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Lexikon A/B-Test

Definition A/B-Test

A/B-Tests, auch Split-Test oder Bucket-Test genannt, sind eine Methode, um Webseiten zu verbessern. Dabei erstellt man zwei oder mehr Versionen einer Webseite oder Werbekampagne und vergleicht sie miteinander. Das Ziel ist es, herauszufinden, welche Version die besten Ergebnisse bringt.

Durch das genaue Testen von verschiedenen Designelementen, Inhalten oder Funktionen kann man Schwächen der Webseite erkennen und verbessern. Das Ziel ist es, die Benutzererfahrung (User Experience, UX), die Conversion-Raten und letztendlich den Erfolg der Webseite oder Kampagne zu steigern.

Inhaltsübersicht

Beispiele und Möglichkeiten A/B-Test

A/B-Tests werden in verschiedenen Situationen eingesetzt. Man kann nicht nur das gesamte Layout einer Webseite vergleichen, sondern auch einzelne Buttons für Handlungsaufforderungen (Call to Actions, kurz CTA).

Einige Beispiele für A/B-Tests sind:

  • CTA-Buttons: Man kann verschiedene Farben, Texte oder Positionen des Call-to-Action-Buttons testen, um herauszufinden, welche Version die meisten Benutzer dazu bringt, auf den Button zu klicken.
  • Bilder: Das Testen verschiedener Produktbilder kann zeigen, welche Variante die besten Verkaufszahlen generiert.
  • Content: Unterschiedliche Texte, Überschriften oder Beschreibungen können getestet werden, um die Nutzerinteraktion und das Engagement zu verbessern.
Ergebnisse eines A/B-Tests der Seite Airbnb.
Ergebnisse eines A/B-Tests der Seite Airbnb. Quelle: https://goodui.org/leaks/

Wie funktioniert ein A/B-Test? Vorgang eines A/B-Tests

1
Zieldefinition

Zuerst wird das Ziel des A/B-Tests festgelegt. Zum Beispiel könnte es darum gehen, die Anzahl der Klicks auf einen Button zu verbessern oder mehr ausgefüllte Formulare zu erhalten.

2
Erstellung der unterschiedlichen Varianten

Es werden zwei oder mehr Variationen der zu testenden Seite oder Werbekampagne erstellt, wobei jede Variation eine bestimmte Änderung enthält. Das kann ein unterschiedliches Farbschema, verschiedene Schriftarten, Platzierung von Elementen oder verschiedene Inhaltsvarianten sein.

3
Zuteilung der Besucher

Die Besucher werden zufällig den verschiedenen Variationen zugewiesen. Das wird auch als Randomisierung bezeichnet. Eine Hälfte der Besucher sieht beispielsweise die ursprüngliche Version (A), während die andere Hälfte eine der Variationen (B, C, etc.) sieht.

4
Datenerfassung

Während des Tests werden relevante Nutzerdaten wie Klickverhalten, Conversion-Raten, Traffic, Absprungrate und Verweildauer erfasst.

5
Auswertung

Nach einer ausreichenden Testdauer werden die gesammelten Daten analysiert. Es werden statistische Methoden angewendet, um festzustellen, welche Variation die besten Ergebnisse erzielt hat. Die Analyse kann beispielsweise auf Signifikanztests oder Konfidenzintervallen basieren.

Schematische Darstellung der Funktionsweise eines A/B-Tests
Schematische Darstellung der Funktionsweise eines A/B-Tests

Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, ist es wichtig, genügend Daten zu sammeln: A/B-Tests sollten über einen ausreichenden Zeitraum und mit einer ausreichenden Anzahl von Besuchern durchgeführt werden. Zudem müssen die beiden Versionen zeitgleich getestet werden, da sonst kein direkter Vergleich zwischen den beiden Seiten gezogen werden kann: Eventuell gab es in Woche A einen wichtigen Feiertag und daher kamen die vielen Conversions zustande.

Eine weitere Empfehlung für A/B-Tests ist, nicht zu viele Elemente auf einmal zu testen: Vergleicht man zwei komplett unterschiedliche Webseiten miteinander, kann man nicht mehr genau feststellen, warum Seite A besser lief als Seite B. Hier ist es sinnvoller, nur wenige Elemente oder nur eines abzuändern und zu vergleichen. Damit können kausale Rückschlüsse besser gezogen werden, d.h. ob diese Änderung tatsächlich der Grund für eine Verbesserung oder Verschlechterung der Performance war.

Bedeutung und Einsatz A/B-Test im Online-Marketing

Die Bedeutung von A/B-Tests auf das Online-Marketing sind signifikant und vielfältig – grundsätzlich ermöglicht es diese Testmethode, die Online-Marketing-Bemühungen gezielt zu verbessern und auf datengestützten Erkenntnissen aufzubauen.

  • Konkret helfen A/B-Tests dabei, die Erfolgsraten von verschiedenen Elementen wie Landingpages, Anzeigen und E-Mails zu steigern. Durch das Testen und Optimieren von Dingen wie Handlungsaufrufen, Angeboten und anderen Elementen können mehr Besucher zu Kunden oder potenziellen Interessenten umgewandelt werden.
  • Die Verbesserung dieser Erfolgsraten führt zu einer effizienteren Nutzung des Marketing-Budgets, da weniger Werbebudget auf unwirksame Elemente verschwendet wird. A/B-Tests erlauben es auch, verschiedene Versionen von Anzeigen oder Inhalten auf spezifische Zielgruppen anzupassen, was besonders nützlich ist. So kommt es zu weniger Streuverlusten.
  • Besonders wertvoll sind A/B-Tests für Pay-per-Click-Anzeigen (PPC), bei denen unterschiedliche Anzeigentexte, Bilder oder Ziel-URLs getestet werden können, um herauszufinden, welche Anzeigen die besten Klickraten oder Conversionen erzielen.
  • Im Bereich des E-Mail-Marketings ermöglichen A/B-Tests die Optimierung von Betreffzeilen, Absendern, Inhalten und Versandzeiten. Das führt zu einer höheren Öffnungsrate und besseren Ergebnissen für E-Mail-Kampagnen.

Insgesamt helfen A/B-Tests also, das Beste aus der Webseite, den Kampagnen oder den E-Mails herauszuholen und sie kontinuierlich zu verbessern. Dieses Prinzip der kontinuierlichen Analyse und Verbesserung nennt sich auch KVP (kontinuierlicher Verbesserungsprozess).

Beispielhafter A/B-Test für unterschiedliche Newsletter-Versionen
Beispielhafter A/B-Test für unterschiedliche Newsletter-Versionen (Quelle: CleverReach)

FAQ Häufige Fragen zu A/B-Tests

Was sind A/B-Tests?

A/B-Tests (auch Split-Test oder Bucket-Test genannt) sind eine Methode zur Optimierung von Webseiten, bei der zwei oder mehr Versionen einer Webseite oder Marketingkampagne erstellt und miteinander verglichen werden. Dadurch kann herausgefunden werden, welche Variante die besten Ergebnisse erzielt.

Wie funktioniert ein A/B-Test?

Bei einem A/B-Test werden zwei oder mehr Versionen einer Seite oder eines Designelements erstellt und für eine angemessene Zeit den Besuchern zugewiesen. Während des Testablaufes werden Nutzerdaten wie Conversion-Rate, Traffic oder Bounce Rate gemessen und anschließend ausgewertet. Die Version mit den besseren KPIs (Key Performance Indicators) wird übernommen.

Was sind Beispiele für A/B-Tests?

Beispiele für A/B-Tests sind etwa unterschiedliche Farben oder Platzierungen von CTA-Buttons (Call-to-Action) oder verschiedene Produktbilder. Auch unterschiedliche Inhalte wie Überschriften oder Texte können miteinander verglichen werden.

Warum braucht man A/B-Tests?

A/B-Tests ermöglichen es, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Online-Präsenz gezielt zu verbessern, indem Schwachstellen identifiziert werden.

Vorteile

  • A/B-Tests ermöglichen es, Entscheidungen auf Grundlage von Fakten und Nutzerdaten zu treffen, anstatt auf Vermutungen oder Intuition. Dies führt zu fundierten Optimierungen, die auf tatsächlichen Nutzerpräferenzen basieren.
  • Durch das Vergleichen verschiedener Versionen der Webseite kann herausgefunden werden, welche Variation die beste Benutzererfahrung bietet. Mit der anschließenden Optimierung von Designelementen, Inhaltsvariationen und Funktionalitäten kann die Nutzerzufriedenheit erhöht werden.
  • Zudem ermöglichen es A/B-Tests, gezielt an der Verbesserung der Conversion-Rate zu arbeiten. Es können Schwachstellen identifiziert und behoben werden.

Nachteile

  • Die Durchführung von A/B-Tests erfordert Zeit, Ressourcen und ein strukturiertes Vorgehen. Von der Planung über die Implementierung bis hin zur Auswertung der Ergebnisse ist ein gewisser Aufwand erforderlich. Dies kann gerade für kleinere Unternehmen eine Herausforderung sein.
  • Die Aussagekraft von A/B-Tests hängt von der Größe der Stichprobe ab. Wenn die Stichprobe zu klein ist, können die Ergebnisse verzerrt oder nicht aussagekräftig sein. Daher ist es wichtig, genügend Daten zu sammeln, um aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen zu können.

Quellen, weiterführende Links

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