Het WK zit erop. Het is volop zomer. Er gebeurt niks meer omdat iedereen op vakantie is en wij gaan het hebben over A/B testing in combinatie met funnels. Ik zit namelijk met een probleem, waarvoor ik zelf nog niet de oplossing heb gevonden en waar ik graag jullie reacties / antwoorden op hoor. Volgens mij heb ik het ‘probleem’ al eens eerder in een ander artikel beschreven, maar ik ga er nu een apart artikel aan wijden zodat we er dieper op in kunnen gaan.

Funnels en conversiepaden hebben een eigen verhaal

Ongeveer een week geleden zat ik samen met mijn collega, webanalist, Jelle Plijnaar, enkele testresultaten en testopzetten door te nemen. Jelle vertelde me dat hij graag volledige funnels in kaart zou willen brengen: paden op de website die leiden tot conversie. Zo heb je bijvoorbeeld conversiepaden vanaf productpagina’s, informatiepagina’s of landingspagina’s of, een rand daarbuiten, vanuit Adwords en banners, lees; externe websites / pagina’s. Waarom wil je deze in kaart brengen?

“Omdat elke pagina, elk conversiepad, eigen conversiepercentages heeft en soms ook een eigen boodschap heeft. Hierdoor zijn het op zichzelf staande conversiepaden (verhalen) die je ook als zodanig wilt optimaliseren.”

Goed verhaal.

Conversiepaden vragen niet om een simpele A/B test

Deze conversiepaden zijn in weze allemaal losstaande paden die de bezoeker bewandelt tot hij of zij uiteindelijk converteert (of afhaakt). Veel van de pagina’s op de website zijn onderdeel van één of meerdere conversiepaden.

Een A/B test of multi variatie test is vaak gebaseerd op één pagina. Je maakt verschillende versies, of verschillende versies van bepaalde elementen en uiteindelijk weet je wat het best werkt voor die ene pagina voor een bepaald doel. Zoals eerder opgemerkt is een pagina vaak onderdeel van meerdere conversiepaden. Hierdoor kan het zo zijn dat de uitkomsten voor de pagina niet overeenkomen met de uitkomsten die je krijgt wanneer je enkel kijkt naar één conversiepad kijkt.

A/B test voor een conversiepad (in de breedte)

Nu kan je dit afvangen door segmenten mee te geven aan de pagina’s waardoor je kunt zien welk pad iemand bewandelde toen hij meedeed aan de test. Deze segmenten kan je opslaan, net als de testresultaten, en vervolgens de resultaten op basis van segmenten analyseren. Je kunt dan zien welke conversiepaden in combinatie met die versie van de pagina het best werken. Maar dit heeft als nadeel dat je tijdens de test geen rekening hield met het pad dat de bezoeker bewandelde. Een idee om dit op te vangen: maak een aparte A/B test aan die alleen actief wordt wanneer iemand het bijbehorende conversiepad bewandelt.

A/B test voor een conversiepad (in de diepte)

Vaak wil je ook meerdere pagina’s in één conversiepad testen, waardoor je bijvoorbeeld een actieboodschap door de het hele pad heen kunt laten terugkomen op alle pagina’s. Sterker nog: eigenlijk wil je een A/B test uitsmeren over meerdere pagina’s in het conversiepad zodat je weet welke pagina’s het best converterende pad met elkaar vormen.

In bovenstaande afbeelding heb ik het geprobeerd te tekenen (in MockFlow overigens).

Het idee is dat je bezoekers segmenteert (labelt) aan de hand van de pagina’s die ze bezoeken (conversiepad). Sommige zijn niet te labellen en draaien mee in de reguliere A/B test. Bezoekers waarvan je weet in welk conversiepad ze zitten draaien mee in een aparte A/B test voor dat pad. Hierdoor leer je meer over gedrag over pagina’s heen en kan je uitingen (bijvoorbeeld kortingen voor bepaalde groepen) enkel laten terugkeren wanneer bezoekers deze ook daadwerkelijk eerder gezien hebben in het pad.

De tweede rij A/B testen in de afbeelding laten de mogelijkheid zien om twee pagina’s in één pad te optimaliseren, waarbij de gegevens van de twee gecombineerd kunnen worden, waardoor je uiteindelijk weet welke pagina’s in combinatie met elkaar het beste werken in een conversiepad.

Nu is alleen de vraag: hoe doe ik dit? Wij gebruiken Google Website Optimizer, hier zit deze optie volgens mij niet in 🙂

Ik denk eraan om zelf iets te laten ontwikkelen om dit mogelijk te maken. Wie heeft al eens een soortgelijke test opgezet? En wil de opzet en resultaten delen?