7 bruikbare A/B-testvoorbeelden voor je webshop

Marketeers kunnen urenlang discussiëren over welke tagline het beste is of welke afbeelding het meest aansprekend is. Met A/B-testen kunnen deze discussies definitief worden opgelost. Wat nog belangrijker is: A/B-testen stelt marketingteams in staat om proactief te leren over hun klanten, hun website en hun producten op een manier die zonder deze methode niet mogelijk zou zijn. Maar het succesvol integreren van A/B-testen in je marketingstrategie vereist een goed begrip van de principes achter deze praktijk.

Lees verder om meer te leren over A/B-testen, inclusief voorbeelden van tests die je zelf in jouw e-commerce winkel kunt uitvoeren.

Wat is A/B-testen?

A/B-testen, of split testing, is de praktijk waarbij verschillende versies van een webpagina, advertentie of e-mail aan een publiek worden gepresenteerd om te zien welke beter presteert. Het is de meest voorkomende testmethode voor webshops.

In een goede A/B-test worden de twee (of meer) versies gedurende dezelfde periode aan willekeurig geselecteerde leden van de doelgroep getoond, in tegenstelling tot een voor/nadat test waarbij de versies achtereenvolgens worden getoond. Evenzo wordt in een A/B-test slechts één variabele getest, ook al zijn er meerdere versies. Bijvoorbeeld, het testen van drie verschillende button-teksten zou een A/B-test zijn. Maar het testen van meerdere variabelen, zoals button-teksten en bannerafbeeldingen, zou worden beschouwd als een multivariate test.

A/B-testen vereisen code om de verschillende versies gelijktijdig aan verschillende gebruikers te tonen. In advertentie A/B-tests doen Meta en Google dit automatisch. Evenzo hebben sommige e-mailplatforms zoals Klaviyo ingebouwde A/B-testfunctionaliteit. Website A/B-testen vereisen aangepaste of derde partij code, zoals Google Optimize.

Voordelen van A/B-testen

Alle digitale marketinginspanningen genereren data. Advertentiecampagnes bieden gegevens over doorklikpercentages, websites over conversieratio's, enzovoort. Het belangrijkste voordeel van A/B-testen is dat je de gegevens kunt verzamelen die je nodig hebt om specifieke beslissingen te nemen.

A/B-tests beginnen altijd met een specifieke hypothese. Bijvoorbeeld: “Ik denk dat ons aanmeldformulier beter zal converteren als we een korting van 10% aanbieden.” De data stelt het bedrijf in staat om een conclusie te trekken over de hypothese. Dit helpt niet alleen om de directe hypothese te beantwoorden, maar geeft ook meer inzicht in het bedrijf als geheel. In dit voorbeeld helpt het te begrijpen hoe prijsgevoelig de klant is.

Hoewel A/B-testen voornamelijk een marketingactiviteit zijn, kunnen de inzichten die eruit voortkomen ook worden gebruikt voor verschillende andere zakelijke beslissingen, waaronder UX, productontwikkeling, branding en verkoop.

7 A/B-test voorbeelden voor e-commerce bedrijven

Er zijn veel soorten A/B-tests die een online winkel kan uitvoeren. Hieronder staan enkele van de meest voorkomende en impactvolle soorten tests.

Koptekst

Dit verwijst naar de kop bovenaan een pagina, meestal een landingspagina. Aangezien dit de eerste en grootste tekst is die een bezoeker ziet, is het een uitstekende manier om de meest waardevolle eerste indruk voor je site te testen.

Bijvoorbeeld, Gymshark zou verschillende versies van de zin “Power. Made to fail in,” hieronder kunnen testen.

Onderwerpregel

In e-mailmarketing is je onderwerpregel je belangrijkste hefboom. Het bepaalt de open rate van een e-mail, en als je publiek je e-mail niet opent, heeft de rest van de e-mail geen impact. Het is een geweldige manier om te testen wat de aandacht van je bestaande publiek trekt en de e-mailprestaties te verbeteren.

Bijvoorbeeld, DUER zou een andere variant van de e-mailonderwerpregel hieronder kunnen testen, “Introducing: The Premium Dura Soft Midweight Tee.”

Advertentietagline

Advertentieplatforms maken snelle en gemakkelijke A/B-testen van verschillende tekstvarianten mogelijk. Dit creëert een zelfversterkend effect—inzichten over advertentietaglines helpen toekomstige taglines en versies te informeren die getest moeten worden.

Bijvoorbeeld, in deze advertentie zou BN3TH ofwel de primaire tekst (“Numb crotch? No thanks.”) of de kop (“Ride Longer & Comfier, Save 25%🚵♂️”) kunnen testen.

Call-to-action tekst

Call-to-action tekst kan worden getest op een website, advertentie of e-mail. Goede call-to-actions helpen je publiek de zin “Ik wil …” af te maken, dus het testen van je CTA kan je helpen de intentie van de gebruiker op je pagina te begrijpen.

Bijvoorbeeld, dit exit intent pop-up formulier van Vahdam zou verschillende teksten op de knop kunnen testen om te zien wat meer formulierinzendingen oplevert.

Type productafbeelding

Het testen van het type productafbeelding kan je helpen de factoren te begrijpen die bijdragen aan de conversies van je product. Sommige producten zijn praktischer en profiteren van eenvoudige afbeeldingen die de kenmerken benadrukken, terwijl andere meer lifestyle-gericht zijn en profiteren van het eerst tonen van producten in gebruik.

Bijvoorbeeld, Blender Bottle zou kunnen experimenteren met een landingspagina die een lifestylefoto toont, zoals een persoon in professionele kleding die de sportschool verlaat op weg naar kantoor, voordat de eenvoudige flesfoto's met kenmerken worden getoond.

Prijzen en kortingen

Prijzen kunnen moeilijk te testen zijn vanuit een technisch en klantperspectief. De meeste A/B-testtools voor websites bieden niet de mogelijkheid om prijzen te testen. En deze tests lopen het risico klanten te irriteren die het product tegen de hogere geteste prijs kopen en vervolgens ontdekken dat iemand anders het voor minder heeft gekocht. Shopify-apps zoals Intelligems maken echter prijs testen mogelijk.

Alternatief kan het testen van kortingscodes een effectieve manier zijn om soortgelijke inzichten te verkrijgen. Bijvoorbeeld, een merk zou twee marketingcampagnes kunnen lanceren die zich op hetzelfde publiek richten, met dezelfde advertenties, maar een ander kortingsaanbod, zoals 25% versus €25 korting. Ze zouden kunnen zien welke beter presteert op basis van zowel doorklikpercentage als conversieratio.

Verwijdering van elementen

Een A/B-test kan een toevoeging door middel van verwijdering zijn. Als een website veel verschillende opties voor winkelen of navigatie heeft, zullen marketeers soms testen door een optie te verbergen en de impact op conversie te bekijken.

Bijvoorbeeld, LOLA zou de effectiviteit van het verwijderen van links naar zijn blog, The Spot, uit de navigatie kunnen testen:

Hoe voer je een A/B-test uit

1. Formuleer een hypothese
2. Creëer testvariaties
3. Selecteer een publiek
4. Voer de test uit
5. Analyseer de resultaten

Het uitvoeren van A/B-tests is een systematisch proces. Elke test volgt deze vijf stappen:

1. Formuleer een hypothese

Een goede A/B-test begint met een theorie over hoe de prestaties verbeterd kunnen worden. Deze theorie kan gebaseerd zijn op bestaande data of op je mening. Om je theorie om te zetten in een hypothese, formuleer je deze als “Ik geloof dat (het aanbrengen van wijziging X) zal leiden tot verbeterde (prestatie in Y-metric).”

Bijvoorbeeld: “Ik geloof dat het vergroten van de hoofdproductafbeelding op onze productlandingspagina's zal leiden tot een verbeterde conversieratio.”

Hypotheses hoeven de hoeveelheid verbetering niet te specificeren—ze hoeven alleen directioneel te worden geformuleerd.

2. Creëer testvariaties

Dit kan gedaan worden in een advertentiesysteem, e-mailplatform of A/B-testtool voor websites. Variaties moeten beschrijvend worden gelabeld voor gemakkelijke analyse later. Bijvoorbeeld, in plaats van een nieuwe advertentievariant “Variant B” te noemen, noem je het “Variant B—Emotionele CTA.”

3. Selecteer een publiek

A/B-tests kunnen aan een heel publiek of aan een subset van je publiek worden gepresenteerd. Op een website zou het bijvoorbeeld betekenen dat de helft van je websitebezoekers de originele site ziet en de andere helft de nieuwe versie die je test. Je kunt er echter voor kiezen om de nieuwe versie alleen aan 25% van je publiek te tonen, of alleen bezoekers uit Nederland te targeten (in dat geval zou de helft van de Nederlandse bezoekers de originele versie zien en de andere helft de nieuwe variant).

Het juiste publiek voor jou hangt af van welke groep je gelooft dat je hypothese van toepassing is en hoe snel je genoeg data wilt verzamelen om een conclusie te trekken.

4. Voer de test uit

Typisch zullen marketeers A/B-tests minstens twee weken uitvoeren om het succes van een test te waarborgen. Dit geeft voldoende tijd om rekening te houden met eventuele toevalligheden of fluctuaties, zoals klanten die zich anders gedragen in het weekend. Zorg ervoor dat je niet meerdere A/B-tests op dezelfde webpagina of doelgroep tegelijkertijd uitvoert, anders kunnen je testresultaten verstoord raken.

5. Analyseer de resultaten

Bij het analyseren van een A/B-test kijk je naar een statistisch significante uitkomst. Dit is een dataformule die aangeeft dat het resultaat dat je ziet betrouwbaar is en niet het gevolg van een kleine steekproef of toeval. Het concept hierachter is dat als je een klein publiek hebt, je een groot verschil in prestaties moet zien om een conclusie te trekken. Maar als je een groot publiek hebt, kan zelfs een klein verschil in prestaties concluderend zijn.

Tools zoals Google Optimize berekenen statistische significantie voor je. Voor andere resultaten kun je een calculator voor statistische significantie gebruiken.

Zodra je de resultaten hebt geanalyseerd en deze met je team hebt gedeeld, ben je klaar om je volgende test voor te bereiden.