Sta je op het punt om een (nieuwe) A/B-test oplossing te kiezen? Wil je niet zelf iets ontwikkelen, maar software afnemen van een gespecialiseerde leverancier? Dan zul je merken dat A/B-test tools niet alleen meer A/B-testen. Het zijn Experience Optimization Platformen geworden. Van Optimizely tot Adobe, van ABtasty tot Kameleoon.

Het landschap met de grotere aanbieders van A/B-test software is de afgelopen jaren misschien niet verder uitgedijd, maar dat is zeker gebeurd als je kijkt naar de mogelijkheden die deze software tegenwoordig biedt. Onderzoeksbureau Forrester had dat al eerder in de gaten en is in 2018 de A/B-test oplossingen gaan onderbrengen in de Experience Optimization Platformen categorie, nadat ze daarvoor vooral rondzwierven in de Data Intelligence achtige categorieën.

Onderzoek naar A/B-test tools

Forrester kwam eind vorig jaar weer met een update van hun onderzoek, The Forrester Wave™: Experience Optimization Platforms, Q4 2020, waarin zij verschillende aanbieders van deze tools met elkaar vergeleken (het rapport kost 2995 US dollar, maar je kunt vaak bij de verschillende software vendors in dit onderzoek in ruil voor je e-mailadres een gratis reprint bekijken). Hoe deze tools in de markt zijn gepositioneerd kan nog wel eens van elkaar verschillen. Er zijn aanbieders die hun product of dienst nog steeds een A/B-test tool noemen, maar inmiddels heeft het grootste deel van markt zich flink doorontwikkeld en zijn veel tools steeds completere platformen voor een goede klantervaring geworden.

Customer eXperience Optimization

De platformen hebben naast de bekende A/B-test mogelijkheden nu ook uitgebreide personalisatie opties hebben en feature flags en rollouts aanbieden. Een welkome aanvulling wat mij betreft! Zeker voor organisaties die al wat verder in hun test maturity zijn, gaat optimaliseren al lang verder dan alleen meer basis conversie voor iedereen. Mede daarom zie je al enige tijd naast CRO, ook de term CXO opduiken. Conversie optimalisatie als vakgebied wordt daarmee weer wat breder getrokken. Bij Customer eXperience Optimization (CXO) ligt de nadruk meer op het optimaliseren van de algehele klantervaring. De voorliefde voor conversie & optimalisatie lijkt nu ook definitief te zijn doorgegeven aan andere disciplines zoals UX en marketing. Niets voor niets hebben steeds meer bedrijven ook een CXO functie (Chief eXperience Officer) die direct aan de CEO rapporteert.

De groei naar all-in-one software voor de customer journey

Optimaliseren van de algehele klantervaring klinkt misschien als niets nieuws, het is op digitaal gebied al jarenlang een steeds verder opkomende trend. Aanbieders van tools en platformen spelen natuurlijk in op opkomende trends en ontwikkelingen. Zonder vraag immers geen aanbod. De aanbieder willen daarnaast natuurlijk dat je met een all-in-one oplossing gaat werken en met één oplossing optimaliseert voor die hele customer journey.  Zij bieden jou die nu nog completere oplossing om nog sneller en efficiënter te kunnen werken. Geen losse tooltjes maar alle digitale touchpoints vanuit één omgeving bedienen.

Fail fast and learn faster

Denk aan een soort van toolkit met allerlei handige gereedschappen die je vooral ook sneller laten werken. Sneller, omdat je bijvoorbeeld in staat bent om nieuwe product features gecontroleerd voor een deel van je klanten te lanceren en om de grootte van deze groep geleidelijk op te voeren (dit wordt ook wel ‘ramping up’ genoemd). Tegelijkertijd kunnen nieuwe features op afstand aan- en uitgezet worden. Dit gebeurt dan zonder tussenkomst van IT of developers en dus zonder deploy van nieuwe code. Dit levert een enorme tijdswinst op en laat dit nou precies zijn waar deze optimalisatie platformen in de toekomst hard aan zullen blijven werken: het verder automatiseren van het experimenteer- en optimalisatieproces. Hoe makkelijker het voor ons wordt, hoe beter. Bottom line gaat het maar om één ding: “Fail fast and learn faster!”.

Personalisatie

Personalisatie is ook een onderdeel dat de meeste platformen tegenwoordig in meer of mindere mate aanbieden. Het is nu eenvoudiger geworden om een A/B-test te personaliseren, maar ook om een personalisatie te valideren als een A/B-test. Dit is naar mijn idee een heel goede ontwikkeling omdat personaliseren nog vaak als de ‘holy grail’ wordt gepresenteerd terwijl hypotheses valideren via een gecontroleerd online experiment nog steeds het meest betrouwbare bewijs levert. De combinatie kan het proces alleen maar verbeteren en ervoor zorgen dat je met nog meer zekerheid de juiste keuzes maakt en deze live zet. 

Experience Optimization Platformen (EOP)

Forrester heeft het inmiddels alweer 3 jaar over Experience Optimization Platforms, afgekort EOP’s. Dit is ook wat je gaat aanschaffen bij de zoektocht naar je (nieuwe) A/B-test oplossing. Kijk dus ook verder dan alleen naar de A/B-test mogelijkheden binnen deze platformen. We zijn op een punt in de markt en groei in volwassenheid gekomen waarbij de implementatie die je nu uitvoert enerzijds dieper in je technologie omgeving terecht komt en anderzijds door meer mensen gebruikt gaat worden. Het is niet meer iets dat je , zoals een aantal jaar geleden, snel vervangt, omdat maar 2 mensen in de organisatie dit alleen als client-side A/B-test oplossing gebruiken.

Wat is belangrijk bij het kiezen voor een EOP?

Forrester concludeert in haar rapport dat bij de aanbieders die zij onderzochten de support voor meer digital touchpoints én het gebruik van AI ervoor zorgt dat een oplossing meer rendement maakt. Dit betekent bijvoorbeeld dat rule-based optimalisatie op termijn minder effectief zal worden. Verder zorgt het aanbieden van de juiste innovatieve optimalisatietechnieken, support voor omnichannel campagnes en profile data management ervoor dat deze aanbieders niet alleen het verschil zullen maken, maar daarin in de toekomst ook succesvol gaan zijn.