Inhoudsopgave
- Introductie
- Wat is voor en na testen?
- Problemen met BA-testen
- Oplossingen vanuit AB-testen
- Implementatie van best practices voor BA-testen
- Conclusie
- Veelgestelde vragen
Introductie
Stel je voor dat je een nieuwe ontwerp op je website lanceert, alleen om een dip te zien in je conversiepercentages. Lag het aan het ontwerp, of is er een andere verklaring? Je bent niet alleen in deze situatie, en begrip van de ins en outs van voor en na testen (BA testen) kan je redden van het trekken van verkeerde conclusies. In deze gids duiken we diep in BA testen, de valkuilen en hoe bewezen AB-testtactieken toe te passen om je analyse betrouwbaarder te maken.
Wat is voor en na testen?
Elke aanpassing op je website wordt een kleine test, of het nu een kleine lay-outwijziging is of een groot ontwerpoverhaul. Voor en na testen, of voor en na testen, helpt je bepalen of deze aanpassingen conversiepercentages beïnvloeden. Het gaat er essentieel om metrics van je website voor de verandering te vergelijken (de "voor" periode) met metrics van na de verandering (de "na" periode). Het uiteindelijke doel is om te zien of je updates het gebruikersgedrag positief of negatief beïnvloeden.
De problemen met BA testen
Hoewel BA testen eenvoudig lijkt, zit het vol met potentiële valkuilen. Verschillende externe factoren kunnen je resultaten vertroebelen, wat leidt tot misleidende conclusies:
Externe invloeden
Je nieuwe ontwerp kan inderdaad inferieur zijn aan het oude, maar andere variabelen kunnen ook een rol spelen. Externe factoren zoals seizoensgebonden verkeerswijzigingen, variaties in bedrijfscycli, marketingtactieken en zelfs technische problemen kunnen je resultaten vertekenen. Het ontwarren van deze invloeden is essentieel voor nauwkeurige analyse.
Seizoensinvloeden en verkeersvariaties
Seizoentrends kunnen je conversiepercentages sterk beïnvloeden. Zo zien e-commerce websites typisch een piek in verkeer tijdens het vakantieseizoen, terwijl B2B-bedrijven wellicht schommelingen zien in leads op basis van fiscale cycli. Het niet in overweging nemen van deze trends kan leiden tot verkeerde aannames over je ontwerpveranderingen.
Interne veranderingen
Veranderingen binnen je bedrijf, zoals een nieuwe marketingcampagne of een gewijzigde verkeersverwervingsstrategie, kunnen ook invloed hebben op je BA testresultaten. Bijvoorbeeld, als een plotselinge marketingboost samenvalt met je ontwerpverandering, zul je moeite hebben om vast te stellen of het de ontwerpverandering is die de conversieverandering heeft veroorzaakt of de marketinginspanning.
Acties van concurrenten
De strategieën van je concurrenten kunnen ook roet in het eten gooien bij je BA testresultaten. Verhoogde advertentie-uitgaven van concurrenten, nieuwe promoties of agressieve prijsstelling kunnen je verkeer wegleiden, waardoor je conclusies worden vertekend.
Oplossingen vanuit AB-testen
Om de bovenstaande problemen te verhelpen, kunnen AB-testtactieken een meer genuanceerde analyse bieden. In tegenstelling tot BA testen toont AB testen verschillende versies van een pagina aan verschillende gebruikersgroepen tegelijk, waardoor veel externe variabelen worden geneutraliseerd.
Vergelijkbare segmenten creëren
Om de nauwkeurigheid van AB testen te benaderen, verdeel je verkeer in vergelijkbare segmenten tijdens BA testen. Isoleer bijvoorbeeld de data om alleen bezoekers op te nemen die de pagina's hebben bekeken die zijn beïnvloed door je ontwerpveranderingen.
Correcte tijdsperioden
Het selecteren van de juiste tijdsperiodes is van cruciaal belang. Kies duur omvangrijk genoeg de data vast te leggen, waarbij je typisch minstens 100 conversies target om fouten te minimaliseren. Vermijd kortetermijnfluctuaties door te kiezen voor langere periodes—maandelijkse of kwartaalperiodes bieden meestal meer betrouwbare data.
Consistente metrics
Vergelijk conversiepercentages in plaats van ruwe conversiecijfers. Deze benadering houdt rekening met onvermijdelijke verkeerswijzigingen en richt zich uitsluitend op gedragsveranderingen van gebruikers in verschillende periodes.
Gebruik van A/B-testcalculators
Voor een statistische benadering, maak gebruik van online beschikbare AB testcalculators. Deze tools geven je een P-waarde, die je helpt te bepalen of waargenomen veranderingen statistisch significant zijn of slechts toeval.
Implementatie van best practices voor BA testen
Het toepassen van AB teststrategieën in een BA testkader gaat niet alleen over data; het gaat ook over uitvoering.
Segmentatie
Stem je segmenten zorgvuldig af. Bijvoorbeeld, als je een productpagina opnieuw hebt ontworpen, analyseer dan alleen het verkeer dat op die pagina's landt. Soortgelijk, wijzigingen in sitebrede elementen zoals de header zouden rekening moeten houden met al het verkeer op de site.
Consistentie van parameters
Zorg ervoor dat de "voor" en "na" periodes consistent zijn in lengte en vergelijkbare verkeerskwaliteit en -kwantiteit vastleggen. Richt je op metrics zoals omzet per bezoek of conversiepercentage, die een genuanceerder beeld bieden van prestatiewijzigingen.
Seizoens- en externe factoren
Wees voorzichtig met intra-week en intra-maand seizoensinvloeden. Door identieke tijdsframes uit vorige perioden te vergelijken, kan je deze factoren normaliseren en een duidelijker beeld krijgen. Wees echter voorzichtig met jaar-op-jaar vergelijkingen, aangezien ingrijpende veranderingen zoals pandemieën het bezoekersgedrag aanzienlijk kunnen veranderen.
Statistieke striktheid
Streef naar grotere steekproefgroottes. Een vuistregel is om je typische doel te verdubbelen, bijvoorbeeld te wachten op 200 conversies in plaats van 100 om je data te verfijnen. Gebruik P-waarden om je bevindingen te versterken, waarbij je streeft naar een rigoureuze drempel van 0.01 voor meer vertrouwen.
Conclusie
BA testen kan een krachtig instrument zijn voor het optimaliseren van websites, maar het gaat gepaard met nuances en complexiteiten. Door AB testtactieken te integreren, versterk je je analyse, minimaliseer je fouten en verhoog je de betrouwbaarheid van je conclusies. Deze mix van methoden helpt niet alleen bij betere besluitvorming, maar zorgt er ook voor dat je echt begrijpt wat de impact is van elke aanpassing en verandering op je site.
Veelgestelde vragen
Wat is het belangrijkste verschil tussen AB-testen en BA-testen?
AB testen toont verschillende versies aan verschillende gebruikersgroepen tegelijk, waardoor externe invloeden worden geminimaliseerd. BA testen daarentegen vergelijkt periodes voor en na veranderingen, waardoor het vatbaar is voor seizoensgebonden en externe variabiliteit.
Hoe lang moet ik een BA test uitvoeren?
Voer je BA test lang genoeg uit om minstens 100-200 conversies vast te leggen voor betrouwbare data. Typisch kan een maand of langer een robuuste dataset leveren, rekening houdend met kortetermijnfluctuaties.
Waarom zou ik conversiepercentages gebruiken in plaats van ruwe conversiecijfers bij BA testen?
Conversiepercentages bieden een op percentages gebaseerd perspectief dat verkeerswijzigingen tussen verschillende periodes in overweging neemt, waardoor een duidelijkere maatstaf van gedragsveranderingen van gebruikers ontstaat.
Kunnen externe factoren BA-testresultaten volledig tenietdoen?
Hoewel externe factoren BA testen kunnen beïnvloeden, kunnen stringente AB-testtactieken zoals correcte segmentatie en statistische validatie deze effecten verzachten, waardoor een nauwkeuriger beeld ontstaat.
Is jaar-op-jaar analyse nuttig bij BA testen?
Jaar-op-jaar analyse kan helpen om seizoensgebondenheid te controleren, maar wees voorzichtig met ingrijpende veranderingen in gebruikersgedrag als gevolg van externe gebeurtenissen zoals pandemieën, die resultaten kunnen vertekenen.
Door deze verduidelijkte inzichten en strategieën te implementeren, kan je BA testen gebruiken als een betrouwbare benadering om je website te optimaliseren, waardoor je geïnformeerde beslissingen kunt nemen ondersteund door robuuste data-analyse.
