Het succes van je conversie-optimalisatieprogramma hangt niet alleen af van tools, data of A/B-testsoftware, het valt of staat bij de kwaliteit van je hypotheses. Hypotheses vormen de ruggengraat van elk experiment en zorgen ervoor dat je niet zomaar iets probeert, maar gericht onderzoekt wat wérkt en waarom. Een sterke hypothese is dus niet zomaar een gokje of een aanname. Het is een onderbouwde voorspelling over menselijk gedrag. En juist daar komt psychologie om de hoek kijken.
Bij Online Dialogue worden de hypotheses gevormd door de psychologen. Zij zijn de aangewezen specialisten die hypotheses kunnen vormen op basis van inzichten uit data en eerdere onderzoeken (doe goed onderzoek met ons 6V model). Daarbij wordt bij iedere nieuwe hypothese rekening gehouden met de hoofdlijn (hoofdhypothese). Op deze manier leveren alle individuele onderzoeken en experimenten een belangrijke bijdrage aan een groter geheel: fundamentele datagedreven gedragsinzichten.
Hoe we deze hypotheses opstellen en hoe je ervoor kan zorgen dat er een duidelijke lijn in jouw onderzoeken naar voren komt, wordt in dit artikel uiteengezet.
Waarom hypotheses zo belangrijk zijn
Een goede hypothese is méér dan alleen een gok of een voorspelling. Het is een onderbouwde verwachting over de relatie tussen twee (of meer) variabelen. En die verwachting komt niet uit de lucht vallen. Elke hypothese begint daarom met een duidelijke onderzoeksvraag, gevolgd door gedegen achtergrondonderzoek. Pas daarna formuleer je je hypothese, gebaseerd op data, inzichten en psychologische principes.
Door je hypotheses op een consistente en onderbouwde manier te formuleren:
- Bouw je kennis op die herbruikbaar is (in plaats van losse testjes zonder samenhang),
- Vergroot je het rendement van je optimalisatieprogramma,
- En stimuleer je een datagedreven cultuur waarin aannames worden getoetst in plaats van aangenomen.
Kortom: je verandert van “gewoon experimenteren” naar leren door gedrag te begrijpen.
Zo werkt hypothese-gedreven onderzoek
Wetenschappelijk onderzoek, en dus ook gedragsonderzoek online, doorloopt grofweg deze 8 stappen (zie artikel FACT&ACT).
- Vorm een onderzoeksvraag (F)
- Voer achtergrondonderzoek uit (F)
- Stel een hypothese op (A)
- Ontwerp een experiment (C)
- Verzamel data (T)
- Analyseer de resultaten (A)
- Trek conclusies (C)
- Deel je inzichten (T)
💡 TIP: Door stap 6 en 7 telkens weer als input te gebruiken voor een nieuwe ronde (1 en 2), ontstaat een lerende cyclus. Zo bouw je aan een fundament van gedragsinzichten test na test.
Falsificatie: probeer jezelf te bewijzen dat je fout zit
Een belangrijk principe uit de wetenschap is falsificatie: een hypothese moet in principe weerlegd kunnen worden. Met andere woorden, je moet kunnen aantonen dat je het mis zou kunnen hebben. Waarom? Omdat het je dwingt om kritisch te denken. Je formuleert je hypothese niet zomaar omdat iets ‘logisch klinkt’, maar omdat je het wilt toetsen op juistheid én onjuistheid.
Voorbeeld:
Niet zo sterk: “Ik denk dat dit design beter werkt.”
→ Te vaag. Wat betekent ‘beter’? Waarom zou het werken?
Sterker geformuleerd: “Als we het aantal afbeeldingen op het formulier reduceren (minder visuele prikkels), dan stijgt het aantal voltooide formulier inzendingen en conversies, omdat gebruikers minder cognitieve afleiding ervaren en hun aandacht beter kunnen vasthouden voor het koopproces.”
→ Duidelijk, meetbaar én te weerleggen.
Hiermee toets je echt een relatie tussen twee variabelen. En je onderzoekt of dat verband niet opgaat. Want als je hypothese onjuist blijkt, leer je ook iets essentieels.
Kortom: een sterke hypothese draait niet om gelijk krijgen, maar om willen ontdekken of je het misschien niet bij het juiste eind hebt. Dat maakt je onderzoek betrouwbaarder en je inzichten waardevoller.
De praktische route naar een goede hypothese
Gebruik dit stappenplan om je hypotheses sterker, specifieker en bruikbaarder te maken:
- Verzamel observaties
Gebruik 6V onderzoek. Data, heuristieken, klantfeedback, sessie-opnames, heatmaps, alles wat je inzicht geeft in gedrag. - Analyseer en interpreteer
Wat zie je gebeuren? Waar haken mensen af? Wat klopt niet met wat je verwachtte? - Zoek naar psychologische oorzaken
Vraag je af: welk psychologisch mechanisme kan dit gedrag verklaren? Denk aan verliesaversie, cognitieve overload, sociale bewijskracht, enzovoort. - Maak testbare voorspellingen
Bijvoorbeeld: “Als [deze veranderingen worden toegepast aan de volgende “predictoren”], dan [zal er een waarneembare verandering optreden aan een specifieke “uitkomstvariabele”], omdat [6V onderbouwing]” - Denk aan alternatieve verklaringen
Wat zou nog meer het effect kunnen verklaren? Neem die mee bij het analyseren van je resultaten.
Hypothese-template (lekker concreet)
Een praktische manier om je hypothese op te schrijven:
“Als [deze verandering aan X], dan verwacht ik dat [verandering in Y] omdat [psychologische verklaring].”
Voorbeeld:
“Als we sociale bewijskracht a.d.h.v. gebruikersreviews toevoegen aan het productoverzicht, dan neemt het klikpercentage toe, omdat mensen zich sneller laten overtuigen door wat anderen kiezen (social proof).”
Hypothese Checklist
Loop je hypothese even langs deze vragen voordat je gaat testen:
- Is het gebaseerd op data/observaties?
- Bevat het een duidelijke oorzaak-gevolgrelatie?
- Kun je het meten?
- Zijn zowel onafhankelijke als afhankelijke variabelen benoemd?
- Is het falsifieerbaar (kan het tegensproken worden)?
- Sluit je test (bijv. variant in A/B-test) aan bij de hypothese?
- Heb je alternatieve verklaringen in overweging genomen?
- Wat ga je testen als dit resultaat niet is zoals verwacht?
De échte waarde van een sterke hypothese
Een goede hypothese maakt je werk niet alleen slimmer, het maakt het leuker. Je werkt niet zomaar test na test af, maar je bouwt aan een steeds dieper begrip van je doelgroep. Elke test wordt een stukje puzzel in een groter gedragsverhaal. En dat zorgt voor:
- Meer impact per test,
- Efficiënter leren binnen je organisatie,
- En uiteindelijk: betere beslissingen.
Wat denk jij? Heb je iets aan deze checklist en wat zijn jouw ervaringen?
