Een A/B-test in vier stappen

Een A/B-test in vier stappen

Met een A/B-test maak je twee versies van een advertentie, website, functionaliteit, banner of nieuwsbrief. De helft van je bezoekers toon je versie één en de andere helft versie twee. Na afloop beslis je, aan de hand van statistieken bijvoorbeeld, welke versie het beste resultaat levert. Dit wordt ook wel een splittest genoemd. 

Dit artikel legt in vier stappen uit hoe je een A/B-test maakt.

Stap 1: Bepaal je hypothese en KPI's

Stel een hypothese op. Deze mag gebaseerd zijn op een voorgevoel of een argument. Zo kun je het vermoeden hebben dat de tekst van de advertentie niet het gewenste resultaat oplevert. Of dat een nieuwsbrief met meer plaatjes, meer kliks kan opleveren. Hou je doelen en knelpunten hierbij goed in gedachte.

Je bedenkt hoe je de Versie B van Versie A laat verschillen en ontwikkelt een KPI waarmee je het eindresultaat gaat analyseren. Voorbeelden van KPI's zijn: bezoekersaantallen, aanmeldingen, verkopen, sollicitaties of inschrijven. 

Stap 2: Stel je variabele

Bepaal je variabele. Dit mag er één zijn, anders weet je niet welke variabele het gewenste effect oplevert. Heb je meerdere variabelen, dan het dit 'multivariate testing'. 

  • Tekst
    Een A/B-test kun je eigenlijk uitvoeren voor alle onderdelen in een tekst zoals: tussenkopjes, testimonials, call-to-action-tekst, volgordes van teksten en links. Vaak worden A/B-testen gebruikt om koppen te testen. Deze zijn namelijk voor diverse online media belangrijk: nieuwsbrieven, advertenties, banners, webshopartikelen en webcontent. Gebruik je voor je vacaturepagina als kop 'vacature communicatiemedewerker' of 'we hebben ruimte voor communicatietalent'? Natuurlijk kun je A/B-testen ook gebruiken om achter de beste tone-of-voice van een tekst van een artikel, nieuwsbrief, webpagina, product of advertentie te komen. Spreek je iemand aan met u of je, is de toon formeel of informeel enzovoorts. 
  • Afbeelding
    Afbeeldingen zijn blikvangers. Ze maken de sfeer en zetten de toon. Het liefst stimuleren ze het conversieproces. Daarom zijn ook afbeeldingen geschikt om A/B-testen op te zetten. Je kunt bijvoorbeeld variëren met de beelden, kleuren, iconen, call-to-action-buttons of animaties.
     
  • Functionaliteit
    Functionaliteiten die tot conversie leiden zijn cruciaal. Het is belangrijk dat de bezoeker in één oogopslag snapt wat van hem verwacht wordt en wat een functionaliteit doet. Werking, opzet, laadtijd, proces, uiterlijk en UX-design van een functionaliteit zijn hiervoor bijvoorbeeld van belang. Zo valt er te variëren in de hoeveelheid kliks die een bezoeker aflegt totdat hij is ingeschreven voor een nieuwsbrief of totdat hij een product gekocht heeft. Ook kun je een A/B-test maken voor de plaatsing van functionaliteiten: zet je de populairste vacatures op een vacaturewebsite bovenaan of onderaan de pagina? En toon je de populairste vacatures of juist de nieuwste?
A/B test

Stap 3: Bepaal de omstandigheden

  • Doelgroep en werkwijze
    Idealiter test je in echte omstandigheden en echte bezoekers. Hoe dit in zijn werk gaat verschilt per contentvorm. Afhankelijk van de contentvorm bepaal je namelijk hoe je de twee versies gaat tonen aan de doelgroep. Google Ads kun je naast elkaar laten draaien, bij een nieuwsbrief verstuur je Versie A naar de ene helft van de lezers en Versie B naar de andere helft. Twee webpagina's kun je met een contentexperiment van Google Analytics tonen aan verschillende bezoekers en analyseren. Het is belangrijk voor een A/B-test om genoeg bezoekers te hebben. Sommige experts beweren dat er pas vanaf 200 bezoekers per dag (of 5.000 per week) getest kan worden. 
  • Periode
    Kies een periode waarin je dit gaat testen onder je bezoekers. Een paar dagen zijn te weinig voor een goede weerspiegeling van de werkelijkheid. Zeker als deze dagen in het weekend of een vakantieperiode vallen. Een geschikte periode ligt vaak tussen de zeven en dertig dagen.

Stap 4: Test en analyseer!

Zet de A/B-test live zodat je bezoekers Versie A of B te zien krijgen. Na de testperiode trek je conclusies over welke versie het beste resultaat oplevert. Dit doe je naar aanleiding van je eerder opgestelde KPI's. Leg je conclusies vast, deel deze met je team of belanghebbenden en kies een definitieve versie om te gaan gebruiken. 

Tenslotte een kritische note: niet elke kleine aanpassing heeft direct het gewenste effect. Vaak is: hoe groter het verschil (en soms stijlbreuk met de huidige werkwijze en stijl), hoe groter het effect.

 

Een voorbeeld in Adwords:

A/B test in Adwords

De Google Ad met ons mooie, misschien wat idealistische slogan, bleek een laag Click Through Rate te hebben (Versie B in het plaatje). Onze hypothese was dat er meer geklikt zou kunnen worden op concrete voordelen voor nieuwe medewerkers. We kopieerden de advertentie waardoor we twee versies kregen waarin alles hetzelfde bleef (kop, zoekwoorden, CPC, etc) en veranderde de omschrijving naar Versie A. Na twee weken was het duidelijk: op Versie A werd zo'n 70% meer geklikt.