A/B-testen zonder ‘dure’ software? Met deze stappen houd je ruimte in je marketingbudget over 

Voor veel organisaties lijkt betaalde software zoals A/B Tasty, Convert, Optimizely of VWO de logische opvolger. Hoewel deze tools uitgebreide functionaliteiten bieden, brengen ze vaak hoge kosten met zich mee en werken ze op basis van gebruiks- of sessielimieten. Zo biedt VWO een gratis plan, maar dat is beperkt tot maximaal 50.000 gebruikers per maand. Dit kan een passende oplossing zijn voor kleinere websites, maar organisaties met meer bezoekers stuiten al snel op beperkingen en extra kosten. 

Toch hoeft dit niet direct te betekenen dat je moet investeren in dure software. Er zijn alternatieve manieren om A/B-testen uit te voeren zonder grote investeringen, zodat er meer ruimte in het marketingbudget overblijft. Dit artikel bevat een aantal praktische stappen waarmee je, zonder de kosten van premium tools, kunt blijven experimenteren en waardevolle inzichten kunt verkrijgen. 

Hoe pak je dat aan? 

Het geheim ligt in de combinatie van Google Tag Manager, Google Analytics en de hulp van je developer. Samen kunnen ze een flexibele, gratis oplossing creëren voor A/B-testen. Hieronder leg ik je stap voor stap uit hoe je dit opzet.

1. De rol van je developer

De technische kant van dit proces vraagt om enige kennis van codering. Je developer kan de volgende stappen uitvoeren om een experiment in de browser van bezoekers te laden: 

Stap 1: Creëer een A/B experiments array in de code 

Deze array houdt bij elk websitebezoek bij welke experimenten actief zijn, voegt nieuwe experimenten toe en verwijdert verlopen experimenten uit de cache. 

Stap 2: Laad de experimenten in de browser   

Wanneer een bezoeker op de website komt, worden de actieve experimenten in de browser geladen. De array werkt de lijst met experimenten bij in de opslag. Dat kan in cookies, local storage of een externe database gebeuren. 

Stap 3: Pas de code aan om varianten te tonen 

De developer schrijft conditionele code om de gewenste manipulaties in je webpagina of -element te kunnen tonen. Er bestaan dan tegelijkertijd meerdere varianten in de code van je website. Welke variant een bezoeker te zien krijgt, laat je in de volgende stap bepalen. 

Stap 4: Kies willekeurig een variant 

Met een randomizer/number generator wijs je bezoekers willekeurig toe aan het origineel of variant(en) en toon je de bijbehorende conditionele code. Deze toewijzing blijft geldig wanneer een bezoeker tijdens de looptijd van het experiment terugkeert naar de website, zodat een bezoeker telkens dezelfde variant ziet.

 Stap 5: Stuur experiment-informatie naar de dataLayer 

De gegevens over welk experiment en welke variant worden getoond, zend je naar de dataLayer, zodat je ze later kunt gebruiken voor je analyse.  

2. Google Tag Manager (GTM)

Nu de developer zijn werk heeft gedaan, komt Google Tag Manager in beeld. GTM zorgt ervoor dat de experiment-informatie uit de dataLayer wordt verzonden naar GA4. Dit doe je door de volgende stappen te volgen: 

Stap 1: DataLayer variabelen 

Definieer variabelen voor het experiment en de variant, bijvoorbeeld experiment_id en variant_id .

 Stap 2: Custom Event trigger 

Maak een trigger met dezelfde gebeurtenisnaam als het event van je dataLayer push, bijvoorbeeld experiment_impression .

 Stap 3: GA4 Event tag 

Combineer de trigger en DataLayer-variabelen in één GA4 Event tag. De  DataLayer-variabelen vormen de waarde van de event parameters die je in GA4 wil terugzien om je experimenten en varianten te kunnen onderscheiden.  

 3. Google Analytics 4 (GA4)

In GA4 maak je custom dimensions aan om de experiment-id en variant-id te tracken. Op basis van deze data kun je segmenten en doelgroepen maken per variant, zodat je de resultaten van het experiment kunt analyseren. De data kun je vervolgens ook koppelen aan Google Spreadsheets of Google BigQuery voor een meer geavanceerde analyse. 

Doe je voordeel met de nadelen van deze methode 

Elke methode heeft zijn voor- en nadelen, deze ook. Het grootste nadeel biedt je echter ook twee voordelen…

Nadelen 

Het belangrijkste nadeel van deze aanpak is dat je altijd de hulp van een developer nodig hebt om experimenten op te zetten, te starten en te stoppen. Daarnaast kan je geen preview links genereren om varianten te laten zien aan stakeholders, al kun je dit wel ondervangen door varianten volledig zichtbaar te maken op een testomgeving. 

Voordelen 

Het spreekt voor zich dat experimenteren met weinig beperkingen een enorm voordeel van deze methode is. Daarnaast biedt het nadeel dat je hulp van een developer nodig hebt, je ook voordelen. Zo worden de varianten ontwikkeld door iemand die de code van de website door en door kent. Hierdoor is de kans groot dat de kwaliteit van de experimenten hoger ligt. Bovendien kunnen winnende varianten snel worden doorgevoerd, omdat de code al is geschreven. 

Conclusie: Ongelimiteerd experimenteren, zonder kosten 

Het verdwijnen van Google Optimize heeft veel marketeers doen twijfelen over hun A/B-teststrategieën. Maar met een beetje hulp van je developer kun je alsnog ongelimiteerd experimenteren, zonder dat budgetten of gebruikslimieten je groei beperken. Daag je developer uit om deze methode toe te passen, richt GTM en GA4 in en ontdek de kracht van onbeperkt A/B-testen!