Je experiment opzetten in 5 stappen

Stap 1: de aanleiding

Je idee is vast heel goed en waarschijnlijk onderbouwd met data, toch? Bij het experimenteren heb je waarschijnlijk de hulp nodig van een collega. Het kan daarom helpen om het voor hen begrijpelijk te maken waarom jou helpen zin heeft. Maak bijvoorbeeld 1 slide waarin je jouw analyse samenvat en benadrukt waar en waarom je kansen ziet. Dit kan een kwantitatieve analyse zijn (zoals deze webanalyse 101), maar ook een expert review (met het LIFT model bijvoorbeeld) of ontvangen feedback van je klanten. 

Stap 2: focus op 1 KPI

Waarschijnlijk heb je meerdere doelstellingen, maar welke is het belangrijkst? Door één KPI te kiezen breng je focus aan en krijg je shit gedaan (het rijmt dus het is waar). Wordt dit al gemeten? Dat is wel een voorwaarde voordat je hierop kunt optimaliseren. Vervolgens kan je de voortgang van dit doel monitoren, bijvoorbeeld met een dashboard in Google’s Looker Studio tool. 

Naast je KPI kan je sub-metrics kiezen. Die sub-metrics zijn niet je hoofddoel, maar je wilt mogelijk niet dat die negatief worden beïnvloed. Je KPI kan bijvoorbeeld nieuwsbrief aanmeldingen zijn, maar je wilt niet dat hierdoor het aantal demo aanvragen dalen. In dit geval houd je de laatste ook in de gaten als sub-metric. 

Stap 3: test-hypothese opstellen

Tijd om jouw test-hypothese op te stellen. Daarvoor kun je deze opzet gebruiken als invul-oefening: 

Door [dit], verwacht ik dat [dit gebeurt], omdat [onderbouwde reden] en ik ga de impact met [dit getal] meten.

Maak het niet te lang. Het gaat er vooral om dat je een antwoord hebt op deze onderdelen. Voor de leesbaarheid naar je collega’s toe kan je de hypothese ook als korte vraag formuleren, zoals: 

Stijgen de nieuwsbrief aanmeldingen door reviews onder het formulier te plaatsen? 

Je zegt dan niet wat je onderbouwde reden is, maar die kan je toelichten op basis van stap 1.  

Stap 4: begin en einde van je test

Een goed experiment heeft een duidelijk begin EN einde. Zelfs als je test een duidelijke winnaar heeft, dan nog is het belangrijk je test te stoppen. Je test staat namelijk niet op zichzelf. Wat kan je ervan leren? Wat kan er mogelijk nog beter? Door dit soort vragen te beantwoorden worden jouw experimenten meer dan slechts ’testjes’. 

Zoals Eric Ries schrijft in zijn boek Lean Startup:

“The only way to win is to learn faster than anyone else.”

Daarom adviseer ik om je experimenten niet te lang te laten lopen. Test je een nieuwe advertentie campagne of zelfs een heel nieuw kanaal? Door zo’n onderzoek op te breken in testen die minimaal 1 week en maximaal 3 weken duren zorg je dat je snel leert.

Een bijkomend voordeel van korte testen is de betrouwbaarheid van je data. Als je bijvoorbeeld test op je website dan heb je te maken met de cookie-leeftijd. Cookies worden steeds sneller weggegooid, waardoor je testgroepen steeds minder zuiver worden naarmate je test langer loopt. 

Stap 5: Test bouwen

Je weet nu wat je wilt testen, waarom je dat wilt testen en hoe je het effect gaat meten. Nu moet je de test nog bouwen. Welke tools, partners en collega’s heb je daarvoor nodig en wat gaat dat kosten? Hoeveel tijd gaat het jou kosten en heb je alles al in huis? Zeker bij je eerste experimenten adviseer ik om het niet te ingewikkeld te maken. Wat je ook doet, je gaat niet direct het gouden ei vinden.

Moet je echt gelijk een agency inhuren? Je kunt het ook eerst zelf proberen of misschien een freelance specialist vragen om hulp. Naarmate je meer gaat experimenteren ga je waarschijnlijk meer specialisten aanhaken en betere tooling inkopen, maar dat is geen voorwaarde voor een goede eerste test. 

Het kan daarnaast helpen om zoiets als een slackkanaal of e-mail loop op te zetten waarmee je alle stakeholders op de hoogte kunt stellen van de voortgang en je geleerde lessen. 

Nu heb je alles gedaan en ben je klaar om deze 5 stappen te herhalen voor jouw doorlopende optimalisatie programma. Goed bezig! 🎉