A/B-platforms: alles wat wat u moet weten De term. “A/B-testen” is een beetje een verouderde term geworden. Hoewel het nog steeds een belangrijk onderdeel is van het digitale marketinglexicon. Oorspronkelijk. Verwees het naar een eenvoudig proces. Twee versies (A en B) van een webpagina tonen. E-mail. Of advertentie aan verschillende gebruikers en kijken welke het beste presteerde.De huidige A/B-testplatforms gaan echter veel verder dan dat basisgebruiksscenario. Ze omvatten nu multivariate tests, gepersonaliseerde gebruikerservaringen en zelfs funneloptimalisatie.
In 2024 begrijpen succesvolle growth hackers en marketeers dat deze platforms meer zijn dan alleen tools om simpele experimenten uit te voeren. Ze vormen de ruggengraat van datagestuurde besluitvorming en continue optimalisatie in alle aspecten van de gebruikerservaring. Van personalisatie van content tot diepgaande gedragssegmentatie, het moderne A/B-testplatform is een krachtpatser die meer dan alleen A/B-tests voedt: het maakt holistische digitale groeistrategieën mogelijk.
A/B-testen versus multivariate testen: wanneer u welke moet gebruiken
A/B-testen en multivariate testen (MVT) worden vaak met elkaar verward, maar dienen heel verschillende doelen. Als growth hacker kan het weten wanneer je elk moet gebruiken een aanzienlijke impact hebben op de efficiëntie en inzichtelijkheid van je experimenten.
A/B-testen is ideaal voor het vergelijken van twee of meer verschillende versies van een element (bijvoorbeeld een homepage, CTA-knop of e-mailonderwerpregel). Het werkt het beste als u een enkele variabele of een kleine set wijzigingen test. Als u bijvoorbeeld een blauwe versus een groene “Aanmelden”-knop wilt testen, geeft A/B-testen u snel een duidelijke winnaar.
Multivariate Testing (MVT). Aan de andere kant, kunt u meerdere variabelen tegelijk testen. Geeft u inzicht in welke combinatie van elementen het beste werkt. Bijvoorbeeld. Als u meerdere combinaties van koppen, CTA-knoppen en afbeeldingen test. Multivariate testing laat u zien hoe deze verschillende variabelen met elkaar interacteren. Het kan u vertellen welke kop het beste werkt met een specifieke afbeelding en knopcombinatie. Geeft u een uitgebreider beeld van hoe uw elementen het gebruikersgedrag beïnvloeden.
Gebruiksscenario’s : herontwerp van de homepage, productpagina’s, complexe gebruikersstromen.
“De echte kracht van MVT ligt in het vinden van de beste combinatie van variabelen. Voor e-commerce kan MVT verrassende synergieën onthullen tussen productafbeeldingen, CTA’s en prijslay-outs.”
De juiste test kiezen:
Begin met A/B als u snel wilt optimaliseren en één of twee hypothesen wilt testen.
Schakel over op multivariate als u bredere, complexere wijzigingen in uw gebruikerservaring wilt doorvoeren en wilt begrijpen hoe meerdere elementen met elkaar interacteren.
Bijvoorbeeld, in UX design , als je een productpagina probeert te optimaliseren, kan een A/B-test onthullen dat een kortere productbeschrijving leidt tot meer betrokkenheid. Maar een MVT kan een krachtige combinatie onthullen: een kortere beschrijving gecombineerd met een prominente reviewsectie en een gratis verzendbadge leidt tot de hoogste conversiepercentages.
Veelvoorkomende misvattingen over A/B-testen
Zelfs doorgewinterde marketeers en growth hackers kunnen ten prooi vallen aan bepaalde misvattingen over A/B-testen, wat vaak de potentie ervan beperkt. Laten we een aantal van de meest voorkomende mythes ontkrachten en Telegram-gegevens onderzoeken hoe A/B-testen kan worden toegepast buiten de gebruikelijke contexten.
Misvatting 1: “A/B-testen is alleen voor betaalde advertenties of landingspagina’s”
Veel marketeers associëren A/B-testen strikt met betaalde advertenties of landingspagina’s. Hoewel het waar is dat A/B-testen ongelooflijk nuttig zijn voor het optimaliseren van deze gebieden, is het zeker niet beperkt tot deze gebieden. Tegenwoordig kan A/B-testen worden toegepast op elk contactpunt van de customer journey.
Meer dan landingspagina’s:
App-optimalisatie : test verschillende onboarding-stromen, in-app-meldingen of functieplaatsingen om de gebruikersretentie of upsell-effectiviteit te verbeteren.
E-mailmarketing : Experimenteer met onderwerpregels, verzendtijden, e-mailindelingen en zelfs personalisatie-elementen top 20 best crm systems. rating 2024 zoals aanhef met de voornaam of dynamische productaanbevelingen.
Pushmeldingen : test berichten, timing en bezorgfrequentie om de betrokkenheid bij mobiele of webpushmeldingen te vergroten.
Pro tip : “Denk holistisch: A/B-testen moet onderdeel zijn van elk onderdeel van je groeistack, van acquisitie en behoud tot monetisatie. Het is niet alleen een landingspaginatool; het is een full-funnel optimizer.”
Misvatting 2: “A/B-testen is alleen nuttig voor grote websites”
Veel kleinere bedrijven en marketeers geloven dat A/B-testen alleen effectief is als je een groot volume aan verkeer hebt. Hoewel veel verkeer de statistische significantie kan versnellen, betekent dat niet dat kleinere websites er geen voordeel uit kunnen halen.
Voor sites met minder verkeer kunt u langere testtijden overwegen en u richten op elementen met een grote impact, zoals:
CTA’s op kernpagina’s.
Lay-outs van prijspagina’s.
Formulieren die belangrijke asia phone number conversies genereren (bijvoorbeeld leadgeneratieformulieren of afrekenprocessen).
Bovendien kunnen microconversies (kleinere maar betekenisvolle acties zoals scrollen, klikken of interactie met interactieve elementen) waardevolle gegevens opleveren voor sites met minder verkeer.
Pro tip : “Maak gebruik van kleinere maar beter converterende segmenten. Als je niet voor alle bezoekers kunt testen, richt je dan op specifieke, waardevolle segmenten (bijvoorbeeld terugkerende bezoekers of gebruikers die hun winkelwagentje hebben verlaten). Op deze manier kunnen zelfs kleine veranderingen een aanzienlijke impact hebben.”
Misvatting 3: “Als je eenmaal een winnende versie hebt, is de test voorbij”
Velen gaan ervan uit dat na het identificeren van een winnende variant, de A/B-test voltooid is. In werkelijkheid zou het testproces continu moeten zijn. De digitale omgeving is dynamisch, met gebruikersgedrag dat in de loop van de tijd verandert. Een versie die vandaag goed presteert, hoeft dat morgen niet per se te doen.
Waarom u continue testlussen moet uitvoeren :
Gedragsveranderingen : Gebruikersvoorkeuren evolueren met trends, seizoenen en zelfs wereldwijde gebeurtenissen.
Contextuele verschuivingen : een variatie kan anders presteren tijdens de feestdagen of een groot verkoopevenement.
Concurrentielandschap : veranderingen in de strategieën of UX/UI van concurrenten kunnen de verwachtingen van gebruikers beïnvloeden.
Pro tip : “Houd altijd de context in de gaten: test, leer, implementeer en test opnieuw. Doorlopende tests uitvoeren optimaliseert niet alleen de conversieratio’s, maar zorgt er ook voor dat u zich aanpast aan veranderende gebruikersvoorkeuren en marktomstandigheden.”
Misvatting 4: “Je hoeft je alleen maar te richten op het conversiepercentage”
Hoewel A/B-testen vaak worden gebruikt om conversiepercentages te verbeteren, kunnen ze ook worden gebruikt om andere KPI’s te optimaliseren, zoals:
Betrokkenheid : optimaliseer voor de tijd die op de site wordt doorgebracht, het aantal bekeken pagina’s of de interacties met specifieke functies (bijvoorbeeld het bekijken van video’s of het delen op sociale media).
Behoud : gebruik A/B-tests om te bepalen welk onboardingproces leidt tot gebruikersbehoud op de langere termijn.
Lifetime Value (LTV) : test prijsstrategieën, upsell-stromen of lidmaatschapsmodellen om de LTV van klanten te maximaliseren.
