![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/GettyImages-1128252197.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NIEUWS \/ INZICHTEN<\/p>\n<\/div>
26 juni 2020
\nIn de post-pandemische wereld kunnen A\/B-tests u waardevolle inzichten geven in de veranderende voorkeuren van uw klanten, zegt Helena Heno, Data en Analytics Consultant bij Artefact Benelux. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Nu de lockdown ophoudt en \u201chet nieuwe normaal\u201d begint, wordt er veel gespeculeerd over consumententrends. Hoe zullen die er op korte tot middellange termijn uitzien? Zullen ze stabiliseren? Zijn ze voorgoed veranderd? De waarheid is dat niemand het echt weet omdat de situatie ongekend is.<\/span><\/p>\n Maar \u00e9\u00e9n ding is zeker: nu de wereld weer opengaat, zal digitale optimalisatie van vitaal belang zijn voor bedrijven om een concurrentievoordeel te behalen en inzicht te krijgen in de veranderende behoeften van de consument. En de beste manier om te optimaliseren is door middel van A\/B- of splittesten. Het vertelt uw klanten wat u doet om uw product of service te verbeteren, en het laat u zien waar uw klanten het beste op reageren.<\/span><\/p>\n Enkele voorbeelden van tijdige verbeteringen of aanbiedingen die u zou kunnen testen, zijn transparantie over langere levertijden, uitbreiding van uw retourbeleid, levering zonder contact, productdesinfectie, uitzonderlijke kortingen of gratis proefversies.\u00a0<\/span><\/p>\n Waarom A\/B-testen relevant is voor bijna elk bedrijf<\/b><\/p>\n Als uw bedrijf een website heeft, moet u alle wijzigingen aan de lay-out of interface ervan testen. Waarom? Omdat uw website het gezicht van uw bedrijf is, en als uw klanten niet goed reageren op de veranderingen, kunt u ze verliezen.<\/span><\/p>\n Het is gemakkelijk om een test op te zetten met hulpmiddelen zoals <\/span>Google Optimaliseren<\/span><\/a>, <\/span>Optimizely<\/span><\/a>, <\/span>VWO<\/span><\/a>, enz. Natuurlijk is het ook belangrijk om een hypothese op te stellen en te testen die relevant is voor uw bedrijfsdoelstellingen. Vervolgens moet u, op basis van de resultaten die u krijgt, beslissen welke versie van uw hypothese u aanhoudt. Maar hoe weet u zeker dat uw test succesvol was?<\/span><\/p>\n Een korte handleiding voor best practices in A\/B-testen<\/b><\/p>\n 1. Onderzoeksfase<\/b><\/p>\n In deze fase evalueert u de prestaties en bruikbaarheid van uw website. Het doel is om uw site vanuit het perspectief van een bezoeker te bekijken.<\/span><\/p>\n Stel uzelf vragen om de gebruikerservaring te begrijpen:<\/span><\/p>\n Tools die u helpen bij het verzamelen van feiten zijn onder andere Google Analytics voor exitpagina's, zoekwoord, bouncepercentage, sessieduur, statistieken per apparaat, en HotJar voor schermopnames, heat maps<\/span><\/p>\n 2. Prioritisatiefase<\/b><\/p>\n Dit is het moment waarop u uw idee\u00ebn begint te testen. Maar te veel tegelijk testen kan dubbelzinnigheid in de resultaten veroorzaken en zelfs uw merkimago schaden. Een klant die met te veel nieuwe functies en paginawijzigingen wordt geconfronteerd, zal moeite hebben om door een voorheen vertrouwde pagina te navigeren.<\/span><\/p>\n Rangschik de experimenten om prioriteit aan de tests te geven. Enkele criteria om te overwegen bij het prioriteren van uw tests:<\/span><\/p>\n 3. Fase van hypotheseformulering<\/b><\/p>\n Dit is een eenvoudig maar essentieel onderdeel van testen. U begint met het identificeren van een probleem en drukt dit uit in de vorm van een hypothese. Bijvoorbeeld, misschien denkt u dat u meer aanmeldingen krijgt als het adresveld in het invulformulier optioneel is in plaats van verplicht. <\/span><\/p>\n Uw hypothese zou dan zijn: \u201cDoor het adresveld optioneel in plaats van verplicht te maken, zal het aantal formulierinzendingen toenemen.\u201d<\/span><\/p>\n U zou deze hypothese toetsen aan haar nulhypothese, \u201cHet optioneel maken van het adresveld in het invulformulier in plaats van het verplicht te maken, zal geen invloed hebben op de formulierinzendingen.\u201d<\/span><\/p>\n Dit is de basis voor uw A\/B-test.<\/span><\/p>\n 4. Testfase<\/b><\/p>\n Zodra u uw eerste hypothese hebt geformuleerd, is het tijd om een test op te zetten. Er zijn tal van hulpmiddelen waarmee u gemakkelijk tests op uw website kunt uitvoeren zonder dat u dit aan ontwikkelaars hoeft te vragen. Overweeg het gebruik van\u00a0 <\/span>Google Optimaliseren<\/span><\/a>, <\/span>Optimizely<\/span><\/a> of <\/span>Moneteren<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n 5. De impact meten<\/b><\/p>\n Het is van vitaal belang om te weten of u de veranderingen die u test zonder fouten kunt doorvoeren. In de statistiek is een veelgebruikte drempelwaarde het 95% betrouwbaarheidsinterval. Dat betekent dat er een 5% waarschijnlijkheid is dat uw resultaten door puur toeval binnen een bepaald bereik vallen.<\/span><\/p>\n Gelukkig kunt u testresultaten gemakkelijk en correct interpreteren met optimalisatietools. Google Optimize vertelt u bijvoorbeeld wanneer er een duidelijke leider is gevonden, wanneer u de test veilig kunt be\u00ebindigen, of dat u de test moet blijven uitvoeren om definitieve resultaten te krijgen.\u00a0 <\/span><\/p>\n 6. Leerfase<\/b><\/p>\n Als uw testresultaten significant blijken te zijn, is uw logische volgende stap om de verandering door te voeren. Maar zelfs als de testresultaten niet significant zijn, beschouw de test dan niet als voorbij. Integreer de lessen uit de test in uw algehele CRO-plan. Gebruik de bevindingen als toegangspoort tot testgerelateerde thema's. Geen impact of een negatieve impact zijn nog steeds waardevolle resultaten.<\/span><\/p>\n A\/B-testen kan uw bedrijf tijd besparen en onnodige veranderingen voorkomen die tot potenti\u00eble verliezen kunnen leiden.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n
\n
![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Global-Newsletter-Data-Digest_LinkedIn_600x315_april-1.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>