A/B-testen is een methode van experimentele statistiek die wordt gebruikt om de effectiviteit van wijzigingen in een website of app te meten. Het vergelijkt de effectiviteit van een "controlegroep" (die de oorspronkelijke versie van de website of app gebruikt) met de effectiviteit van een "testgroep" (die de gewijzigde versie van de website of app gebruikt). Deze vergelijking kan informatie opleveren over de vraag of de gewijzigde versie daadwerkelijk beter presteert dan de oorspronkelijke versie.
Een voorbeeld: een webwinkel wil weten of een gewijzigde versie van zijn productpagina de conversie kan verbeteren. Daartoe wordt de productpagina in twee verschillende varianten gemaakt: Variant A is de oorspronkelijke versie van de productpagina, variant B bevat enkele wijzigingen zoals een andere indeling van de productafbeeldingen of een gewijzigd lettertype. Een deel van de bezoekers van de webwinkel wordt dan doorverwezen naar de oorspronkelijke variant A en het andere deel naar de gewijzigde variant B. Daarna wordt geanalyseerd welke variant het hoogste conversiepercentage heeft.
Wanneer A/B-tests zinvol zijn
A/B-tests zijn vooral geschikt wanneer het erom gaat na te gaan of een bepaalde verandering daadwerkelijk een positief effect heeft. Het is een goede methode om bijvoorbeeld de effectiviteit van marketingcampagnes of wijzigingen aan een website of app te meten.
Een voorbeeld: Een bedrijf wil weten of het veranderen van de kleur van een call-to-action knop de click-through rate verhoogt. Daartoe wordt een A/B-test uitgevoerd waarbij een deel van de bezoekers de oorspronkelijke kleur van de knop ziet en een ander deel de gewijzigde kleur. Door de klikfrequenties te vergelijken, kan het bedrijf zien of de gewijzigde kleur de klikfrequentie daadwerkelijk heeft verhoogd.
Wanneer A/B-tests niet nuttig zijn
A/B Testen is niet altijd de beste manier om veranderingen aan een website of app te evalueren.
Als de doelstellingen en resultaten niet duidelijk zijn gedefinieerd of het gaat om een kwalitatieve verandering die moeilijk te kwantificeren is, zijn A/B-tests wellicht minder nuttig. Het kan ook moeilijk zijn om betrouwbare resultaten te krijgen als het aantal bezoekers van een website of app erg laag is.
Een voorbeeld: Een bedrijf wil weten of een nieuwe chatbotfunctie de klanttevredenheid verhoogt. Het is echter moeilijk om de klanttevredenheid kwantitatief te meten en het kan zijn dat er slechts een zeer klein aantal bezoekers van de website of app van het bedrijf is. In dat geval kan het zinvoller zijn om via enquêtes of interviews na te gaan wat klanten vinden dan via A/B-tests.
Samenvatting
Al met al kunnen A/B-tests een nuttig instrument zijn om uit te zoeken of veranderingen aan een website of app daadwerkelijk positief zijn, maar er moet zorgvuldig worden overwogen of het in een bepaald geval nuttig is en hoe de resultaten worden geïnterpreteerd. In ieder geval is het belangrijk om vooraf duidelijke doelen en resultaten vast te stellen en de methode zorgvuldig te plannen en uit te voeren.