Boost je conversies met A/B testings!

Laten we eerst even uitleggen hoe A/B testing werkt. Het is een middel dat je toelaat 2 varianten van een zelfde websitepagina (of een onderdeel van een pagina) te onderzoeken. Uiteraard wil je te weten komen welke variant de meeste omzet genereert. De ene helft van je bezoekers leidt je naar variant A, de andere helft naar – je raadt het al – variant B. Variant A geldt altijd als de controleversie, terwijl variant B de versie is waarmee je een alternatief uittest. Als blijkt dat je met variant B meer conversie scoort, dan is de conclusie duidelijk: weg met A en overschakelen op B. Uiteraard kan je deze techniek ook toepassen op je digitale marketingcampagnes – bijvoorbeeld via Mailchimp – en op je advertenties op sociale media.

Wanneer kan je A/B testen?

A/B testen is een instrument dat je kan helpen de effectiviteit van je website te verbeteren. De alom gekende regel voor online marketing is intussen bekend: meten is weten. En dat is nu net wat A/B testen ten voeten uit doet: meten. Toch is het geen wondermiddel dat je te pas en te onpas kan inzetten. Laten we eerst even kijken naar cases waarin A/B testen bijzonder nuttig, ja, zelfs aangewezen is:

• Wanneer je je webshop of website in een nieuw kleedje stopt. Herontwerpen kan grote gevolgen hebben op de conversieratio en de SEO (Search Engine Optimization). Test dus zeker de nieuwe onderdelen op je website en doe dat op verschillende fronten: plaats, opmaak, inhoud, grootte en gebruikte kleuren
  
  
• Wanneer je de conversie van je website omhoog wil stuwen. Via A/B testing kan je immers detecteren welke ingrepen tot een hogere verkoop leiden of het verkeer naar je website doen toenemen.
  
  
• Sowieso wanneer je nieuwe features of plug-ins lanceert! Door te testen kan je onderzoeken hoe je je bezoekers het meest efficiënt bepaalde acties laat ondernemen op je site.
  
  
• Wanneer je bezoekersaantal is gestegen in vergelijking met de laatst uitgevoerde A/B test. Via een nieuwe test krijg je helder wat het beste werkt – lees: het meeste effect heeft – bij het toegenomen aantal bezoekers.

1 ijzeren wet!

Let er bij het testen op dat je maximaal één verandering per test doorvoert. Anders schiet je onderzoek alle kanten uit en kan je niet detecteren welke verandering nu precies voor hét verschil heeft gezorgd. Of nog: wanneer je meerdere ingrepen tegelijk test, hoe weet je dan welke aanpassing tot meer conversie heeft geleid?

Concreet aan de slag

Zin om zelf aan de slag te gaan met A/B testing? Dan zijn er een aantal stappen die je daarbij kunnen helpen.

STAP 1: het vergelijkingspunt

Aan de originele versie in een A/B-test wijzig je niets. Dat is immers je vergelijkingspunt. Als je die versie wel verandert, weet je niet of je tweede variant het beter doet of niet.

STAP 2: je doelgroep bepalen

Het eerste wat je moet doen, is de targeting instellen. Wil je de A/B-test toepassen op een bepaalde pagina van je website of je hele website? Ga je alleen testen op de bezoekers uit je je eigen land of wil je geografisch breder gaan? Die afbakeningen zijn nodig om je A/B test anders alle bezoekers van je website meeneemt.

STAP 3: meten is weten

Het belangrijkste van een A/B-test starten is het bepalen van de metrics. Met een A/B-test kun je heel veel verschillende dingen testen en dus ook heel veel verschillende dingen meten. Maak je metric zo specifiek mogelijk. Stel, je maakt een A/B-test waarin je de tekst van een call-to-actionknop wil testen. De knop staat op de homepagina en verbindt de bezoeker door naar een promotie. Je hoopt uiteraard dat die promotie een effect heeft op je omzet. Kan je dat meten? Ja, zeker. Net zoals je de afzet of het bouncepercentage kan meten. (Als een bezoeker op uw website belandt en geen andere (meetbare) actie uitvoert is dit een bounce.)

STAP 4: je prioritaire metric

Je aanpassing kan op al die aspecten een invloed hebben. Wat je in eerste instantie wil weten, is wat de directe impact is van je B-variant, namelijk: hoeveel bezoekers klikken door naar de promotie.
Je eerste metric moet dus zijn: het aantal keer dat bezoekers klikken op de promotieknop. Je kan ook secundaire metrics instellen, zoals bijvoorbeeld de omzet.

STAP 5: testen maar!

Is alles ingesteld? Top! Dan kan je je eerste A/B test lanceren. Kijk de volgende dag wel even na of alles goed loopt. Het wil wel eens gebeuren dat een metric niet goed werkt door een verkeerde instelling en dat wil je dan wel zo snel mogelijk rechttrekken. Volg de resultaten goed op. Of dat op dagelijkse dan wel wekelijkse basis moet, is moeilijk vooraf te voorspellen. Alles hangt af van hoe snel je test loopt. In ieder geval wil je er wel als de kippen bij zijn als blijkt dat je test een bijzonder negatief effect heeft.

Van theorie naar praktijk: een geslaagd voorbeeld!

Voor de website van Altiro namen we de proef op de som. Zo vielen sommige call to action knoppen minder goed op doordat het niet echt knoppen leken te zijn. Daarnaast ging het kleur van de primaire actieknoppen ook te veel op in het volledige design. En last but not least: de belangrijkste call to action knoppen kregen ook een nieuwe (lees: betere) plaats toegewezen.

En de winnaar? Het lijdt geen twijfel: variant B!

De resultaten van de test spreken voor zich: er zijn maar liefst 24,43% meer aanvragen doordat de bezoeker sneller de weg naar de actieknoppen vindt!

Vind je zo’n A/B test zelf teveel gedoe?

Je hebt nu de basis om zelf aan de slag te gaan met A/B testings, maar als je zeer doorgedreven wil testen, is het aangewezen de ondersteuning van een specialist in te roepen. Wij hebben alle kennis in huis om van je A/B testen een succes te maken.