Je wilt dat meer bezoekers van je website een offerte aanvragen, bellen of iets bestellen. Dat heet conversie: het deel van je bezoekers dat de actie doet die jij wilt. Een bekende manier om dat te verbeteren is de A/B-test. Je laat de helft van de bezoekers versie A zien en de andere helft versie B. Daarna kijk je welke versie beter werkt.
Er is alleen een probleem. Een A/B-test heeft veel bezoekers nodig om een betrouwbare uitkomst te geven. De meeste mkb-sites halen dat niet. Dat betekent niet dat je moet gokken. In dit artikel lees je hoe je met weinig verkeer toch verbetert op basis van feiten.
Waarom een A/B-test bij weinig verkeer niet werkt
Een A/B-test vergelijkt twee versies. Het verschil tussen die versies is vaak klein. Om te weten of dat verschil echt is, en geen toeval, heb je genoeg metingen nodig. Dat noemen we statistische betrouwbaarheid.
Een vuistregel: je hebt vaak minstens enkele honderden conversies per versie nodig. Hoeveel precies, hangt af van het verschil dat je wilt aantonen. Hoe kleiner het verschil, hoe meer data je nodig hebt.
Stop je een test te vroeg? Dan kies je mogelijk een winnaar die helemaal niet wint. Je denkt dat je iets hebt geleerd, maar je hebt vooral geluk gehad. Dat is gevaarlijker dan niets testen, omdat je ten onrechte zeker van je zaak bent.
Heb je een paar tientallen aanvragen per maand? Dan is een klassieke A/B-test meestal niet de juiste route. Je hebt andere bronnen nodig.
Kijk mee met echte bezoekers
Cijfers vertellen je wat er gebeurt. Ze vertellen niet waarom. Daarom begin je met kijken naar gedrag. Twee hulpmiddelen helpen daarbij:
- Sessie-opnames: korte video’s van een bezoek. Je ziet hoe iemand scrolt, klikt, twijfelt en afhaakt.
- Heatmaps: kleurkaarten die laten zien waar bezoekers klikken en hoe ver ze scrollen op een pagina.
Je hebt hier geen grote aantallen voor nodig. Tien tot twintig opnames van één belangrijke pagina laten vaak al patronen zien. Dat is vaak meer dan een maand aan cijfers je vertelt.
Let op dit soort signalen:
- Bezoekers klikken op iets dat geen link is, zoals een afbeelding of een tekst.
- Mensen scrollen langs je belangrijkste knop zonder te stoppen.
- Bezoekers beginnen aan een formulier en haken af bij een bepaald veld.
- Op mobiel zoeken mensen naar het menu of naar je telefoonnummer.
Houd bij wat je ziet. Komt hetzelfde probleem in meerdere opnames terug, dan heb je een sterke aanwijzing. Vergeet ook de privacy niet. Zorg dat je tool geen persoonlijke gegevens zoals ingevulde formuliervelden opslaat, en vermeld het gebruik in je privacyverklaring en cookiemelding.
Vraag het je klanten
De beste bron voor ideeën zit vaak niet in een tool. Hij zit in de mensen die je al hebt overtuigd. Zij weten waarom ze voor jou kozen. En ze weten wat ze bijna tegenhield.
Stel een korte vraag op een moment dat het past. Bijvoorbeeld op de bedankpagina na een aanvraag, of in de bevestigingsmail. Een voorbeeld:
- Wat was de belangrijkste reden om contact op te nemen?
- Wat had je bijna tegengehouden?
- Welke informatie miste je op de website?
Houd het bij één of twee vragen. Hoe korter, hoe meer antwoorden je krijgt. Een open veld werkt beter dan keuzeknoppen, omdat mensen hun eigen woorden gebruiken. Die woorden kun je later gebruiken in je teksten.
Praat ook met je collega’s van sales of klantenservice. Zij horen elke week dezelfde vragen en bezwaren. Is dat de levertijd, de prijsopbouw of de vraag hoe een eerste afspraak eruitziet? Dan hoort het antwoord ook op je website.
Verander één ding en meet
Heb je een paar aanwijzingen verzameld? Kies dan één belangrijk onderdeel om aan te passen. Bijvoorbeeld de kop bovenaan de pagina, de tekst op de knop of het aantal velden in je formulier.
Waarom maar één ding? Omdat je anders niet weet wat het effect veroorzaakte. Pas je kop, afbeelding en formulier tegelijk aan, dan weet je achteraf niet welke wijziging werkte.
Vergelijk daarna de conversie over een paar weken met de periode ervoor. Dat heet een voor-na-vergelijking. Het is niet perfect. Maar het is veel beter dan niets doen.
Doe dit zo netjes mogelijk:
- Noteer vooraf wat je verwacht en welk cijfer je volgt.
- Schrijf de datum van de wijziging op.
- Meet minstens vier weken, of langer als je weinig verkeer hebt.
- Kijk niet elke dag naar de uitkomst. Dat leidt tot voorbarige conclusies.
Zo maak je een voor-na-vergelijking betrouwbaarder
Een voor-na-vergelijking heeft zwakke plekken. Het seizoen verandert. Je start een campagne. Een concurrent verlaagt zijn tarief. Al die dingen beïnvloeden je cijfers, los van je aanpassing.
Je kunt het risico verkleinen:
- Vergelijk gelijke periodes. Zet vier weken na de wijziging naast vier weken ervoor, en kijk indien mogelijk ook naar dezelfde periode vorig jaar.
- Splits per bron. Kijk apart naar bezoekers uit Google Ads, SEO en e-mail. Zo zie je of een verschuiving in verkeer je cijfer vertekent.
- Gebruik een tussenstap. Heb je te weinig aanvragen om iets te zien? Meet dan ook een micro-conversie. Dat is een kleinere actie op weg naar de echte conversie, zoals een klik op de telefoonknop of het starten van het formulier.
- Combineer met kwalitatieve signalen. Zie je in opnames dat bezoekers minder afhaken? Dan is dat een extra aanwijzing dat de wijziging werkt.
Zeker weten doe je het zelden. Wel kun je steeds beter onderbouwen waarom je een keuze maakt. Dat is in de praktijk al een grote stap.
Een voorbeeld uit de praktijk
Stel: een bedrijf dat tuinen aanlegt heeft een website met een offerteformulier van acht velden. Het krijgt ongeveer twintig aanvragen per maand. Een A/B-test is dan niet realistisch.
De eigenaar bekijkt vijftien sessie-opnames van de offertepagina. Hij ziet dat veel bezoekers stoppen bij het veld voor het budget. Sommigen vullen het in, wissen het en vertrekken. Op de bedankpagina stelt hij ook een vraag aan nieuwe aanvragers: wat had je bijna tegengehouden? Meerdere mensen antwoorden dat ze niet wilden praten over geld zonder dat ze wisten wat een tuin kost.
Hij doet één aanpassing. Het budgetveld wordt optioneel, met een korte toelichting waarom die vraag helpt. Daarnaast zet hij er een alinea bij over waar de kosten van een tuin vanaf hangen.
Hij noteert de datum en volgt zes weken lang het aantal gestarte en verzonden formulieren. Hij vergelijkt dat met de zes weken ervoor. Ook kijkt hij of de verdeling van het verkeer over bronnen gelijk bleef. Zo heeft hij geen bewijs, maar wel een goed onderbouwde aanwijzing of de wijziging werkte. Daarna gaat hij door met het volgende onderdeel.
Veelgestelde vragen
Hoeveel bezoekers heb ik minimaal nodig om te testen?
Er is geen vast getal. Voor een A/B-test zijn vaak enkele honderden conversies per versie nodig. Zit je daar ver onder, kies dan voor opnames, enquêtes en voor-na-vergelijkingen. Die werken ook met kleine aantallen.
Hoe lang moet ik wachten voordat ik conclusies trek?
Meet minstens vier weken, en liefst een hele aantal weken meer als je weinig aanvragen hebt. Zo vang je schommelingen binnen de week en maand op. Trek geen conclusie op basis van een paar dagen.
Wat als de conversie na mijn aanpassing daalt?
Kijk eerst of er iets anders veranderde, zoals je advertenties of het seizoen. Blijft de daling terugkomen, dan kun je de oude versie terugzetten. Je hebt dan toch iets geleerd, namelijk dat deze aanpak niet werkt voor jouw bezoekers.
Plan een gratis kennismaking van 30 minuten
Wil je weten waar op jouw website de meeste winst ligt, ook als je weinig bezoekers hebt? Plan een gratis kennismaking van 30 minuten met Adventio Marketing in Amersfoort. We kijken samen naar je website, je cijfers en je doelen. Je krijgt concrete ideeën om mee te beginnen, zonder verplichtingen.
