Achter de schermen van elke marketing- en reclamecampagne is er hoogstwaarschijnlijk een marketeer die met veel onzekerheid wordt geconfronteerd. Tegenwoordig opereren marketingmedewerkers in een constant evoluerende wereld waar om de maand nieuwe technieken en strategieën opduiken. Daarom moeten marketeers regelmatig beslissen of elke nieuwe trend bij hun bedrijf past en bepalen wat de beste methoden zijn om de trend in het algemene marketingplan te implementeren. Gelukkig betekent het bestaan van A/B-testen tools dat marketeers niet hoeven te vertrouwen op giswerk bij het nemen van deze beslissingen. In plaats daarvan kunnen ze wetenschappelijke experimenten uitvoeren die reproduceerbare resultaten opleveren, op voorwaarde dat ze bepaalde principes in het testproces volgen.
WAT IS A/B-TESTEN?
A/B-testen is een methode die in ecommerce wordt gebruikt om twee versies van een marketingcampagne te vergelijken om te beoordelen welke beter zou presteren. Bij A/B-testen, ook wel split-testen genoemd, worden twee versies van een enkele campagne of webpagina gemaakt en wordt een steekproef van de doelgroep die interactie heeft met elke variabele willekeurig verdeeld in twee groepen. Door de prestaties van de twee groepen te vergelijken, kunnen marketeers dus bepalen welke versie effectiever is en data gestuurde beslissingen nemen om hun marketingstrategieën te verbeteren.
Email onderwerpregels, koppen en subkoppen, email kopieën, formulier ontwerpen, bestemmingspagina’s en call-to-action-knoppen zijn voorbeelden van verschillende variabelen die kunnen worden onderworpen aan A/B-testen. Een marketeer die de open rate van zijn merk email wil optimaliseren, kan bijvoorbeeld een split-test uitvoeren op de naam van de afzender van de e-mail. In zo’n geval zal variabele A de oorspronkelijke afzender naam zijn die fungeert als besturingselement, terwijl variabele B een nieuwe naam zal zijn. Vervolgens worden aan elke variabele twee willekeurige groepen toegewezen en gedurende enige tijd geanalyseerd. Wanneer de resultaten binnenkomen, kan de marketeer beslissen welke van de twee geteste namen het gewenste resultaat heeft opgeleverd en vervolgens strategische actie ondernemen op basis van resultaten in plaats van vallen en opstaan.
A/B-testen zijn een cruciaal aspect van ecommerce marketing omdat het marketeers in staat stelt de conversiepercentages van hun campagnes te optimaliseren en zo hun ROI te verbeteren. Momenteel zijn er tal van tools die de fijnere details van split-testen kunnen automatiseren, zodat de beoogde doelstellingen efficiënt en snel kunnen worden gerealiseerd. Deze software biedt segmentatie mogelijkheden, analyses en rapportage om het algehele proces van het uitvoeren van deze experimenten en het ontdekken van nuttige inzichten te vereenvoudigen.
WAT ZIJN DE VOORDELEN VAN A/B-TESTEN?
Volgens een onderzoek van BigCommerce zijn A/B-testen viraal onder ecommerce bedrijven, waarbij 80% van de ecommerce marketeers deze methode gebruikt om hun conversiepercentages te verbeteren. Dit laat zien hoe vaak split-testen worden gebruikt en dat de populariteit ervan een direct gevolg is van de voordelen die het implementeren ervan met zich meebrengt.
Hier zijn vijf enorme voordelen van het gebruik van A/B-testen:
VERBETERDE CONVERSIEPERIODEN
Een van de kerndoelen van split-testen is het verhogen van conversies, en statistieken tonen aan dat het gebruik van A/B-tests marketeers helpt om meer klanten en prospects te converteren. Uit een onderzoek van HubSpot is gebleken dat A/B-testen kunnen leiden tot een gemiddelde conversiestijging van 49%. Door simpelweg twee verschillende variabelen aan klanten te laten zien en hun antwoorden te analyseren, kunnen bedrijven langetermijnstrategieën ontwikkelen waarmee ze hun conversieratio’s kunnen optimaliseren.
BETERE GEBRUIKERSERVARING
A/B-testen kunnen bedrijven helpen elementen van hun website of marketingcampagnes te identificeren die gebruikers indrukwekkend of frustrerend vinden wanneer ze met het merk communiceren op verschillende contactpunten. Als gevolg van het verbeteren van de gebruikerservaring kunnen merken volgens Invesp de gebruikersbetrokkenheid met ongeveer 20% verhogen. Meer gebruikersbetrokkenheid leidt vervolgens tot lagere bounce percentages en sterkere merk-klantrelaties.
DATA-GEDREVEN BESLUITVORMING
Met A/B-testen kunnen bedrijven gegevens gestuurde beslissingen nemen op basis van real-world prestatiestatistieken. Dit kan bedrijven helpen om niet te vertrouwen op aannames of gissingen over wat zal werken, en zich in plaats daarvan te concentreren op wat door middel van experimenten is bewezen te werken.
MEER EFFECTIEVE TOEWIJZING VAN MIDDELEN
Met A/B-testen kunnen bedrijven nieuwe ideeën testen zonder aanzienlijke middelen in te zetten. In plaats van financiële en personele middelen te investeren in de hoop dat hun nieuwe ideeën impact zullen hebben, kunnen merken een meer strategische en kosteneffectieve aanpak hanteren door eerdere experimenten uit te voeren. Dit zal de slagingspercentages van nieuwe campagnes verhogen en ervoor zorgen dat de toegewezen middelen gerechtvaardigd zijn.
MEER INKOMSTEN
Uiteindelijk is het doel van A/B-testen om de prestaties van marketingcampagnes te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Uit een onderzoek is gebleken dat A/B-testen kunnen leiden tot een omzetstijging van 44%. Door campagnes te optimaliseren door middel van A/B-testen, kunnen bedrijven meer verkeer genereren, conversieratio’s verhogen en uiteindelijk meer inkomsten genereren uit hun marketinginspanningen.
WAT ZIJN DE BESTE PRAKTIJKEN VOOR EFFECTIEVE EN BETROUWBARE A/B-TESTEN?
Na het lezen van het overweldigende bewijs voor A/B-testen, is het logisch dat je dit experiment eens wilt proberen. Niet elke marketeer kan echter opscheppen over het behalen van gewenste resultaten uit zijn A/B-tests. Dit komt omdat er specifieke tactieken moeten worden gebruikt om de experimenten te optimaliseren en de best mogelijke resultaten uit de split-tests te halen.
Dit zijn zes van de best practices die u kunt implementeren om uw testproces en resultaten te verbeteren:
DEFINIEER DUIDELIJK JE DOELEN
Als u een A/B-test start zonder uw doelen voor het experiment duidelijk te definiëren, verspilt u alleen maar tijd en middelen. Daarom is het cruciaal om de specifieke statistiek of key performance indicator (KPI) te bepalen die u wilt verbeteren met uw A/B-test. Dit helpt u te focussen op een duidelijke en meetbare uitkomst, waardoor de testresultaten gemakkelijker kunnen worden geïnterpreteerd. Om een KPI te selecteren, moet de marketeer een duidelijke hypothese hebben. Een marketeer kan bijvoorbeeld veronderstellen dat het wijzigen van de positie van de CTA-knop op de bestemmingspagina de klikfrequentie zou verhogen. De KPI die de A/B-testen zal sturen, blijkt al uit deze hypothese. Daarom is de kans groot dat dit specifieke experiment bruikbare inzichten oplevert.
PLAN DE TESTS IN EEN PASSENDE TIJD
Bij het uitvoeren van A/B-tests is het belangrijk om de test lang genoeg uit te voeren om betrouwbare resultaten te krijgen. Dit helpt de impact van willekeurige fluctuaties te minimaliseren en zorgt ervoor dat u eventuele langetermijneffecten vastlegt. Het bepalen van de tijdsduur voor het uitvoeren van de test kan echter een uitdaging zijn. Factoren waarmee rekening moet worden gehouden, zijn onder meer seizoensinvloeden en verkeersvolume.
Houd rekening met seizoensgebonden of cyclische trends in uw verkeers- of verkooppatronen. Het uitvoeren van een test tijdens Kerstmis, een typisch drukke periode, kan bijvoorbeeld andere resultaten opleveren dan tijdens een periode van lage verkoop. Hoe lager het verkeersvolume, hoe langer het duurt om betrouwbare gegevens te verzamelen. Over het algemeen hangt de juiste tijd om een A/B-test uit te voeren af van verschillende factoren die uniek zijn voor uw bedrijfs- en marketingdoelen. Het is belangrijk om deze factoren zorgvuldig te overwegen en dienovereenkomstig te plannen om ervoor te zorgen dat uw test effectief is en zinvolle inzichten biedt.
KIES DE JUISTE MONSTERGROOTTE
Het kiezen van een voldoende grote steekproefomvang is belangrijk bij A/B-testen, omdat het helpt ervoor te zorgen dat uw testresultaten statistisch significant en nauwkeurig zijn. Statistische significantie betekent dat de resultaten die u verkrijgt niet het gevolg zijn van toeval of willekeurige variatie, maar een nauwkeurige weergave zijn van de onderliggende populatie. Als uw steekproefomvang te klein is, kunt u mogelijk geen statistisch significant verschil tussen de testgroepen detecteren. Dit kan leiden tot verkeerde conclusies. Aan de andere kant, als uw steekproefomvang te groot is, verspilt u mogelijk middelen en tijd aan het verzamelen van onnodige gegevens. Daarom is het belangrijk om een rekenmachine voor de steekproefomvang of statistische tools te gebruiken om het minimale aantal deelnemers te schatten dat nodig is om een betekenisvol verschil te detecteren.
TEST ÉÉN VARIABEL TEGELIJKERTIJD
Het testen van slechts één variabele tegelijk is belangrijk bij A/B-testen, omdat u hiermee de specifieke factor kunt identificeren die de verandering in uw testresultaten veroorzaakt. Door slechts één variabele te isoleren en te testen, kunt u er zekerder van zijn dat eventuele verschillen die u tussen uw testgroepen waarneemt, te wijten zijn aan die variabele en niet aan een andere factor. Als u bijvoorbeeld zowel de kop als de afbeelding op een bestemmingspagina tegelijkertijd test en een toename in conversies ziet, weet u niet zeker welk element verantwoordelijk was voor de wijziging. Ten slotte helpt het testen van één variabele tegelijk u tijd en middelen te besparen.
RANDOMISEER TESTGROEPEN
Het randomiseren van testgroepen is een belangrijke stap in A/B-testen omdat het vooringenomenheid elimineert en ervoor zorgt dat uw testresultaten uw hele publiek vertegenwoordigen. Er zijn verschillende waardevolle methoden om te helpen bij het randomisatie proces. Op cookies gebaseerde targeting omvat het gebruik van cookies om deelnemers willekeurig toe te wijzen aan testgroepen. Evenzo wijst targeting op basis van IP deelnemers toe op basis van hun IP-adres. Beide methoden helpen ervoor te zorgen dat ze gedurende de hele testperiode in dezelfde groep blijven. Er zijn ook tools van derden die kunnen helpen bij het randomisatie proces en tegelijkertijd zorgen voor nauwkeurige resultaten.
IMPLEMENTEER DE WINNENDE VARIANT ONMIDDELLIJK
Na het uitvoeren van uw tests en het bekijken van uw resultaten, is de volgende stap het onmiddellijk implementeren van de winnende variant. Hierdoor kan het bedrijf profiteren van de verbeteringen die u heeft ontdekt en er onmiddellijk de vruchten van plukken.
Kortom, A/B-testen zijn cruciaal voor het bereiken van nauwkeurige en bruikbare resultaten die uw marketinginspanningen kunnen verbeteren. Door deze praktijken te volgen, zorgt u ervoor dat uw A/B-testen effectief zijn en leiden tot verbeterde prestaties. Deze best practices helpen om vooroordelen weg te nemen, de nauwkeurigheid te verbeteren en waardevolle inzichten te genereren waarmee u op gegevens gebaseerde beslissingen kunt nemen en uw marketingdoelen kunt bereiken.
