A/B-testen (ook wel split-testen of bucket-testen genoemd) is een methode om twee versies van een website of applicatie met elkaar te vergelijken om te bepalen welke versie beter presteert. Deze methode werkt door willekeurig twee varianten van een pagina aan gebruikers te tonen. Vervolgens wordt met behulp van statistische analyses bepaald welke variant de beste resultaten oplevert voor uw conversiedoelen.
Variatieresultaten van A/B-testen
In de praktijk werkt A/B-testen als volgt:
Maak twee versies van een pagina: de originele (controle- of A-)versie en de gewijzigde (variant- of B-)versie
Verdeel uw verkeer willekeurig tussen deze versies
Meet de betrokkenheid van gebruikers via dashboards
Analyseer de resultaten om te bepalen of de veranderingen een positief, negatief of neutraal effect hadden.
De wijzigingen die u test, kunnen variëren van eenvoudige aanpassingen (zoals een titel of knop) tot complete herontwerpen van de pagina. Door de impact van elke verandering te meten, verandert A/B-testen website-optimalisatie van giswerk naar datagestuurde beslissingen. Zo verschuift het gesprek van 'wij denken' naar 'wij weten'.
Omdat bezoekers de controle- of de variatiemethode krijgen aangeboden, wordt hun betrokkenheid bij elke ervaring gemeten en verzameld in dashboards en geanalyseerd met behulp van statistische hulpmiddelen. Vervolgens kunt u bepalen of het veranderen van de ervaring (veranderingsmethode of B) een positief, negatief of neutraal effect heeft in vergelijking met de basisversie (controlemethode of A).
Het concept van A/B-testen is eenvoudig: laat verschillende varianten van een website aan verschillende mensen zien en meet welke variant het meest effectief is om hen om te zetten in klanten. Door Dan Siroker en Pete Koomen (Boek | A/B-testen: de krachtigste manier om kliks om te zetten in klanten)
Waarom zou u A/B-testen uitvoeren?
Met A/B-testen kunnen individuen, teams en bedrijven zorgvuldige wijzigingen aanbrengen in hun gebruikerservaring en tegelijkertijd gegevens verzamelen over de impact daarvan. Hiermee kunnen ze hypotheses opstellen en ontdekken welke elementen en optimalisaties in hun ervaring de meeste impact hebben op het gebruikersgedrag. Er kan ook op een andere manier bewezen worden dat ze ongelijk hebben: hun mening over de beste ervaring voor een bepaald doel kan onjuist worden verklaard door A/B-testen.
Met A/B-testen kunt u meer doen dan alleen een eenmalige vraag beantwoorden of een meningsverschil oplossen. U kunt A/B-testen gebruiken om een gegeven ervaring doorlopend te verbeteren of om één enkel doel, zoals conversieoptimalisatie (CRO), op de lange termijn te verbeteren.
Voorbeelden van A/B-testtoepassingen:
B2B Leadgeneratie : Als u een technologiebedrijf heeft, kunt u uw landingspagina's verbeteren door wijzigingen in uw koppen, formuliervelden en CTA's te testen. Door elk element één voor één te testen, kunt u bepalen welke wijzigingen de leadkwaliteit en conversiepercentages verhogen.
Campagneprestaties : Als u als marketeer een productmarketingcampagne uitvoert, kunt u uw advertentie-uitgaven optimaliseren door zowel de advertentietekst als de landingspagina te testen. Door bijvoorbeeld verschillende lay-outs te testen, kunt u bepalen welke versie bezoekers het meest effectief omzet in klanten. Zo verlaagt u de totale kosten voor klantenwerving.
Productervaring : productteams in het hele bedrijf kunnen A/B-testen gebruiken om aannames te valideren, belangrijke functies te prioriteren en producten zonder risico te leveren. Van onboarding-stromen tot in-product-meldingen: testen helpen de gebruikerservaring te optimaliseren en tegelijkertijd duidelijke doelen en hypothesen te behouden.
Met A/B-testen verschuift de besluitvorming van op meningen gebaseerde naar op data gebaseerde beslissingen, waarmee de term HiPPO (Highest Paid Person's Opinion) ter discussie wordt gesteld.
Zoals Dan Siroker opmerkt: "We weten echt niet wat het beste is. Laten we naar de data kijken en die gebruiken om ons te helpen . "
Hoe A/B-testen uitvoeren
Hier is een A/B-testframework dat u kunt gebruiken om te beginnen met het uitvoeren van tests:
1. Gegevensverzameling
Gebruik analysetools zoals Google Analytics om kansen te identificeren
Focus op gebieden met veel verkeer door middel van heatmaps
Vind pagina's met een hoog bouncepercentage
2. Stel duidelijke doelen
Identificeer specifieke statistieken om te verbeteren
Meetcriteria opstellen
Verbeteringsdoelen stellen
3. Creëer een testhypothese
Duidelijke voorspellingen doen
Gebaseerd op bestaande gegevens
Prioriteer op basis van potentiële impact
4. Ontwerpvariaties
Maak specifieke, meetbare veranderingen
Zorg voor een goede opvolging
Technische implementatiecontrole
5. Proefdraaien
Willekeurige verkeersverdeling
Problemen bijhouden
Verzamel systematisch gegevens
6. Analyseer de resultaten
Test voor statistische significantie
Denk aan alle cijfers
Noteer de geleerde lessen
A/B-testprocesdiagram
Als jouw variant wint, geweldig! Pas deze inzichten toe op vergelijkbare pagina's en blijf herhalen om succes te behalen. Maar onthoud: niet elke test is positief, dat is volkomen normaal.
Bij A/B-testen zijn er geen fouten, alleen leermogelijkheden. Elke test, of deze nu positief, negatief of neutraal is, biedt waardevolle inzichten voor gebruikers en helpt bij het verfijnen van uw teststrategie.
Voorbeelden van A/B-testen
Hier zijn twee voorbeelden van A/B-testen in actie.
1. A/B-test op de homepage
Scroll-down animatie op de homepage van Optimizely.com
Het doel is om de betrokkenheid van gebruikers te bevorderen. Het team concludeerde dat het antwoord in dit geval veel geblaf was.
Tijdens de test ontvangen bezoekers van de site die op de startpagina van de site de hond aaien, een link naar het rapport 'Evolutie van Experimenten'. Je ziet de hond echter maar 50% van de tijd.
Resultaten : Mensen die in contact kwamen met de hond, consumeerden drie keer zoveel content dan mensen die de hond niet zagen.
2. Pop-up naar flop-up
Ronnie Cheung, Senior Strategy Consultant bij Optimizely, wilde een pop-up met details over de faciliteit introduceren in de kaartweergave. Wanneer gebruikers op de pin in de kaartweergave klikten, werden ze namelijk doorgestuurd naar een PDP-pagina met een extra stap om de betaling te voltooien.
Resultaat : Minder gebruikers bezoeken de betaalpagina
Kortom : verbeter de pop-upinformatie, zodat gebruikers vol vertrouwen kunnen betalen.
Creëer een cultuur van A/B-testen
Goede digitale marketingteams zorgen ervoor dat meerdere afdelingen bij hun testprogramma's betrokken worden. Door testen uit te voeren in verschillende afdelingen en op verschillende contactpunten, vergroot u uw zekerheid dat de wijzigingen die u in uw marketing doorvoert statistisch significant zijn en een positief effect hebben op uw winst.
Mogelijke toepassingsgevallen zijn:
A/B-testen op sociale media : timing van berichten, inhoudsformaat, variaties in advertentiecreatie, doelgroeptargeting, campagneberichten
A/B-marketingtest : e-mailcampagnes, landingspagina's, advertentieteksten en -creaties, call-to-action-knoppen, formulierontwerp
Website A/B-test : navigatieontwerp, pagina-indeling, presentatie van inhoud, afrekenproces, zoekfunctionaliteit
Maar u kunt uw programma alleen opschalen als u een test-en-leermentaliteit hanteert. Zo creëert u een testcultuur:
1. Ondersteuning van leiderschap
Toon waarde door vroeg succes
Deel succesverhalen
Koppel resultaten aan bedrijfsdoelen
2. Geef het team meer macht
Zorg voor de benodigde hulpmiddelen
Trein
Stimuleer het genereren van hypothesen
3. Procesintegratie
Maak testen onderdeel van het ontwikkelingsproces
Creëer duidelijke testprotocollen
Ervaringen vastleggen en delen
A/B-testgegevens
Voor A/B-testen hebt u analyses nodig die diverse statistieken kunnen bijhouden en die verbinding maken met uw datawarehouse voor diepere inzichten.
Om te beginnen kunt u het volgende meten:
Belangrijkste succescijfers : conversiepercentage, klikfrequentie, omzet per bezoeker, gemiddelde bestelwaarde
Ondersteunende statistieken : tijd op de site, bouncepercentage, pagina's per sessie, gebruikersreispatronen
Wat werkelijk het verschil maakt, is de wortelanalyse. U behoudt de volledige controle over de locatie van uw gegevens door uw testgegevens on-premises op te slaan. Bovendien kunt u testen met echte bedrijfsresultaten en geautomatiseerde groepsanalyses inschakelen. Het biedt naadloze tests op meerdere kanalen met één bron van waarheid, terwijl strikte gegevensbeheer- en nalevingsvereisten worden gehandhaafd.
Contentsquare is een end-to-end experience intelligence-platform waarmee teams de digitale ervaring op hun website kunnen monitoren. Dankzij zowel kwantitatieve als kwalitatieve hulpmiddelen en mogelijkheden kunt u met het platform diepere inzichten verkrijgen in uw A/B-tests en de motivaties achter gebruikersacties begrijpen.
Visual Website Optimizer (VWO) is een experimenteerplatform met een uitgebreide CRO-toolset waarmee u A/B-tests kunt uitvoeren op verschillende elementen van uw website en mobiele apps, zoals koppen, CTA-knoppen en afbeeldingen, om te zien welke variatie meer gebruikers overhaalt.
Omniconvert is een platform voor website-optimalisatie met functies voor A/B-testen, enquêtes, websitepersonalisatie, klantsegmentatie en gedragsgerichte targeting.
Unbounce is een landingspagina-bouwer met analyse- en A/B-testfuncties waarmee u belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) kunt volgen en conversiepercentages kunt optimaliseren.
Crazy Egg is een website-optimalisatietool waarmee u het gebruikersgedrag op uw website kunt analyseren. Deze tool bevat functies zoals heatmaps, scrollkaarten en klikrapporten waarmee u verschillende versies van uw website kunt testen om te zien welke versie meer betrokkenheid of conversies genereert.
Kameleoon is een weboptimalisatieplatform met uitgebreide webtestmogelijkheden waarmee u A/B-testen in realtime kunt uitvoeren. Zo krijgt u datagestuurde inzichten waarmee u betere productbeslissingen kunt nemen.
AB Tasty is een weboptimalisatieplatform dat functiesbeheer, A/B-testen en personalisatietools biedt waarmee u de conversiepercentages en de klantervaring in realtime kunt verbeteren.
Google Optimize is een van de populairste A/B-testoplossingen die momenteel beschikbaar zijn. De oplossing is geheel gratis en ontworpen om te werken met andere populaire Google-producten zoals Google Analytics, Google Ads en Firebase.
Firebase is een app-ontwikkelingsplatform dat is gemaakt door Google . Met de A/B-testmodule van Firebase kunt u wijzigingen in de functies van uw app, de gebruikersinterface of engagementcampagnes testen.
Optimizely is een digitaal ervaringsplatform. Het bevat A/B-testen en multivariabele mogelijkheden, evenals CMS, functies voor websitepersonalisatie, mogelijkheden voor het wisselen van functies en meer.
Adobe Target is een testplatform, onderdeel van Adobe Experience Cloud. Adobe Target is, net als de volledige Experience Cloud, ontwikkeld voor ondernemingen en is gericht op omnichannel gebruikerservaringen en het uitvoeren van tests op duizenden of zelfs miljoenen gebruikers.
Maxymiser is een test- en optimalisatietool die in 2015 door Oracle is overgenomen. De tool is er vooral op gericht om testen en personalisatie mogelijk te maken voor marketeers door de noodzaak voor ontwikkelmiddelen weg te nemen.