Adaptief testen: slimmer optimaliseren

Binnen e-commerce kunnen voorkeuren van bezoekers snel veranderen. A/B-testen zijn heel waardevol om te leren, maar hebben beperkingen in snelheid en schaal. Een oplossing hiervoor is adaptief testen, een aanpak gebaseerd op kunstmatige intelligentie, waarmee snel en efficiënt grote aantallen varianten worden geëvalueerd.

In tegenstelling tot klassieke A/B-testen, waarbij slechts twee varianten naast elkaar worden gezet, onderzoekt adaptief testen veel varianten tegelijk. Machine learning-algoritmes verdelen hierbij automatisch en dynamisch het verkeer naar de best presterende varianten. Dit maakt het mogelijk om complexe combinaties van afbeeldingen, teksten, prijsstrategieën of lay-outs tegelijkertijd te testen, zonder kostbare tijd en middelen te verspillen.

De methodiek van adaptief testen is ontwikkeld door het experimenteerteam van Facebook, dat met deze methode indrukwekkende resultaten heeft bereikt. Door bijvoorbeeld 48 combinaties van afbeeldingen en uitnodigingen voor een enquête tegelijk te testen, steeg de respons met ruim 200 procent. Interessanter nog: de winnende varianten waren combinaties die vooraf niet door experts waren bedacht.

Adaptief testen voor e-commerce

Adaptief testen kan breed worden ingezet binnen e-commerce.

• Productpresentaties en aanbevelingen: test meerdere afbeeldingen, productbeschrijvingen en indelingen tegelijk om te ontdekken welke combinatie leidt tot betere conversie.
• Gepersonaliseerde marketingcampagnes: optimaliseer e-mailtitels, promotionele aanbiedingen en advertenties op maat voor specifieke klantsegmenten.
• Prijsoptimalisatie: test met meerdere soorten kortingscodes en wanneer ze worden gegeven om te zorgen voor de optimale balans tussen conversies en winstgevendheid.

Voordelen

Het belangrijkste verschil tussen adaptief testen en traditionele methoden zit in efficiëntie en snelheid.

• Meer varianten tegelijk testen: geen beperking tot één of twee opties, maar tientallen tegelijk.
• Real-time leren en aanpassen: het algoritme past zichzelf aan, waardoor bezoekers steeds vaker bij de beste varianten uitkomen.
• Complexe problemen aanpakken: geschikt voor situaties waarin veel variabelen elkaar beïnvloeden.

Nadelen

Er zijn echter ook uitdagingen bij adaptief testen.

• Complexiteit van implementatie: hoewel de software van Facebook open source is (de Ax en Botorch libraries voor Python) is de benodigde technische kennis hoog.
• Data-afhankelijkheid: betrouwbare resultaten vereisen veel verkeersvolume, wat niet haalbaar is voor elk e-commerce bedrijf.
• Interpretatie van resultaten: door meerdere varianten dynamisch te testen, is het lastiger om concrete inzichten te vertalen naar duidelijke beslissingen.

Conclusie

A/B-testen blijft de gouden standaard als ondersteuning voor het nemen van beslissingen. Het maakt leren over klantgedrag eenvoudig (met extra zekerheid door te hertesten). Adaptief testen komt in beeld wanneer de A/B test basis op orde is en je op schaal in een dynamische markt opereert.