A/B Testen

We weten allemaal dat internet de manier waarop we zaken doen heeft veranderd. Hoewel bijna elk bedrijf tegenwoordig een website heeft, hoeveel kunnen er het meeste uit hun online aanwezigheid halen? Welnu, A/B-testen laten je zien hoe je je website kunt ontwikkelen en verbeteren door eenvoudig te testen en te evalueren. Dit zal je helpen meer klanten te krijgen en meer geld te verdienen.

Onze samenvatting van het boek A/B Testing van Dan Siroker en Pete Koomen:

Intro

Waarom? Ontdek hoe je je online aanwezigheid zo goed mogelijk kunt maken.

Wat zijn de eerste stappen bij het starten van een bedrijf? Je bedenkt een naam en misschien een logo, en dan maak je een website. De meeste potentiële klanten leren over je via je website en velen van hen zullen ook kopen wat je daar verkoopt. Je site is natuurlijk erg belangrijk.

Je moet het dus optimaliseren zodat mensen het op de best mogelijke manier kunnen gebruiken. Hoe doe je dit echter? Door A en B te vergelijken. Dit artikel laat zien hoe deze methode een groot verschil kan maken in het aantal mensen dat op je website klikt.

In dit artikel leer je:

• hoe A/B-testen een rol speelden bij de verkiezing van Obama;
  waarom minder meer is als het om websites gaat; en
• waarom zelfs een experiment dat niet werkte, een goede is.

#1 Probeer A/B-testen als je je website wilt verbeteren en mensen geïnteresseerd wilt houden.

Dankzij internet hebben bedrijven meer manieren dan ooit om nieuwe klanten te vinden. Alles wat je nodig hebt is een website, en dan kan iedereen je producten bekijken en kopen – wat je ook probeert te verkopen. Maar ook al klinkt het eenvoudig, het is moeilijk om een website te maken die ervoor zorgt dat mensen geld willen uitgeven. A/B-testen is een onfeilbare manier om erachter te komen wat werkt.

A/B-testen is gebaseerd op een eenvoudig idee: door gedurende een korte periode verschillende versies van je site te tonen aan willekeurig gekozen testgroepen, kun je erachter komen welke het beste werkt. Deze data geeft organisaties veel kansen om bezoekers meer te betrekken.

Mensen konden bijvoorbeeld hun e-mailadres achterlaten op de Obama-campagnewebsite van 2008 als ze zich wilden aanmelden voor een nieuwsbrief of geld wilden doneren aan de campagne. Op de pagina stond een foto van de kandidaat omringd door supporters die met “Obama 2008”-vlaggen zwaaiden. Er was ook een veld voor e-mailadressen en een knop “aanmelden”.

Het Obama-team vroeg zich af of deze foto en knop de beste waren. Na een reeks A/B-testen met verschillende afbeeldingen en teksten, vonden ze een winnaar: toen de website een foto van Obama met zijn gezin naast een “Meer informatie”-knop liet zien, waren bezoekers 40,6% meer geneigd om hun e-mailadres te delen . Deze wijziging hielp de Obama-campagne om 2,8 miljoen extra e-mailabonnees en $ 57 miljoen extra aan donaties te krijgen.

Zoals je kunt zien, zijn er veel voordelen aan A/B-testen. Het is ook belangrijk op te merken dat deze testtechnologie vroeger moeilijk te gebruiken en duur was, maar dat is niet langer het geval. In de afgelopen jaren is A/B-testen een bekende manier geworden om webpagina’s te verbeteren. En platforms voor het verbeteren van websites, zoals Optimizely, hebben het voor iedereen gemakkelijk gemaakt om A/B-testen uit te voeren.

#2 Je hebt een duidelijke hypothese nodig en een manier om succes te meten voordat je met A/B-testen kunt beginnen.

Ben je klaar om te beginnen met het verbeteren van de prestaties van je website? Dat is geweldig, maar je moet nadenken over wat je wilt testen voordat je begint. Omdat de test je niet veel zal vertellen zonder een duidelijk idee van wat succes is en wat je denkt dat er zal gebeuren.

Dus om de tests later te evalueren, moet je beginnen met het duidelijk definiëren van kwantificeerbare succes statistieken. Dit zijn statistieken die de gegevens meten die voor je het belangrijkst zijn.

Stel dat je bijvoorbeeld een online tijdschrift beheert. Het zou geen erg goede strategie zijn om A/B-testen te gebruiken die alleen klikken meten, omdat klikken niet laten zien wat lezers van de content vinden. In plaats daarvan kan het aantal keren gedeeld, gereageerd of herhaald bezoek een betere manier zijn om te vertellen wat voor soort content je lezers leuk vinden.

Als je daarentegen een e-commerce bedrijf runt, kunnen je succes statistieken voltooide aankopen, producten die aan winkelwagentjes zijn toegevoegd of paginaweergaven van producten zijn. Uiteindelijk bepaalt je site hoe je succes meet.

Maar zoals we al eerder zeiden, zijn succes statistieken niet het enige waar je aan moet denken. Je moet ook met een duidelijke hypothese komen.

Laten we beginnen met een voorbeeld om te laten zien hoe dit werkt. Het Clinton Bush Haiti Fund is opgericht na de aardbeving in Haïti in 2010. En de organisatie huurde Optimizely in om hen te helpen de donatiepagina te verbeteren die alleen uit tekst bestond. Ze dachten dat het plaatsen van een foto boven het donatie-informatieveld meer mensen zou aanmoedigen om te geven, maar het tegendeel bleek waar.

Dus bedachten ze een nieuwe theorie. Ze dachten dat mensen door de foto misschien minder geneigd waren om te doneren, omdat ze verder moesten scrollen om het donatieveld te vinden, wat wat meer tijd kostte. Om de theorie te testen, plaatsten ze de foto naast het veld, wat werkte. Er kwam meer dan een miljoen dollar aan hulp binnen omdat de lay-out beter was. Stel je voor dat ze dingen gewoon willekeurig hadden geprobeerd in plaats van testen op basis van hypothesen. Misschien hebben ze deze oplossing niet gevonden.

#3 A/B-testen is een geweldige manier om erachter te komen hoe grote veranderingen aan je site deze zullen beïnvloeden.

A/B-testen zijn een geweldige manier om je online aanwezigheid aan te passen en te verbeteren, maar het kan ook leiden tot grote, ingrijpende veranderingen in de manier waarop je site is opgezet.

Dit is wat er gebeurde toen A/B-testen werden uitgevoerd op de startpagina van een van Disney’s tv-netwerken, ABC Family. Toen het Disney-team naar hun zoeklogboeken keek, zagen ze dat veel mensen naar bepaalde shows zochten. Dus in plaats van kleine wijzigingen aan te brengen, hebben ze een geheel nieuwe startpagina gemaakt met een lijst van alle shows om ze gemakkelijker te vinden te maken.

Het doel van Disney was om tien tot twintig procent meer mensen op de experimentpagina te laten klikken, wat ze met gemak deden. Want door de A/B-testen steeg de betrokkenheid zelfs met 600%.

Ook het kledingbedrijf Chrome gebruikte A/B-testen om hun website volledig te veranderen. Op de homepage van het bedrijf stonden drie dozen met promotionele inhoud. Ze dachten dat A/B-testen zouden aantonen dat de linkerbox het beste presteerde, omdat dit de eerste was die bezoekers zagen. Maar in plaats daarvan leerden ze dat ongeacht wat er in de andere dozen zat, degene in het midden het altijd beter deed. Dus uiteindelijk leidde dit nieuwe idee tot een heel andere manier van het maken van een website.

In dezelfde lijn is het belangrijk om in gedachten te houden dat A/B-testen een belangrijk onderdeel kunnen zijn van een ingrijpend herontwerp van een site, en niet pas achteraf.

In 2011, toen Netflix zijn gebruikersinterface opnieuw ontwierp, gebruikte het bedrijf A/B-testen op deze manier. De eerste interface toonde slechts vier titels, die elk een sterbeoordeling en een “afspeel”-knop hadden. Maar toen probeerde de videodienst een andere versie waarbij gebruikers door bijna eindeloze rijen miniaturen met afbeeldingen en titels konden bladeren. Deze verandering was zeer effectief. Het hielp mensen niet alleen herinneren, maar het maakte ze ook meer geïnteresseerd.

#4 Reinig het ontwerp van je site om meer mensen ertoe aan te zetten om ermee te communiceren.

Stel je voor dat je naar een website gaat en afbeeldingen, pop-ups en verzoeken krijgt om je meteen aan te melden. Je zou zeker zo snel mogelijk vertrekken en nooit meer terugkomen.

De meesten van ons weten dit instinctief: als het gaat om het ontwerpen van een website, is minder echt meer. A/B-testen hebben zelfs aangetoond dat het verwijderen van velden die niet absoluut noodzakelijk zijn, een enorm effect zal hebben op de betrokkenheid.

Toen Optimizely bijvoorbeeld weer aan het werk ging op de donatiepagina van het Clinton Bush Haiti Fund, zagen ze dat er velden waren voor ‘Telefoonnummer’ en ‘Titel’. Omdat het goede doel deze informatie niet nodig had, heeft Optimizely een A/B-test opgezet voor een versie die deze velden niet had. De resultaten waren indrukwekkend: door deze kleine wijziging werd er 11 procent meer geld gegeven per paginaweergave.

Dus, wat kun je doen om gebruik te maken van deze bevindingen en je site minder rommelig te maken? Welnu, je kunt de verbergfuncties gebruiken en langere formulieren over meerdere pagina’s splitsen.

Cost Plus World Market verhoogde hun inkomsten per bezoeker met 15,6% door gebruik te maken van een “verberg”-functie voor de promotiecode en winkeloptiesformulieren in hun afrekendialoogvenster. Dit is een functie die alleen informatie laat zien als je erom vraagt.

Er zijn momenten waarop je velden niet kunt verwijderen of de rommel kunt opruimen. In die gevallen moet je een langer formulier opsplitsen in meer pagina’s.

Deze strategie werkte voor Obama’s campagne van 2012 om in functie te blijven. Elk onderdeel van de donatiepagina was belangrijk en kon niet worden weggenomen. Het campagneteam kwam toen met een idee: om het formulier korter te laten lijken, splitsten ze het op in twee pagina’s, één met het gedoneerde bedrag en de andere met persoonlijke informatie. Deze kleine verandering, samen met andere soortgelijke veranderingen, leidde tot $ 190 miljoen extra aan donaties.

#5 Het gebruik van de juiste woorden houdt mensen geïnteresseerd en zorgt ervoor dat je website beter werkt.

Zoals het gezegde luidt, een beeld zegt meer dan duizend woorden. En hoewel dat grotendeels waar is, laten A/B-testen ons zien dat als je mensen echt wilt interesseren, je de juiste woorden moet vinden.

En taal kan je website helpen beter te werken door het voor de eindgebruiker duidelijker te maken wat elke klik doet.

Dus probeerden de A/B-testers op de donatiepagina van het Clinton Bush Haiti Fund in plaats van de gebruikelijke knop ‘Verzenden’ op het donatieformulier een knop met de tekst ‘Steun Haïti’. Ze dachten dat het dan duidelijk zou maken waar de donatie voor was.

Ze hadden gelijk; het werkte. De proefversie maakte een groot verschil en als gevolg daarvan werd er meer geld gegeven elke keer dat een pagina werd bekeken.

Gebruik waar mogelijk werkwoorden in plaats van zelfstandige naamwoorden. Dit is vooral belangrijk als je wilt dat mensen iets doen wanneer ze je website bezoeken.

A/B-testen hebben keer op keer aangetoond dat als je wilt dat iemand iets doet, je hem moet vertellen dat hij het moet doen. En om dit te doen, moet je de call-to-action-vorm van een werkwoord gebruiken in plaats van de meer beschrijvende vorm van een zelfstandig naamwoord.

Zo hield LiveChat, een bedrijf dat software verkoopt waarmee bedrijven in realtime met bezoekers kunnen praten, een gratis proefcampagne om nieuwe klanten binnen te halen. Om de campagne effectiever te maken, wilde visueel ontwerper Lucy Frank kijken of het gebruik van een werkwoord meer mensen tot actie zou aanzetten. Om dit te doen, zette ze een A/B-test op tussen “Gratis proefversie” en “Probeer het gratis”. Door slechts twee woorden te veranderen en een werkwoord toe te voegen, steeg de klikfrequentie voor de campagne met 14,6%.

#6 Als het gaat om A/B-testen, is het beter om te falen dan om te slagen.

Wetenschappers zeggen vaak dat het vinden van iets dat niet werkt het meest opwindende is, omdat je er zoveel van kunt leren. Hetzelfde geldt voor A/B-testen: falen kan een goede zaak zijn.

Dit principe geldt voor alle soorten mislukkingen, zelfs kleine. Want zelfs doodlopende wegen die nu niet belangrijk lijken, kunnen in de toekomst van pas komen.

Toen het e-commercebedrijf Chrome bijvoorbeeld reclame maakte voor zijn stadsfietsproducten met foto’s, vroeg het zich af of het gebruik van video’s in plaats daarvan tot meer verkopen zou leiden. Maar A/B-testen na een proefperiode van drie maanden toonden aan dat het gebruik van een video in plaats van een afbeelding geen groot verschil maakte.

Je zou kunnen zeggen dat deze test “nergens toe leidde”, maar in werkelijkheid heeft het me veel geleerd. Hierdoor kan Chrome er zeker van zijn dat het toevoegen van video aan toekomstige producten de conversieratio’s niet zal schaden als ze ooit besluiten dit te doen.

Mislukte A/B-tests kunnen je ook helpen, omdat ze je belangrijke dingen over je gebruikers kunnen vertellen.

Dit is in feite gebeurd met de website IGN. IGN probeerde de link “Video’s” in de navigatiebalk van uiterst rechts naar uiterst links te verplaatsen om te zien of meer mensen de videosite zouden bezoeken, wat veel geld opleverde met advertenties. Het bleek dat de verandering een ramp was: het aantal klikken op videolinks daalde met maar liefst 92,3%.

Maar er was een positieve kant. IGN kwam er snel achter dat dit gebeurde omdat de meeste gebruikers van de site stamgasten waren die de link niet konden vinden nadat deze was verplaatst. Deze test leverde dus niet meteen meer bezoekers op, maar het leerde IGN wel een waardevolle les over hoeveel van zijn bezoekers geen nieuwe maar eerder oude gebruikers waren.

#7 Overtuig je collega’s om bedrijfsstrategieën te gebruiken die gebaseerd zijn op gegevens.

A/B-testen hebben evangelisten nodig, net zoals politieke bewegingen activisten en lobbyisten nodig hebben om verandering teweeg te brengen. En als je deze methode in je eigen organisatie wilt gebruiken, moet je er misschien een woordvoerder van worden.

En een van de beste manieren om anderen te laten zien hoe belangrijk datagestuurde benaderingen zijn, is door de resultaten te delen van eenvoudige tests die laten zien hoe belangrijk A/B-testen zijn. Het regelmatig tonen van variaties en testresultaten in afbeeldingen is voldoende om stakeholders ervan te overtuigen dat datagestuurd testen werkt, wat enorme voordelen zal opleveren.

Scott Zakrajsek, de wereldwijde webanalyse manager bij Adidas, gebruikt bijvoorbeeld vaak ‘veilige weddenschappen’ of A/B-tests die waarschijnlijk snel een duidelijke winnaar opleveren, om anderen te helpen begrijpen hoe A/B-testen werken.

Als je dit vaak doet en de waarde van continue verbetering door middel van A/B-testen benadrukt, kan dit een onderdeel van je bedrijfscultuur worden.

Dit is wat er met Lizzy Allen is gebeurd. Allen was verrast dat niemand bij IGN ooit van A/B-testen had gehoord toen ze daar in 2010 als analist begon te werken. Ze vertelde het bedrijf een maand lang over het idee en om er zeker van te zijn dat haar collega’s geïnteresseerd waren, maakte ze de A/B Master-uitdaging. De medewerkers van IGN werd gevraagd om te stemmen over wat zij dachten dat de waarschijnlijke resultaten van A/B-tests zouden zijn en om te raden welke variaties het beste zouden werken.

Hoewel bijna niemand nauwkeurige voorspellingen kon doen, leerde het bedrijf als geheel nederig te zijn. Mensen realiseerden zich dus dat datagestuurde benaderingen hen veel konden leren, en A/B-testen werden een standaardonderdeel van het bedrijfsbeleid.

Samenvattend

Het belangrijkste punt van dit boek:

Probeer A/B-testen als je je website wilt verbeteren en mensen geïnteresseerd wilt houden. Maar om deze datagestuurde methode te gebruiken, heb je een duidelijke hypothese nodig en een duidelijk idee van hoe succes eruit ziet. En uiteindelijk zal dit je gebruikers en medewerkers betrekken en ervoor zorgen dat je website beter werkt.

Advies:

Gebruik een plaats om te testen.

Als je geen eigen A/B-testtechnologie hebt, kun je een testplatform zoals Optimizely gebruiken om eenvoudig tests uit te voeren zonder dat je een heel team van data-analisten hoeft in te huren.