Als Marketeer was het vroeger erg lastig om goede en goedkope A/B testen uit te voeren. Met de komst van Online Marketing is het uitvoeren van een A/B test of zelfs A/A/B testen geen uitzondering meer. Het is zelfs een voorwaarde geworden. Het kan namelijk altijd beter. Wat er allemaal beter kan en een aantal tips voor het opzetten van een A/B test lees je terug in deze blog.

Wat is een A/B test?

Velen van jullie weten waarschijnlijk wel wat een A/B test is, maar toch leg ik het nog even uit. Bij een A/B test ga je aan verschillende mensen een andere opmaak / andere campagne laten zien. De uitingen lijken op elkaar, maar verschillen op één of enkele punten. Dit kan iets simpels zijn als een rode button versus een groene button. Waar wordt meer op geklikt? Dat is iets wat je graag te weten komt. Vaak denken (online) marketeers dat ze exact weten wat de doelgroep wil zien, toch kan de A/B test deze denkwijze doorbreken.

Wat is een A/A/B test?

A/B testOmdat je de uitingen bij andere consumenten/personen laat zien, heb je nog te maken met het factor toeval. Daarom wordt ook vaak een A/A/B test ingezet. Hierbij verdeel je de testgroepen in hoeveelheden van 33%. Als de twee A testen dichtbij elkaar zitten qua resultaten kan je op een gemakkelijke manier de factor toeval uitsluiten. Zo kan je betere conclusies trekken en je website nóg beter optimaliseren.

Hoeveel bezoekers moet ik hebben voor een goede A/B test?

Natuurlijk wil je graag weten wanneer je een conclusie kan trekken en wanneer je een verbetering kunt doorvoeren. Daarom is het verstandig om de calculeren hoeveel bezoekers meegedaan moeten hebben aan de A/B test. Een tool die hiervoor extreem handig is, is de Sample Size Calculator. In deze Sample Size Calculator voer je in wat het conversiepercentage is van de basis doelgroep (huidige design). Vervolgens geef je in de MDE (Minimal detectable effect) in hoeveel effect moet zijn. Deze is vrijwel altijd 20%. Bij dit percentage heb je slechts een kleine wijziging nodig om effect te meten. Hoe lager je MDE, hoe meer vertoningen / bezoeker je moet hebben voor een goede test. Vervolgens geef je aan hoeveel procent de statistische relevantie moet zijn. Hoe hoger dit getal, hoe betrouwbaarder je testresultaat zal zijn. Je kunt ook gebruik maken van de tips op de pagina van traffic-builders.com. Hier kan je een spreadsheet downloaden die gemakkelijk de sample size voor je berekend, maar dat niet alleen, ook het aantal weken dat de test minimaal moet lopen voor een betrouwbaar resultaat.

Een goede A/B test is nooit klaar

Vaak wordt gedacht dat na de optimalisatie van de A/B test de test is afgelopen, maar dat is nooit het geval. Op het moment dat je de beste variant van de twee gekozen hebt, kan je ongetwijfeld nóg een andere variant bedenken die wellicht weer beter is. Alleen zo blijf je het meest optimale halen uit je website.

Waar kan je A/B testen gebruiken?

In deze blog spreek ik eigenlijk alleen over website, maar A/B testen kan je overal gebruiken. Denk bijvoorbeeld aan Adwords campagnes, display bannering, Re-marketing campagnes, maar ook aan e-mail marketing en facebook advertising. Wil jij ook het maximale rendement halen uit je online uitingen? Zorg dan dat je start met het A/B testen van je online marketing. Zo kan je optimaliseren en zal je merken dat de rendement van je investeringen hoger wordt. Ook de ROAS zal significant hoger worden.

Rest mij je alleen nog veel plezier te wensen in het opzetten en uitvoeren van de A/B testen.