Optimalisatie & a/b-testen

Vorig jaar werd het al aangekondigd, maar nu is het echt zover: Google heeft de gratis versie van Google Optimize beschikbaar gesteld. Een betaversie, zoals we gewend zijn. Wel boordevol praktische functionaliteiten om de conversie van je website te verbeteren. Tijd om de optimalisatietool te verkennen!

“Op dit moment zijn al onze medewerkers in gesprek. Blijft u aan de lijn, u wordt zo spoedig mogelijk geholpen.” Iedereen die wel eens belt met een klantenserviceafdeling kent deze tekst en het ontevreden gevoel dat dit oproept. Ontevreden klanten in een markt waarin een goede klantenservice cruciaal is om klanten vast te houden is geen goede zaak. Bovendien duiden lange wachttijden op (kosten)inefficiëntie. Een belangrijke oplossing voor dit probleem zit in een drietrapsaanpak waarmee organisaties data-analyse kunnen toepassen om de operationele kosten van klantenservice te laten dalen en tegelijkertijd klanttevredenheid te laten stijgen.

Het gebruiken van prijsstrategieën om producten aantrekkelijker te maken voor consumenten komt veel voor. Elke dag komen we in aanraking met producten waar een variatie aan prijs gerelateerde marketingtechnieken op losgelaten is. Ook in de wereld van conversie-optimalisatie zijn deze prijstechnieken erg goed toepasbaar, omdat je consumentengedrag online goed kunt meten.

Maar hoe werken prijstechnieken eigenlijk? Is de prijsperceptie van consumenten te beïnvloeden? 

Conversie verhogen is een belangrijk en continu proces. Immers, hogere conversieratio’s zorgen voor meer sales en verlagen de kosten per lead of sale.

Nagenoeg alle marketeers denken na over verbeteringen op de website om processen te verbeteren. Veel daarvan zijn ook bezig met A/B-testen om hypotheses te testen en conversie aantoonbaar te verbeteren. Af en toe een A/B-test draaien of een verzoek tot aanpassing naar de webdesigner sturen, is echter niet de manier om conversieoptimalisatie zo goed mogelijk in te zetten. In dit artikel staan 8 tips om meer uit A/B-testen te halen.