CRO-trends: zo sla je in 2024 een brug tussen oplossing & methode

“Jij bent toch de specialist?” “Kun je me niet gewoon nu vertellen welke 10 dingen ik moet aanpassen op de site om meer transacties te krijgen?” Jammer genoeg krijgen we deze vraag nog steeds met regelmaat. We zien de kloof tussen CRO als oplossing en CRO als methode steeds groter worden en verwachten dat deze in 2024 blijft groeien.

CRO als oplossing

“Ik heb minder transacties en CRO belooft me gegarandeerd 15% uplift als ik deze 10 veranderingen doorvoer.”

CRO als methode

“Ik weet waardoor ik minder transacties heb en ben continu met diverse teams aan het optimaliseren om deze problematiek op te lossen.”

Voorgaande jaren was er een grotere middenmoot in bedrijven die van oplossing naar methode werkten. Door de sunset van Optimize, de overgang naar GA4 en het gebruik van ChatGPT, werden bedrijven gedwongen om kritisch te kijken naar hun CRO-programma. Hierdoor zijn gelukkig veel organisaties ontzettend gegroeid in hun CRO-maturity. Helaas zien we toch ook dat sommige bedrijven voor de gemakkelijke weg hebben gekozen.

Wil je weten waar jij in 2024 op moet focussen om aan de juiste kant van de CRO-maturity gap uit te komen? We leggen het uit aan de hand van deze 4 disciplines binnen CRO.

• Strategie
• Psychologie
• Data
• UX

Strategie

De sunset van Google Optimize heeft het afgelopen jaar voor veel reuring gezorgd. Bedrijven werden gedwongen om na te denken over de positie van het experimenteerprogramma binnen de organisatie. Opeens werden vragen gesteld als: welke teams (en bijpassende skillsets) moeten gebruikmaken van de nieuwe tool? Hoe willen we CRO over 2 tot 5 jaar in de organisatie hebben? Hoe ziet de tech stack eruit waarmee het gekoppeld moet worden? Wat is nu de ROI van het CRO-programma en hoe verhoudt dit zich ten opzichte van de kosten van de nieuwe tooling?

Bedrijven grepen dit aan als kans om de bestaande CRO-strategie eens goed onder de loep te nemen. En om te plotten hoe volwassen hun organisatie eigenlijk is op het gebied van datagedreven werken. Bekijk onderstaand maturity-model maar eens. Kun je je eigen organisatie plotten op de 5 onderdelen?

Er zijn gelukkig een hoop bedrijven die deze situatie serieus hebben aangepakt en kiezen voor de juiste langetermijn-weg. We geven je een aantal tips om deze weg in 2024 voort te zetten en je organisatie te laten groeien in maturity.

Bedrijfscultuur

Investeer in de ontwikkeling van een faalcultuur. Denk aan een maandelijkse fuck-up-friday waarin ook het management laat zien dat het fouten maakt. Werk actief aan het delen van kennis tussen de teams en pas de content aan op de ontvangende doelgroep. Cultuur is iets wat snel ondergesneeuwd raakt in de daily experimentation business. Het helpt ontzettend om hiervoor toegewijde tijd te reserveren.

Strategie & Scope

Onderzoek hoe de KPI’s en metrics van verschillende afdelingen met elkaar in verhouding staan. Leg samen met branding, marketing, IT (en andere relevante afdelingen) het KPI-framework vast en werk samen aan de north star metric (NSM).

Je kunt de NSM zien als de belangrijkste overkoepelende metric voor jouw organisatie. Deze metric is gebaseerd op de waarde die je voor je klanten toevoegt. Bijvoorbeeld het aantal minuten engagement, maandelijks actieve gebruikers of de groei in omzet. Zorg ervoor dat het team wordt afgerekend op zowel commerciële als niet commerciële doelen. Uiteindelijk gaat het erom hoe de klant daadwerkelijk het beste geholpen is.

Team & Expertise

Investeer actief in de soft skills van je medewerkers. Inhoudelijke trainingen zijn natuurlijk altijd goed, maar wat echt het verschil gaat maken zijn de consultancy skills van je collega’s. Denk bijvoorbeeld aan presentatietrainingen, NLP-cursussen, sales-trainingen of feedbackgesprekken.

Data & Tech stack

Door de veranderingen in het datalandschap, de GDPR en AI-automations, veranderen de skills van een analist ontzettend. De rol van webanalist verandert in een rol van data scientist. Meer hierover onder het kopje Data.

Proces & Methodiek

Steeds meer bedrijven gaan aan de slag met product discovery. Ga zo door! Let er wel goed op dat product discovery en product delivery op elkaar blijven aangesloten en de feedbackloop continu is. Je wil niet dat delivery en discovery allebei een eigen leven gaan leiden.

Voor de bedrijven die hebben gekozen voor de makkelijke weg en nog steeds lijstjes van ’15 winnende tests die altijd werken’ willen zien… succes in 2024. 😉

CRO is inmiddels zo volwassen geworden, dat je met deze gedachte niet meer het verschil gaat maken. Je kunt óf je kop in het zand steken, óf op een laagdrempelige, maar datagedreven manier van start gaan met CRO. Het enige wat je hoeft te doen is kijken naar de data van je eigen bezoekers en je niet gek laten maken door veelbelovende quick wins. Daarmee leer je namelijk niks over het gedrag van je eigen doelgroep en blijf je met hagel schieten in de hoop dat het raak is.

Psychologie

Psychologen zijn ontzettend waardevol in de CRO-branche. Ze zijn onmisbaar als je de kwaliteit van je testprogramma wil verhogen (en daarmee ook de ROI). Dat is ook niet zo gek: je probeert namelijk het gedrag van mensen te veranderen. Je gebruikt experimenten om te leren wat wel en niet werkt om de problemen van je klanten op te lossen. Dit is een veelomvattend proces wat veel waarde oplevert, maar niet zomaar te bereiken is met shortcuts en ‘psychologie-hacks’. Je moet echt bereid zijn om diep na te denken over waar je je doelgroep nou echt bij helpt in plaats van het lukraak doorvoeren van oplossingen.

Helaas maken de trends van dit moment de verhoging van de kwaliteit van je CRO-programma ontzettend moeilijk. De meeste automatiseringen werken namelijk output-driven in plaats van probleemoplossend. Bekijk onderstaand voorbeeld eens:

Bezoekers die de lift nemen in een flatgebouw vinden de lift ontzettend traag.

Wat zou je doen om dit probleem op te lossen? Met de hedendaagse product delivery mindset, zeggen we al snel: “We moeten de lift sneller maken!”. Een logische, maar ook mogelijk kostbare oplossing.

Wat zou een gedragsexpert doen? De psychologie zegt: wat als je mensen afleidt, waardoor ze niet meer aan de snelheid van de lift denken? Dit kun je doen door het ophangen van een spiegel. Waarom? Mensen zijn graag met zichzelf bezig. Dus als je een spiegel in de lift hangt, voelt de tijd in de lift een stuk minder lang aan voor mensen en hoef je niet te investeren in een nieuwe lift.

ChatGPT

Dit digitale meesterbrein is fantastisch leuk om mee te spelen. Het helpt je in het schrijven van teksten, samenvatten van artikelen, het doen van zoekwoordonderzoeken en het schrijven en controleren van code. Het brengt je een hoop shortcuts. Maar we moeten niet verwachten dat AI ons de oplossing kant en klaar voorschotelt, als we niet zelf de juiste input blijven geven.

ChatGPT is namelijk een language based AI-model dat gebruikmaakt van deep learning algoritmes en natural language processing (NLP), om zo jouw query’s te begrijpen en een bijpassend antwoord te genereren. Het deep learning en het intelligentie-aspect van de tool bootst eigenlijk na wat er al in onze hersenen gebeurt, maar dan een stuk sneller. Het is geen database vol informatie, maar het reproduceert aangeleerde taalpatronen. De tool denkt niet ‘wat weet ik over confirmation bias?’. Het achterhaalt: ‘hoe zien uitingen over confirmation bias er normaal gesproken uit?’. De tool weet zelf niet wat goed of fout is en is niet meer getraind na 2021. Je kunt je voorstellen dat als je zelf al jarenlang verkeerde informatie ontvangt, je logischerwijs ook verkeerde conclusies gaat trekken. Garbage in, garbage out. Zowel voor je eigen hersenen als voor AI-modellen.

Gebruik het daarom als een bron van inspiratie en feedback, maar niet als waarheidsgetrouwe informatiebron. Cross-reference de antwoorden van de tool met andere bronnen. Het gevaar is dat de tool je in zo’n overtuigende taal het antwoord geeft, dat je makkelijk gelooft dat het betrouwbaar is. Daarom hebben ze nu dit onderschrift toegevoegd:

Personalisatie

De meeste personalisatietrajecten draaien om het zenden van de juiste boodschap, op het juiste moment, aan de juiste doelgroep. Vaak wordt er aan voorbijgegaan wat nou het daadwerkelijke probleem is dat je probeert op te lossen. Waarom haken mensen af? Wat hebben we nou geleerd van deze grootschalige multivariate tests? Begrijpen we de doelgroep echt beter of proberen we gewoon 15 boodschappen af te wisselen en laten we data bepalen ‘wat beter werkt’?

We zijn als mens ontzettend geneigd om na te denken in oplossingen. Maar we moeten de focus, ook in personalisatietrajecten, blijven houden op de probleemstelling.

Denk maar aan deze quote van Einstein:

If I had an hour to solve a problem and my life depended on it, I would use the first 55 minutes determining the proper questions to ask.

Door bijvoorbeeld personalisatie zoals product delivery-trajecten te combineren met product discovery, blijf je de juiste focus op het probleem houden.

Lijstjes met best practices

Stakeholders willen snel resultaat zien. Concurrentie moet worden bijgehouden of bedrijven beschikken zelf niet over de juiste interne expertise om online gedrag goed te onderzoeken. Een lijst met psychologische tactieken lijkt dan de oplossing. Deze werken immers toch altijd? Of nog mooier: “Kun jij me niet gewoon vertellen welke veranderingen sowieso gaan werken?” Als we alles van tevoren wisten…

Je gaat hiermee voorbij aan de complexiteit van menselijk gedrag, de nuances van individuele bedrijven en de dynamische aard van het digitale landschap.

Kies in plaats van best practices voor een holistische benadering. Maak gebruik van psychologische principes en theorieën waarmee je dieper inzicht kunt krijgen in het gedrag van gebruikers door rekening te houden met verschillende cognitieve, emotionele en gedragsfactoren die van invloed zijn op de besluitvorming van de doelgroep.

Data

Op het gebied van data zien we ook dat het landschap veel complexer is geworden. De overgang van Universal Analytics naar GA4 heeft veel impact gehad, vooral op de vaardigheden waar analisten over moeten beschikken. Deze verandering in skills komt voornamelijk door deze 2 gebieden:

BigQuery en de komst van GA4

Universal Analytics (UA) was voor iedereen toegankelijk en begrijpelijk. Een marketeer of communicatiespecialist kon bijvoorbeeld makkelijk zelf een Year-on-Year-vergelijking maken met custom metrics.

Als je UA en GA4 met elkaar vergelijkt, zie je dat GA4 een heel andere werkwijze hanteert. De GA4-rapporten zijn voornamelijk bedoeld voor quick data checks. Zodra je custom analyses wil maken, moet je gebruikmaken van de Explore-functie in GA4. De volgende stap is de ruwe dataset en dan kom je uit bij BigQuery.

BigQuery is het datawarehouse van het Google Cloud Platform waar je kunt werken met grote datasets met daarin de ruwe data. Het maakt gebruik van Structured Query Language (SQL) en de naam zegt het al: als gebruiker zul je zelf SQL-queries moeten schrijven voor de juiste dataselectie.

BigQuery heeft niet alleen een effect op de benodigde skills van een analist. Door het pricing model van BigQuery dien je voor elke query een klein bedrag te betalen en dit kan snel oplopen bij het gebruik van een grote dataset. Daarnaast is het schrijven van SQL een tijdrovende activiteit, en moet je als analist mede daarom ook veel kritischer nadenken over welke analyses je wil maken en waarom. Dit vereist dat je als analist strategisch en adviserend moet meedenken en kritischer moet zijn op de verzoeken die binnenkomen vanuit de product owners of conversiemanagers. Investeer in 2024 in de ontwikkeling van deze soft skills, maar ook in de hard skills.

Ondersteunende rol van AI

De verschuiving van een uitvoerende- naar een adviserende rol voor data-analisten wordt des te meer onderstreept door de komst van AI. AI-tools gaan de analist zeker ondersteunen op het gebied van analyses, processen en inzichten. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de ondersteunende rol van ChatGPT bij het schrijven van SQL-query’s.

Hoewel AI in staat is om routinematige taken uit te voeren, blijft menselijke interpretatie en context van cruciaal belang. Computers kunnen geen emotionele nuances begrijpen en schieten tekort in complexe gesprekken. Daarnaast blijft het noodzakelijk om de output van een Large Language Model (LLM) zoals ChatGPT goed te blijven controleren. Uit diverse onderzoeken is inmiddels gebleken dat de nauwkeurigheid van de resultaten aanzienlijk is gedaald in de afgelopen maanden.

Daarnaast omvat de rol van een data-analist meer dan alleen analyse. Analisten dragen ook bij aan de implementatie en het ontwikkelen van datavaardigheden bij anderen. Het stellen van de juiste vragen en het nemen van beslissingen op basis van data zullen daarom een taak blijven voor bekwame analisten.

UX

Dat het landschap complexer wordt en bedrijven meer kiezen voor CRO als methode, zien we ook op UX-vlak gebeuren. Net als analisten, wordt de rol van UX’ers een stuk breder. UX’ers maken meer gebruik van efficiënte AI-tooling, focussen zich meer en meer op UX research en adviseren over grote topics als digitale toegankelijkheid.

Handige AI-tools

Je kunt het internet niet openen of je ziet een artikel over de slimmigheden van AI. Wat UX betreft zien we hierin steeds meer handige toepassingen in tools als Canva en Photoshop voor het creëren en bewerken van foto’s. Ook zien we veel AI-toepassingen op het gebied van personalisatie. Deze toepassingen maken het leven van de UX’er makkelijker, maar net als bij alle andere disciplines binnen CRO zal AI UX’ers niet vervangen. Zij zullen zich komend jaar namelijk over bredere en meer strategische topics gaan buigen.

Continuous user research

Product discovery is aanzienlijk aan het groeien in de markt. Bedrijven die investeren in product discovery, zullen vaker kwalitatief UX-research uitvoeren en dit onderdeel maken van hun sprints. Het aandeel van kwalitatief onderzoek, en daarmee ook de rol van UX, zal veel meer leidend worden in doorlopende CRO-optimalisaties.

Met name het doen van continu doorlopend kwalitatief onderzoek zal groeien (ook wel continuous user research genoemd). De rol van UX designers zal dankzij deze (pre)validatiefase steeds meer groeien naar UX researcher.

UX researchers lenen zich bij uitstek voor onderstaande doeleinden:

• Het opstellen van goede datagedreven hypotheses

In het trendartikel van vorig jaar beschreven we al hoe moeilijk het is om de juiste learnings uit experimenten te halen. Dit is vaak te herleiden naar slecht geschreven hypotheses die niet zijn berust op data.

UX research leent zich erg goed voor het in kaart brengen van klantproblemen, motivaties en gedrag. Dit kun je doen aan de hand van onder andere usability tests, user interviews en focusgroepen. De uitkomsten van deze onderzoeken kunnen vervolgens goed gebruikt worden als input voor hypotheses voor bijvoorbeeld A/B-testen. Als je deze onderbouwing verwerkt in je hypotheses, kun je na je experiment eenvoudiger de resultaten en learnings verwerken van waarom de uitkomst is zoals die is.

• UX research als validatiemethode

Bij user research denk je vaak aan gebruikersinterviews. Maar er zijn zoveel andere types van UX research methodes! Probeer je onderzoeksvraag te onderbouwen met bijvoorbeeld 5 second tests, first click tests en prototype tests. Door al deze inzichten aan te vullen met data en A/B-tests, kom je tot een supergrondige optimalisatie-strategie.

Digitale toegankelijkheid

Het laatste onderwerp dat we niet onbesproken willen laten, gaat volgend jaar een ontzettend grote rol krijgen op het gebied van UX. In juni 2025 zal de European Accessibility Act (EAA) namelijk van kracht worden. Je hebt niet alleen een morele verplichting om ervoor te zorgen dat iedereen jouw websites en apps kan gebruiken, je zult ook conversies missen als jouw digitale domein niet toegankelijk is voor iedereen. In Nederland zijn er ongeveer 4 miljoen mensen met een beperking.

Om ervoor te zorgen dat jouw digitale domein voldoet aan de richtlijnen die in deze wet zijn vastgesteld, zul je als bedrijf komend jaar stappen moeten zetten op dit gebied. En dit zal niet makkelijk zijn. Om je alvast op weg te helpen, hierbij een toegankelijkheid checklist die je bijvoorbeeld kunt instellen als bureaubladachtergrond.

Het CRO-landschap is veranderd

2023 is als het ware een soort CRO-reset geweest. Het CRO-landschap is veel veranderd met de sunset van Optimize, de overgang naar GA4 en de shortcuts van ChatGPT. Bedrijven werden gedwongen om of te kiezen voor shortcuts en quick wins (CRO als oplossing), of hun CRO-programma’s serieus te nemen en de juiste langetermijn-strategie te kiezen (CRO als methode). In 2024 wordt de kloof tussen CRO als oplossing en CRO als methode steeds groter. Investeer daarom in kwaliteit en in de opleiding van CRO-specialisten, zodat ze hun bredere takenpakket aankunnen.

We hopen je met dit artikel helemaal bijgepraat te hebben over de trends en ontwikkelingen die wij voorzien in het komende jaar. En we zijn benieuwd naar je aanvullingen! Hoe ga jij aan de slag met CRO in 2024? Laat het weten in de reacties.