A/B-testen documenteren en analyseren
A/B-testen zonder documentatie is raden. Een goed bijgehouden testregister in Google Sheets zorgt ervoor dat je team leert van elke test en niet tweemaal dezelfde fout maakt.
In dit artikel bouw je een volledig A/B-testregister met statistische significantieberekening, visualisatie en beslissingsopslag, helemaal binnen Google Workspace.
Sheets registreert, een testtool voert uit
Dit artikel gaat over het vastleggen en analyseren van testresultaten in Sheets. Het uitvoeren van de test zelf doe je met een experimenteerplatform. Google Optimize is op 30 september 2023 stopgezet en GA4 heeft geen ingebouwde A/B-testfunctie. Gangbare opvolgers in 2026 zijn betaalde tools als VWO, AB Tasty, Convert en Optimizely, plus open source opties als GrowthBook en Statsig.
Testregister opbouwen
Maak een Sheets-bestand A/B Testregister met twee tabbladen.
Het tabblad Tests geeft het overzicht van alle tests:
| Kolom | Beschrijving |
|---|---|
test_id |
Unieke code, bijvoorbeeld TEST-001 |
naam |
Beschrijvende naam |
pagina_url |
Welke pagina wordt getest |
element |
Wat wordt getest: kop, CTA, afbeelding of formulier |
hypothese |
Verwacht resultaat en reden |
startdatum |
Startdatum van de test |
einddatum |
Einddatum van de test |
minimale_steekproef |
Benodigde bezoekers per variant |
status |
Lopend, Afgerond of Gestopt |
winnaar |
A, B of Geen verschil |
docs_link |
Link naar het Docs-testrapport |
Het tabblad Resultaten bevat de ruwe data per test:
| Kolom | Beschrijving |
|---|---|
test_id |
Koppeling naar de test |
variant |
A of B |
bezoekers |
Aantal unieke bezoekers |
conversies |
Aantal gewenste acties |
conversieratio |
Berekend als conversies gedeeld door bezoekers |
Significantieberekening in Sheets
Gebruik een chi-kwadraattoets om te bepalen of het verschil tussen A en B echt is of toeval. Voeg een tabblad Analyse toe en plaats variant A in rij 2 en variant B in rij 3, met bezoekers in kolom B en conversies in kolom C.
Conversieratio per variant:
=IFERROR(C2/B2,0)
Gepoolde conversieratio (kolom E, rij 4):
=(C2+C3)/(B2+B3)
Chi-kwadraat testwaarde (kolom G, rij 4):
=((C2-B2*E4)^2/(B2*E4*(1-E4)))+((C3-B3*E4)^2/(B3*E4*(1-E4)))
P-waarde via CHISQ.DIST.RT (kolom H, rij 4):
=CHISQ.DIST.RT(G4,1)
Automatische interpretatie:
=IF(H4<0.05,"Significant (p<0,05): variant " & IF(D2>D3,"A","B") & " wint","Niet significant: meer data nodig")
Stop een test niet te vroeg
Een resultaat is pas statistisch significant bij p kleiner dan 0,05, oftewel 95% betrouwbaarheid. Stop een test niet eerder op basis van een tussentijdse voorsprong, want bij weinig data wisselt de winnaar nog vaak van plek.
Zo vul je een testanalyse in
- Voer voor elke afgeronde test de bezoekers en conversies in op het tabblad Resultaten.
- Ga naar het tabblad Analyse en controleer dat de
test_idovereenkomt met de juiste test. - Lees de p-waarde af: een waarde kleiner dan 0,05 betekent een significant resultaat.
- Noteer de winnaar en het effect in het tabblad Tests.
- Open het gekoppelde Docs-testrapport en schrijf een beknopte conclusie.
Visualisatie van resultaten
Maak een grafiek van de conversieratio's met deze instellingen:
- Type: geclusterd staafdiagram.
- Reeksen: variant A en variant B naast elkaar.
- Markeer de winnaar visueel, bijvoorbeeld met een groen geaccentueerde kolom via voorwaardelijke opmaak op een berekend winnaarveld.
Voeg daarnaast een lijngrafiek toe die de conversieratio over de tijd toont. Zo zie je of er tijdgebonden effecten spelen, zoals weekenddips of seizoensinvloeden.
Testrapport in Docs
Maak een Google Docs-sjabloon voor testrapporten met vaste secties:
- Hypothese
- Testopzet
- Resultaten en significantie
- Conclusie en beslissing
- Aanbeveling voor implementatie
Koppel elk testrapport aan de bijbehorende rij in je Sheets-register via de docs_link-kolom. Zo blijven cijfers en context altijd bij elkaar.
Maak van je register een sjabloon
Sla het ingevulde Sheets-bestand op als sjabloon en kopieer het per kwartaal. Je houdt zo de formules en grafieken intact en bouwt vanzelf een doorzoekbaar archief van alle tests op.
Hoeveel bezoekers heb ik nodig per variant?
Gebruik een steekproefgroottecalculator op basis van je huidige conversieratio en het effect dat je wilt kunnen meten. Als vuistregel heb je bij een conversieratio van 2 tot 5 procent al snel minimaal 1000 bezoekers per variant nodig voor een betrouwbare uitslag.
Kan ik meer dan twee varianten tegelijk testen?
Technisch kan dat met een multivariate test, maar de benodigde steekproefgrootte groeit dan snel. Met beperkt verkeer kun je beter bij A/B-testen blijven en varianten sequentieel testen.
Hoe lang moet een test lopen?
Laat een test minimaal twee volledige weken lopen om weekdageffecten te egaliseren. Heb je weinig verkeer, laat hem dan langer doorlopen tot je de minimale steekproef per variant hebt gehaald.
Wat doe ik met een test die niet significant is?
Dat is ook een waardevol resultaat: het geteste element maakt geen meetbaar verschil. Documenteer dit in je testrapport en richt je volgende test op een andere variabele.
Waarom een chi-kwadraattoets en niet gewoon de hoogste ratio?
Een hogere conversieratio kan op toeval berusten, zeker bij kleine aantallen. De chi-kwadraattoets vertaalt het verschil naar een p-waarde, zodat je weet of het verschil betrouwbaar is voordat je een variant uitrolt.