De afgelopen tijd zijn A/B-testen steeds populairder geworden. Niet gek, want met een A/B-test kun je de effectiviteit of prestaties van verschillende keuzes meten om te bepalen welke variant het beste presteert. Hierdoor kun je je focus op de best presterende keuze leggen en deze weer verder te verbeteren. Daarnaast is A/B-testing eenvoudig te implementeren en te begrijpen en het kan vaak snel worden uitgevoerd.
A/B-testing is bovendien op vele gebieden inzetbaar, denk bijvoorbeeld aan twee verschillende marketingcampagnes of een andere kleur voor een knop op je website. Middels A/B-testen kun je de prestaties van je campagnes en elementen optimaliseren en hiermee meer conversies genereren. Maar ook in je bedrijfsprocessen, waarbij je vooraf niet altijd weet welke keuze de beste is. Met de opkomst van kunstmatige intelligentie en machine learning worden er steeds geavanceerdere methoden ontwikkeld om A/B-testing uit te voeren en te analyseren.
Geschiedenis van A/B-testing
De oorsprong van A/B-testing gaat terug tot de vroege jaren 1900, toen de Britse statisticus Ronald Fisher de principes van statistische significantie en hypothesis testing ontwikkelde. Fisher maakte gebruik van A/B-testing in zijn onderzoek naar de effecten van meststoffen op gewassen. In de jaren 1920 werd A/B-testing toegepast in de industrie voor de kwaliteitscontrole van producten, waarbij verschillende productiemethoden werden vergeleken om de meest efficiënte methode te bepalen. Sinds de introductie van A/B-testing tussen 1990 en 2000 in de wereld van digitale marketing en website-optimalisatie is het concept steeds populairder geworden. Vele bedrijven passen tegenwoordig A/B-testing toe voor verschillende zaken, zoals het optimaliseren van advertenties en websites.
Hieronder volgen een aantal voorbeelden van A/B-testen:
Campagnes A/B-testen kunnen worden gebruikt om de prestaties van actiecampagnes te optimaliseren. Door verschillende versies van de campagne te testen, kan worden bepaald welke versie de grootste invloed had op de conversieratio.
Recruitment aanpak Door de lengte van een LinkedIn of e-mail bericht te variëren en te experimenteren met verschillende CTA's kun je tot een optimale recruitment aanpak komen.
(Social media) advertenties Met A/B-testen kun je ook bijhouden welke variant van een advertentie de meeste clicks, website bezoeken en verkopen oplevert. Je kunt vervolgens ervoor kiezen om door te gaan met de best presterende variant.
Elementen op je website Het testen van verschillende versies van een website-element zoals de kleur, grootte of plaatsing van een knop kan een grote impact hebben op de conversieratio van een website. Een A/B-test kan helpen om te bepalen welke versie van het element het meest effectief is.
Vaak wordt gedacht dat A/B-testing alleen geschikt is voor marketingdoeleinden, maar dat is dus niet zo. In elk proces kunnen A/B-testen worden toegepast wanneer vooraf niet duidelijk is welke keuzes de beste gaan zijn.
De 5 stappen om te beginnen met A/B-testing
Het uitvoeren van een A/B-test begint met het bepalen van hetgeen dat moet worden getest. Daarna maak je twee verschillende versies van het element:
A) Een controleversie en een alternatieve variant. Bij een website is de controleversie bijvoorbeeld de versie van de CTA-knop die al op je website staat.
B) De alternatieve variant is de nieuwe versie van het element dat getest wordt.
De volgende stap is het stellen van een hypothese. Dit is de veronderstelling die wordt getest tijdens de A/B-test. Bijvoorbeeld: "Als we de kleur van de CTA-knop veranderen van A) oranje naar B) blauw, dan wordt er vaker op geklikt."
Vervolgens wordt er daadwerkelijk begonnen met A/B-testing. Je begint met het afwisselend tonen van variant A en variant B voor verschillende bezoekers. Hier hou je bij hoe vaak er op de CTA-knop wordt gedrukt. Om significante resultaten te krijgen is het hierbij belangrijk om de verschillende varianten aan een aanzienlijk aantal bezoekers te tonen.
Het meten van de resultaten is een belangrijk onderdeel van het A/B-testproces. Er zijn verschillende statistische methoden die kunnen worden gebruikt om de resultaten van de test te analyseren, zoals de T-test en de Chi-squared test. Het is belangrijk om de resultaten te analyseren, omdat je dan kunt vaststellen of je je hypothese kunt bevestigen of dat je deze moet verwerpen.
Als je hypothese is bevestigd, kan de ‘winnende’ versie worden geïmplementeerd. De blauwe CTA-knop presteert in dat geval significant beter dan de oranje variant. Wanneer je je hypothese niet kunt bevestigen, moet er worden bepaald waarom de test geen positieve resultaten heeft opgeleverd.
Waar op letten bij A/B-testing?
Hoewel A/B-testen een waardevol hulpmiddel kunnen zijn om de effectiviteit van verschillende keuzes te verbeteren, zijn er ook enkele valkuilen waarop gelet moet worden:
Bij A/B-testing kun je snel de neiging krijgen om te veel te willen testen. In dat geval worden er bijvoorbeeld twee factoren tegelijkertijd aangepast, zoals zowel de kleur als het lettertype van een knop. Hierdoor kun je geen eenduidige conclusie trekken over de effectiviteit van de kleur, aangezien ook het lettertype veranderd is. Het is belangrijk om het aantal tests te beperken en te focussen op de belangrijkste veranderingen die moeten worden getest.
A/B-testen kunnen vertekende resultaten opleveren als de test niet goed wordt opgezet of als er onvoldoende deelnemers zijn. Dit kan leiden onbetrouwbare resultaten.
Ook is het belangrijk om de testresultaten op de juiste manier te interpreteren en geen verkeerde conclusies te trekken op basis van beperkte informatie. De statistische significantie van de resultaten dient te worden getoetst zodat je een geldende conclusie kunt trekken.
Als de verschillen tussen de keuzes die getoetst worden te klein zijn, kan het moeilijk zijn om significante resultaten te krijgen.
A/B-testen houden verder vaak geen rekening met externe factoren die de resultaten kunnen beïnvloeden, zoals seizoensgebonden trends of veranderingen in gebruikersgedrag.
Combinaties van verschillende keuzes testen
Wanneer je verschillende combinaties van meerdere keuzes, elementen of ontwerpen tegelijkertijd wil testen kun je gebruik maken van multivariate testing. Hierbij worden meerdere factoren tegelijk getoetst. Je kunt bijvoorbeeld experimenteren met het personeelsrooster. Koppel eens je collega's met andere collega's waar ze nu niet zo veel mee samenwerken en combineer dit met werken op een ander tijdstip. Wie weet zorgt de nieuwe combinatie voor meer productiviteit of blijere collega's.
Met betrekking tot marketing kun je bijvoorbeeld op je website de effectiviteit van een pagina of actie testen, zoals de combinatie van verschillende teksten, afbeeldingen en kleurenschema's. Dit kan meer informatie opleveren dan A/B-testen, omdat het meer mogelijkheden test en het effect van elk element op de conversieratio kan bepalen.
Multivariate testing kan echter complex zijn om op te zetten. Ook kunnen er veel steekproeven nodig zijn om statistisch significante resultaten te behalen. Daarnaast is deze vorm van testen gevoeliger voor storingen in de metingen als gevolg van het testen van meerdere variabelen tegelijkertijd.
Kortom, beide testmethoden hebben hun voor- en nadelen. Bij A/B-testing is het eenvoudig om een enkele wijziging te testen, terwijl multivariate testing meer informatie kan opleveren over de impact van verschillende combinaties van factoren. De keuze voor de juiste testmethode hangt af van de specifieke situatie en het doel van de test.