De A/B test is een fantastisch middel om een hypothese te toetsen en om bevindingen kracht bij te zetten. Het is geen wondermiddel maar wel een effectieve manier om de conversie te toetsen. De A/B test is een geliefde test onder online marketeers. Er zijn er ook minder positieve meningen. Zo wordt A/B testing toch alleen gebruikt voor het testen van kleinigheden en geeft het alleen een antwoord op de ‘wat-vraag’? In dit artikel de vier meest voorkomende aannames bij A/B testing en de daarop bijbehorende tegenargumenten.
Aanname 1: “A/B testing is alleen maar voor de ‘kleinigheden’ zoals achtergrondkleur en de tekst in een knop.”
Het verschil dat een goede kleur or tekst maakt, kan een grote verbetering in de conversie opleveren. Grote verbeteringen worden geboekt in kleine details. Het is daarom zeker van belang om ‘kleinigheden’ als kleuren en teksten te testen.
A/B testen kan je inzetten voor het testen van diverse elementen en attributen op de pagina. Om betrouwbare resultaten te krijgen, is het wel verstandig om een groot steekproefgehalte te nemen. Hoe breder de focus op het testen van meerdere elementen, hoe minder betrouwbaar de uitkomst van de test. Bij het testen van één of twee elementen op een pagina geldt dat een groter steekproefgehalte leidt tot een meer betrouwbare uitkomst.
Aanname 2: “A/B testing vertelt je wat, maar niet waarom.”
Deze aanname klopt, maar wekt wel een verkeerde indruk. De ‘wat-vraag’ kan namelijk wel een inzicht geven in de ‘waarom-vraag’. Een A/B test valideert ideeën maar genereert het niet. Een thermometer toont je temperatuur, maar niet of je wel of niet koorts hebt. Dit betekent niet dat de temperatuur niet waardevol is voor het onderzoek. Gebruik de A/B test als hulpmiddel om de ‘waarom vraag’ te beantwoorden. Plan een brainstormsessie in om de resultaten te bespreken. Zo zal je steeds dichterbij komen bij het beantwoorden van de ‘waarom vraag’.
Aanname 3: “De resultaten van de test zullen mij in verlegenheid brengen, want dan klopt mijn verhaal niet meer.”
Dit is een veelvoorkomend argument om niet te beginnen aan A/B testing. Helaas zullen de resultaten van de test niet altijd overeenkomen met de vooraf bepaalde verwachtingen. Dit is echter geen reden om niet te beginnen met testen. Ieder mens heeft een ego maar als een bepaald element op de website niet goed presteert, is het dan niet belangrijker om er achter te komen hoe je dit kan verbeteren? Je ego mag dan niet in de weg staan. Kom op, zet jezelf erover heen!
Aanname 4: “A/B testen toont alleen een saaie gebruikerservaring en niet het gevoel dat de bezoeker bij een website heeft.”
A/B testing geeft resultaten weer in cijfers. Dit betekent niet dat er een koud, berekend design overblijft. Het meest effectieve design zal altijd als winnaar uit de bus komen, gebruik je een design wat mensen aantrekt, dan ben je effectief bezig. De warmte en overtuigingskracht van de content creëer je zelf.
Omarm de mogelijkheid om van verkeerde aannames te leren en stel bij elke test de lat hoger om de website nog succesvoller te maken en meer conversie te genereren. Wie weet wat voor mooie ontdekking je zal doen.
