How to

Slim A/B-testen voor meer conversie met je webshop

0

A/B-testen is in. Dat is niet zomaar, want goed uitgevoerde A/B-testen helpen je om het conversiepercentage voor je webshop te verhogen. Belangrijk voor je omzet dus. En zeker als de concurrentie online toeneemt. Maar: er zijn oneindig veel variabelen die je kunt testen en schieten met hagel wil je niet. Hoe kom je dan tot uitkomsten waar je echt iets aan hebt?

Stel…

Je hebt honderdduizend bezoekers per week op de homepage van je webshop. Daarvan klikt 60% door naar je productpagina’s. Van die 60% rekent 3% daadwerkelijk iets af. Dat zijn 1.800 transacties. Herstel: dat zijn 98.200 gemiste kansen. Oeps. Tijd om je eens achter de oren te krabben.

Meer conversie naar je eigen webshop

Een site moet aantrekkelijk zijn en gebruiksvriendelijk, anders haken bezoekers af. Dat weten we allemaal. Maar wat een bezoeker verlangt aan informatie en gemak in de webshop, verschilt weer van product tot product en van doelgroep tot doelgroep. Er zijn dus oneindig veel manieren om je shop in te richten.

Oneindig veel keuzes voor wat betreft design, lay-out, content en techniek. Het moge duidelijk zijn dat er geen universele waarheid is voor de optimale inrichting van een webshop. Anders zouden alle webshops er wel hetzelfde uitzien en zouden A/B-testen niet zo populair zijn. Maar wat werkt dan het beste voor je eigen webshop als je meer conversie wilt?

Hoe ga je A/B-testen?

Lukraak iets veranderen en hopen dat je meer conversie krijgt, heeft weinig zin. Hieronder beschrijf ik specifiek hoe je nu tot de slimste A/B-test komt. Pas als je redelijk precies weet wáár het fout gaat en vooral ook waaróm, kun je gaan onderzoeken of een andere opzet beter werkt.

ab_frankwatching1

A/B-testen wordt steeds belangrijker voor webshops.

Stap 1: Waar gaat het mis? Check Google Analytics

Om erachter te komen wat je wilt testen, heb je eerst een enorme lading aan gegevens nodig. Een goed startpunt is Google Analytics. Uit de statistieken in Google Analytics leid je vrij eenvoudig af waar het fout gaat. De bounce rate bijvoorbeeld geeft aan welk percentage bezoekers de site na binnenkomst meteen weer verlaat. Ook kun je zien welke pagina’s veel bezocht worden, welke minder, en hoe lang mensen op elke pagina blijven. Google Analytics geeft je dus een indicatie van de pagina’s die je aan een A/B-test kunt onderwerpen.

ab_frankwatching2 (1)

Het bouncepercentage laat zien hoeveel mensen de pagina direct weer verlaten.

Stap 2: Waarom gaat het mis? Check Hotjar

Als je weet wáár het mis gaat, wil je natuurlijk ook weten waaróm het dan mis gaat. Waarom wordt naar bepaalde pagina’s wel doorgeklikt en naar andere niet? Waarom blijven mensen op de ene pagina langer dan op de andere? Waarom haken mensen alsnog af op de check-out pagina?

Google Analytics helpt je hier niet, maar Hotjar wel. Hotjar is een waanzinnig mooie module die vrij eenvoudig te koppelen is aan je Magento-webshop. In Hotjar zie je onder andere heatmaps, waarop je kunt aflezen waar mensen veel op klikken. Ook zie je hoeveel procent van de bezoekers helemaal doorscrolt naar beneden. Je kunt zelfs per (anonieme) bezoeker zien wat de bewegingen van de muis zijn geweest. Je ziet letterlijk een filmpje waarop je de muisbewegingen volgt. Je ziet hoe mensen zoeken, of en waar ze aarzelen en je ziet ook waar mensen moeiteloos doorklikken. Als mensen afhaken, zie je precies op welk moment ze dat doen.

heatmap-356667-scroll-desktop

Hotjar laat onder andere zien hoever mensen doorscrollen op de website.

heatmap-356667-click-desktop

Hotjar laat zien op welke onderdelen veel geklikt wordt.

Stap 3: Stel hypotheses op die je kunt testen

Op basis van onderzoek via Google Analytics en Hotjar zul je bepaalde vermoedens en inzichten krijgen. Bijvoorbeeld: ‘De meeste mensen op productpagina X scrollen niet helemaal naar beneden en ze zien daardoor de bestelbutton niet’. Of: ‘Mensen haken af op het moment dat ze een account moeten aanmaken’. Dit soort inzichten leiden tot hypotheses: concrete aannames die je kunt testen met A/B-testen.

Voorbeelden van hypotheses:

  • Als de bestelbutton hoger op de pagina staat, wordt er meer besteld.
  • Als mensen geen account meer hoeven aan te maken voordat ze bestellen, neemt het percentage bezoekers dat over gaat tot bestellen toe.

Of:

  • Tekst plaatsen onder de afrekenbutton zorgt voor een hoger conversiepercentage.
  • Korting aangeven in euro’s is aantrekkelijker dan kortingspercentages.
  • Als ik het menu weghaal op de checkout-pagina (minder afleiding), breken minder mensen het aankoopproces af.
  • Een blok met USP’s laten opkomen als mensen over de pagina scrollen zorgt dat meer mensen naar de afrekenpagina gaan.
  • Schaarste aangeven (‘laatste drie!’) verleidt meer mensen tot een aankoop.

Denk aan de buren

Natuurlijk vergt het nogal wat tijd om te inventariseren waar het misgaat, en wat de mogelijke oorzaken zijn. En uiteindelijk weet je nooit honderd procent zeker waarom mensen afhaken. Misschien stopte iemand met het aankoopproces omdat er te veel gegevens moesten worden ingevuld, of omdat er te veel pagina’s waren voordat de winkelwagen werd bereikt. Maar misschien stopt iemand ook wel omdat er aangebeld werd en de buren onverwachts langskwamen met een fles wijn en hapjes. Dat kan natuurlijk – afhankelijk van de band die je met je buren hebt – zomaar eens gebeuren.

Als webshophouder zul je er waarschijnlijk nooit achter komen. Het is dus zaak om alles goed te bekijken en op basis van patronen die vaak voorkomen een hypothese op te stellen. Een hypothese die getest kan worden.

Stap 4: Maak een testplan

Omdat je misschien behoorlijk wat hypotheses verzamelt die je wilt testen, is het handig om al je aannames te verzamelen in een excelbestand, waarin je in ieder geval omschrijft:

  • Probleem (bijvoorbeeld: ‘Bezoekers haken af’, of ‘Mensen scrollen niet naar beneden’).
  • Prioriteit (schaal 1 – 5).
  • Om welke pagina gaat het?
  • Op welk device speelt het probleem (vooral)?
  • Bij welke browserversie speelt het probleem (vooral)?
  • Hypothese: wat wil je testen ten opzichte van de huidige situatie en hoe?
  • Wanneer test je deze hypothese + deadline? (Zodat je ziet welke test er nu loopt en wanneer je aan de volgende kunt beginnen.)

Stap 5: Testen!

Als je weet welke pagina’s niet optimaal presteren en als je een vermoeden hebt waar dat door komt, is het tijd om te gaan testen. Hoewel? Let even goed op. Statistieken zijn leuk, maar gebruik ook zeker je gezonde boerenverstand. Misschien zijn er nog variabelen die invloed hebben op de testresultaten. Ga bijvoorbeeld nooit A/B-testen in een salesperiode. De kans is namelijk groot dat de resultaten die je dan krijgt niet representatief zijn, omdat je vanwege de sales sowieso al meer bezoekers trekt. Test ook niet al je hypotheses tegelijkertijd. Als je te veel variabelen tegelijkertijd test – zeker als het variabelen zijn die elkaar direct of indirect beïnvloeden – dan zijn je resultaten misschien wel gunstig, maar je weet niet precies waardoor.

Statistieken zijn leuk, maar gebruik ook zeker je gezonde boerenverstand. Misschien zijn er nog variabelen die invloed hebben op de testresultaten.

Stap 6: Aanpassen

Na een periode van testen, weet je welke opzet van een specifieke pagina, of van een bepaald paginaonderdeel het beste werkt. A, of B! Verkregen informatie kun je vaak verwerken in je hele webshop.

Zo blijf je je voorsprong vergroten

Het mooie is dat A/B-testen iets is wat je kunt blijven doen om je webshop steeds weer te verbeteren. Als je maar goed blijft kijken waar het mis gaat en waarom, zul je zien dat je goed voorbereide en goed doordachte A/B-testen doorlopend leiden tot meer online resultaat. Zo laat je de concurrentie steeds verder achter je.

Foto intro met dank aan 123RF.