Een A/B-test opzetten

Je denkt dat een andere kop, een kortere pagina of een andere knop meer aanvragen oplevert. Met een A/B-test hoef je dat niet te raden: je laat beide versies tegelijk aan echte bezoekers zien en meet welke beter werkt. Dat klinkt eenvoudig, maar een slecht opgezette test geeft schijnzekerheid. Deze handleiding helpt je het goed te doen.

Wanneer is een A/B-test zinvol?

• Je hebt voldoende verkeer en conversies op de pagina. Bij een paar conversies per week duurt een test maanden of geeft hij geen betrouwbare uitkomst.
• Je hebt een onderbouwd idee op basis van data, onderzoek of feedback.
• De verandering is groot genoeg om een meetbaar verschil te kunnen maken.

Bij weinig verkeer kun je beter verbeteren op basis van gebruikerstests, sessieopnames en klantfeedback, en het effect volgen over een langere periode.

Stap 1: formuleer een hypothese

"Als we de prijsindicatie bovenaan de dienstpagina tonen, dan vragen meer bezoekers een offerte aan, omdat uit sessieopnames blijkt dat bezoekers naar prijsinformatie zoeken." Zie Een CRO-hypothese opstellen.

Stap 2: kies je meetdoel

• Primaire conversie: de actie waar het om draait, zoals een aanvraag of aankoop.
• Secundaire metingen: klikken op de knop, scrolldiepte, microconversies. Zie Microconversies bepalen.
• Zorg dat de meting werkt vóór je start.

Stap 3: maak de variant

Test één duidelijke verandering of een samenhangende set veranderingen met één idee erachter. Als je tien dingen tegelijk wijzigt, weet je niet wat het verschil maakte.

Stap 4: bepaal looptijd en steekproef

• Gebruik een rekenhulp voor steekproefgrootte: die vertelt hoeveel bezoekers per variant nodig zijn, op basis van je huidige conversieratio en het verschil dat je wilt kunnen aantonen.
• Laat de test minstens één of twee volledige weken lopen, zodat verschillen tussen weekdagen worden meegenomen.
• Stop niet vroegtijdig omdat één variant voorloopt.

Stap 5: voer de test uit

Je kunt testen met een A/B-testtool, met de testfuncties van je platform (sommige websitebouwers en e-mailtools hebben die) of met een eenvoudige splitsing via je advertentieplatform. Let op:

• verdeel bezoekers willekeurig en laat een bezoeker steeds dezelfde variant zien;
• voorkom flikkering (de oude versie die kort zichtbaar is);
• controleer beide varianten op mobiel en desktop.

Stap 6: lees de uitkomst

• Kijk naar de statistische betrouwbaarheid die je tool aangeeft, maar ook naar de omvang van het verschil.
• Controleer of de uitkomst consistent is per apparaat en bron.
• Geen verschil is ook een uitkomst: de verandering maakte kennelijk weinig uit.
• Leg vast wat je testte, de uitkomst en wat je ervan leerde.

Hoeveel bezoekers heb je nodig?

Een rekenvoorbeeld laat zien waarom verkeer zo bepalend is. Stel: je pagina converteert 3%, en je wilt een verbetering naar 3,6% (20% beter) kunnen aantonen met de gebruikelijke instellingen (95% betrouwbaarheid, 80% onderscheidend vermogen). Dan heb je ongeveer 14.000 bezoekers per variant nodig, samen zo'n 28.000. Met 2.000 bezoekers per week duurt die test ruim drie maanden.

Wil je een kleiner verschil aantonen, dan heb je nog veel meer bezoekers nodig. Daarom testen kleinere websites beter grote veranderingen, of meten ze een conversie die vaker voorkomt, zoals een klik op de hoofdknop, als tussenstap. Bereken het voor je eigen situatie met een steekproefcalculator.

Welke tool?

Google Optimize, jarenlang de gratis standaardoptie, is in september 2023 gestopt. Alternatieven zijn betaalde A/B-testtools, de testfuncties in je websiteplatform of e-mailtool, en experimenten in Google Ads voor advertentie- en landingspaginavarianten. Let bij elke tool op snelheid (flikkering), privacy en cookietoestemming, en of de resultaten in je eigen analytics terechtkomen.

Valkuilen

• Te weinig verkeer.
• Tussentijds stoppen.
• Meerdere tests op dezelfde pagina die elkaar beïnvloeden.
• Seizoens- of campagne-effecten tijdens de test.

Voorbeeld

Stel: een webshop met enkele honderden bestellingen per week test op de productpagina een variant waarin de levertijd en retourinformatie direct onder de prijs staan, in plaats van onderaan. De test loopt drie weken met een vooraf berekende steekproef. Variant B levert een hoger percentage toevoegingen aan de winkelwagen op; de uitkomst is consistent op mobiel en desktop, en de variant wordt standaard.

Veelgestelde vragen

Hoeveel bezoekers heb ik nodig?

Dat hangt af van je conversieratio en het verschil dat je wilt meten. Gebruik een steekproefcalculator; vaak gaat het om duizenden bezoekers per variant.

Hoe lang moet een test lopen?

Minstens één tot twee volledige weken en tot de vooraf bepaalde steekproef is bereikt.

Is een A/B-test slecht voor SEO?

Niet als je het netjes doet: geen verschillende inhoud voor zoekmachines en bezoekers, en tijdelijke redirects als je met aparte URL's test.

Kan ik meer dan twee varianten testen?

Ja, maar dan heb je meer verkeer nodig.

Wat als de test niets oplevert?

Dan weet je dat deze verandering weinig uitmaakt. Leg het vast en test een volgend, groter idee.

Hulp nodig?

Wil je je website op basis van data en tests laten verbeteren? Bekijk onze dienst growth marketing.

Bepaal vóór de start hoe lang de test loopt en wanneer je een winnaar aanwijst. Wie tussentijds blijft kijken en stopt zodra B even voorloopt, trekt vaak verkeerde conclusies.