De lanceringspagina van de website had een lagere conversie dan de eigenaar had gehoopt, dus besloot hij dat reorganisatie uit te voeren. Hij veranderde de foto’s, maar nog belangrijker, de lay-out. Maar hij veranderde niet alleen van oud naar nieuw, hij was slimmer dan dat. Hij testte de oude versie tegenover de nieuwe.
Na het uitzenden van 10.000 ‘klikken’ naar zijn nieuwe lanceringspagina kwam hij erachter dat hij een bounce rate had van 82%. Mensen gingen gelijk weer weg als ze op de site waren gekomen.
Het bleek dus dat zijn originele site helemaal niet slecht was. Het moest alleen een beetje worden opgepoetst (met A/B testing). Maar met dit ‘gefaalde’ experiment heeft hij wel veel geleerd over zijn publiek: wat ze zoeken, wat ze waarderen en de ideeën die ze het meeste aanspreken. Het was dus helemaal geen verspilde moeite.

A/B testing is nooit een verspilling.

A/B testing zorgt ervoor dat je de juiste richting opgaatA/B testing

Elke bedrijfseigenaar heeft weleens een verandering, update of re-brand moeten toepassen. Maar je binden aan een verandering kan best traumatisch zijn. Dit is vooral waar als je al een goede website online hebt.

Je wilt geen risico lopen. Maar in je achterhoofd hoor je een stemmetje “geen risico, geen beloning.”

Luister niet naar dat stemmetje, die weet niet waar die het over heeft. Want wanneer we toekomstige veranderingen testen, wordt het risico nihil en is de beloning zoveel groter.

Maar de sleutel naar het verminderen van risico’s is door te stoppen met voorspellen en te beginnen met testen. Zonder testen, als je veranderingen blind toepast, riskeer je en vermindering van performance.

‘Experimenteren’ klinkt riskant, maar het is nog riskanter als je het niet doet.

De inzet is hoog, als je een verandering toepast maar het resultaat is slechtere performance heb je een probleem. Zonder testen worden verschillende elementen van je website beoordeeld met individuele interpretaties. Wat betekent dat je alleen maar werkt met meningen i.p.v. feiten.

Laten we kijken naar de best-case scenario waar je een verandering toepast en het resulteert in een positief effect zonder dat je het had getest.

Hoe kan je weten dat iets anders niet een nog beter effect had gehad? Misschien is je conversie gestegen met 4% en voel je je best goed over jezelf. Tot dat je erachter komt dat het 6% had kunnen zijn als je iets een klein beetje anders had gedaan.

Als je vasthoudt aan testen, en dan niet maar 1 keer, maar bij alles, zal je ondervinden dat al je beslissingen worden gemaakt op basis van onderzoek en objectieve data. Er zijn heel veel tools die je kunnen helpen met uitzoeken hoeveel bezoekers je hebt, hoe ze op je site komen, welke pagina’s ze het interessantst vinden en welke content de meeste invloed heeft op het maken van een aankoop.

Goede research is altijd het begin, maar het is niet genoeg op zichzelf. Vaak leidt de data die we verzamelen tot meerdere oplossingen en bijna oneindig veel mogelijke manieren om de conversie van een website te verbeteren.

Hoe kan je bepalen welke de beste is? Het antwoord: experimenteren door te testen.

Dingen die je mee kunt nemen in je test:

– Plaatsing, aanwezigheid, vorm en kleur van CTA-knoppen

– Kleurenschema van je website

– Grootte en leesbaarheid van het lettertype

– Verschillende soorten foto’s (of video’s) op productpagina’s

– Plaatsing van reviews

– Lay-out van lanceringspagina/productpagina

En nog veel meer.

Natuurlijk kun je gewoon iets veranderen en een positief effect accepteren als succes. Maar je kunt je bezoekers ook aan 2 versies tegelijkertijd blootstellen en dan degene kiezen die het het beste doet. Dit is natuurlijk de betere optie.

Hoe bezoekers verschillende versies van jouw site zien

Door split testing kun je een deel van je bezoekers naar een andere versie van de site sturen. Zo kun je resultaten vergelijken met de eerste versie.

Je begint met het vormen van een hypothese over wat voor soort verandering een positief effect zal hebben. De volgende stap is de hypothese te veranderen in een werkelijk design. Dit design wordt dan een alternatieve versie van de site. Zo test je die verandering met de al bestaande versie. Daarna wordt het wachten tot er genoeg mensen op de site zijn gekomen om een goed beeld te geven van de resultaten.

Er zijn veel tools die je kunnen helpen bij het uitvoeren van zo’n test. Het moeilijkste en meest tijdrovende is het bedenken wat je wilt testen en te besluiten wanneer er genoeg resultaten zijn.

Je hebt hier wel een beetje kennis van statistieken voor nodig.

Een test uitvoeren

Om een test uit te voeren, zoals al eerder gezegd, moet je een goede hypothese hebben. Alleen dat leidt tot waardevolle testresultaten.

Hier volgen wat basics voor het succesvol uitvoeren van een test.

Als je eenmaal hebt besloten wat je wilt gaan testen, het design hebt gemaakt en de tijd die je nodig hebt om de test te doen, is het tijd om het ook te gaan uitvoeren.

Dit betekent een experiment creëren in de door jou gekozen tool (het kan heel makkelijk via Right Minds) en dan het experiment lanceren. Om zeker te zijn dat de test effectief is raden wij aan om de test ten minste 2 volle weken te laten lopen. Je wilt niet dat weekenden of vakanties effect hebben op je test. Als je niet genoeg verkeer op je site hebt gaat dit ook effect hebben op je tijdlijn (en of je wel klaar bent voor een A/B test).

Als vaste regel hebben wij dat een test nooit langer mag duren dan een maand. De resultaten zijn afhankelijk van het verschil van de mensen. Maar volgens onderzoek verwijdert 30% van de mensen hun cookies, waardoor ze als nieuwe bezoekers worden gerekend. Hierdoor krijg je ‘vervuiling’ van de resultaten.

Wanneer jouw test niet langer random is, zonder dat jij of de software het weten, zullen de resultaten niet langer betrouwbaar zijn en krijg je misschien een vals beeld. Dit maakt dat je test is gefaald omdat het geen goede reflectie is van datgene dat jij hebt getest.

Als je uiteindelijk dan goede resultaten hebt, kun je je hypothese bevestigen of weerleggen. Als de aangepaste versie het beter heeft gedaan dan het origineel, noemen we het een geslaagde test. Je kan het dan gelijk toepassen. Maar als je niet helemaal zeker bent over de resultaten kan je de site beter stap voor stap aanpassen i.p.v. alles in één keer.

Conclusie: Testen is niet iets wat je maar 1 keer doet, het zorgt dat je groeit

Je kan een verandering toepassen op de gok. Je kan een verandering toepassen na research van data. Maar dat is nog steeds gokken als je je resultaten niet test. Testen doen heeft veel voordelen. Je kunt uitleggen waarom je elementen verandert en waarom het werkt.

En het belangrijkste van alles, je kan al het heen en weer gezeur in de vergaderkamer voorkomen omdat je bewijs hebt dat iets werkt of niet.

Maar voordat je je nieuwe A/B testing tool gaat gebruiken, is het belangrijk dat je data en de hedendaagse performance van je site hebt verzameld. De combinatie van analyse en experimenteren zorgt voor een goede basis voor managing waardoor je gaat groeien op de lange termijn.

Ook Google en Amazon zijn ooit klein gestart.