Bouw een tracker voor de proef-naar-betaald funnel om aanmeldingen, activaties en upgrades te volgen en gebruik een eenvoudige cohorttabel om te zien waar gebruikers afhaken.
Een gratis proefperiode kan er druk uitzien: aanmeldingen stijgen, support is bezig en mensen zeggen dat ze het “even uitproberen.” Toch blijft de omzet vlak. Dat betekent meestal dat de proef interesse wekt zonder genoeg mensen naar een echt resultaat te brengen.
Een proef-naar-betaald funneltracker is een eenvoudige manier om vooruitgang door de proef te zien. Het beantwoordt één praktische vraag: waar stopt de gebruiker met doorgaan?
De meeste abonnementsproeven kun je volgen met drie momenten:
Een “drop-offfase” is de kloof tussen deze momenten. Als 1.000 mensen zich aanmelden maar slechts 150 activeren, is de grootste uitval tussen aanmelding en activatie. Als 150 activeren maar slechts 10 betalen, is de uitval tussen activatie en conversie.
Het doel is niet een mooier rapport. Het is focus. Als je weet welke fase zwak is, worden de volgende stappen eenvoudiger: verminder wrijving bij aanmelding, verbeter onboarding of pas aan hoe en wanneer je om een upgrade vraagt.
Een veelvoorkomend patroon is het vieren van “500 nieuwe proeven deze week,” om vervolgens te ontdekken dat slechts 5% de setup voltooit. Dat is geen marketingprobleem. Het is een activatieprobleem. Een tracker maakt dat vroeg zichtbaar, terwijl het nog eenvoudig op te lossen is.
Een tracker werkt alleen als iedereen het eens is over wat elk stadium betekent. Als “aanmelding” vaag is of maand-op-maand verandert, verschuift je trendlijn zelfs als het product niet veranderd is.
Begin bij aanmelding. Voor sommige producten is dat simpelweg “account aangemaakt.” Voor anderen is het “e-mail geverifieerd” of “eerste workspace aangemaakt.” Kies het moment dat het beste een echte nieuwe proefgebruiker vertegenwoordigt en houd je eraan. Als je de regel later verandert, noteer de datum en verwacht een breuk in je historische trend.
Definieer daarna activatie. Activatie is niet “de app geopend” of “dashboard bezocht.” Het is het eerste betekenisvolle succesgebeuren dat bewijst dat de gebruiker waarde heeft gekregen. Een goede activatiegebeurtenis is specifiek, snel te bereiken en verbonden met de belofte van je product.
Een eenvoudige set stage-definities om mee te beginnen:
Betaalde conversie vraagt extra zorg. Bepaal of het betekent “abonnement gestart,” “eerste factuur betaald” of “proef beëindigd en automatisch betaald geworden.” Als je facturen aanbiedt, kunnen mislukte betalingen en respijtperiodes “geconverteerd” lastig maken, dus kies een definitie die overeenkomt met hoe omzet werkelijk wordt erkend.
Optionele events helpen je afhaakmomenten te diagnosticeren zonder de tracker rommelig te maken. Veelvoorkomende voorbeelden: onboarding voltooid, een collega uitgenodigd, een integratie gekoppeld, het eerste project aangemaakt of betaalgegevens toegevoegd.
Bijvoorbeeld, in een tool als AppMaster kan activatie “de eerste werkende app gepubliceerd” of “een endpoint gedeployed” zijn, terwijl optionele events “PostgreSQL gekoppeld” of “eerste business proces aangemaakt” kunnen zijn. De exacte woordkeuze doet er minder toe dan consistentie.
Als definities stabiel blijven, worden trends betrouwbaar. Als ze dat niet doen, discussiëren mensen over cijfers in plaats van de funnel te repareren.
Een tracker is alleen nuttig als je hem vertrouwt en kunt bijhouden. De snelste manier om beide te verliezen is te veel te verzamelen te vroeg. Begin met een klein setje velden die één wekelijkse vraag beantwoordt: waar haken mensen af tussen aanmelding, activatie en betaald?
Een praktisch minimum voor de meeste abonnementsproducten:
Voeg wat metadata over de proef toe omdat dat later verwarring voorkomt. Een duidelijke trial_start_date en trial_end_date maakt het eenvoudig om “nog in proef” te scheiden van “niet geconverteerd.” Als je verschillende proeflengtes of gepauzeerde proeven aanbiedt, voeg dan trial_length_days of trial_status toe, maar alleen als je het echt gaat gebruiken.
Wees duidelijk over account- versus gebruikerstracking. Meestal betaalt het account, maar een gebruiker activeert. Eén persoon kan een account aanmaken, drie collega’s kunnen inloggen en slechts één koppelt de sleutelintegratie. In dat geval moet conversie gekoppeld zijn aan account_id, terwijl activatie gekoppeld kan zijn aan de eerste gebruiker die de sleutelactie voltooit. Het bewaren van beide IDs laat je vragen beantwoorden als “heeft dit account geactiveerd?” en “wie deed het?” zonder te gokken.
Segmentatie helpt alleen als je het ook gaat bekijken. Kies een paar velden die je wekelijks verwacht te checken, zoals bandgrootte van het bedrijf, primaire use case, regio/tijdzone of acquisitiecampagne (als je campagnes draait).
Als je in AppMaster bouwt, geldt dezelfde regel: definieer alleen de tabellen en eventrecords die je nu nodig hebt, en breid uit wanneer je wekelijkse review een echte vraag oplevert die je niet kunt beantwoorden.
Een tracker werkt als mensen vertrouwen waar de cijfers vandaan komen. De eenvoudigste regel: kies één bron van waarheid voor elk event en meng geen bronnen voor hetzelfde event.
Bijvoorbeeld:
Duplicaten zijn normaal, dus bepaal je tie-breakers vooraf. Mensen kunnen zich twee keer aanmelden, onboarding opnieuw proberen of hetzelfde event op meerdere apparaten triggeren. Een praktische aanpak is dedupe op een stabiele identifier (user_id als je die hebt, anders e-mail), houd de vroegste signup-timestamp en houd de eerste kwalificerende activatie-timestamp. Voor betaald, houd de eerste succesvolle betaling per klant.
Tijd kan je tracker stilletjes breken. Stem timestamps af op één tijdzone (gewoonlijk UTC) voordat je “dag 0”, “dag 1” en wekelijkse cohorten berekent. Sla timestamps op met dezelfde precisie (seconden is prima) en bewaar zowel de ruwe eventtijd als een genormaliseerde datum zodat tabellen overzichtelijk blijven.
Om het onderhoud laag te houden, begin met een dagelijkse cadans. Een eenvoudige dagelijkse export of geplande job is voor de meeste teams genoeg, als het maar consistent gebeurt.
Een minimale setup die betrouwbaar blijft:
Privacy basics: sla geen ruwe berichttekst, betaalgegevens of API-payloads op in de tracker. Bewaar alleen wat je nodig hebt voor tellen en timing van events, en beperk toegang tot mensen die de cijfers echt gebruiken.
Als je je product in AppMaster bouwt, is het vaak het eenvoudigst om signup en activatie uit je app-database te halen en betaalde conversie uit Stripe, en die eenmaal per dag samen te voegen in de trackertabel.
Bouw de tracker in dezelfde volgorde als een gebruiker het product ervaart.
Begin met een eenvoudige tabel waarbij elke rij een periode is (dagelijks of wekelijks) gebaseerd op de proefstartdatum. Dit wordt je noemer voor alles.
Tel proefstarts per periode. Gebruik één duidelijke regel, zoals “eerste keer dat een gebruiker een proef start,” zodat je niet dubbel telt bij terugkerende abonnees.
Voeg activaties toe binnen het proefvenster. Activatie moet één betekenisvolle actie zijn (niet alleen inloggen). Join geactiveerde gebruikers terug naar de proefstartperiode waar ze toe behoren. De vraag die je wilt beantwoorden: “Van de mensen die in Week X een proef startten, hoeveel activeerden binnen 7 dagen?”
Voeg betaalde conversies toe in een consistent venster. Veel teams gebruiken proefduur plus een kleine respijtperiode (bijvoorbeeld 14 dagen proef + 3 dagen) om late betalingen en retries op te vangen. Koppel conversie terug aan de oorspronkelijke proefstartperiode.
Als je die drie aantallen (starts, activaties, betaald) hebt, bereken dan de kernpercentages:
Voeg uitsplitsingen voorzichtig toe. Kies één dimensie tegelijk (kanaal of plan). Als je te veel snijdt, ontstaan er kleine groepen die ‘inzichten’ lijken maar meestal ruis zijn.
Een praktische lay-out is:
Periode | Proefstarts | Geactiveerd in venster | Betaald in venster | Start-naar-activatie | Activatie-naar-betaald | Start-naar-betaald
Je kunt dit in een spreadsheet bouwen, of in een no-code database en dashboard als je het automatisch wilt laten bijwerken (bijv. in AppMaster naast je productevents).
Een funneltotaal kan er prima uitzien terwijl nieuwere gebruikers worstelen. Een cohorttabel lost dat op door groepen trials die tegelijk begonnen op één lijn te zetten, zodat je ziet waar elke groep vastloopt.
Begin met één cohortkey. “Proefstartweek” is meestal het eenvoudigst omdat het genoeg volume per rij geeft en overeenkomt met wekelijkse releasecycli en campagnes.
Houd de kolommen beperkt en consistent. Eén rij per cohort, en een korte set aantallen en percentages die bij je funnelstadia passen.
| Trial start week | Cohort size | Activated | % Activated | Paid | % Paid |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-W01 | 120 | 66 | 55% | 18 | 15% |
| 2026-W02 | 140 | 49 | 35% | 20 | 14% |
Aantallen tonen schaal. Percentages maken cohorten vergelijkbaar, zelfs als één week een grotere campagne had.
Als je kunt, voeg twee timingkolommen toe als mediaan (medianen blijven stabiel als een paar gebruikers veel langer doen):
Timing verklaart vaak waarom conversies dalen. Een cohort met hetzelfde % Betaald maar veel langere activatietijd kan betekenen dat de onboarding verwarrend is, niet dat het aanbod zwak is.
Zoek patronen over rijen heen:
Als de tabel breed begint te worden, weersta de neiging meer kolommen toe te voegen. Minder kolommen zijn beter dan een enorm raster dat je niet meer leest. Bewaar diepere uitsplitsingen (plan type, kanaal, persona) voor een tweede tabel zodra het basisverhaal duidelijk is.
Stel je een B2B rapportagetool voor met een 14-daagse proef. Je verwerft proeven via twee kanalen: Kanaal A (zoekadvertenties) en Kanaal B (partnerverwijzingen). Je verkoopt twee betaalde plannen: Basic en Pro.
Je volgt drie checkpoints: Aanmelding, Activatie (eerste dashboard aangemaakt) en Betaald (eerste succesvolle betaling).
Week 1 ziet er op het eerste gezicht goed uit: aanmeldingen stijgen van 120 naar 200 nadat je spend in Kanaal A verhoogde. Maar activatie daalt van 60% naar 35%. Dat is het signaal. Je hebt geen “slechtere gebruikers” binnengehaald, je veranderde de mix, en de nieuwe gebruikers blijven vroeg steken.
Segmentatie op kanaal toont het patroon:
Je bekijkt de onboarding en vindt een nieuwe stap die vorige week is toegevoegd: gebruikers moeten een datasource koppelen voordat ze een voorbeelddashboard kunnen zien. Voor Kanaal A-gebruikers (die vaak snel willen kijken) wordt die stap een muur.
Je probeert een kleine wijziging: laat een voorgevulde demo-dataset zien, zodat een gebruiker in 2 minuten het eerste dashboard kan aanmaken. De volgende week stijgt activatie van 35% naar 52% zonder marketing te veranderen.
Draai het scenario om: activatie is gezond (bijv. 55–60%), maar betaalconversie is zwak (slechts 6% van geactiveerde proeven koopt). De volgende acties zijn anders:
Stijgende aanmeldingen kunnen een kapotte first experience verbergen. Cohorten en lichte segmentatie helpen te bepalen of de oplossing in onboarding, waardelevering of het aankoopproces ligt.
De meeste trackingproblemen zijn geen rekenproblemen. Het zijn definitieproblemen. Een tracker kan er schoon uitzien terwijl hij in werkelijkheid verschillend gedrag mengt, waardoor de uitval op de verkeerde plek lijkt te zitten.
Een veelvoorkomende valkuil is iemand “geactiveerd” noemen na een oppervlakkige actie zoals “eenmalig ingelogd.” Logins zijn vaak nieuwsgierigheid, geen waarde. Activatie moet betekenen dat de gebruiker een echt resultaat bereikte, zoals data importeren, een collega uitnodigen of de kernworkflow voltooien.
Een andere valkuil is verschillende lagen mengen. Activatie is vaak een gebruikeractie, maar betaling is meestal op account- of workspace-niveau. Als één collega activeert en een andere persoon upgrade, kun je per ongeluk hetzelfde account als zowel geactiveerd als niet-geactiveerd markeren, afhankelijk van hoe je tabellen koppelt.
Late upgrades zijn ook makkelijk verkeerd te lezen. Mensen betalen soms na het einde van de proef omdat ze het druk hadden, goedkeuringen nodig hadden of op een demo wachtten. Tel ze mee, maar label ze als “post-trial conversie” zodat je je proefconversie niet overwaardeert.
Let op deze valkuilen:
Een kort voorbeeld: een team wijzigt activatie van “project aangemaakt” naar “project gepubliceerd” halverwege de maand. Conversie lijkt plots slechter, dus raken ze in paniek. In werkelijkheid is de lat hoger gelegd. Bevries definities voor een periode of backfill de nieuwe regel voordat je vergelijkt.
Tenslotte: vertrouw niet op gemiddelden wanneer gedrag in de loop van de tijd verandert. Cohorten laten zien of nieuwere proeven eerder afhaken, ook als je totale gemiddelde stabiel lijkt.
Een tracker is alleen nuttig als de inputs schoon zijn. Voer een paar sanity checks uit voordat je over conversieratio’s discussieert.
Begin met het reconciliëren van totalen. Kies een korte datumbereik (bijv. afgelopen week) en vergelijk je “proeven gestart” met wat je billing, CRM of productdatabase voor dezelfde data laat zien. Als je het al 2%–5% mis hebt, pauzeer en zoek uit waarom (missende events, tijdzoneverschuivingen, filters of testaccounts).
Bevestig dan dat de tijdslijn logisch is. Activatie mag niet vóór aanmelding plaatsvinden. Als dat wel gebeurt, heb je meestal een van drie problemen: klokken verschillen tussen systemen, events komen vertraagd binnen of je gebruikt “account aangemaakt” op de ene plek en “trial gestart” op de andere.
Vijf checks die de meeste problemen vangen:
Die handmatige trace is vaak de snelste manier om verborgen gaten te vinden. Je kunt erachter komen dat activatie alleen op web wordt gelogd, waardoor mobiele gebruikers nooit “activeren” in je data, zelfs als ze actief zijn. Of je vindt dat upgrades na de proef wél in billing tellen maar gemist worden in productevents.
Als deze checks slagen, wordt je funnelberekening saai op een goede manier. Dan zijn drop-offpatronen echt en gebaseerd op waarheid in plaats van trackingruis.
Een tracker telt alleen als hij verandert wat je doet. Kies één drop-offfase, voer één verandering door en meet één cijfer.
Als start-naar-activatie laag is, ga ervan uit dat de first-run ervaring te zwaar is. Mensen willen nog geen functies; ze willen een snelle overwinning. Schrap stappen, verwijder keuzes en leid ze naar het eerste resultaat.
Als activatie hoog is maar betaald laag, genereert je proefactiviteit zonder het echte waardemoment te bereiken. Breng de paywall dichter bij het moment waarop ze het voordeel voelen, of creëer dat moment sneller. Een paywall die verschijnt vóór waarde voelt als een belasting.
Als betaald vertraagd is, zoek dan naar frictie: herinneringen die mensen niet bereiken, betaalstappen die afhaken, of goedkeuringen die teams vertragen. Soms is de fix zo simpel als minder velden op het checkoutformulier of één goed getimede herinnering.
Een eenvoudig experimenteerpatroon:
Schrijf van tevoren de verwachte impact op. Bijvoorbeeld: “Onboarding-checklist verhoogt activatie van 25% naar 35%, zonder verandering in aanmeldvolume.” Dat maakt resultaten later makkelijker te interpreteren.
Een realistisch scenario: je cohorttabel laat zien dat de meeste gebruikers afhaken tussen aanmelding en het eerste project gemaakt. Je test een kortere setup: maak automatisch een voorbeeldproject en highlight één actieknop. Als je je product of interne admin-tools in AppMaster bouwt, zijn wijzigingen zoals deze (en de trackingevents erachter) snel aan te passen omdat applogica en datamodel op één plek leven.
Een tracker werkt als iemand hem behandelt als een levend instrument, niet als een eenmalig rapport. Kies een eigenaar (vaak product ops, growth of een PM) en houd een simpele wekelijkse ritme. Het doel van de review is één fase te noemen die veranderde en te besluiten wat je als volgende test doet.
Een lichtgewicht operating setup is meestal voldoende:
Als vragen binnenkomen van support, sales of ops, stuur dan geen ruwe exports. Geef mensen een klein intern overzicht dat herhaalde vragen beantwoordt: “Hoeveel proeven zijn deze week gestart?”, “Hoeveel activeren binnen 24 uur?”, “Welke cohort converteert slechter dan vorige maand?” Een eenvoudige dashboard met een paar filters (datum, plan, kanaal) is vaak genoeg.
Als je automatisering wilt zonder een groot engineeringproject, kun je de tracker en een interne admin-dashboard in AppMaster bouwen: modelleer de database in de Data Designer, voeg regels toe in de Business Process Editor en bouw een web-UI voor de cohorttabel en funnelmetrics zonder code te schrijven.
Houd versie 1 bewust klein. Begin met drie events en één cohorttabel:
Zodra die cijfers stabiel en vertrouwd zijn, voeg je detail toe (plan-type, kanaal, activatievarianten) één stuk tegelijk. Zo blijft de tracker nu nuttig en is er ruimte om te groeien.
Wat is een proef-naar-betaald funneltracker en welk probleem lost het op?Een proef-naar-betaald funneltracker is een eenvoudige weergave van hoe proefgebruikers bewegen van aanmelding naar activatie naar betaald. Het voorkomt giswerk door precies te laten zien waar mensen vastlopen, zodat je het juiste deel van de proef kunt verbeteren in plaats van alleen meer aanmeldingen te najagen.
Met welke funnelstadia moet ik beginnen?Gebruik voor de meeste abonnementproducten drie kernstadia: aanmelding, activatie en betaalde conversie. Houd definities stabiel gedurende ten minste een paar weken zodat je trends kunt vertrouwen; als je een definitie verandert, noteer dan de datum zodat je verbeteringen of dalingen niet verkeerd interpreteert.
Hoe definieer ik “activatie” zonder dat het te vaag wordt?Activatie moet het eerste betekenisvolle resultaat zijn dat bewijst dat de gebruiker waarde heeft gekregen, niet een oppervlakkige actie zoals “ingelogd”. Een goede activatiegebeurtenis is specifiek en snel te bereiken, zoals het aanmaken van het eerste echte project, iets bruikbaars publiceren of de kernworkflow voltooien die je product belooft.
Wat moet er in de tracker tellen als “betaalde conversie”?Definieer betaalde conversie als het moment waarop de omzet echt is, meestal de eerste succesvolle betaling of een actieve betaalde abonnementsstatus waarvan de facturatie is afgerond. Tel geen acties als “upgrade geklikt” of “kaart ingevoerd” als conversie, omdat mislukte betalingen en retries het cijfer kunnen opblazen.
Moet ik meten per gebruiker of per account?Meet conversie op het account/workspace-niveau (want het account betaalt) en activatie op het gebruiker-niveau (want een persoon voert de actie uit), en rol activaties vervolgens omhoog naar het account. Het bewaren van zowel account_id als user_id voorkomt verwarring wanneer de ene collega activeert maar een andere collega betaalt.
Welke gegevensvelden heb ik echt nodig voor een nuttige tracker?Begin met het minimum om de vraag “waar haken mensen af?” te beantwoorden: een identifier, tijdstempels voor signup/activatie/betaald, eventnamen, plan en acquisitiebron. Voeg proefstart- en einddatum vroeg toe als je vaste proefperioden hebt, want dan is het makkelijker te scheiden wie “nog in proef” is van wie “niet geconverteerd” is.
Hoe voorkom ik dat duplicaten en tijdzoneverschillen mijn funnelcijfers breken?Kies één bron van waarheid per event en normaliseer tijd naar één tijdzone, meestal UTC. Dedupe op een stabiele identifier en houd de vroegste kwalificerende timestamp voor signup en activatie, en de eerste succesvolle betaling per klant, zodat retries en duplicaten de funnel niet vervormen.
Wanneer moet ik cohorten gebruiken in plaats van een eenvoudig funnelrapport?Een funneloverzicht kan veranderingen bij nieuwere gebruikers verbergen. Een cohorttabel groepeert proefstarts op dezelfde periode (bijv. week) zodat je per batch kunt zien waar ze vastlopen. Gebruik cohorten wanneer je wilt onderzoeken of een recente release, onboardingwijziging of kanaalswitch activatie of betaalconversie schaadt.
Welk conversievenster moet ik gebruiken voor activatie en betaald?Gebruik een consistent venster dat past bij de proefduur en overweeg een kleine respijtperiode als facturatie-retries vaak voorkomen. Het belangrijkste is dat je de regel vergrendelt (bijv. “betaald binnen proefduur + 3 dagen”) zodat je conversieratio niet verandert doordat de meetperiode is verschoven.
Hoe zet ik trackerinzichten om in concrete verbeteringen?Kies de zwakste drop-offfase en voer één verandering door gericht op die fase. Meet één primaire metric in de volgende cohort (bijv. activatiepercentage binnen 7 dagen) plus één “do no harm”-metric (bijv. aanmeldvolume). Houd experimenten klein en interpreteerbaar en voeg alleen meer velden toe als je wekelijkse review een vraag oplevert die je niet kunt beantwoorden.
21 jan 2026
8 min
20 jan 20268 min
20 jan 20267 minExperimenteer met AppMaster met gratis abonnement.
Als je er klaar voor bent, kun je het juiste abonnement kiezen.
