Een A/B-test heeft zin als je genoeg bezoekers en aanvragen hebt om een verschil betrouwbaar te meten. Voor de meeste kleine bedrijven is dat niet het geval. Dan leer je meer van een gewone voor-en-navergelijking, van kijken naar bezoekers en van gesprekken met klanten. Bij voldoende verkeer is een A/B-test wel een sterk hulpmiddel.
Wat is een A/B-test?
Bij een A/B-test laat je twee versies van een pagina tegelijk zien aan verschillende bezoekers. De ene helft ziet versie A, de andere versie B. Na een tijd vergelijk je welke versie meer aanvragen oplevert. Omdat beide versies in dezelfde periode draaien, sluit je invloeden als seizoen en campagnes grotendeels uit.
De Nielsen Norman Group legt in A/B Testing 101 uit hoe het werkt en wanneer het geschikt is.
Het probleem: te weinig bezoekers
Voor een betrouwbare uitkomst heb je genoeg aanvragen nodig in beide versies. Stel dat je 1.000 bezoekers per maand hebt en 10 aanvragen. Verdeel je die over twee versies, dan heb je er per versie ongeveer 5. Een verschil van een paar aanvragen is dan bijna altijd toeval.
Hoe meer bezoekers en aanvragen, hoe sneller je een betrouwbaar verschil ziet. Bij weinig verkeer moet een test maanden lopen, en in die tijd verandert er van alles.
Wat je beter eerst doet
- Meet je aanvragen goed. Zonder betrouwbare meting kun je niets vergelijken. Lees hoe meet je aanvragen in GA4?
- Los de grote problemen op. Een onduidelijke kop, een verstopte knop of een kapot formulier hoef je niet te testen. Die verbeter je gewoon.
- Kijk mee met bezoekers. Laat een paar mensen een taak uitvoeren op je website en kijk waar ze vastlopen.
- Gebruik een heatmap. Zie wat laat een heatmap zien?
Testen zonder A/B-test
Ook zonder genoeg verkeer voor een A/B-test kun je gestructureerd verbeteren.
- Verander één ding tegelijk. Pas bijvoorbeeld alleen de kop aan en wacht een paar weken.
- Vergelijk met een vergelijkbare periode. Niet de drukke maand met de vakantiemaand.
- Noteer wat je wanneer veranderde. Zo kun je later verklaren waarom de cijfers bewogen.
- Kijk naar grote verschillen. Een verdubbeling is een signaal, een paar procent niet.
Deze aanpak is minder exact, maar wel praktisch. Je leert sneller dan wanneer je maanden wacht op een testuitslag.
Wanneer een A/B-test wel loont
- Als je veel bezoekers hebt, bijvoorbeeld via advertenties.
- Als je twijfelt tussen twee goede opties, zoals twee koppen of twee prijspresentaties.
- Als een kleine verbetering veel geld waard is, omdat elke aanvraag veel oplevert.
Maak dan een duidelijke hypothese: "Als we de prijs bovenaan zetten, vragen meer passende bezoekers een gesprek aan." Test grote verschillen in plaats van een andere kleur knop. Lees ook wat is een goede conversieratio?
Veelgestelde vragen
Welke tool gebruik ik voor een A/B-test?
Er zijn verschillende betaalde tools. Sommige advertentieplatformen en websitebouwers hebben ingebouwde testfuncties. Kies pas een tool als je zeker weet dat je genoeg verkeer hebt.
Hoe lang moet een A/B-test lopen?
Minstens een paar volle weken, zodat elke weekdag meetelt. Stop niet zodra een versie voorligt. Dat leidt vaak tot verkeerde conclusies.
Kan ik meer dan twee versies testen?
Dat kan, maar dan heb je nog meer bezoekers nodig. Voor kleine bedrijven is twee versies al veel.
Wat test ik als eerste?
Het onderdeel met de meeste invloed: de kop en de eerste regels van je drukste pagina, of de opzet van je formulier.
Is een A/B-test hetzelfde als een experiment met advertenties?
Niet helemaal. In advertentieplatformen test je vaak verschillende advertentieteksten. Dat zegt iets over wie er klikt, maar niet over wat er op je website gebeurt. Een A/B-test op je website meet het effect op aanvragen. Beide kunnen nuttig zijn, zolang je weet wat je meet.