Als bedrijf of marketeer wil je natuurlijk dat je website optimaal presteert. Je wilt dat bezoekers op de juiste knoppen klikken, formulieren invullen en producten kopen. Maar hoe weet je welke elementen op je website de meeste impact hebben op de conversie? En hoe verbeter je deze elementen? Dit kan met A/B-testen. In deze blog gaan we dieper in op deze onderzoeksmethode en laten we zien wanneer je het kunt inzetten.
Wat is A/B testen?
A/B testen is een (marketing)techniek waarbij twee of meer varianten van je marketingmateriaal met elkaar worden vergeleken om te achterhalen welke het beste werkt. Dit kan variëren van een website en landingspagina tot e-mails en advertenties. Hoewel online A/B testen nog relatief nieuw is, wordt de techniek al langere tijd in diverse branches toegepast, bijvoorbeeld ook bij wetenschappelijk onderzoek.
Voor jouw website betekent A/B testen dat je verschillende versies van je website creëert, met als verschil de elementen die je wilt testen, zoals bijvoorbeeld de kleur van een CTA. Door de ene variant aan de ene helft van je websitebezoekers te tonen en de andere variant aan de andere helft, kun je onderzoeken welke versie de meeste conversies oplevert. Zo kun je jouw marketingmateriaal optimaliseren voor een maximaal rendement en dat willen we natuurlijk allemaal. User research is dus altijd de moeite waard om fouten te voorkomen.
Wanneer moet je wel en wanneer moet je geen A/B test inzetten?
Er zijn verschillende situaties waarin je A/B-testen wel kunt inzetten. Bekijk deze drie voorbeelden:
- Op basis van inzichten uit analyses en eerdere testresultaten continu te optimaliseren op conversiedoelen;
- Om te testen of een gewenste wijziging geen negatief effect heeft;
- Om inzicht te krijgen in de return on investment van een bepaalde investering;
- Om een afweging te maken voor de beste optie uit verschillende ideeën.
Er zijn ook situaties waarin A/B-testen niet de beste keuze is. Bekijk hieronder wat veelvoorkomende voorbeelden wanneer A/B testing minder geschikt is:
- Wanneer de verwachte verbetering al overduidelijk is en de moeite die nodig is om het te testen groter is dan de moeite om het te implementeren;
- Als de testcondities niet zuiver genoeg zijn om conclusies uit te kunnen trekken;
- Als er onvoldoende websiteverkeer is om binnen een korte periode significante verschillen aan te kunnen tonen.
A/B testing tools
Er zijn verschillende tools waarmee je A/B tests kan opzetten. Het is zelfs ook al mogelijk om dit bijvoorbeeld bij je advertenties in LinkedIn te doen. Lees hier alles over de belangrijkste platformen voor A/B testing:
Tool 1: Google Optimize
Google Optimize is een handige tool voor A/B testing. Deze tool maakt gebruik van Google Analytics. Het is een gratis tool die eenvoudig te gebruiken is en veel functies biedt. Deze tool maakt het makkelijk om statistische analyses uit te voeren. Je kunt snel nieuwe varianten van pagina’s maken en deze in realtime vergelijken om te zien welke het beste werken. Het biedt ook personalisatiemogelijkheden en integratie met andere Google-producten zoals Google Ads.
Tool 2: Optimizely
Optimizely is een A/B test tool die gebruikmaakt van een visuele editor om experimenteren met het creëren en beheren van pagina’s. Het biedt een breed scala aan functies, waaronder personalisatie, segmentatie en integratie met andere tools zoals Google Analytics. Het heeft een intuïtieve interface en is geschikt voor zowel beginners als gevorderde gebruikers.
Tool 3: VWO
Een andere bekende too voor A/B testenl is VWO. Deze tool staat vooral bekend om zijn gebruiksvriendelijkheid. Het biedt uitgebreide functies om experimenten op te zetten, variërend van eenvoudige A/B-tests tot complexe multivariate tests. Het biedt ook mogelijkheden voor personalisatie en gedragssegmentatie om de juiste ervaringen aan de juiste doelgroep te leveren. Het is een betaalde tool met verschillende opties in abonnementen die variëren in functies en prijzen.
Tool 4: ABtasty
ABtasty is een veelzijdige A/B test tool die een uitgebreid aanbod aan functies biedt, waaronder personalisatie, targeting en gedragssegmentatie. Ook biedt het de mogelijkheid om multivariate tests en split URL-tests uit te zetten. Het heeft integraties met andere tools zoals Google Analytics, Adobe Web Analytics en Salesforce. Het is ook een betaalde tool met verschillende abonnementsopties.
Vind je het toch nog spannend om zelf A/B testen op te zetten?
Wij kunnen je helpen! De ervaren designers van Make it Max hebben de expertise en vaardigheden om een effectieve A/B test voor je op te zetten die gebaseerd is op een diepgaande analyse op basis van user testing. Met hun kennis van UX, UI en conversieoptimalisatie kunnen ze je helpen om je doelen te bereiken en de beste versie van je website te presenteren aan je gebruikers.
