Conversie-optimalisatie (CRO) KPI’s voor marketing managers

Als je een experiment uitvoert meet je allerlei statistieken: het aantal bezoekers, conversieratio’s, betrouwbaarheid, p-waardes, et cetera.

Aan de hand van deze cijfers weet je precies hoe je specifieke A/B-test presteert. Maar meet jij wel eens het succes van je CRO-activiteiten?

In dit artikel leg ik uit hoe je de effectiviteit van conversie-optimalisatie werkzaamheden kunt verbeteren en meten. Dat doe ik aan de hand van Key Performance Indicators (KPI’s). Zo weet je zeker dat je het maximale uit elke CRO-euro haalt. Ben jij benieuwd wat de CRO KPI’s zijn? Lees de tips en optimaliseer jouw volgende CRO-optimalisatie!

Oftewel: hoe kan jij je conversie-optimalisatie, optimaliseren?

Functioneert jouw CRO-proces net zo effectief als een fabriek? Als het antwoord nee is: lees snel verder.

Stap 1: meet belangrijke statistieken per experiment

Bij conversie-optimalisatie telt het bekende gezegde meten is weten.

Het is vanzelfsprekend dat je bij je experimenten statistieken bijhoudt. Maar zeg eens eerlijk: houd je álles bij waar je later iets aan kan hebben? Dat zou wel moeten!

Stap één: houd een backlog bij met de prestaties van alle experimenten (als je dat nog niet doet, tenminste). Per experiment houd ik altijd de volgende statistieken bij:

• Verbetering of stijging (%) op voornaamste doel
• Aantal uren besteed aan experiment (van idee tot afgerond experiment)
• Datum hypothese opgesteld (de datum dat het experiment idee is ontstaan)
• Datum livegang experiment
• Datum afronden experiment
• Datum winnende variant geïmplementeerd

Voorbeeld van een conversie-optimalisatie backlog die ik gebruik in Google Sheets.

---

Welke conversie-optimalisatie KPI’s zijn er?

Nu je een beeld hebt van de belangrijkste statistieken kun je gaan rekenen. Er zijn zes CRO KPI’s die elke marketingmanager zou moeten bijhouden:

1. Total Cost of Experimentation
2. CRO Effectiveness
3. Cost per Experiment
4. Cost per Winning Experiment
5. Time Idea to Experiment
6. Time to Market

---

Stap 2: CRO KPI’s meten & verbeteren

Ik zal per Key Performance Indicator uitleggen wat het inhoudt, hoe je het berekent en hoe je weet of je goed scoort. Ook geef ik enkele tips om scores te verbeteren.

KPI #1: Total Cost of Experimentation

Om je effectiviteit te bepalen moet je goed weten waar elke euro naar toe gaat. Maak een overzicht van alle kosten die je per maand maakt voor CRO, denk hierbij aan:

Personeel

Wat zijn de maandelijkse kosten van medewerkers die betrokken zijn bij CRO? Denk hierbij aan CRO-specialisten, managers en andere medewerkers (ook marketing, juridische zaken). Vergeet developers niet, zij besteden tijd aan het implementeren van succesvolle experimenten. Ik reken hiervoor vaak met het aantal uren en een gemiddeld uurtarief.

De kosten van medewerkers betrokken bij CRO.

Inhuur externe resources

Wat zijn de kosten van freelancers of bureaus die je inhuurt voor CRO? Denk hierbij aan designers, developers, conversie-specialisten, copywriters, analisten en andere specialisten.

De kosten van inhuur CRO-freelancers of bureaus.

Software

Kosten van alle software die je gebruikt om met CRO aan de slag te gaan. Denk hierbij aan je A/B-test software, heatmap tools, feedback tools, projectmanagement tools et cetera.

De kosten van CRO software.

Als je de kosten voor personeel, externe resources en software bij elkaar optelt, heb je een overzicht van de totale CRO-kosten per maand.

---

KPI #2 - CRO Effectiveness

Wat is CRO Effectiveness?

Simpel gezegd is CRO Effectiveness precies wat je zou denken: een indicatie van de effectiviteit van je conversie-optimalisatieprogramma. Het is een weergave van de prestaties van je experimenten over een bepaalde tijdsperiode (vaak een jaar). Je kunt jouw CRO Effectiveness bepalen aan de hand van een aantal variabelen:

• Aantal experimenten
• Percentage winnende experimenten (winrate)
• Gemiddelde verbetering (%) per succesvol experiment

Hoe bereken je CRO Effectiveness?

Je kan je CRO Effectiveness berekenen met de volgende formule:

Formule om CRO Effectiveness te berekenen.

Even een rekenvoorbeeld. Stel, je hebt in een jaar tijd 100 experimenten uitgevoerd. Van deze experimenten waren er 40 winnende experimenten, dat betekent dat je winrate 40% is. Daarnaast haalde je gemiddeld per test een verbetering van 5%. Je CRO Effectiveness is dan 2.

Wat is een goed getal?

Hoe hoger, hoe beter. Het doel van deze KPI is niet zozeer dat er een cijfer uitrolt dat je kunt vergelijken met anderen. Het is vooral de bedoeling dat je aan het denken wordt gezet over verbeterpunten. Het getal geeft een indicatie van je eigen effectiviteit, die jij idealiter wil verhogen.

Hoe kun je dit verbeteren?

Als jij je score wilt verbeteren dan kun je aan drie knoppen gaan draaien:

1) Verhoog het aantal experimenten

Je kunt domweg meer experimenten gaan uitvoeren. Als je 200 in plaats van 100 experimenten uitvoert, wordt je effectiviteit 4 (200*40%*5%). Het aantal experimenten verdubbelen is natuurlijk niet zo simpel als het lijkt. Want elk experiment kost (snel flink wat) development tijd.

2) Verhoog je winrate

Je kunt er ook voor kiezen om je winrate te verhogen. Dit kun je doen door de kwaliteit van je experimenten te verbeteren en minder ‘slechte’ experimenten uit te voeren. Nu kun je van ‘slechte’ experimenten natuurlijk ook een boel leren, maar het zorgt er niet per se voor dat je conversiepercentage stijgt. Mijn advies: besteed liever tijd aan vooronderzoek en het ontwikkelen van betere hypotheses. Zie punt 3.

3) Verhoog je impact per experiment

Doe meer onderzoek voordat je een experiment start. Door vooraf meer onderzoek te doen, kun je beter onderbouwde hypotheses opstellen. Waarschijnlijk zorgt dit voor een forse toename in de gemiddelde verbetering die je per experiment haalt.

De impact als je alle drie facetten verbetert is duidelijk zichtbaar.

---

KPI #3 - Cost per Experiment (CPE)

Wat is Cost per Experiment?

Cost per Experiment is makkelijker dan het misschien klinkt. Je CPE laat zien wat het kost om 1 experiment uit te voeren. Onder de kosten vallen alle kosten die direct of indirect bijdragen aan het uitvoeren van het experiment. Deze kosten hebben we eerder in dit artikel besproken bij KPI #1.

Hoe bereken je Cost per Experiment?

Je berekent de CPE met de volgende formule:

Formule voor Cost per Experiment.

Wat is een goed getal?

Om te bepalen wat een goed getal is moet je de opbrengst per experiment toevoegen. Een CPE van €1000, €10.000 of €50.000 is prima, zolang je opbrengst hoger is. Het is aan jou om te bepalen welke opbrengst je minimaal wil behalen. Als dat doel behaald is, is jouw CPE ‘goed’. Uiteraard kun je jezelf voor volgend jaar nieuwe doelen stellen.

---

KPI #4 - Cost per Winning Experiment (CPWE)

Wat is Cost per Pinning Experiment?

Cost per Winning Experiment, of CPWE, lijkt op de Cost per Experiment. Terwijl je bij CPE kijkt naar de kosten van elk los experiment, kijk je bij CPWE specifiek naar de kosten van winnende experimenten. Vaak zal je meerdere verliezende testen uitvoeren om tot een winnende test te komen. Daarom vallen de kosten voor deze verliezende testen bij CPWE onder de kosten.

Hoe bereken je cost per winning experiment?

De CPWE wordt berekend volgens de volgende formule:

Formule Cost per Winning Experiment.

Wat is een goed getal?

Hoe kleiner het verschil tussen CPE en CPWE, hoe hoger de kwaliteit van je experimenten. Als je een groot verschil hebt tussen CPW en CPWE, dan is dit een indicatie dat de kwaliteit van je experimenten verbeterd kan worden. Kortom: je draait te veel slechte experimenten.

---

KPI #5 - Time Idea to Experiment

Wat is Time Idea to Experiment

De Time Idea to Experiment geeft aan hoe effectief je van idee tot experiment komt. Dit wordt uitgedrukt in het aantal dagen tussen het bedenken van een ‘idee’ en de dag dat het experiment live gaat.

Hoe bereken je Time Idea to Experiment

Het is vrij simpel te berekenen, maar het kan lastig worden weergegeven in een formule. Om het te berekenen moet je in principe gewoon de dagen tellen. Dus, toch nog even in formulevorm:

Formule Time Idea to Experiment

Ik zal een voorbeeld geven. Stel, ik bedenk op 5 september 2019 een experiment en op 15 september 2019 gaat dat experiment live. De totale hoeveelheid dagen van idee tot livegang is dan 10 dagen. De Time Idea to Experiment is dan dus 10 dagen.

Wat is een goed getal?

Hoe sneller een experiment live staat, hoe hoger de effectiviteit van je CRO-programma. Je hebt namelijk sneller resultaten en je leert sneller. Dus een lager getal is beter.

Hoe kun je dit verbeteren?

Door in je organisatie(proces) op zoek te gaan naar de bottlenecks die voor vertraging zorgen. Waardoor is de Time Idea to Experiment lang? Pak die punten aan en zorg voor een geolied proces van idee tot experiment. Veel voorkomende bottlenecks die ik zie bij bedrijven:

• (UX)-designers hebben het te druk om experimenten te ontwerpen
• Lang wachten op goedkeuring van branding- en/of juridische medewerkers
• De development doorlooptijd van een A/B-test is lang

Hoe los je dit op? Ik adviseer om in batches te werken. In plaats van één experiment per keer door de mangel te halen, kun je ervoor kiezen om 10 experimenten te bundelen en alles in één keer naar branding/legal/development te sturen. En vraag designers en developers ver van te voren om tijd in hun agenda te reserveren.

---

KPI #6 - Time to Market

Wat is Time to Market?

Met de KPI Time to Market kun je zien hoe lang het duurt voordat een winnende variant is geïmplementeerd op je site. Veel winnende experimenten belanden ergens in een zwart gat tussen het afronden van een winnende test en de livegang op de website. Zonde, toch?

Hoe bereken je Time to Market?

Time to Market is het verschil in dagen tussen het afronden van het experiment en de implementatie van het experiment.

Formule Time Idea to Market

Wat is een goed getal?

Hoe sneller een winnende variant is doorgevoerd op je website, hoe eerder je de verbetering ziet in je statistieken. Hier geldt dus wederom: hoe sneller, hoe beter.

Hoe kun je dit verbeteren?

Ik ken geen enkel bedrijf waar developers het rustig hebben en de hele dag wachten totdat ze iets kunnen doen. Developers zijn bij de meeste bedrijven een schaars goed en hebben een enorme backlog met punten die ze moeten oppakken.

Mijn advies: zorg ervoor dat winnende experimenten een speciale status met een hoge prioriteit krijgen in de development backlog. Stribbelt iemand tegen? Het mooie van een winnend experiment is dat je precies kunt laten zien hoeveel euro’s het op gaat leveren. In tegenstelling tot veel andere backlog-items. Succesvolle bedrijven geven voorrang aan het implementeren van bewezen experimenten.

Nu is het jouw beurt!

Hopelijk heb je nu een beter beeld bij de verschillende KPI’s die je kunt bijhouden (en optimaliseren) als je investeert in conversie-optimalisatie. Vond je dit een leuk artikel? Dan vind je dit artikel wellicht ook interessant: conversie-optimalisatie: bureau, freelancer of zelf doen?.

Als je vragen - of aanvullingen - hebt, stuur me dan gerust een berichtje. Ik vind het leuk om mijn lezers te helpen :)