How to, Onderzoek

Hoe maak je een hypothese voor een A/B-test?

0

In mijn vorige artikel over A/B-testing heb ik enkele tools met elkaar vergeleken. Een testing tool is natuurlijk een middel en geen einddoel. Eerst moet je natuurlijk weten wat je precies gaat testen. Daarnaast is het zaak om je doelen te bepalen. Wat wil je bereiken met de A/B-test?

Analyseer je website vóórdat je een A/B-test opzet

Het testen van buttonformaten en -kleuren is natuurlijk goed om mee te starten. Maar op een gegeven moment ben je hiermee uitgetest. Daarom is het belangrijk om een A/B-test met onderbouwde hypothese op te zetten. Een hypothese is een veronderstelling over hoe je een conversieprobleem denkt op te lossen. Ik gebruik het LIFT-model als inspiratiebron voor het opstellen van hypotheses. LIFT staat voor Landingpage influence Function for tests. Dit model gebruikt de volgende conversiefactoren om een testhypothese op te stellen:

  1. Waardepropositie: wat zijn de voordelen van jouw product/dienst voor de gebruiker?
  2. Relevantie: hoe relevant is jouw content voor de gebruiker?
  3. Helderheid/duidelijkheid: communiceer je via jouw content één boodschap?
  4. Afleidingen: welke content leidt af van het uiteindelijke doel?
  5. Onzekerheden: welke content kan de gebruiker onzeker maken?
  6. Urgentie: communiceer je via jouw call-to-actions dat de gebruiker nu actie dient te ondernemen?

Praktijkvoorbeeld

Ik heb deze analyse voor mijn homepage uitgevoerd. Op welke conversiefactoren kan ik beter inspelen?

  1. Waardepropositie: wat zijn nu eigenlijk de voordelen van mijn trainingen voor de gebruiker?
  2. Onzekerheden: hoe weet de gebruiker dat ik een goede/betrouwbare Google Analytics trainer ben?
  3. Urgentie: welke actie moet de gebruiker eigenlijk ondernemen op mijn site?

Voorbeeld analyse conversie factoren

Gebruik feedback van je gebruiker

Dit is natuurlijk mijn analyse. Veel beter is natuurlijk om feedback aan je gebruiker te vragen. Welke tools kun je gebruiken om deze feedback te verkrijgen?

1. Online enquête/feedback tool

Hiermee kom je achter het doel van de websitebezoekers. Dit geeft je input voor een op te zetten A/B-test. Bijvoorbeeld: begrijpen de bezoekers jouw producten/diensten op de homepage? Qualaroo is een zeer geschikte tool om hiervoor te gebruiken.

2. Five second test

Je kunt ook 10-15 gebruikers 5 seconden mee laten kijken naar jouw homepage. Dit is een zeer eenvoudige wijze om feedback te verkrijgen van je gebruikers. Je kunt de volgende zaken leren via een dergelijke test:

  • Begrijpt de gebruiker überhaupt waar jouw website over gaat?
  • Kan de gebruiker aangeven voor wie de website is gemaakt?
  • Kan de gebruiker aangeven welke doel(en) je kunt bereiken via jouw website? VerifyApp is een zeer geschikte tool om hiervoor te gebruiken.

3. Remote user test

Je kunt ook een remote usability test laten uitvoeren om testideeën te krijgen voor jouw A/B-test. Binnen deze test geef je respondenten enkele taken mee. Bijvoorbeeld: je bent op zoek naar een Google Analytics training, die je opleidt tot ‘qualified individual’. Deze mag niet meer kosten dan 395 euro. Doorloop de stappen hiervoor en geef aan wat je goed en minder goed vindt aan deze website. Deze feedback kun je na afloop bekijken in een videoclip.

Wat leer je van een remote usability test?

  • De eerste indruk van de gebruiker. Begrijpt de gebruiker wat je kunt doen op jouw website?
  • De informatiebehoefte van de gebruiker. Welke informatie heeft de gebruiker nodig om zijn doel te kunnen bereiken?
  • De afhaakmomenten van de gebruiker op jouw site. Op welke invulvelden raakt de gebruiker het spoor bijster?

Bekijk hier een voorbeeld van een remote usability test.

Stel een onderbouwde testhypothese op

Deze 3 usability tools kun je gaan gebruiken om input te krijgen voor een op te zetten A/B-test. Vervolgens komt het allerbelangrijkste onderdeel aan bod: het opstellen van de testhypothese. Waar moet deze aan voldoen?

  • Deze moet het conversieprobleem oplossen.
  • Deze moet marketinginzichten opleveren, zodat je deze bevindingen ook voor andere delen op de site kunt gaan testen.
  • Je moet kunnen bepalen of de test succesvol was of niet.

Bij het bedenken van een testhypothese draai ik een conversieprobleem om in een conversiekans. In de psychologie noemen ze dit ‘conditionering’. Bijvoorbeeld: Door voordelen voor de bezoeker te communiceren zullen >5% bezoekers doorklikken naar mijn pagina’s over de beginners- en gevorderden training.

Feedback word and mouse symbol

Foto met dank aan Fotolia

Maar je kunt natuurlijk ook meer ingrijpende aanpassingen gaan testen op je website. Bijvoorbeeld je navigatie-items. Ik geloof heel erg in ‘wederkerigheid’. Daarom heb ik het menu-item ‘video tutorials’ toegevoegd. Mijn testhypothese hierbij is: ‘door het aanbieden van video tutorials over Google Analytics zullen bezoekers eerder geneigd zijn om een training bij mij te boeken’. Ik heb dit nog niet A/B getest, maar ga dit zeker wel doen.

Wanneer is een testhypothese succesvol of niet?

Een hypothese is al geslaagd als je er learnings uithaalt. Niet elke hypothese zal een conversiestijging opleveren. Voorbeeld: ik heb een test opgezet met de call-to-action ‘Google Analytics whitepaper’ op de homepage. Deze test heeft mij niet meer inschrijvingen opgeleverd. Ik heb er wel learnings uitgehaald. De bezoekers klikten significant meer op de call-to-actions ‘training voor beginners’ en ‘training voor gevorderden’. Daarom heb ik de call-to-action ‘Google Analytics whitepaper’ weggehaald op de homepage.

Kortom: laat je niet afschrikken door een test die geen conversiestijging oplevert. Mijn ervaring is dat slechts 1 op de 6 A/B-tests conversiestijging oplevert.

Samenvattend

A/B-testen is meer dan buttonformaten en -kleuren uitproberen. De analyse vóóraf en je testhypothese bepalen het succes van je test. Daarom is het zo belangrijk om eerst je website te analyseren op basis van je conversiefactoren. Dit kun je doen op basis van je eigen expertise, maar dat is natuurlijk vrij eenzijdig.

Je bezoekers bepalen het succes van je website. Daarom kun je beter de feedback van de bezoeker meenemen bij de op te zetten A/B-testen. Met deze input kun je vervolgens een onderbouwde hypothese gaan opstellen. Kortom: een kritische succesfactor om je siteresultaten naar een hoger niveau te tillen. Ik ben tot slot erg benieuwd hoe jij het opstellen van een hypothese aanpakt. Ik lees jouw visie hierop graag bij de reacties!

Foto intro met dank aan Fotolia