A/B en Multi Variatie Testen wordt snel mainstream

Eind oktober was weer het jaarlijkse Emetrics congres in Washington en daarbij is het ondertussen traditie geworden dat Google nieuwe ontwikkelingen rondom haar webanalyse software aankondigt. Overal op internet werd ruim de aandacht gegeven aan de 8 grote verbeteringen in Google Analytics. De op hetzelfde congres aangekondigde veranderingen in het A/B en Multi Variatie Test product Website Optimizer zijn daardoor volledig ondergesneeuwd, terwijl de lange termijn impact hiervan veel groter is dan de wederom goede verbeteringen in Google Analytics.

Waar de concurrentie rondom het servicen van segmenten gebruikers van Google Analytics toeneemt door de opkomst van bijvoorbeeld specifieke engagement analytics software voor weblogs (zoals PostRank analytics) en het voor consultancy partijen interessantere Yahoo Analytics heeft Google nog een volledig monopolie in het aanbieden van gratis A/B en Multi Variatie Test software. Op Emetrics werden hierbij 2 vernieuwingen aangekondigd.

Website Optimizer over time charts

De eerste vernieuwing is niet heel spannend, maar vooral praktisch. Eén van de pluspunten bij het gebruiken van een A/B en Multi Variatie Test pakket zoals Omniture’s Test & Target (en dan met name het oude Offermatica gedeelte) is de aanwezigheid van de “over-time grafieken”. Met deze cumulatieve grafiek krijg je grafisch inzicht in de presentatie van de verschillende test variaties over de test tijd heen. Natuurlijk wil je wachten tot significantie is bereikt, maar bijna altijd kun je al redelijk snel uit grafieken opmaken of dit wel of niet binnen een redelijke tijd gaat lukken. Het is immers beter snel te stoppen met een test die niet veel verschil gaat opleveren en te starten met een nieuwe test, dan te wachten totdat het verschil ooit significant is geworden.

Optimizer conversion graph

Website Optimizer API

Wat wel een belangrijke stap is in het gebruiken van A/B en Multi Variatie Test software is het 2e nieuws: het feit dat Google voor het opzetten managen van experimenten binnen Website Optimizer een API heeft geopend. Hierdoor wordt het voor Content Management Systeem pakketten mogelijk om de Website Optimzer software binnen hun eigen omgeving te integreren. Dit betekent een stap richting main stream.

Integratie Website Optimizer en CMS

De meeste test software pakketten zijn immers kwa usability bedoeld voor development nerds en niet geschikt om te gebruiken door webredacteuren of marketeers. Nu is het dus mogelijk gemaakt om meerdere variaties van pagina’s of elementen op een webpagina binnen je CMS bij elkaar te klikken en automatisch te laten uittesten. Binnen de bekende omgeving kan alleen met uitleg waarom door iedere gebruikers een test worden aangemaakt (zonder dat dit een test wordt genoemd…). Hierbij ga ik er natuurlijk vanuit dat CMS leveranciers de koppelingen met de Website Optimizer API gaan maken. Ik vermoed van wel, vanwege het feit dat de druk zal worden opgebouwd vanuit de open source wereld. M.i. zullen pakketten zoals WordPress, Drupal en Magento binnen kort tijd een goede Website Optimizer plugin aanbieden.

Website Optimizer API geeft geen data

De gelanceerde API betreft echter alleen de management mogelijkheden. Statistieken worden niet gedeeld en die zijn wel nodig bij verder gaande automatisering van testen binnen een CMS. Dit is echter geen probleem. Je hebt immers al vaker geleerd dat testen zonder segmentatie redelijk zinloos is. Je optimaliseert immers van poldermodel A naar poldermodel B, waarbij je in de nieuwe versie hopelijk meer mensen helpt dan wegjaagt. Wanneer je gaat testen met Website Optimizer is het koppelen van de test en conversie aan Google Analytics een must om te bepalen hoe welk segment bezoekers reageert op een variatie.

CMS van de toekomst met automatische testen

Het grote voordeel van Google Analytics is dat daar wel een dat API van ontsloten is. Het is dus mogelijk om de prestatie van Website Optimizer testen uit te lezen via de API van Google Analytics en op basis daarvan een test aan te passen. Dit geeft de mogelijkheid van de ontwikkeling van een volledig automatische test cyclus binnen een CMS waarbij een redacteur standaard voor buttons, images, teksten etc. meerdere versies moet opgeven die automatisch worden getest op de bezoekers. Doordat het CMS op basis van Google Analytics data kan bepalen welke versie het beste werkt voor welk segment bezoekers creëer je een zelflerend systeem dat bij lage prestaties van contentonderdelen zelf een notificatie kan sturen naar een webredacteur met de vraag bepaalde specifieke content te vervangen.

Zie daar het toekomstige, verkoop en service optimalisatie gerichte CMS waarbij de gebruikers niet eens hoeven na te denken of ze aan het testen zijn. Het zit dan volledig in de manier van werken ingebakken.

Reacties (6)

Reacties zijn gesloten.