Vaak krijgen wij bij Pure de vraag wat nou het verschil is tussen gebruikersonderzoek en conversie optimalisatie en of het één niet vervangen kan worden voor het ander. In onderstaande video leg ik uit wat het verschil is tussen gebruikersonderzoek en conversieoptimalisatie en vertelt hij een praktijkvoorbeeld van gebruikersonderzoek in combinatie met neuromarketing. Lees je liever? Onder de video is een transcriptie van de video te vinden!

Gebruikersonderzoek vs conversieoptimalisatie, wat is het verschil? – Een Pure Keukensessie

 

 

Timestamps:
00:00 Intro
00:30 Verschil usability onderzoek en conversieoptimalisatie
04:19 Voorbeeld gebruikersonderzoek met neuromarketing
06:19 Conclusie

Transcriptie video

Met enige regelmaat krijgen wij de vraag wat het verschil is tussen usability onderzoek en conversieoptimalisatie en of het een niet ingezet kan worden als vervanging voor het ander. Maar tussen conversieoptimalisatie en gebruikersonderzoek zit echt wel een wezenlijk verschil en in deze vlog ga ik jullie meer vertellen over de verschillen tussen beide. Mijn naam is Eddie en vandaag ga ik jullie meer vertellen over het verschil tussen conversieoptimalisatie en gebruikersonderzoek.

Het grootste verschil tussen conversie optimalisatie en gebruikersonderzoek is naast de onderzoeksmethode ook hetgeen wat je eigenlijk doet. Conversieoptimalisatie is kwantitatief onderzoek, je test een hypothese en je kunt vervolgens, mits voldoende data, met hoge betrouwbaarheid zeggen of je hypothese valide is of juist niet en dat je voor de controle variant moet gaan. Gebruikersonderzoek is juist heel kwalitatief onderzoek, je zet gebruikers achter de computer en natuurlijk verzamel je data wat dan weer gezien wordt als kwantitatief maar de aantallen zijn heel laag. Sterker nog, de Normen Nielsen Group geeft aan eigenlijk met 5 gebruikers in een usability onderzoek kun je 85 procent van de problemen vinden. En die data wordt ook vaak gebruikt om de betrouwbaarheid van een gebruikersonderzoek aan te geven, maar dat is niet te vergelijken met de betrouwbaarheid van een conversie optimalisatie waarin je doorgaans zit op 95% of zelfs 99% betrouwbaarheid. Het grote verschil is dus de betrouwbaarheid bij conversieoptimalisatie is tussen twee hypotheses, een controle variant en een aangepaste variant. Terwijl bij een gebruikersonderzoek geef je een gebruiker een opdracht, bijvoorbeeld ‘probeer product x aan te schaffen en ga je gang’. Je stelt dus geen concrete hypothese en een gebruiker kan ontzettend veel dingen ondervinden tijdens zijn zoektocht op een website. Wat gebruikersonderzoek dus ook doet en wat ook de Normen Nielsen Groep aangeeft toen zij kwamen met met de berekening waar ook de 85 procent betrouwbaarheid komt voor 5 gebruikers, is dat je problemen oplost op een website. En in die definitie zit een enorm groot verschil. Vind je problemen in heel veel problemen of doe je een test en vind je wat de beste variatie is van de variaties die je test. Die opzet is heel anders en meer dan iets anders, dat is wat ik zei het verschil is kwalitatief tegen kwalitatief onderzoek. Maar meer dan iets anders doet gebruikersonderzoek het ontdekken van problemen op een website, die problemen kan je weer gebruiken voor een conversie optimalisatie traject.

Waar je bij conversieoptimalisatie problemen moet ontdekken en eigenlijk moet je hypotheses ook verzinnen. Hopelijk doe je dat niet op gevoel, bijvoorbeeld nou laten we een groene button testen want we hebben nu blauw en groen is misschien beter. Maar doe je data onderzoek om te kijken waar ondervinden gebruikers of bezoekers op de website een probleem, wat zou een verbetering kunnen zijn en wat zou een mogelijke oplossing kunnen zijn voor het probleem. Dat is dan je hypothese, die ga je valideren tegen de huidige situatie. Een gebruikersonderzoek kan een heleboel van dat soort suggesties aandragen. Uit het gebruikersonderzoek vind je problemen en zie je ook wat mensen vastlopen maar wat een gebruikersonderzoek niet doet is aangeven, als je een probleem gevonden hebt, wat is de geschikte oplossing. Stel dat mensen op een bepaalde stap vastlopen of wat wij zien vanuit de EEG, hier ontstaat stress, mensen worden hier niet blij van en mensen gaan niet verder. Je weet dan nog steeds niet wat de oplossing is en dat gaat dus ook niet uit het gebruikersonderzoek te voren komen.  Je verzint een probleem maar wat is de oplossing?

In een perfecte wereld zou je vanuit een gebruikersonderzoek enorm veel problemen en situaties vinden en ook dingen die goed zijn want als het goed gaat wil je niet veranderen en daar ga je dan hypotheses bij verzinnen. Hoe kunnen we dat probleem tackelen, wat eventueel ook ondervonden kan worden door na het onderzoek gebruikers te vragen en daar dus het inzetten van een A/B test op de probleemgebieden en een bepaalde oplossing vinden. Dus met 5 gebruikers zou je 85% van de problemen binnen een bepaalde vraagstelling kunnen vinden en met een A/B test zou je ze met bijvoorbeeld 95% kunnen valideren dat een bepaalde oplossing ook het beoogde effect heeft. En dat is in een notendop het grootste verschil tussen conversieoptimalisatie en gebruikersonderzoek en dus ook de reden waarom je het één inzet of het ander. Gebruikersonderzoek het vinden van problemen, heel erg geschikt wanneer je misschien geen hypotheses meer kunt bedenken of dat kwantitatieve data niet voldoende meer zegt dat je een kwalitatief onderzoek gaat doen om nieuwe dingen te vinden. Super geschikt voor nieuwe websites en het A/B testen is wanneer je met hoge betrouwbaarheid wilt kunnen aandragen dat een bepaalde en hele specifieke oplossing werkt voor de situatie waarin je bevindt.

Wat wij in de praktijk in het Pure Lab zien, in ons usability lab waar wij gebruikersonderzoeken uitvoeren, is dat we mensen een hele specifieke opdracht geven. Dus stel je voor dat het bijna moederdag is en we nodigen vaders uit die voor moederdag een cadeau moeten vinden, dan hebben daar hele specifieke opdrachten voor. Dus idealiter is het ook rond die periode dat de gebruiker ook echt in die modus zit en zich er goed in kan inleven, dat komt de kwaliteit van de data ten goede. Dan zouden we de gebruiker kunnen zeggen, nou ga naar een specifieke website en ga daar op zoek naar een moederdag cadeau tussen de 25 en de 50 euro waarvan je wilt dat je kind aan de moeder gaat geven. Die doelgroep kunnen we perfect bij krijgen maar die gebruiker gaat dus met die opdracht oriënteren op de website en die gaat daarin problemen ondervinden. Die gaan in die situatie, gaan zijn ervaring opdoen en tegen zaken aanlopen die niet optimaal zijn. En hoewel een gebruiker misschien zelf niet denkt ‘dit is niet optimaal’. Zien wij met apparatuur die wij gebruiken, dus met de EEG zien we bijvoorbeeld als er heel veel zaken zijn waar lichte mate van stress op zouden kunnen treden, het is onduidelijk. We kunnen zien of er frustratie optreedt maar ook wanneer mensen minder gefocust zijn. Dus daar staat bijvoorbeeld iets beschreven en wordt het goed gelezen? Want als iets gelezen wordt wat we kunnen meten met eyetracker hebben we hier een hoge focus vanuit de EEG, weten we dat een bepaalde tekst opgenomen wordt. Het is allang data die je vanuit conversieoptimalisatie nooit kunt ontdekken, je kunt zien wanneer iets beter gaat of niet maar niet waarom. Vanuit het gebruikersonderzoek in ons Lab kunnen wij dus heel goed een aanleiding zien van wat gebeurt er. En als een tekst gelezen wordt en het draagt niet bij aan conversie doet dat heel veel voor de input van een hypothese. Je zou bijvoorbeeld kunnen zeggen of stellen, de tekst draagt niet bij aan informatievoorziening van het product of sluit niet voldoende aan. Daar zou een mogelijke denkrichting zitten. Wanneer iemand een tekst helemaal niet ziet of stress optreedt, zou het ook niet goed kunnen zijn of de tekst staat niet goed weergegeven want het wordt niet als waardevol gezien. Dat is allemaal input die we kunnen gebruiken vanuit een gebruiker onderzoek in ons Lab voor een A/B test.

Mochten er meer vragen zijn laat het zeker weten, dit is iets waar heel veel over kunnen vertellen maar ik probeer het even kort te houden. Dus in een notendop de verschillen gebruikersonderzoek vinden van problemen, conversieoptimalisatie het aandragen van specifieke oplossingen. En als je het interessant vindt volg ons dan op ons YouTube kanaal en zie meer van dit soort vlogs, dank je wel voor het kijken.