Snel gevalideerde inzichten met A/B-tests in enquêtes met Survalyzer

Snel gevalideerde inzichten met A/B-tests in enquêtes met Survalyzer

What is A/B Testing?

A/B-testen in enquêtes is een methodologische aanpak die twee versies van een webpagina, product of enquête vergelijkt om te bepalen welke het beste presteert. Gebaseerd op wetenschappelijke principes, worden bij deze vorm van A/B-testen twee varianten, aangeduid als A en B, onder vergelijkbare omstandigheden aan verschillende segmenten van een publiek gepresenteerd. Het doel is om te observeren en te analyseren hoe elke variant presteert, op basis van meetbare criteria zoals gebruikersbetrokkenheid, conversiepercentages of de nauwkeurigheid van enquêtereacties.

AB testen in enquêtes

Enquêtes zijn essentieel om inzicht te krijgen in de voorkeuren van het publiek. A/B-testen is in deze context een methodische aanpak om twee varianten van een concept te vergelijken en te bepalen welke het beste aanslaat bij de doelgroep. Door variant A aan het ene segment te presenteren en variant B aan het andere, kunnen onderzoekers concrete gegevens verzamelen die de strategische besluitvorming onderbouwen. Dit proces is niet alleen methodisch, maar zorgt er ook voor dat beslissingen worden ondersteund door solide bewijs op basis van werkelijke feedback van gebruikers.

Voorbeelden van vragen kunnen zijn:

  • Wat vindt u van dit productconcept?
  • Beoordeel de visuele aantrekkingskracht van dit product op een schaal van 1 tot 10.
  • Wat is uw eerste reactie op dit product?

Na afloop van de enquête verzamelen we de resultaten voor elk getest concept. Het concept met de hoogste score of de meest positieve feedback wordt vervolgens voorgesteld voor gebruik.

Veelvoorkomend gebruik van A/B testen met behulp van enquêtes

A/B-testen is een steunpilaar in marktonderzoek en wordt gebruikt om gegevensgestuurde beslissingen te nemen in verschillende contexten. Hier volgen enkele typische scenario’s waarin A/B-tests worden toegepast met behulp van enquêtes:

  • Productfeedback: Onderzoekers kunnen twee enquêteversies gebruiken om de reacties van consumenten op verschillende productkenmerken of merkelementen te testen.
  • Prijsgevoeligheid: Verschillende prijsmodellen kunnen worden getest om de prijstolerantie van de consument en de optimale prijspunten te meten.
  • Marketingboodschappen: A/B-testen helpt bij het verfijnen van reclameteksten door te beoordelen welke boodschappen meer weerklank vinden bij het doelpubliek.
  • Voorkeuren van klanten: Enquêtes kunnen worden gebruikt om voorkeuren te testen tussen twee servicemodellen, leveringsopties of klantenservicebenaderingen.

A/B-testen in enquêteontwerp

Naast deze veelgebruikte toepassingen kunnen A/B-tests ook naar binnen gericht worden, naar de enquêtes zelf. In plaats van te focussen op externe producten of diensten, wordt het onderwerp van de A/B-test het enquêteontwerp. Enquêtes kunnen in verschillende opzichten profiteren van A/B-testen:

  • Vraagstelling: Vergelijkbaar met het kiezen van de juiste woorden in een cruciaal gesprek, kan het testen van verschillende formuleringen leiden tot duidelijkere, nauwkeurigere antwoorden.
  • Verschillende formaten: Net als het aanbieden van een gevarieerd menu om tegemoet te komen aan verschillende smaken, kan het experimenteren met meerkeuzevragen versus open vragen de diepgang en kwaliteit van de feedback beïnvloeden.
  • Vraagvolgorde: Het strategisch rangschikken van vragen – gevoelige vragen aan het einde, controversiële vragen aan het begin – kan de eerlijkheid en vooringenomenheid in reacties beïnvloeden.
  • Visuele en interactieve elementen: Net zoals illustraties een verhaal verlevendigen, kunnen de juiste visuele en interactieve elementen in een enquête de betrokkenheid en het begrip verhogen.

Naast deze aspecten kunnen A/B-testen specifiek gebruikt worden om de enquête te testen en te optimaliseren voor hogere voltooiingspercentages. Door verschillende versies van een enquête te vergelijken, kan je bepalen welke elementen respondenten het meest effectief aanmoedigen om de enquête in te vullen, wat leidt tot betere responspercentages en uitgebreidere gegevens.

A/B-tests implementeren in Survalyzer

Survalyzer biedt twee primaire A/B-testbenaderingen om de vooringenomenheid te verminderen die kan optreden wanneer respondenten meerdere producten of concepten na elkaar evalueren: het monadisch testontwerp en het rotatietestontwerp.

  • Monadisch testontwerp: Bij dit ontwerp evalueren deelnemers slechts één product of concept. Het is verwant aan een standaard A/B-test waarbij elke deelnemer slechts één variant te zien krijgt. Deze methode is vooral effectief als je veel producten te testen hebt, omdat de complexiteit niet significant toeneemt met het aantal producten.
  • Rotatietestontwerp: In dit ontwerp evalueren de deelnemers alle of een aantal producten, maar de volgorde waarin ze deze bekijken is gevarieerd. Dit helpt bij het onder controle houden van volgordebias en zorgt ervoor dat de evaluatie van het ene product de perceptie van het volgende niet beïnvloedt. Het is echter vermeldenswaard dat de complexiteit van het implementeren van dit ontwerp exponentieel toeneemt met het aantal producten.

Om door deze complexiteit te navigeren en het ontwerp te implementeren dat het beste bij uw onderzoek past, biedt Survalyzer vier variaties van testopstellingen om te balanceren tussen willekeurigheid en gelijke verdeling. Of u nu een eenvoudige vergelijking uitvoert of een uitgebreid onderzoek met meerdere producten, met deze opties kunt u uw aanpak effectief aanpassen. Voor een diepere duik in het opzetten van deze A/B-tests en het begrijpen van de fijne kneepjes ervan, nodigen we je uit om ons gedetailleerde helpcentrumartikel te lezen: Monadic Design Kennisbank.

A/B-testen in Survalyzer-enquêtes

In het A/B-testkader van Survalyzer wordt groepstoewijzing efficiënt beheerd door middel van waardetoewijzingen. Elke respondent wordt ingedeeld in een groep en deze indeling wordt bijgehouden met behulp van een aangepaste variabele. Deze variabele informeert vervolgens welke specifieke versie van de enquête-inhoud elke respondent te zien krijgt, waardoor op maat gemaakte enquête-ervaringen worden gecreëerd voor verschillende groepen.

Voor degenen die deze functie verder willen onderzoeken of de sjabloon willen downloaden, is er meer informatie beschikbaar in ons educatiecentrum-artikel over A/B-testen.

Filtering Survey Data Based on Group Affiliation

Ensuring an even distribution during A/B testing is handled by a counter mechanism that assigns participants to groups. This allows for a fair comparison of survey results across the board. Once the data is collected, it is analyzed by segmenting responses according to the “SplitGroup” variable, simplifying the process of identifying which survey version yields the best results.

Een stroomschema met vier stappen: HYPOTHESIS' bovenaan, 'CONCEPT A,' 'CONCEPT B,' en 'CONCEPT C' in het midden, 'EVALUATIE,' en 'BESLUIT' onderaan, met korte uitleg aan de rechterkant.

A/B-testen in Survalyzers rapporten en dashboards

Pro Report, onderdeel van Survalyzer’s Professional Analytics, vereenvoudigt de analyse van A/B-testresultaten. Het geeft de gegevens van elke groep visueel weer, zodat u snel kunt zien welke enquêteversie het beste werkt. Het controleert ook of de verschillen in reacties significant zijn of gewoon toeval. Met de ‘segmentatie op basis van variabelen’ van de tabellenwizard, zoals ‘SplitGroup’, wordt het vergelijken van resultaten tussen enquêteversies eenvoudig. Voor Professional Analytics-gebruikers omvat deze functie significantietests voor elk gegevenssegment.

Dashboard met resultaten ab-testonderzoek van Survalyzer-platform

Resultaten van uw A/B-tests presenteren

Als u een praktijkvoorbeeld wilt zien van hoe de A/B-testmogelijkheden van Survalyzer kunnen worden gebruikt om enquêteresultaten te verbeteren, bekijk dan dit dashboard met de resultaten van een A/B-test waarin twee verschillende vraagformuleringen worden vergeleken.

Een effectief ontwerp van het enquêtedashboard is essentieel voor deze fase, waarin duidelijkheid de sleutel is. Een onoverzichtelijk of slecht ontworpen dashboard kan de resultaten vertroebelen en de besluitvorming belemmeren. Ons artikel ‘4 veelvoorkomende fouten in enquête-dashboards‘ behandelt veelvoorkomende ontwerpproblemen om u te helpen gegevens duidelijk weer te geven en weloverwogen keuzes te maken.

Significantie tussen groepen berekenen

Survalyzer gebruikt statistische tests om uit te zoeken of de verschillen die we zien in enquêtereacties gewoon toeval zijn of echt significant. Dit wordt gedaan door de werkelijke reacties te vergelijken met wat we zouden verwachten als beide groepen hetzelfde waren. Als u meer wilt weten over dit onderwerp, lees dan ons gedetailleerde artikel over statistische significantie en significantietests in Survalyzer.

Samenvatting

Kortom, A/B-testen is een belangrijk onderdeel van enquêteonderzoek. Met een bewuste aanpak kan het responspercentages verbeteren door vragen en lay-out te verfijnen en nauwkeurigheid te garanderen bij het verzamelen van gegevens. Bovendien kan het de betrokkenheid van gebruikers verbeteren en zorgen voor een beter begrip van het publiek. Als je geïnteresseerd bent in het inzetten van A/B-testen voor je enquêtes, neem dan contact op met ons verkoopteam. Zet effectieve A/B-tests op maat van uw behoeften op met onze hulp.

Christian Hyka

Managing Partner

Optimaliseer je onderzoek met A/B-tests

Ervaar hoe A/B-testen productonderzoek transformeert. Boek een Survalyzer-demo om het in actie te zien.

Een demo boeken
Related Posts