Wat zijn hypotheses binnen CRO?
Een voorbeeld van een CRO-hypothese kan zijn: “Als we de knoppen op de productpagina een contrasterende kleur geven, zullen meer bezoekers doorklikken naar de winkelwagen.” Deze hypothese bevat zowel een actie (kleur veranderen) als een verwachting (meer klikken).
Door hypotheses te gebruiken, voorkom je dat je zomaar veranderingen doorvoert die mogelijk weinig of geen impact hebben. In plaats daarvan werk je gestructureerd aan optimalisaties die bijdragen aan de bedrijfsdoelstellingen.
Het belang van een sterke hypothese
Een sterke hypothese fungeert als het fundament van elk experiment. Zonder een goed onderbouwde hypothese ben je blind aan het testen, wat leidt tot tijdverlies en frustratie. Door een hypothese te baseren op data en gedragsinzichten, verhoog je niet alleen de kans op een succesvolle test, maar leer je ook waardevolle lessen over je doelgroep.
Een andere reden waarom sterke hypotheses belangrijk zijn, is dat ze helpen prioriteren. Als je tien experimenten wilt uitvoeren, kies je op basis van hypotheses degene met het hoogste potentieel om impact te maken. Sterke hypotheses zorgen er bovendien voor dat alle teamleden op dezelfde lijn zitten over wat er getest wordt en waarom.
Tot slot helpen goed geformuleerde hypotheses je ook achteraf: de resultaten worden namelijk direct gekoppeld aan een leerpunt. Zelfs als een test faalt, weet je wat niet werkt en kun je dit meenemen in volgende optimalisaties.
Hoe formuleer je een goede hypothese?
Het formuleren van een goede hypothese is een kunst die data, psychologie en creativiteit combineert. Om een hypothese te formuleren, kun je deze structuur volgen:
- Identificeer het probleem: Gebruik tools zoals Google Analytics, heatmaps of gebruikerstests om pijnpunten op je website te identificeren. Bijvoorbeeld: bezoekers haken massaal af op het moment dat ze hun betaalgegevens moeten invullen.
- Bepaal de actie: Stel vast wat je wilt veranderen en waarom. Bijvoorbeeld: “Als we een korte uitleg toevoegen over de veiligheid van betalingen…”
- Definieer de verwachte uitkomst: Leg vast wat je hoopt te bereiken. Bijvoorbeeld: “…dan verwachten we dat meer mensen de transactie voltooien.”
Een goed geformuleerde hypothese is specifiek, actiegericht en meetbaar. Vermijd vage aannames zoals “De gebruikerservaring zal verbeteren.” Richt je in plaats daarvan op een concrete verbetering in gedrag of KPI’s, zoals een stijging in het conversiepercentage van 10%.
De valkuilen bij het formuleren van een hypothese
- Te brede of vage hypotheses
Een veelgemaakte fout is het formuleren van hypotheses die geen focus hebben. Bijvoorbeeld: “Als we de homepage herstructureren, zal de ervaring beter zijn.” Dit is te breed en mist meetbare componenten. Een betere aanpak is: “Als we de navigatiebalk prominenter maken, zal het aantal klikken op categoriepagina’s met 20% toenemen.” - Geen duidelijke KPI’s
Zonder een meetbare KPI zoals conversie, tijd op de pagina, of bouncepercentage, wordt het onmogelijk om het succes van je test te beoordelen. - Vooringenomenheid of overhaaste conclusies
Het is verleidelijk om een hypothese te testen die past bij je eigen overtuigingen. Maar een goede hypothese is neutraal en gebaseerd op data, niet op onderbuikgevoelens. - Geen gebruik maken van eerdere data
Een hypothese zonder onderbouwing in data is als een gok. Het verzamelen van bewijs vóór het testen voorkomt tijdverspilling.
Zo stel je een sterke hypothese op
Verzamel data en analyseer je doelgroep
Een sterke hypothese begint met een diepgaande analyse van je doelgroep en hun gedrag. Maak gebruik van tools zoals Google Analytics, Hotjar, en Crazy Egg om patronen te ontdekken. Analyseer de funnel: waar haken bezoekers af en waarom? Zoek daarnaast naar terugkerende klachten in klantfeedback of supportgesprekken.
Gebruik demografische en gedragsgegevens om te begrijpen wie je bezoekers zijn. Hoe verschillen mobiele gebruikers van desktopgebruikers? Is er een verschil in gedrag tussen nieuwe en terugkerende bezoekers? Hoe beter je je doelgroep kent, hoe specifieker en effectiever je hypotheses worden.
Tools en technieken voor goed onderzoek
- Heatmaps en scrollmaps: Visualiseer waar gebruikers klikken en welke delen van je pagina niet worden bekeken.
- Usability-tests: Nodig een groep gebruikers uit om je website te navigeren terwijl je hun gedrag observeert. Dit geeft inzicht in frustraties en barrières.
- Enquêtes en polls: Vraag gebruikers direct om hun mening, bijvoorbeeld waarom ze een aankoop hebben afgebroken.
- Data-analyse: Gebruik tools zoals Excel of Tableau om trends te ontdekken in je websitegegevens.
Prioriteer je hypotheses
Het genereren van meerdere hypotheses is een goede start, maar de sleutel tot succesvolle conversie-optimalisatie ligt in het prioriteren van je ideeën. Niet elke hypothese heeft dezelfde impact, uitvoerbaarheid of relevantie. Door prioriteiten te stellen, richt je je inspanningen op de tests met het hoogste potentieel voor verbeteringen.
Waarom prioriteren belangrijk is
Het CRO-proces kan tijdrovend zijn en zonder focus kan het team overweldigd raken door de mogelijkheden. Door een duidelijke prioriteringsmethode te hanteren, voorkom je dat je energie verspilt aan tests met lage impact. Je creëert een roadmap die zorgt voor een optimale balans tussen tijdsinvestering en resultaat.
De verschillende prioriteer technieken
De verschillende prioriteringstechnieken
PIE-model (Potential, Importance, Ease)
Het PIE-model beoordeelt elke hypothese op drie criteria:
- Potential (Potentie): Hoe groot is de potentiële verbetering als de hypothese klopt?
- Importance (Belang): Hoe belangrijk is de pagina of het onderdeel dat je aanpakt binnen de klantreis?
- Ease (Moeite): Hoe gemakkelijk is het om de test te implementeren?
Score elke hypothese op een schaal van 1 tot 10 per categorie en kies de hoogste scores als prioriteit.
Praktisch voorbeeld:
Stel dat je een hypothese hebt dat een kortere checkout de conversieratio verhoogt. Als de checkout cruciaal is in je funnel, scoort dit hoog op Importance. Als de technische wijziging eenvoudig is, scoort het ook goed op Ease.
ICE-methode (Impact, Confidence, Ease)
Dit model lijkt op PIE, maar vervangt “Importance” door “Confidence” (vertrouwen in het succes van de hypothese). Dit is vooral handig wanneer je hypotheses hebt gebaseerd op sterk datagestuurde inzichten.
MoSCoW-methode
Deze methode verdeelt hypotheses in vier categorieën:
- Must have: Experimenten die essentieel zijn voor je conversiedoelen.
- Should have: Experimenten met een duidelijke meerwaarde, maar niet urgent.
- Could have: Experimenten die leuk zijn om te testen, maar minder prioriteit hebben.
- Won’t have: Experimenten die nu geen waarde bieden.
Door hypotheses op deze manier te categoriseren, ontstaat er een duidelijke roadmap.
Zorg altijd voor betrouwbare data
Je wilt altijd dat je kunt bouwen op data. Om deze reden beginnen wij altijd bij de basis, instellen van tracking.
Hiervoor zetten wij altijd Server-Side tracking op.
Koppel een KPI aan jouw hypothese
Het koppelen van een KPI aan je hypothese is cruciaal om succes te definiëren en het experiment te beoordelen. Een KPI (Key Performance Indicator) is de metriek die je gebruikt om de voortgang en resultaten van je hypothese te meten.
Hoe kies je de juiste KPI?
- Relevantie: Zorg dat de KPI direct verband houdt met de verandering die je test.
- Meetbaarheid: Gebruik metrics die eenvoudig te kwantificeren zijn, zoals conversieratio’s, bouncepercentages, of gemiddelde orderwaarde.
- Doelgerichtheid: Kies KPI’s die bijdragen aan je bredere bedrijfsdoelstellingen.
Voorbeeld:
Hypothese: “Als we een ‘beperkte voorraad’-melding toevoegen aan productpagina’s, dan verhogen we de aankoopintentie.”
Bijbehorende KPI: Het conversiepercentage van de productpagina.
Test je hypotheses
Het testen van je hypotheses is waar de magie van CRO gebeurt. Dit is het moment waarop je data verzamelt om te valideren of je aannames kloppen. Een goed testproces voorkomt dat je verkeerde conclusies trekt.
Heb ik genoeg data om te testen?
Een succesvolle test vereist voldoende bezoekers om betrouwbare resultaten te genereren. Gebruik een statistische calculator om te bepalen hoeveel bezoekers en conversies je nodig hebt om significante conclusies te trekken.
Vuistregels:
- Heb minimaal 250 conversies per variant om betrouwbaarheid te waarborgen.
- Testpagina’s met lage traffic hebben meer tijd nodig om voldoende data te verzamelen.
A/B-test opzetten
Een CRO A/B-test is een van de meest gebruikte methoden in CRO. Hierbij verdeel je bezoekers in twee groepen: een controlegroep (A) en een testgroep (B). De controlegroep ziet de huidige versie van de pagina, terwijl de testgroep een gewijzigde versie ziet.
Belangrijke stappen:
- Definieer je hypothese.
- Stel een meetbare KPI in.
- Zorg voor een evenredige verdeling van verkeer over beide groepen.
- Gebruik een betrouwbaar testplatform zoals Google Optimize, Optimizely of VWO.
Hoe bepaal je de looptijd van het experiment?
De looptijd van een experiment bepaalt hoe betrouwbaar je resultaten zijn. Te kort testen leidt vaak tot conclusies gebaseerd op toeval, terwijl een te lange test tijd en middelen verspilt. De juiste looptijd hangt af van factoren zoals je websiteverkeer, conversieratio, en externe invloeden zoals seizoensgebondenheid.
Websites met veel bezoekers genereren sneller significante data, terwijl lage conversieratio’s meer tijd vergen om voldoende datapunten te verzamelen. Daarnaast beïnvloeden factoren zoals weekend- versus weekdaggedrag je resultaten. Zorg er daarom voor dat je test minstens twee volledige gebruikerscycli bestrijkt, bijvoorbeeld twee weken voor een webshop.
Je wilt altijd wel scherp het experiment in de gaten houden. Vooral als je checkout optimalisatie voor een webshop aan het testen bent.
Kortom, een goede looptijd is essentieel om betrouwbare conclusies te trekken. Wanneer je twijfelt, kies dan altijd voor een iets langere testperiode om de impact van toeval te minimaliseren.
Significantie van een experiment
Statistische significantie geeft aan of de resultaten van je experiment écht het gevolg zijn van de aanpassing, of gewoon toeval. Dit wordt berekend aan de hand van een betrouwbaarheidsniveau, meestal 95%. Dit betekent dat je met 95% zekerheid kunt zeggen dat het effect niet willekeurig is.
Om significante resultaten te behalen, heb je voldoende bezoekers en conversies nodig. Kleine datasets maken je experiment gevoelig voor schommelingen. Gebruik tools zoals Google Optimize of Optimizely om de betrouwbaarheid van je experiment te waarborgen.
Significantie is de basis voor datagestuurde besluitvorming. Het helpt je om veranderingen met vertrouwen door te voeren en de impact ervan te begrijpen.
Test uitslag analyseren
Het analyseren van de testresultaten is een cruciale stap in het CRO-proces. Dit is het moment waarop je bepaalt of de hypothese die je hebt opgesteld, standhoudt en of de aanpassing op je website daadwerkelijk effect heeft gehad. Maar het analyseren van de resultaten gaat verder dan simpelweg kijken naar wie “gewonnen” heeft. Het is een proces van diepgaand leren en begrijpen.
Een winnende uitslag
Wanneer een test een duidelijke winnaar oplevert, betekent dit dat de hypothese succesvol was. Bijvoorbeeld, als een nieuwe call-to-action-knop de conversieratio met 15% verhoogt, kun je aannemen dat de wijziging effectief is. Maar stop daar niet. Analyseer waarom de verandering werkte. Was het de kleur van de knop? De plaatsing? De tekst? Begrijpen waarom iets succesvol is, helpt je om deze inzichten op andere delen van je website toe te passen.
Geen significant resultaat
Een test zonder significante winnaar lijkt misschien een teleurstelling, maar biedt vaak waardevolle inzichten. Het kan zijn dat de aanpassing te klein was om impact te maken of dat je hypothese niet sterk genoeg was. Gebruik deze resultaten als basis voor een nieuwe test. Vaak kunnen kleine aanpassingen in je hypothese of testopzet leiden tot een significante verbetering in een vervolgexperiment.
Experimenten hebben nooit verliezers
In CRO geldt dat elk experiment iets oplevert, zelfs als het geen duidelijke winnaar of significante verbetering oplevert. Het doel van testen is niet alleen het vinden van wat werkt, maar ook het ontdekken van wat niet werkt. Elke test brengt je een stap dichter bij een diepgaand begrip van je doelgroep en hun gedrag.
Goede en slechte hypothesis (Bad vs Good)
Maak duidelijk onderscheid in abonnementen
Gebruikers raken vaak overweldigd wanneer verschillende abonnementen te veel op elkaar lijken. Door duidelijke verschillen te communiceren, bijvoorbeeld via visuele tabellen of labels zoals “Meest populair,” maak je het keuzeproces eenvoudiger. Dit verlaagt de twijfel bij klanten en verhoogt de kans op conversie.
Zachte CTA’s
Niet elke bezoeker is klaar om direct een aankoop te doen. Zachte call-to-actions, zoals “Probeer gratis” of “Lees meer,” verlagen de drempel om actie te ondernemen. Dit zorgt voor een hoger interactiepercentage en houdt gebruikers langer betrokken bij je merk.
Loss aversion, communiceer verlies in plaats van winst
Mensen hebben een natuurlijke afkeer van verlies, wat krachtiger kan zijn dan de aantrekkingskracht van winst. In plaats van te zeggen: “Koop dit product en bespaar 20%,” kun je zeggen: “Mis deze korting van 20% niet.” Dit benadrukt wat gebruikers verliezen als ze niet converteren en kan het beslissingsproces versnellen.
Stimuleer de bezoeker lange formulieren in te vullen met behulp van confettiregen
Lange formulieren zijn vaak een barrière voor gebruikers. Door gamification-elementen toe te voegen, zoals confettiregen of beloningen bij het invullen van een veld, kun je de gebruikerservaring leuker en minder zwaar maken. Dit motiveert bezoekers om door te gaan en het formulier volledig in te vullen.
Praktisch voorbeeld: Stel dat een bezoeker een offerteformulier invult. Elke keer dat een veld wordt ingevuld, verschijnt er een kleine animatie zoals een vinkje of ster. Wanneer het formulier compleet is, verschijnt er een confetti-effect met een boodschap als: “Goed gedaan! Je aanvraag is verstuurd.”
Help de klant met een default
Keuzes maken kan overweldigend zijn, vooral als er te veel opties zijn. Door een standaardoptie (default) aan te bieden, help je bezoekers sneller een beslissing te nemen. Dit principe, bekend als choice architecture, maakt het eenvoudig voor gebruikers om door te gaan zonder zich zorgen te maken over het maken van de “juiste” keuze.
Bijvoorbeeld, een verzekeringswebsite kan standaard een basispakket selecteren, terwijl de bezoeker altijd de mogelijkheid heeft om naar een uitgebreidere optie te upgraden. Dit verlaagt de drempel om verder te gaan in het proces.
Juxtapositie
Juxtapositie betekent het direct naast elkaar plaatsen van vergelijkbare opties om de voordelen van jouw aanbod te benadrukken. Dit helpt gebruikers om een bewuste keuze te maken en versterkt de waarde van jouw product of dienst.
Bijvoorbeeld, een webwinkel kan twee laptops naast elkaar zetten met een vergelijkende tabel waarin de voordelen van het duurdere model duidelijk worden benadrukt, zoals betere prestaties of een langere garantie. Het contrast maakt het gemakkelijker voor de klant om de voordelen te zien en een keuze te maken.
Hubson + 1
Het Hubson + 1-principe speelt in op de menselijke behoefte om een “betere” keuze te maken wanneer er een duidelijke middenweg wordt gepresenteerd. Het idee is simpel: door een extra optie toe te voegen die net iets beter is dan de vorige, maar niet de duurste, stuur je gebruikers naar deze middenoptie.
Bijvoorbeeld, als je een SaaS-abonnement aanbiedt met drie pakketten - Basic, Pro en Premium - kun je ervoor zorgen dat de Pro-optie aantrekkelijker lijkt door deze subtiel te positioneren als de beste waarde. Het toevoegen van een vierde optie (bijvoorbeeld Ultra) kan gebruikers echter sneller naar Pro leiden, omdat het de Premium-optie relatief duurder maakt.
Meest gemaakte fouten bij het opstellen van een hypothese
Een sterke hypothese vormt de basis van succesvolle conversie-optimalisatie, maar er zijn veel valkuilen die kunnen leiden tot ineffectieve experimenten. Het begrijpen van deze fouten helpt je om toekomstige tests sterker en meer impactvol te maken.
Te brede en vage hypotheses
Een veelvoorkomende fout is het formuleren van hypotheses die te algemeen of breed zijn. Stel bijvoorbeeld dat je een hypothese opstelt zoals: “Als we de gebruikerservaring verbeteren, zal de conversieratio stijgen.” Hoewel dit goed klinkt, is het te vaag om gericht te testen. Wat wordt precies verbeterd? Welke actie verwacht je van gebruikers? En hoe meet je het succes?
Een goede hypothese moet specifiek en gefocust zijn. In plaats van “de gebruikerservaring verbeteren,” kun je bijvoorbeeld zeggen: “Als we de call-to-action-knop een contrasterende kleur geven, zal het aantal klikken met 15% stijgen.” Deze versie is helder en geeft een duidelijke richting aan je experiment.
Er wordt niet gestuurd op duidelijke KPI’s
Een hypothese zonder meetbare KPI is als varen zonder kompas. Hoe weet je of je test succesvol was als je geen doel hebt om te meten? Te vaak worden hypotheses opgesteld zonder dat duidelijk is hoe succes wordt gedefinieerd.
Een effectieve hypothese is altijd gekoppeld aan een specifieke KPI die relevant is voor je bedrijfsdoelen. Dit kan een hogere conversieratio zijn, een lagere bounce rate, of een verbeterde gemiddelde orderwaarde. Bijvoorbeeld: “Als we een tijdsgebonden aanbieding toevoegen aan de productpagina, stijgt de conversieratio met 10%.” Hier is de KPI duidelijk: de conversieratio.
Te snelle conclusies trekken
Het verlangen naar snelle resultaten is begrijpelijk, maar het is gevaarlijk om een experiment voortijdig te beëindigen. Resultaten kunnen in het begin schommelen, vooral bij weinig data, waardoor je op basis van toeval verkeerde aannames kunt doen.
Bijvoorbeeld, stel dat je na een paar dagen ziet dat versie B beter presteert dan versie A. Het kan verleidelijk zijn om de test te stoppen en versie B te implementeren. Maar dit betekent niet automatisch dat versie B op lange termijn beter presteert. Wacht altijd tot je voldoende data hebt verzameld en statistische significantie hebt bereikt voordat je conclusies trekt.
Verkeerde mindset bij een negatieve testuitslag
Een negatieve testuitslag kan ontmoedigend zijn, maar het betekent niet dat je experiment een mislukking was. Te vaak worden negatieve resultaten genegeerd of als nutteloos beschouwd, terwijl ze juist waardevolle inzichten bieden.
Een negatieve test betekent dat je hebt geleerd wat niet werkt, wat een belangrijk onderdeel is van het optimalisatieproces. Stel bijvoorbeeld dat een experiment waarin je de plaatsing van de call-to-action verandert, geen verbetering oplevert. Dit inzicht kan je helpen om te begrijpen dat de locatie niet het probleem is, maar mogelijk de tekst of het ontwerp.
Waarom fouten kansen zijn
Het is belangrijk om fouten te zien als leermomenten in plaats van mislukkingen. Elke fout of negatieve uitkomst brengt je dichter bij het begrijpen van je doelgroep en hun gedrag. Door deze lessen mee te nemen in je volgende hypotheses en experimenten, verfijn je je aanpak en werk je effectiever naar verbeteringen toe.
Ben jij al toe om een kans te pakken? Vraag dan een performance analyse aan via onderstaande button!
