UX / UI / CRO
B2B SaaS
Cierpa Kaizen
Het legde alles uit. En verkocht niets.
De pagina van Cierpa Kaizen beschreef elke functie tot in detail, en toch vertrok 83% van de bezoekers voordat ze de twee vragen konden beantwoorden die een B2B-aankoop bepalen: wat is dit, en is het iets voor mij. Herontwerp van een B2B SaaS-productpagina: onderzoek, een volledige herbouw en validatie zonder één A/B-test brachten de doorklik naar de demo van 2,27% naar 20,83%.
Gemeten over vergelijkbare periodes voor en na (mei–jul als nulmeting, jul–sep na de lancering), met een funnel-nulmeting die ik handmatig heb bewaard. Het verkeer is laag, dus het percentage lees je samen met het mechanisme erachter: dieper scrollen in elke sectie en een meetbare verandering in gedrag, beide hieronder te zien.
Hetzelfde product. Een pagina die het eindelijk uitlegt.
Ons herontwerp van de B2B SaaS-productpagina bracht de CTA voor het aanvragen van een demo van 2,27% naar 20,83%
Tekst in functietaal
10 USP-blokken
Geen product zichtbaar
CTA onder de vouw
Tekst vanuit resultaat
4 samengevoegde USP's
product in beeld
Demo-CTA in het eerste scherm
De pagina zei te veel, maar legde te weinig uit.
De doorklik naar de demo stond op 2,27%. Het onderzoek wees op drie oorzaken, niet één.
Zes methoden, één conclusie, voordat er een pixel verschoof.
Dit was geen herontwerpen en hopen op het beste. Elke latere beslissing is terug te voeren op een van deze.
Van wat het doet, naar wat het voor jou doet.
De oorspronkelijke pagina vertelde gebruikers wat Cierpa Kaizen doet. De herbouw vertelde wat ze ervoor terugkrijgen. Dezelfde feiten, herschreven zodat ze aankomen.
Drie beslissingen, geen elf secties.
De eerste testversie toonde alleen een telefoon en gebruikers namen aan dat Kaizen alleen een mobiele app was. Ik zette de desktop ernaast.
Tweede test, directe lof: “Mooi vormgegeven sectie met laptop en smartphone.”
Geen verkeer om mee te testen. Dus bouwde ik een manier om het toch zeker te weten.
Ik berekende een minimaal detecteerbaar effect en liet de stakeholder in cijfers zien dat een A/B-test met dit verkeer nooit significantie zou halen. Daarna valideerde ik op een andere manier: eerst voorkeurstests, twee keer, met een iteratie ertussen. Daarna een causale effectanalyse: ik mat het gemiddelde conversiepercentage 13 weken vóór de implementatie en 13 weken erna. De week van de implementatie zelf is niet gemeten, omdat de implementatie niet in één keer is gedaan.
Iedereen kan testen als het verkeer er is. De kunst is een betrouwbaar antwoord als het er niet is.
In de zomer ontworpen. Live toen de dev-planning ruimte had.
Het onderzoek, het ontwerp en twee validatierondes waren in de eerste helft van 2025 klaar. Daarna wachtte de bouw op de beschikbaarheid van een extern developmentteam voordat het live kon. Omdat GA4 maar twee maanden data bewaarde en ik de lanceerdatum niet in de hand had, kopieerde ik de funnel-nulmeting vooraf naar Sheets, zodat het wachten de voor-data die ik nodig had om het resultaat te bewijzen niet kon wissen.
Meer kliks, dieper scrollen, vraag beantwoord.
Gebouwd om live te gaan, niet alleen om er goed uit te zien.
Het lastige van CRO is eerlijk blijven werken als de data dun is.
De makkelijke opties zijn nauwkeurigheid veinzen met een test die te weinig kracht heeft, of nauwkeurigheid loslaten en op je oog vertrouwen. Het echte werk is een derde weg die eerlijk is over zijn grenzen en het bedrijf toch vooruit helpt. Dat is wat negen maanden onderzoek, een verdedigbare validatiemethode en een gemeten voor en na hier hebben opgeleverd.
Elke stap: van ontdekking tot oplossing
Laten we iets maken dat werkt!
Vertel ons waar je bedrijf staat en waar je naartoe wilt. Merk, website, UX of conversie: we vertellen je hoe we kunnen helpen. Geen verkooppraatje, gewoon een eerlijk antwoord.