Natuurlijk, hier is een gestructureerde A/B-teststrategie voor je Typesense zoekalgoritmes op je e-commerce platform: 1. Doelstellingen en Meetcriteria definiëren - Succescriterium: Verbeteren van click-through rate (CTR) en verlagen van bounce rate. - Meetperiode: Bepaal een consistente periode (bijvoorbeeld 2-4 weken) voor het verzamelen van data. 2. Variaties opstellen (A/B-testen) - Controlereeks (A): Huidige configuratie - Variatie B: Verbeterde configuraties, bijvoorbeeld: - Aanpassen van default_sorting_field (bijvoorbeeld op "popularity" naar "relevance" of "sale_date") - Toevoegen van nieuwe zoekvelden of filters - Aanpassen van de ranking algoritmes (bijvoorbeeld door gebruik te maken van custom ranking) - Implementeren van synonymen of spellingscorrecties - Tuning van de zoekparameters (zoals typo tolerance, prefix search, etc.) 3. Implementatie van de test - Routing: Zorg dat een percentage van je gebruikers (bijvoorbeeld 50%) de controlereeks ziet en de andere 50% de variatie. - Identificeer gebruikers en sessies om consistente ervaringen te waarbomen (bijvoorbeeld via cookies of user IDs). - Zorg dat elke configuratie onafhankelijk wordt getest zonder dat gebruikers de verandering merken. 4. Data verzamelen - Log zoekopdrachten, CTR, bounce rates, en andere relevante metrics. - Verzamel voldoende gegevens om statistisch significante conclusies te trekken. 5. Analyse en evaluatie - Gebruik statistische tests (bijvoorbeeld t-test of chi-kwadraat) om te bepalen of verschillen significant zijn. - Kijk naar de impact op CTR en bounce rate voor elke configuratie. - Overweeg ook gebruikersfeedback of andere kwalitatieve data. 6. Optimaliseren en implementeren - Kies de configuratie die de beste resultaten behaalt. - Voer deze door als nieuwe standaard en blijf monitoren. - Plan regelmatige herzieningen om verdere optimalisaties door te voeren. 7. Documentatie en iteratie - Documenteer alle configuraties en resultaten. - Blijf experimenteren met nieuwe variaties op basis van gebruikersgedrag en technologische ontwikkelingen. Extra tips: - Maak gebruik van Typesense’s ranking en zoekparameters om flexibel te kunnen experimenteren. - Overweeg het gebruik van user segments om verschillende groepen apart te testen. - Houd rekening met de datasetgrootte (10.000 documenten), wat voldoende is voor betrouwbare A/B-tests, maar zorg voor voldoende datapunten per testvariant. Door deze strategie te volgen, kun je gericht en wetenschappelijk onderbouwd bepalen welke zoekconfiguratie de gebruikerservaring en resultaten optimaliseert. Heeft u nog specifieke vragen of wilt u hulp bij het opstellen van de testparameters?

Zeker, ik help je graag een effectieve A/B-teststrategie te ontwikkelen voor je Typesense zoekalgoritmes op je e-commerce platform. Hier is een stapsgewijze aanpak: ### 1. Definieer je Testvariabelen (A vs. B) Je kunt verschillende aspecten van je Typesense-configuratie testen. Enkele suggesties gebaseerd op je huidige setup: **Configuratie A (Huidige setup - Controlegroep):** ```json { "fields": [ {"name": "title", "type": "string"}, {"name": "description", "type": "string"} ], "default_sorting_field": "popularity" } ``` **Configuratie B (Nieuwe setup - Variant):** - **Optie 1:** Andere velden toevoegen ```json { "fields": [ {"name": "title", "type": "string"}, {"name": "description", "type": "string"}, {"name": "category", "type": "string"}, {"name": "brand", "type": "string"} ] } ``` - **Optie 2:** Andere sorteervolgorde ```json { "default_sorting_field": "relevance" } ``` - **Optie 3:** Synonyms gebruiken voor betere matching ### 2. Testopzet en Implementatie **Steekproefgrootte:** - Met 10.000 documenten kun je 50/50 splitsing doen - Minimaal 2 weken testen voor statistische significantie **Technische implementatie:** - Gebruik een feature flag systeem - Willekeurige gebruikersverdeling op sessie-niveau - Zorg voor consistente ervaring per gebruiker ### 3. Dataverzameling en Tracking **Primaire metrics:** - **Click-Through Rate (CTR):** Aantal kliks op zoekresultaten / Totaal aantal getoonde resultaten - **Bounce Rate:** Percentage gebruikers dat direct vertrekt na zoekactie **Secundaire metrics:** - Conversierate na zoekopdracht - Tijd tussen zoekopdracht en klik - Aantal zoektermen per sessie ### 4. Analyseplan **Statistische significantie:** - Gebruik chi-kwadraat test voor CTR-verschillen - Bereken betrouwbaarheidsintervallen (95% betrouwbaarheid) - Houd rekening met multiple testing correction als je meerdere varianten test **Minimale detecteerbare effect:** - Stel vooraf vast welk CTR-verschil relevant is (bijv. +5%) - Bounce rate verschil van -3% als significant beschouwen ### 5. Praktische Uitvoering **Tools:** - Google Analytics of vergelijkbaar voor tracking - Typesense Analytics voor zoekgedrag - A/B testing platform (Optimizely, VWO, of eigen implementatie) **Uitrolstrategie:** - Start met kleine groep gebruikers (10%) - Scale up naar 50/50 verdeling na stabiliteit - Monitor technische prestaties (snelheid, fouten) ### 6. Aanvullende Tips voor E-commerce - Test tijdens verschillende dagdelen en weekdagen - Houd rekening met seizoenseffecten - Overweeg persoonlijke zoekresultaten op basis van gebruikersgedrag - Meet ook de impact op omzet en gemiddelde orderwaarde ### 7. Veelvoorkomende Valkuilen - Te kleine steekproef - Te korte testperiode - Niet rekening houden met seizoensinvloeden - Te veel variabelen tegelijk testen Begin met één duidelijke hypothese per test, bijvoorbeeld: "Het toevoegen van categorie- en merkvelden verbetert de CTR met 5%." Succes met je A/B-testing!