Wat is A/B Testing
A/B Testing, ook wel split testing genoemd, is een methode om twee versies van een webpagina, e-mail of advertentie gecontroleerd te vergelijken om te bepalen welke versie beter presteert op een belangrijk doel (bijvoorbeeld conversies, klikken of opbrengst). Bezoekers worden willekeurig verdeeld over versie A (controle) en versie B (variant). Door resultaten statistisch te analyseren kun je beslissen welke wijziging blijvend wordt doorgevoerd.
Waarom A/B Testing gebruiken?
Met A/B-tests verbeter je beslissingen op basis van data in plaats van gevoel. Dit leidt doorgaans tot hogere conversieratio’s, betere gebruikerservaring en een hogere ROI van marketing- en designinspanningen.
Stappen voor een effectieve A/B-test
- Formuleer een duidelijke hypothese: wat verwacht je te verbeteren en waarom?
- Kies één element om te testen (kop, CTA, afbeelding, formulierlengte) of zet een gecontroleerde A/B/n-test op.
- Maak de varianten en zorg dat alleen de geteste factoren verschillen.
- Bepaal benodigde steekproefgrootte en looptijd (gebruik sample size calculators of statistische tools).
- Voer de test uit en voorkom ‘peeking’ — wacht tot voldoende data is verzameld.
- Analyseer resultaten op statistische significantie en praktische relevantie.
- Implementeer de winnende variant en monitor op lange termijn.
Praktisch voorbeeld
Stel: een landingspagina heeft een CTA-knop met tekst “Probeer gratis”. Hypothese: een concretere tekst zoals “Gratis proefversie starten” verhoogt de conversie. Zet versie A (huidige tekst) en versie B (nieuwe tekst) live, stuur verkeer gelijkmatig en vergelijk conversieratio’s en opbrengst per bezoeker.
Belangrijke metrics
- Conversieratio
- Click-through rate (CTR)
- Revenue per visitor (RPV) of gemiddelde orderwaarde (AOV)
- Bounce rate en tijd op pagina
Tools en integratie
Veelgebruikte tools: Google Analytics (experiments via GA4-setup of A/B-plugins), Optimizely, VWO, AB Tasty, Convert en diverse WordPress/Elementor-plugins voor A/B-testing. Ploko integreert A/B-tests in WordPress/Elementor-projecten en koppelt resultaten aan SEO- en marketingdata voor heldere conclusies.
Veelvoorkomende valkuilen
- Te kleine steekproefgrootte (onbetrouwbare resultaten)
- Meerdere tests tegelijk op hetzelfde element (interferentie)
- Te korte testduur; niet corrigeren voor seizoensinvloeden
- Verwarren van statistische significantie met praktische relevantie
Geavanceerde opties
Multivariate testing voor meerdere gelijktijdige variabelen, multi-armed bandit-algoritmes voor adaptieve verdeling van verkeer en server-side experimenten voor complexe personalisatie. AI en machine learning kunnen helpen bij segmentatie en het vinden van winstgevende testideeën.
Tips van Ploko
- Start klein: test één duidelijk element per test.
- Documenteer hypothese, KPI en looptijd.
- Combineer A/B-results met kwalitatieve data (gebruikersfeedback, heatmaps) voor diepere inzichten.
Gerelateerde Begrippen
- Conversie-optimalisatie (CRO)
- Multivariate testing
- Statistische significantie
- Split testing
- Experiment design
