A/B-tests worden veel gebruikt in marketing- en bedrijfsstrategieën om het gebruikersgedrag van verschillende productvariabelen vast te stellen en zo de variabelen met de beste prestaties te vinden.
A/B-testen is een methode waarbij bedrijven gebruikers verschillende versies van een product of webpagina laten zien om te zien hoe ze reageren. Dit helpt bedrijven beslissingen te nemen op basis van gegevens over welke elementen het beste werken voor hun doelgroep.
In deze blog laten we je zien wat het is en hoe je er je voordeel mee kunt doen in je bedrijf.
Wat is A/B-testen?
A/B-testen is een manier om willekeurig te experimenteren om te zien welke van twee of meer versies van een variabele (zoals een webpagina of een deel van een webpagina) beter werkt.
Test A is de originele versie en Test B is een nieuwe versie. Ze worden vergeleken om uit te zoeken welke beter presteert.
Bij deze methode worden verschillende productversies getoond aan willekeurige groepen mensen op een website. Door de resultaten statistisch te analyseren, kan worden achterhaald welke versie de grootste impact heeft en kunnen de bedrijfsstatistieken worden verbeterd.
A/B-testen staat ook bekend als splittesten of emmertesten. Mensen die gespecialiseerd zijn in het verbeteren van websites en het beheren van online winkelervaringen gebruiken A/B-tests om op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen.
Soorten A/B-tests
A/B-testen is een belangrijke methode voor het verbeteren van digitale ervaringen, en er zijn twee hoofdtypen: A vs. B en Split Test.
01. Bewijsstuk A vs. B
Dit type A/B-test vergelijkt twee versies van dezelfde webpagina of e-mail om te zien welke beter presteert. Bedrijven analyseren statistieken zoals doorklikpercentages en conversiepercentages om beslissingen te nemen over wijzigingen in het ontwerp, de inhoud of de lay-out.
Je kunt de twee versies direct met elkaar vergelijken om de betrokkenheid van gebruikers te verbeteren en specifieke doelen te bereiken.
02. Gesplitste test
Een splittest verdeelt respondenten willekeurig in twee groepen, die elk een andere enquêteversie ontvangen. Deze methode helpt om te bepalen of er een statistisch significant verschil is tussen de twee groepen.
Split testen is waardevol bij het beoordelen van veranderingen die de voorkeuren of het gedrag van gebruikers kunnen beïnvloeden en inzicht geven in de effectiviteit van variaties in inhoud, ontwerp of functionaliteit.
Bij het uitvoeren van A/B-tests is het cruciaal dat je de juiste elementen kiest om te testen om zinvolle testresultaten te behalen. Richt je op variabelen die de prestaties van je website aanzienlijk kunnen beïnvloeden.
Het testen van de kleur van een knop levert je misschien geen substantiële inzichten op. Variabelen zoals de lay-out van de pagina of de inhoud van een oproep tot actie hebben echter meer kans om het conversiepercentage van je website positief te beïnvloeden.
Deze strategische aanpak zorgt ervoor dat uw A/B-testinspanningen zich concentreren op veranderingen die uw gebruikerservaring echt optimaliseren en de gewenste resultaten behalen.
Voordelen van A/B-testen
A/B-testen biedt verschillende voordelen die de prestaties en gebruikerservaring van een website helpen verbeteren. Hier volgen enkele belangrijke voordelen:
Voortdurende verbetering van gebruikerservaring
A/B-testen is een handig hulpmiddel om de gebruikerservaring voortdurend te verbeteren. Teams kunnen één voor één wijzigingen doorvoeren, gegevens verzamelen over de effecten en elementen zoals koppen, afbeeldingen, formulieren, oproepen tot actie en paginalay-out verfijnen. Dit iteratieve proces helpt de gebruikerservaring te optimaliseren op basis van verzamelde gegevens.
Effectief oplossen van pijnpunten van bezoekers
Door gebruik te maken van A/B-tests en inzichten uit tools zoals heat maps en Google Analytics, kun je veelvoorkomende problemen van bezoekers vinden en oplossen. Of het nu gaat om het duidelijker maken van tekst of het helpen van gebruikers om belangrijke knoppen gemakkelijk te vinden, deze datagestuurde aanpak verbetert de algehele gebruikerservaring en verhoogt de conversie in verschillende branches.
Winkelwagenverlating bij online winkelen verminderen
Als e-commercebedrijven worstelen met het feit dat veel mensen hun winkelwagentje verlaten zonder te kopen, kunnen ze A/B-tests gebruiken om te helpen.
Door verschillende dingen uit te proberen, zoals productafbeeldingen, hoe de afrekenpagina eruit ziet en hoe de verzendkosten worden weergegeven, kunnen bedrijven erachter komen waarom mensen afhaken en wijzigingen aanbrengen om die tarieven te verlagen. Dit maakt de online winkelervaring voor iedereen beter.
Conversiepercentages verbeteren
A/B-testen is een handige methode om het conversiepercentage te verhogen. Hierbij worden verschillende elementen systematisch getest, zoals de plaats van de call-to-action (CTA), de gebruikte kleuren en ankerteksten.
Deze splittesten kunnen je helpen de beste strategieën te vinden om gebruikers op landingspagina’s te laten klikken, formulieren in te laten vullen en leads te laten worden. Als gevolg daarvan kun je meetbare verbeteringen zien in hun algemene conversiecijfers.
Geïnformeerde besluitvorming voor website-herontwerp
A/B-testen is cruciaal voor het nemen van beslissingen bij het herontwerpen van websites. In plaats van af te gaan op persoonlijke meningen, kun je ontwerpbeslissingen nemen op basis van gegevens.
Door voortdurend te testen, zelfs na het herontwerp, kun je ervoor zorgen dat de geselecteerde ontwerpelementen de bezoekers echt boeien en betrekken, ter ondersteuning van het doel om een verbeterde gebruikerservaring te bieden.
Maximale ROI uit bestaand verkeer
Met het oog op de aanzienlijke kosten die gepaard gaan met het krijgen van goede websitebezoekers, wordt A/B-testen een slimme methode om de meeste waarde uit je bezoekers te halen.
Door kleine verbeteringen aan te brengen op basis van datagestuurde informatie, kun je je conversies verhogen zonder meer geld uit te geven aan het binnenhalen van nieuwe bezoekers. Dit leidt tot een grote return on investment.
Hoe maak je willekeurige A/B-testgroepen?
Het maken van willekeurige AB-testgroepen is een cruciale stap om de validiteit en betrouwbaarheid van je experimenten te garanderen. Het proces helpt vertekeningen te minimaliseren en stelt je in staat om je te richten op de daadwerkelijke testelementen in plaats van op externe factoren.
Hier lees je hoe je willekeurige AB testgroepen kunt aanmaken:
Het belang van randomisatie begrijpen
Voordat we ingaan op de technische details, is het belangrijk om te weten waarom randomisatie essentieel is. De wetenschappelijke methode is gebaseerd op het controleren van variantie en randomisatie is een krachtig hulpmiddel om deze controle te bereiken. Het helpt de invloed te verminderen van externe factoren die vooroordelen kunnen introduceren in je testproces.
Kies je testonderwerpen
Identificeer de potentiële respondenten of deelnemers van een groep die relevant is voor je testdoelstellingen, zoals klanten of abonnees.
MS Excel gebruiken voor willekeurige getallengeneratie
Als je oorspronkelijke lijst in MS Excel staat, kun je de functie random gebruiken om voor elke record een willekeurig getal te genereren. Voeg een nieuwe kolom toe voor deze willekeurige getallen om willekeur te introduceren en elke volgorde in de oorspronkelijke lijst te elimineren.
De willekeurige getallen sorteren
Zodra je willekeurige getallen hebt toegekend aan elke record, sorteer je de kolom in oplopende of aflopende volgorde. Deze stap is cruciaal om je dataset voor te bereiden op willekeurige toewijzing, en zorgt ervoor dat elke inherente volgorde in de oorspronkelijke lijst wordt gerandomiseerd.
SPSS gebruiken voor het maken van groepen
Zowel MS Excel als SPSS kunnen worden gebruikt, maar SPSS heeft vaak de voorkeur voor geavanceerde statistische analyse. Maak aselect gekozen testgroepen in SPSS op basis van de aselecte lijst die is gegenereerd in Excel.
Groepsgrootte opgeven
Als auteur van de enquête kun je de groepsgrootte kiezen, als een vast aantal of als een percentage van de totale database. Zo kunt u de proporties deelnemers in elke testgroep bepalen.
Willekeur verifiëren
Om zeker te zijn van een succesvolle randomisatie, voer je tests uit zoals kruistabellen of variantieanalyse(ANOVA) voor metrische variabelen. Als de chi-kwadraatwaarden voor kruistabellen of F-statistieken voor ANOVA-tests niet significant zijn, heb je met succes willekeurig toegewezen testgroepen gemaakt.
Controleren op onbedoelde patronen
Bekijk regelmatig je randomisatieproces om er zeker van te zijn dat er na verloop van tijd geen onbedoelde patronen of vertekeningen ontstaan. Deze voortdurende waakzaamheid helpt de integriteit van je testgroepen te behouden.
Hoe voer je A/B-tests uit?
Als je A/B-tests uitvoert, kun je leren hoe je dingen kunt verbeteren. Hier volgt het proces van het uitvoeren van een A/B-test in slechts 7 eenvoudige stappen:
Stap 1: Gegevens verzamelen
Begin met het verzamelen van gegevens met behulp van tools zoals heat maps, online enquêtes of biometrische gegevens. Richt je op gebieden met veel verkeer of pagina’s met significante conversie- of bouncepercentages.
Stap 2: Kies een variabele om te testen
Identificeer de onafhankelijke variabele die je wilt testen. Houd deze variabele apart om nauwkeurig te kunnen meten hoe goed deze presteert. Dit helpt ervoor te zorgen dat eventuele veranderingen duidelijk gekoppeld kunnen worden aan dat specifieke element.
Stap 3: Doelstellingen en doelgroep bepalen
Kies een hoofddoel voor je meting, zoals het klikken op een knop, het voltooien van een aankoop of het abonneren op een e-mail. Als je tests controleerbare doelgroepen omvatten (zoals e-mails), zorg er dan voor dat elke groep evenredig vertegenwoordigd is om heldere en duidelijke resultaten te krijgen.
Stap 4: Testhypothese genereren
Nadat je je doel hebt bepaald en je publiek hebt geïdentificeerd, kom je met ideeën voor verbeteringen. Rangschik deze suggesties volgens de verwachte positieve veranderingen en de uitdaging om ze in de praktijk te brengen.
Stap 5: Ontwerpvariaties maken
Maak verschillende versies van je website of app door wijzigingen aan te brengen op basis van je ideeën. Gebruik de visuele editors die beschikbaar zijn in A/B testing tools, en zorg ervoor dat je de kwaliteit controleert om er zeker van te zijn dat het experiment succesvol is.
Stap 6: Het experiment uitvoeren
Begin de A/B-test door willekeurig bezoekers toe te wijzen aan de controle- of de variant-ervaring. Meet en tel vervolgens interacties en vergelijk hun prestaties om erachter te komen hoe effectief elke versie is.
Stap 7: Analyseer de resultaten
Analyseer na afloop van het experiment de resultaten van de A/B-test. Bestudeer de gegevens, controleer op verschillen in prestaties tussen de twee versies en zoek uit of er statistisch gezien een significante impact is. Deze stap is cruciaal voor het trekken van zinvolle conclusies uit je A/B-test.
Hoe kan QuestionPro helpen met A/B-testen?
QuestionPro is een online enquêteplatform dat is ontworpen voor het maken, verspreiden en analyseren van enquêtes en vragenlijsten. Het biedt verschillende functies en tools waarmee u enquêtes kunt maken, reacties kunt verzamelen en nuttige inzichten kunt halen uit de verzamelde gegevens.
In QuestionPro kunt u A/B-tests uitvoeren door respondenten verschillende voorwaarden te geven zonder dat ze van de andere weten. Dit helpt om onbevooroordeelde meningen te krijgen omdat mensen kunnen vergelijken en kiezen tussen opties.
Hier wordt uitgelegd hoe QuestionPro kan helpen bij A/B-testen:
- Verschillende enquêteversies: Met QuestionPro kunt u verschillende versies van een enquête maken. Dit is belangrijk voor A/B-testen, waarbij verschillende groepen verschillende enquêteversies te zien krijgen om zaken als vraagformulering, lay-out of ontwerp te vergelijken.
- Willekeurige toewijzing: Een belangrijk onderdeel van A/B-testen is het willekeurig toewijzen van deelnemers. Met QuestionPro kunt u respondenten willekeurig toewijzen aan verschillende enquêteversies, zodat elke versie aan een eerlijke en onbevooroordeelde groep wordt getoond.
- Blok Randomisatie: Bij A/B-testen worden vaak variaties binnen enquêteblokken of secties uitgeprobeerd. Met de blok randomisatie van QuestionPro kunt u de volgorde waarin bepaalde blokken verschijnen door elkaar husselen, waardoor de invloed van volgorde-effecten en vertekeningen wordt verminderd.
- Vraagvariaties: In QuestionPro kunt u verschillende versies van afzonderlijke vragen of groepen vragen maken. Dit is cruciaal voor het A/B-testen van specifieke elementen om te zien hoe kleine veranderingen van invloed zijn op hoe mensen reageren en op de algehele testresultaten.
- Real-time rapportage: Succesvolle A/B-tests vereisen een constante controle van de testresultaten. QuestionPro beschikt waarschijnlijk over realtime rapportage, waarmee u de reacties en inzichten van deelnemers kunt volgen terwijl ze binnenkomen.
- Gegevensexport en -analyse: Nadat A/B-tests zijn uitgevoerd, kunt u met QuestionPro gegevens exporteren voor verdere analyse. Dit omvat gedetailleerde informatie over reacties, randomisatiegegevens en andere relevante statistieken.
QuestionPro is een uitgebreid enquêteplatform dat A/B-testen ondersteunt door de nodige functies en tools te bieden voor randomisatie, versiebeheer en analyse. Hierdoor kunt u uw enquêtes verfijnen en optimaliseren op basis van real-time inzichten en statistische validiteit.
Mis de kans niet om de kracht van A/B-tests te maximaliseren met QuestionPro.
