Wist je dat het A/B-testen van je e-mailonderwerpregels de open rates met 49% kan verhogen?¹ Voor iedere marketeer die ernaar streeft om op te vallen in overvolle inboxen, kan deze simpele tactiek de resultaten van e-mailcampagnes aanzienlijk verbeteren.
Maar om effectief A/B-testen uit te voeren op e-mailcampagnes is meer nodig dan een snelle vergelijking van twee onderwerpregels. Wil je de klikfrequenties van e-mails verbeteren, de betrokkenheid vergroten en de conversie verhogen? Dan moet je de best practices voor e-mail A/B-testen van begin tot eind begrijpen.
Hier ontdek je alles wat je moet weten over A/B-testen voor e-mails. Zo bespreken we wat het precies is, waarom het belangrijk is, hoe je je testen structureert en hoe je veelvoorkomende valkuilen vermijdt. Hier vind je alle tools om slimmere, datagedreven beslissingen te nemen en betere resultaten te behalen, of je nu net begint of je huidige marketingstrategie probeert te verfijnen.
Wat is een A/B-test voor e-mail?
Een A/B-test voor e-mail is ook wel bekend als een splittest. Bij deze methode stuur je twee of meer versies van een e-mail naar verschillende doelgroepsegmenten om vervolgens te bepalen welke het beste presteert. Door één variabele per keer te wijzigen, zoals de onderwerpregel of CTA, kun je de impact ervan op bepaalde statistieken meten, waaronder de open rate-percentages of de conversies.
Deze aanpak helpt marketeers om giswerk uit campagnes te halen en beslissingen op echte data te baseren. Als versie A bijvoorbeeld een openpercentage van 12% heeft en versie B een openpercentage van 17%, geeft dit duidelijk aan welke onderwerpregel effectiever werkt. Na verloop van tijd stellen dit soort inzichten je in staat om beter presterende campagnes en nauwkeurigere targetingstrategieën te ontwikkelen.
Enkele elementen die vaak worden getest:
- Onderwerpregels
- Preheadertekst
- E-mailinhoud
- Calls-to-action (CTA)
- Verzendtijden
Deze variabelen hebben een directe impact op het succes van belangrijke indicatoren zoals openpercentage, klikfrequentie (CTR) en conversies.
Welke elementen van e-mails kun je het beste testen?
- Onderwerpregels: Dit is logischerwijs het populairste beginpunt, aangezien het een directe invloed heeft op de vraag of ontvangers je e-mail openen. Door de onderwerpregels van e-mails goed te A/B-testen, kun je de open rates aanzienlijk verhogen.
- Preheadertekst: Deze korte snippet staat net naast of net onder de onderwerpregel in de inbox en heeft dus ook een flinke impact op de open rates. Test hier bijvoorbeeld of teksten op basis van voordeeltjes of nieuwsgierigheid beter presteren.
- E-mailinhoud: Hier kun je van alles testen, van de toon en structuur tot de lengte en afbeeldingen. Vergelijk bijvoorbeeld korte met lange teksten of een verhaallijn met opsommingstekens en bepaal vervolgens wat goed aanslaat.
- Call-to-action (CTA): Je kunt de formulering, plaatsing en het design van CTA’s testen om te zien welke de meeste kliks genereert. Mogelijk levert een term als ‘meer informatie’ een ander resultaat op dan ‘nu aan de slag’.
- Moment van verzenden: Timing kan de prestaties sterk beïnvloeden. Tools zoals MailerLite doen op data gebaseerde aanbevelingen, maar het testen van je eigen doelgroep is altijd nauwkeuriger.
Onderwerpregels, CTA’s, content en timing behoren tot de meest impactvolle elementen bij A/B-testen voor e-mail.
Waarom is A/B-testen voor e-mail belangrijk?
Om slimmere en effectievere marketingbeslissingen te nemen, moet je inzicht hebben in het belang van A/B-testen voor e-mail. In plaats van te vertrouwen op instinct of vastgeroeste gewoonten, heb je met A/B-testen meer zekerheid. Het laat je zien waar je doelgroep daadwerkelijk op reageert, waardoor je toekomstige campagnes beter af kunt stemmen. Van het verfijnen van een onderwerpregel tot het testen van call-to-action-knoppen; kleine veranderingen zullen op termijn hun vruchten afwerpen.
Hieronder beschrijven we de belangrijkste redenen waarom A/B-testen onmisbaar is. We gaan in op hoe het kan helpen bij datagedreven besluitvorming en hoe het de algehele effectiviteit van campagnes verbetert. Daarbij is een meetbaar rendement op je investering het einddoel.
Datagedreven besluitvorming
Zonder A/B-testen komt veel e-mailmarketing meer op nattevingerwerk. Wanneer je bepaalde variabelen test en meetbare gegevens verzamelt, krijg je een reëel beeld van wat de prestaties beïnvloedt. Na verloop van tijd helpt dit bij de ontwikkeling van efficiëntere strategieën.
Optimalisatie van de effectiviteit van marketingcampagnes
A/B-testen is een zeer handige tool voor het verfijnen van je marketingcampagnes. Zo kun je de open rates verbeteren door de onderwerpregel aan te passen of conversies verhogen met een betere call-to-action (CTA). Uiteindelijk kun je dan beter bepalen wat het beste werkt voor je doelgroep.
Real-life ROI-voorbeelden
Volgens HubSpot kunnen marketeers die regelmatig A/B-testen gebruiken, hun campagneresultaten tot wel 37% verbeteren.² Litmus presenteert vergelijkbare voordelen. Volgens het e-mailmarketingplatform presteren bedrijven die regelmatig testen consistent beter dan bedrijven die dat niet doen.³
A/B-testen zorgt voor nauwkeurigere data, verbetert de campagnetargeting en genereert een betere ROI met subtiele maar consistente verbeteringen.
Elementen die je moet testen
Om het maximale uit A/B-testen te halen, moet je weten met welke onderdelen van je e-mails je moet experimenteren. Niet alle elementen wegen even zwaar, en de impact kan nogal uiteenlopen.
Hieronder bespreken we een aantal van de belangrijkste onderdelen, van onderwerpregels tot verzendtijden. Door deze strategisch te testen, kom je erachter wat de betrokkenheid en conversie van je doelgroep stimuleert.
Onderwerpregels
Onderwerpregels zijn erg belangrijk bij A/B-testen voor e-mails. Ze zijn namelijk direct van invloed op de openratepercentages en bepalen of je e-mail überhaupt opvalt. Experimenteer met lengte, interpunctie, personalisatie, toon of emoji’s en ontdek wat je doelgroep aanspreekt.
Vergelijk bijvoorbeeld ‘Je wekelijkse rapport staat klaar’ met ‘Wil je je laatste resultaten bekijken?’. Of test teksten op basis van urgentie tegen die op basis van nieuwsgierigheid. Op deze manier kun je de openratepercentages en de algehele zichtbaarheid van je campagne snel verbeteren. Dit soort aanpassingen zijn makkelijk te testen en geven relatief vlotte inzichten voor toekomstige e-mails.
E-mailcontent
De content van je e-mail bepaalt hoe je lezers reageren. Van storytelling tot opmaak, de inhoud zelf heeft een grote invloed op de klikfrequentie. Vergelijk een tekstrijke opmaak met een meer visuele esthetiek, of schakel over van een nieuwsbriefopmaak naar een bericht met slechts één onderwerp.
Ook de toon van je e-mail speelt een belangrijke rol. Reageren je abonnees beter op formele en instructieve teksten, of juist op informele, conversationele berichten? Je kunt ook verschillende typen content proberen. Denk aan educatief versus promotioneel, of productgerichte versus waardegerichte berichten.
Vergeet de opmaak niet: de volgorde waarin je informatie presenteert, kan van invloed zijn op hoe ver lezers scrollen en of ze actie ondernemen. A/B-testen van e-mailinhoud versus onderwerpregels kunnen je helpen in te schatten welke de grootste impact heeft op je specifieke doelgroep.
Call-to-action (CTA)
CTA’s zijn de plekken in je bericht waar mensen op klikken, wat het correcte gebruik ervan extra belangrijk maakt. Voer dus A/B-testen uit op je CTA’s en bekijk welke berichten of stijlen lezers tot actie aanzetten. Vergelijk bijvoorbeeld ‘Start je gratis proefperiode’ met ‘Bekijk prijzen’. Uiteraard kun je ook de kleur, grootte, plaatsing en zelfs het ontwerp van de link of button testen.
Sommige platforms hebben heatmaps die laten zien waar mensen klikken. Hiermee kun je goed zien of een CTA wel of niet opvalt en/of gebruikt wordt. Je kunt ook testen hoeveel CTA’s je moet opnemen. Soms werkt één duidelijke actie beter dan meerdere opties.
Test ook variaties in urgentie: ‘Accepteer nu’ versus ‘Lees verder’ kan tot zeer verschillende reacties leiden, al hangt dit ook van je doelstelling af. Subtiele aanpassingen geven inzicht in wat het consumentengedrag beïnvloedt en hoe je de klikfrequenties van e-mails consistent kunt verbeteren.
Verzendtijden
Het moment waarop je je e-mail verzendt, kan net zo belangrijk zijn als de inhoud ervan. De timing beïnvloedt wanneer de lezer je bericht ziet of opent. Daarbij heeft elke doelgroep unieke voorkeuren en behoeften. Zowel MailerLite als Klaviyo bieden geautomatiseerde optimalisatie van het verzendtijdstip op basis van eerdere interactie.
Test of je e-mail beter presteert op werkdagen of juist in het weekend. Openen lezers je mail vaker ’s morgens of ’s middags? Er kan ook verschil zitten in geplande verzendingen of gedragsmatige triggers (bijvoorbeeld verzenden na een websitebezoek). Tijdzones spelen ook een rol. Een perfect tijdstip voor iemand in Amsterdam werkt mogelijk niet voor een abonnee in Sydney.
Het testen van de verzendtijd kun je het beste regelmatig herhalen. Gebruikersgewoonten veranderen voortdurend en dus ook het optimale verzendtijdstip. Blijf up-to-date en zorg dat je e-mails je doelgroep op het juiste moment bereiken om je kans op succes te vergroten.
Door verschillende onderwerpregels, CTA’s, contentstijlen en verzendtijden te testen, optimaliseer je elke stap in je e-mailfunnel. Dit is de beste manier om te ontdekken wat je doelgroep motiveert om een interactie aan te gaan.
Best practices voor het uitvoeren van A/B-testen
Het effectief uitvoeren van A/B-testen vereist meer dan alleen het wijzigen van een onderwerpregel of call-to-action. Om betrouwbare resultaten te boeken, heb je een heldere methode nodig. Hieronder bespreken we enkele best practices voor A/B-testen in e-mails. We leggen de nadruk op hoe je de testen correct structureert, hoe groot je steekproef moet zijn en waarom statistische nauwkeurigheid belangrijk is.
Door je aan deze best practices te houden, kun je uiteindelijk waardevolle conclusies trekken. Zonder goede voorbereiding loop je het risico beslissingen te nemen op basis van toeval in plaats van de realiteit. De volgende principes zijn van toepassing op zowel beginnende A/B-testers als marketeers met ervaring die hun bestaande strategie willen verfijnen.
Test één variabele per keer
De gouden regel van A/B-testen is het isoleren van je variabelen. Wanneer je meer dan één element wijzigt (bijvoorbeeld de onderwerpregel én de CTA), weet je niet zeker welke variabele de prestatieverandering heeft veroorzaakt. Dan heeft testen weinig zin.
Concentreer je op één variabele per test. Kies de onderwerpregel, koptekst, afbeelding, verzendtijd of iets anders. Test pas een ander element nadat je de resultaten van het eerste hebt verzameld. Deze gestructureerde methode geeft je betrouwbare en duidelijke inzichten.
Zorg voor een forse steekproef
Ongeacht hoe goed je test is ontworpen, het zal niets uithalen als je steekproef te klein is. Een test met 30 mensen levert geen betrouwbare resultaten op, vooral niet bij grotere campagnes. Je hebt echt een statistisch deugdelijke steekproefomvang nodig om zinvolle resultaten te krijgen.
Gebruik een A/B-testcalculator om de juiste steekproefomvang te bepalen. Platforms zoals MailerLite, ActiveCampaign en HubSpot hebben hier een ingebouwde functie voor. Baseer de omvang van je steekproef op je totale doelgroep en de mate van verschil die je verwacht te ontdekken tussen verschillende versies van je e-mails. Kleinere wijzigingen vereisen grotere steekproeven.
Zorg voor statistische significantie
Beëindig een test niet onmiddellijk als je een lead ziet. Laat de test lang genoeg lopen om solide gegevens te verzamelen. Voorkom kortetermijndenken, vooral als de resultaten niet statistisch significant zijn. Dit is waar bepaalde platforms, zoals Bloomreach of Mailmodo, van pas komen. Met behulp van deze tools kun je beter bepalen of je waargenomen verschillen te wijten zijn aan de variabele die je hebt getest of gewoon aan toeval.
In het laatste geval zijn je testresultaten niet bruikbaar. Zonder betrouwbare statistieken kun je niet verder, hoe mooi je e-mail er ook uitziet. Investeer dus de nodige tijd en moeite in deze testen, zodat je op termijn heldere resultaten ziet.
Te veel testen
Het wekelijks testen van elk e-mailelement zal je publiek uiteindelijk uitputten. Bovendien zorgt een dergelijke overkill voor onoverzichtelijke resultaten. Als abonnees te veel verschillende e-mails ontvangen, kan dit tot wantrouwen en teleurstelling leiden,
Om die reden is het beter om een gestructureerd testschema te volgen. Geef prioriteit aan elementen met een grote impact (zoals onderwerpregels of CTA’s). Zorg voor voldoende tijd tussen testen om je publiek niet te overweldigen. Verzeker je ervan dat elke test een duidelijk doel heeft voordat je deze lanceert.
Snelle tips:
- Label elke test duidelijk, zodat je wijzigingen in de loop van de tijd kunt volgen.
- Houd een logboek bij om data, resultaten en inzichten van de test vast te leggen.
- Als je testresultaten te dicht bij elkaar liggen, doe dan geen aannames. Test later opnieuw met een grotere steekproef of pas de variabele iets aan.
Test altijd één element tegelijk, zorg voor de juiste steekproefgroottes en vermijd overkill.
Veelvoorkomende fouten bij A/B-testen
Zelfs met de juiste tools en intenties kun je gemakkelijk simpele fouten maken die je testresultaten beïnvloeden. Door deze veelvoorkomende fouten bij A/B-testen voor e-mails te vermijden, kun je betrouwbare en bruikbare inzichten verkrijgen:
Te veel variabelen wijzigen
Dit maakt het onmogelijk om te weten welk element de uitkomst heeft beïnvloed. Test altijd één ding tegelijk. Als je niet zeker weet waar je moet beginnen, begin dan met belangrijke aspecten, zoals onderwerpregels of CTA’s.
Niet lang genoeg wachten
Testen hebben tijd nodig om zinvolle gegevens te verzamelen. Een te korte looptijd kan tot misleidende resultaten leiden. Laat elke test lang genoeg doorlopen, zelfs als bepaalde trends je verleiden om in te grijpen.
Resultaten verkeerd interpreteren
Baseer je beslissingen niet op basis van statistisch insignificante gegevens. Een klein verschil in kliks kan veelbelovend lijken, maar betekent niets als de steekproef te klein is. Doe je huiswerk en onderzoek hoe je A/B-testresultaten in e-mailmarketing correct analyseert. Dit zorgt ervoor dat je kleine fluctuaties van nuttige trends kunt onderscheiden. Gebruik ingebouwde tools om je te helpen en test opnieuw als dat nodig is.
Isoleer variabelen, geef testen voldoende tijd en gebruik de juiste tools om de gegevens nauwkeurig te interpreteren. Regelmatige controles kunnen het verschil maken tussen bruikbare inzichten en verspilde moeite.
Tools voor effectieve A/B-testen
Gelukkig hoef je je A/B-testen niet handmatig uit te voeren. Er zijn namelijk tal van tools die het proces sneller, eenvoudiger en betrouwbaarder maken.
Tool⎟ Voordelen⎟ Nadelen
Mailchimp⎟ Eenvoudige installatie, test onderwerpregels en verzendtijden⎟ Beperkte opties voor complexe scenario’s
ActiveCampaign⎟ Ideaal voor workflow-gebaseerde testen⎟ Wat lastiger voor beginners
HubSpot⎟ Verbindt testen met CRM en conversies⎟ Niet goedkoop
MailerLite⎟ Overzichtelijke gebruikersinterface voor eenvoudige A/B-campagnes⎟ Minder geavanceerde automatiseringsopties
Mailtrap⎟ Veilig testen in pre-productieomgevingen⎟ Niet geschikt voor live A/B-testcampagnes
AB Tasty⎟ Diepgaande analyses en multichannel testen⎟Beter geschikt voor grotere bedrijven
Elk platform biedt een unieke balans tussen bruikbaarheid en diepgang. Kies de tool die past bij de grootte, technische vaardigheden en campagnedoelen van je bedrijf.
Deze tools maken de installatie en analyse van A/B-testen een stuk makkelijker. Welke het beste is, hangt af van je behoeften en ervaring.
Voorbeelden van A/B-testen in de praktijk
De informatie in dit artikel is nuttig, maar laten we eens kijken hoe het proces in de praktijk werkt aan de hand van een paar voorbeelden. Dit zijn enkele korte casestudy’s over A/B-testen via e-mail.
Electronic Arts
Videogameproducent Electronic Arts testte twee verschillende e-mailformats om een nieuwe game te promoten. De een zat vol afbeeldingen, de andere had voornamelijk tekst en nauwelijks afbeeldingen. De versie met weinig afbeeldingen behaalde een 14% hogere CTR, wat bewijst dat eenvoud vaak het beste werkt.
HubSpot
HubSpot testte twee versies van een CTA-button in een nieuwsbrief. ‘Download nu’ deed het 21% beter dan ‘Haal de gids’. Ze voerden ook A/B-testen uit met de namen van afzenders. Het bleek dat het gebruik van een echte naam het aantal geopende berichten met 16% verhoogde.
A/B-testen hielpen Electronic Arts en HubSpot te ontdekken wat echt aanslaat bij hun doelgroep.
Verbeter je e-mailcampagnes met A/B-testen
Het A/B-testen van je e-mailmarketing is geen gimmick; het is essentieel voor een succesvol bedrijf! Het geeft je meer duidelijkheid, voorkomt giswerk en verbetert de klikfrequentie van e-mails.
Begin met één variabele, volg de data en doe gaandeweg aanpassingen. Door je timing, e-mailcontent of onderwerpregels steeds te verbeteren, kun je uiteindelijk betere marketingcampagnes opzetten.
Klaar om je e-mails te optimaliseren? Begin dan vandaag nog met A/B-testen!
Bronnen:
1. Campaign Monitor. New Rules of Email Marketing [2019]. CampaignMonitor. Gepubliceerd in 2019. https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/email-marketing-new-rules/
2. Riserbato R. 9 A/B Testing Examples from Real Businesses. blog.hubspot.com. Gepubliceerd op 21 april 2023. https://blog.hubspot.com/marketing/a-b-testing-experiments-examples
3. Slater C. Ultimate Guide to Dark Mode [+ Code Snippets, Tools, Tips from the Email Community]. Litmus. Gepubliceerd op 27 februari 2025. Geraadpleegd op 2 juni 2025. https://www.litmus.com/blog/email-ab-testing-how-to
