Wat is A/B testing?

A/B-testen, ook wel split testing genoemd, is een methode om twee versies van een webpagina of app tegen elkaar te vergelijken om te bepalen welke het beste presteert. Deze techniek wordt vaak gebruikt in de marketing om de effectiviteit van verschillende ontwerpelementen of functies op een website of app te testen. Door een A/B-test uit te voeren, kunnen bedrijven waardevolle gegevens verzamelen over hoe gebruikers met hun product omgaan, en deze informatie gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen over het ontwerp en de functionaliteit ervan. A/B testen zijn een belangrijk onderdeel van conversie optimalisatie.

Het basiselement achter A/B-testen is eenvoudig: er worden twee versies van een webpagina of app gemaakt, met slechts één verschil tussen hen. Bijvoorbeeld, één versie kan een rood “Koop nu”-knop hebben, terwijl de andere versie een blauwe knop heeft. Een groep gebruikers wordt vervolgens één versie getoond (de “A”-versie), terwijl een andere groep de andere versie ziet (de “B”-versie). Het gedrag van de gebruikers in elke groep wordt vervolgens vergeleken om te zien welke versie beter heeft gepresteerd. Vergelijkingen worden gedaan op basis van een vooraf bepaalde metriek, zoals het aantal klikken op de “Koop nu”-knop of de tijd die ze op de pagina hebben doorgebracht.

Om een A/B-test uit te voeren, moeten bedrijven eerst beslissen over de metriek die ze willen testen. Dit kan van alles zijn, van het aantal klikken op een bepaalde knop tot de tijd die gebruikers op de pagina doorbrengen. Zodra de metriek is gekozen, worden de twee versies van de webpagina of app gemaakt en wordt een steekproefgroep gebruikers geselecteerd om aan de test deel te nemen. De gebruikers worden vervolgens willekeurig toegewezen aan één van de twee groepen, en het gedrag van elke groep wordt gevolgd en vergeleken.

Een van de belangrijkste voordelen van A/B-testen is dat het bedrijven in staat stelt om gegevens te verzamelen over hoe gebruikers met hun product omgaan in een gecontroleerde, wetenschappelijke manier. Dit kan waardevolle inzichten opleveren die kunnen worden gebruikt om het ontwerp te optimaliseren voor een zo goed mogelijke User Experience (UX).