Versnel jouw A/B-tests met een gerichte strategie op basis van Customer Experience Data

Om de concurrentie voor te blijven, moet je steeds meer klanten winnen. Om dit te bereiken moet de digitale klantervaring (CX) van jouw merk voortdurend worden geoptimaliseerd, en alle verbeteringen moeten sneller worden doorgevoerd dan de concurrentie. A/B-tests zijn een krachtig instrument om datagestuurde optimalisaties te realiseren, maar ze hebben ook een hoog mislukkingspercentage en het is moeilijk om te weten welke elementen met prioriteit moeten worden getest.

In dit artikel gaan we kijken naar de WUA-benadering van optimalisatie, en leren we enkele belangrijke strategieën om jouw A/B-tests vanaf het begin effectiever en succesvoller te maken.

Wanneer jouw A/B-tests worden geleid door de onderstaande ideale aanpak, kun je sneller betere resultaten bereiken.

Ten eerste: A/B-testen – waartoe dient het?

A/B-testen is een van de belangrijkste wapens in je arsenaal. Het is een eenvoudige maar krachtige methode. A/B-tests zorgen ervoor dat elke verandering die jij aanbrengt in je digitale ervaring voorspelbare, positieve effecten heeft – gebaseerd op harde gegevens. Om het meeste uit je A/B-tests te halen, is het belangrijk het doel en de beperkingen van A/B-tests te begrijpen.

Het principe achter A/B-testen is logisch en wetenschappelijk: je verandert één variabele per keer, waardoor twee variaties ontstaan die worden vergeleken met een “controle”. De controle geeft een basislijn waarmee je zinvolle vergelijkingen tussen elke variatie kunt maken. De cijfers liegen niet.

Door deze methodische aanpak kunnen incrementele verbeteringen worden aangebracht aan de branding van uw website, afbeeldingen, informatie, product/aanbod, navigatie, lay-out, pictogrammen, stijl – of elk ander zichtbaar onderdeel. En bij elke verandering kun je het effect op de digitale klantervaring (CX) meten voordat je ze definitief doorvoert.

De beperkingen van A/B-testen

In competitie is snelheid van essentieel belang. En nauwkeurigheid ook. Ondanks de ingebouwde wetenschappelijke methodologie van A/B-testen, kan het frustrerend traag en onnauwkeurig zijn, vanwege zijn fundamentele beperkingen. Ten eerste is het mislukkingspercentage van A/B-tests vaak hoog – vooral in het begin van de optimalisatie. In dit scenario worden veel tests uitgevoerd, maar weinig daarvan wijzen op CX-verbeteringen en kunnen afbreuk doen aan de digitale ervaring.

Een succespercentage van 50%+ kan wenselijk zijn, maar velen behalen slechts 10-30% succes met A/B-tests. Het elimineren van verspilde tests is een prioriteit.

Met diepere klantinzichten kun je de resultaten van intelligentere tests versnellen. Je kunt ook een holistische visie krijgen op het proces dat tot conversie leidt. Laten we eens kijken hoe je dit kunt bereiken.

Weten wat prioritair moet worden getest kan een enorme stimulans zijn voor A/B-tests, en kan de resultaten voor elk bedrijf – B2B of B2C – versnellen.

Veel voorkomende beperkingen van A/B-tests:

• Eén variabele per test – Je kunt met A/B-tests slechts één variabele tegelijk testen en toch zinvolle resultaten produceren, dit beperkt het aantal tests per maand dat mogelijk is.
• Geen duidelijke prioriteit – Zonder te weten welke elementen eerst moeten worden getest, is het voor webdesigners moeilijk om A/B-tests effectief toe te passen.
• Minimale datasetgrootte – Dit is vooral moeilijk voor B2B-bedrijven, aangezien de pool van potentiële klanten kleiner is.

De ideale aanpak: Evidence-based, thesis-gedreven A/B-testen

Onze aanpak is om snellere optimalisaties te begeleiden door de impact van elke test te vergroten en om elke test succesvoller te maken. Dit is de ideale, meest krachtige manier om succesvolle resultaten uit A/B-tests te halen.

Bij WUA hebben we gezien dat bedrijven betere resultaten behalen met evidence-based hypotheses die het proces sturen. Bij het helpen van klanten met het formuleren van hun teststrategie merken wij dat een door een thesis geleide A/B-test het optimalisatieproces enorm versnelt door de impact en het succes van elke test te vergroten.

Een hypothese is namelijk gebaseerd op een “werkmodel” van je conversieproces en een begrip van wat het succesvol maakt. Dit inzicht is alleen mogelijk met behulp van uitgebreide, gedetailleerde gegevens over de klantervaring tijdens de klantreis.

Zonder dit inzicht worden onderzoekers geconfronteerd met een echt “karretjesprobleem”: ze moeten – dringend – kiezen tussen meerdere opties zonder te kunnen onderscheiden welke het meest waardevol is.

Bekijk ook deze gratis masterclass: Creëer een experiment gedreven CRO strategie

Hoe CX-benchmarking helpt een 360-graden beeld van de klant op te bouwen

Om een solide hypothese te maken, heb je eerst gegevens nodig. En niet zomaar gegevens – ze moeten elk onderdeel van de digitale klantervaring vastleggen en een kader helpen opbouwen voor hoe deze onderdelen samenwerken. Er is een 360 graden beeld nodig. Laten we dus de reis van elke klant nader bekijken.

Allereerst een belangrijk gegeven: klanten kiezen uiteindelijk slechts één aanbieder.

Dit zou jij kunnen zijn, of je concurrentie – maar voordat ze tot deze beslissing komen, moeten ze alle andere opties onderweg elimineren. In sommige gevallen kunnen de drijvende factoren achter hun besluit om een potentiële aanbieder te uit te sluiten verrassend zijn. Het kan neerkomen op iets simpels als het kleurenpalet of de tone of voice. Of het kan neerkomen op een enkel belangrijk stukje informatie. Met zo veel mogelijke website-elementen die betrokken zijn bij hun hele ervaring, hoe weet je dan welke het grootste effect zullen hebben?

Het antwoord is simpel: we vragen het ze.

WUA maakt gebruik van een verfijnde onderzoeksmethode, waardoor unieke inzichten kunnen worden verkregen. Deze inzichten helpen jou een beter inzicht te krijgen in hun digitale ervaring, en welke factoren de grootste impact hebben op het winnen van hen als klant.

Hoe WUA’s unieke CX-benchmark-methodologie rijke Customer Experience Data oplevert

De methodologie achter de CX Benchmark-gegevens van WUA zorgt ervoor dat we een dieper zicht krijgen op de klantervaring. Bij elke benchmarkstudie naar een sector, dienst of product ondervragen wij honderden potentiële klanten. Het combineert “harde” statistische gegevens met “zachte” gegevens uit kwalitatieve antwoorden.

De benchmarkgegevens van WUA worden ook niet beperkt door de fantasie van de onderzoekers en gegevenswetenschappers – klanten kunnen vrij hun prioriteiten aangeven door ze op te geven in plaats van alleen te kiezen uit een “drop-down lijst” van opties. Dit betekent dat jij kritieke problemen kunt identificeren die onopgemerkt hadden kunnen blijven.

Elk antwoord wordt gewogen naar volume en het totale effect op de conversie, zodat frequente “klachten” alleen relevant worden geacht als zij daadwerkelijk van invloed zijn op de uiteindelijke beslissing.

Dus, bijvoorbeeld, terwijl 80% van de bezoekers een hekel kan hebben aan uw merkkleuren, heeft dit misschien niet zoveel invloed op het eindresultaat als het veranderen van de lay-out of productinformatie.

Het resultaat van deze methodologie en de gegevens die zij verzamelt is een zeer bijzonder soort kennis van de gehele ervaring. Het kan aangeven welke factoren het meest bepalend zijn voor succes. De synergie van het gebruik van grote datasets met zowel empirische als kwalitatieve klantervaringsgegevens betekent dat bedrijven hun A/B-tests kunnen richten op alleen die elementen die het grootste positieve effect op de conversie hebben.

Met CX-benchmarking weet u precies waar u uw middelen op moet richten.

Hoe jij CX-benchmarking aan het werk zet met A/B-tests

WUA maakt het jou gemakkelijk om waarde te halen uit CX-benchmarkingstudies met een gebruiksvriendelijk platform dat u de diepte van de visie geeft die jij nodig hebt om je digitale ervaring te verbeteren.

Er is een limiet aan het aantal A/B-tests dat je kunt doen, dus onze gegevens helpen dit te optimaliseren door alleen de meest relevante elementen met voorrang te testen. Zo haal jij de meeste waarde uit elke test.

Als het erom gaat deze gegevens daadwerkelijk toe te passen op A/B-tests, kunnen onze onderzoekers adviseren over de strategie. Dit kan de resultaten vanaf het begin versnellen. We hoeven de resultaten van de A/B-tests zelf niet eens te zien, omdat de strategie al rechtstreeks wordt bepaald door de klantervaring. Dit betekent dat wij strategisch advies kunnen geven dat onpartijdig is en uitsluitend gebaseerd is op solide en betrouwbare data.

Met de strategische begeleiding van WUA kunnen jouw A/B-tests zich richten op de meest urgente prioriteiten. De resultaten blijken uit een verbeterde benchmarkprestatie en een verbeterde conversie.
Door alleen te testen waar het telt, kan je optimalisatie sneller en nauwkeuriger gebeuren – waardoor jij je marktpositie en uw voorsprong op de concurrentie kunt behouden.