Een goed A/B testprogramma staat of valt bij het gebruik van goed onderbouwde hypotheses. Het draaien van een A/B test zonder een hypothese is als een speurtocht zonder pijlen; het zal je ongetwijfeld ergens brengen, maar niet waar je naartoe wilt. Hypotheses zijn essentieel wanneer je beslissingen maakt om van A naar B te gaan. Ze helpen jou om niet van het pad richting meer online conversie te raken.

Maar hoe ziet en goede hypothese eruit? En belangrijker nog: hoe bouw je en goede A/B test hypothese? In dit blog leg ik het je uit.

Voor de meeste mensen die zich bezighouden met het verhogen van online conversie door te A/B testen is het geen favoriet onderwerp. Toch is het wel een heel belangrijk onderwerp. Ik heb het over statistiek. Bij A/B testing kijk je of de ene variant beter converteert dan de ander. Dit klinkt simpel, maar dan volgt het dilemma: wanneer is een verschil groot genoeg om te mogen concluderen dat dit niet op toeval is gebaseerd?

A/B testen is een effectieve manier om je online conversie te verbeteren. Met een A/B test breng je telkens in kaart wat de impact van één verandering op je conversie is. Door doorlopend te testen en de succesvolle aanpassingen direct door te voeren zet je vlot stap na stap in de richting van een optimale website.

Wel komen er bij deze vorm van deze vorm van conversie optimalisatie een aantal technische en statistische uitdagingen kijken. Om de juiste conclusies uit je data te trekken, is het heel erg belangrijk dat je goed weet wat je doet en dat je hiernaast de data volledig begrijpt.