A/B-testen op jouw website
Om tot de meest optimale gebruikerservaring van de bezoekers op jouw website te komen, voeren wij A/B-testen uit. We maken subtiele aanpassingen die grote impact hebben op conversies, waardoor je marketinginspanningen nog effectiever worden. Aan de hand van de uitkomsten optimaliseren wij jouw webpagina's.
Wat kun je verwachten?
- Advies op maat over inhoud A/B-test
- Opzet en monitoring door onze specialisten
- Conversie optimalisatie aan de hand van uitkomsten
Daag ons uit!
Benieuwd wat we voor jouw online groei kunnen betekenen? Plan nu direct een afspraak.
Wat is het voordeel van een A/B test?
Het grote voordeel is dat het gedrag van de webbezoeker hetzelfde blijft. De bezoeker weet namelijk niet dat hij/zij meedoet aan een test. Hierdoor ontvangen wij betrouwbare informatie over het wel of niet functioneren van een nieuwe aanpassing op de website.
Een A/B test kost in feite weinig inspanning. Zodra de aanpassing is geïmplementeerd hoeft de test alleen een bepaalde tijd te lopen om voldoende gegevens op te halen voor een betrouwbare analyse. Na het analyseren van de gegevens kiezen wij ervoor om de aanpassing definitief door te voeren of de test aan te passen.
Uiteindelijk kunnen we door middel van deze tests de juiste pagina aan de juiste doelgroep tonen. Op deze manier kan jij meer omzet binnenhalen doordat de pagina op het gedrag van elke doelgroep is geoptimaliseerd!
In veel gevallen krijgen mobiele bezoekers al een andere versie van de site te zien dan desktop bezoekers.
Hoe werkt een A/B test?
Wij laten 50% van de bezoekers de oude variant van de aangepaste pagina zien en 50% de pagina waarop één aanpassing is gedaan. Vervolgens vergelijken we het gedrag van de bezoekers.
Waarom maar één aanpassing per pagina? Zodra wij meer aanpassingen tegelijkertijd doorvoeren, zijn de gegevens die uit de A/B test komen minder betrouwbaar. Wij weten immers niet of de conversie stijging komt door aanpassing A, B of C of door alle aanpassingen samen. Daarom testen wij stapsgewijs.
Om tot een betrouwbare analyse te komen, hebben wij een minimaal aantal conversies per maand als meetresultaat nodig. De doorlooptijd van de test hangt af van het aantal actieve gebruikers in de betreffende testperiode.
Bij een lager conversie aantal is de looptijd van een A/B test langer om dezelfde waardevolle informatie te verzamelen. In vergelijking: bij 1400 of meer conversies kunnen wij een test één of twee weken laten lopen, bij minder conversies moet een test soms tot twee maanden lopen. Dit is zonde van jouw tijd en geld. Zien we dat dit aantal bij voorbaat al te weinig is, dan kiezen we in eerste instantie voor conversie optimalisatie in plaats van een A/B test. Conversie optimalisatie is altijd toe te passen, ongeacht het aantal bezoekers.
Onze klanten
Of je nu op zoek bent naar een nieuwe website, webwinkel of maatwerk oplossing, of ondersteuning nodig hebt om je bestaande platform te optimaliseren, wij hebben de oplossing voor je. Hieronder een aantal klanten waar we trots op zijn.
Daag ons uit!
Klanten over ons
Wij scoren een 5 op Google uit 21 reviews
Veelgestelde vragen
A/B-testen helpt om beslissingen te baseren op gegevens in plaats van aannames. Door variaties van elementen, zoals koppen, afbeeldingen of call-to-actions te testen, ontdekken we wat het beste werkt voor jouw doelgroep. Dit leidt tot optimalisaties die de effectiviteit van je campagnes vergroten en de kans op conversies verhogen.
Bijna elk element kan A/B-getest worden, zoals de opmaak van landingspagina's, onderwerpregels in e-mails, CTA-knoppen, afbeeldingen, en zelfs kleuren en lettertypen. A/B-testen helpt om kleine aanpassingen te testen die grote impact kunnen hebben op de prestaties en conversieratio’s van je campagnes.
Statistische significantie betekent dat de resultaten niet op toeval berusten. Dit berekenen we met behulp van speciale A/B-test tools of software, die aangeven wanneer er voldoende data is verzameld. Wanneer een test statistisch significant is, kun je er met meer zekerheid van uitgaan dat de winnaar ook in de toekomst goed zal presteren.
Statistische significantie betekent dat de resultaten niet op toeval berusten. Dit berekenen we met behulp van speciale A/B-test tools of software, die aangeven wanneer er voldoende data is verzameld. Wanneer een test statistisch significant is, kun je er met meer zekerheid van uitgaan dat de winnaar ook in de toekomst goed zal presteren.
Een split-test is een type A/B-test waarbij we volledig verschillende versies van een pagina of campagne-element testen. Denk aan twee compleet verschillende landingspagina’s. In een standaard A/B-test wordt vaak één element aangepast, terwijl een split-test meerdere veranderingen kan omvatten. Split-testen zijn nuttig wanneer we bredere veranderingen willen testen die meer impact kunnen hebben.
Realiseer jouw online groei met onze hulp!
Bij Nedfinity is elk project uniek, net als jouw digitale ambities. Laten we beginnen met een gesprek om jouw visie te ontdekken. Samen zetten we de eerste stappen naar online succes.