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 is en dus de juiste keuze.

Soorten A/B-testen

Een veel voorkomende plek om te A/B-testen is op je website. Je test bijvoorbeeld welke kleur van de koopknop op je webshop zorgt voor de meeste conversies. Je kunt uiteraard ook op andere plekken A/B-testen, bijvoorbeeld binnen Google Ads. Denk aan welke advertentiesoort zorgt voor een hogere CTR? Welk soort Facebook post zorgt voor meer interactie? Welke button zorgt voor de meeste clicks in je e-mailings?

blank
blank

Multivariate testen
Naast A/B-testen kennen we ook multivariate testen. In essentie zijn dit meerdere A/B-testen naast elkaar, waarbij je het effect van meerdere elementen met elkaar vergelijkt. Zo kun je in één test meerdere opties verkennen.

Een A/B-test opzetten

Een A/B-test voer je uit wanneer je een verbeterpunt op je website hebt ontdekt en hier een gepaste oplossing voor wil vinden. Let op, 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 gaat leiden tot meer conversies dan kan een A/B-test dit bevestigen of juist ontkrachten.

Als BlooSEM samen met een klant een A/B- of multivariate-test opzet, dan zijn er drie belangrijke punten waaraan wij invulling geven:

  • KPI’s
    We bepalen vooraf waar we tijdens de A/B-test op letten. Dit kan het aantal kliks zijn, maar ook het aantal verkopen of contactopnames via de telefoon. Samen bepalen we wanneer we een 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 je website of je campagnes het beste werkt? BlooSEM helpt je met het bepalen van de juiste tests en zorgt dat je website of webshop optimaal gaat presteren.

blank

Ook je online performance verbeteren?
Contact Rene!