Was ist ein A/B-Test?
Definition
A/B-Testing ist eine Marketing-Analysemethode, die verwendet wird, um verschiedene Versionen von Webseiten, E-Mails oder Beiträgen in sozialen Netzwerken zu bewerten. Ihr Hauptziel ist es, die Version zu bestimmen, die die besten Ergebnisse erzielt (Besucherzahlen, Aktionsrate der Besucher, durch eine Seite generierter Umsatz).
Konkret werden zwei Präsentationen erstellt und verschiedenen Benutzergruppen präsentiert, dann werden die Leistungen jeder Gruppe analysiert. Die Zuweisung der Benutzer zu einer Gruppe und die Leistungsanalyse erfolgen über das verwendete Tool.
Warum einen A/B-Test starten?
Die Conversion erhöhen, indem Reibungsverluste auf Ihrem Kundenpfad beseitigt werden.
Ihre Benutzer, deren Bedürfnisse und Erwartungen besser kennenlernen.
Zuverlässige Daten sammeln, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.
Ihren Return on Investment (ROI) erhöhen, indem die vitalen Teile Ihres Produkts optimiert werden.
Die verschiedenen Arten von A/B-Tests
Hier sind die Haupttypen von A/B-Tests, die Sie je nach Bedarf anpassen können:
Split Testing
Hier, zwei verschiedene Versionen des getesteten Produkts werden einem gleich grossen Nutzerpanel präsentiert. Diese 50/50-Verteilung erleichtert den Vergleich von Konversionsraten oder der Anzahl Klicks auf bestimmte Elemente. Sie ist ideal zur Bewertung von neuen Website-Versionen, Design- oder Logo-Änderungen sowie Formularvorschlägen für bestehende Kunden oder Interessenten des Unternehmens.
Multivariater Test (MVT)
Dieser Test ermöglicht es, eine unbegrenzte Anzahl von Elementen zu kombinieren auf einer einzigen Seite (Textformulierung, Schaltflächenfarbe, Anordnung der Oberflächenelemente, …) und die am besten funktionierende Kombination zu analysieren. Ein starker Traffic ist eine Voraussetzung für die erfolgreiche Durchführung dieses Tests.
Test A/A
Bei einem A/B-Test werden eine oder mehrere Varianten einer Website generiert. Jeder Seitenbesucher wird auf eine der Versionen geleitet. Das Hauptziel des A/A-Tests ist es, sicherzustellen, dass der Prozess der Besucherzuweisung zu den verschiedenen Varianten fair ist und dass die Ergebnisse des A/B-Tests zuverlässig sind. Theoretisch sollten die beiden identischen Versionen ähnliche Ergebnisse liefern. Werden signifikante Unterschiede zwischen den beiden identischen Versionen festgestellt, könnte dies auf Probleme bei der Testimplementierung hinweisen, wie Auswahlverzerrungen oder technische Fehler.
Mehrseitiger Test
Der mehrseitige Test konzentriert sich auf mehrere geänderte Elemente auf mehreren verschiedenen Seiten, die Verkaufs- oder Konversionspfade als Ganzes erforschen.
Stellen Sie sich eine E-Commerce-Website vor, die Kleidung online verkauft. Ihr Ziel ist es, die Konversionsrate über den gesamten Kauf-Funnel hinweg zu verbessern. Hier ist ein konkretes Beispiel für einen mehrseitigen Test:
Startseite : Die Variante könnte verschiedene Layouts testen, wobei Aktionen, Neuheiten oder Bestseller hervorgehoben werden.
Kategorieseite :
Variante 1: Produkte als Liste mit sichtbaren Filtern anzeigen.
Variante 2: Produkte in einer Rasteransicht mit weniger sichtbaren Filtern anzeigen.
Warenkorbseite :
Variante 1: Das Layout vereinfachen, indem Ablenkungen entfernt und der Zahlungsbutton hervorgehoben wird.
Variante 2: Express-Zahlungsoptionen mit Drittanbietern anbieten (wie PayPal oder Apple Pay).
Start und Funktionsweise der Tests
Vorbereitung der Tests
Um eine A/B-Testing-Kampagne erfolgreich durchzuführen, muss das Unternehmen über eine vielfältige Palette von Medien verfügen, wie Webseiten, E-Mails, Landingpages oder Newsletter. Jedes Medium muss ein spezifisches, definiertes Ziel vor der Veröffentlichung haben, um präzise Messungen zu ermöglichen und die Effektivität der Kampagne sicherzustellen.
Funktionsweise der Tests
Wie bereits erwähnt, ermöglicht A/B-Testing Ihnen, die aktuelle Version eines Elements Ihrer Seite mit einer oder mehreren alternativen Varianten zu vergleichen.
Ihr Publikum wird somit zufällig den verschiedenen getesteten Varianten ausgesetzt, bis die leistungsstärkste Variante für Ihre spezifischen Ziele (Engagement, Klicks, Hinzufügen zum Warenkorb, etc.) identifiziert ist.
Entwicklung einer Strategie
Um eine erfolgreiche Testphase durchzuführen, ist es notwendig, im Vorfeld eine klare Strategie festzulegen. Hier sind einige Schlüsselschritte:
Präzise Ziele definieren (Verbesserung der Konversion, Erhöhung der Kundenbindung, etc.)
Einen Audit durchführen um die Stärken und Schwächen der Website zu identifizieren. Sie können zum Beispiel Tools wie Google Analytics verwenden, um die aktuelle Leistung der Website zu verstehen und die Reibungspunkte auf Ihrem Produkt zu analysieren.
Optimierungsszenarien entwickeln basierend auf den Erkenntnissen und identifizierten Möglichkeiten.
Eine Roadmap erstellen indem die Prioritäten definiert und die durchzuführenden Testarten festgelegt werden.
Tests durchführen gemäss dem erstellten Plan und mit den Massnahmen beginnen.
Die Ergebnisse analysieren der A/B-Tests, während die Experimente fortgesetzt werden.
Die Ergebnisse kommunizieren an die betroffenen Teams zur Analyse und Entscheidungsfindung.
Mechanismen zur Besucherverteilung spezifisch für A/B-Testing
Besuchersegmentierung
Dieser Mechanismus ist vor dem Start des Tests einzurichten und hängt von den Zielkundenvertikalen ab. Er beinhaltet die Kategorisierung der Besucher in homogene Gruppen basierend auf spezifischen Merkmalen wie Verhalten, Demografie oder andere relevante Variablen.
Dies ermöglicht dem A/B-Test, die Auswirkungen zu bestimmen, die eine bestimmte Komponente innerhalb einer bestimmten Nutzerpopulation verursachen kann.
Test Bandit (Multi Armed Bandit)
Der Bandit-Test ist ein dynamischer Ansatz, der adaptiv die Umleitung des Traffics basierend auf den im Laufe der Zeit beobachteten Leistungen anpasst.
Konkret, je vielversprechender eine Präsentation erscheint, desto mehr Websitetraffic wird auf sie gelenkt, wodurch die Effizienz des Tests im Laufe der Zeit maximiert wird.
Client-Side/Server-Side Methoden: Was soll man wählen?
Client-Side Vs Server-Side
Es gibt zwei unterschiedliche technische Ansätze, um einen A/B-Test zu implementieren. Oft bestimmt das verwendete Tool, welcher Ansatz zu wählen ist:
Der Client-Side-Ansatz eignet sich besonders für Marketing-Teams, die für die Optimierung der Conversion verantwortlich sind. Die Variationen werden direkt im Browser des Benutzers angewendet, ohne serverseitige Intervention. Dies ermöglicht eine schnelle Implementierung, grosse Flexibilität und eine ideale Reaktivität für Tests, die häufige Änderungen erfordern. Zum Beispiel könnte ein Client-Side-Test darin bestehen, die Farbe eines Call-to-Action-Buttons zu ändern oder verschiedene Bilder auf einer Produktseite zu testen.
Der Server-Side-Ansatz, ist für technische Teams geeignet, die es vorziehen, direkt aus ihrer Entwicklungsumgebung zu arbeiten und Experimente an Anwendungen durchzuführen. Die Änderungen erfolgen direkt serverseitig, was komplexere Tests ermöglicht, die wesentliche Änderungen auf Backend-Ebene erfordern. Zum Beispiel könnte ein Server-Side-Test Änderungen im Zahlungsprozess beinhalten, wie die Einführung einer neuen Liefermethode oder die Berechnung der Versandkosten basierend auf verschiedenen Kriterien.
Die hybride Methode
Für bestimmte Unternehmen kann ein hybrider Ansatz, der beide Methoden kombiniert, die ideale Lösung sein. Dies bietet die Flexibilität und Reaktivität der Client-Seite, während die strenge Kontrolle der Server-Seite für sicherheits- und datenschutzrelevante Aspekte erhalten bleibt.
Erfolg und Fehlervermeidung
Schlüssel für einen erfolgreichen A/B-Test
Klare Ziele und die entsprechenden KPIs festlegen.
Die Priorität der Tests bestimmen und eine Roadmap entwickeln.
Tests bei Bedarf segmentieren.
Das Besucherverhalten analysieren, um Optimierungshypothesen zu formulieren (unter Verwendung von Software wie
Fullstory).
Häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt
„Quick Wins“ zugunsten grossangelegter Tests vernachlässigen.
Nutzerfeedback vor dem Start der Tests nicht berücksichtigen.
Die falschen KPIs zur Optimierung auswählen.
Zu viele Parameter gleichzeitig testen.
Den Zeitpunkt für das Beenden eines Tests nicht kennen.
Fazit
Bestimmung des Abbruchs eines Tests
Zuverlässige Indikatoren in einem A/B-Test zu erhalten, braucht Zeit. Üblicherweise, wird eine Änderungsentscheidung mit einem statistischen Vertrauensniveau von mindestens 95% getroffen. Der Abbruch des Tests hängt auch von der Grösse der Besucherstichprobe ab, die ausreichend gross für eine relevante Analyse sein muss: sobald die Ergebnisse wenig oder keine Variation zeigen, kann man davon ausgehen, dass die maximale Conversion-Rate für den gegebenen Zeitraum erreicht wurde.
Es ist auch entscheidend, die Testphase nicht auf einem unvollständigen Verkaufszyklus zu basieren, da dies die Ergebnisse verfälschen könnte. Es wird daher empfohlen, den Test über ein bis zwei Verkaufszyklen beizubehalten.
Wesentliche A/B-Testing-Tools
Schliessen wir diesen Leitfaden zum A/B-Testing ab, indem wir die verschiedenen verfügbaren Tools betrachten.
Upflowy ist ein No-Code-Drag-&-Drop-Tool, das die Gestaltung und Optimierung von Web-Erlebnissen ermöglicht. Der Editor des Tools ist ohne technische Kenntnisse zugänglich und bietet Zugang zu zahlreichen Elementen (A/B-Test, Formularerstellung, bedingte Logik). Die Software verbindet sich über ihre API mit mehr als 3000 Anwendungen.
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