Conversie Optimalisatie

Heb jij een website die niet goed converteert? Lees dan vooral verder en ontdek hoe conversie optimalisatie en daarmee A/B-testen kunnen bijdragen aan een website die beter converteert. Straks weet jij precies hoe je het conversiepercentage van jouw website kan verhogen. 

Nu kan ik mij voorstellen dat je denkt, maar wat is dan een goed conversiepercentage? Om deze vraag te beantwoorden kan je gebruik maken van enkele beschikbare benchmarks op het internet, maar staar je hier niet blind op. Gebruik ze vooral ter inspiratie en houdt in het achterhoofd dat het conversiepercentage afhankelijk is van het type product. Zo zien wij in ons klantportfolio dat het conversiepercentage bij fashion klanten lager ligt dan bij cosmetica klanten.

Een A/B-test, wat is dat?

Conversieoptimalisatie kan concreet worden uitgevoerd door onder andere A/B-testen. Door middel van een A/B-test kan jij jouw website in twee verschillende varianten weergeven aan jouw websitebezoekers. Hierbij wordt 50% van je bezoekers naar variant A geleid en 50% naar variant B. Vervolgens bekijk je welke variant voor de meeste transacties zorgt en verwerk je deze variant vervolgens definitief uit op je website. Om het succes van een A/B-test te verhogen is een gestructureerde werkwijze van belang. Onze aanpak is hieronder te lezen.

Hoe ga je gestructureerd te werk bij het ontwikkelen van een A/B-test?

Om een succesvolle A/B-test uit te voeren, is het belangrijk om de volgende stappen te volgen:

  • Doelen stellen
  • Analyseren
  • Hypothese
  • Design opstellen
  • Evaluatie

Stap 1: Doelen stellen

Ten eerste is het belangrijk om te weten welk aspect je van jouw website wilt verbeteren. Bij conversie optimalisatie is het meest voorkomende doel het verhogen van de kans dat de website bezoekers overgaan tot een aankoop. Echter, meer nieuwsbrief inschrijvingen of inschrijvingen voor een training kunnen ook een doel zijn.

Stap 2: Analyseren

Om een succesvolle A/B-test te ontwikkelen is het van belang om jouw website bezoekers en doelgroep goed te begrijpen. Wie is de ideale klant, wat zijn haar frustraties en behoeftes en hoe speel jij daar optimaal op in? Welke criteria zijn belangrijk tijdens het aankoopproces? Door gebruik te maken van analyse tools als Google Analytics en Microsoft Clarity krijg je antwoord op deze vragen.

Neem contact met ons op en laat onze specialisten met je meekijken voor een vrijblijvend advies! 

Stap 3: Hypothese

Na het analyseren van het gedrag van jouw website bezoekers heb je voldoende insights om impactvolle A/B-testen te ontwikkelen. Wanneer er bijvoorbeeld uit een analyse blijkt dat consumenten vooral veel dezelfde producten kopen, is het interessant om te kijken of je huidige website hier voldoende op inspeelt. Wanneer dit niet het geval is, kan je een A/B-test ontwikkelen met een hypothese, bijvoorbeeld: “Het toevoegen van informatie over onze staffelkorting op de productpagina zorgt voor een stijging in het aantal transacties van 10%”.

Stap 4: Design opstellen

Na het opstellen van de hypothese ontwikkel je een design op basis van hoe de test variant er uit moet komen te zien. Als het design eenmaal bekend is kan deze gemakkelijk op de website gerealiseerd worden via talloze gratis tools. Een voorbeeld van een gratis tool is Google Optimize en is zeer gebruiksvriendelijk.

Stap 5: Evaluatie

De algemene regel is dat een A/B-test minimaal twee weken lang data moet verzamelen om er relevante en representatieve uitspraken over te kunnen maken. Op deze manier wordt er rekening gehouden met cyclische variaties in webverkeer gedurende de week. Wanneer een A/B-test voldoende data heeft verzameld is het belangrijk om de data op de juiste manier te analyseren. Gebruik hiervoor Google Analytics in plaats van Google Optimize. De reden hiervoor is dat Google Analytics gebruikt maakt van gebruikers en Google Optimize van sessies. Het conversiepercentage op basis van gebruikers is vele malen interessanter, aangezien dit een realistischer beeld geeft. Dit pas je eenvoudig toe door een aangepast rapport in Google Analytics aan te maken. Voeg daar ‘Naam van experiment’ en ‘Variant’ als dimensiedetails en ‘Gebruikers’ en ‘Transacties’ als statistiekgroep toe aan het aangepaste rapport. Door het conversiepercentage van de testvariant te vergelijken met het origineel kan je concluderen of de testvariant beter presteert. Het is hierbij belangrijk om te controleren of het verschil ook daadwerkelijk significant is. Om dat te controleren, zijn ook daar verschillende tools voor beschikbaar.

Zelf aan de slag met Conversie optimalisatie en A/B-testen?

Benieuwd hoe je zelf met conversie optimalisatie en A/B-testen aan de slag kan gaan of twijfel je of de resultaten van je A/B-test significant zijn? Aan de hand van meer praktijkvoorbeelden kunnen onze specialisten je verder begeleiden en inspireren! 

Neem vrijblijvend contact met ons op zodat wij jouw conversiepercentage omhoog kunnen helpen!