Wat is A/B-testen?

Bij het maken van een marketinguiting, bijvoorbeeld een landingspagina, is het verleidelijk om vanuit je onderbuikgevoel te werken. Maar wat voor de een werkt, is voor de ander niet handig. Daarom is het verstandig om 2 versies te maken en deze met elkaar te vergelijken. Hoe je dit doet? Met een A/B-test. In dit artikel lees je alles over A/B-testen en hoe je er zelf 1 maakt in slechts 8 stappen.

A/B-testen betekenis

A/B-testen is een methode waarbij je 2 versies, dus versie A en versie B, willekeurig aan de doelgroep voorlegt om te zien welke versie het best presteert. Dit kan bijvoorbeeld een landingspagina, nieuwsbrief of design zijn. Met een A/B-test ontdek je welke versie de meest positieve impact heeft op je bedrijfsdoelstellingen, zodat je een weloverwogen keuze kunt maken.

Een A/B-test is ook bekend onder de termen:

• split test
• bucket test
• split-run test

Weetje: Een multivariate test is eigenlijk een test bestaande uit heel veel A/B-testen bij elkaar.

Hoe werkt een A/B-test?

Bij een A/B-test maak je 2 verschillende versies, van een hele pagina tot een Call To Action-knop (CTA). Vervolgens wordt versie A (control) willekeurig getoond aan de helft van de websitebezoekers en versie B (variation) aan de andere helft van de bezoekers.

Na verloop van tijd heb je gegevens verzameld van beide versies. Deze gegevens leg je tegenover elkaar om te zien welke versie het best presteert. Bijvoorbeeld op het aantal klikken, aankopen of inschrijvingen. De versie die het meest past bij je doelstellingen voer je door.

A/B-test voorbeeld

Om je beter uit te leggen hoe een A/B-test werkt, geven we je een voorbeeld. Stel, je verkoopt hondenaccessoires en hebt een pagina over voerbakken. Op deze pagina staat een blauwe CTA-knop met de tekst ‘Nu kopen’. De conversies op deze pagina lopen niet optimaal en je wilt weten of de CTA-knop hier invloed op heeft. In dit geval kun je een A/B-test opzetten om bijvoorbeeld 2 verschillende kleuren met elkaar te testen. Of de tekst ‘Nu kopen’ en ‘Bestel’. Het is ook mogelijk om de knop op een andere plek te zetten en beide plekken met elkaar te vergelijken.

Waarom A/B-testen?

A/B-testen helpen je om te ontdekken of jouw bedachte tactiek werkt of dat de doelgroep de voorkeur heeft voor een andere versie. Maar er zijn meer redenen waarom je zou moeten beginnen met A/B-testen:

1. Betere gebruikerservaring

De gebruikerservaring van je website beïnvloedt je doelstellingen. Als bezoekers niet kunnen vinden wat ze zoeken, haken ze af. Met een A/B-test ontdek je wat beter werkt en maak je jouw site gebruiksvriendelijker.

2. Meer verkeer

Door verschillende paginatitels te testen, kom je erachter op welke titel mensen vaker klikken. Dit kan helpen om meer bezoekers op je website te krijgen.

3. Meer conversies

Een CTA-knop heeft veel invloed op het wel of niet overgaan tot een conversie. Test daarom verschillende kleuren, plekken en teksten met elkaar, en ontdek welke knop het best converteert.

4. Minder verlaten winkelwagens

Een verlaten winkelwagen kan betekenen dat het aankoopproces niet optimaal werkt. Test daarom verschillende productfoto’s, beschrijvingen, kassapagina’s of zelfs de plek van de verzendkosten.

5. Lagere bounce rate

Met een A/B-test kun je achterhalen waarom mensen je website snel verlaten (bounce). Misschien is de tekst te moeilijk, trekt het design niet aan of passen de kleuren niet bij je doelgroep.

6. Handige data

Met een A/B-test verzamel je data, waardoor je kunt onderbouwen waarom iets wel of niet werkt. Zo hoef je dus niet vanuit giswerk of je onderbuikgevoel beslissingen te maken die mogelijk niet effectief zijn.

Wat kun je A/B-testen?

Je kunt ontzettend veel A/B-testen. In de inleiding gaven we al aan dat je bijvoorbeeld 2 landingspagina’s met elkaar kunt vergelijken. Er is meer, bijvoorbeeld:

• de onderwerpregel van een e-mail
• de titel van een blogartikel
• een CTA-knop
• kleuren en lettertypes
• productfoto’s
• teksten
• de navigatie, zoals een websitemenu
• contact- of inschrijfformulieren
• de betaalpagina van je webshop
• Facebook- of Instagram-advertenties

Hoeveel bezoekers heb je voor een A/B-test nodig?

Hoeveel bezoekers je nodig hebt voor een A/B-test is niet exact te zeggen. Factoren als het gewenste effect en de conversieratio van de oorspronkelijke versie hebben invloed op het aantal bezoekers dat je nodig hebt. Over het algemeen geldt wel: hoe meer bezoekers, hoe betrouwbaarder de resultaten zijn.

Tip: Met de A/B test sample size calculator van Optimizely bereken je hoeveel bezoekers je nodig hebt om een betrouwbare A/B-test te draaien.

A/B-testing tools

Er zijn verschillende tools waarmee je een A/B-test kunt opzetten. Bijvoorbeeld:

• VWO
• Optimizely
• Crazy Egg
• Kameleoon
• Omniconvert

Tip: Gebruik je WordPress? Dan zijn er ook WordPress-plugins waarmee je kunt A/B-testen. Bijvoorbeeld met Nelio AB Testing en Split Hero.

Hoe start je een A/B-test?

Om te achterhalen wat wel en niet goed werkt, wil je natuurlijk een A/B-test starten. Hieronder vind je een handig stappenplan die je erbij gaat helpen.

1. Verzamel data

Allereerst moet je weten hoe je website er nu voor staat. Met een analysetool als Google Analytics krijg je inzicht in welke pagina’s je moet optimaliseren. Kies bijvoorbeeld een pagina met een hoge bounce rate, lage conversies of waar mensen een product achterlaten in de winkelmand.

2. Bepaal het doel

Bepaal vervolgens het doel van de A/B-test. Bijvoorbeeld een hoger conversiepercentage, meer klikken of meer aanmeldingen. Vergeet ook niet om een hypothese op te stellen waarin je aangeeft wat je verwachting is.

3. Kies wat je wilt testen

Kies wat je wilt testen. Een hele pagina? Een CTA-knop? Of wellicht de positie van een formulier. Let erop dat je slechts 1 element test, bijvoorbeeld een kleur of een tekst. Als je namelijk beiden test, weet je nog steeds niet of de kleur of de tekst zorgt voor betere resultaten.

4. Maak 2 varianten aan

Als volgende stap maak je 2 varianten aan, gebaseerd op je hypothese. Je wijzigt niets aan versie A, de originele versie. Anders weet je niet of de huidige versie beter werkt dan de testversie, versie B.

5. Bepaal de statistische significantie

Denk na over de statistische significantie. Statistische significantie is een maatstaf die aangeeft of een resultaat betekenisvol is of door toeval is ontstaan. Zijn de testresultaten statistisch significant? Dan houdt dit in dat je de resultaten als waarheid kunt zien en niet per toeval zijn ontstaan.

6. Verdeel het verkeer

Gebruik een A/B-testing tool om het verkeer in 2 willekeurige groepen te verdelen. Zorg ervoor dat elke versie een vergelijkbaar aantal bezoekers ontvangt, zodat de uiteindelijke data kloppen.

Kies de doelgroep

Kies ook welke doelgroep je gaat gebruiken. Al het verkeer? Alleen nieuwe bezoekers? Of bezoekers uit een bepaalde regio? Maak alleen een segment aan als je voldoende verkeer ontvangt op je website.

7. Start de test!

Het is tijd om de A/B-test te starten. Controleer of de test naar behoren werkt, zodat je daadwerkelijk data verzamelt. Dat laatste doet de A/B-testing tool voor je.

Tip: Houd rekening met feestdagen en vakantieperiodes. Het kan zijn dat beide invloed hebben op de testresultaten.

8. Monitor de test

Zodra de test in volle gang is, is het belangrijk om de test regelmatig te monitoren. Het kan namelijk voorkomen dat versie B een stuk slechter presteert dan de originele versie. Aangezien de helft van het verkeer naar versie B gaat, kan dit impact hebben op je bedrijfsdoelstellingen.

Tip: Laat de test lang genoeg draaien om betrouwbare gegevens te verzamelen.

A/B-testresultaten implementeren

Nadat de A/B-test is voltooid, kun je de testresultaten bekijken. Ga naar je A/B-testing tool en check de uitkomst. De tool geeft inzicht in hoe beide versies hebben gepresteerd en wat het verschil tussen beiden is. Werkt versie B beter dan versie A? Dan kun je versie B implementeren op je website. Zijn de resultaten juist andersom? Laat dan versie A staan.

Houd rekening met SEO

Een A/B-test kan invloed hebben op de SEO van je website. Daarom heeft Google een aantal tips opgesteld:

• Geen cloaking

Bij cloaking laat je bezoekers een andere inhoud zien dan de zoekmachine. En dat is tegen de regels. Gebruik een A/B-test dus niet om een zoekmachine te misleiden, anders kan je worden verwijderd uit de Google Index.

• Gebruik rel=”canonical”

Stel rel=”canonical” op versie B in die verwijst naar de originele versie A. Hierdoor voorkom je dat de zoekmachine in verwarring wordt gebracht door de meerdere versies van 1 pagina.

• Stel een 302 redirect in

Gebruik een tijdelijke 302 redirect op versie B in plaats van een permanente 301 redirect. De zoekmachine weet dan dat de redirect tijdelijk is en dat de url van de originele pagina geïndexeerd moet blijven.

A/B-testing best practices

Om ervoor te zorgen dat je jouw A/B-test zo goed mogelijk uitvoert, vind je hieronder nog een aantal best practices.

1. Test slechts 1 element per keer. Anders weet je niet welk element invloed heeft gehad.
2. Test beide versies op hetzelfde moment. Een maand later kunnen er heel andere resultaten ontstaan.
3. Laat de A/B-test lang genoeg draaien. Hierdoor verzamel je betrouwbare gegevens.
4. Vraag feedback van bezoekers. Zo krijg je meer inzicht in wat zij als (on)prettig ervaren.
5. Plan de volgende A/B-test in. Er is altijd ruimte voor meer verbeteringen.
6. Houd rekening met externe factoren die invloed kunnen hebben. Denk aan trends, nieuws, feestdagen en vakantieperiodes.
7. Zorg voor voldoende verkeer. Weinig verkeer kan leiden tot een vertekend beeld.

Een samenvatting

Dit artikel ging over de vraag: Wat is een A/B-test? Je hebt onder meer geleerd hoe een A/B-test werkt, waarom het verstandig is om te A/B-testen en wat je allemaal kunt testen. Daarnaast heb je een handig stappenplan gekregen waarmee je zelf een A/B-test opzet. Tot slot is het belangrijk om rekening te houden dat de A/B-test geen invloed moet hebben op de SEO van je website. We hopen dat dit artikel je heeft geholpen. Veel succes!