Van best practice naar shopper-mindset op Emerce Conversion

During Emerce Conversion deelde Lotte Reijmer, consumentenpsycholoog en senior gedragsexpert bij Online Dialogue, een vraag die veel CRO-specialisten zullen herkennen:

‘Heb je testen die bij anderen ook goed hebben gewerkt?’

Een begrijpelijke vraag. Zeker als je net begint met experimenteren, of als eerdere testen weinig hebben opgeleverd. Dan wil je weten wat werkt, welke patronen bewezen zijn en welke aanpak je kan overnemen. Maar volgens Lotte is dat vaak precies de verkeerde plek om te beginnen. Niet omdat je niets kunt leren van anderen, maar omdat veel organisaties nog te snel zoeken naar oplossingen zonder eerst scherp te hebben hoe hun eigen klant beslist. Juist daar ontstaat het verschil tussen een test die logisch klinkt en een test die ook echt werkt. Leer meer over de shopper-mindset in CRO

Het probleem met best practices

Binnen CRO wordt nog vaak gedacht in oplossingen zoals meer reviews, een opvallende CTA, ‘urgentie’ toevoegen of belangrijke informatie hoger op de pagina zetten.

Allemaal dingen die in de juiste context goed kunnen werken. 

Alleen is die context zelden universeel.

Wat voor de ene webshop helpt, kan bij een andere partij juist averechts uitpakken. Zelfs als het product op hoofdlijnen vergelijkbaar lijkt. Want een klant koopt niet alleen een product, maar maakt ook een bepaald soort beslissing. En die beslissing vraagt niet altijd hetzelfde.

Daar zit de kern van Lotte’s verhaal: one size never fits all.

Van oplossing naar gedrag

Wat Lotte als psycholoog toevoegt aan CRO, is de blik op gedrag. Waar data laat zien what er gebeurt, helpt psychologie verklaren why dat gebeurt.

Vanuit die gedragskant introduceert ze de shopper mindset. Een manier om beter te begrijpen wat klanten nodig hebben om tot een keuze te komen.

Die mindset wordt bepaald door twee factoren:

• hoeveel moeite een keuze kost
• hoe vaak iemand die aankoop doet

Samen vormen die twee assen vier verschillende situaties. En elk van die situaties vraagt iets anders van je website en je experimentstrategie.

Niet elke aankoop vraagt hetzelfde

Bij sommige producten wil een klant vooral snelheid. Niet nadenken, niet vergelijken, niet te veel prikkels: gewoon door. Dat zie je vooral bij routineaankopen: producten die mensen vaak kopen en goed kennen, zoals supermarktproducten, drogisterijartikelen of basics. Deze categorie noemen we low effort x high frequency.

Daarnaast is er high effort x high frequency, en categorie waarin mensen vaker kopen en toch kritisch blijven. Bijvoorbeeld bij skincare, babyproducten of sportvoeding. Daar zoeken mensen minder naar snelheid en meer naar bevestiging. Ze willen weten of dit nog steeds de juiste keuze voor hen is.

De derde categorie low effort x low frequency bestaat uit aankopen die mensen weinig doen, maar waar ze ook niet veel tijd in willen steken. Denk aan accessoires, feestartikelen of een dagje uit. Daar ontbreekt routine, maar ook de motivatie om diep te vergelijken. In dat soort gevallen helpen shortcuts juist wel: populaire keuzes, lijstjes en labels als ‘beste keuze’.

En dan is er nog de categorie van de zware afwegingen. High effort x low frequency: verzekeringen, hypotheken, laptops, matrassen. Beslissingen die weinig voorkomen, maar wel impact hebben. Daar hoort twijfel bij het proces. Klanten willen vergelijken, begrijpen en zeker weten dat ze goed zitten. Hier werkt snelheid niet als overtuigingsmechanisme maar het bieden van zekerheid wel.

Een belangrijk inzicht hierbij: veel ‘best practices’ zijn ontworpen voor één specifiek type beslissing. Vaak sturen ze op gemak en snelheid. Denk aan minder stappen, duidelijke CTA’s of snelle keuzes. Maar als jouw klant juist behoefte heeft aan controle en bevestiging, werkt zo’n aanpak averechts. Dan wil iemand niet sneller beslissen, maar juist beter begrijpen en zeker weten dat het klopt.

Daar zit precies waarom best practices niet universeel werken.

Wat de praktijk laat zien

Tijdens de presentatie liet Lotte meerdere voorbeelden zien waarin precies dat verschil zichtbaar werd.

Bij Wehkamp werd getest met het prominenter tonen van de prijs. In eerste instantie leek dat een succesvolle test. Maar toen dieper naar de resultaten werd gekeken, bleek dat het effect sterk verschilde per categorie. Bij fashion werkte het goed. Bij non-fashion juist niet Dit is goed te verklaren: bij fashion helpt prijs vaker als beslissignaal binnen een emotionele keuze. Echter, bij non-fashion, zoals meubels of woonartikelen, zorgt diezelfde prijsfocus juist sneller voor extra vergelijking en twijfel.

Ook binnen productgroepen zie je nuance. Zo liet Lotte zien dat niet elke verzekering op dezelfde manier gekocht wordt. Een autoverzekering is voor veel mensen bekender en komt vaker terug dan een bruiloftsverzekering. Daardoor verschilt ook de mindset waarmee iemand zo’n keuze maakt.

Een ander voorbeeld ging over twee lingeriemerken: PrimaDonna en Marie Jo. Op het eerste gezicht vergelijkbare producten, maar toch gaven vergelijkbare testen andere resultaten. Bij PrimaDonna is pasvorm crucialer en voelt de foutmarge groter omdat PrimaDonna zich focust op grotere cupmaat.  Bij Marie Jo ligt dat anders. Daardoor hebben shoppers, ondanks een vergelijkbaar producttype, toch iets anders nodig.

De extra laag: perceived risk

Naast effort en purchase frequency speelt nog een derde factor mee: perceived risk. Oftewel in het Nederlands: hoe groot voelt de consequentie van een verkeerde keuze? Dat risico loopt als een extra laag over de hele matrix heen. Een aankoop kan relatief eenvoudig zijn, maar toch spannend voelen. Of juist veel denkwerk vragen, zonder dat de consequentie van een foute keuze heel groot is. Juist die factor verklaart waarom twee producten die dicht bij elkaar liggen, toch een andere aanpak vragen.

Zodra het ervaren risico toeneemt, verschuift de behoefte. Dan wordt geruststelling belangrijker dan snelheid. Dat zie je terug in wat mensen nodig hebben: meer bewijs, meer uitleg, meer advies, meer duidelijkheid over wat er na aankoop gebeurt. Niet minder.

Wat betekent dit voor CRO?

De belangrijkste les uit Lotte’s verhaal is eigenlijk heel simpel.

Stop met denken in best practices.
Start met denken in gedrag.

De vraag is niet: 

Welke oplossing werkt het best?

But: 

Wat heeft deze klant op dit moment nodig om verder te kunnen?

Zoekt iemand snelheid? Hulp bij keuze? Bevestiging? Of zekerheid? Pas als je dat scherp hebt, kun je bepalen wat je moet testen.

Conclusion

CRO is al lang niet meer alleen het vak van kleuren, knoppen en losse optimalisaties. Maar zolang we blijven testen zonder context, blijven we zoeken naar universele antwoorden die er in de praktijk niet zijn. De echte stap vooruit zit in het begrijpen van hoe mensen beslissen. Niet het gemiddelde nemen, maar de oplossingen die van toepassing zijn op de situatie van jouw klant. Want pas dan wordt duidelijk waarom iets werkt. En misschien nog belangrijker: het maakt duidelijk waarom iets dat ‘altijd werkt’ dat bij jou juist niet doet.

Wil je beter begrijpen hoe jouw klanten beslissen en waar hun twijfels en behoeften vandaan komen? Ontdek hoe qualitative research helpt om gedrag inzichtelijk te maken en betere keuzes te onderbouwen.