Conversion Optimization Canvas

Conversie optimalisatie is een samenraapsel van alle activiteiten die er voor zorgen dat je uit hetzelfde aantal bezoekers, meer resultaat haalt. Conversie optimalisatie of Conversion Rate Optimization (CRO), begint dus eigenlijk al bij het bouwen van een website. Wanneer je nadenkt over de opzet van je site, indeling van pagina’s en inhoud van je teksten, ben je eigenlijk al bezig met conversie optimalisatie. In dit artikel lees je alles over hoe je verbeteringen kunt bedenken, plannen en uitvoeren middels het Conversion Optimization Canvas.

Waarom een canvas?

Omdat een overzicht van alle argumenten voor en tegen een experiment op één pagina, ideaal is. Voor je aan de slag gaat met een experiment voor een optimalisatie, moet je een hypothese opstellen. Het Conversion Optimization Canvas zorgt ervoor dat je niets mist, wanneer je een verbetering bedenkt. Het is een stappenplan dat je begeleidt in het maken van de juiste keuzes. Veel experimenten of veranderingen aan een website worden gedaan zonder te meten of de gevolgen positief zijn. Vaak is niet eens duidelijk op wie een verbetering is gericht of wat het doel is waar dit ten goede van moet komen. In het Conversion Optimization Canvas doorloop je al deze onderdelen:

1. Desired Outcome: Wat wil je bereiken?
2. Persona: Op welke buyer persona is de optimalisatie gericht?
3. Journey: In welke fase van de buyer journey zit deze persona?
4. Research: Waar baseer je op dat deze optimalisatie effect zal hebben?
5. Optimization: Welke wijziging doe je om dit te bereiken?
6. Touchpoint: Waar doe je deze optimalisatie?
7. Risks: Welke potentiële negatieve impact kan deze wijziging hebben?
8. Key Metric: Hoe zie je of deze optimalisatie het gewenste effect heeft?

Wanneer je al deze onderdelen van het canvas behandeld hebt, is het eenvoudig om een hypothese op te stellen voor je conversie experiment:

Als ik [persona] beïnvloed met [optimization] op [touchpoint], dan toont [key metric] [desired outcome].

Hieronder worden alle onderdelen van het Conversion Optimization Canvas stap voor stap behandeld. Wil je het canvas downloaden?

1. Desired Outcome

Een verbetering begint altijd met een wens. Wat wil je bereiken, dat nu niet goed lukt? Hierin wordt onderscheidt gemaakt tussen micro conversies en macro conversies.

Macro conversies

Omzet een bestellingen die wordt geplaatst Aanvragen een offerte aanvraag

Micro conversies

Navigatie Bijv. het bezoeken van een pagina Interactie Bijv. het afspelen van een video Betrokkenheid Bijv. een bepaalde tijd op een pagina zijn

Veel bedrijven denken bij conversie optimalisatie alleen aan macro conversies, omdat deze het snelst invloed hebben op de bedrijfsdoelstellingen. Soms is een micro conversie juist de bottleneck in je commerciële proces. Denk bijvoorbeeld aan een webshop waar bezoekers vrijwel altijd tot een koop overgaan, wanneer ze een product in hun winkelmandje hebben geplaatst. Hier kan het relevant zijn om meer aandacht te richten op de micro conversie ‘toevoegen aan winkelmandje’.

Het bereiken van een conversiedoel heeft altijd een aanleiding. Beschrijf daarom niet alleen je gewenste uitkomst, maar ook je huidige. Zorg er daarnaast voor dat alle randvoorwaarden tijdens je experiment vergelijkbaar blijven. Wanneer je in de huidige situatie aannames doet over een conversiepercentage, maar je bezoekersaantallen op een landingspagina daalt met 50% omdat een advertentiecampagne halverwege je experiment afloopt, kan je opnieuw beginnen. Om te voorkomen dat je hier verkeerde interpretaties maakt, is het handig om niet alleen het conversieratio te noemen, maar ook absolute aantallen, zoals bezoekers per week.

Voorbeeld Van de 1000 unieke bezoekers op pagina X per week, download 30 een e-book (conversieratio 3%). Dit wil ik verhogen naar 150 downloads (conversieratio 15%).

Denk bij een conversiedoel niet alleen aan de korte termijn, maar ook aan de langere termijn. Zo kan je de prijsberekening van je product achter een formulier plaatsen, wat je een stijging in het aantal leads oplevert. Maar deze wijziging kan je op de langere termijn klanten kosten, omdat veel bezoekers je waanzinnig aantrekkelijke prijs nooit zien.

2. Persona

Buyer Personas zijn een perfect middel om beter inzicht te krijgen in hoe je commerciële proces eruit ziet. In een buyer persona beschrijf je hoe jouw ideale klant eruit ziet, hoe deze persoon werkt en tegen welke problemen hij of zij aanloopt.

Volgens MarketingSherpa stijgt het rendement van een marketingcampagne met 124% wanneer je werkt met persona’s. Dit komt doordat je vanuit het oogpunt van je ideale klant denkt. Dat maakt het een stuk eenvoudiger om te kijken naar jouw conversie vraagstuk.

Hoe maak je de conversieactie aantrekkelijker voor deze buyer persona? Dit zal vaak een inhoudelijk antwoord geven, zoals: “De tekst op de pagina sluit niet aan bij zijn doelen.” Maar het kan ook om vorm gaan: “De tekst moet korter, want lange stukken sluiten niet aan bij zijn persoonlijkheidsschets.”

Denk ook aan sociale bewijskracht, waar we zo meteen nog dieper in duiken. Toon klantbeoordelingen die aansluiten op de buyer persona die jij wil laten converteren. Door gebruik te maken van de buyer personas, wordt alles relevanter, wat conversie ten goede komt.

3. Journey

In de buyer journey wordt beschreven hoe een specifieke buyer persona zijn aankoopproces doorloopt. Per fase in dit proces moet duidelijk worden gemaakt welk doel een klant heeft, welke activiteiten hij verricht om dit doel te behalen, hoe hij dit ervaart en hoe jouw bedrijf hierop inspeelt om bedrijfsdoelstellingen te behalen.

Al met al is het beschrijven van de buyer journey fase een cruciaal onderdeel voor het opzetten van een conversie optimalisatie experiment. Want sluit jouw conversiedoel niet aan bij de fase waarin de buyer zich bevindt, dan zal je doel niet bereikt worden.

Soms kan het nuttig zijn om in het onderdeel journey niet alleen te beschrijven in welke fase van de journey de persona zich bevindt, maar ook via welk kanaal iemand binnenkomt. In je journey beschrijf je als het goed is ook touchpoints en een experiment kan heel anders uitpakken afhankelijk van de bron van een bezoeker. Zo staan bezoekers via paid advertising erom bekend een stuk minder eenvoudig te converteren dan organisch of direct verkeer. Daarnaast kan het zijn dat iemand via een specifiek kanaal meer óf minder informatie nodig heeft, voor ze overgaan tot conversie.

4. Research

Waarop baseer je dat een optimalisatie het gewenst effect zal hebben? Wellicht een open deur, maar hoe vaak heb je zelf geen A/B test opgezet omdat die mogelijkheid er nu eenmaal was? Vrijwel alle e-mailmarketing tools hebben namelijk die mogelijkheid, maar weinig gebruikers testen ook daadwerkelijk op basis van data of onderzoek.

Is het problematisch om te testen zonder gegronde reden? Nee. Er kan zomaar eens een gelukstreffer tussen zitten. Maar wanneer je veel tijd, geld en energie moet besteden aan aanpassingen op je website, is het toch wel handig om een valide reden te hebben voor een optimalisatie.

Een aantal voorbeelden die je kunt gebruiken om optimalisaties:

• Meningen van experts
• Testgroepen
• Uitkomsten van andere tests
• Wetenschappelijk onderzoek
• Klantonderzoek

Veelgebruikte theorie is bijvoorbeeld de 7 overtuigingsprincipes van Cialdini, waarin hij beschrijft welke mechanismes er zijn die mensen te overtuigen:

• Wederkerigheid
• Commitment en consistentie
• Sociaal bewijs
• Sympathie
• Autoriteit
• Schaarste
• Eenheid

Een andere interessante theorie, is het Fogg Behaviour Model van Dr. BJ Fogg. Dit model beschrijft welke elementen er nodig zijn om bepaald gedrag te laten plaatsvinden met de formule: Behavior = Motivation x Ability x Prompt. Eén van de redenen om rekening te houden met je buyer persona en buyer journey, is motivatie.

Testgroepen worden vaak aangedragen als belangrijke bron voor conversie optimalisatie. Dit kan zeker zinvol zijn, maar het is wel belangrijk om te bedenken dat testgroepen nóóit in dezelfde mindset zitten als je bezoeker. Op basis van deze tests kan je zien of het design van je website klopt, de indeling logisch is en knoppen duidelijk genoeg. Maar inhoudelijk zijn ze niet heel zinvol. Wil je hier mee aan de slag, dan is bijvoorbeeld UsabilityHub een veelgebruikt platform.

Een andere goede bron voor onderbouwing en inspiratie van je conversie experimenten zijn case studies. Een simpele Google search naar “CRO case study database” brengt je al een heel eind, bijvoorbeeld naar dit blog van Neil Patel.

Vaak vergeten, maar niet minder relevant, is klantonderzoek. Dit kan je op meerdere manieren opvatten natuurlijk. Er bestaan mogelijkheden om recordings van bezoekers te analyseren om kwalitatief onderzoek van je website te verrichten. Kwalitatief onderzoek kost veel tijd en is vaak gebaseerd op aannames en interpretatie. Een voordeel is weer dat het een nieuw perspectief kan bieden.

Je kunt ook kwantitatief onderzoek doen, door polls te houden op je website, via e-mail of telefonisch. Het nadeel hiervan is dat het niet altijd veel zegt over het aankoopproces, maar vooral over je product of dienst. Om te voorkomen dat je polls hierover gaan, is het belangrijk om zo snel mogelijk (liefst direct).

5. Optimization

Wat wil je veranderen om je desired outcome te bereiken? Bij conversie optimalisatie wordt al snel gedacht aan kleuren van knoppen, maar het is veel meer dan dat. Een webpagina kan beter converteren doordat de tekst, de indeling, een afbeelding of de styling anders is.

Maak op basis van de desired outcome, persona, journey en research je ideale optimization en vertel op welke manier je deze gaat testen. Maak je een wijziging op één of op meerdere plekken? En hoeveel varianten wil je dan proberen? De meest gebruikte vormen zijn A/B en multivariate testing of personalisatie.

A/B testing

In een A/B test maak je twee (of meer) versies van een pagina, die je gerandomiseerd toont aan bezoekers. De controlegroep krijgt de oude versie te zien en de andere helft de nieuwe versie. Heb je drie versies, dan wordt de test gelijkwaardig verdeeld over derden.

Multivariate testing

Een multivariate test is ingewikkelder, omdat je hierin meerdere versies van diverse componenten tegelijkertijd test. Hiermee test je of de samenhang tussen verschillende versies van die componenten elkaar sterker of zwakker maakt.

Personalisatie

Hoe minder verschil er zit tussen de behoefte van een bezoeker en jouw aanbod zit, hoe beter. Met andere woorden, hoe persoonlijker, hoe beter. Het personaliseren van een webpagina lijkt misschien minder experimenteel dan A/B testing, maar met personalisatie probeer je ook in te schatten welke versie van een pagina meer conversie oplevert. Je gaat hierin wellicht iets verder, door niet willekeurig, maar doelgericht verschillende varianten te testen.

Personalisatie is niet alleen een mogelijkheid bij bezoekers die je al kent, zoals klanten en leads die hun gegevens hebben achtergelaten. Het is ook mogelijk om een webpagina te personaliseren op basis van eerder vertoond gedrag, geografische locatie of de verwijzende bron. Zo zou je een andere pagina kunnen tonen aan bezoekers uit Friesland, dan uit Zeeland. Maar je kunt ook testen met andere varianten voor bezoekers via Google, dan via LinkedIn Advertising. Wellicht loont het zelfs om iemand een andere pagina te laten zien, wanneer ze een specifieke pagina op jouw website langer dan 15 seconden bekeken hebben.

Er zijn diverse tools beschikbaar om te experimenteren met A/B en multivariate testing of personalisatie. Google biedt met Google Optimize een hele goede gratis service aan om dit soort experimenten uit te voeren, die ook nog eens heel goed met Google Analytics en Google Ads integreert.

6. Touchpoint

Dit onderdeel is waarschijnlijk de eenvoudigste stap: waar vind je optimalisatie plaats? Vaak is dit op één specifieke locatie, bijvoorbeeld een landingspagina. Maar je kunt natuurlijk ook een component testen die over de hele website getoond wordt, zoals een hoofdmenu of een footer, wat een bepaald risico met zich meebrengt.

7. Risks

Een verandering van je website kent altijd risico’s. Je besteed tijd aan het bedenken, uitvoeren en implementeren van een optimalisatie, maar het kan ook zomaar eens betekenen dat je een externe partner moet betrekken, wat geld kost. Daarnaast loop je het risico dat je conversie juist daalt. Zeker wanneer je niet goed onderzoekt welke impact een optimalisatie zal hebben of je het touchpoint niet voldoende kadert.

8. Key Metric

Uiteindelijk is het resultaat waar het om draait. Het goed onderzoeken en beschrijven van een optimalisatie heeft geen zin, wanneer je geen inzicht hebt in het resultaat. Het kiezen van de key metric is hierom van belang.

Soms is het, zoals eerder beschreven, zelfs goed om meerdere metrics aan te houden. Een optimalisatie kan namelijk wel een effect hebben op de korte termijn (meer leads), maar op de lange termijn een negatief effect hebben (minder nieuwe klanten).

Wees wel voorzichtig in het kiezen van teveel meetpunten. Door meerdere meetpunten te selecteren wordt het steeds lastiger om het kaf van het koren te scheiden, zoals het YouTube-kanaal Veritasium haarfijn uitlegt in de video "Is most published research wrong?”

Het selecteren en sturen op een key metric kan heel eenvoudig zijn, wanneer je beschikt over de juiste, goed ingerichte tools. Zo is het in Google Analytics mogelijk om doelen te definiëren op basis van gebeurtenissen op je website. Deze kun je in Google Optimize weer gebruiken als doel.

Betrouwbaarheid

Om er zeker van te zijn dat je meetresultaten correct zijn, is het belangrijk dat je gebruik maakt van statistische betrouwbaarheid. Dat is nog niet zo eenvoudig om te begrijpen, zoals VWO in dit blog uitlegt. Gelukkig zijn hier allerlei hulpmiddelen voor. Google Optimize geeft zelf toelichting over de statistische betrouwbaarheid van testresultaten in de rapportagetool. Maar je kunt ook vooraf een inschatting van de betrouwbaarheid van jouw experiment maken met deze sample size calculator van Optimizely.

Om betrouwbaarheid van je experiment te meten, moet je uitgaan van de volgende factoren:

• Baseline, wat is je huidige conversieratio
• Minimum waarneembaar effect t.o.v. baseline
• Aantal varianten

Schrik niet! Wil je bijvoorbeeld middels 3 varianten testen hoe je een conversieratio van 3% verhoogd met een minimum van 20%? Dan heb je 39.000 bezoekers nodig voor een statistische significantie van 95%.

Wil je hetzelfde experiment uitproberen met een baseline van 5% en een minimum verhoging van 50%? Dan heb je slechts 2.850 bezoekers nodig voor dezelfde statistische significantie.