fbpx

AB-testing

AB-testing

A/B Testen

A/B testen is een belangrijk onderdeel van Conversieoptimalisatie en de stap die volgt na het analyseren van website data. Als je verbeterpunten op je website hebt ontdekt dan kan een A/B test een logische vervolgstap zijn. Met een A/B test vergelijk je twee variaties van een bepaald element met elkaar om erachter te komen welke van de twee het meest succesvol en dus de juiste keuze is.

Soorten A/B testen

Een veel voorkomende plek om te A/B testen is op je website. Je test dan bijvoorbeeld welke kleur van de aankoop knop op je webshop zorgt voor de meeste conversies. Je kunt echter ook op andere plekken A/B testen. Bijvoorbeeld binnen Google Ads: welke advertentiesoort zorgt voor een hogere CTR? Of welke soort Facebook post zorgt voor meer interactie? En welke button zorgt eigenlijk voor de meeste clicks in je e-mailings?

Multivariate testen
Naast A/B testen kennen we ook nog multivariate testen. In essentie zijn dit meerdere A/B testen die naast elkaar lopen waarbij je meerder elementen met elkaar vergelijkt. Zo kun je in één test meerdere opties verkennen.

Een A/B test opzetten

Een A/B test voer je eigenlijk alleen maar uit wanneer je een verbeterpunt op je website hebt ontdekt en hier een gepaste oplossing voor wil vinden. Maar niet voor ieder punt is een A/B test geschikt. Heb je bijvoorbeeld een technisch issue ontdekt dan dient dit direct opgelost te worden en is een A/B test overbodig. Verwacht je dat een wijziging in je USP’s (Unique Selling Point) gaat leiden tot meer conversies dan kan een A/B test dit bevestigen of juist ontkrachten. Samen met jou bepalen we of jouw obstakel geschikt is voor een A/B test.

Besluiten we een A/B- of multivariate test op te zetten dan zjin er drie belangrijke punten waaraan we invulling gaan geven:

  • KPI’s
    We bepalen vooraf waar we tijdens de A/B test op letten. Dit kunnen het aantal kliks zijn, maar ook het aantal verkopen of contactopnames via de telefoon. Ook bepalen we wanneer we de test als geslaagd zien.
  • (steek)Proefgrootte
    De uitslag van een test moet representatief zijn. Een conclusie die je trekt uit een test met 1.000 personen is vanzelfsprekend betrouwbaarder dan een conclusie gebaseerd op 200 personen. We berekenen welke input we nodig hebben om de uitslag van de test gegrond te laten zijn.
  • Looptijd
    Naast de steekproefgrootte is het belangrijk dat een test niet te lang duurt. Na een X aantal dagen verwijderen bezoekers namelijk hun cookies. Bezoeken zij vervolgens nogmaals de website dan nemen zij voor een tweede keer deel aan dezelfde test. Dit kan de resultaten onbetrouwbaar maken.

Starten met A/B testen

Kun jij niet wachten om je website te optimaliseren en te testen wat voor jouw website of je campagnes het beste werkt? BlooSEM helpt je met het bepalen van de juiste tests en ervoor te zorgen dat jouw website of webshop optimaal presteert.

Ook je online performance verbeteren?
Contact Rene!