A/B testing
Haal het maximale uit jouw website

Het is een bekend probleem, een pagina waar gemiddeld gezien veel gebruikers afhaken. De pagina levert hierdoor niet zoveel conversie op (zoals aanvragen of verkopen) als dat er eigenlijk wordt verwacht. Wellicht is de positionering van een afbeelding niet juist, ziet de bezoeker de scherpe prijs van het product over het hoofd of is het onduidelijk dat er op de bestelknop geklikt kan worden. Nu kunnen we aanpassingen maken op basis van aannames, maar daar wordt een website zelden beter van. Veel beter is het om beslissingen te maken op basis van data, ofwel feiten. Voor het verkrijgen van deze data komt A/B testing om de hoek kijken, een geweldige manier om het maximale uit een conversie gerichte pagina te halen.

Wat is A/B testing?

Bij een A/B-test worden twee varianten van een element op de website aangemaakt, om te zien welke betere resultaten oplevert. De twee varianten van dit element bestaan uit de A-variant, die als de controlegroep fungeert en de B-variant, die als de experimentele groep fungeert. Beide varianten worden willekeurig aan verschillende gebruikers getoond. De prestaties worden gemeten aan de hand van specifieke doelen, zoals meer verkopen of meer kliks. Het is volstrekt willekeurig of een gebruiker tot de controlegroep of de experimentele groep behoort, maar beide versies zullen altijd aan 50% van de bezoekers worden getoond. Dit zorgt voor een gelijke verdeling van de doelgroep.

Er valt uiteraard van alles te testen op een pagina. Daarom begint een A/B-test altijd met een hypothese, zoals "Als ik de bestelknop groen maak, zal dit meer aanvragen opleveren." Met behulp van concrete gegevens kunnen we vervolgens bewijzen of deze hypothese daadwerkelijk klopt.

Het is echter zeer belangrijk om maar één enkel specifiek onderdeel van de pagina aan te passen. Door slechts één element te testen en de rest van de pagina hetzelfde te houden, kunnen de testresultaten beter worden geïnterpreteerd en kan er een duidelijke conclusie worden getrokken tussen het aangepaste element en de verandering in het gedrag van de gebruiker. Als er meerdere elementen tegelijkertijd worden gewijzigd, wordt het moeilijker om te bepalen welk specifiek element verantwoordelijk is voor de veranderingen in prestaties.

De impact van een A/B test

Na het analyseren van de testresultaten kan worden besloten of de wijziging moet worden doorgevoerd. Als de geteste variant significant betere resultaten oplevert, kan het implementeren van deze versie leiden tot een verbetering in het behalen van de gewenste doelstellingen zoals meer leads, klanten en omzet. Een kleine aanpassing kan vaak een grote impact hebben.

Ook als de test geen echte verbetering in de resultaten laat zien, kan ontdekt worden waarom deze veranderingen niet effectief waren. Dit zorgt voor waardevolle inzichten bij een toekomstige A/B test op de pagina. Nog belangrijker is het vermijden van negatieve impact. De conclusie van een A/B test kan ook zijn dat de al bestaande variant zo slecht niet is. Wanneer dit element op basis van een aanname en dus zonder test was aangepast, waren prestaties juist achteruitgegaan. Een A/B test voorkomt dit probleem. Een test is hierdoor dus eigenlijk nooit onsuccesvol te noemen.

Het blijven verbeteren van de pagina

Nadat de beste versie van een element is bepaald, kunnen verdere tests worden uitgevoerd om ook de prestaties van andere elementen te verbeteren. Hierdoor wordt de pagina stap voor stap geoptimaliseerd en wordt de impact van individuele wijzigingen optimaal omgezet in waardevolle data.

Wil je ook jouw website verbeteren?

Het mag duidelijk zijn. Er zijn veel effectievere manieren om je website te verbeteren, dan op basis van subjectieve meningen. A/B testing leidt sneller tot meer leads, klanten en omzet. Neem contact met ons op en ontdek hoe waardevol A/B testing kan zijn voor jouw website.