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Wie Sie A/B-Tests durchführen und Ihre Conversion Rate optimieren können

Heutzutage dreht sich alles um Daten. Führungskräfte treffen ungern Entscheidungen, wenn sie keine Daten haben. Das ist natürlich ein sinnvolles Vorgehen und glücklicherweise gibt es viele Möglichkeiten, an Informationen zu gelangen, ohne sich auf seinen Instinkt verlassen zu müssen.
Eine der gängigsten Methoden, insbesondere online, ist der A/B-Test, welchen viele der bedeutendsten Unternehmen des Webs, darunter Amazon und Google, verwenden.
Im folgenden Blogbeitrag geben wir Ihnen Tipps rund um das Thema AB Testing, damit Sie schon bald Ihre Conversion Rate (d.h. die Fähigkeit, Besucher in Kunden zu verwandeln) optimieren können.

WAS IST EIN A/B-TEST?

Der A/B-Test ist eine Methode, bei der zwei Versionen einer Webseite miteinander verglichen werden, um festzustellen, welche bei der Zielgruppe besser abschneidet. Die Varianten A und B werden den Nutzern nach dem Zufallsprinzip angezeigt. Somit gelangt ein Teil der Nutzer zur ersten Version (A), ein anderer Teil zur zweiten Version (B). Dann wird eine statistische Analyse durchgeführt, um die Performance von Variante A und Version B im Hinblick auf verschiedene Indikatoren, wie zum Beispiel die Conversion Rate zu testen. Hier kann zum Beispiel getestet werden, welche Version der Webseite zu den meisten Klicks, Registrierungen oder Käufen führt. AB-Tests sind auf Websites, in mobilen Apps für iPhone oder Android und über serverbasierte APIs (Anwendungs­programmier­schnittstellen) möglich.


Es wird unterschieden zwischen:

Klassischer A/B-Test:
Nutzern werden zwei oder mehr Varianten einer Seite unter der gleichen URL angezeigt. Somit kann der Erfolg verschiedener Varianten eines bestimmten Elements gemessen werden.

Split-Test:
Er leitet Ihren Datenverkehr auf eine oder mehrere URLs um.
Dies kann insbesondere dann interessant sein, wenn Sie neue Seiten auf Ihrem Server hosten.

Multi-variater Test:
Ein multi-variater Test wird verwendet, um zu messen, wie sich mehrere geänderte Elemente auf einer Seite auswirken. Sie können beispielsweise auf Ihrer Webseite einen Banner, die Farbe eines Textes oder andere Designelemente verändern. Durch den multi-variaten Test können Sie dann überprüfen, welche Kombination die beste Leistung erzielt hat.

So führen Sie einen A/B-Test durch

Für einen AB-Test benötigen Sie zunächst zusätzliche Informationen, die Ihnen helfen, Probleme Ihrer Conversion Rate zu identifizieren und das Nutzerverhalten zu verstehen.

  1. Für einen erfolgreichen A/B-Test ist eine Hypothese der erste Schritt. Handelt es sich bei dem festgestellten Problem zum Beispiel um eine hohe Drop-out-Rate auf einem Anmeldeformular, könnte die Hypothese wie folgt lauten: "Die Farbänderung des Anmeldebuttons von grün nach weiß erhöht die Anzahl der registrierten Anmeldungen."
    Welche Elemente beim Testen berücksichtigt werden sollen, hängen stark von Unternehmen, Branche und dem Produkt ab. Jedoch lassen sich die Elemente grob in Titel und Überschriften, Bilder, Buttons, Formulare und Seitenstruktur unterteilen.

  2. Nachdem die Hypothese definiert wurde, wird ein Projektteam für den A/B-Test gebildet. Im Team werden die Testhypothesen nach Priorität geordnet. Anschließend wird eine Roadmap erstellt.

  3. Die Ausführung eines Tests variiert je nach der gewählten AB Testing-Methode und der Funktionalität. Einige AB-Test-Tools sind komplex und erfordern die Hilfe von technischen Experten, um den Quellcode der zu testenden Seiten modifizieren zu können. Welche AB Testing-Lösung und welche Vorgehensweise gewählt wird, hängt vom Entwicklungsstand und den Ressourcen des jeweiligen Unternehmens ab. Jedes Unternehmen ist individuell verschieden, so dass eine Lösung gewählt werden muss, die sich an die Bedürfnisse und Anforderungen des Unternehmens anpasst.

  4. Nach dem Testen erfolgt die Auswertung der Ergebnisse.

  5. Darüber hinaus sollten die Tests dokumentiert und archiviert werden.

  6. Wenn eine Variante eine weitaus bessere Leistung als die Originalversion erreicht, sollte sie in Betrieb genommen werden. Zudem muss geprüft werden, ob der im Test ermittelte Vorteil langfristig erhalten bleibt.

A/B-Testing ist ein Optimierungsprozess, der kontinuierlich durchgeführt wird. Nach jedem Test werden Rückschlüsse gezogen, die dann zu neuen Testhypothesen führen.
Es ist ein Instrument zur Verfolgung einer Conversion Rate Optimierungsstrategie, sollte aber nicht losgelöst von anderen Aktivitäten wie beispielsweise Web Analytics, Usability-Tests oder Kundenfeedback durchgeführt werden.

A/B-Test-Tools

Zwei Beispiele für A/B-Test-Tools sind Google Optimize und Adobe Target. Google Optimize ist Teil der Google Marketing Plattform und hat gegenüber anderen Testing Tools den Vorteil, dass es mit anderen zahlreichen Google Produkten verknüpft ist, wie beispielsweise Google Analytics oder Google Ads. Google Optimize ist die kostenlose Variante, die bereits breit aufgestellt ist. Für komplexere Tests bietet die kostenpflichtige Variante, Google Optimize 360, mehr Features, die Durchführung von mehreren Tests gleichzeitig und mehr Kombinationen bei multi-variaten Tests.

Adobe Target funktioniert besonders bei jenen Nutzern gut, die bereits Adobe Analytics nutzen. Neben A/B-Tests, die mit vorhandenen Schritt-für-Schritt Anleitungen einfach einzurichten sind, gehören multi-variate Tests, Geo-Targeting und automatisierte Personalisierungen zu den Kernfunktionen von Adobe Target.

Fazit

Die Verwendung von A/B-Tests ist eine wirkungsvolle Methode, um die Conversion Rate Ihrer Website zu erhöhen und die Reaktion Ihrer Nutzer auf ein Design oder einen Inhalt zu messen, ohne die Erfahrung Ihrer Nutzer zu stören oder lästige Feedback-Umfragen zu verschicken. Es ist eine wertvolle Ressource für jeden, der in einer Online-Umgebung Entscheidungen trifft.

Auch Jeff Besoz, CEO von Amazon ist von A/B-Tests überzeugt:

“If you double the number of experiments you do per year you're going to double your inventiveness.”

zu Deutsch: "Wenn Sie die Anzahl der Experimente, die Sie pro Jahr durchführen, verdoppeln, werden Sie Ihren Erfindungsreichtum verdoppeln."

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