A/B-testing is een veelgebruikt begrip, maar wat is het nu eigenlijk? Feitelijk is het een eenvoudige manier om de effectiviteit te testen van twee verschillende scenario’s, namelijk scenario A en scenario B. Door twee verschillende versies te testen op een klein deel van de doelgroep, kan er achterhaald worden welke van de twee het beste scoort. Deze versie kan vervolgens ingezet worden voor het grotere geheel, namelijk het overgebleven deel van de doelgroep.
HA! laat een aantal handige toepassingen zien van de A/B-testen.
E-mail marketing
Bij e-mail marketing is A/B-testing een veel gebruikte methode om inzicht te krijgen in de voorkeur van de doelgroep. Hoe gaat dit in zijn werk? Stel twee verschillende soorten e-mailberichten op. Stuur beide e-mail berichten naar een klein deel van de doelgroep, evenredig aan elkaar en aan het geheel. Het klikpercentage van de ene mail ligt waarschijnlijk hoger dan die van de andere mail. Het bericht met de meest gunstige klikratio kan worden gebruikt om naar de rest van de doelgroep te worden gestuurd.
A/B-testing onderwerp
Deze manier van testen kan worden ingezet bij het onderwerp van het bericht. Het onderwerp is bepalend of de mail überhaupt geopend zal worden door de ontvanger. Er kan worden gekozen voor een algemeen onderwerp met daarin informatie over de inhoud van de mail. Daarnaast kan er worden gekozen voor een onderwerp dat de interesse wekt van de potentiële klant. Hierbij kan er bijvoorbeeld één item uit de nieuwsbrief worden uitgelicht. Dit levert interessante resultaten op. Indien er namelijk in het onderwerp verwezen wordt naar een bepaald item, zal deze uiteindelijk vaker worden gelezen.
A/B-testing inhoud
Het testen van verschillende versies kan ook gebeuren op basis van de inhoud van de e-mail. De effectiviteit van een nieuwsbrief kan afhankelijk zijn van de manier waarop deze wordt ingedeeld. Hierbij kan gedacht worden aan de plaats van de items of de volgorde van de nieuwsberichten. Deze factoren kunnen namelijk bepalend zijn in de resultaten van de conversie.
Toepassing A/B-testen
Waarom zou men nog gokken wat de beste resultaten oplevert als dit ook meetbaar kan worden gemaakt? De toepassingen van A/B-testen zijn eindeloos. Het enige wat hiervoor nodig is, is de tijd om verschillende versies te ontwikkelen en tools om de resultaten ervan te analyseren. Wat het oplevert? Naar alle waarschijnlijk een hoger percentage aan klikkende potentiële klanten. Dat wil toch iedereen! Meer informatie over het effectief inzetten van e-mail marketing? HA! helpt u graag verder.
