Veel online marketingbureaus zetten A/B-testen in om “iets” te testen, zonder duidelijke onderbouwing. Dat levert vaak weinig op. Zonder voorafgaand conversie optimalisatie onderzoek weet je namelijk niet waarom je iets test en wat je verwacht dat er gebeurt. Daarom baseren wij A/B-testen altijd op concrete hypotheses. Deze hypotheses komen voort uit data, analyses en onderzoek naar het gedrag van je websitebezoekers. Bijvoorbeeld omdat we zien dat veel mensen afhaken bij een lang contactformulier, of omdat een call-to-action onvoldoende opvalt. Op basis daarvan formuleren we een duidelijke verwachting, zoals dat een korter formulier leidt tot meer aanvragen. Daarnaast testen we hypotheses altijd één voor één. Een veelgemaakte fout is om meerdere elementen tegelijk aan te passen. Als je zowel de call-to-action als het formulier wijzigt, weet je achteraf niet welke verandering het verschil maakt. Door gestructureerd te testen, krijg je inzichten waar je écht iets mee kunt.

Heb je weinig verkeer, dan is de steekproef te klein en loop je het risico op willekeurige of onbetrouwbare uitkomsten. In dat geval lijkt een variant misschien beter te presteren, terwijl het verschil eigenlijk toeval is. Daarom kijken we vooraf altijd of A/B-testen in jouw situatie zinvol zijn. We bepalen hoeveel verkeer nodig is om statisch betrouwbare conclusies te trekken en hoe lang een test moet lopen. Soms betekent dit dat een test een aantal weken actief moet zijn om voldoende data te verzamelen. In andere gevallen adviseren we eerste te focussen op meer verkeer of aanvullende inzichten, voordat we gaan testen. Zo zorgen we ervoor dat de uitkomsten van een A/B-test ook echt iets zeggen en een betrouwbare basis vormen voor verdere optimalisatie.

Afhankelijk van jouw voorkeur en setup maken we gebruik van tools zoals Google Optimize, Convert, VWO of een andere A/B-testtool die past bij jouw website. Met deze tools vergelijken we varianten en meten we nauwkeurig welke versie beter presteert. Daarbij kijken we niet alleen naar eindresultaten zoals conversies, maar ook naar tussenliggende stappen in het gedrag van bezoekers. Wil je nog meer inzicht in wat mensen doen op je website, dan combineren we A/B-testen met gedragsanalyses zoals mouse tracking. Zo zien we waar bezoekers klikken, scrollen of afhaken en kunnen we de resultaten beter duiden. Op basis van de testresultaten maken we concrete aanbevelingen en vertalen we inzichten naar vervolgstappen. Zo wordt A/B-testen een doorlopend proces dat bijdraagt aan structurele groei.