Optimizely is software waarmee je twee versies van een pagina tegen elkaar kunt testen om te zien welke beter werkt. Het is een van de bekendste namen in dat vak, en de kans is groot dat je de naam bent tegengekomen toen je las over het verhogen van je conversie.
Wat we vaak zien gebeuren: een ondernemer leest over A/B-testen, komt bij zo’n bekende naam uit, vraagt een demo aan en schrikt van het gesprek dat volgt. Want dit is software die is gebouwd voor bedrijven met tienduizenden bezoekers per week en een eigen team dat er dagelijks mee werkt.
Dat betekent niet dat A/B-testen niets voor je is. Het betekent dat je waarschijnlijk iets anders nodig hebt. In dit stuk leggen we uit wat Optimizely doet, voor wie het wél is gemaakt, en hoe je als dienstverlener met een paar honderd bezoekers per week toch beter wordt in wat er op je website gebeurt.
Wat Optimizely in de kern doet
Optimizely laat je twee of meer versies van een pagina naast elkaar tonen aan verschillende bezoekers. De helft ziet versie A, de andere helft versie B, en de software houdt bij welke versie vaker leidt tot het gedrag dat je wilt: een aanvraag, een aankoop, een klik op een knop.
Daarnaast kun je er content mee personaliseren, dus verschillende bezoekers verschillende dingen laten zien. Iemand die eerder op je dienstenpagina was, krijgt dan een andere kop dan iemand die net binnenkomt.
Het bedrijf is de afgelopen jaren doorgegroeid naar een breder pakket waarin ook contentbeheer en campagneplanning zitten. Dat maakt het zwaarder dan alleen een testtool, en dat verklaart ook een deel van de prijs.
De techniek werkt goed. Daar zit het probleem niet. Het probleem zit in de hoeveelheid bezoekers die je nodig hebt om er iets zinnigs uit te halen.
Waarom aantallen alles bepalen bij A/B-testen
Een A/B-test werkt met kansberekening. Je wilt weten of het verschil tussen twee versies echt bestaat of dat het toeval is. Om dat met enige zekerheid te zeggen, heb je een flink aantal bezoekers en een flink aantal conversies nodig.
Een ruwe vuistregel uit de praktijk: je wilt minstens honderd conversies per versie voordat je iets kunt zeggen. Bij een dienstverlener die tien aanvragen per maand krijgt, betekent dat een test van meer dan anderhalf jaar. Tegen die tijd is je pagina, je aanbod en misschien je hele bedrijf veranderd.
Wat we in de praktijk zien is dat mensen dat negeren en na twee weken concluderen dat versie B wint. Vaak stopt de test op het moment dat het verschil het grootst lijkt, en dat is precies het moment waarop toeval het meest meespeelt.
Een test die je te vroeg stopt, geeft je geen antwoord maar een mening met een grafiekje erbij.
Voor wie Optimizely wél is gemaakt
Er zijn bedrijven waar dit uitstekend past. Webshops met tienduizenden bezoekers per week, verzekeraars, reisorganisaties, banken. Bedrijven waar één procent verschil in conversie meteen een groot bedrag is.
Daar zit ook het rekensommetje achter de prijs. Als je maandelijks een fors bedrag betaalt en een verbetering van een half procent levert het tienvoudige op, is dat een simpele beslissing. Bij een bedrijf van vijftien man met vijftien aanvragen per maand is dat sommetje anders.
Wat ook meespeelt: dit soort software vraagt om iemand die er tijd in steekt. Tests opzetten, resultaten uitlezen, beslissen wat je ermee doet. Bedrijven die er waarde uit halen hebben daar meestal iemand voor vrijgemaakt.
Als je die twee dingen niet hebt (voldoende bezoekers en iemand die het bijhoudt), dan koop je een goede tool die stof staat te verzamelen.
Het verschil met wat je wél nodig hebt
Voor de meeste dienstverleners ligt de winst niet in het testen van twee knopkleuren, maar in het weghalen van dingen die aantoonbaar in de weg zitten. Dat noemen we ook conversie-optimalisatie, alleen zonder testsoftware.
Denk aan een formulier met elf velden waarvan er vier niet nodig zijn. Aan een dienstenpagina die niet vertelt wat iets ongeveer kost. Aan een telefoonnummer dat op mobiel niet aanklikbaar is. Dat zijn geen testvragen, dat zijn dingen die je gewoon oplost.
Wij beginnen bij klanten daarom altijd met kijken en luisteren in plaats van testen. Waar haken mensen af, welke vragen krijg je steeds aan de telefoon, wat zegt iemand die je site voor het eerst ziet. Dat levert binnen een week een lijst op waar je maanden mee vooruit kunt.
Meer over die aanpak lees je bij data, analytics en conversie.
Wat je in plaats daarvan kunt gebruiken
Google Analytics is voor de meeste bedrijven genoeg om te zien waar mensen binnenkomen en waar ze weggaan. Gratis, en als het goed is ingericht geeft het je precies de gegevens waar je op stuurt.
Daarnaast zijn er tools die opnemen hoe bezoekers over je pagina bewegen en waar ze klikken. Die kosten een paar tientjes per maand en leveren bij lage aantallen meer op dan een A/B-test, omdat je aan tien opnames al ziet waar het misgaat.
Wil je toch testen, dan zijn er lichtere tools die dat voor een fractie van de prijs doen. Maar ook daar geldt de rekensom van hierboven: zonder voldoende conversies krijg je geen antwoord, hoe goedkoop de tool ook is.
En het simpelste alternatief blijft onderschat: vraag vijf mensen die je doelgroep zijn om hardop je pagina te doorlopen. Dat kost je een middag en levert vaak meer op dan een kwartaal testen.
Per type dienstverlener: waar de winst zit
Bij HR-dienstverleners en advieskantoren zit de winst meestal in duidelijkheid over de eerste stap. Mensen willen weten wat er gebeurt als ze contact opnemen, wat het gesprek kost en of ze ergens aan vastzitten. Eén alinea daarover doet vaak meer dan tien tests.
Bij advocatenkantoren gaat het om vertrouwen en snelheid. Een duidelijk telefoonnummer, een reactietermijn die je noemt en nakomt, en een pagina die uitlegt hoe een eerste gesprek verloopt.
Bij klinieken en beautybedrijven zit de winst in het wegnemen van twijfel. Wat voel je, hoe lang duurt herstel, wat als het tegenvalt. Dat zijn de vragen die mensen in hun hoofd hebben op het moment dat ze op de afspraakknop willen drukken.
Bij coaches en consultants is het meestal de kennismaking zelf. Een agenda waarin iemand direct een moment kan kiezen, haalt bijna altijd meer aanvragen binnen dan een formulier dat in een inbox belandt.
Hoe je begint zonder testsoftware
Kies één pagina die er het meest toe doet. Meestal is dat je best bezochte dienstenpagina of je contactpagina. Meer dan één tegelijk werkt niet, want dan weet je later niet waar de verandering vandaan kwam.
Kijk vervolgens naar wat er op die pagina misgaat. Loop hem door op je telefoon, want daar komt het meeste verkeer binnen. Vul je eigen formulier in. Klik op je eigen telefoonnummer. Je zult verbaasd zijn hoeveel je in tien minuten vindt.
Verander daarna één ding tegelijk en noteer de datum. Geen test, gewoon een verandering met een datum erbij. Vergelijk de vier weken erna met de vier weken ervoor. Dat is niet wetenschappelijk waterdicht, maar bij deze aantallen is het het beste wat er is.
Doe dat elke maand. Twaalf verbeteringen per jaar op je belangrijkste pagina’s tikken harder aan dan een testomgeving die je nooit gebruikt.
Wat je meet als je weinig bezoekers hebt
Bij lage aantallen zijn percentages onbetrouwbaar. Van vier naar zes aanvragen is een stijging van vijftig procent, maar het kan net zo goed toeval zijn. Kijk daarom naar absolute aantallen over een langere periode.
Tel het aantal echte aanvragen per maand: ingevulde formulieren, telefoontjes en mails. Niet het aantal klikken op een knop, niet het aantal mensen dat aan een formulier begon. Alleen wat daadwerkelijk bij je binnenkomt.
Zet daar de bron naast. Als je weet dat vijf van je twaalf aanvragen uit Google kwamen en drie via een advertentie, weet je waar je volgende euro heen moet. Dat is meer sturing dan welke testuitslag ook.
Kijk daarnaast per kwartaal, niet per week. Bij deze aantallen zegt een week niets, en het levert vooral onrust op.
Wat we vaak zien misgaan
De eerste fout is zware software aanschaffen om een probleem op te lossen dat niet in je website zit. Als er te weinig mensen op je pagina komen, is testen zinloos. Dan gaat het over zichtbaarheid, en dat is een ander vak. Zo kijken wij ook naar Triple Search Marketing: eerst gevonden worden in Google, Meta en de AI-zoekmachines, dan pas fijnslijpen wat er gebeurt als mensen binnen zijn.
De tweede is tests stoppen op het moment dat de uitslag bevalt. Dat is menselijk, maar het maakt de uitkomst waardeloos.
De derde is te veel tegelijk veranderen. Als je in dezelfde week je kop, je knop en je formulier aanpast en het gaat beter, weet je nog steeds niets.
De vierde is de belangrijkste: de uitkomst niet vastleggen. We komen bedrijven tegen die drie jaar geleden iets hebben getest, maar niemand weet meer wat eruit kwam. Een simpel bestand met datum, verandering en resultaat voorkomt dat je hetzelfde werk twee keer doet.
Het verschil tussen testen en gewoon verbeteren
Deze twee worden door elkaar gehaald en dat veroorzaakt veel verspilde tijd. Testen doe je als je écht niet weet welke van twee opties beter is en de uitkomst je iets kost of oplevert. Verbeteren doe je als iets aantoonbaar niet klopt.
Een formulier dat op mobiel half buiten beeld valt, hoef je niet te testen. Een telefoonnummer dat niet aanklikbaar is, ook niet. Een pagina die niet uitlegt wat je doet, evenmin. Dat zijn geen open vragen, dat zijn dingen die stuk zijn.
Wat we vaak zien is dat bedrijven een testomgeving optuigen om vervolgens dit soort duidelijke dingen te gaan testen. Dan bouw je twee weken lang bewijs voor iets wat je op de eerste dag al wist. Die tijd had in de verbetering zelf gezeten.
De praktische scheidslijn: kun je in één zin uitleggen waarom optie B beter zou zijn en is iedereen het daarmee eens, dan verander je het gewoon. Verschillen de meningen en gaat het om iets wat er echt toe doet, dan is een test op zijn plek, mits je de aantallen hebt.
De vragen die je beantwoordt voordat je gaat testen
Voordat je software aanschaft, zijn er vier vragen die je onderling met je team kunt beantwoorden. Ze kosten je een uur en besparen je vaak een jaarabonnement.
Weet je hoeveel aanvragen je per maand binnenkrijgt, en klopt dat cijfer? Verrassend vaak niet, omdat telefoontjes en mails nergens worden geteld en alleen het formulier meetelt. Dan meet je een deel van de werkelijkheid.
Weet je welke pagina’s die aanvragen opleveren? Als één dienstenpagina de helft van je aanvragen binnenhaalt, is dat je startpunt, en niet de pagina waar het meeste verkeer op komt.
Weet je waarom mensen afhaken? Dat hoor je het snelst door het te vragen aan mensen die wél belden. “Wat had u bijna doen besluiten om niet te bellen?” is een vraag waar mensen eerlijk antwoord op geven.
En tot slot: is er iemand die dit maandelijks oppakt? Zonder die persoon wordt elke tool, hoe goed ook, na twee maanden een openstaand tabblad dat niemand nog bekijkt.
Wanneer je hier hulp bij haalt
Als je site overzichtelijk is en je zelf de tijd hebt om er maandelijks naar te kijken, kun je dit prima zelf. Het meeste van wat hierboven staat vraagt geen specialist, alleen aandacht en een vaste afspraak met jezelf.
Het wordt anders zodra je niet meer weet welke cijfers je moet geloven, of als je metingen niet kloppen. Dubbel getelde formulieren, aanvragen die nergens terechtkomen, advertenties waarvan niemand weet wat ze opleveren: dat zijn dingen die je beter één keer goed laat inrichten.
En het wordt een ander gesprek als blijkt dat je website prima werkt, maar er simpelweg te weinig mensen komen. Dan is de vraag niet welke knop beter converteert, maar hoe je überhaupt gevonden wordt.
Wil je hier samen naar kijken? Plan een strategiegesprek. We kijken naar je cijfers, je pagina’s en je aanvragen, en dan hoor je eerlijk of testen in jouw geval iets toevoegt of dat de winst ergens anders ligt.
Veelgestelde vragen over Optimizely en A/B-testen
Wat is Optimizely?
Optimizely is software waarmee je verschillende versies van een webpagina tegen elkaar test en de resultaten meet. Daarnaast kun je er content mee personaliseren. Het is gebouwd voor grote websites met veel bezoekers, en het pakket is de laatste jaren uitgebreid met contentbeheer en campagneplanning.
Wat kost Optimizely?
De prijs staat niet openbaar op de website en wordt per bedrijf bepaald, op basis van bezoekersaantallen en gewenste onderdelen. In de praktijk gaat het om een fors maandbedrag dat past bij grotere organisaties. Voor kleinere dienstverleners zijn er lichtere tools die een fractie kosten.
Hoeveel bezoekers heb je nodig voor een A/B-test?
Als vuistregel wil je ongeveer honderd conversies per versie voordat je een uitslag kunt vertrouwen. Bij tien aanvragen per maand loopt zo’n test dus meer dan een jaar. Heb je die aantallen niet, kijk dan liever naar opnames van bezoekersgedrag en los op wat aantoonbaar in de weg zit.
Wat is een goed alternatief voor Optimizely?
Voor de meeste dienstverleners is Google Analytics samen met een tool die bezoekersgedrag opneemt genoeg. Dat kost weinig en laat direct zien waar mensen vastlopen. Wil je toch testen, dan zijn er lichtere testtools, al blijft de eis van voldoende conversies daar net zo goed gelden.
Hoe lang moet een A/B-test lopen?
Minimaal twee volle weken, zodat elke dag van de week is meegenomen, en langer als je nog niet genoeg conversies hebt. Stop een test nooit op het moment dat het verschil er goed uitziet, want juist dan speelt toeval de grootste rol in wat je ziet.
