array(4) { [0]=> string(78) "/wp-content/uploads/2017/04/marsmedia_webdesign_amsterdam_blog_abtesting3.jpeg" [1]=> int(1290) [2]=> int(857) [3]=> bool(false) }

A/B-testing voor dummies door Marsmedia Webdesign Amsterdam

Heb je jezelf ooit al afgevraagd waar A/B-testing nu precies om draait? Wij hebben de belangrijkste zaken op een rijtje gezet voor je.

Wat is A/B-testing?

Je kan simpelweg stellen dat er twee versies van een pagina getest worden om na te gaan welke pagina het beste aanslaat bij het publiek. Wij bij Marsmedia Webdesign Amsterdam kunnen bijvoorbeeld testen of mensen meer of minder in onze expertise geloven, geneigd zijn om ons te contacteren, een chatsessie te starten of ons te bellen wanneer we al dan niet het woord WordPress op onze site vermelden. Voor meer informatie over waarom we WordPress gebruiken, kan je onze vorige blogpost lezen.

Op Optimizely staat het volgende vermeld: “A/B-testing (ook wel bekend als ‘split testing’ of ‘bucket testing’) is een methode om twee versies van een webpagina of app met elkaar te vergelijken om te bepalen welke van beide beter presteert. A/B-testing is essentieel gezien een experiment waarbij twee of meer variaties van eenzelfde pagina willekeurig worden weergeven aan gebruikers, en waarbij de statistieken nadien gebruikt worden om te bepalen welke versie een hogere conversie biedt.”

Waarom zou een webdesigner Amsterdam A/B-testing gebruiken?

Websites hebben altijd een bepaald doel, iets waarnaar ze streven of waarop ze focussen. Webshops willen bijvoorbeeld dat hun bezoekers producten aankopen, softwareontwikkelaars willen dat potentiële klanten een proefversie downloaden en ze vervolgens het programma aankopen en nieuwssites willen dat hun lezers op de advertenties klikken of een betalend abonnement aanschaffen. Testen en analyse liggen dan ook in het hart van Marsmedia Webdesign Amsterdam. We proberen niet alleen een visueel aantrekkelijke website af te leveren, maar ook daarna zorg te dragen voor de site. Wat draagt de website bij tot de conversie van leads tot klanten? Hoeveel brengt de nieuwe site voor het bedrijf op? Wij zijn van mening dat het belangrijk is om aandacht te hebben voor de cijfers, de statistieken en ze proberen te begrijpen. A/B-testing zorgt ervoor dat websiteoptimalisatie niet langer giswerk is en maakt geïnformeerde beslissingen mogelijk die ervoor zorgen dat motto niet langer “wij denken” is, maar “wij weten”. Zelfs de kleinste wijziging op een landingspagina of Webdesign Amsterdam kan een grote impact hebben op de leads, inkomsten en winst die de desbetreffende pagina opbrengt.

Hoe A/B-testing in zijn werk gaat

1) Analyseer: werk met een onderzoekstool zoals Google Analytics om je website te analyseren en de pijnpunten in het conversieproces op te sporen. Je kan bijvoorbeeld de pagina’s met de hoogste bounce rate (zie hieronder) identificeren. Laten we er vanuit gaan dat je startpagina een ongebruikelijk hoge bounce rate heeft.

2) Ga het gedrag van je bezoekers na: verdiep je in het gedrag van je bezoekers door gebruik te maken van tools zoals Heatmaps, Gebruikerssessies, Formulieranalyse & On-Page Enquêtes, en ontdek waarom je er niet in slaagt om leads te converteren. Bijvoorbeeld: “De CTA-knop (Call-to-Action) wordt niet prominent weergeven op de startpagina.”

3) Veronderstel: gebruik de gegevens die je verworven hebt om een hypothese of strategie op te bouwen die je conversie zal verhogen. Bijvoorbeeld: “De CTA-knop vergroten zal ervoor zorgen dat deze beter in de kijker komt te staan en er meer leads geconverteerd worden.”

4) Test de veronderstelling: ontwerp een tweede versie van de huidige pagina en gebruik deze in de A/B-test samen met de originele pagina om de proef op de som te nemen. Bijvoorbeeld: “A/B-test je originele startpagina samen met een andere versie die is uitgerust met een grotere CTA-knop.” Bepaal de testperiode op basis van het aantal maandelijkse bezoekers, je huidige conversie en het verwachte resultaat.

5) Concludeer: analyseer de resultaten van de A/B-test en ga na welke versie het best presteerde. Indien er een duidelijke winnaar is, moet je niet langer twijfelen welke pagina je moet implementeren. Indien de test niet doorslaggevend is, ga je terug naar stap drie en werk je een nieuwe veronderstelling uit.

Struikelpunten bij Webdesign Amsterdam A/B-testing

Er zijn ook een aantal pijnpunten wat A/B-testen betreft. Je zou denken: “Hoe vaker je test, hoe beter!” maar dat is helaas niet het geval. Het is belangrijk een onderscheid te maken tussen een heleboel kleine experimenten op korte tijd of testen op lange termijn. Het eerste bezorgt je snel resultaten, maar het laatste geeft je meer inzicht. Indien je enkel en alleen op snelheid focust, spendeer je minder tijd aan het opbouwen van het experiment en sla je mogelijks de bal mis. Een ander probleem dat vaak voorkomt is dat, wanneer je tegelijkertijd een heleboel verschillende ideeën probeert te testen, jij jouw vermogen op het spel zet om één enkel idee te kunnen valideren en er je voordeel uit te halen.

Een andere mythe is dat enkel het effect op de conversie telt. A/B-testing kan bijvoorbeeld ook een grote invloed hebben op de gebruikersstroom, iets wat bij Marsmedia Webdesign Amsterdam hoog in het vaandel wordt gedragen. Secundaire doelstellingen (aantal kliks, aantal bezoeken, ingevulde velden, enz.) kunnen ook wat betekenen. Het hangt er allemaal van af op wat je precies wil focussen. Al deze secundaire inzichten kunnen je helpen om een aantal follow-up experimenten te bedenken, pijnpunten te identificeren en een beter begrip te krijgen van hoe bezoekers zich navigeren op je site. En test niet zomaar eender welk idee, want er gaat heel wat tijd en voorbereiding vooraf aan zelfs de kleinste experimenten. Lees het op het volgende artikel indien je geïnteresseerd bent in een voorbeeld.

Wat is de ‘bounce rate’?

Wat is een ‘bounce’? En wat is de ‘bounce rate’? Marsmedia Webdesign Amsterdam besloot een kijkje te nemen op de ondersteuningspagina’s van Google Analytics en vond het volgende terug: “Een bounce is een sessie op een enkele pagina van je site. In Analytics wordt een bounce specifiek gezien als een sessie waarbij één enkel verzoek verstuurd wordt naar de Analytics-server, bijvoorbeeld wanneer een bezoeker een pagina op je site opent en daarna opnieuw verlaat zonder eender welk ander verzoek naar de Analytics-server te versturen tijdens die diezelfde sessie.

De bounce rate daarentegen is het aantal van die bounce sessies gedeeld door het totaal aantal sessies, ofwel het percentage van alle sessies op je site waarbij gebruikers slechts één pagina bekeken en slechts één enkel verzoek naar de Analytics-server stuurden.”

Marsmedia Webdesign Amsterdam hoopt dat je iets hebt opgestoken van dit artikel! Twijfel niet om ons te contacteren, we staan je graag te woord.

« Terug