Was ist A/B-Testing?

Definition: A/B-Testing ist ein Online-Experiment, für Websites, Mobile Apps oder Online-Werbung (unter anderem), das ermöglicht, potenzielle Verbesserungen im Vergleich zu einer Kontroll- (oder Original-) Version zu testen. Kurz gesagt zeigt A/B-Testing dank statistischer Analysen, welche Version besser bei Ihren Website-Besuchern ankommt.

Einführende Artikel für Ihre ersten Schritte mit A/B-Testing:

• 4 Basic A/B Testing Tips for Beginners
• A Dozen Thoughts on A/B Testing for Beginners
• A Beginner’s Guide To A/B Testing: An Introduction
• How to Run A/B Tests That Give Your Business Big Wins
• The Beginner's Guide to Simple A/B Testing
• How to Accelerate Sales With A/B Testing

Warum SIE A/B Testing einführen sollten? Gegenfrage: Sind Sie vollkommen zufrieden mit der Nutzung Ihres hart erarbeiteten Website-Traffics? Mit einem hohen Traffic-Volumen sind höhere Conversion Rates viel kostengünstiger zu erzielen und bieten hohes ROI-Potenzial. Das ist aber noch nicht alles, hier einige weitere Vorteile:

• Mit jedem Test lernen Sie Ihre Besucher besser kennen: was sie mögen, wie sie sich verhalten, ihre Bedürfnisse und Gewohnheiten.
• Entscheidungen nach Ihrem Bauchgefühl haben in Ihrer Marketingstrategie keinen Platz mehr, indem Sie experimentieren und alles testen.
• Dank der Ergebnisse Ihrer A/B-Tests investieren Sie Ihre Zeit und Ihr Geld optimal, in das, was Ihre Besucher am meisten anspricht.

Hier konkrete Beispiele für Fragen, die Sie mit A/B-Testing beantworten können:

• Welche Elemente beeinflussen Umsatz, Conversion und Nutzerverhalten?
• Lieber Lang- oder Kurzformen nutzen?
• Sollten neue Funktionen eingeführt werden?
• Welche Artikelüberschriften sind am publikumswirksamsten?
• Welche Glieder Ihrer Conversion-Kette sind die schwächsten?

A/B-Testing Beispiele von führenden Websites

• A/B testing: five informative case studies
• Behave (formerly Which test won)
• How we made $1 million for Moz (formerly SEOmoz)—using landing page optimization and email marketing
• Eight user testing case studies that achieved amazing results
• 4 Case Studies to Inspire Your A/B Testing

Hohe Besucherzahlen sind toll – aber nur wenn sie optimal genutzt werden. Und hier kommt CRO ins Spiel.

Die besten Ratgeber für Conversion Rate Optimierung :

• The Beginner’s Guide to Conversion Rate Optimization (Qualaroo)

• The Definitive Guide to Conversion Rate Optimization (Quicksprout)
• Conversion Rate Optimization Techniques (100+ Techniques and Free PDF) (Note: Lots of ideas to test in there)
• The Beginner’s Guide to Conversion Rate Optimization (ConversionXL)
• The A-Z Guide to Conversion Rate Optimization
• The Definitive How-To Guide For Conversion Rate Optimization
• What you have to know about conversion optimization
• The Conversion Optimization Rulebook
• Widerfunnel’s case studies

A/B-Testing steht und fällt mit dem zugrunde liegenden Prozess. Es handelt sich um eine wissenschaftliche Methode. Der Prozess muss deshalb präzise definiert werden und auf die nützlichsten Tests fokussiert werden.

Jedes Unternehmen hat seinen eigenen Prozess, aber er ähnelt in der Regel dem folgenden:

A/B-Testing kann grundsätzlich für alles auf Ihrer Website genutzt werden:

Auch wenn die Beispiele zahlreich sind, fehlt manchmal die Inspiration. Deshalb ein paar A/B-Testing Ideen für Sie.

Zuvor aber eine kleine Warnung: Was bei anderen funktioniert hat, ist nicht unbedingt die richtige Lösung für Sie. Sie sollten also nicht blind den Beispielen folgen, sondern analysieren, was für Sie relevant ist und ob und wie die Lösung auf Ihr Unternehmen angepasst werden kann.

A/B-Testing Ideen – Lassen Sie sich inspirieren :

• How to come up with A/B testing ideas using quantitative data
• 150+ A/B email split testing ideas you can use today
• 50 Split Testing Ideas (You Can Run Today!)
• 19 Obvious A/B Tests You Should Run on Your Website
• 12 Simple A/B Tests You Should Be Running Right Now to Increase Sales or Leads

A/B-Testing kann schwierig sein… und ist leicht zu vermasseln. Es ist deshalb nützlich, sich darüber im Klaren zu sein, was schief gehen könnte, und Sicherheitsmaßnahmen zur Hand zu haben. Zum Glück sind beide Themen bereits gründlich bearbeitet worden.

Erhöhen Sie Ihre Erfolgschancen und lernen Sie von Best-Practice-Beispielen und Fehlern der Anderen. Aber Vorsicht, wie immer sollten Sie austesten, was am besten auf Ihre Situation zutrifft.

A/B-Testing basiert auf statistischen Methoden. Sie brauchen kein Statistik-Experte zu sein, aber eine kleine Auffrischung in diesem Bereich ist von Nutzen und erhöht die Erfolgschancen erheblich.

Dem A/B-Testing liegen zwei grundsätzliche statistische Methoden zugrunde. Sie unterscheiden sich nicht nach Qualität sondern nach Einsatzgebiet. 

A/B-Testing Statistiken entschlüsselt

• Ignorant No More: Crash Course on A/B Testing Statistics

• A/B Testing Tech Note: determining sample size
• Speed vs. Certainty in A/B Testing
• How Not To Run An A/B Test
• Statistical Significance Does Not Equal Validity (or Why You Get Imaginary Lifts)
• What is the difference between Bayesian and frequentist statisticians?

Sei es Projekt-Management, Berechnung von Testgruppengröße oder Testdauer, Toolkits für Ihre Prozesse oder weiteres – anbei die Hilfsmittel für Ihren Erfolg.

Ergänzen Sie Ihre A/B-Testing Software mit folgenden Tools

Bleiben Sie auf dem Laufenden in der schnell wandelnden Welt der CRO. Eine gute Methode dafür ist, den besten Experten zu folgen. Hier einige Twitter-Accounts, sowie eine Liste der Experten, falls Sie allen folgen möchten (nicht zu vergessen @kameleoonrocks!).

Wenn Sie nicht die nötigen Ressourcen haben aber trotzdem A/B-Tests durchführen möchten, hier einige der besten Agenturen:

PS: Wir bieten ein A/B-Testing-Tool, aber auch die komplette Durchführung der Tests, wie die Erfolgsstorys unserer Kunden zeigen.