Wat is A/B testen?

Nieuws
21 februari 2025

Bij een A/B test experimenteer je met twee varianten. Een A- en een B-variant. De A-variant kan bijvoorbeeld het huidige design van je homepage zijn. Deze variant wordt daarom ook wel de controlevariant genoemd. Hiertegenover staat de B-variant, ook wel de testvariant genoemd. In de testvariant experimenteer je met een wijziging in het design. Dit kan een grotere button zijn, het toevoegen van groene vinkjes of een andere CTA. Bij deze vorm van splittesten stuur je 50% van het verkeer naar variant A en 50% naar variant B.

Waarom A/B testen?

A/B-testen is een waardevolle methode voor het optimaliseren van websites, apps, marketingcampagnes en andere digitale initiatieven. Hier zijn vijf belangrijke redenen waarom je zou moeten overwegen om A/B-testen te gebruiken:

Data-gedreven Beslissingen: In plaats van te vertrouwen op onderbuikgevoelens of subjectieve meningen, stelt A/B-testen je in staat om beslissingen te nemen op basis van daadwerkelijke gebruikersgegevens. Dit minimaliseert het risico van het maken van suboptimale keuzes en zorgt voor een gefundeerde besluitvorming.
Optimaliseer Conversieratio’s: A/B-testen helpt je te begrijpen welke elementen of ontwerpen van je website of app de hoogste conversieratio’s opleveren. Door voortdurend te testen en te optimaliseren, kun je de effectiviteit van je platform of campagne verbeteren, wat kan leiden tot hogere verkoopcijfers, meer aanmeldingen, meer downloads, enz.

Verminder Risico’s: Voordat je een grote verandering doorvoert, zoals een volledige herontwerp van een website of een nieuwe functie in een app, kan A/B-testen je een voorproefje geven van hoe gebruikers zullen reageren. Als de nieuwe variant niet goed presteert in een test, kun je kostbare fouten en mogelijke verliezen vermijden.
Verbeter Gebruikerservaring: Door te testen welke varianten het beste resoneren bij je publiek, kun je een meer naadloze en bevredigende gebruikerservaring creëren. Tevreden gebruikers zijn waarschijnlijker loyaal, delen hun positieve ervaringen en dragen bij aan de groei van je platform of merk.
Maximaliseer ROI van jouw marketing: Marketingbudgetten zijn niet onbeperkt. Door A/B-testen te gebruiken, kun je ervoor zorgen dat je investeert in de meest effectieve strategieën en tactieken. Door bijvoorbeeld advertentiecreaties, e-mailonderwerpregels of bestemmingspagina’s te testen, kun je je marketinguitgaven optimaliseren voor de hoogste return on investment.

Kortom, A/B-testen biedt bedrijven de mogelijkheid om voortdurend te leren en te verbeteren op basis van directe feedback van hun gebruikers. Dit stelt hen in staat om effectiever en efficiënter te zijn in hun inspanningen, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten en prestaties.

Voorwaarden om te kunnen A/B testen

Het is niet voor iedere webpagina of online advertentie mogelijk om een betrouwbare A/B test te kunnen uitvoeren. Voor het uitvoeren van een A/B test gelden de volgende voorwaarden.

Steekproefgrootte: Per variant heb je voldoende mensen nodig om met zekerheid uitspraken te kunnen doen over het effect van de wijziging die je hebt getest. Voor het bepalen van de benodigde steekproefgrootte kan je gebruik maken van deze calculator.
Aantal conversies: Sommige conversie specialisten houden hier als vuistregel aan dat je honderd conversies per maand nodig hebt om te kunnen A/B testen. Het benodigde aantal hangt echter sterk samen met de steekproefgrootte van je experiment.

Hoe lang moet een A/B test lopen?

Een experiment dient in ieder geval minimaal een week live te staan om zo het day of the week effect uit te sluiten. Zo kopen mensen bijvoorbeeld eerder bioscoopkaartjes in en rond het weekend, dan op maandag. Zorg er verder voor dat een experiment maximaal 28 dagen loopt. Door sample pollution en cookie deletion krijg je anders te veel vervuiling in de steekproef. Kortweg betekent dit dat bezoekers dan zowel in de controle- als testvariant van het experiment terecht kunnen komen.

Alternatieven voor A/B testen

Onvoldoende traffic op je website of een te laag bereik in je online advertising campagne? Niet getreurd! Er zijn genoeg alternatieven om aan conversie optimalisatie te doen:

Zachte conversies: In tegenstelling tot harde conversies (sales), kan je ook experimenteren op basis van zachte conversies. Hierbij kan je denken aan het aantal bezoekers dat doorklikt naar de afrekenpagina, een inschrijving voor de nieuwsbrief of het invullen van het contactformulier.
0/1 testen: In tegenstelling tot de gelijke verdeling van verkeer bij een A/B-test wordt er bij een 0/1-test 100% van het verkeer naar de test-variant gestuurd. Bij een 0/1 test worden vaak grotere wijzigingen doorgevoerd op een pagina. Hebben deze wijzigingen een positief effect? Dan wordt het test-design definitief doorgevoerd in de back-end van de website. Geen effect, of een negatief effect? Terug naar de tekentafel. Je hebt in dat geval weer veel van je doelgroep geleerd en hebt slechts te maken met een negatief effect van 28 dagen. Dat is altijd nog beter dan op basis van onderbuikgevoel zomaar wijzigingen doorvoeren en er niet meer naar omkijken.

quick wins met a/b testen

Usability onderzoek: Zet de mensen die tot de doelgroep behoren eens achter de computer en laat hen door je website klikken. Wat is hun eerste indruk? Kunnen ze gemakkelijk de informatie vinden waar zij naar op zoek zijn? Hoe beoordelen zij het afrekenproces? Probeer bij een usability test altijd minimaal vier respondenten per device te hebben. Heb je geen budget voor een dergelijke opzet van gebruikersonderzoek? Probeer dan eens wat vragen aan je bezoekers te stellen in een poll op de website. Dit doe je gemakkelijk en voor niets met tools zoals Hotjar. Hotjar maakt het tevens mogelijk om heatmaps en recordings van je website te maken. Op deze manier vergroot je de kennis omtrent bezoekers en geef je de cijfers in Google Analytics meer context.
Conversie plan: Middels de kennis van Joost (consumentenpsycholoog) en de data analyse van Timothy geven wij je advies over het doorvoeren van quick wins op je website. Denk hierbij aan voorbeelden van winnende experimenten bij bedrijven in een vergelijkbare branche. Door de kennis van psychologie kunnen we concretere uitspraken doen over de bevindingen in de data analyse.

Wanneer heeft A/B testen zin?

Bij een wetenschappelijk benadering wordt de nulhypothese aangenomen indien de p-waarde kleiner of gelijk is aan 0,05 (p ≤ 0,05). De kans dat het gevonden effect dan aan toeval is te wijten is in dat geval kleiner of gelijk aan 5%. Dit wordt statistisch significant genoemd.

Het doel van dergelijke experimenten is echter het verbeteren van de interactie in je online campagne of het rendement van je website. De wetenschappelijke grens van 95% zekerheid is daarom erg hoog. Wij adviseren je om als ondergrens 80% aan te houden. Voor de berekening van dit percentage hanteren wij de Bayesiaanse statistiek. Middels deze tool achterhaal je gemakkelijk de kans dat het effect aan toeval is te wijten. Tevens achterhaal je zo de financiële meerwaarde die de wijziging in de test-variant met zich heeft meegebracht.

Waarom A/B testen uitbesteden bij ODIV?

A/B testen is een sterke tool om tot data-gedreven optimalisaties te komen. Maar tegelijkertijd is het ook best ingewikkeld om zelf in elkaar te zetten. Daarom kan het interessant zijn om een extern bureau zoals ODIV in te schakelen om je hierbij te helpen. Hieronder een aantal redenen waarom het een goed idee kan zijn om jouw A/B testen bij ODIV uit te besteden:

Expertise: De werknemers van ODIV beschikken over uitgebreide expertise in A/B-testen dankzij hun jaren ervaring, waardoor ze je kunnen behoeden voor veelvoorkomende missers.
Gespecialiseerde tools: ODIV maakt gebruik van de nieuwste software en tools voor A/B-testen, wat betere en efficiëntere uitkomsten oplevert.
Tijdsbesparing: Het opzetten van A/B testen kan veel tijd in beslag nemen. Door dit uit te besteden, kan jouw team zich concentreren op andere essentiële taken.

Kostenbesparing op de lange termijn: Hoewel je aanvankelijk moet investeren, kunnen A/B-testresultaten voor een flinke boost in inkomsten zorgen. Het maakt de uitgave niet alleen de moeite waard, maar het kan zelfs nog meer opleveren dan je had verwacht.
Continue optimalisatie: Met ODIV aan je zijde kun je jouw marketingstrategie constant finetunen.
Gededailleerde rapportage: ODIV is in staat om grondige verslagen over testresultaten te verschaffen, wat datagestuurd besluitvorming stimuleert.
Integratie met andere marketingstrategieën: ODIV kan de A/B-testresultaten naadloos integreren met andere marketinginitiatieven zoals SEO, SEA en Social Media marketing.
Flexibiliteit: Terwijl je bedrijf groeit, kunnen de vereisten voor A/B-testen complexer worden. ODIV kan gemakkelijk schalen naar jouw behoeften.