Was Sie wissen müssen, bevor Sie mit A/B-Testing beginnen
Marketing-Teams, die eine Experimentier-Kultur eingeführt haben, wissen, dass sie ihre UX-Entscheidungen auf zuverlässige Daten und nicht auf subjektive Vermutungen und Annahmen stützen müssen, um ihren Besuchern eine qualitative Online Experience zu bieten. Die Einführung von A/B-Testing macht es Ihnen leichter dies zu erreichen, da Sie feststellen können, was wirklich funktioniert und die besten Entscheidungen für Ihr unternehmen treffen können.
Allerdings ist A/B-Testing eine Methode, die eine präzise Vorgehensweise erfordert, und es dauert ein wenig, bis man sich mit der Anwendung vertraut gemacht hat. Welche Bedingungen sind erforderlich, um einen zuverlässigen A/B-Test durchzuführen? Und welche unterschiedlichen Arten von A/B-Tests können Sie durchführen?
In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundlagen und den wichtigsten Elementen befassen, die Sie verstehen müssen, bevor Sie relevante Experimente durchführen und eine erfolgreiche A/B-Teststrategie entwickeln können.
1 Was ist A/B-Testing?
Ein A/B-Test ist ein Online-Experiment, das auf einer Website, in einer App oder auf einem anderen Online-Kanal durchgeführt wird, um potenzielle Verbesserungen an einem Element im Vergleich zu einer Kontroll-Version zu testen. Der Test zeigt Ihnen anhand einer statistischen Analyse, welche Version für Ihre Besucher am effektivsten ist.
DIE WICHTIGSTEN VORTEILE VON A/B-TESTING
A/B-Testing ist eines der stärksten Tools, die Marketing-Teams zur Verfügung stehen. Es ermöglicht Ihnen, die gesamte User Experience auf Ihrer Website zu optimieren, um die Bindung zu Ihren Besuchern zu pflegen und sie zur Conversion zu animieren. Einige weitere Vorteile:
- Erhalten Sie ein besseres Verständnis für Ihre Besucher, indem Sie analysieren, wie sich die verschiedenen Elemente Ihrer Website auf deren Verhalten auswirken.
- Beseitigen Sie Subjektivität und stützen Sie Ihre Entscheidungen auf zuverlässige Daten, indem Sie alle Optimierungshypothesen gründlich untermauern.
- Konzentrieren Sie Ihre Entscheidungen auf das, was dank den Erkenntnissen, die Sie aus Ihren Tests gewinnen, für Ihre gesamten Besucher am besten funktioniert.
WIE ES FUNKTIONIERT
Betrachten wir ein Beispiel: Sie fragen sich, wie die Anzeige der Anzahl noch vorrätiger Artikel die Besucher Ihrer Produktseite beeinflussen würde.
Um die beste Version Ihrer Produktseite zu ermitteln können Sie einen A/B-Test durchführen, wofür Sie zwei Versionen der Seite erstellen. Der gesamte Traffic, der auf dieser Seite eingeht, wird zufällig und gleichmäßig auf beide Versionen verteilt, ohne dass die Besucher etwas davon merken.
Sobald der Test ein geeignetes Niveau an Zuverlässigkeit erreicht hat, können Sie die Ergebnisse analysieren und sehen, welche Version das beste Ergebnis erzielt hat. Abschließend können Sie die Änderung endgültig machen, indem Sie Ihren gesamten Traffic auf die erfolgreichere Variante umleiten und dann können Sie mit dem nächsten Test fortfahren :-)
IDENTIFIZIEREN SIE, WAS AUF IHRER WEBSITE OPTIMIERT WERDEN KANN
Was können Sie testen? Die Antwort ist einfach: So gut wie alles. Jedes Element Ihrer Website kann getestet werden: komplette Seiten, Formulare, Bilder, Texte, Call-to-Actions (CTAs), Links, Banner und noch viel mehr.
Sie können alle Optimierungsmöglichkeiten prüfen, die geeignet sind, um die User Experience zu verbessern:
- Position, Größe und Design von CTAs
- Anzahl und ideale Anzahl der Schritte im Conversion Funnel
- Format und Umfang der Mitteilungen, ...
2 Was sind die Voraussetzungen für die Durchführung einer A/B-Teststrategie?
Ihre A/B-Tests müssen nach einer exakten Vorgehensweise durchgeführt werden, um Ihre Ideen zu priorisieren und statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
EINE TESTING-ROADMAP ERSTELLEN
Es ist wichtig, Ihre Tests zu planen, um Ihrer Optimierungsstrategie eine Struktur zu geben. Die Priorisierung Ihrer Aktionen ermöglicht es Ihnen, das Beste aus ihrer Website und Ihrer Struktur herauszuholen. Um eine Roadmap zu erstellen, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt ist, müssen Sie
- sich für das Ziel Ihrer Tests entscheiden: ob Sie Conversion, Engagement oder Kundentreue steigern sollen. Das Setzen klarer Erwartungen ist für die Bewertung Ihrer Resultate unerlässlich.
- sich für die KPIs Ihrer Tests entscheiden: zum Beispiel durchschnittliche Besuchsdauer, Klickrate, Anzahl der Seitenaufrufe. Die KPIs müssen sorgfältig anhand Ihrer Testziele aufgewählt werden.
- Ihre Roadmap-Tests priorisieren: um jedem Ihrer A/B-Tests eine Priorität zuzuordnen , können Sie verschiedene Kriterien wie z.B. ihr Potenzial, ihre Bedeutung und ihre Umsetzbarkeit untersuchen.
- die Ergebnisse kommunizieren: egal ob vor oder nach dem Test, die Kommunikation mit Ihrem Team und anderen Beteiligten ist wichtig, um eine kontinuierliche Entwicklung zu fördern.
EIN STARKES TRAFFIC-VOLUMEN ZUWEISEN
Ein wichtiger Faktor für zuverlässige Tests ist die Menge der verfügbaren Daten. Wir können Ihnen keine genauen Zahlen nennen, aber beachten sie die Faustregeln:
- Bei weniger als 10.000 monatlichen Besuchern werden die Tests nur bei sehr spezifischen Elementen (CTAs, Formulare) und auf den am stärksten besuchten Landing Pages funktionieren.
- Bei 10.000 bis 200.000 monatlichen Besuchern können Sie mehr A/B-Tests durchführen, diese benötigen aber oft etwas Zeit, um Ergebnisse zu liefern.
- Bei 200.000 bis 1 Million monatlichen Besuchern ist Ihr Traffic hoch genug für A/B-Testing. Möglicherweise haben Sie noch Probleme mit den Seiten, die weniger Besucher anziehen, wie z.B. das Ende des Conversion Funnels.
- Bei mehr als 1 Million monatlichen Besuchern ist der Traffic selten ein Problem.
3 Welche unterschiedlichen Arten von A/B-Tests können Sie durchführen?
Es gibt verschiedene Arten von A/B-Tests, je nach Ihren Zielen und Bedürfnissen. Hier finden Sie eine Einführung in die verschiedenen Methoden, die verwendet werden können.
MULTIVARIATE TESTING (MVT)
Manchmal kann es nützlich sein, mehrere Änderungen an einem Element Ihrer Seite zu testen. Zum Beispiel das Wording und die Farbe eines CTA oder das Bild und das Wording eines Banners. Ein Multivariate Test ermöglicht es Ihnen, all diese Optimierungen mit einem einzigen Experiment zu testen.
Wann sollten Sie einen Multivariate Test (MVT) durchführen?
Allerdings erfordert ein Multivariate Test sehr hohen Traffic, um tatsächlich eine statistische Aussagekraft zu erzielen. Sie werden so viele Variationen haben, wie es Kombinationen von getesteten Elementen auf Ihrer Seite gibt. Für weitere Einzelheiten haben wir einen ganzen Artikel über Multivatiate Testing für Sie zum Lesen bereitgestellt.
A/B/n-Testing
Ein A/B/n-Test ermöglicht es Ihnen, die Optimierungshypothesen einer Seite auf Ihrer Website zu testen. Sie können z.B. sechs Variationen einer Seite testen indem Sie einen A/B/C/D/E/F-Test durchführen.
Wann sollten Sie A/B/n-Tests durchführen?
Ein A/B/n-Test ist nützlich, wenn Sie mehrere Versionen einer Seite testen möchten, wobei jede Version deutliche Unterschiede aufweist (allgemeines Layout, Design, usw.).
Der Unterschied zu einem MVT besteht darin, dass der Multivariate Test lediglich Variationen mit allen Kombinationen der Elemente erzeugt, die Sie auf der Seite ändern möchten. Wenn Sie das Layout einer Seite grundlegend ändern oder umfangreiche Designänderungen vornehmen möchten, ist es sinnvoller einen A/B/n-Test durchzuführen.
DYNAMIC TRAFFIC ALLOCATION TESTS (ODER MULTI-ARMED BANDIT ALGORITHMEN)
Bei der dynamischen Traffic-Aufteilung leitet ein Algorithmus Ihre Besucher automatisch und schrittweise auf die erfolgreiche Variante des Tests um.
Bei einem Standard-Test wird der Traffic gleichmäßig auf jede Variante verteilt, bis der Test abgeschlossen ist. Wenn also zwei Arten von CTAs getestet werden, werden 50% der Besucher der Variation A und der Rest der Variation B zugewiesen. Bei der dynamischen Traffic-Aufteilung kann sich die Verteilung je nach Leistung des getesteten Elements ändern. Wenn Variante B eine hohe Conversion Rate aufweist, wird die Traffic-Aufteilung automatisch angepasst. Für weitere Einzelheiten können Sie unseren Artikel über dynamische Traffic-Aufteilung lesen.
Wann sollten Sie die dynamische Traffic-Aufteilung nutzen?
Die dynamische Traffic-Aufteilung ist in zwei spezifischen Fällen relevant:
- Bei Tests über einen begrenzten Zeitraum: Sie werden schneller einen größeren Teil Ihres Traffics an die Gewinnvariante weiterleiten und Ihr Conversion Potenzial maximieren.
- Für Tests, deren Ergebnisse Sie nicht genau verfolgen: Der Algorithmus ermöglicht es Ihnen, den Test zu Beginn zu konfigurieren und ihn dann laufen zu lassen. Die Lernzeit des Algorithmus wird länger sein, aber der Traffic wird kontinuierlich auf die beste Variante gelenkt.
Um die dynamische Traffic-Aufteilung nutzen zu können, müssen Sie jedoch ein großes Besuchervolumen haben, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Sie sollte daher zu strategischen Zeitpunkten eingesetzt werden und Vermarkter müssen dies bei der Analyse ihrer Ergebnisse berücksichtigen.
Wie in diesem Artikel beschrieben, ist A/B-Testing kein Prozess, bei dem Sie improvisieren können: Um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, müssen Sie Ihre Tests priorisieren, ihnen hohen Traffic zuweisen und für Ihre Ziele die optimale Methode wählen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie fundierte Entscheidungen treffen und die Conversion und das Engagement Ihrer Besucher optimieren.
