Begrip

    A/B-test

    Een A/B-test is een experiment waarbij twee varianten van een pagina, advertentie of e-mail tegelijk aan vergelijkbare bezoekersgroepen worden getoond om te meten welke beter presteert. Door één element per keer te wijzigen en resultaten statistisch te vergelijken, optimaliseer je conversie op basis van data in plaats van onderbuikgevoel.

    Bij een A/B-test (split test) zie de ene helft van je bezoekers variant A en de andere helft variant B — bijvoorbeeld een andere productfoto, prijsweergave, koptekst of knopkleur. Na voldoende data zie je welke variant meer conversies oplevert.

    De valkuilen zitten in de uitvoering: test één wijziging tegelijk (anders weet je niet wat het verschil veroorzaakte), laat de test lang genoeg lopen voor statistische betrouwbaarheid, en stop niet zodra er toevallig een voorsprong ontstaat. Kleine webshops hebben vaak te weinig verkeer voor betrouwbare tests op detailniveau; test dan grote verschillen (compleet andere productpagina, ander aanbod) in plaats van knopkleuren.

    In advertentieplatforms is A/B-testen ingebouwd: meerdere creatives, teksten en doelgroepen naast elkaar draaien en budget verschuiven naar de winnaar is de dagelijkse praktijk van winstgevend adverteren. Structureel testen is wat professionele stores onderscheidt van hobbyprojecten.

    Hoe zet je een A/B-test op voor je webshop?

    • Begin met een hypothese, bijvoorbeeld: een video bovenaan de productpagina verhoogt de conversieratio omdat bezoekers het product in gebruik zien.
    • Kies één meetpunt vooraf, meestal de conversieratio of omzet per bezoeker, en wijzig dat niet tijdens de test.
    • Laat de test minstens een of twee volle weken lopen, zodat verschillen tussen weekdagen en weekend uitmiddelen.
    • Controleer of het verschil groot genoeg is met een significantiecalculator, er zijn gratis versies online.

    Een rekenvoorbeeld: variant A krijgt 2.000 bezoekers en 40 bestellingen, een conversieratio van 2,0 procent. Variant B krijgt 2.000 bezoekers en 52 bestellingen, dus 2,6 procent. Dat lijkt een duidelijke winnaar, maar met zulke kleine aantallen kan het verschil ook toeval zijn. Een significantiecalculator laat zien hoe zeker je bent. Is de uitslag niet overtuigend, laat de test dan langer lopen in plaats van de winnaar te kiezen die je toevallig mooier vindt. Bij een gemiddelde orderwaarde van 40 euro betekent 0,6 procentpunt extra conversie op 10.000 bezoekers per maand wel 2.400 euro meer omzet, dus het loont om netjes te meten. Meer ideeën over wat je kunt testen staan in conversie-optimalisatie.

    Veelgestelde vragen over A/B-test

    Wat is een A/B-test?

    Een A/B-test is een vergelijking tussen twee versies van bijvoorbeeld een productpagina, advertentie of e-mail. Een deel van je bezoekers ziet versie A, een ander deel versie B. Door te meten welke versie meer bestellingen of klikken oplevert, kies je op basis van cijfers welke je houdt.

    Hoe lang moet een A/B-test lopen?

    Laat een test minstens een of twee volle weken lopen, zodat verschillen tussen werkdagen en weekend meetellen. Stop pas als je genoeg bezoekers en conversies per variant hebt om een betrouwbare conclusie te trekken. Een significantiecalculator helpt je om dat te beoordelen.

    Wat kun je A/B-testen in een webshop?

    Veelgeteste onderdelen zijn de hoofdfoto of video op de productpagina, de prijs of bundelaanbieding, de koptekst, de volgorde van informatie en de tekst op de koopknop. Bij weinig verkeer test je beter grote verschillen, zoals een volledig andere pagina, dan kleine details.

    Alle begrippen bekijken