Bouw je gedragsmodel in drie stappen

Hoe bestaande gedragsmodellen je kunnen helpen om richting te geven aan jouw eigen gedragsmodel

Menselijk gedrag is erg complex en daarom moeilijk te voorspellen. Toch doen gedragswetenschappers al jaren onderzoek om grip te krijgen op ons gedrag. Ieder heeft zijn eigen model gecreëerd. Deze modellen vertellen ons hoe gedrag in grote lijnen werkt. Erg handig als je gedrag probeert te verklaren en te veranderen.

Bij Online Dialogue komen we er meer en meer achter dat we online gedrag van bezoekers op een website veel specifieker kunnen verklaren. De algemene modellen kunnen ons helpen om de juiste richting te vinden, maar voldoen niet tot in de detail. Door ons eigen onderzoek zijn wij in staat om steeds preciezer te verklaren hoe gedrag tot stand komt.

In dit artikel leg ik uit hoe bestaande gedragsmodellen je kunnen helpen om richting te geven aan jouw eigen gedragsmodel. En met name hoe je jouw voorspelling valideert door middel van A/B-testen.

Ik neem het bestaande ‘Behavior Model for Persuasive Design’ van B.J. Fogg als voorbeeld. Dit is een van onze veelgebruikte modellen. Dit model vertelt ons dat gedrag afhankelijk is van de balans tussen (1) motivatie en (2) in hoeverre de mens in staat is om het gewenste gedrag te vertonen (ability). Daarnaast kun je (3) triggers inzetten om gedrag tot stand te laten komen.

Stappenplan voor je gedragsmodel

Voor dit gedragsmodel gebruik ik een fictieve webshop die koffiemachines verkoopt als voorbeeld.

Stap 1: Beschrijf gedrag

Wij beginnen altijd met een data-onderzoek waarmee we het huidige gedrag in kaart brengen. Hierbij kijken we naar webdata, user tests, surveys, customer journeys, et cetera. We proberen zo gedetailleerd mogelijk informatie over de klanten te vergaren.

Stap 2: Maak een gedragsmodel

Vanuit data en psychologie maak je een eerste opzet voor het gedragsmodel, dit is een voorspelling. Hierin zet je alle factoren waarvan je verwacht dat het conversies zal beïnvloeden.

Voor de fictieve koffiemachine-webshop gaan we er even vanuit dat de data aanleiding geven dat motivatie het kopen van een koffiemachine voorspelt. Een model zoals dat van B.J. Fogg helpt ons om richting te geven aan experimenten. B.J. Fogg beschrijft dat motivatie kan ontstaan uit verschillende factoren. In dit geval plezier, pijn, hoop, angst, sociale acceptatie en -afwijzing. De uitdaging is om specifiek voor je website te ontdekken wat motivatie beïnvloedt. De genoemde factoren voor motivatie (plezier, pijn, hoop, angst, sociale acceptatie en sociale afwijzing) kun je dan verwerken in A/B-testen.

Stap 3: Valideer je model

Door het A/B-testen kunnen we ontdekken welke factoren voor onze website specifiek wel en niet werken.

Stel dat we erachter komen dat plezier een positief effect heeft op het verkopen van koffiemachines, maar de andere factoren niet. Dan kunnen we in ons model verwerken dat motivatie positief beïnvloed wordt door plezier.

Maar goed, dan zijn we er nog niet. Plezier is een vrij algemene term. Als wij tegen onze klanten zeggen dat ze meer plezier moeten toevoegen op hun website, dan snappen ze er waarschijnlijk niks van. En wij overigens ook niet.

Daarom willen we deze term graag verder onderzoeken. Plezier kan bij de fictieve webshop bijvoorbeeld verdeeld worden in a) user experience, een fijne ervaring op de website, b) het verwachte plezier bij aankoop van de koffiemachine, c) merkbeleving, alles rondom prettige communicatie en vertrouwen in het merk. En ga zo maar door. Door A/B-testen uit te voeren op basis van deze specifieke onderdelen van plezier, komen we erachter welk onderdeel van plezier het meest van invloed is op de verkoop van koffiemachines.

Het is dus van belang om specifiek voor jouw website te onderzoeken wat plezier veroorzaakt.

In dit voorbeeld zie je hoe ons proces van valideren werkt voor een voorspellende factor, in dit geval motivatie. Uiteraard zijn er altijd meerdere voorspellende factoren waar jij in je gedragsmodel grip op wilt krijgen. Uiteindelijk werk je toe naar een model met meerdere voorspellende factoren waarvan je weet hoe ze koopgedrag beïnvloeden.

Dit is een proces van een heleboel A/B-testen waar je winnende experimenten probeert te vinden die bijdragen aan je model. Maar je zult geheid ook verliezende experimenten hebben. Deze vertellen je welke factoren niet het gewenste effect hebben. En ook daar leer je van! Het is een kwestie van vallen en opstaan, proberen en herstructureren. Alles draagt bij aan het bouwen van een zo specifiek mogelijk gedragsmodel voor jouw website.

Succes! En heb je hier vragen over? Laat het weten in de reacties.