Content optimaliseren met A/B-testen: pimp je conversieratio!

Wil je echt zeker weten dat je content je doelgroep aanspreekt, dan moet je gaan A/B-testen. Zet twee varianten tegenover elkaar en meet welke het beste presteert. Daarna weet jij welke het beste werkt. Of test vaker dan eens en experimenteer.

Als je A/B-testen goed doet, helpt het je aan waardevolle inzichten. Die dragen bij aan een betere gebruikerservaring en hogere conversieratio's.

Dat wil je.

Dus lees vooral verder, zou ik zeggen.

Belangrijkste punten van deze post:

• A/B-testen helpt om te ontdekken welke pagina-elementen het beste presteren;
  
  
• Het definiëren van een duidelijk doel is essentieel voor effectieve A/B-testen;
  
  
• Zorgvuldige data-analyse is noodzakelijk om waardevolle en actiegerichte inzichten te verwerven.

Wat is A/B-testen?

A/B-testen is een effectieve methode om versies van webpagina's of apps tegen elkaar af te wegen en te ontdekken welke het beste presteert qua conversie. Aan de hand van de uitslagen van die tests kun je pagina optimaliseren en beslissingen baseren op data in plaats van onderbuikgevoel.

Definitie en belang van A/B-testen

A/B-testen is een experiment waarbij je twee versies van een pagina (A en B) aan een vergelijkbare groep gebruikers toont. Je doel is te bepalen welke versie beter presteert op basis van een vooraf bepaald succes-criterium zoals conversie. 

A/B-testen binnen conversie optimalisatie is cruciaal: het biedt je een evidence-based-strategie. En die helpt je verbeteringen systematisch door te voeren en te zien of de veranderingen een positief effect hebben op je doelen.

Fundamentele principe van twee varianten per keer

Bij het A/B-testen toon je altijd slechts twee varianten tegelijkertijd om te zien welke beter scoort. Het principe is simpel: stel, je wilt de kleur van een knop testen, dan maak je twee versies van je pagina – een met een rode knop (A) en een met een blauwe knop (B).

Vervolgens verdeel je je verkeer over beide versies (zie 'Veelgestelde Vragen', beneden) en ga je testen welke kleur leidt tot meer klikken.

Rol van statistische significantie

Statistische significantie geeft aan of de uitkomst van je test niet door toeval verkregen is. Het gaat erom dat je zeker kunt zijn dat de verschillen in prestaties tussen versie A en B significant zijn en dus betrouwbaar.

Voor je gaat testen, bepaal je het gewenste significantieniveau; normaal is dit 95 procent of hoger. Pas als de resultaten statistisch significant zijn, kun je met vertrouwen zeggen dat de ene variant beter presteert dan de andere.

Selecteren van variabelen voor het testen

Kies zorgvuldig welke elementen je wilt testen om je conversie te optimaliseren. Dit kunnen zaken zijn zoals de tekst van een call-to-action, de plaatsing van een inschrijfformulier of de grootte van productafbeeldingen.

Het is belangrijk dat je test met doelgerichte variabelen die verband houden met je belangrijkste conversie-doelen. Ga nadenken over wat je wilt bereiken met je pagina en kies op basis daarvan de variabelen voor je A/B-test.

Voorbereiding van A/B-tests

Voor een succesvolle A/B test is een goede voorbereiding essentieel. Doe dit zorgvuldig om zeker te weten dat je resultaten betrouwbaar zijn en bruikbaar voor het optimaliseren van je content.

Die voorbereiding begint met het selecteren van een duidelijk doel. Dat doel meet je vervolgens aan de hand van conversiegegevens of gebruikersgedrag.

Je begint met een hypothese gebaseerd op je voorafgaande analyses of je intuïtie over hoe een verandering het gedrag van de gebruiker kan beïnvloeden.

Die hypothese vertaal je dan in een experiment. Daarbij test je de originele versie (de controle) en de nieuwe versie (de variatie) onder een deel van je publiek. Interpretatie van de data helpt je om weloverwogen beslissingen te maken en je strategie aan te passen.

Doelen en hypotheses bepalen

Voordat je begint met A/B-testen, is het belangrijk dat je duidelijke doelen en hypotheses bepaalt. Stel jezelf de vraag: wat wil je bereiken met de test?

Het kan gaan om het verhogen van conversie, het verbeteren van de gebruikerservaring of iets anders dat waardevol is voor je site. Je hypotheses moeten je een testrichting geven: als je bijvoorbeeld de kleur van een call-to-action knop wijzigt, verwacht je dan een hogere doorklikratio?

Kiezen van de juiste tool

Het selecteren van een geschikte tool is een volgende stap. Voor A/B-testen zijn verschillende tools beschikbaar, waaronder Google Analytics en Google Optimize.

Deze tools helpen je niet alleen bij het opzetten van de test, maar ook bij het analyseren van je resultaten. Zorg ervoor dat je software kiest die past bij je specifieke behoeften en die je kunt integreren met je website.

Opzetten van twee versies

A/B testen-draait dus om het vergelijken van twee varianten van content — de originele versie (A) en een aangepaste versie (B).

Zorg ervoor dat de verschillen tussen beide varianten betekenisvol zijn maar beperk ze tot specifieke elementen.

Dit kan bijvoorbeeld de tekst van een kop zijn, de plaatsing van een formulier of het design van een landingpagina.

Steekproefgrootte en duur bepalen

Het bepalen van de steekproefgrootte en de duur van je test is een belangrijk onderdeel van de voorbereiding. De grootte van je steekproef moet groot genoeg zijn om statistisch betrouwbare conclusies te kunnen trekken.

Hoelang je test duurt, hangt af van het aantal verwachte bezoekers en conversies. Langere tests zijn minder vatbaar voor seizoensinvloeden en variatie in bezoekersgedrag. En dat leidt weer tot stabielere resultaten.

Uitvoeren van de A/B-test

Optimaliseren: landingspagina's testen

Bij het testen van landingspagina's ga je verschillende elementen van een pagina veranderen om te kijken welke variant het beste presteert. Dit kan gaan om het veranderen van afbeeldingen, koppen of de indeling van pagina-elementen.

Zorg ervoor dat je niet meer dan één element per keer test, zodat je weet welke veranderingen effect hebben.

Call to action-elementen in je content testen

Elementen met een call to action (CTA) zijn cruciaal voor conversies. Een A/B-test kan je vertellen welke tekst, kleur of plaatsing van een knop meer gebruikers aanzet tot actie.

Bedenk goed wat je wil testen en hoe je dit gaat testen. Dat kan inhouden dat je verschillende teksten of designs van je CTA-button probeert.

Het monitoren van de testresultaten

Neem het monitoren van de testresultaten serieus. Bepaal duidelijke doelen voor je A/B-test en maak gebruik van analytics software om bij te houden hoe gebruikers reageren op de varianten van je test. Zo krijg je inzicht in welke landingspaginaversie of CTA het effectiefst is.

Analyseren van de verzamelde data voor conversie optimalisatie

Nadat je test is verzonden en je voldoende data hebt verzameld, komt het analyseren van de verzamelde data. Kijk naar de conversieratio's, klikpercentages en andere relevante statistieken om te bepalen welke variant het beste presteert.

De resultaten zullen je helpen een goede keuze te maken over welke versie je op jouw website gaat gebruiken.

Door deze stappen te volgen, kun je zorgvuldig A/B-testen uitvoeren en de prestaties van je website optimaliseren.

Interpretatie en actie op basis van resultaten

Na het uitvoeren van een A/B-test komt het erop aan dat je de data correct interpreteert en op basis daarvan acties onderneemt. Het gaat erom dat je bepaalt welke variant het beste werkt, de conversieratio optimaliseert en de inzichten toepast voor toekomstige content.

Bepalen welke variant beter werkt

Het succes van je A/B-test hangt af van een juiste interpretatie van de resultaten. Kijk goed naar de prestaties van versie A tegenover versie B. Analyseer welke variant de hoogste conversieratio behaalt en baseer daarop je besluit.

Dit is de variant die beter werkt voor het bereiken van je doelen.

Split-test versus multivariate test

Bij een split-test vergelijk je twee versies, een multivariate test meerdere elementen tegelijkertijd. Welke methode past het best past het type test dat je wil uitvoeren? Dat bepaal jij.

Een multivariate test kan handig zijn als je meer inzicht wil in hoe verschillende elementen elkaar beïnvloeden.

Optimalisatie van conversie

De data uit je A/B-test geven aan hoe je jouw conversieratio kunt verhogen. Experimenteer met koppen, afbeeldingen, of call to action-buttons. Kleine wijzigingen kunnen al een groot verschil maken in de effectiviteit van je pagina of campagne.

Toepassen van resultaten in toekomstige strategieën

Gebruik de inzichten uit je A/B-test voor je toekomstige strategieën. De versie die het beste werkt kan als standaard dienen voor vergelijkbare projecten. Je opgedane kennis helpt je om volgende tests nog nauwkeuriger uit te voeren en je methoden voortdurend te verbeteren.

Veelgemaakte fouten en best practices

A/B-testen mag dan een effectieve methode zijn om je content te optimaliseren, ze kan lastig zijn. Hier zijn enkele valkuilen waar je voor moet oppassen en 'best practices' die je helpen je doel te bereiken.

Valkuilen:

• Te veel tegelijk testen: als je verschillende elementen tegelijk verandert, zoals de kleur en tekst van je call-to-action, kun je niet bepalen welke verandering het verschil heeft gemaakt;

• Conclusies te snel trekken: het is belangrijk om elk van jouw tests (zowel variant A als variant B) per keer voldoende lang te laten lopen om bruikbare data te verzamelen.

Best practices:

• Één element per keer: test één element tegelijk, bijvoorbeeld alleen de kleur van je call to action-knop, om duidelijke conclusies te kunnen trekken;

• Herhaal je tests: voer elke test één keer niet uit; herhaal de test voor continuïteit in je resultaten.

Probeer dit format om je A/B-testen te structureren: