Gratis calculator voor A/B-tests

De A/B-test, ook wel splittest genoemd, is een toets waarbij twee varianten met elkaar worden vergeleken om te bepalen welke versie de voorkeur heeft. Deze toets wordt vaak voor marketingcampagnes en vergelijkbare doeleinden gebruikt. Bij een A/B-test worden gebruikers willekeurig ingedeeld in een groep die een van de twee versies te zien krijgt en wordt er op basis van hun feedback een statistische analyse uitgevoerd.

A/B-tests worden in veel verschillende sectoren voor zeer uiteenlopende doeleinden gebruikt. Marketing- en reclamebureaus gebruiken A/B-tests vaak om te bepalen wat de beste optie is voor het ontwerp van websites, online aanbiedingen, koppen, e-mails en productbeschrijvingen.

De resultaten van A/B-tests worden berekend door de conversiepercentages van de twee verschillende varianten met elkaar te vergelijken om te bepalen of de ene versie een hogere statistische significantie dan de andere versie heeft. Enkele belangrijke factoren om de resultaten van je A/B-test te berekenen zijn de Z-score, p-waarde, steekproefgrootte, het betrouwbaarheidsinterval en betrouwbaarheidsniveau.

De statistische significantie van je A/B-test zou idealiter 95% en in elk geval niet lager dan 90% moeten zijn, anders is het geen succesvolle toets.

De vereiste steekproefgrootte is afhankelijk van de A/B-test en wat deze toets meet. Er moeten berekeningen worden uitgevoerd om de minimaal vereiste steekproefgrootte voor een specifieke A/B-test te bepalen.

Bij A/B-tests is de statistische significantie de aannemelijkheid dat het verschil tussen de controle- en testgroep van het experiment niet het resultaat van toeval of een fout is. Hoe hoger de statistische significantie, hoe waarschijnlijker het is dat het verschil tussen je groepen nauwkeurig is. Het komt erop neer dat statistische significantie een maatstaf is voor hoe waarschijnlijk het is dat je nulhypothese waar is.

De formule voor statistische significantie is:

χ2= ∑(O−E)2/E

De Z-score is een statistische meting die aangeeft hoeveel een gegeven waarde van de standaardafwijking verschilt. Eenvoudig gezegd laat de Z-score zien hoe ver het getoetste gegevenspunt van het gemiddelde af ligt.

De p-waarde is de waarschijnlijkheid dat er geen verschil tussen je testgroepen is en dat de waargenomen verbetering volledig toevallig is.

De nulhypothese verwijst naar de aanvankelijke veronderstelling dat er geen verband tussen twee datasets bestaat.

Het onderscheidend vermogen van een toets is de waarschijnlijkheid dat je toets een statistisch verschil tussen de testgroepen vindt, waardoor je de nulhypothese kunt verwerpen.

Een eenzijdige toets kan bepalen of één (en slechts één) gemiddelde hoger of lager dan een ander gemiddelde is. Met een tweezijdige toets kan worden bepaald of twee gemiddelden van elkaar verschillen.

Het betrouwbaarheidsniveau voor een A/B-test geeft de validiteit van een succesvolle A/B-test aan. Over het algemeen is een betrouwbaarheidsniveau boven de 95% ideaal.

Je kunt een A/B-test uitvoeren door de onderstaande stappen te volgen:

• Voer het aantal bezoekers en conversies voor variant A in.
• Voer het aantal bezoekers en conversies voor variant B in.
• Bepaal het betrouwbaarheidsinterval van je toets.
• Bereken, analyseer en deel je resultaten.

Met Jotform kun je je eigen A/B-test maken door een geheel nieuwe toets te maken of een van onze kant-en-klare templates te kiezen. Je kunt verschillende formulieren voor A/B-tests maken en aanpassen om verschillende opties te proberen en te toetsen welke het beste voor jouw doelgroep werkt.

Ja, je kunt je formulieren voor A/B-tests aanpassen door de drag-and-drop bouwer van Jotform te gebruiken. Je kunt afhankelijk van je behoeften formuliervelden toevoegen of verwijderen, de tekst wijzigen, huisstijlelementen of afbeeldingen uploaden, lettertypen en kleuren kiezen en meer.