Wat is A/B-testen? Tips, tools en echte voorbeelden

Er zijn geweldige marketeers en er zijn geweldige marketeers die alles A/B testen.

Zij zijn degenen die 40% hogere open rates voor e-mails krijgen, terwijl jij je afvraagt waarom je campagnes floppen.

Ze krijgen klanten met meer dan de gemiddelde conversiepercentages waardoor je baas een dubbele blik werpt.

Ondertussen blijf je gissen naar wat werkt en wat niet.

Het zit zo: ze zijn niet per se slimmer dan jij. Ze testen gewoon hun aannames in plaats van op hun gevoel te vertrouwen.

A/B-testen is geen complex datawetenschappelijk experiment dat is voorbehouden aan techgiganten.

Het is een eenvoudige methode die iedereen kan gebruiken om betere beslissingen te nemen.

Als je dagelijkse taken bestaan uit het schrijven van e-mailonderwerpregels, het ontwerpen van landingspagina's of het opstellen van social media-posts, dan nemen A/B-tests het giswerk uit marketing weg.

Vandaag leggen we alles uit wat je moet weten over A/B-testen.

We behandelen de basis, lopen door echte voorbeelden en laten je precies zien welke tools je moet gebruiken.

Aan het eind weet je hoe je tests moet opzetten die je bedrijfsstatistieken daadwerkelijk verbeteren.

---

Belangrijkste opmerkingen

• A/B-tests vergelijken twee versies van inhoud om te zien welke beter presteert

• Statistische significantie is belangrijker dan onderbuikgevoel bij het nemen van beslissingen

• E-mailonderwerpregels, advertentieteksten en landingspagina's profiteren het meest van A/B-tests

• Er bestaan gratis testtools, maar betaalde platforms bieden meer geavanceerde functies

• De duur van de test moet ten minste één volledige bedrijfscyclus zijn

• Kleine veranderingen kunnen leiden tot enorme verbeteringen in conversiepercentages

---

Wat zijn A/B-tests?

A/B-testen is als een gecontroleerd experiment voor je marketing.

Je maakt twee versies van iets (versie A en versie B), laat ze zien aan verschillende groepen mensen en marketingkanalenen kijk dan welke beter presteert.

Zie het als een onderlinge competitie tussen jullie ideeën. 

In plaats van ruzie te maken over welke kop pakkender is of welke knopkleur beter converteert, laat je echte gegevens beslissen.

Het proces is eenvoudig: verdeel je publiek willekeurig, toon de helft van hen versie A, toon de andere helft versie B en meet vervolgens de resultaten.

De versie die wint wordt naar iedereen uitgerold.

Maar hier gaan de meeste mensen in de fout. Ze voeren drie dagen lang tests uit, zien dat versie B met 2% wint en verklaren de overwinning.

Echte A/B-tests vereisen statistische significantie.

Dat betekent dat je genoeg gegevens moet verzamelen om te bewijzen dat het verschil niet gewoon toeval is.

A/B-testen werkt omdat het marketingvooroordeel.

Je persoonlijke voorkeuren doen er niet toe. De mening van je baas doet er niet toe. Wat ertoe doet is wat mensen daadwerkelijk doet klikken, kopen of engageren.

Waarom zou je A/B-testen?

Omdat veronderstellingen bedrijven om zeep helpen.

Elke marketeer denkt te weten wat werkt.

We hebben allemaal theorieën over perfecte onderwerpregels, ideale knopkleuren en overtuigende teksten. Het probleem? We hebben het ongeveer de helft van de tijd mis.

A/B-testen bespaart je het volgende dure fouten.

In plaats van een campagne te lanceren op basis van wat "goed voelt", test je eerst kleine partijen. Als versie A mislukt, heb je slechts een fractie van je budget verspild.

Het voordeel is enorm. Kleine verbeteringen stapelen zich na verloop van tijd op.

Een 10% boost in e-mail open rates klinkt niet opwindend totdat je je realiseert dat dit elke maand 10% meer leads betekent voor de rest van het jaar.

A/B-testen bouwt ook vertrouwen in de organisatie op.

Als je met 95% zekerheid kunt bewijzen dat je rode knop beter presteerde dan de blauwe, stoppen belanghebbenden met het in twijfel trekken van je beslissingen. Gegevens verslaan meningen altijd.

Bovendien leer je dingen die je verrassen.

De kop waar je een hekel aan had, is misschien wel je topper. De e-mail die je te lang vond, converteert misschien beter dan je "punchy" versie.

Hoe werkt A/B-testen? Stap voor stap

Een A/B-test uitvoeren is geen raketwetenschap, maar er is een goede en een verkeerde manier om het te doen.

Stap 1: Kies een ding om te testen

Richt je op één variabele. Als je zowel de kop als de kleur van de knop verandert, weet je niet welke verandering de verbetering heeft veroorzaakt. Test eerst de kop en dan de kleur van de knop.

Stap 2: Stel een hypothese op

Test niet zomaar wat. Heb een theorie over waarom versie B beter zou kunnen presteren dan versie A.

Misschien denk je dat kortere onderwerpregels beter werken, of dat rode knoppen meer converteren dan blauwe.

Stap 3: Creëer je variaties

Bouw versie A (je controle) en versie B (je test). Houd al het andere identiek.

Als je e-mailonderwerpregels test, moet de e-mailinhoud precies hetzelfde zijn.

Stap 4: Splits je publiek willekeurig op

De meeste A/B-testprogramma's doen dit automatisch. Het sleutelwoord is "willekeurig". Stuur versie A niet naar je beste klanten en versie B niet naar alle anderen.

Stap 5: Bepaal de succescriteria

Wat meet je? Doorklikpercentages? Conversiepercentages? Inkomsten per bezoeker?

Kies je metriek voordat je begint met testen, niet nadat je de resultaten hebt gezien.

Stap 6: De steekproefgrootte bepalen

Gebruik een rekenmachine voor de steekproefgrootte om uit te zoeken hoeveel mensen je nodig hebt voor statistische significantie.

Dit hangt af van je huidige conversiepercentage en hoe groot de stijging is die je wilt detecteren.

Stap 7: Voer de test uit

Laat het lopen totdat je je beoogde steekproefgrootte of betrouwbaarheidsniveau hebt bereikt. Kijk niet dagelijks naar de resultaten en stop niet voortijdig alleen omdat één versie aan het winnen is.

Stap 8: Resultaten analyseren

Zoek naar statistische significantie, meestal 95% betrouwbaarheid of hoger.

Als je geen significantie vindt, heb je geen winnaar. Voer de test langer uit of accepteer dat er geen significant verschil is.

Stap 9: De winnaar implementeren

Rol de winnende versie uit naar je hele publiek. Documenteer wat je hebt geleerd en gebruik deze inzichten voor toekomstige tests.

Stap 10: Blijf testen

A/B-testen is een proces, geen eenmalige gebeurtenis. Als je eenmaal een winnaar hebt gevonden, test deze dan tegen een nieuwe uitdager.

A/B-tests in marketing: Gebruikscases

A/B-testen werkt voor bijna elk type marketingcontent.

Dit zijn de gebieden waar je de grootste impact zult zien:

1. E-mailonderwerpregels en oproepen tot actie

E-mail is een paradijs voor A/B-testen. Je kunt onderwerpregels, voorbeeldtekst, verzendtijdstippen, namen en e-mailinhoud testen. Onderwerpregels laten meestal de grootste verschillen zien.

Probeer de lengte (kort vs. lang), personalisatie (met vs. zonder voornamen), urgentie (beperkte tijd vs. altijd) en toon (formeel vs. informeel) te testen.

Zelfs kleine verbeteringen in open rates leiden tot meer inkomsten.

Oproep tot actie Knoppen zijn een andere goudmijn. Test verschillende kleuren, tekst, formaten en posities. "Nu kopen" werkt misschien beter dan "Aan de slag", of andersom.

2. Advertentiecampagnes en berichten op sociale media

Sociale mediaplatforms hebben ingebouwde A/B-tests voor advertenties.

Je kunt verschillende afbeeldingen, video's, koppen en beschrijvingen testen om te zien wat aanslaat bij je publiek.

Probeer voor organische posts verschillende posttijden, hashtagstrategieën en contentformaten uit.

Voor jouw publiek is video misschien wel beter dan afbeeldingen en carrouselposts zijn misschien wel beter dan losse afbeeldingen.

Als je AI-gegenereerde inhoud gebruikt voor advertenties of sociale berichten, overweeg dan het gebruik van Onzichtbare AI Humanizer om je tekst te verfijnen.

AI-geschreven tekst mist vaak de menselijke toets die zorgt voor betrokkenheid, en het vermenselijken ervan kan de prestaties in je A/B-tests verbeteren.

3. Landingspagina's en conversiepercentages

Landingspagina's bieden eindeloze testmogelijkheden.

Test koppen, subkoppen, afbeeldingen, formulieren, testimonials en paginalay-outs. Zelfs kleine veranderingen kunnen de conversie drastisch beïnvloeden.

Richt je eerst op elementen boven de vouw. De kop, de heldenafbeelding en de primaire call-to-action krijgen de meeste aandacht.

Zodra je die hebt geoptimaliseerd, ga je naar secundaire elementen.

4. Koppen en SEO-pagina's

Verschillende koppen kunnen je doorklikratio's uit zoekresultaten verdubbelen of verdrievoudigen.

Test emotionele versus logische oproepen, cijfers versus geen cijfers en verschillende zoekwoordplaatsingen.

Voor SEO inhoudJe kunt title-tags, meta descriptions en on-page headlines testen.

Search Console-gegevens laten zien welke pagina's veel vertoningen krijgen maar weinig klikken, waardoor ze perfecte kandidaten zijn voor headlinetests.

Wat zijn A/B-tests in sociale media en video-inhoud?

Social media A/B-testen gaat verder dan alleen advertenties.

Je kunt de prestaties van organische inhoud testen door verschillende benaderingen uit te proberen en de betrokkenheid te meten.

Test voor video-inhoud miniaturen, titels, videolengten en plaatsingstijden.

De algoritmes van YouTube en TikTok geven de voorkeur aan inhoud die mensen blijft kijken, dus het testen van verschillende haken en inhoudsstructuren kan je bereik vergroten.

Met Instagram en Facebook kun je Stories, Reels en gewone posts testen.

Probeer verschillende onderschriftlengtes, hashtagstrategieën en visuele stijlen. Wat werkt op het ene platform, kan mislukken op een ander platform.

Videominiaturen verdienen speciale aandacht. Ze geven vaak de doorslag of iemand je content bekijkt.

Test verschillende gezichtsuitdrukkingen, tekstoverlays en kleurenschema's.

LinkedIn content presteert anders dan Instagram content. Een professioneel publiek reageert op andere triggers dan een op entertainment gericht publiek.

Test formeel versus informeel taalgebruik, branchespecifieke versus algemene onderwerpen en verschillende inhoudsindelingen.

Tools voor het uitvoeren van A/B-tests: Gratis en betaald

Je hebt geen dure bedrijfssoftware nodig om te beginnen met A/B-testen.

Veel tools werken voor bedrijven van alle groottes.

Google Optimize (Sunset) alternatieven

Google Optimize was het gratis A/B-testprogramma totdat Google het in 2023 sloot.

Nu heb je alternatieven nodig.

• Optimizely is de beste keuze. Het is krachtig maar duur, ontworpen voor bedrijven met grote testbudgetten. De interface is intuïtief en de statistische analyse is solide.
• VWO (Visual Website Optimizer) zit in het midden. Het is betaalbaarder dan Optimizely, maar biedt meer mogelijkheden dan de basistools. Het is goed voor groeiende bedrijven die betrouwbare tests nodig hebben zonder enterprise prijzen.
• Unbounce biedt ingebouwde A/B-tests voor landingspagina's. Als je het al gebruikt voor het bouwen van pagina's, zijn de testfuncties handig en effectief.

E-mailplatforms

De meeste e-mailplatforms bevatten functies voor A/B-testen. Dit zijn onze favorieten: 

• Mailchimp laat je onderwerpregels, verzendtijden en inhoud testen voor gratis accounts. Hun interface maakt het eenvoudig om tests in te stellen en resultaten te interpreteren.
• Kit (voorheen ConvertKit) richt zich op creatieve bedrijven. Hun A/B-testfuncties werken goed voor nieuwsbrieven, cursuslanceringen en productpromoties. Met de automatiseringsfuncties kun je doorlopende tests instellen.
• ActiveCampaign combineert e-mailtests met geavanceerde automatisering. Je kunt e-mailsequenties testen, niet alleen afzonderlijke e-mails. Dit is krachtig voor complexe verkooptrechters.

Tools voor het testen van landingspagina's en advertenties

• Leadpages bevat A/B-tests in de meeste plannen. Je kunt verschillende paginaversies testen en conversies bijhouden zonder technische instellingen.
• Facebook advertentiemanager heeft ingebouwde A/B-tests voor advertentiecampagnes. Je kunt doelgroepen, creatieve middelen en plaatsing tegelijk testen. De interface is niet geweldig, maar de functionaliteit werkt.
• Google-advertenties kun je advertentieteksten, zoekwoorden en landingspagina's testen. De functies voor statistische significantie helpen je om zelfverzekerde beslissingen te nemen.

Overweeg voor het maken van inhoud het gebruik van De SEO-schrijver van Undetectable AI wanneer u meerdere versies van SEO-geoptimaliseerde inhoud nodig hebt om te testen.

Bij het uitvoeren van platform-specifieke testen, De onzichtbare AI-schrijver van Undetectable AI zorgt ervoor dat je testvariaties door AI-detectietools komen.

Beste A/B-testhulpmiddelen voor beginners

Leren A/B-testen vereist zowel theorie als praktijk.

Deze bronnen helpen je op weg.

• ConversieXL blog behandelt de grondbeginselen van A/B-testen met echte casestudy's. In hun artikelen worden complexe statistische concepten omgezet in praktisch advies.
• Optimizely's blog bevat testideeën en casestudy's van grote merken. Zelfs als je hun tool niet gebruikt, is de inhoud waardevol om te leren wat je moet testen.
• CXL Instituut biedt cursussen aan over conversieoptimalisatie en A/B-testen. De inhoud is geavanceerd, maar de investering waard als je serieus wilt testen.
• Neil Patel's blog heeft beginnersvriendelijke handleidingen voor A/B-testen. De inhoud is minder technisch maar meer bruikbaar voor kleine bedrijven.
• HubSpot Academie heeft gratis cursussen over A/B-testen en conversieoptimalisatie. De certificaten stellen niet veel voor, maar de inhoud is degelijk.
• VWO's blog publiceert casestudy's met voor/na-resultaten van echte tests. Deze voorbeelden helpen je te begrijpen welke verbeteringen realistisch zijn.

Gebruik voor statistische significantieberekeningen hulpmiddelen zoals De calculator voor A/B-testen van Evan Miller of de significantiecalculator van VWO.

Deze helpen je om steekproefgroottes te bepalen en resultaten correct te interpreteren.

Gebruik de widget hieronder om toegang te krijgen tot onze vertrouwde AI Detector en Humanizer.

Veelgestelde vragen over A/B-testen

Op gegevens vertrouwen we

A/B-testen verandert gissen in weten. In plaats van je af te vragen of je marketing werkt, krijg je definitieve antwoorden op basis van gegevens.

Het proces is niet ingewikkeld, maar het vereist wel discipline.

Je moet één variabele per keer testen, de tests lang genoeg laten duren om significantie te bereiken en de drang weerstaan om te vroeg winnaars uit te roepen.

Kies een element van je marketing waarover je je altijd al vragen hebt gesteld. Misschien zijn het de onderwerpregels van je e-mail of de kop van je landingspagina.

Stel een eenvoudige test op, laat hem goed draaien en kijk wat er gebeurt.

De resultaten kunnen je verrassen. De versie waarvan je dacht dat hij zou verliezen, zou wel eens kunnen winnen.

De verandering waarvan je dacht dat ze klein was, kan de naald aanzienlijk verplaatsen.

De meeste bedrijven laten geld liggen omdat ze niet testen.

Ze houden vast aan de eerste versie die werkt in plaats van de versie te vinden die het beste werkt.

Je concurrenten zijn waarschijnlijk aan het raden. En terwijl zij in vergaderingen debatteren over de kleuren van knoppen, kun jij ze testen.

Terwijl zij ruziën over krantenkoppen, kun jij ze meten.

En het beste deel? Je hoeft het niet alleen uit te zoeken.

Niet-opspoorbare AI biedt hulpmiddelen die je testproces ondersteunen, of je nu teksten maakt, ideeën genereert of analyseert wat werkte.