A / B testen (splittesten)

Als je probeert jouw bedrijf te laten groeien, kan het moeilijk zijn om te bepalen welke marketingstrategieën het meest bij jouw doelgroep passen. Met A / B testen kun je dingen uitproberen, zodat je jouw inhoud kunt verbeteren en jouw doelen sneller kunt bereiken.

Wat zijn A / B testen?

Met A / B-tests, ook wel split-tests genoemd, kun je twee versies van iets om te leren vergelijken wat effectiever is. Simpel gezegd, houden jouw gebruikers van versie A of versie B?

Het concept is vergelijkbaar met de wetenschappelijke methode. Als je wilt weten wat er gebeurt als je één ding verandert, moet je een situatie creëren waarin alleen dat ene ding verandert.

Waarom is A / B testen belangrijk?

A / B-tests geven je de gegevens die je nodig hebt om het meeste uit jouw marketingbudget te halen. Stel dat jouw baas je een budget heeft gegeven om verkeer naar jouw site te leiden met Google AdWords. Je stelt een A / B-test in die het aantal klikken bijhoudt voor 3 verschillende artikeltitels. Je voert de test een week uit, waarbij je ervoor zorgt dat je op een bepaalde dag en op een bepaald moment voor elke optie hetzelfde aantal advertenties weergeeft.

De resultaten van het uitvoeren van deze test helpen je bepalen welke titel de meeste doorkliks oplevert. Je kunt deze gegevens vervolgens gebruiken om jouw campagne dienovereenkomstig vorm te geven, waardoor het rendement op investering (ROI) meer wordt verbeterd dan wanneer je willekeurig een titel zou hebben gekozen.

Tips voor A / B testers

Hier zijn enkele tips om je te helpen jouw A / B tests zo nuttig mogelijk te maken.

Gebruik representatieve voorbeelden van je gebruikers

Elke wetenschapper zal je vertellen dat als je een experiment uitvoert, je ervoor moet zorgen dat je deelnemersgroepen zo veel mogelijk op elkaar lijken. Als je een website test, kun je een aantal geautomatiseerde tools gebruiken om ervoor te zorgen dat een willekeurige selectie van mensen elke versie te zien krijgt.

Als je materiaal rechtstreeks naar jouw klanten of potentiële klanten stuurt, moet je handmatig vergelijkbare lijsten maken. Maak de groepen zo groot mogelijk en – als je toegang hebt tot de gegevens – verdeel de ontvangers gelijkmatig op basis van geslacht, leeftijd en geografie. Op die manier hebben variaties in deze factoren een minimale impact op jouw resultaten.

Maximaliseer je steekproefomvang

Hoe meer mensen je test, hoe betrouwbaarder je resultaten zullen zijn. Kortom, als het resultaat statistisch significant is, betekent dit dat het onwaarschijnlijk is dat het toevallig is gebeurd.

Laat de test eindigen voordat je wijzigingen aanbrengt

Omdat A / B tests je de effecten van een wijziging in realtime laten zien, is het verleidelijk om de test te beëindigen zodra je resultaten ziet, zodat je meteen een nieuwe versie kunt implementeren. Als je dit doet, betekent dit echter dat jouw resultaten waarschijnlijk onvolledig zijn en minder waarschijnlijk statistisch significant zijn. Tijdgevoelige factoren kunnen jouw resultaten beïnvloeden, dus je moet wachten tot het einde van de testperiode om te profiteren van randomisatie.

Voer tests meer dan eens uit

Zelfs de beste A / B testsoftware retourneert valse positives omdat het gebruikersgedrag zo variabel is. De enige manier om ervoor te zorgen dat jouw resultaten nauwkeurig zijn, is door dezelfde test opnieuw uit te voeren met dezelfde parameters.

Als je veel A / B tests uitvoert, is de kans groter dat je af en toe een vals-positief tegenkomt. Je kunt het zich misschien niet veroorloven om elke test opnieuw uit te voeren, maar als je af en toe een nieuwe test uitvoert, heb je een grotere kans om fouten te vangen.