Met een a/b-test vergelijk je twee verschillende paginavarianten van jouw webshop: een oude en nieuwe versie. Door statistiek toe te passen, toets je of de nieuwe variant tot meer conversie leidt. Je wilt daarbij voorkomen dat het verschil dat je meet toevallig is ontstaan. Daarvoor is begrip over a/b-testen essentieel.
Waarom a/b-testen?
Als e-commerce-organisatie wil je continu nieuwe bezoekers binnenhalen, ze laten converteren en loyale klanten laten worden. Dit bereik je door je webshoponderdelen, -pagina’s of je -design conversieverhogend in te richten. Maar hoe bepaal je wat daadwerkelijk meer conversie oplevert? Dat is waar a/b-testen om de hoek komt kijken…
Twee paginavarianten vergelijken
In een a/b-test vergelijk je twee webshop-paginavarianten met elkaar: variant a en b. Variant a is de originele webshoppagina en variant b de nieuwe variant. Op de nieuwe variant voer je een aanpassing door, zoals een andere headline, foto of indeling. Om erachter te komen of de nieuwe paginavariant meer rendement oplevert, vergelijk je het gedrag van bezoekers van de originele variant (variant a) met het gedrag van bezoekers op de nieuwe variant (variant b).
Het gedrag kan bijvoorbeeld het aantal transacties, accountregistraties of voordeelmail-registraties zijn. Met statistiek kun je conclusies trekken over het gemeten verschil in gedrag: is het ontstaan door toeval of is het echt aanwezig? En daarmee of de nieuwe paginavariant een positief effect heeft.
Statistiek van a/b-testen
In een a/b-test vergelijk je de gemeten conversie van groepen die jouw nieuwe en originele paginavariant hebben bezocht. Uit de data trek je conclusies over of de nieuwe paginavariant (b) een positief effect heeft op conversie ten opzichte van het origineel (a).
Aan het meten van het conversiepercentage van slechts een deel van je bezoekers zit een risico. Wanneer je een conversiepercentage van 2,15% op een paginavariant meet in groep X, kun je in theorie in dezelfde periode een conversiepercentage van 1,95% meten in groep Y op dezelfde pagina. In de praktijk kun je met een meting van een deel van je bezoekers nooit met 100% zekerheid bewijzen dat alle bezoekers op een pagina hetzelfde conversiepercentage laten zien. Toch wil je in een a/b-test conclusies trekken op basis van metingen van het conversiepercentage van een deel van je totale bezoek. Om te zorgen dat het verschil tussen a en b niet door toeval is ontstaan, gebruik je statistiek. Wil je meer weten hoe je deze statistiek toepast? Ga dan aan de slag met onze e-learning!
E-learning Betrouwbaar a/b-testen
In deze e-learning leer je hoe je een a/b-test statistisch betrouwbaar uitvoert en interpreteert. Zo zorg je ervoor dat je de juiste conclusies trekt over het effect van een nieuwe paginavariant op jouw bezoekers.
Aan de slag
Start direct met leren en ga in je eigen tempo aan de slag en sluit de e-learning af met de toets. Leden van Thuiswinkel.org kunnen gratis gebruik maken van onze e-learnings.
Bekijk onze e-learning Betrouwbaar a/b-testen of log direct in op ons platform.
