We leven in een tijd van datagedreven marketing. De tijden waarin marketing uitsluitend bestond uit geld ergens tegenaan gooien en hopen op een gunstig resultaat, zijn voorbij.
Waarom is het belangrijk om experimenten uit te voeren?
Zelfs als je geweldige inzichten hebt uit data en gebruikersonderzoek, blijft het moeilijk om te voorspellen hoe gebruikers zich zullen gedragen wanneer je veranderingen doorvoert. Testen neemt het giswerk uit het proces en stelt je in staat om er zeker van te zijn dat je de juiste beslissingen neemt.
Een teststrategie als kern van een conversie-optimalisatieprogramma verhoogt het aantal mensen dat converteert en verbetert je belangrijkste metrics. In feite kun je je marketingbudget beter laten werken. En in plaats van te investeren in meer marketing, kun je profiteren van de klanten die je al hebt door hun online klantreis te verbeteren.
Door je strategie op data te baseren, ben je wendbaar, maar belangrijker nog: je krijgt concrete feedback over wat werkt en wat niet. Je bent beter in staat om zakelijke beslissingen te nemen en tijd en geld te investeren in wat je bezoekers daadwerkelijk willen.
Wat is A/B-testen (split-testing)?
A/B-testen staat ook wel bekend als split-testing, wat ofwel exact hetzelfde is als A/B-testen, ofwel split-URL-testen betekent. Bij een klassieke A/B-test staan de 2 variaties op dezelfde URL, terwijl bij split-URL-testen je gewijzigde variatie op een andere URL staat (je bezoeker ziet het verschil uiteraard niet).
Met split-testing bepaal je de impact van content-, design- en functionaliteitswijzigingen op je website. Door meerdere versies van een webpagina te maken en data en statistieken te verzamelen voor een controlegroep (meestal A) en minstens één variatie (B), kunnen we leren hoe jouw ideeën het gebruikersgedrag beïnvloeden en uiteindelijk je belangrijkste doelen en doelstellingen.
Maar A/B-testen kost moeite om mee te beginnen en nog meer moeite om te beoefenen. Je moet een proces opzetten, een framework implementeren, wat over statistiek leren, een nieuwe tool instellen en leren gebruiken, en ervoor zorgen dat je daadwerkelijk accurate resultaten krijgt. De resultaten kunnen echter fantastisch zijn.
Wij gebruiken Google Optimize 360 voor split-testing
Google Optimize is een A/B-test- en personalisatieproduct, dat een perfecte oplossing is voor kleine en middelgrote bedrijven zoals het jouwe die krachtige testmogelijkheden nodig hebben. Het beste van alles is dat het direct bovenop Google Analytics is gebouwd, zodat je meteen je Analytics-data kunt gebruiken om A/B-tests uit te voeren en conversies op je site te verbeteren.
- Er is een gratis versie
- Eenvoudige setup en vertrouwde interface
- Data-uitwisseling en integratie binnen de Google-stack
- Geavanceerde doelgroeptargeting
- Geavanceerde rapportage
- Lessen sneller toepassen
- Visuele editor, geen code nodig
- Enterprise-schaalbaarheid
- Extra experimentdoelstellingen
- Complexe multivariate tests
- Dynamische, gepersonaliseerde content aanbieden
Personaliseer de ervaring van je klant
Google Optimize 360 stelt je in staat om gesegmenteerde klantervaringen te creëren en vervolgens die ervaringen te testen om betrokkenheid, interacties en conversiedoelen te verhogen.
Of het nu gaat om een op maat gemaakt bericht bij het afrekenen of een volledig vernieuwde homepage, Optimize laat je zien welke varianten je klanten aanspreken en biedt je de oplossingen die je nodig hebt om ze te leveren.
Dit niveau van personalisatie wordt mogelijk gemaakt door het open systeem van Optimize 360 en de nauwe integratie met Google Analytics 360. Een ander belangrijk onderscheidend kenmerk is de superieure gebruikersprivacy, waardoor nauwkeurige remarketing mogelijk is zonder de persoonlijke gegevens van gebruikers in gevaar te brengen.
We kunnen je ook helpen bij het creëren en benutten van bestaande klantsegmenten in Google Analytics 360 voor nauwkeurige targeting en het leveren van gepersonaliseerde klantervaringen voor elk van je doelsegmenten.
De winnende experimenten implementeren
Zodra een A/B- of multivariate testexperiment is afgerond, kunnen we beginnen met een post-testanalyse om de resultaten te evalueren, conclusies te trekken en te beslissen welke actie we vervolgens moeten ondernemen. Het is cruciaal dat we experimenten alleen afsluiten wanneer we voldoende data hebben om geldige conclusies te trekken. Voor een websitetest omvat dit een minimaal aantal conversies, een minimaal aantal bedrijfscycli en uiteraard statistische significantie voor onze testdoelen.
Een oplossing op maat voor jouw testbehoeften
Elk bedrijf heeft een advisering op maat nodig om specifieke uitdagingen, kansen en doelen aan te pakken. Webfluentia gebruikt een datagedreven testproces om aan jouw unieke behoeften te voldoen en het maximale uit je experimenten te halen.
