Meten is weten. Nee, je hoeft geen statisticus te zijn om in data te duiken. Integendeel, het is tegenwoordig makkelijker dan ooit om je ongehavend door een dataset te worstelen. Om gegevens te analyseren, moet je ze natuurlijk wel eerst verzamelen. En je hebt beter ook een concreet doel voor ogen voor je aan de verzameling begint. A/B-testing is een techniek waarmee je gericht data verzamelt om vervolgens aan een specifiek aspect van je communicatie te sleutelen. Wat is het en hoe begin je eraan?
A/B-testing of split testing is een techniek waarmee je een specifiek aspect van je communicatie kan testen. Je verdeelt je doelgroep in tweeën: een controlegroep en een testgroep. De verdeling gebeurt willekeurig zodat de twee groepen gelijkwaardige representaties van je doelgroep zijn. Vervolgens laat je aan elke groep een variant van hetzelfde bericht zien. Nadien kan je analyseren welke versie het best presteerde. Die kennis neem je mee naar toekomstige communicatie.
Waarom A/B-testen?
A/B-testing is een laagdrempelige manier om je communicatie bij te stellen. Je kan heel gericht verschillende elementen van je bericht, socialemediapost of website variëren en testen. Als je het slim aanpakt, kan je zo ook heel wat over je doelpubliek leren. Verkiest je doelgroep sobere of hippe advertenties? Zorgt die video op je homepagina ervoor dat mensen snel wegklikken, of blijven ze net wat langer hangen om de video helemaal uit te kijken? Verkiezen je klanten een formele dan wel een vlotte schrijfstijl?
Waarom is A/B-testing zo laagdrempeling? Wel, je verliest niets door een aspect uit te testen, en tegelijkertijd kan je heel wat bijleren. Je moet wel met een aantal tools vertrouwd zijn én de tijd nemen om de kneepjes van het vak te leren, maar met een beetje kennis van zaken kan je al van start gaan.
Hoe A/B-testen?
Een A/B-test kan heel eenvoudig of net heel technisch zijn, het hangt er een beetje van af wat je wilt testen en welke tools je daarvoor gebruikt.
Het is bijvoorbeeld relatief moeilijk om website-elementen te testen, je hebt er heel wat technische kennis voor nodig. Gelukkig bestaan er ook tools om het je wat makkelijker te maken. De meeste ervan kan je zelfs gebruiken zonder ook maar een regel code te schrijven. De basisversie van Google Optimize bijvoorbeeld is gratis én je kan ze makkelijk in Google Analytics integreren. Er is ook een betalend plan met geavanceerdere tools. Je advertenties via Google Ads kan je gewoon met Google Ads zelf testen.
YouTube heeft voorlopig nog geen geïntegreerde A/B-testing in YouTube Analytics. Om thumbnails of titels te testen, moet je dus een beroep doen op een tool als TubeBuddy.
Andere socialemediaplatformen maken je het dan weer zo makkelijk mogelijk. Met Facebook Ads Manager kan je in een paar klikken je Facebook- en Instagramadvertenties A/B-testen. Het proces is redelijk intuïtief, en je krijgt heel wat mogelijkheden. Zo kan je sleutelen aan je post, je doelpubliek of je placement (tijdlijn op mobiel of desktop, banner ads …).
Waarop moet je letten?
Met A/B-testing kan je heel veel verschillende richtingen uit, maar je kan er beter met een duidelijk plan aan beginnen. Wat wil je bereiken? Hoe ga je dat doen? En vooral: hoe moet je je resultaten interpreteren?
Enkele vragen om vooraf over na te denken:
Wat weet je al over je publiek? Je hebt misschien al een goed zicht op demografische elementen en eventueel weet je ook al het een en ander over de voorkeuren van je doelgroep. Zit je nog met concrete vragen? Die kan je met A/B-testing beantwoorden.
Wat doet je concurrentie? Wat zijn de trends voor het soort content dat je maakt? Zie je ruimte voor verbetering?
Zodra je weet welke vragen je precies wilt beantwoorden, kan je aan de slag. Het komt erop aan om systematisch te werk te gaan, want A/B-testing is alleen geschikt om een enkel aspect per keer te testen.
En welke elementen kan je dan testen?
Afbeeldingen en video’s: experimenteer met stijl, bijschrift, formaat of lengte
Copy: titels, taglines, beschrijvingen
CTA: ‘Learn more’ of ‘Discover’, een blauwe knop of een groene knop …
Advertenties: doelgroepen, biedstrategieën, placements
De opmaak of de indeling van je webshop: experimenteer met tekst, kleur, paginastructuur …
Ook belangrijk: je moet goed nadenken wat een conversie voor jouw A/B-test inhoudt. Met andere woorden, waaraan kan je zien dat de ene dan wel de andere variant het beter doet? Een website-element moet ervoor zorgen dat websitebezoekers zoveel mogelijk tijd doorbrengen op je site, of dat ze naar een bepaald onderdeel van de site gestuurd worden (de webshop, bijvoorbeeld). Een Facebookadvertentie moet tot kliks leiden, een webshop tot meer verkoop. Succes ziet er dus telkens anders uit.
A/B-testing is een project van lange adem, je hebt er dus ook een langetermijnstrategie voor nodig. Bekijk het als een puzzel die je stukje per stukje legt. Je komt beetje bij beetje meer te weten over wat werkt en wat niet.
Kan je hulp gebruiken bij je socialemediastrategie? Of ben je op zoek naar de beste copy voor je website? Neem dan contact op met ons! We helpen je graag verder.
Comments