SlideShare a Scribd company logo
1 of 83
SUBTITLE BELOW
Methoden van onderzoek
@OnlineDialogue
Onze klanten
Conversie optimalisatie
Analytics Psychologie
Wat is Conversie Optimalisatie?
 Een gestructureerd en systematisch
proces
 Gebaseerd op inzichten uit
kwantitatief en kwalitatief onderzoek
 Om meer bezoekers op de website een
conversie te laten maken
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
Heel veel A/B-testen
Wat is een A/B-test?
Een A/B-test is een experiment, waarbij 2 of meer variaties
gelijktijdig worden getest en random verdeeld over bezoekers om
te zien welke variant het beste presteert/converteert
A B
Omzet
groei
Leren over
klantgedrag
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
Waar kunnen we testen?
Tijd
Conversiespermaand
Risico Optimalisatie Automatisering Re-think
10.000 conversies
per maand
1.000 conversies
per maand
Waar kunnen we testen?
Benoem alle verschillende pagina(type)s en
bepaal:
- # unieke bezoekers op die pagina
- # unieke bezoekers met een conversie via de pagina
Het je genoeg bezoekers en conversies (= test
power) om een significant effect te herkennen?
Wat gaan we testen?
Opinions are like **sholes
everyone has one
Without an analyzed reason
to start, it doesn’t make any
sense to start at all
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
Conversie studie
 Wat doen bezoekers nu op de website?
 Wat zouden ze moeten doen?
 Waarom doen bezoekers niet wat ze zouden moeten doen?
 Combineer kwantitatieve en kwalitatieve data
Verzamel klant inzichten
 Interview je klanten
 Bekijk feedback op Twitter, Facebook etc
 Luister mee/naar de klantenservice
 Vraag om feedback online
(Korte) online
vragenlijsten
 Verzamel antwoorden in je
analytics tool
 Koppel antwoorden aan
meer gegevens
Sessie playbacks
Heat & scroll maps
Webanalytics: funnelanalyse
Webanalytics: klikgedrag
Webanalytics: gebruikte functionaliteiten
Wetenschappelijk onderzoek
A. Bogdanovych, H. Berger, S. Simoff, and C. Sierra, “Travel agents vs. online booking: Tackling the shortcomings of nowadays online tourism
portals,” Information and Communication Technologies in Tourism 2006, pp. 418-428, 2006.
V.P. Magnini, and K. Karande, “Understanding consumer services buyers based upon their purchase channel,” Journal of Business Research, vol. 64,
no.6SI, pp. 543-550, 2011.
W.G. Kim, X. Ma and D.J. Kim, “Determinants of Chinese hotel customers' e-satisfaction and purchase intentions,” Tourism Management, vol. 27,
no. 5, pp. 890-900, 2006.
A. Steinbauer, and H. Werthner, “Consumer Behaviour in e-Tourism, ” Information and Communication Technologies in Tourism 2007, no. 2, pp. 65-
76, 2007.
H. Kim, T.T. Kim and S.W. Shin, “Modeling roles of subjective norms and eTrust in customers' acceptance of airline B2C eCommerce websites,”
Tourism Management, vol. 30, no. 2, pp. 266-277, 2009.
K. Matzler, and M. Waiguny, “Consequences of customer confusion in online hotel booking,” Information and Communication Technologies in
Tourism 2005, pp. 306-317, 2005.
C.C. Chen, and Z. Schwartz, “Room rate patterns and customers' propensity to book a hotel room,” Journal of Hospitality & Tourism Research, vol.
32, no. 2, pp. 287-306, 2008.
C.C. Chen, Z. Schwartz and P. Vargas, “The search for the best deal: How hotel cancellation policies affect the search and booking decisions of deal-
seeking customers,” International Journal of Hospitality Management, vol. 30, no. 1, pp. 129-135, 2011.
R. Law, and R. Wong, “Analysing room rates and terms and conditions for the online booking of hotel rooms,” Asia Pacific Journal of Tourism
Research, vol. 15, no. 1, pp. 43-56, 2010.
C.O. Seneler, N. Basoglu and T. Daim, “Interface feature prioritization for web services: Case of online flight reservations,” Computers in Human
Behavior, vol. 25, no. 4, pp. 862-877, 2009.
S. Beldona, A.M. Morrison and J. O'Leary, “Online shopping motivations and pleasure travel products: a correspondence analysis,” Tourism
Management, vol. 26, no. 4, pp. 561-570, 2005.
H.Y. Lee, H. Qu and Y.S. Kim, “A study of the impact of personal innovativeness on online travel shopping behavior--A case study of Korean
travelers,” Tourism Management, vol. 28, no. 2, pp. 886-897, 2007.
H.S. Martin, and A. Herrero, “Influence of the user's psychological factors on the online purchase intention in rural tourism: Integrating
innovativeness to the UTAUT framework,” Tourism Management, vol. 33, no. 2, pp. 341-350, 2012.
C.C. Chen, and Z. Schwartz, “Timing matters: Travelers' advanced-booking expectations and decisions,” Journal of Travel Research, 47, no. 1, pp. 35-
42, 2008.
R. Law, “Disintermediation of hotel reservations: The perception of different groups of online buyers in Hong Kong,” International Journal of
Hospitality Management, vol. 21, no. 6-7, pp. 766-772, 2009.
Y.S. Wang, and Y.W. Liao, “Understanding individual adoption of mobile booking service: An empirical investigation,” CyberPsychology & Behavior,
vol. 11, no. 5, pp. 603-605, 2008.
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
Stel hypotheses op
"If ___[I do this] ___,
then ___[this behavioral change]___ will
happen,
because of ___[this reason]___ ”
Stel hypotheses op
"If ___[I do this] ___,
then ___[this behavioral change]___ will
happen,
because of ___[this reason]___ ”
Psychologie
Onderbewust
Snel
Emotioneel
Impulsief
Bewust
Langzaam
Rationeel
Berekenend
Systeem 1 Systeem 2
Systeem 1 de baas
 Weinig vertrouwen in eigen kunnen
(informatie overload, geen kennis, afleiding)
 Lage motivatie (beslissing is niet heel
belangrijk / geen consequenties)
 Altijd aan en is emotioneel and impulsief
Voorbeeld Systeem 1
2+2=
Voorbeeld Systeem 1
Systeem 2 de baas
 Veel vertrouwen in eigen kunnen (duidelijke
informatie, veel kennis)
 Hoge motivatie (beslissing is erg belangrijk /
heeft consequenties)
 Vaak afwezig, beperkte capaciteit en kost
veel moeite
Voorbeeld Systeem 2
17 x 24=
GEEL BLAUW ORANJE
ZWART ROOD GROEN
PAARS GEEL ROOD
ORANJE GROEN ZWART
BLAUW ROOD PAARS
Voorbeeld Systeem 2
Systeem 1 Systeem 2
Systeem 2
 Je moet de aandacht trekken en
behouden van bezoekers
 Focus op de belangrijkste taak
https://www.youtube.com/watch?v=ubNF9QNEQLA
Volledige aandacht nodig
The Law of Distraction
“Our rational thinking can’t deal with distraction”
46% 5%
14%
4%
0,5%
20% Exit
The Law of Distraction
 Bezoekers scrollen (vrijwel) niet
 46% gebruikt de zoekbox
 70% is prijzen aan het
vergelijken
Winnaar
A B
The Law of Distraction
The Law of Distraction
A
 Doelgericht: al gezocht op
bestemming en specifieke datum
 Main banner kan een afleiding zijn
 Zoekresultaten staan onder de
vouw
Verliezer
A B
Winnaar
The Law of Distraction
# Dagen geboekt voor aankomst
Systeem 1
Systeem 2
Focusing Effect
“We can only consciously pay attention to one thing”
A
 Bezoekers hebben nog geen datum
gekozen
 50% klikt meteen op een hostel,
slechts 18% vult datum in
 Datum selectie zit verstopt achter
een link
Focusing Effect
Verliezer
Winnaar
A B
Focusing Effect
Paradox of Choice
“If we are offered too many choices we tend not to make a
choice at all”
Paradox of Choice
 Erg veel keuzes op 1 pagina:
startabonnement (2 opties) /
hoeveel internet? (6 opties /
hoeveel belminuten? (3 options) /
extra bundels? (6 opties)
 Erg klein percentage gaat door
naar bestellen
A
Paradox of Choice
A
Winnaar
B
Systeem 1
 Je moet de intrinsieke motivatie
verhogen van de bezoekers
 Voeg affectieve/emotionele
elementen toe
Autonomy
“We prefer situations that we have control over”
Autonomy
 >35% gaat niet verder met
bestellen
 Vrijwel alle velden zijn verplicht om
in te vullen
Winnaar
A B
Autonomy
Need for certainty
“People want to be sure that a decision is the right decision”
A
Need for certainty
 45% gaat niet door naar de
volgende stap
 Veel bezoekers wijzigen of
verwijderen de net gekozen pas
A B
Need for certainty
Winnaar
Affect heuristic
“We decide differently depending on our emotional state”
Affect heuristic
A
 Bestelproces voor nieuwe
klanten
 >50% gaat niet verder met
bestellen
Affect heuristic
A B
Winnaar
Mental accounting
“We assign money to ‘mental categories’, and we spend money
according to these categories.”
Mental accounting
A
 Dure producten worden minder
verkocht online
 Boxsprings hebben een veel
lagere conversie ratio dan
bijvoorbeeld beddengoed
A B
Mental accounting
Winnaar
En veeeeeeeeel meer...
www.wheelofpersuasion.com
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
F
FIND
T
TELL
A
ANALYZE
C
COMBINE
C
CREATE
A
ANALYZE
T
TEST
Omzet
groei
Leren over
klantgedrag
Snellere omzet groei
Omzetgroei
Blije klanten!
Dank jullie wel!!
www.onlinedialogue.nl
www.wheelofpersuasion.com
@AM_Klaassen
annemarie@onlinedialogue.com
nl.linkedin.com/in/amklaassen

More Related Content

Similar to Nhtv gastcollege - Methoden van onderzoek

Michael Bottenheft #cmfin Customer journey
Michael Bottenheft #cmfin Customer journey Michael Bottenheft #cmfin Customer journey
Michael Bottenheft #cmfin Customer journey
Head Office NL
 

Similar to Nhtv gastcollege - Methoden van onderzoek (7)

Gauc 2013 arjen hettinga oogst conversie optimalisatie; de hefboom voor e-c...
Gauc 2013 arjen hettinga oogst   conversie optimalisatie; de hefboom voor e-c...Gauc 2013 arjen hettinga oogst   conversie optimalisatie; de hefboom voor e-c...
Gauc 2013 arjen hettinga oogst conversie optimalisatie; de hefboom voor e-c...
 
Moa Discussie Kwalitatief Onderzoek
Moa Discussie Kwalitatief OnderzoekMoa Discussie Kwalitatief Onderzoek
Moa Discussie Kwalitatief Onderzoek
 
RapidSession Conversie Optimalisatie 15 september 2011
RapidSession Conversie Optimalisatie 15 september 2011RapidSession Conversie Optimalisatie 15 september 2011
RapidSession Conversie Optimalisatie 15 september 2011
 
Travel_rapport 1_internet
Travel_rapport 1_internetTravel_rapport 1_internet
Travel_rapport 1_internet
 
Wa college kwantitatief 21052010
Wa college kwantitatief 21052010Wa college kwantitatief 21052010
Wa college kwantitatief 21052010
 
Michael Bottenheft #cmfin Customer journey
Michael Bottenheft #cmfin Customer journey Michael Bottenheft #cmfin Customer journey
Michael Bottenheft #cmfin Customer journey
 
De Controller En Sociale Media 30 Juni 2011
De Controller En Sociale Media 30 Juni 2011De Controller En Sociale Media 30 Juni 2011
De Controller En Sociale Media 30 Juni 2011
 

More from Annemarie Klaassen

More from Annemarie Klaassen (10)

10 tips to improve the validity of your experiments
10 tips to improve the validity of your experiments10 tips to improve the validity of your experiments
10 tips to improve the validity of your experiments
 
Emerce GAUC - Optimaliseer je optimalisatieprogramma
Emerce GAUC - Optimaliseer je optimalisatieprogrammaEmerce GAUC - Optimaliseer je optimalisatieprogramma
Emerce GAUC - Optimaliseer je optimalisatieprogramma
 
Verbeter je A/B-testen | customer data conference
Verbeter je A/B-testen | customer data conferenceVerbeter je A/B-testen | customer data conference
Verbeter je A/B-testen | customer data conference
 
Optimaliseer je optimalisatieprogramma - digital analytics conference
Optimaliseer je optimalisatieprogramma - digital analytics conferenceOptimaliseer je optimalisatieprogramma - digital analytics conference
Optimaliseer je optimalisatieprogramma - digital analytics conference
 
MOA awards jury presentatie
MOA awards jury presentatieMOA awards jury presentatie
MOA awards jury presentatie
 
Conversion Optimization
Conversion Optimization Conversion Optimization
Conversion Optimization
 
Workshop data driven test strategy
Workshop data driven test strategyWorkshop data driven test strategy
Workshop data driven test strategy
 
Test for business growth
Test for business growthTest for business growth
Test for business growth
 
Optimize for money
Optimize for moneyOptimize for money
Optimize for money
 
What your testtool doesn't tell you
What your testtool doesn't tell youWhat your testtool doesn't tell you
What your testtool doesn't tell you
 

Nhtv gastcollege - Methoden van onderzoek

Editor's Notes

  1. AN We do this for a bunch of clients in the Netherlands and also for some pretty cool international clients. For most we do high velocity testing. Which means , we run multiple tests per week for them.
  2. We combine data insights with psychological insights for evidence based growth.
  3. In stead of throwing spaghetti on the wall and hope something sticks
  4. In stead of throwing spaghetti on the wall and hope something sticks
  5. With every client we use this framework for conversion optimization. First we look at the data and determine the pages with the highest test power: which pages have enough visitors and conversions to be able to test on? Then we look at the paths visitors take on the website to make a booking or place an order. So, what are the main online customer journeys? And where are the biggest leaks in this process? These data findings are then send to the psychologist. He or she combines this data with scientific research to come up with hypothesis to test These hypothesis are then briefed to the designer who will come up with test variations. These variations are then tested in several A/B-tests (since you cannot prove an hypothesis based on one experiment) The learnings of these A/Btests are then combined in overall learnings which can then be shared with the rest of the organization.
  6. AN As you might expect we run lots and lots of experiment.
  7. The purpose of A/B-testing is of course to add direct value, but we still want to learn about user behavior. If you really want to learn from user behavior then you need to test very strict (say with >95%). Otherwise you only have a hunch, but you don’t have proof. A/B testing is straightforward: based on facts not opinions You can make a solid business case: by changing this, you will get x% more profit You can run A/B tests before making expensive, and difficult-to-change, technical investments
  8. AN
  9. First of all, do you know which pages will have the biggest impact on revenu. You want to test on those pages, because these tests will really make a difference to the business Secondly, if someone approaches you to do a test on page x can you tell him or her if that’s possible? And how much uplift you need from a test to declare it a winner? In other words, is this page a feasable page to test on?
  10. The first thing you do is map out all the different page types you have on your website, then look at the weekly unique visitors you have on that page type and the conversions through that page as well. Then you determine whether the pages have enough test power – based on these numbers.
  11. So if you where you can test, you need to figure out what you should test.
  12. If you see this website, you would probably want to change everything. It’s like a circus. But guess what:this is UK’s most favourite website to lease a car! They lease over 80 million dollars in cars every year.
  13. This is the Analyze phase. We want to know what the customer journey is. Where people have difficulty on the site etc.
  14. In stead of throwing spaghetti on the wall and hope something sticks
  15. AN
  16. JORRIN
  17. AN
  18. AN
  19. AN Vanuit de psychologie is bekend dat we beslissingen nemen op basis van 2 systemen: ofwel vanuit system 1 of system 2. Systeem 1 is de onderbewuste en emotionele route Systeem 2 is de bewuste en meer rationele route Voordat we starten met A/B-testen proberen we uit de data te achterhalen welk type systeem de overhand heeft in de customer journey. Afhankelijk namelijk van welk systeem de overhand heeft worden er andere psychologische technieken ingezet in het testen.
  20. Strooptaak in English!
  21. You could answer 2+2 in an instant, but this one is much harder. You really have to think and use your system 2 (but it’s slow and takes a lot of energy). The answer is 408
  22. Lees eerst de tekst: gaat heel snel en makkelijk (is system 1: zijn we gewend – als we tekst zien gaat we lezen) Nu niet de tekst lezen, maar de kleur van de tekst benoemen  zijn we niet gewend / moeten we bij nadenken. Systeem 1 wil de overhand nemen.
  23. AN The most important system is thus system 1: this system is always on and needs to be overruled by system 2 if needed. But normally system 2 stays in the background: it’s lazy.
  24. Marshmallow test: good example of system 2: if you wait you can get two marshmallows, but system 1 is on and wants to eat the first one. They have an immense struggle to not eat the first marshmallow.
  25. We zien namelijk niet alles wat er is
  26. En we zien dingen anders dan ze daadwerkelijk zijn
  27. We hebben dus de volle aandacht nodig van de bezoeker
  28. “Our rational thinking can’t deal with distraction”
  29. This was actually a loser on desktop, but a clear winner on mobile.
  30. Make sure your most important feature gets all the attention
  31. AN OD05: Searchbox open Hypothesis Misschien zien bezoekers de mogelijkheid nu niet om de datum in te vullen. Het meer prominent maken van de datum selectie bespaart mentale energie, waardoor boekingen toenemen. Results Veel meer bezoekers vullen een datum in: +50% op mobile en +39% op tablet Conversies op tablet waren 7% lager, maar op mobile 4% hoger! Insights Voor doelgerichte bezoekers helpt het om de datum z.s.m in te vullen.
  32. Make sure your most important feature gets all the attention
  33. Ook getest voor telefoons, maar daar deed het niks. Is meer emotioneel product.
  34. Make sure your most important feature gets all the attention
  35. Make sure your most important feature gets all the attention
  36. When you feel sad you will make a more conservative choice, if you are happy you take more risks.
  37. JORRIN Results The chance that the variation will lead to more visitors on the enter details page is 99,8% In the test an uplift in conversion rate is measured of +2,61% (11,74% versus 11,44%). The probability that variation B leads to more bookers is 99,5% Insights Attention is an important factor on different hostelworld pages – adding a micro interaction had a positive effect on conversion
  38. JORRIN
  39. Zoektocht naar data driven inzichten op basis van veel vooronderzoek en verschillende testen.