Wat is A/B testing?

A/B testing is het proces van het vergelijken van twee versies van dezelfde webpagina, e-mail of ander digitaal middel om te bepalen welke beter presteert op basis van een bepaald doel. Het doel kan bijvoorbeeld zijn: het aantal klikken, het aantal inschrijvingen, het aantal aankopen of het aantal retouren.

Bij A/B testing in de context van marketing laat je 50% van de bezoekers versie A van je middel zien (laten we dit de “controle” noemen), en 50% van de bezoekers versie B (laten we dit de “variant” noemen). De versie die resulteert in de hoogste conversieratio wint.

Bijvoorbeeld, laten we zeggen dat je twee versies van een productpagina hebt: een met een rode knop en een met een groene knop. Je wilt weten welke kleur meer mensen aanzet tot kopen. Je laat 50% van de bezoekers de rode knop zien en 50% de groene knop. Na een bepaalde periode meet je hoeveel mensen op elke knop hebben geklikt en hoeveel mensen daadwerkelijk hebben gekocht. Als blijkt dat de groene knop meer conversies oplevert dan de rode knop, dan verklaar je de groene knop als winnaar en laat je 100% van de bezoekers de groene knop zien. Dan wordt de groene knop de nieuwe controle en moet je een nieuwe variant bedenken.
Het is belangrijk om te vermelden dat een A/B test conversieratio vaak een onvolmaatste maatstaf voor succes kan zijn. Je moet ook rekening houden met andere factoren zoals de gemiddelde orderwaarde, de klanttevredenheid en de levenslange klantwaarde.

Hoe werkt A/B testing?

A/B testing werkt volgens de wetenschappelijke methode. Dat betekent dat je een hypothese moet opstellen, een experiment moet ontwerpen, gegevens moet verzamelen en analyseren, en conclusies moet trekken.
Een hypothese is een veronderstelling over wat je denkt dat beter zal werken voor je doelgroep. Bijvoorbeeld: “Ik denk dat als ik gratis verzending aanbied, meer mensen zullen kopen.”

Een experiment is een manier om je hypothese te testen door twee of meer versies van je middel te maken en ze aan verschillende segmenten van je publiek te laten zien. Bijvoorbeeld: “Ik maak twee versies van mijn productpagina: een met gratis verzending en een zonder. Ik laat 50% van de bezoekers de ene versie zien en 50% de andere versie. Ik meet hoeveel mensen kopen op elke versie.”
Gegevens zijn de resultaten die je verzamelt van je experiment. Bijvoorbeeld: “Ik heb 1000 bezoekers op elke versie gehad. Op de versie met gratis verzending hebben 150 mensen gekocht. Op de versie zonder gratis verzending hebben 100 mensen gekocht.”
Analyse is het proces van het interpreteren van je gegevens om te zien of je hypothese klopt of niet. Bijvoorbeeld: “De versie met gratis verzending heeft een conversieratio van 15%. De versie zonder gratis verzending heeft een conversieratio van 10%. Het verschil is statistisch significant. Dat betekent dat ik kan concluderen dat gratis verzending meer mensen aanzet tot kopen.”
Conclusies zijn de lessen die je leert uit je analyse en die je kunt gebruiken om je website te verbeteren. Bijvoorbeeld: “Ik heb geleerd dat gratis verzending een belangrijke factor is voor mijn klanten. Ik ga nu gratis verzending aanbieden op al mijn producten en kijken of dat mijn omzet verhoogt.”

Waarom moet je A/B testen?

A/B testing is een krachtige manier om je website te optimaliseren voor meer conversies. Hier zijn enkele redenen waarom je A/B testing moet doen:

• Je kunt je eigen aannames en meningen testen en vervangen door feiten en gegevens.
• Je kunt je klanten beter leren kennen en begrijpen wat ze motiveert, interesseert en overtuigt.
• Je kunt kleine veranderingen aanbrengen die grote impact kunnen hebben op je resultaten.
• Je kunt risico’s verminderen door te experimenteren met verschillende ideeën voordat je ze definitief implementeert.
• Je kunt innovatief blijven en je onderscheiden van je concurrenten.

Wat moet je A/B testen?

Het aantal elementen dat je kunt testen is eindeloos, maar hier zijn 20 ideeën die je moet proberen voor je e-commerce site:

• Producttitels
• Productbeschrijvingen
• Productafbeeldingen
• Productvideo’s
• Productprijzen
• Productreviews
• Productaanbevelingen
• Winkelwagenknoppen
• Winkelwagenpagina’s
• Checkoutpagina’s
• Betalingsmethoden
• Verzendmethoden
• Retourbeleid
• Navigatiemenu’s
• Zoekbalken
• Filters en sorteeropties
• Categoriepagina’s
• Landingspagina’s
• Pop-ups en banners
• E-mailonderwerpen en inhoud

Hoe prioriteer je A/B testideeën?

Je hebt waarschijnlijk niet genoeg tijd, middelen en verkeer om alles te testen wat je wilt. Daarom moet je prioriteit geven aan de meest veelbelovende en belangrijke ideeën. Een manier om dat te doen is om een score toe te kennen aan elk idee op basis van drie criteria:

• Potentieel: hoeveel impact kan dit idee hebben op je conversiedoel?
• Belang: hoe relevant is dit idee voor je bedrijfsdoelstellingen?
• Gemak: hoe eenvoudig is het om dit idee te implementeren en te testen?

Je kunt elk criterium een score geven van 1 tot 10, waarbij 10 het hoogst is. Vervolgens kun je de scores vermenigvuldigen om een totale score te krijgen voor elk idee. Hoe hoger de score, hoe hoger de prioriteit.
Bijvoorbeeld, laten we zeggen dat je twee ideeën hebt:
Idee A: Het toevoegen van een countdown timer op de productpagina om urgentie te creëren.
Idee B: Het toevoegen van een live chat functie op de productpagina om vragen te beantwoorden.
Je schat het potentieel, het belang en het gemak van elk idee als volgt:

Je kunt zien dat idee A een hogere score heeft dan idee B, dus je geeft het voorrang.
 

Hoe zet je een A/B test op?

Om een A/B test op te zetten, heb je een aantal dingen nodig:

• Een doel: wat wil je bereiken met je test? Bijvoorbeeld: het verhogen van de conversieratio, het verhogen van de gemiddelde orderwaarde of het verlagen van het bouncepercentage.
• Een hypothese: wat denk je dat beter zal werken voor je doel? Bijvoorbeeld: “Ik denk dat als ik een countdown timer toevoeg op de productpagina, meer mensen zullen kopen.”
• Een variant: hoe ga je je hypothese testen? Bijvoorbeeld: “Ik maak een versie van de productpagina met een countdown timer en een versie zonder.”
• Een tool: hoe ga je je test uitvoeren en meten? Bijvoorbeeld: “Ik gebruik een A/B testing tool zoals Google Optimize, Optimizely of VWO om mijn test te maken en de resultaten te volgen.”
• Een steekproef: wie ga je je test laten zien? Bijvoorbeeld: “Ik laat mijn test zien aan 50% van mijn bezoekers die uit Nederland komen en die op een desktop browsen.”
• Een duur: hoe lang ga je je test laten lopen? Bijvoorbeeld: “Ik laat mijn test lopen voor twee weken of totdat ik genoeg gegevens heb om een winnaar te bepalen.”

Als je al deze elementen hebt, kun je je test starten en wachten op de resultaten.

Hoe analyseer je A/B testresultaten?

Om je A/B testresultaten te analyseren, moet je kijken naar twee belangrijke statistieken:

• De conversieratio: het percentage van de bezoekers dat het gewenste doel heeft bereikt. Bijvoorbeeld: “De controle heeft een conversieratio van 10%. De variant heeft een conversieratio van 15%.”
• De statistische significantie: de mate van zekerheid dat het verschil tussen de controle en de variant niet toevallig is. Bijvoorbeeld: “Het verschil tussen de controle en de variant is statistisch significant met een betrouwbaarheidsniveau van 95%.” Als de variant een hogere conversieratio heeft dan de controle en het verschil statistisch significant is, kun je de variant als winnaar verklaren en implementeren op je website. Als de variant een lagere conversieratio heeft dan de controle of het verschil niet statistisch significant is, kun je de controle behouden of een nieuwe test proberen.

Hoe archiveer je eerdere A/B tests?

Het is belangrijk om een archief bij te houden van al je eerdere A/B tests, zodat je kunt leren van je successen en mislukkingen. Je kunt een spreadsheet of een document gebruiken om de volgende informatie op te slaan voor elke test:

• De datum
• Het doel
• De hypothese
• De variant
• De tool
• De steekproef
• De duur
• De conversieratio
• De statistische significantie
• De conclusie

Zo kun je gemakkelijk terugkijken naar wat werkte en wat niet, en nieuwe ideeën genereren voor toekomstige tests.

A/B testing processen van de professionals

A/B testing is geen eenmalige actie, maar een continu proces van optimalisatie. Om het meeste uit A/B testing te halen, moet je een gestructureerd en systematisch proces volgen dat bestaat uit vier stappen:

1. Onderzoek: verzamel kwalitatieve en kwantitatieve gegevens over je website en je klanten om problemen en kansen te identificeren. Gebruik bijvoorbeeld Google Analytics, heatmaps, enquêtes of interviews om inzicht te krijgen in het gedrag en de behoeften van je bezoekers.
2. Prioriteer: gebruik de gegevens die je hebt verzameld om hypotheses en testideeën te genereren die je website kunnen verbeteren. Gebruik een scoremodel om de meest veelbelovende en belangrijke ideeën te rangschikken.
3. Test: kies een idee om te testen en maak een experiment met een controle en een variant. Gebruik een A/B testing tool om je test uit te voeren en te meten.
4. Leer: analyseer de resultaten van je test en trek conclusies over wat werkte en wat niet. Implementeer de winnende versie op je website en documenteer je bevindingen in een archief.
5. Herhaal dit proces regelmatig om je website voortdurend te optimaliseren en meer conversies te genereren.

Optimaliseer A/B testing voor je bedrijf

A/B testing is een krachtige manier om je e-commerce website te optimaliseren voor meer conversies. Maar het is geen magie. Het vereist een goede planning, uitvoering en analyse om betrouwbare en bruikbare resultaten te krijgen.
Om A/B testing effectief te gebruiken voor je bedrijf, moet je rekening houden met de volgende tips:

• Wees duidelijk over je doel: wat wil je bereiken met je test? Hoe ga je het meten? Hoe weet je of je succesvol bent?
• Wees specifiek over je hypothese: wat denk je dat beter zal werken voor je doel? Waarom denk je dat? Hoe ga je het testen?
• Wees realistisch over je variant: wat ga je veranderen in je middel? Hoeveel verschil zal het maken? Is het de moeite waard om te testen?
• Wees zorgvuldig over je tool: welke A/B testing tool ga je gebruiken? Hoe ga je het instellen? Hoe ga je de resultaten volgen?
• Wees selectief over je steekproef: wie ga je je test laten zien? Hoeveel mensen heb je nodig? Hoe ga je ze segmenteren?
• Wees geduldig over je duur: hoe lang ga je je test laten lopen? Heb je genoeg gegevens om een winnaar te bepalen? Heb je rekening gehouden met externe factoren?
• Wees kritisch over je analyse: wat zijn de resultaten van je test? Zijn ze statistisch significant? Zijn ze praktisch relevant? Zijn er andere verklaringen mogelijk?
• Wees leergierig over je conclusies: wat heb je geleerd uit je test? Hoe kun je het toepassen op je website? Wat kun je nog meer testen?

Als je deze tips volgt, kun je A/B testing gebruiken om meer inzicht te krijgen in je klanten, meer omzet te genereren uit het verkeer dat je al hebt, en een op data gebaseerde marketingstrategie op te bouwen.

Hoe kan Béyonit je helpen met A/B testing?

Béyonit is een online marketing bureau dat gespecialiseerd is in e-commerce. Wij helpen ondernemers om hun online winkels te laten groeien door middel van A/B testing en andere optimalisatie technieken.

Wij kunnen je helpen met:

• Het doen van onderzoek naar je website en je klanten om problemen en kansen te identificeren.
• Het genereren en prioriteren van hypotheses en testideeën die aansluiten bij je bedrijfsdoelstellingen.
• Het ontwerpen en uitvoeren van A/B tests met behulp van professionele tools en methoden.
• Het analyseren en rapporteren van de resultaten van de tests met duidelijke aanbevelingen en actiepunten.
• Het implementeren en monitoren van de winnende versies op je website en het meten van deimpact op je conversiedoelen.

Bij Béyonit geloven we dat A/B testing een essentieel onderdeel is van elke succesvolle e-commerce strategie. Wij hebben de kennis, de ervaring en de passie om je te helpen je online winkel naar een hoger niveau te tillen.

Wil je meer weten over hoe wij je kunnen helpen met A/B testing? Neem dan contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. Wij staan klaar om je te helpen.