Inzicht in statistische significantie voor aanmeldingsformulier

Wat je leert

Leer wanneer de resultaten van een A/B-test als statistisch significant worden beschouwd voor Klaviyo aanmeldingsformulier. In deze gids wordt uitgelegd wat statistische significantie is voor aanmeldingsformulieren en wanneer deze wordt bepaald. 

Klaviyo beslist wanneer een A/B-test statistische significantie heeft bereikt zodra mathematisch is bewezen dat 1 variatie beter presteert dan een andere. Je kunt een A/B-test zo instellen dat hij automatisch de winnende formuliervariatie kiest en eindigt zodra de testresultaten statistisch significant worden geacht.

Met A/B-tests kun je meten hoe verschillende elementen van je formulieren presteren om ervoor te zorgen dat ze goed aanslaan bij je websitebezoekers en een sterke betrokkenheid stimuleren. Het is belangrijk om te begrijpen of een test wel of niet als statistisch significant kan worden beschouwd, zodat je de resultaten effectief kunt analyseren en kunt bepalen welke verbeteringen je moet aanbrengen. Als de testresultaten niet statistisch significant zijn, dan is het moeilijker om te bevestigen dat een bepaalde variatie zal leiden tot betere prestaties op schaal.

Hoe Klaviyo statistische significantie voor formulieren bepaalt

Om statistische significantie te bereiken moet een A/B-test van een aanmeldingsformulier aan de volgende voorwaarden voldoen:

1. Een winstkans van minimaal 90% voor de leidende variatie
2. Minimaal 1.000 formulierweergaven per variatie

Zie hieronder voor een meer gedetailleerde uitleg over hoe Klaviyo elk van deze factoren in overweging neemt.

• Winstkans van de leidende variatie
  • Dit is de kans dat het percentage ingediende formulieren voor de leidende variatie echt hoger is dan het percentage ingediende formulieren voor alle andere variaties. Een hoge winkans betekent dat er sterk bewijs is dat de leidende variatie zal winnen omdat de vorm beter is, in plaats van door willekeurig toeval. 
• Formulierweergaven
  • Een formulier moet een groot aantal weergaven verzamelen om er zeker van te zijn dat de resultaten niet vertekend worden door afwijkingen in de vroege testfase. 

Een A/B-test beëindigen nadat statistische significantie is bereikt

In de instelling Winnaarselectie kun je de test zo instellen dat hij automatisch eindigt als er 1 variatie is die het beter doet dan de andere(n) op een statistisch significant niveau, of als hij een bepaalde datum bereikt. Of je kunt beide vakjes selecteren om de test te beëindigen als aan 1 van de 2 voorwaarden is voldaan (wat betekent dat de test of statistische significantie bereikt of de einddatum bereikt). 

Als je er ook voor kiest om je test handmatig te beëindigen door beide vakjes onder Winnaarselectie uit te vinken, moet je in de gaten houden de resultaten onafhankelijk van elkaar bekijken en handmatig zowel de winnaar als de einddatum kiezen. 

Als je de resultaten voor een lopende test bekijkt, kun je in de gaten houden de winkans en de huidige gegevens per variatie in het menu Overzicht van het tabblad A/B-testresultaten. 

Ga voor meer informatie naar onze gids over het beoordelen van A/B-testresultaten. 

Extra hulpbronnen

• Hoe je een aanmeldingsformulier A/B test
• Beste praktijken voor A/B-tests
• Analyses van aanmeldingsformulieren begrijpen