Met de A/B Testing-feature in de Tweakwise App maak je onderbouwde keuzes op basis van data in plaats van aannames. Door verschillende varianten van je merchandising, filters en sortering tegen elkaar te testen, ontdek je wat écht werkt voor jouw bezoekers.
In dit artikel bespreken we waarom je zou moeten A/B testen, concrete use cases, de best practices en hoe je met A/B testen kunt beginnen.
Waarom A/B testen?
Veel optimalisaties in webshops worden nog gedaan op basis van onderbuikgevoel. Denk aan uitspraken als: "Deze layout ziet er moderner uit" of "Ik denk dat meer filters altijd beter is".
Met A/B testing toets je deze aannames door daadwerkelijk gedrag te meten. Je laat de data beslissen. Dit leidt tot:
Hogere conversie
Betere klantbeleving
Snellere optimalisatiecycli
Minder risico bij wijzigingen
Concrete use cases
1. Gridindeling en visuele componenten
Wat test je?
Grootte van productafbeeldingen
Plaatsing van banners of promoties
Plaatsing Guided Selling
Waarom dit werkt:
De visuele presentatie heeft direct impact op scanbaarheid en klikgedrag.
Voorbeeld 1:
Variant A: Standaard productsortering
Variant B: Standaard productsortering inclusief banners
Voorbeeld 2:
Variant A: Standaard productsortering
Variant B: Standaard productsortering inclusief Guided Selling verwijzing/banner
Meetwaarde:
CTR, add-to-cart rate, conversie
2. Campagnes en merchandising rules
Wat test je?
Handmatig gepushte producten vs algoritmische ranking
Verschillende campagne-instellingen
Promotie van margerijke producten vs populaire producten
Waarom dit werkt:
Je ontdekt of commerciële keuzes daadwerkelijk bijdragen aan omzet.
Voorbeeld 1:
Variant A: focus op bestsellers in je sorteerregels
Variant B: focus op producten met hoge marge in je sorteerregels
Voorbeeld 2:
Variant A: Handmatige sortering (product pins of aangeleverde productvolgordes vanuit CSM, PIM o.i.d.)
Variant B: Sortering volgens sorteeralgoritme
Meetwaarde:
Omzet, conversie, gemiddelde orderwaarde
3. Filtervolgorde en zichtbaarheid
Wat test je?
Volgorde van filters (prijs, merk, maat, etc.)
In- of uitklappen van filters
Aantal zichtbare filters
Waarom dit werkt:
Filters bepalen hoe snel bezoekers vinden wat ze zoeken.
Voorbeeld 1:
Variant A: prijsfilter bovenaan
Variant B: Categorie bovenaan
Voorbeeld 2:
Variant A: Eerste 5 filters opengeklapt, de rest dichtgeklapt
Variant B: Alle filters opengeklapt
Voorbeeld 3:
Variant A: Sortering filters op basis van AI Smart filters
Variant B: Sortering filters handmatig bepalen
Meetwaarde:
Conversie (en filtergebruik in Insights module)
4. Personalisatie vs. generieke content (Merchandising Builder)
Wat test je?
Wel of geen persoonlijke componenten
Type personalisatie (bijv. recent bekeken vs aanbevolen producten)
Positie van gepersonaliseerde content op de pagina
Waarom dit werkt:
Personalisatie kan de relevantie voor de gebruiker verhogen, maar heeft niet altijd automatisch een positief effect. Door te testen ontdek je of gepersonaliseerde content daadwerkelijk beter presteert dan generieke invulling én op welke plek.
Voorbeeld 1: Personalisatie vs generieke content
Variant A: Builder mét gepersonaliseerde componenten (bijv. “Just for you of Last viewed”)
Variant B: Builder zonder gepersonaliseerde componenten
Meetwaarde:
Conversie, CTR, omzet
Voorbeeld 2: Positie van personalisatie
Variant A: personalisatie bovenaan de pagina (direct zichtbaar)
Variant B: personalisatie lager op de pagina (na generieke content)
Meetwaarde:
CR op componenten, conversie
Best practices voor succesvolle A/B tests
Om een betrouwbare test te draaien, raden we de volgende vuistregels aan:
1. Test één variabele tegelijk
Als je meerdere dingen tegelijk verandert, weet je niet wat het effect veroorzaakt.
✔ Goed: alleen sortering aanpassen
✖ Minder goed: sortering + layout + filters tegelijk
2. Zorg voor voldoende data
Een test heeft tijd en volume nodig om betrouwbaar te zijn.
Tip:
Laat tests minimaal 3 weken lopen
Houd rekening met piek- en dalmomenten (weekenden, campagnes)
Selecteer drukbezochte categorie(en)
3. Bepaal vooraf je KPI’s
Kies vooraf wat “succes” betekent:
Conversie
CTR
Omzet
Add-to-cart rate
Zo voorkom je dat je achteraf gaat sturen op wat toevallig goed uitkomt.
4. Begin klein en leer van je eerste tests
Start eenvoudig, zodat je snel gevoel krijgt bij A/B testen en wat het voor jouw platform kan betekenen. Je hoeft niet meteen met grote of complexe wijzigingen te beginnen.
5. Durf te leren van “geen verschil”
Niet elke test heeft een duidelijke winnaar en dat is ook waardevolle informatie.
Het betekent dat je:
Geen risico loopt bij verandering
Je focus kunt verleggen naar andere optimalisaties
Hoe begin je?
Kies één use case: Begin simpel, bijvoorbeeld met een sorteerregel.
Formuleer een hypothese: Bijvoorbeeld, "Als we sorteren op populariteit, stijgt de conversie omdat gebruikers sneller relevante producten zien."
Richt de test in: Configureer de varianten in de Tweakwise App.
Analyseer: Bekijk na 3 weken de resultaten en implementeer de winnaar definitief.
Tot slot
A/B testing helpt je om continu te verbeteren op basis van echte gebruikersdata. Door klein te beginnen en structureel te testen, bouw je stap voor stap aan een beter presterend platform.
Onthoud: Niet elke test levert een winnaar op, maar elke test levert wel een nieuw inzicht op! 💡