Wat is A/B-testen?

A/B-testen (ook wel split-testen genoemd) is een methode om dezelfde webpagina met twee verschillende aanpassingen tegelijkertijd aan verschillende gebruikerssegmenten te tonen en te bekijken welke variant meer verkeer naar de website genereert.

Meestal, bij A/B-testen, zijn de aanpassingen die zorgen voor hogere conversies de succesvolle, en dat kan je helpen om je site te optimaliseren voor betere resultaten. Goed doordacht Shopify A/B-testen hebben een enorme impact op het behalen van marketing succes en kunnen je advertentie-inspanningen aanzienlijk productiever en succesvoller maken.

Hoe kan A/B-testen je bedrijf helpen?

In de zakenwereld van vandaag worstelen de meeste eCommerce-winkels met een hoog percentage van winkelwagenverlating en ongekwalificeerde leads per maand. Deze worden veroorzaakt door veelvoorkomende problemen zoals conversie-trechters, winkelwagenpagina's, afrekenen processen, enzovoort.

Laten we eens kijken waarom je A/B-testen zou moeten doen om deze site-optimalisatie problemen aan te pakken:

1. Haal meer rendement uit bestaand verkeer

De meeste handelaren begrijpen dat de kosten van het verkrijgen van kwalitatief verkeer enorm kunnen zijn. A/B-testen stellen je in staat om je huidige verkeer te maximaliseren en helpen je de conversie te verhogen zonder te investeren in het verkrijgen van nieuw verkeer.

2. Verlaagt de bouncerate

Een van de belangrijkste metingen om de prestaties van je site te beoordelen is de bouncepercentages. Er kunnen veel redenen zijn voor een hoge bouncepercentages van je site, zoals te veel opties, onduidelijke verwachtingen, enzovoort. Omdat verschillende sites verschillende doelen hebben en verschillende doelgroepen bedienen, is er geen gegarandeerde methode om de bouncepercentages te verlagen. Een van de beste methoden is A/B-testen. Hiermee kun je verschillende onderdelen van je Shopify site testen tot je het beste patroon vindt. Zo kun je de gebruikerservaring verbeteren en de bouncepercentages verlagen.

3. Behaal statistische analyses

Aangezien A/B-testen een op data gebaseerde aanpak is zonder ruimte voor giswerk of aannames, kunnen we statistisch bepalen welke variaties van dezelfde sitepagina 'succesvol' en 'mislukt' zijn op basis van metrics zoals de gemiddelde sessie van de pagina, CTR, winkelwagenverlating, actieve bezoekers, enzovoort.

4. Laag-risico aanpassingen

A/B-testen vermindert het risico om je huidige conversiepercentage in gevaar te brengen door ons in staat te stellen kleine wijzigingen aan te brengen aan je Shopify-site in plaats van je hele site opnieuw te ontwerpen.

Stel dat je van plan bent een nieuwe functie te lanceren, dan kun je A/B-testen uitvoeren op de kopie van je website om je publiek te voorspellen. Het kan zeer winstgevend zijn als de wijzigingen de aankoopfunnel verbeteren.


Hoe werkt A/B-testen?

Stel dat je je wilt concentreren op het aantal mensen dat een gratis demo op je site aanvraagt. Je besluit een A/B-test uit te voeren met je klikknop met twee verschillende varianten.

Laten we zeggen, A als eerste variant en B als de tweede variant worden getoond aan je gebruikers in verschillende fragmenten, waarna de variant die na een vastgestelde periode meer verkeer genereert de 'winnaar' is. Ze passen de wijzigingen zelfs automatisch toe wanneer ze een succes kiezen.

Wat moet de juiste duur zijn om je A/B-test uit te voeren?

A/B-testen is geen kortetermijnproject. Afhankelijk van de hoeveelheid verkeer die je ontvangt, moet je tests uitvoeren van enkele dagen tot enkele maanden. Bovendien dien je elke test slechts één keer uit te voeren voor de meest nauwkeurige resultaten.

Je zult geen grote hoeveelheid gebruikers krijgen als je de tests liever kort uitvoert. Aan de andere kant kan het uitvoeren van een test gedurende lange tijd ook vertekende resultaten opleveren. Omdat er meer factoren zijn die je niet onder controle hebt over een langere periode. Zorg ervoor dat je op de hoogte blijft van alles wat van invloed kan zijn op je testresultaten bij het beoordelen van je resultaten. Als je twijfelt, is het verstandig om opnieuw te testen.


‎Prioriteren van A/B-testideeën

Als je onderzoek doet naar A/B-testideeën, zul je veel ideeën krijgen, en elk speelt een essentiële rol in optimalisatie en dat is waar de prioritering van A/B-testen begint.

ICE:

ICE staat voor Impact, Vertrouwen en Gemak.

Hier,

Impact - Impact van je Shopify-sitepagina die je test.

Vertrouwen - Hoeveel vertrouwen heb je in je test.         

Gemak - Hoe eenvoudig is het om de A/B-test te maken?

Als je bijvoorbeeld de zelfanalyse-test gemakkelijk kunt uitvoeren zonder hulp van professionals, betekent dit dat je je eigen beslissing neemt.


PIE: 

PIE staat voor Potentieel, Belangrijkheid en Gemak. 

Evenzo in PIE

P- Potentieel van de Shopify-pagina die je test.

B - Impact van je gecontroleerde Shopify-sitepagina.

E- Hoe eenvoudig is het om de test te maken?

Als je bijvoorbeeld klaar bent met je test en een maximale hoeveelheid verkeer van je huidige publiek hebt, kun je verder gaan.

In beide gevallen van ICE en PIE prioriteringsmodel moeten gebruikers de scorewaarden instellen op een schaal van 1-10 en het resultaat is een som van drie variabelen.


PXL 

De PXL-prioritering is een ander type model dat is opgezet op basis van conversies. Dit betekent dat de gebruikers de antwoorden 'ja' of 'nee' moeten kiezen en de score wordt berekend op basis van de antwoorden van de gebruikers. Alle variabelen bij elkaar zullen een uiteindelijke totaalscore vormen.

Het effectieve CRO-platform stelt standaard de prioriteringsmodellen zoals PIE, PXL of ICE in. Je kunt ook je eigen unieke model plannen met je experimenten.


Een plan voor A/B-testen

Je kunt alles testen in je marketingmiddelen zoals functies, koppen, call-to-action knoppen, CTA-tekst, afbeeldingen, productbeschrijvingen, enzovoort. Om te weten welke potentiële patronen je kunt A/B-testen op je Shopify-site, bekijk van onze CRO gebaseerde A/B-testpatronen.

Conclusie

Na het lezen van deze blog over A/B-testen, hopen we dat je volledig bent voorzien van een compleet plan voor je eigen A/B-testen en optimalisatieroute. Onthoud, A/B-testen is waardevol als het gaat om het verhogen van je conversiepercentages. Als je ondersteuning nodig hebt bij het testen of je A/B-testen en optimalisatie efficiënt en snel wilt uitvoeren. Ontdek onze uitzonderlijke A/B Testpatronen en Conversie-optimalisatie pakketten nu! Je kunt ook contact opnemen met onze vriendelijke ondersteuningsteams op support@hulkcode.com

Veel testplezier :)