De markttests die ons de Google-zoekopdracht hebben opgeleverd die we vandaag kennen, worden nagevolgd door industrieën van horeca tot productie om hun producten en services beter te focussen en aan de behoeften van klanten te voldoen. Dus wat deed Google?

Reist u via het Internetarchief terug door de internettijd, u kunt zien hoe Google eruitzag kort nadat het voor het eerst werd gelanceerd, meer dan 20 jaar geleden.

Hoewel het logo bekend is, de look en feel van de website was vroeger heel anders dan nu. Hoe evolueerde Google naar de sneller te laden, mooier om te zien, gemakkelijker te lezen, pagina's en apps die we tegenwoordig gebruiken?

Een senior Google-medewerker vertelde me dat de zoekmachine de concurrentie voor bleef via een proces van rigoureuze prototypetests. Op het moment dat we spraken, prototypes werden "offline" getest door de reacties van ingehuurde proefpersonen op bepaalde kenmerken en ontwerpen te meten. Maar al snel verplaatste het testen zich "online" en werden we allemaal het onderwerp van A/B-tests.

Wat is A/B-testen?

Een A/B-test is wanneer een bedrijf een gebruiker toegang geeft tot een van de twee versies van een website of app:

(A) de huidige versie

(B) het prototype.

Tijdens het testen wordt de manier waarop gebruikers omgaan met het product gemeten. Subtiele verschillen in deze interacties kunnen illustreren welke versie effectiever is, volgens bepaalde criteria. Als het prototype superieur is, het vervangt de bestaande versie als het standaardproduct.

De technici van Google hebben in 2000 hun eerste A/B-test uitgevoerd om het optimale aantal zoekresultaten te bepalen dat per pagina moet worden weergegeven.

Statistieken beslissen, geen managers

Websites en apps zijn een constellatie van vergelijkingen geworden die systemen gezamenlijk naar een verbeterde staat brengen. Elke wijziging aan een interface of wijziging aan een algoritme is A/B-getest.

Webbedrijven voeren een verbazingwekkend aantal tests uit. In een gesprek, Microsoft verklaarde dat de Bing-zoekmachine meer dan 1 000 per maand. Zo veel, in feite, dat elke keer dat we een internetsite of app bezoeken, we zijn waarschijnlijk onwetende proefpersonen van een A/B-test. We zijn ons zelden bewust van de tests omdat de variaties vaak subtiel zijn.

Bedrijven zijn in staat zoveel tests uit te voeren dat ze zijn overgestapt op een proces dat bekend staat als heuvelklimmen:kleine stapjes nemen, geleidelijk aan beter. Deze aanpak is zo succesvol geweest dat het de drijvende kracht is achter de manier waarop veel bedrijven tegenwoordig innoveren.

Teams hebben als doel het verhogen van de gebruikersmaatregelen. Als een kleine tweak tanks, het is gevallen. Als het triomfeert, het is gelanceerd. De beslissingen worden genomen door statistieken, managers niet.

Inderdaad, voorstanders van A/B-testen benadrukken het belang van het negeren van de standpunten van managers, die ze HiPPO's noemen - de meningen van de hoogste betaalde persoon. Dit acroniem werd bedacht uit verhalen zoals die van Greg Linden, een vroege Amazon-medewerker. Linden suggereerde dat, net zoals supermarkten tijdschriften en snacks bij de kassa zetten, Amazon zou dezelfde aanpak moeten volgen met zijn online winkelwagentjes.

Hij herinnert zich dat een "senior vice-president absoluut gekant was tegen" het idee, uit angst dat het mensen zou ontmoedigen om uit te checken.

Linden negeerde de HiPPO en voerde een A/B-test uit. De resultaten toonden aan dat Amazon meer geld zou verdienen en geen klanten zou verliezen, dus het idee van Linden werd gelanceerd. A/B-tests zijn nauwkeuriger gebleken, sneller en minder bevooroordeeld dan welke HiPPO dan ook.

A/B-testen kunnen niet alles oplossen

Het ingewikkelde deel van A/B-testen is uitzoeken hoe je gebruikers kunt meten op een manier die de inzichten oplevert die je nodig hebt. Tests moeten zorgvuldig worden ontworpen, en voortdurend herzien.

Doe het verkeerd en je zou op korte termijn succes kunnen hebben, maar op den duur mislukt. Een nieuwssite die weetjes van beroemdheden promoot, kan de onmiddellijke bevrediging van klikken krijgen, maar na verloop van tijd trouwe lezers verliezen.

Er zijn ook grenzen aan wat A/B-testen kunnen waarnemen. Het testen is gebaseerd op het meten van gebruikersinvoer, muisklikken, typen, gesproken commando's, of tikken op een mobiel scherm. Spotify heeft onlangs gevraagd of iemand een afspeellijst op de achtergrond heeft en geen interactie heeft met zijn telefoon, hoe kan Spotify meten of de gebruiker tevreden is? Niemand heeft momenteel een antwoord.

A/B-testen offline halen

Ondanks deze risico's en beperkingen, het succes van A/B-testen doordringt alle bedrijven met een aanwezigheid op het internet. En nu wordt deze test uitgeprobeerd in de fysieke wereld.

Een paar jaar geleden, Ik ontmoette een bedrijf dat energierekeningen print en naar klanten stuurt. Ze hebben verschillende formaten van de rekening getest, leren welke formaten de tarieven van klanten die op tijd betaalden verbeterden.

Restaurants en bars gebruiken naar verluidt gegevens van sensoren om erachter te komen welke restaurantindeling de meeste verkoop stimuleert. Bijvoorbeeld, als een intieme opstelling achterin een bar mensen aantrekt om langer te blijven, klanten in die ruimte zullen waarschijnlijk meer uitgeven aan drankjes.

A/B-testen kan zelfs worden uitgebreid tot productie. Op flexibele productielijnen kunnen net iets andere versies van een product worden gemaakt. De productie kan dan worden gewijzigd als blijkt dat de ene versie van het product beter verkoopt dan de andere.

Het is niet altijd een vlotte rit, maar de kracht van A/B-testen blijft.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.