De Eerste Stappen Richting Het A/B-Testen

Whoops! This blog-article isn't available in your language. You can still read it but translating might give you incorrect information, be careful.

A/B-testen kan ontzettend waardevol zijn voor je marketingcampagne. Eigenlijk zou iedere marketeer het moeten doen. Maar wat is A/B-testen precies, en hoe pak je dat het best aan? Dat ga ik je vandaag uitleggen.

Tijdens de uitleg van de A/B-test en het geven van de tips neem ik in dit artikel het testen van een website als centraal punt. Dit omdat het A/B-testen van bijvoorbeeld e-mails net anders in zijn werk gaat en, er anders verwarring kan ontstaan.

Wat zijn A/B-testen?

Voordat je weet hoe je een A/B-test kunt gebruiken is het natuurlijk handig om te weten wat een A/B-test überhaupt is. Een A/B-test is een online experiment waarbij de bezoekers van jouw website worden opgesplitst. Het opsplitsen van de bezoekers wordt gedaan zodat je bijvoorbeeld verschillende condities van de website kunt testen op effectiviteit. Wanneer je twee condities met elkaar wilt vergelijken, spreek je van variatie A (in de meeste gevallen de huidige website) en variatie B (een website met een kleine aanpassing). Om deze reden wordt het testen op deze manier de A/B-test genoemd.

ab test De Eerste Stappen Richting Het A/B Testen

Je kunt door middel van een A/B-test veel verschillende onderdelen van een site testen. Een aantal voorbeelden van elementen van een website die je met elkaar kunt vergelijken en testen op effectiviteit zijn:

  • Kopteksten;
  • CTA’s (Calls to Action);
    1. De tekst op de button;
    2. De button zelf.
  • Afbeeldingen;
  • Subkoppen;
  • Paragrafen in de tekst;
  • De content na de fold (het punt vanaf waar je moet scrollen om de rest van de website te zien).

En zo zijn er nog veel meer elementen waarvan je twee variaties kunt maken en via een A/B-test kunt testen.

Het basisprincipe van een A/B-test is dus eigenlijk best simpel. Je maakt twee verschillende variaties en kijkt welke voor jou het beste presteert wat betreft het behalen van de doelstelling. Ondanks dat het simpel lijkt en ook kan zijn, zijn er een aantal zaken waar je op kunt letten om het meeste uit jouw A/B-test te halen.

 

Vaak geteste onderdelen

Hieronder  vind je een korte uitleg over de meest geteste onderdelen van een website voor een A/B-test.

Koptekst

Zowel in het artikel over het maken van een landingspagina als in het artikel over het schrijven van kopteksten heb ik uitgelegd wat het belang is van een goede koptekst. De koptekst kan het succes van jouw website of landingspagina maken of breken.

Het testen van een koptekst is eigenlijk altijd wel aan te raden, en niet alleen wanneer je problemen hebt met de conversie.

CTA (Call to Action)

Wanneer je de effectiviteit van je CTA wilt vergroten, kun je dit op verschillende manieren aanpassen en testen. Zo kun je de tekst op de button veranderen, maar ook de button zelf. Verander bijvoorbeeld de vorm of kies voor een felrode kleur in plaats van het doffe grijs dat hij nu is. Vervolgens kun je precies zien op welke variatie van de button het meest wordt geklikt.

Afbeeldingen

Bij de afbeeldingen gaat het niet alleen om de soort afbeelding die je toont, maar kan het ook draaien om de plaats van de afbeelding op de pagina. Daarnaast kun je testen tussen afbeeldingen met of zonder personen, en ook de houding van de personen op de foto kan al verschil maken.

Blijf te allen tijden wel bij afbeeldingen die bij jouw site passen.

 

Voorafgaand aan de A/B-testen

preview e1538141469625 De Eerste Stappen Richting Het A/B Testen

Wellicht vind je de A/B-test wel goed klinken. Je website behaalt namelijk niet de gewenste conversie en het wordt tijd om te testen of iets anders beter werkt.

Hier loop je al direct tegen het eerste punt aan: welke verandering moet je testen?

Wanneer je iets wilt testen, is het de bedoeling om zo min mogelijk andere elementen aan de website te veranderen. Het is daarom handig om van tevoren al duidelijk te hebben wat en hoe je wilt testen. Doorloop onderstaande stappen voor een zo goed mogelijke voorbereiding en daardoor een zo goed mogelijke A/B-test.

 

Stap 1: Onderzoek

Zoals altijd is het doen van onderzoek onmisbaar wanneer je zaken wilt gaan testen. Ook voordat je een A/B-test doet is het doen van onderzoek cruciaal. Zo is het bij een A/B-test belangrijk om te weten hoe jouw bezoekers zich nu gedragen op jouw website.

Wanneer je dat niet weet, zul je ook niet kunnen testen of het met een andere lay-out ineens verandert. Ook helpt het gedrag van de bezoeker op jouw site je met het vinden van de elementen die je eventueel door middel van een A/B-test kunt meten.

Je kunt door vooraf goed te testen zien waar de bezoekers bijvoorbeeld wel op klikken en welke CTA zij links laten liggen. De elementen die niet de aandacht krijgen die jij eigenlijk zou willen hebben kun je vervolgens aanpassen en testen.

Zulke tests kun je onder andere doen met de verschillende Google Analytics functies. Het is dus slim om je van tevoren goed te verdiepen in het huidige gedrag van de bezoekers van je website; anders weet je per slot van rekening niet wanneer er iets verandert.

 

Stap 2: Doe even een stapje terug

Doe even een stap terug en ga weer terug naar de basis van jouw onderneming. Wie zijn jullie, wat zijn de doelen van de onderneming en welke rol is er hierbij voor de website weggelegd?

Probeer dit alles goed op een rij te hebben zodat je ook duidelijk weet welk doel je wilt behalen. Met het gedane onderzoek kun je gelijk zien of dat doel wel of niet al gehaald wordt.

 

Stap 3: Stel hypotheses op

Ook al wil je alleen de koptekst in twee variaties testen, stel altijd hypotheses op. Zo krijg je goed duidelijk wat je onderzoekt en wat het resultaat zou kunnen zijn. Het is een houvast, en het geeft je de mogelijkheid om na de tests goed te controleren wat de uitkomsten zijn.

De hypotheses kunnen bijvoorbeeld als volgt worden geformuleerd:

Wanneer we de kleur van CTA rood maken in plaats van blauw, zal hij meer opvallen en zorgen voor meer conversie.

Of:

Door een afbeelding toe te voegen van een pijl die naar de CTA wijst, zal de conversie hoger worden dan wanneer die afbeelding er niet staat.

Let vooral op dat je één ding tegelijk test. Stel dus één hypothese op en ga deze testen. Test niet alle hypotheses tegelijk, want dan kun je met minder zekerheid zeggen waar een eventueel verhoogde conversie nu door komt: ligt het aan de rode kleur van de CTA of aan de extra pijl?

 

Tijdens en na de A/B-testen

apple vs peer De Eerste Stappen Richting Het A/B Testen

Wanneer je vooraf alles hebt getest en hebt bepaald wat je wilt gaan meten tijdens de A/B-test, ga je verder met de volgende stappen:

 

Stap 4: Kijk hoe groot de steekproef moet zijn

Zoals bij ieder onderzoek is het belangrijk om uiteindelijk iets over de behaalde resultaten te kunnen zeggen. Om conclusies te kunnen trekken uit bijvoorbeeld een A/B-test is het belangrijk dat voldoende mensen mee hebben gedaan aan de test.

Des te meer gebruikers op jouw beide sites zijn geweest (variatie A en variatie B) des te duidelijker kun je een conclusie trekken. Om te weten hoe groot de steekproef (aantal deelnemers) voor jouw A/B-test moet zijn, kun je de AOM Steekproefcalculator gebruiken.

In de meeste gevallen is een deelnemersaantal van 300 tot 400 al voldoende om er iets over te kunnen zeggen. Mocht je tijdens de A/B-test ontdekken dat je te weinig deelnemers hebt, probeer dan kwalitatieve feedback te krijgen van jouw bezoekers.

Hoe lang het testen duurt, hangt af van de snelheid waarmee je denkt genoeg deelnemers te verkrijgen.

 

Stap 5: Test de hypothese

Wanneer je voldoende mensen hebt gehad die ofwel via variatie A ofwel via variatie B jouw site hebben bezocht, is het tijd om naar de uitkomst te gaan kijken.

Analyseer nogmaals jouw website en kijk wat de verschillen zijn qua gebruik en conversie bij variatie A en B. In de meeste gevallen is variatie A de huidige website en variatie B de site met de aanpassing. Nu kun je bijvoorbeeld kijken of het rood maken van de CTA in variatie B inderdaad voor een hogere conversie heeft gezorgd dan de blauwe CTA op de huidige site (variatie A).

 

Stap 6: Tijd voor de conclusie

Is de hypothese wel of niet aangenomen? Dit is een belangrijk onderdeel voor het verloop van de verdere A/B-testen. Wanneer de rode CTA inderdaad voor meer conversie heeft gezorgd, ga je de CTA op jouw website dan inderdaad aanpassen? En is de conversie met de rode CTA hoger, is deze dan ook echt hoog genoeg, of scheelt het eigenlijk niet zo veel?

Wanneer conversies wel worden verhoogd maar het paginagebruik door de bezoeker toch nog niet leidt tot de gewenste conversie, dan is het aan te raden door te gaan met A/B-testen. Blijf kijken en ontdekken welke variatie van bepaalde onderdelen van je site beter werkt.

Op die manier heb je uiteindelijk een site die steeds meer geoptimaliseerd wordt voor het gebruik van de bezoeker.

 

Hoe voer je A/B-testen uit?

Je weet nu wat je tijdens het hele proces moet doen, maar het uitvoeren van de A/B-test is een onderwerp apart. Mocht je een goede webdeveloper in huis hebben, dan kan deze met wat inspanning zelf een A/B-test inbouwen. Gemakkelijker is om op internet op zoek te gaan naar online tools die het A/B-testen aanbieden.

 

Een A/B-test is zoals je hebt kunnen lezen eigenlijk niet zo lastig. Wat wel lastig kan zijn is het interpreteren van de functionaliteit van jouw website en het analyseren van de elementen die minder goed werken. Pas aan de hand daarvan kun je eventuele verbeteringen doorvoeren.

Wel zijn er een aantal elementen die vaak getest worden: de CTA (30%), de koptekst (20%), de algehele lay-out (10%) en de inhoud van de website (8%). Je zou dus eerst naar deze zaken kunnen kijken en ze aan de hand van een A/B-test kunnen onderzoeken.

Zodra je ziet dat een variatie van jouw website tot een hogere conversie leidt dan een andere variatie, kun je de website definitief aanpassen. In de meeste gevallen is het zo dat voor optimale verbetering je eigenlijk altijd moet blijven testen tussen verschillende variaties.

 

Heb jij wel eens gebruik gemaakt van een A/B-test?

Laat het ons weten in een reactie!