A/B-testen
Vaak denken we goed te weten wat een aanpassing voor effect gaat hebben. In de meeste gevallen zorgen opgedane ervaring en best practices ervoor dat dit vaak ook klopt. Toch is het belangrijk om het effect van verschillende aanpassingen goed te meten en te analyseren. Daarvoor kunnen we A/B-testen inzetten.
Hoe kunnen we jou helpen?
A/B-testen voor alle kanalen
Vaak doen we een aanpassing om de conversie te verhogen en meten we wat de impact op de conversie is. Als er een significant positieve impact is dan zijn we snel geneigd het door te voeren. Een aanpassing kan echter wel een negatieve ervaring hebben op de prestaties van bepaalde kanalen. Het is van belang om deze impact samen met de conversieverhoging goed door te meten zodat er onderaan de streep echt een positief effect plaatsvindt.
Veelgestelde vragen over A/B-testen
Wat is een A/B-test?
Een A/B-test is een experiment waarbij twee varianten van iets (bijvoorbeeld een website, app of e-mail) met elkaar worden vergeleken om te bepalen welke beter presteert. Een variant wordt de “controlegroep” genoemd, terwijl de andere de “testgroep” is.
Waarom zou ik A/B-testen uitvoeren?
A/B-testen helpen bij het identificeren van de meest effectieve veranderingen in jouw product of campagne door feitelijke gegevens te verzamelen. Dit helpt bij het nemen van geïnformeerde beslissingen en het optimaliseren van prestaties.
Hoe selecteer ik een geschikt element om te testen?
Kies elementen die een significante impact hebben op de prestaties, zoals de kleur van een knop, de tekst van een call-to-action, of de indeling van een pagina. Focus op zaken die relevant zijn voor jouw doelen.
Hoe bepaal ik de steekproefgrootte voor mijn A/B-test?
Het bepalen van de steekproefgrootte vereist informatie zoals het verwachte effect, het betrouwbaarheidsniveau en de variabiliteit. Er zijn online calculators beschikbaar om je hierbij te helpen.
Hoe lang moet een A/B-test duren?
De duur van een A/B-test hangt af van verschillende factoren, waaronder het verkeersvolume naar de website of app en de gewenste statistische betrouwbaarheid. Over het algemeen wordt aanbevolen om de test lang genoeg te laten lopen om seizoensinvloeden en dagelijkse variaties op te vangen.
Hoe analyseren jullie de resultaten van een A/B-test?
Wij gebruiken verschillende statistische methoden om de resultaten te analyseren en te bepalen of er een significant verschil is tussen de controlegroep en de testgroep. We houden hierbij rekening met betrouwbaarheidsintervallen en p-waarden.