A/B-testen

Tijdens A/B-testen worden twee of meer versies van een webpagina, app, scherm, oppervlakte of andere digitale ervaring met elkaar vergeleken om vast te stellen welke versie beter presteert. Maak gebruik van conversiepercentages en de betrokkenheid van gebruikers om vast te stellen of een specifieke versie een neutraal, positief of negatief effect had. Resultaten helpen je bij het verbeteren van campagnes, klantervaringen, conversie en doelgroeptargeting.

A/B-testen
 

Ga de uitdagingen van A/B-testen aan.


Om succesvol te zijn met A/B-testen, moet je systeem- en managementuitdagingen aangaan die van invloed kunnen zijn op resultaten en campagnebesluiten.
Onvoldoende hoeveelheid verkeer.
Onvoldoende hoeveelheid verkeer.
Gebrek aan gedefinieerde testregels.
Gebrek aan gedefinieerde testregels.
Ongedefinieerde websitedoelen.
Niet-gedefinieerde websitedoelen.
Geen gerichte metrieken.
Geen gerichte metrieken.
 

Profiteer van de voordelen van A/B-testen.

A/B-testen helpen je bij het optimaliseren van campagnes door meetbare resultaten te bieden die met elkaar kunnen worden vergeleken om zo voorkeuren, interesses, risico's en meer bloot te leggen.
Vergelijk resultaten en onderneem actie.
Vergelijk resultaten en onderneem actie.
Door testen uit te voeren die gedragingen van doelgroepen blootleggen, kun je actiegerichte data genereren met behulp waarvan je campagnes kunt verbeteren en de segmentatie en targeting van doelgroepen kunt optimaliseren.
Datagestuurde besluitvorming.
Datagestuurde besluitvorming.
Dankzij testen kun je vertrouwen op statistische gegevens voor het verfijnen van targeting en messaging in plaats van te leunen op managers of op instinct.
Verbeterde conversiepercentages.
Verbeterde conversiepercentages.
Door betere betrokkenheidspercentages bloot te leggen via herhaald testen van contentelementen, aanbiedingen en producten, kun je campagnes optimaliseren om betere resultaten te verkrijgen.
Reduceer campagnerisico’s.
Reduceer campagnerisico’s.
A/B-testen helpt het risico op het lanceren van inefficiënte campagnes te reduceren, door een testcultuur te creëren die is gebaseerd op data.
 
a/b-testen
Adobe kan je helpen.
Je kunt gebruik maken van mogelijkheden voor geautomatiseerd testen en optimalisatie in Adobe Target om de ervaringen, berichten en aanbiedingen te ontdekken die de grootste invloed hebben op de betrokkenheid en conversie van bezoekers, zonder codeer- en setupproblemen.
 

A/B-testen vormen slechts één stukje van de analytics-puzzel.


Ontdek hoe Adobe merken helpt een volledig overzicht van hun analytics te verkrijgen om gepersonaliseerde ervaringen te leveren.
LJ Jones, Director of Optimization, Progrexion
“We gebruiken Target voor het staven - of ontkrachten - van hypothesen. Dit biedt een beetje meer kracht, een beetje meer vrijheid.”
-LJ Jones,
Director of Optimization, Progrexion

Ellen Lee, Senior Vice President of Global Digital, Hyatt

“We voerden nauwelijks A/B-testen uit… Nu staan deze testen voorop bij alles wat we doen.”
- Ellen Lee,
Senior Vice President van Global Digital, Hyatt

 

Veelgestelde vragen over A/B-testen.

Is A/B-testen onfeilbaar?
Nee. Effectief testen vereist een sterke hypothese en een betrokkenheid bij best practices die zijn gerelateerd aan vereisten met betrekking tot design en verkeer.
Heeft A/B-testen een negatief effect op SEO?
Nee. Ondanks populaire mythen over negatieve effecten van testen, vanwege dubbele content, verbeteren testen in werkelijkheid de functionaliteit van je site, wat een positief effect heeft op de SEO.

Hoeveel variaties moet ik testen?
Test zoveel variaties als je nodig hebt, maar houd verkeervereisten in de gaten als je wilt dat de resultaten statistisch significant zijn voor elke variabele. Je kunt ook variaties vergelijken door gebruik te maken van verschillende doelgroepsegmenten.
Welke ontwerpelementen zouden moeten worden getest?
Elk pagina-element, zoals vormen, kleuren, afmetingen en messaging, kan worden getest. Je kunt volledige digitale ervaringen testen, enkelvoudige pagina's of volledige klanttrajecten, om hun impact te meten op metrieken en conversiedoelen .
Waarin verschilt A/B-testen van multivariate testen?
Tijdens multivariate testen worden meerdere combinaties van elementen tegelijk onderzocht, waardoor de relatieve bijdrage kan worden blootgelegd die elementen hebben tijdens de interactie om betrokkenheid te stimuleren.
Wat is een nulhypothese?
Er is sprake van een nulhypothese wanneer resultaten geen significant statistisch verschil in betrokkenheid of conversiepercentages laten zien voor twee of meer versies, en elk geobserveerd verschil waarschijnlijk het gevolg is van sampling of een experimentele fout.

Meer weten?


Ontdek hoe Adobe jou en je onderneming vooruit kan helpen.
Bel +32 2 416 40 57
of