Wat is A/B-testen en waarom zou je het gebruiken?

A/B-testen is een methode die in marketing wordt gebruikt om twee versies van hetzelfde element te evalueren om te bepalen welke het meest effectief is. De term A/B-testen kan worden vertaald als "vergelijkende test".

A/B-testen omvat dus het creëren van twee versies:

• Een versie A, de basisversie, de referentie.

• Een versie B, die een meer of minder gewijzigde versie van A is. De versie kan één of meerdere variaties ten opzichte van versie A bevatten.

In marketing kan A/B-testen worden gebruikt om veel elementen te testen: webpagina's, e-mailonderwerpen, Google Ads-advertenties, call-to-actions... De wijzigingen tussen de twee versies kunnen betrekking hebben op het ontwerp, de plaatsing of zelfs de inhoud van de elementen.

Het doel van A/B-testen is om de wijzigingen te identificeren die verbeteringen in prestaties of klantbetrokkenheid genereren. Het uitvoeren van A/B-tests maakt deel uit van een optimalisatieproces van marketingmaterialen en -acties.

Om ons punt te versterken, laten we een klassiek voorbeeld van A/B-testen nemen: het testen van e-mailonderwerpen.

Stel dat u uw open rate van e-mailcampagnes wilt verbeteren. U besluit om een onderwerptest voor uw nieuwe campagne te doen. U maakt twee versies:

• Onderwerp A, met een directe formulering van uw aanbieding: "Krijg 20% korting op onze nieuwe producten!".

• Onderwerp B neemt een originelere, suggestievere, meer intrigerende aanpak: "Voornaam, u gaat iets belangrijks missen".

U stuurt een deel van de e-mails met onderwerp A en het andere deel met onderwerp B. U analyseert de open rate op basis van het gebruikte onderwerp, wat u in staat stelt te bepalen welke het meest effectief is.

U hebt wat bekend staat als een A/B-test uitgevoerd.

Tip: we raden aan om het doorklikpercentage te analyseren in plaats van het openpercentage, omdat het tegenwoordig steeds moeilijker wordt om betrouwbaar te meten hoe vaak een e-mail is geopend door de gewijzigde regels bij Apple en Google.

We raden ook aan om zoveel mogelijk aan te passen. We kunnen dit niet genoeg benadrukken: maatwerk is de sleutel tot betere prestaties! Dus test, pas aan en analyseer!

Actito maakt het mogelijk om verschillende elementen van een e-mail te testen, niet alleen de e-mailonderwerpen. U kunt bijvoorbeeld de afzender, de pre-header, maar ook de inhoud van de e-mail testen.

Zoals we eerder al zeiden, wordt A/B-testen veel gebruikt in marketing en niet alleen voor e-mails. U kunt bijvoorbeeld "A/B-testen" uitvoeren op:

• Landingspagina's (of andere webpagina's), door van de ene versie naar de andere de lay-out, de afbeeldingen, de call-to-actions te variëren...

• Reclamebanners, door de kleuren, de berichten, de afbeeldingen te variëren...

• Call-to-action knoppen (CTA), door tests uit te voeren op de tekst van de knop, de kleur, de positie op de pagina...

• Prijzenstrategieën (kortingen, gratis proefperiodes...) om te identificeren welke de beste prestatie genereert.

• Distributiekanalen.

• Segmentaties van doelgroepen…

Bij Actito raden we al onze klanten het gebruik van A/B-testen aan. Hier zijn de belangrijkste voordelen of interesses van het uitvoeren van A/B-tests in marketing.

1 - De effectiviteit van wijzigingen meten

Een van de grootste voordelen van A/B-testen is het vermogen om de effectiviteit van aangebrachte wijzigingen aan een specifiek marketingelement nauwkeurig te meten.

Of het nu gaat om een verandering in het ontwerp van een webpagina, de formulering van een call-to-action, of zelfs de kleur van een knop, A/B-testen maakt het mogelijk om de directe impact van deze wijzigingen op het gedrag van gebruikers, de prestaties, de resultaten te evalueren.

Marketing is een creatief veld. Marketingprofessionals ontwerpen strategieën, acties, berichten gebaseerd op een aantal aannames over de behoeften, verwachtingen, en het niveau van ontvankelijkheid van klanten.

Wanneer een marketingactie wordt uitgevoerd, is het belangrijk om de geldigheid van deze hypothesen te verzekeren. A/B-testen fungeert als een waarheidstest. Het stelt marketingideeën op de proef en onderzoekt hoe deze zich vertalen in termen van werkelijke prestaties.

Of de hypothese nu betrekking heeft op een reclamebericht, een e-mailonderwerp, een promotioneel aanbod, of de structuur van een landingspagina, A/B-testen heeft het voordeel van het bieden van duidelijke en objectieve antwoorden. Het helpt niet alleen bij het vermijden van onnodige uitgaven aan onrendabele ideeën, maar het dient ook voor het maken van continue aanpassingen die een significante impact op de resultaten kunnen hebben.

Door verschillende versies van een webpagina, formulier, klanttraject of gebruikersinterface te testen, kunt u uiteindelijk identificeren wat het beste werkt voor uw publiek, wat de beste betrokkenheidsgraad genereert.

A/B-testen gaan niet alleen over designelementen; ze kunnen ook betrekking hebben op het gebruiksgemak van een dienst, de snelheid van navigatie op een website en, meer in het algemeen, de effectiviteit waarmee uw gebruikers hun acties voltooien.

Bijvoorbeeld, u kunt A/B-testen gebruiken om twee verschillende opstellingen van een contactformulier te vergelijken om te bepalen welke door gebruikers effectiever wordt ingevuld. Op basis van de resultaten van de tests, kunt u de wijzigingen identificeren die bijdragen aan het intuïtiever maken van het formulier en het verhogen van het voltooiingspercentage.

Het verbeteren van conversieratio's is het mantra van elke respectabele marketeer. Of het nu gaat om verkopen, aanmeldingen voor een nieuwsbrief of downloads van een whitepaper, de conversieratio is vaak de sleutelindicator van prestaties.

A/B-testen, om alle hierboven genoemde redenen, is een zeer krachtig hulpmiddel om de berichten, lay-outs, ontwerpen te detecteren die de meeste impact hebben op klanten en hen aanzetten tot actie.

A/B-testen stelt u in staat om kosten en middelen te optimaliseren, aangezien het doel van vergelijkende tests is om de meest effectieve marketingacties en -materialen te bepalen in termen van gebruikerservaring en conversieratio. Efficiëntiewinsten vertalen zich mechanisch in middelenwinst. U wordt in staat om beter te presteren met dezelfde hoeveelheid middelen of meer te doen met ongewijzigde middelen.

1 - De klassieke A/B-test (of split test)

De klassieke A/B-test is de meest elementaire vorm en de meest voorkomende vorm van A/B-testen. Het is de vorm van A/B-testen die overeenkomt met de eenvoudige definitie die we aan het begin van het artikel hebben gegeven: het bestaat uit het direct vergelijken van twee versies van een marketingelement om te zien welke het beste presteert.

De A/B-test is gebaseerd op een willekeurige steekproef van het publiek: elke groep ontvangt een verschillende versie (A of B), wat vervolgens de analyse van de resultaten op een duidelijke manier mogelijk maakt.

Nogmaals, de geteste elementen kunnen variëren van eenvoudige tekst- of kleurwijzigingen tot meer substantiële veranderingen in het ontwerp of de structuur.

Een A/B-test richt zich op 1 enkel element maar kan meerdere variaties van dat element bevatten. Men kan bijvoorbeeld de kleur en de plaatsing van een knop tegelijkertijd testen.

Tip: als je het gevoel hebt dat je geen representatieve steekproef hebt voor je A/B-test, raden we je aan om deze op je hele doelgroep uit te voeren. Dus 50% krijgt versie A en de overige 50% versie B. Vervolgens kun je de resultaten tussen de 2 versies analyseren.

De A/B/C-test is een verrijkte variatie van de klassieke A/B-test. Zoals de naam al doet vermoeden, gaat het erom niet slechts één variant van A te testen, maar twee: B en C.

Deze methode kan interessant zijn als u meerdere verbeteringsideeën heeft en wilt begrijpen welke het meest impact heeft op uw doelstelling, zonder uw experiment te beperken tot slechts één alternatief.

Wanneer men besluit een A/B/C-test uit te voeren, is het belangrijk ervoor te zorgen dat elke versie aan een voldoende groot populatie monster wordt gepresenteerd om de betrouwbaarheid van de resultaten te garanderen.

Het voorbeeld dat we zullen geven, is voldoende om de diepe identiteit van zowel A/B- als A/B/C-testen te tonen. De methode is precies hetzelfde, alleen het aantal varianten verandert.

Hier is het voorbeeld: u wilt de call-to-action op uw productpagina optimaliseren. U besluit om 3 varianten van dezelfde CTA te testen. Wat verandert tussen de varianten, is de formulering van het bericht:

• Versie A: “Meer weten”.

• Versie B: “Koop nu en bespaar 10%”.

• Versie C: “Ontdek ons product”.

Welke formulering zal de beste klik- en conversieratio's opleveren? De A/B/C-test zal u helpen het antwoord te vinden.

In het voorbeeld van de A/B/C-test dat we zojuist hebben gegeven, is er slechts één element dat verandert van de ene variant naar de andere: de CTA.

De multivariabele test (of MVT, Multivariate Testing) bestaat uit het testen van niet slechts één element, maar verschillende elementen tegelijkertijd (of, wat op hetzelfde neerkomt, een complex element bestaande uit meerdere elementen).

U voert een multivariabele test uit wanneer u bijvoorbeeld besluit om verschillende zeer verschillende versies van een landingspagina te testen. Elke versie biedt een andere lay-out, een andere headline, verschillende knoppen, enz.

De logica van de multivariabele test is dezelfde als die van de klassieke A/B-test. Het verschil zit hem alleen in de complexiteit van het geteste element: een knop of een e-mailonderwerp in het geval van een klassieke test, een webpagina, een formulier, een e-mail of zelfs een productfiche in het geval van een multivariabele test.

De A/A-test is veel minder gebruikelijk dan de A/B-test. Zoals de naam al aangeeft, houdt deze in dat twee absoluut identieke versies worden getest. De A/A-test wordt gebruikt om de betrouwbaarheid van de testtools en -processen bij het verzamelen van gegevens te testen, om te verifiëren dat de prestaties tussen de twee versies nagenoeg identiek zijn. Als er substantiële verschillen in prestatie zijn, kan dit duiden op een technisch probleem of een methodologisch probleem met de test.

A/A-tests kunnen ook worden gebruikt om de benodigde steekproefgrootte te bepalen voor significante resultaten in toekomstige A/B-tests, A/B/C-tests of multivariabele tests. De steekproefgrootte is betrouwbaar zodra er een zeer lage variantie is tussen de twee versies in de A/A-test.

A/B-testen is een waardevol instrument voor het continu verbeteren van uw marketingacties en -praktijken. Het zou deel moeten uitmaken van de gereedschapskist van elke marketeer. En in feite is het gebruik ervan aanzienlijk verspreid geraakt tot het punt dat het een gangbare techniek is geworden.

Deze methode is niet beperkt tot het testen van oppervlakkige variabelen; het stelt u in staat om diep in de voorkeuren van uw klanten te duiken, marketinginitiatieven te valideren en de gebruikerservaring continu aan te passen om engagement en conversie te bevorderen.

De klassieke A/B-test (A/B of A/B/C) is verreweg de meest voorkomende. Multivariabele tests kunnen nuttig zijn in bepaalde gevallen, wanneer het gaat om het testen van complexe elementen, webpagina's, formulieren of andere elementen van uw websites. Maar wat ook het type A/B-test is dat wordt gebruikt, de methode blijft altijd hetzelfde.

De 4 sleutels voor het succesvol implementeren van A/B-testen zijn als volgt:

• Gebruik marketingsoftware die A/B-testtools biedt, zoals in het geval van ons platform Actito.

• Bied relevante variaties aan die voldoende van elkaar verschillen.

• Voer de test uit bij een voldoende grote steekproef van klanten zodat de resultaten betekenisvol zijn.

• Analyseer de resultaten en identificeer doorlopend wat het beste werkt voor uw eigen publiek.