A/B-testen, ook wel split-testen of bucket-testen genoemd, is een krachtige statistische methode die wordt gebruikt op het gebied van data-analyse en experimenten.
Het stelt bedrijven en onderzoekers in staat weloverwogen beslissingen te nemen door twee of meer versies van een bepaalde variabele, zoals een webpagina, een app-functie of een marketingcampagne, te vergelijken om te bepalen welke versie beter presteert in termen van een specifieke uitkomst of statistiek.
Ontdek de fundamentele concepten van A/B-teststatistieken, de betekenis ervan bij het optimaliseren van strategieën en de rol ervan bij het aansturen van datagestuurde beslissingen voor betere prestaties en succes.
Waarom hebben bedrijven A/B-testen nodig?
AB-testen zijn nauwelijks een nieuw concept; het wordt al meer dan een eeuw gebruikt, ondanks het feit dat AB-testen meestal verbonden zijn met websites en apps. Niettemin wordt dit platform door ruim 75% van de retailers gebruikt.
Afbeelding credits: Pexels
Bedrijven kunnen AB-testen gebruiken om:
- Meer informatie over de pijnpunten van de gebruikers van de conversietrechter.
- Hoe kunnen bedrijven rendement halen uit hun huidige verkeer?
- Hoe de gebruikerservaring te verbeteren.
- Waarom is AB-testen nu zo belangrijk?
Het gedrag van klanten verandert snel als gevolg van de pandemische crisis van het voorgaande jaar. Als gevolg hiervan moeten bedrijven zich aanpassen aan AB-testen om gelijke tred te houden met veranderende gedragspatronen. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven betere selecties maken.
Bedrijven moeten snel overschakelen naar de online modus en hun online bedrijf ontwikkelen om de kloof tussen merken en klanten te dichten. AB-testen zijn de snelste techniek om ze om te leiden naar nuttige informatie.
Veranderingen in een verscheidenheid aan industrieën:
- Steeds meer bedrijven verhuizen naar de online wereld, wat het einde betekent van fysieke winkelpuien.
- Veel organisaties richten zich steeds meer op het geven van een dieper niveau van klanttevredenheid, waarbij ze meer mensgericht worden in plaats van winstgerichte chevaliers. Shopify heeft bijvoorbeeld een gratis proefperiode van negentig dagen aan klanten verstrekt om hen te helpen.
- Conversationele interactie neemt ook toe, waarbij klanten verschuiven van 'ik wil weten' naar 'ik wil doen'. Hierdoor is het nu het moment om consumenten met een hoge content te verbinden om zo meer leads te genereren.
- Veel bedrijven veranderen hun marketingtactieken van klantbehoud naar het werven van nieuwe klanten.
- Al deze verschuivingen in het gedrag van klanten vereisen het uitvoeren van klantonderzoek en het ontwikkelen van nieuwe testideeën om problemen van klanten op te lossen. Het is tijd om de ab-testprocedure te herzien.
A/B-teststatistieken in het algemeen
Afbeelding credits: Pexels
1. De markt voor A/B-testsoftware zal in 1,151 $2025 miljoen bereiken bij een CAGR van 11.6%:
Volgens cijfers van QY Research werd de software-industrie van A/B-testen in 485 gewaardeerd op 2018 miljoen dollar, en werd verwacht dat deze in 2019 zou blijven groeien.
De mondiale markt voor A/B-testsoftware zal naar verwachting in 1,151 $2025 miljoen bereiken, bij een CAGR van 11.6%.
Bovendien voorspellen de analyses dat de jaarlijkse groei tot eind 12.1 constant zal blijven op 2025 procent, zodra de industrie iets meer dan een miljard dollar zal bereiken.
(Bron: QY Research)
2. A/B-testen is de meest effectieve CRO-strategie:
Volgens recente schattingen is A/B-testen de belangrijkste benadering die wordt gebruikt door reclameprofessionals om de conversieratio's te verbeteren, waarbij 60 procent van de organisaties het al gebruikt en nog eens 34 procent van plan is het te gebruiken.
59 procent van de marketeers gebruikt kopieeroptimalisatie in hun dagelijkse werk, en nog eens 29 procent is van plan dit in de toekomst te doen.
Marketeers beweren dat ze naast A/B-testen (58 procent) ook gebruik maken van online enquêtes en feedback van klanten (55 procent), evenals van analyses van het gebruikerstraject. Voor 49% van de bedrijven begint het verbeteren van het conversiepercentage met bruikbaarheidstests.
(Bron: Slimme inzichten)
3. A/B-testen zijn zeer nuttig voor het verbeteren van de conversiepercentages:
Als het gaat om het verbeteren van conversiepercentages, vindt 60 procent van de bedrijven A/B-testen uiterst nuttig.
Hoewel veel factoren van invloed zijn op conversies, blijkt uit het huidige A/B-testonderzoek dat de meeste bedrijven denken dat dit een van de beste manieren is om deze te verhogen.
A/B-testen is voor bijna tweederde van de respondenten (63 procent) niet moeilijk te implementeren. Slechts 7% is het er niet mee eens en is het ermee eens dat het invoeren van A/B-testen een moeilijke taak is.
(Bron: InvespCRO)
4. A/B-testen op e-commercesites kunnen de omzet per bezoeker met 50.7% verhogen:
Effectieve A/B-testen op e-commercesites kunnen resulteren in een piek van 50.7 procent in de gemiddelde omzet per bezoeker
Als het effectief wordt uitgevoerd, kan A/B-testen zeer lonend zijn. Op eCommerce-websites is de mediane winst per unieke bezoeker $ 3. Met goede A/B-testen kan dit inkomen aanzienlijk worden verhoogd.
1/3 van de A/B-testers begint met het beoordelen van functies zoals 20 procent testkoppen, 20 procent test call-to-action-knoppen, 10 procent testlay-outs en 8 procent testwebsite-kopieën, volgens trends in A/B-testen.
(Bron: VWO)
5. Minimaal 5000 unieke bezoeken nodig voor statistische significantie bij A/B-testen:
Een van de belangrijkste factoren waarom verschillende marketeers er niet in slagen de beoogde resultaten van A/B-testen te behalen, is een gebrek aan verkeer.
Voor statistische significantie bij A/B-testen is een drempel van 5000 unieke bezoeken vereist. Volgens A/B-testen statistiek, is slechts één op de zeven A/B-tests statistisch essentieel genoeg om de conversieratio te verhogen.
Volgens een ander onderzoek is een A/B-testenquêteset van 5,000 unieke bezoeken per variant, evenals 100 conversies voor elke doelstelling per variant, vereist om statistisch significante resultaten of een betrouwbaarheidspercentage van 95 procent te bereiken.
(Bron: AB Lekker)
6. Meer dan 50% van de bedrijven gebruikt testprioriteitenkaders:
Prioriteringskaders, of mechanismen voor het prioriteren van tests, vormen een belangrijk onderdeel van het CRO-proces van een bedrijf.
Volgens A/B-teststatistieken gebruikt 56.4 procent van de organisaties een raamwerk voor testprioritering, wat aangeeft dat een groeiend aantal bedrijven aan het verbeteren is.
Het goede nieuws is dat het percentage bedrijven dat geen testprioriteringskader gebruikt, het afgelopen jaar is gestegen van 43.6 procent naar 47.1 procent.
(Bron: CXL)
7. A/B-testen krijgen een beoordeling van 4.3 uit 5 van optimalisatie-experts voor CRO:
Volgens een enquête van CXL en VWO is A/B-testen een topprioriteit voor professionals op het gebied van conversieoptimalisatie.
Toen experts het succes van bestaande CRO-benaderingen beoordeelden, gaven ze A/B-testen een beoordeling van 4.3 uit 5, volgens de cijfers voor optimalisatie en A/B-testen.
Dit toont duidelijk aan dat weinig andere media marketeers zoveel expertise en de flexibiliteit bieden om vrijwel elk idee of plan uit te testen.
(Bron: Financiën Online)
8. 77% van de organisaties voert A/B-tests uit op hun website en 60% op hun landingspagina:
A/B-testen worden het meest gebruikt om de conversieratio van bedrijfswebsites te verhogen, 77 procent van de bedrijven doet dit. Ongeveer 71 procent voert maandelijks 2-3 soortgelijke tests uit.
Ondertussen landing page Uit A/B-testgegevens blijkt dat bestemmingspagina's cruciaal zijn voor elk online bedrijf, omdat daar conversies plaatsvinden. Het is geen verrassing dat 60 procent van alle bedrijven deze praktijk gebruikt om de prestaties van hun websites te verbeteren.
(Bron: InvespCRO)
9. 1/3 van de marketeers is tevreden met de conversiepercentages na A/B-testen:
Slechts 28 procent van de marketeers is tevreden met de conversieratio's die zijn verkregen uit A/B-testen. Het is maar hoe je het doet, daarom. A/B-testen is alleen efficiënt als ze correct worden uitgevoerd, dus zorg ervoor dat je wat extra moeite doet.
(CXL)
E-mailstatistieken A/B-testen:
Afbeelding credits: Pexels
1. Bij hun mailmarketingactiviteiten maakt 93 procent van de Amerikaanse bedrijven gebruik van A/B-tests:
Omdat marketeers in Amerika de eersten waren die data-analyse van A/B-testen in hun tactieken opnamen, is het geen wonder dat de meeste bedrijven dit gebruiken.
Bovendien zijn Amerikaanse marketeers degenen die dit het meest doen, vooral als het gaat om het evalueren van de prestaties van hun e-mailmarketinginitiatieven.
Volgens statistieken over e-mailmarketing gebruikt 79 procent van de organisaties in Frankrijk A/B-testen in hun e-mailmarketing (soms of meestal), terwijl dat in Duitsland 77 procent is.
(Bron: Advertentieland)
2. Het gebruik van de identiteit van een persoon als afzender kan de openingspercentages met 0.53% verhogen:
A/B-teststatistieken voor: e-mailmarketing kan af en toe resultaten opleveren die klein lijken, maar resulteren in grote veranderingen op grotere schaal.
In het gedeelte 'Afzender' bijvoorbeeld, verhoogt het e-mailen van een meer gepersonaliseerde e-mail van een persoon in plaats van een bedrijf de open- en klikpercentages met respectievelijk 0.53 procent en 0.23 procent.
(Bron: Campagnebeheer)
3. A/B-testen op e-mail worden door 59 procent van de organisaties gebruikt:
Een ander prominent conversiekanaal is e-mailmarketing, mogelijk een sector waarin meer marketingprofessionals experimenten zouden moeten doen.
Volgens e-mailgerelateerde A/B-testtrends doet 59 procent van de bedrijven dit al. Nog eens 58 procent probeert gesponsorde zoekstrategieën met A/B-testen.
(Bron: InvespCRO)
4. Bijna 40% van de organisaties in de wereld test het onderwerp van een e-mail:
Volgens maar liefst 39% van de organisaties wereldwijd is de onderwerpregel van een e-mail het meest cruciale onderdeel, de hook die wordt gebruikt om klanten te verleiden om te klikken.
Volgens de A / B-testen statistieken voor e-mailmarketing, 37% test tekst, 36% test verzenddatums en -tijden, 32 procent concentreert zich op het afzenderadres en 39 procent bekijkt de afbeeldingen in de e-mail. Aanbiedingen (28 procent) en preheaders (23 procent) zijn twee andere dingen die A/B-testen ondergaan.
(Bron: Financiën Online)
5. Onderwerpregels met minder woorden trekken 541% meer reacties:
Volgens de resultaten van A/B-tests op de onderwerpregels van e-mails lijkt het erop dat creatief zijn niet de beste aanpak is. Gebruikers geven de voorkeur aan eenvoudige en beknopte onderwerpregels.
Vergeleken met innovatieve onderwerpregels trekken onderwerpregels met minder woorden 541 procent meer reacties
Deze bevinding komt uit e-mailmarketingtests die erop gericht zijn te identificeren wat potentiële klanten het meest waarderen.
(Bron: HebergementWebs)
6. In 1 op de 8 gevallen leveren A/B-tests tastbare resultaten op voor een bedrijf:
Zelfs als je de beste A/B-testmethode gebruikt, kan de uitkomst soms teleurstellend zijn.
Volgens gegevens resulteert slechts 1 op de 8 A/B-tests in een succesvolle e-mailcampagne, terwijl de rest zelden verbetert. Het wordt vaak aanbevolen dat bedrijven meer variabelen gebruiken om irritatie te verminderen en de conversie te verhogen.
(Bron: Leercentrum)
Meest bekende voorbeelden van A/B-testen:
1. Microsoft Bing voert gemiddeld 1,000 A/B-tests per maand uit:
Grote bedrijven voeren veel te veel van deze experimenten uit waar we vrijwel zeker aan deelnemen elke keer dat we online gaan. Bing test elke maand bijna duizend verschillende delen van hun gebruikerservaring.
(Bron: Marketing)
2. Dankzij een A/B-test kon Bing zijn inkomen met 12% verhogen:
Een van de ontwikkelaars van Microsoft kwam in 2012 met het concept om de manier waarop advertentiekoppen verschijnen in Bing-zoekopdrachten aan te passen.
De A/B-testgegevens van zijn voorstel brachten verbazingwekkende resultaten aan het licht, en het hielp Microsoft alleen al in de Verenigde Staten de jaarlijkse winst met $100 miljoen te verhogen, waardoor het de beste uitvinding in de geschiedenis van Bing werd.
(Bron: Harvard Business Review)
3. Dankzij A/B-testen heeft de presidentiële campagne van Barack Obama 75 miljoen dollar opgeleverd:
De presidentiële campagne van voormalig president Barack Obama in 2008 is waarschijnlijk een van de beste en meest bekende voorbeelden van geweldige A/B-testresultaten. De e-mailanalyses voor A/B-testen van Obama's digitale marketingteam bieden fascinerend materiaal voor casestudy's.
Ze testten verschillende foto's, video's en website-lay-outs en ontdekten dat het verhogen van de internetaanmeldingsratio van de campagne met 140 procent het ingezamelde bedrag met $ 75 miljoen verhoogde.
Ze deden meerdere A/B-tests met betrekking tot de knoppen 'Doe nu mee,' Meld je nu aan,' & 'Meer informatie' en ontdekten dat 'Meer informatie' ongeveer 20% meer aanmeldingen per bezoeker ontvangt dan de standaard 'Aanmelden'. ' Dit resulteerde in ongeveer vier miljoen aanmeldingen voor e-maillijsten, volgens A/B-teststatistieken.
(Bron: bedraad)
4. In 2000 voerde Google zijn eerste A/B-test uit:
Om vast te stellen hoeveel bevindingen op elke pagina moeten worden weergegeven, voerde Google in 2000 de allereerste A/B-test uit.
Na tien jaar deed Google jaarlijks 7,000 van deze tests. Volgens A/B-teststatistieken voert Google ongeveer 10,000 A/B-tests per jaar uit.
(Bron: Leercentrum)
5. Voor hun CTA heeft Google A/B-tests uitgevoerd op 50 verschillende blauwe kleuren:
Google experimenteerde met 50 verschillende tinten blauw voor zijn call-to-action om te zien welke versie de meeste gebruikers heeft geconverteerd. Andere bedrijven hebben het aantal conversies verhoogd door A/B-testanalyses voor kleur te gebruiken.
Het gebruik van de kleur oranje verhoogde bijvoorbeeld de conversieratio van SAP tot 32.5 procent, terwijl het gebruik van de kleur rood de conversieratio van Performable tot 21 procent verhoogde, volgens A/B-testgegevens.
(Bron: Quicksprout)
Veelgestelde vragen
🧐 Hoe werkt A/B-testen?
Bij A/B-testen wordt een groep willekeurig in twee of meer segmenten gesplitst en elk aan verschillende varianten blootgesteld. Vervolgens wordt via statistische analyse bepaald welke variant beter presteert.
📊 Waarom is A/B-testen belangrijk bij data-analyse?
Met A/B-testen kunnen bedrijven datagestuurde beslissingen nemen, strategieën optimaliseren en de prestaties verbeteren door opties te vergelijken en de meest effectieve te kiezen.
📈 Welke statistische technieken worden gebruikt bij A/B-testen?
Veel voorkomende statistische technieken zijn onder meer het testen van hypothesen, t-tests, chi-kwadraattests en betrouwbaarheidsintervallen.
🎯 Wat zijn enkele belangrijke prestatiestatistieken die u kunt volgen bij A/B-testen?
Statistieken variëren afhankelijk van het experiment, maar kunnen conversiepercentages, klikfrequenties, opbrengst en gebruikersbetrokkenheid omvatten.
💡 Wat zijn enkele best practices voor het effectief uitvoeren van A/B-tests?
Best practices zijn onder meer het definiëren van duidelijke doelstellingen, het willekeurig verdelen van steekproeven, het vermijden van vooringenomenheid, het uitvoeren van tests voor een adequate duur en het voortdurend herhalen op basis van de resultaten.
📝 Hoe interpreteer je de resultaten van een A/B-test?
Resultaten worden geïnterpreteerd door het analyseren van de statistische significantie, betrouwbaarheidsintervallen en praktische betekenis om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen.
Quick Links:
- Top videomarketingstatistieken die u moet weten
- TikTok-statistieken die u moet weten: hoe controleer ik mijn TikTok-statistieken?
- Blogstatistieken: ultieme lijst met blogstatistieken en feiten
- Instagram-statistieken die u moet weten
Conclusie: A/B-teststatistieken 2024
Het uiteindelijke doel van elk internetbedrijf is om gebruikers om te zetten in betalende klanten. Iedereen wil dat het gewaardeerde verkeer van zijn advertentiecampagnes wordt omgezet in succesvolle verkopen.
Volgens de A/B-teststatistieken kan deze onderzoeksmethode precies het hulpmiddel zijn dat u nodig heeft om te bepalen of u op de goede weg bent naar optimalisatie, en dat u op zijn beurt helpt om meer tevreden klanten online aan te trekken.
bronnen: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, financiënonline, martech, g2.com, quicksprout
