Jouw content verbeteren met A/B testen.
Je wilt het meeste halen uit het verkeer op je website. Je wilt meer dan alleen een bezoeker. Een webshop wil dat bezoekers tot een aankoop overgaan. Een nieuwssite wil dat hun artikelen gelezen worden en een bedrijf wil dat bezoekers zich aanmelden voor de nieuwsbrief. Om verschillende functies van een website met elkaar te vergelijken kun je A/B testen gebruiken. In deze blog leggen we je uit wat A/B-testen precies is.
Wat kun je op deze pagina verwachten?
- Wat is A/B testen?
- Waar kun je een A/B test toepassen?
- Wat zijn de voordelen van A/B testen?
- Wat zijn de nadelen van A/B testen?
- Wat moet je juist wel doen?
- Wat moet je juist niet doen?
- Een A/B test uitvoeren, hoe gaat dat in zijn werk?
- Formulier SMART doelstellingen
- Welke A/B test tools bestaan er?
- Hoe gaat het testen in zijn werk?
- Veelgestelde vragen.
Wat is A/B testen?
Een A/B-test is een manier om te bepalen welke van twee versies van iets (bijvoorbeeld een website of een app) het beste presteert. Dit doe je door de ene groep mensen de ene versie te laten zien, en de andere groep de andere versie. Door te kijken hoe deze groepen reageren, kun je bepalen welke versie het beste is. Bijvoorbeeld, als veel mensen op een bepaalde knop klikken op versie A, maar dat bij versie B nauwelijks gebeurt, dan is versie A waarschijnlijk beter.
Waar kun je een A/B test toepassen?
- Website (elementen, kleur, typografie, copy, afbeeldingen, navigatie);
- Google Ads (verschillende advertenties);
- Zoekmachine Optimalisatie (meta titles);
- Nieuwsbrieven (onderwerpen, verzendtijdstip, inhoud);
- Feitelijk kan het worden ingezet bij alle (online) situaties waarin je ideeën wilt vergelijken met de huidige situatie.
Wat zijn de voordelen van A/B testen?
- Objectiviteit: A/B testen maakt gebruik van gedragingen van echte gebruikers, waardoor de data objectief is en niet beïnvloed wordt door subjectieve meningen van degenen die de test uitvoeren.
- Inzicht: A/B testen biedt inzicht in hoe gebruikers reageren op specifieke elementen op een website, zoals knoppen, afbeeldingen, tekst, etc.
- Optimalisatie: A/B testen helpt bij het vinden van de beste manier om een website of een specifiek element te optimaliseren, zodat conversies of andere doelen kunnen worden verbeterd.
- Verbetering: A/B testen kan helpen bij het identificeren van problemen op een website, zoals een hoog bouncepercentage of een laag conversiepercentage, en bij het ontwikkelen van oplossingen om deze problemen op te lossen. Het bouncepercentage is het getal dat aangeeft hoe vaak mensen slechts één pagina op een website bekijken en dan weer weggaan. Dit getal wordt berekend door het aantal keer dat dit gebeurt te delen door het totaal aantal bezoeken aan de website.
- Data-driven: A/B testen is een data-driven proces, wat betekent dat je beslissingen baseert op feiten en cijfers in plaats van op intuïtie of vermoedens.
- Scalable: A/B testen is schaalbaar, je kunt zowel eenvoudige als complexe veranderingen testen en het kan op elk moment worden uitgevoerd.
- Continu proces: A/B testen is een continu proces, je kunt het blijven uitvoeren om te zorgen dat je je website of product blijft verbeteren en op de veranderende wensen van je gebruikers inspeelt.
Wat zijn de nadelen van A/B testen?
- Tijd: Een A/B test opzetten en uitvoeren is tijdrovend, vooral als je veel verschillende elementen op je website wilt testen.
- Kosten: A/B testen kan kosten met zich meebrengen, zoals de aanschaf van software of het inhuren van een ontwikkelaar om de test op te zetten.
- Complexiteit: A/B testen kan complex zijn, vooral als je veel verschillende elementen op je website wilt testen of als je geavanceerde statistische analyses wilt uitvoeren.
- Verkeerde interpretatie: Soms kan de verkeerde conclusie worden getrokken uit de resultaten van een A/B test, bijvoorbeeld als de test niet goed is opgezet, of als er andere factoren zijn die de resultaten beïnvloeden.
- Limited scope: A/B testen is alleen geschikt voor eenvoudige veranderingen, vaak is het niet geschikt voor grote veranderingen of voor het testen van complexe concepten.
- Onvoldoende sample size: A/B testen heeft een minimum aantal bezoekers nodig om resultaten te kunnen geven, soms kan het zo zijn dat men niet genoeg bezoekers heeft om de test uit te voeren en daardoor onvoldoende resultaten te krijgen.
Wat moet je juist wél doen?
Er zijn een aantal dingen die je wel moet doen bij het uitvoeren van A/B testen:
- Testen van een specifieke variabele: Test één variabele tegelijk, zodat je precies weet welke impact deze heeft op de gewenste meting.
- Kies een geschikte steekproefomvang: Gebruik een groot genoeg aantal gebruikers in beide testgroepen om betrouwbare resultaten te krijgen.
- Definieer duidelijk de meting van succes: Bepaal vooraf een duidelijke meting van succes, zoals klikratio of conversiepercentage, om de resultaten te kunnen vergelijken.
- Behoud een controlegroep: Gebruik een controlegroep om de resultaten van de testgroep mee te vergelijken.
- Voer een statistische analyse uit: Analyseer de resultaten van de test met behulp van statistische methoden om te bepalen of er een significant verschil is tussen de groepen.
- Vertrouw niet alleen op de cijfers: Combineer de resultaten van de A/B test met andere informatie zoals feedback van gebruikers, business kennis en andere data om een weloverwogen beslissing te nemen.
Wat moet je juist niet doen?
Er zijn een aantal dingen die je juist niet moet doen met A/B testen:
- Te veel variabelen tegelijk testen: Het is belangrijk om één variabele tegelijk te testen, zodat je precies weet wat de impact ervan is.
- Resultaten generaliseren naar een grotere populatie: A/B testresultaten gelden alleen voor de specifieke groep gebruikers die je hebt getest en kunnen niet worden uitgebreid naar een grotere populatie.
- De test te snel stoppen: De test moet lang genoeg worden uitgevoerd om zeker te zijn van de resultaten.
Een A/B test uitvoeren, hoe gaat dat in zijn werk?
Voor je begint aan een test is het belangrijk om een goed beeld te hebben van wat je precies wilt gaan testen. Hoe concreter je plan, hoe nuttiger de uitkomsten van je test zijn.
Een goed voorbeeld van een concreet plan is bijvoorbeeld het testen van een andere knop voor de zoekfunctie op je website. Je hebt namelijk direct twee opties: de huidige en de nieuwe situatie. Ook is het belangrijk om de beginsituatie helder te hebben. Deze 0-meting zorgt ervoor dat je meer conclusies kunt trekken uit de resultaten van het onderzoek. Ook moet je er rekening mee houden dat je slechts een aanname doet. Het kan zijn dat de bestaande situatie beter werkt dan de bedachte oplossing. Ook dien je in deze fase te bepalen of je een hele pagina of een element van de pagina wilt testen.
Stel SMART doelstellingen
Voor je aan de slag gaat, is het belangrijk om een doelstelling SMART te maken. SMART wil zeggen: Specifiek, Meetbaar, Acceptabel, Realistisch en Tijdgebonden. Door deze methode te gebruiken heb je een duidelijk doel en een richting waar je heen wilt.
Je specificeert je onderzoek door middel van KPI’s (Key Performance Indicators). Met Key Performance Indicators krijg je inzicht in de vooruitgang en verbeterpunten. Met een KPI bepaal je of de doelstelling acceptabel is voor de organisatie en of deze realistisch is. Als laatste bepaal je de looptijd van de test. Het is belangrijk hier niet van af te stappen als er eenmaal besloten is hoelang de test duurt.
Verder is het logisch dat je altijd op zoek bent naar manieren om je website te verbeteren. Je hebt misschien meerdere ideeën om te testen. Misschien heb je zelfs al een plan, maar dit kan natuurlijk niet allemaal tegelijk. Dus doe het stap voor stap en neem de tijd om het ook echt goed te testen.
Nu je een SMART-doel hebt bepaald, kun je één of meerdere KPI’s opstellen. Heb je een webshop en wil je een andere knop testen waarmee bezoekers een product in de winkelmand kunnen plaatsen? Dan kan de KPI zijn dat je meet of de conversie (het aantal bezoekers dat een aankoop doet) is gestegen of gedaald ten opzichte van de controlegroep.
Welke A/B test tools bestaan er?
Hoewel je geen minimum aantal bezoekers nodig hebt, is het wel belangrijk om voldoende respondenten te hebben. Net zoals bij andere onderzoeken geldt: hoe meer deelnemers, hoe meer data. Het is alleen van belang dat je de groepen in een 50/50-verdeling kunt indelen. Om te testen zijn er verschillende tools die je kunt inzetten. We hebben er een aantal voor je op een rijtje gezet!
Voordelen:
- Google Optimize is een volledig gratis A/B- en multivariate testtool voor bedrijfstesten. Met een visuele editor, code-editor en native integratie met Google Analytics is het de beste tool voor bedrijven die net beginnen met testen.
Nadelen:
- Resultaten worden gebaseerd op sessies en niet zozeer op individuele gebruikers.
- Veel handige functies ontbreken nog, zoals een functie voor het uploaden van afbeeldingen, maar Google blijft wekelijks verbeteringen uitrollen.
Voordelen:
- Te gebruiken op alle apparaten.
- Kan gebruikt worden zonder coderen.
- Je kunt met deze tool gemakkelijk een A/B-testproces opzetten.
- Mooie en heldere UI/UX.
Nadelen:
- Het is moeilijk om de visuele editor te gebruiken voor ingewikkelde tests. Bovendien is Optimizely erg duur en biedt het programma geen gratis proefperiode.
- De laadtijd van een website wordt door het gebruik van Optimizely langer.
Voordelen:
- Een 360 graden-overzicht van je tests om inzichten te verkrijgen.
- VWO is eenvoudig te implementeren op websites en vereist geen moeilijke technologie.
Nadelen:
- In VWO kan moeilijk zijn om meer geavanceerde A/B-tests (zoals het wijzigen van pagina-layouts of formulieren) te implementeren.
- VWO kan een lichte vertraging en flikkeren van de website veroorzaken voor gebruikers, hoewel het vaak niet opvalt voor ongetraind oog.
Hoe gaat het testen in zijn werk?
Nu kunnen we gaan testen. In dit geval willen we het aantal bezoekers dat zich aanmeldt voor onze nieuwsbrief verhogen. De KPI die we hiervoor inzetten is dus het bijhouden van hoeveel bezoekers in groep A en hoeveel bezoekers in groep B zich aanmelden voor de nieuwsbrief. Het doel is het testen van het aantal clicks op de ‘meld aan’ knop. We willen graag weten of we met de aanpassing meer aanmeldingen krijgen voor onze nieuwsbrief.
- Allereerst stellen we de doelstellingen van de test vast. Ons doel is om door de ‘meld aan’ knop te veranderen meer aanmeldingen te krijgen voor de nieuwsbrief.
- Vervolgens kiezen we de groep waarop we de test willen uitvoeren. Bepaal welke gebruikers je wilt testen, bijvoorbeeld nieuwe gebruikers of gebruikers die een specifieke pagina bezoeken.
- Dan maken we twee versies van de ‘meld aan’ knop. Dit wordt groep A en groep B genoemd.
- Gebruik vervolgens een willekeurige verdeling om gebruikers in groep A en B te verdelen. Zorg ervoor dat de groepen zo gelijk mogelijk zijn.
- Dan is het tijd om de resultaten van de test te meten, bijvoorbeeld door het aantal klikken of conversies te tellen.
- Analyseer de resultaten: Vergelijk de resultaten van groep A en B om te zien welke versie het beste presteert.
- Tot slot trek je conclusies over welke versie het beste presteert en besluit of je deze gaat implementeren voor alle gebruikers.
Verder is het belangrijk om de test goed te monitoren. Dit doe je door de data te vergelijken tussen de verschillende groepen. Ook al heeft je test een negatief resultaat, het is erg belangrijk om te blijven testen. Kijk tussendoor alleen naar een test om te kijken of deze nog naar behoren functioneert en haal hem niet offline als het resultaat negatief is. Een mislukte proef is namelijk ook een proef. Je leert op deze manier wat je vooral niet moet doen. Test niet alleen om te winnen, maar durf ook fouten te maken.
Haal je ondanks deze tips niet het gewenste resultaat uit je content? Of kunnen klanten jouw website niet vinden? Laat ons je dan helpen met het schrijven van content. Wij nemen je alles uit handen: van het schrijven van blogs, tot het versturen van nieuwsbrieven. Zo houd jij meer tijd over voor jouw onderneming. Neem direct contact op voor meer informatie!
Veelgestelde vragen
Wat is de definitie van A/B testen?
A/B testen is het proces waarbij twee verschillende versies van een pagina-element worden vergeleken. Dit gebeurt vaak door gebruikers te laten reageren op variant A en variant B, en zo te bepalen welke van de twee het meest effectief is.
Wat is A/B testen in digital marketing?
In de digitale marketing is A/B testen het proces waarbij twee versies van dezelfde webpagina worden getoond aan verschillende groepen bezoekers van een website. Daarna wordt gekeken welke versie de conversies op de website verbetert.
Waarom gebruiken we A/B testen?
Er zijn verschillende redenen waarom we A/B testen gebruiken. Enkele hiervan zijn het oplossen van problemen voor bezoekers, het verhogen van conversies of leads op de website en het verlagen van het bouncepercentage.
Wat is het verschil tussen A/B testen en multivariate testen?
Bij A/B testen wordt het verkeer verdeeld over twee of meer volledig verschillende versies van een webpagina. Bij multivariate testen worden verschillende combinaties van een aantal belangrijke elementen van een pagina getest tegen elkaar om te bepalen welke combinatie het beste werkt voor het doel van de test.