten. Deze omvatten productbeschrijvingen, specifieke knoppen of CTA. Om te bepalen welke elementen u wilt testen, moet u uw doelen identificeren. Uw doel zou bijvoorbeeld kunnen zijn om de conversieratio te verhogen, dus u zou dienovereenkomstig moeten testen;
• Vermeld de hypothese – de hypothese zal u helpen de resultaten van de test beter te onderzoeken. Het is eigenlijk een voorspelling van welke resultaten u verwacht te zien nadat de test is voltooid;
• Bepaal welke A/B-tests u wilt uitvoeren – met doelen en hypothesen wordt het gemakkelijker om te bepalen welke A/B-tests u in het bijzonder moet uitvoeren;
• Kies een A/B-testprogramma – niet alle A/B-testprogramma’s zijn hetzelfde. Hoewel bij sommige functietests worden uitgevoerd, doen anderen dat niet. Als u weet welke tests u moet uitvoeren, wordt het gemakkelijker om er één te kiezen. Overweeg toekomstige tests die u daarbij kunt uitvoeren.

Hoe lang moet u een A/B-test uitvoeren?

De frequentie van testen is van invloed op de periode dat u het experiment laat lopen, wat op zijn beurt van invloed is op de steekproefomvang en significantie. Hoe groter de steekproefomvang, hoe uitgebreider de resultaten. Uw dagelijkse gemiddelde aantal webpaginabezoekers fluctueert. Daarom is het beter om uw test langer te laten duren.
Hoe lang duurt het voordat u significante resultaten krijgt? Er zijn verschillende factoren waarmee u rekening moet houden, zoals hoe u de A/B-test uitvoert en de steekproefomvang. Het is een goed idee om te wachten tot u genoeg verkeer heeft om statistisch significante resultaten te krijgen.

Tools voor A/B-testen

A/B-testsoftware is overal verkrijgbaar. Maar de meest gebruikte zijn Google Analytics A/B-test- en personalisatietools Google Optimize en LiveAgent helpdesksoftware.

Google Analytics is een gratis testtool die is ontwikkeld om het testen van A/B-webpagina’s te stroomlijnen. U kunt bepalen welke kop bezoekers trekt, welk ontwerp en welke lay-out resulteren in meer tijd op uw site, welke CTA meer doorklikken genereert en meer.

LiveAgent software wordt geleverd met een A/B-testtool voor email, zodat u de responsiviteit van uw emailontvangers kunt testen en hun open- en doorklikfrequenties kunt meten.

Met de meeste tools kunt u de resultaten in realtime bekijken, waardoor u direct wijzigingen in uw marketingcampagne kunt aanbrengen.

Wanneer moet u geen A/B-test gebruiken?

Als u geen toegang hebt tot relevante resultaten of te maken hebt met een gecompliceerde evaluatie, moet je A/B-tests vermijden. Wat betekent het? Multivariate testen en gesplitste URL-tests in combinatie met server-side experimenten zijn waarschijnlijk vereist als u een complexe evaluatie moet uitvoeren. A/B-testen zullen geen betrouwbare resultaten opleveren.

Om relevante resultaten te krijgen, moet u voldoende verkeer hebben. Zonder voldoende verkeer zijn uw resultaten niet geloofwaardig. Daarnaast heb je een weloverwogen hypothese en voldoende tijd nodig om te bepalen wat u gaat testen, alles in te stellen en de resultaten zorgvuldig te onderzoeken.

Hoe wordt A/B-testen gedaan?

Stel dat u wilt weten of de nieuwe webpagina of de huidige versie van de pagina u dichter bij uw doelen brengt. U bent verantwoordelijk voor het maken van doelen die kunnen variëren van een verbeterde gebruikerservaring in het algemeen tot verbeterde conversiepercentages.

Bij A/B-testen staat A voor een controleversievariabele, wat uw huidige webpagina is. De B staat voor variatie of nieuwe versie van de webpagina. Als zowel A- als B-pagina’s gereed zijn, moet u beslissen welk percentage van uw doelgroep wordt bediend door de huidige pagina’s en welk percentage door de variantpagina’s .

Doorgaans verdelen bedrijven het gebruikersbestand gelijkelijk tussen de twee. Op deze manier krijgen we de meest betrouwbare testresultaten en kunnen we de twee opties direct vergelijken.

Op wat voor soort statistieken moet u letten als het gaat om A/B-testen?

Na het voltooien van de A/B-test en het instellen van verkeersverdeling, ontvang je een rapport. Om bruikbare inzichten te krijgen, moet u letten op de juiste statistieken. Uw doelen moeten de bepalende factor zijn voor de statistieken die u gebruikt.

Stel dat u meer bezoekers naar uw website wilt trekken en uw merkbekendheid wilt vergroten. In dit geval moet u op de verkeersstatistiek letten. Als uw doel conversieratio-optimalisatie is, moet u conversiestatistieken bijhouden. Klikken zijn een essentiële statistiek om naar te kijken als u meer klanten door uw verkooptrechter wilt leiden. U kunt ook andere statistieken volgen, bijvoorbeeld app-crashes, doelgroepvoorkeuren en verhoogde betrokkenheid.

Door naar deze statistieken te verwijzen, krijgt u betere inzichten en kunt u de best presterende pagina selecteren.

Bekijk een video over A/B-testen.

Ontdek de kracht van A/B-testen voor datagestuurde besluitvorming. Leer hoe bedrijven deze techniek gebruiken om prestaties te optimaliseren, risico’s te beperken en geïnformeerde beslissingen te nemen. Verken de belangrijkste elementen van A/B-testen, inclusief hypothesen ontwikkelen, willekeurig testen, statistische significantie en een iteratieve aanpak. Bekijk deze video om het potentieel van A/B-testen te ontdekken in het bevorderen van conversies en het verbeteren van gebruikersbetrokkenheid.

Topics

• Wat is A/B-testen
• Waarom voeren bedrijven A/B-tests uit
• Factoren die getest kunnen worden

Video summary

In deze korte introductie over A/B-testen wordt uitgelegd wat A/B-testen is en waarom bedrijven deze tests uitvoeren. A/B-testen is een statistische manier om twee of meer versies te vergelijken en te bepalen welke versie beter presteert en of het verschil statistisch significant is. Bedrijven voeren A/B-tests uit omdat ze een op data gebaseerde aanpak hanteren en willen begrijpen hoe klanten zich gedragen. Klanten gedragen zich vaak anders dan verwacht en A/B-testen helpen om te ontdekken hoe klanten daadwerkelijk keuzes maken. Bij A/B-testen kun je bijvoorbeeld verschillende landingpagina's of nieuwsbrieven vergelijken en criteria voor succes opstellen, zoals conversieratio, aanmeldingen voor de nieuwsbrief of het openpercentage. Je kunt verschillende factoren testen, zoals het veranderen van de lay-out, de kleur of tekst van de call-to-action, afbeeldingen vergelijken en zelfs machine learning-algoritmen updaten. Het is belangrijk om A/B-testen correct uit te voeren en te valideren door middel van een A/A-test.