Waarom A/B testen vaak niets oplevert (en hoe je het wél goed doet)
Waarom A/B testen vaak niets oplevert (en hoe je het wél goed doet)
Lex van Ederen
,
CRO specialist
Gepubliceerd op:
9 jun 2025
De meeste A/B-testen in conversie optimalisatie maken geen impact op de webshop en hebben een lose rate van 94,3%.
Veel e-commerce teams starten enthousiast met A/B-testen, alleen het aantal testen dat voor omzetgroei zorgt blijft uit. Dat terwijl A/B-testen een enorme impact kan hebben op de business, mits het op de juiste manier wordt toegepast.
In dit artikel laten we zien waarom A/B-testen vaak niets oplevert, wat er structureel misgaat in de aanpak én hoe je dit voorkomt door de juiste prioriteiten te stellen.
Vermijd deze drie meest gemaakte fouten bij A/B-testen
A/B-testen is de manier binnen conversie optimalisatie om de omzet binnen een bedrijf structureel te verhogen.
Maar: alleen als de A/B-testen ook voldoen aan een aantal basisvoorwaarden. En daar gaat het vaak fout.
De meest gemaakte fouten binnen A/B-testen zijn:
Er wordt een A/B-test gedraaid op pagina’s met te weinig verkeer of omzet.
De wijziging staat onder de vouw, of is pas zichtbaar na 5 seconden.
De A/B-test is niet gebaseerd op klantdata, maar op ‘we denken dat dit beter werkt’.
Het verkeerd toepassen van A/B-testen kost je geld en tijd
A/B-testen kan een enorme groeimotor zijn. Maar alleen als je het goed toepast.
Toch zien we het vaak misgaan. Er wordt getest op pagina’s waar bijna niemand komt. Of er wordt een variant live gezet puur op onderbuikgevoel, zonder vooraf onderzoek te doen naar het gedrag van bezoekers.
En dan blijft het stil. Geen significante resultaten, geen inzichten, geen impact.
Na een paar van dat soort tests begint het vertrouwen binnen je team langzaam af te zwakken. Terwijl het echte probleem zit in hoe er getest wordt.
Elke slecht voorbereide test kost je tijd, geld en energie. En dat terwijl A/B-testen juist bedoeld is om sneller en slimmer te schalen met het bedrijf.
Zo pas je A/B-testen toe op de juiste manier
Juist het gebrek aan impact is hét signaal dat het tijd is om je testproces structureel beter in te richten. Niet stoppen met testen, maar wél stoppen met testen op onderbuikgevoel.
De oplossing ligt in het prioriteren van je testideeën. En dan niet op basis van “we hebben hier een sterk gevoel bij”, maar op basis van:
Onderzoek: Is dit idee gebaseerd op data? (denk aan heatmaps, funnelanalyse, polls, klantreviews)
Verkeer & omzet: Draait de test op een pagina met genoeg bezoekers en conversies om betrouwbaar te testen?
Zichtbaarheid: Staat de verandering boven de vouw én is die binnen 5 seconden zichtbaar zonder interactie?
Eén A/B-test kan jouw business met 15% laten groeien
Bij een van onze klanten bleek uit een heatmap- en scrollmapanalyse en on-site polls dat bezoekers vaak zochten naar de zoekfunctie, maar deze niet snel konden vinden.
Opvallend: bezoekers die wél de zoekbalk gebruikten, converteerden significant hoger.
We besloten om de zoekbalk standaard zichtbaar te maken, direct boven de vouw, zonder klik of hover.
De wijziging werd door iedereen gezien, binnen 2 seconden na het laden.
Het resultaat? Een duidelijke stijging in gebruik van de zoekfunctie én conversies bij zoekers.
Een simpel voorbeeld van hoe onderzoek, zichtbaarheid en relevantie samenkomen in een succesvolle test.
Let op: Elke doelgroep is anders. Test altijd met A/B-testen voordat je structurele wijzigingen doorvoert.
Krijg structureel meer omzet uit A/B-testen door dit prioriteitsmodel
Verspil geen tijd meer aan ideeën die niet bijdragen aan structureel meer omzet.
Download hier gratis het prioriteitsmodel
De meeste A/B-testen in conversie optimalisatie maken geen impact op de webshop en hebben een lose rate van 94,3%.
Veel e-commerce teams starten enthousiast met A/B-testen, alleen het aantal testen dat voor omzetgroei zorgt blijft uit. Dat terwijl A/B-testen een enorme impact kan hebben op de business, mits het op de juiste manier wordt toegepast.
In dit artikel laten we zien waarom A/B-testen vaak niets oplevert, wat er structureel misgaat in de aanpak én hoe je dit voorkomt door de juiste prioriteiten te stellen.
Vermijd deze drie meest gemaakte fouten bij A/B-testen
A/B-testen is de manier binnen conversie optimalisatie om de omzet binnen een bedrijf structureel te verhogen.
Maar: alleen als de A/B-testen ook voldoen aan een aantal basisvoorwaarden. En daar gaat het vaak fout.
De meest gemaakte fouten binnen A/B-testen zijn:
Er wordt een A/B-test gedraaid op pagina’s met te weinig verkeer of omzet.
De wijziging staat onder de vouw, of is pas zichtbaar na 5 seconden.
De A/B-test is niet gebaseerd op klantdata, maar op ‘we denken dat dit beter werkt’.
Het verkeerd toepassen van A/B-testen kost je geld en tijd
A/B-testen kan een enorme groeimotor zijn. Maar alleen als je het goed toepast.
Toch zien we het vaak misgaan. Er wordt getest op pagina’s waar bijna niemand komt. Of er wordt een variant live gezet puur op onderbuikgevoel, zonder vooraf onderzoek te doen naar het gedrag van bezoekers.
En dan blijft het stil. Geen significante resultaten, geen inzichten, geen impact.
Na een paar van dat soort tests begint het vertrouwen binnen je team langzaam af te zwakken. Terwijl het echte probleem zit in hoe er getest wordt.
Elke slecht voorbereide test kost je tijd, geld en energie. En dat terwijl A/B-testen juist bedoeld is om sneller en slimmer te schalen met het bedrijf.
Zo pas je A/B-testen toe op de juiste manier
Juist het gebrek aan impact is hét signaal dat het tijd is om je testproces structureel beter in te richten. Niet stoppen met testen, maar wél stoppen met testen op onderbuikgevoel.
De oplossing ligt in het prioriteren van je testideeën. En dan niet op basis van “we hebben hier een sterk gevoel bij”, maar op basis van:
Onderzoek: Is dit idee gebaseerd op data? (denk aan heatmaps, funnelanalyse, polls, klantreviews)
Verkeer & omzet: Draait de test op een pagina met genoeg bezoekers en conversies om betrouwbaar te testen?
Zichtbaarheid: Staat de verandering boven de vouw én is die binnen 5 seconden zichtbaar zonder interactie?
Eén A/B-test kan jouw business met 15% laten groeien
Bij een van onze klanten bleek uit een heatmap- en scrollmapanalyse en on-site polls dat bezoekers vaak zochten naar de zoekfunctie, maar deze niet snel konden vinden.
Opvallend: bezoekers die wél de zoekbalk gebruikten, converteerden significant hoger.
We besloten om de zoekbalk standaard zichtbaar te maken, direct boven de vouw, zonder klik of hover.
De wijziging werd door iedereen gezien, binnen 2 seconden na het laden.
Het resultaat? Een duidelijke stijging in gebruik van de zoekfunctie én conversies bij zoekers.
Een simpel voorbeeld van hoe onderzoek, zichtbaarheid en relevantie samenkomen in een succesvolle test.
Let op: Elke doelgroep is anders. Test altijd met A/B-testen voordat je structurele wijzigingen doorvoert.
Krijg structureel meer omzet uit A/B-testen door dit prioriteitsmodel
Verspil geen tijd meer aan ideeën die niet bijdragen aan structureel meer omzet.
Download hier gratis het prioriteitsmodel
