Gratis ab test calculator
Wil je de betrokkenheid bij je content of je conversiepercentages verhogen en betere campagneresultaten behalen? Voer A/B-testen uit om succesvolle campagnes op te zetten met de A/B-testcalculator van Jotform. Meet testresultaten, maak rapporten en zet nu succesvollere campagnes op.
Variant
Bezoekers
Conversies
Conversiepercentage
A
1.00%
B
1.14%
Hypothese
Significant resultaat
Variant B’s conversion rate (1.14%) was 14% higher than variant A’s conversion rate (1.00%). You can be 95% confident that variant B will perform better than variant A.
Power: 86.69%
p-waarde: 0.0314
Gratis A/B-test templates
Weet je niet hoe je je eerste controleformulier moet maken? Geen probleem. Kies een van onze kant-en-klare templates om te beginnen. Pas het aan je behoeften aan, deel het met je gebruikers en begin met het verzamelen van de informatie die je nodig hebt om je A/B-testen uit te voeren.
Formulierbouwer
Verzamel eenvoudig informatie
Meet KPI's en zet succesvollere marketingcampagnes op met de A/B-testcalculator van Jotform. Gebruik onze drag-and-drop bouwer om je A/B-testformulieren aan te passen en deel die formulieren vervolgens via een directe link of voeg ze in op je website of online portaal.
Jotform Tabellen
Segmenteer je doelgroep
Gebruik Jotform Tabellen om gebruikersreacties op één centrale plek te volgen en te beheren. Beoordeel welke versie van je campagne of digitale item het beste werkt. Identificeer eenvoudig subgroepen, trends en meer om te beginnen met het opbouwen van betekenisvollere relaties met gebruikers.
Rapportenbouwer
Analyseer en visualiseer gegevens
Met de rapportenbouwer van Jotform kun je professionele rapporten maken met gegevens uit je A/B-testformulieren. Pas je rapporten aan om je merk te laten zien en deel rapporten met belanghebbenden en klanten.
Veelgestelde vragen over de A/B-testcalculator
Wat is A/B-testen?
A/B-testen, soms ook wel split-testen genoemd, is een soort test waarbij twee variaties van iets met elkaar worden vergeleken om te ontdekken welke versie de voorkeur heeft. Het wordt vaak gebruikt voor een marketingcampagne of iets dergelijks. Bij A/B-testen worden gebruikers willekeurig geselecteerd om een van twee opties te ontvangen, en wordt er op basis van hun feedback een statistische analyse uitgevoerd.
Waarvoor worden A/B-testen gebruikt?
A/B-testen worden in veel verschillende sectoren om uiteenlopende redenen gebruikt. Marketing- en reclameprofessionals gebruiken A/B-testen vaak om de beste optie te bepalen voor het ontwerp van een website, online aanbiedingen, koppen, e-mails en productbeschrijvingen.
Hoe worden A/B-testen berekend?
A/B-testen worden berekend door de conversiepercentages van de twee verschillende variaties met elkaar te vergelijken om te zien of de ene een hogere statistische significantie heeft dan de andere. Enkele belangrijke factoren om rekening mee te houden bij het berekenen van je A/B-test zijn de z-score, p-waarde, steekproefomvang, betrouwbaarheidsinterval en betrouwbaarheidsscore.
Hoe weet ik of een A/B-test geslaagd is?
De statistische significantie van je A/B-test moet idealiter 95% zijn en op zijn minst niet lager dan 90%. Anders is het geen geslaagde test.
Hoeveel steekproeven zijn er nodig voor een A/B-test?
De vereiste steekproefomvang hangt af van de A/B-test en wat deze meet. Er moeten berekeningen worden uitgevoerd om de minimaal vereiste steekproefomvang voor de betreffende A/B-test te bepalen.
Wat is statistische significantie bij A/B-testen?
Bij A/B-testen zorgt statistische significantie ervoor dat het verschil tussen de controle- en testgroepen van het experiment niet het gevolg is van toeval of fouten. Hoe hoger de statistische significantie, hoe waarschijnlijker het is dat het verschil tussen je groepen klopt. Kortom, statistische significantie is een maat voor hoe waarschijnlijk het is dat je nulhypothese waar is.
Wat is de formule voor statistische significantie?
De formule voor statistische significantie is:
χ2= ∑(O−E)2/E
Wat is de z-score?
De z-score is een statistische meting die aangeeft hoeveel een bepaalde waarde afwijkt van de standaarddeviatie. Eenvoudig gezegd laat de z-score je zien hoe ver je geteste gegevenspunt van je gemiddelde af ligt.
Wat is de p-waarde?
De p-waarde is de waarschijnlijkheid dat er geen verschil is tussen je testgroepen en dat de aangegeven verbetering volledig op toeval berust.
Wat is een nulhypothese?
De nulhypothese verwijst naar de basisaanname dat er geen verband is tussen twee gegevenssets.
Wat is de “statistische power” van een test?
De statistische power van een test is de waarschijnlijkheid dat je test een statistisch verschil tussen de testgroepen zal vinden en daarmee effectief afwijkt van de nulhypothese.
Wat is het verschil tussen eenzijdige en tweezijdige toetsen?
Een eenzijdige toets kan bepalen of één (en slechts één) gemiddelde groter of kleiner is dan een ander gemiddelde. Een tweezijdige toets kan bepalen of twee gemiddelden van elkaar verschillen.
Wat is een A/B-betrouwbaarheidsscore?
Een A/B-betrouwbaarheidsscore beoordeelt de validiteit van een geslaagde A/B-test. Over het algemeen is een score boven de 95% ideaal.
Hoe kan ik een A/B-test uitvoeren?
Je kunt een A/B-test uitvoeren door de onderstaande stappen te volgen:
- Voer het aantal bezoekers en conversies voor je A-variant in.
- Voer het aantal bezoekers en conversies voor je B-variant in.
- Bepaal het betrouwbaarheidsinterval van je test.
- Bereken, analyseer en deel je resultaten.
Hoe kan ik een A/B-test maken?
Je kunt je eigen A/B-test maken met Jotform door vanaf nul te beginnen of door een van onze kant-en-klare templates te kiezen. Maak en pas verschillende A/B-testformulieren aan om je opties te testen en te zien welke het meest effectief is in de ogen van je doelgroep.
Kan ik mijn A/B-test aanpassen?
Ja, je kunt je A/B-testformulieren aanpassen met de drag-and-drop bouwer van Jotform. Voeg formuliervelden toe of verwijder ze, pas de tekst aan, upload branding-items of afbeeldingen, kies lettertypen en kleuren en meer, afhankelijk van je behoeften.