Voorkom een valse start; dit zijn de 5 meest gemaakte fouten bij A/B testen.

Fout 1: Geen volledige hypothese

Een van de grootste valkuilen bij A/B-testen is het niet hebben van een duidelijke hypothese. En zonder duidelijke hypothese, kun je achteraf geen conclusie trekken.

Een hypothese is een verklaring die een aanname of verwacht effect beschrijft van een verandering die je wilt testen. Zie het als een soort contract dat je met jezelf aangaat voorafgaand aan de start van de test. Gebruik de volgende formule om je hypothese op te stellen. 

Omdat ik heb waargenomen dat [gegevens en/of feedback van vorige onderzoeken], voorspel ik dat het implementeren van [de verandering/verbetering die je van plan bent te testen], zal leiden tot [het verwachte effect]. Het effect meten we door [de specifieke meetinstrumenten die worden ingezet om de gegevens te verzamelen].

Hier geldt; hoe vollediger en dus specifieker, hoe beter. 

Fout 2: Onvoldoende steekproefgrootte

Een andere veelgemaakte fout is het niet correct bepalen van de steekproefgrootte. Vallen er te weinig gebruikers in je control en variant(en), dan kun je significante resultaten behalen, maar is het werkelijke verschil alsnog te klein om hierop conclusies te trekken. Het is verleidelijk om snel resultaten te willen zien, maar te kleine steekproeven leiden tot vertekende resultaten. We benadrukken het belang van statistische validiteit en adviseren om vooraf de benodigde steekproefgrootte te berekenen om betrouwbare conclusies te trekken.

Optimizely, onze partner biedt een goede sample size calculator aan die het eenvoudig voor je uitrekent. 

Fout 3. Onvoldoende Testduur

Een veelvoorkomende fout is het beëindigen van een A/B-test voordat deze voldoende tijd heeft gehad om betrouwbare resultaten te genereren (geen significante).  Het is essentieel om voldoende tijd te laten voor de test, zodat seizoensinvloeden en dagelijkse schommelingen geen vertekend beeld geven van de resultaten. Het bepalen van de juiste testduur vereist statistische analyse en het stellen van een betrouwbaarheidsniveau voordat conclusies worden getrokken.

VWO is een goed alternatief als A/B test tool sinds Google Optimize is verdwenen en zij bieden een A/B Test Duration Calculator. 

Fout 4. Niet de juiste variabelen

Welke metric gaat je vertellen dat de control of de variant beter is? En welke submetrics mogen geen negatieve effecten laten zien? Het selecteren van de verkeerde variabelen om te testen kan leiden tot ineffectieve A/B-testen. Als het goed is benoem je de variabelen ook in je hypothese. Wat is de belangrijkste doelstelling van de test? Wat wil je verbeteren en hoe ga je dit meten.  

Tip: Download onze gratis A/B testguide.
Hierin delen we onze best practices met handvaten om zelf aan de slag te gaan!

Fout 5: Geen oog voor segmentatie

Het negeren van segmentatie is een veelvoorkomende fout bij A/B-testen. Wanneer je A/B-test is afgerond en je een significant resultaat hebt, is het van belang om de diepte in te gaan. Bekijk de testresultaten vanuit verschillende gebruikersgroepen, zoals demografische gegevens, device type of gedragskenmerken, zodat je ze niet over het hoofd ziet. Stel je voor dat je een positief significant resultaat hebt en je gaat het doorvoeren, maar achteraf blijkt dat het op mobiel juist averechts werkt, dan had je de implementatie bijvoorbeeld alleen voor desktop willen doen. Het is belangrijk om te begrijpen hoe verschillende segmenten reageren op de wijzigingen die je test, om de meest effectieve optimalisatiestrategieën te bepalen.

Zijn deze 5 fouten helder? Voorkom dat je ze maakt en je zult zien dat je A/B-testproces beter verloopt. Heb je voor de rest hulp nodig bij het A/B-testproces? Wil je een keer sparren of heb je een vraag? Schroom niet om contact met me op te nemen.