Menu
A/B testen, analyse en validatie
A/B testen voor web & app optimalisatie
Een A/B test zet je in om te verifiëren dat jouw idee gaat werken. Eerst testen op een kleine groep (segment) bezoekers of klanten alvorens je het toe gaat passen.
Een A/B test is de perfecte manier om te valideren (kwantitatief) dat wat je wilt gaan doen de juiste manier is.
- Volledig opzetten van A/B testen voor jouw organisatie
- Valideren, analyseren en visualiseren van de data
- Advies in de vorm van training en rapport over de uitkomst
- Documenteren van alle A/B testen
- Advies over de volgende stappen na de A/B test
Test jouw ideeën eerst
Je wilt optimaliseren. Je hebt enkele ideeën, maar je wilt weten waar je jouw focus op moet leggen.
Ga je voor die campagne, optimaliseer je eerst je landingspagina’s of zie je potentie in een automation slag?
In veel gevallen kan je op een kwantitatieve manier testen wat de beste oplossing op dat moment is.
Dit doe je met een A/B test waar je 2 (of meer) varianten tegen elkaar test. De winnaar is klaar voor verdere implementatie of nog meer testen.
Freelance
Voor A/B testen kan je mij op freelance basis inschakelen.
Eenmalig
Voor A/B testen kan je mij voor een eenmalige opdracht inschakelen.
De kenmerken van een A/B test
Een A/B test is dus varianten tegen elkaar afmeten. Wat werkt beter. Is het die paarse knop t.o.v. de oranje knop of die campagne die het beter doet bij een specifieke doelgroep.
Nulhypothese:
Dit is de situatie zoals die is. Je voert bijvoorbeeld een campagne op een zeer brede doelgroep.
Variant hypothese:
Je denkt echter dat als je deze brede doelgroep specifieker maakt, jouw kosten omlaag gaan en je conversies omhoog. Dit is de variant hypothese die je gaat testen.
Segmenten:
In een A/B testen laat je de verschillende segmenten hetzelfde doen. In dit geval laat je zowel de A variant (brede doelgroep) als de B variant (specifieke doelgroep) langs dezelfde route lopen.
In dit geval een pagina waar je de conversies meet.
Uitkomt moet significant zijn:
Je wilt met een variant hypothese eigenlijk de gevestigde orde, de nulhypothese, onderuit halen. Aantonen dat het met jouw aanpassing beter gaat.
Dit resultaat moet significant zijn. Dat betekent dat het resultaat niet aan toeval toegeschreven kan worden.
De uitkomst moet dus geanalyseerd worden om te bepalen of de B variant een betere keuze is of dat je toch met de A variant door moet gaan.
Kan je alles A/B testen?
Jazeker, alleen moet je met een paar dingen rekening houden. Zo kan je slechts een aanpassing per keer testen. Als je meerdere dingen in de flow verandert, weet je namelijk niet wat de oorzaak van de verbetering is.
Ook heb je een groot aantal events nodig. Wil je bijvoorbeeld conversies testen in je email campagnes, dan krijg je alleen een significant resultaat bij een minimum aantal events. Heb je 100 mensen op je lijst staan, dan is een A/B test niet aan te raden.
Deze regels zijn volledig context afhankelijk.
Als een A/B test niet mogelijk is, dan zijn er legio andere mogelijkheden om te kunnen valideren wat werkt, waar ik je graag bij adviseer.
Wat kan je verwachten
Ik werk volgens een proces dat ik de afgelopen jaren heb ontwikkeld. Deze heet het GROWS proces en stelt mij in staat om een continu test gedreven proces te introduceren in de organisatie.
Gathering ideas (ideeën verzamelen):
Ik help bij het opstellen van ideeën om te gaan testen. Dit kan ik alleen doen a.d.h.v. analyses die ik doe, de dashboards die ik maak, of met het cro team als die aanwezig is.
Ranking ideas (ideeën rangschikken):
De ideeën die uit de analyses komen zullen worden gerangschikt. Welk idee heeft op dat moment de meeste potentie. Dit heeft te maken met grootte van de test, kosten, manuren, skills die nodig zijn etc.
Outline test (test klaarzetten):
Het voorbereiden en klaarzetten van het experiment. Ikzelf werk met VWO als A/B test tool. Hierbij kan ik in 99% van de gevallen zonder de hulp van development delen van de website aanpassen voor een A/B test.
Work (de test zijn werk laten doen):
De test zijn werk laten doen en tussentijds monitoren wat de performance is.
Study data (analyseren van de uitkomst):
Welke variant heeft gewonnen, is de uitkomst significant en wat zijn de next steps?
Wat als ik voor je aan de slag ga met A/B testen
Misschien kan ik je alvast wat antwoorden geven.
Eerst even kennismaken
Laten we eerst even kennismaken met elkaar. Ik kom graag op de koffie. Hier leg ik je graag uit hoe ik werk, hoe je een analyse aan kan vragen, kosten en meer.
Data overeenkomst
Als ik met jouw data ga werken, stellen we eerst een data overeenkomst op waarin we duidelijke afspraken maken.
Let erop, dit is geen werkovereenkomst.
Introduceren GROWS proces
Als we gaan samenwerken, dan introduceer ik het GROWS proces binnen de organisatie. Dit betekent dat ik de stakeholders mee ga nemen in dit vrij simpele, maar effectieve proces.
Opzetten eerste testen
Ik heb als doel binnen 2 a 3 weken bezig te zijn met de eerste testen. Dit is uiteraard afhankelijk van meerdere zaken, maar over het algemeen haal ik dit.
Veelgestelde A/B test vragen
Nee. Ik heb in mijn leven al honderden A/B testen gedaan. Deze testen deel je naar mijn mening niet in naar een bedrijf, maar naar branche of soort bedrijf.
- Leadgeneratie
- E-commerce (verkoop)
- Fysieke verkoop
- Consultancy
- Etc.
Een A/B test geeft altijd een uitkomst.
De test kan positief zijn, wat betekent dat je de aanpassingen door kan voeren met een lichte zekerheid dat het gaat werken.
Als deze negatief is, dan weet je dat je enorm kan besparen door de aanpassingen niet door te voeren.
Als je de uitkomst ziet als resultaat, dan is A/B testen iets voor jou.
Dat is niet per test in te schatten. Sommige A/B testen klaarzetten duurt 4 uur, waar andere een hele dag in beslag nemen.
De grootte van de test en de gewenste uitkomst bepalen dus in dit geval.
Ja, voor een A/B test heb je naast een analist (ik) ook nog software nodig.
De kosten voor deze tools komen echter pas vanaf een bepaalde hoeveelheid data.
Of er extra kosten komen is dus weer afhankelijk van de test, het bedrijf en meer factoren.
Ja. In mijn ervaring test je een winnende variant ongeveer 5-7 keer door alvorens je een perfecte situatie hebt.
In deze periode komen er vaak meer ideeën op en zit je dus in een situatie waar je onbeperkt kan gaan testen.
Dat kan echt overal zijn. Als je het niet weet, kan ik je hierbij helpen.
Ik heb voor nagenoeg elke branche een paar best practices waarmee ik 100% voor je aan de slag kan.
Waarom een freelancer
Ik zie het heel simpel. Voor veel taken heb je geen full time medewerker nodig, waarom zou je deze op je payroll zetten dan.
Data is ook een wereld van op- en afschalen. Zo kan je bijvoorbeeld in bepaalde periodes meer inzet nodig hebben. Denk bijvoorbeeld aan Black Friday in de e-commerce.
Mij zet je in voor het aantal uur dat je iemand nodig hebt. Je schaalt me makkelijk op en af en ik ben op locatie als dat nodig is.
Bepaal het aantal uur per week
Heb je mij een dagdeel nodig of misschien toch 2 volle dagen.
Op- en afschalen
Geen opzegtermijn, geen lange contracten. Op- en afschalen doe je direct.
Vaste maandelijkse fee
De kosten zijn vooraf duidelijk. Geen overuren, geen extra kosten.
Dichtbij
Ik werk met name op afstand, maar als ik langs moet komen, ben ik er zo.
Kennis
Met meer dan 10 jaar ervaring heb je een echte senior in dienst.
1 contactpersoon
Ik werk alleen. Zo heb je altijd slechts 1 contactpersoon.
Benieuwd of ik iets voor je kan doen?
Als het op gebied van data of analyse is, denk ik het wel.
Neem contact op en ik praat je volledig door mijn werkwijze heen. Ik laat je zien hoe data je bedrijf voor goed kan (en gaat) veranderen. Voor altijd!
MarketingLynq is een bedrijf wat je vindt bij de KvK onder nummer 62432168 onder de naam Think Different Media. Mijn kantoor is aan de P.C Hooftlaan 93 in Papendrecht,.
Wil je langskomen, bel dan eerst even op +31613099106 maar mailen mag ook naar info@marketinglynq.nl
Dan zet ik de koffie vast aan.