Was ist A/B-Testing?

Beim A/B-Testing werden zwei Versionen einer Webseite, eines E-Mail-Newsletters oder eines anderen Marketingelements miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Stellen Sie sich vor, Sie haben zwei Versionen Ihrer Hauptschaltfläche: rot und blau. Wie können Sie feststellen, welche Version mehr Klicks bringt? Zeigen Sie einfach der einen Hälfte Ihrer Nutzer die rote und der anderen Hälfte die blaue Version, und vergleichen Sie dann die Ergebnisse!

Diese Methode hilft Ihnen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, anstatt zu raten. Vermarkter, UX-Designer und Website-Besitzer nutzen A/B-Tests, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, die Konversionsrate zu erhöhen und die Rentabilität ihres Unternehmens zu steigern.

Die ersten A/B-Tests gab es übrigens schon zu Beginn des 20. Jahrhunderts in der Medizin! Damals verglichen Forscher die Wirksamkeit verschiedener Medikamente, indem sie Patienten in zwei Gruppen aufteilten und ihnen unterschiedliche Medikamente verabreichten. Jetzt funktioniert dieses Prinzip auch in der digitalen Welt.

Beispiele für Tests für Websites

A/B-Tests können für fast alles durchgeführt werden. Hier sind ein paar Beispiele:

• Überschriften und Texte - Unterschiedliche Formulierungen können das Engagement der Nutzer beeinflussen. BuzzFeed ist zum Beispiel dafür bekannt, bis zu 25 Überschriftenvarianten für einen einzigen Artikel zu testen!
• Farbe und Text der Schaltfläche - Selbst eine einzige Formulierung oder Nuance kann die Konversionsrate erhöhen.
• Standort der Elemente - Die Prüfung der Seitenstruktur trägt zur Verbesserung der Navigation bei.
• Antragsformulare - Die Reduzierung von Formularfeldern kann die Zahl der Anfragen erhöhen. Expedia hat zum Beispiel ein Feld aus einem Buchungsformular entfernt und damit $12 Millionen zusätzliche Einnahmen erzielt!
• Bilder und Videos - Verschiedene Mediendateien können das Nutzerverhalten auf unterschiedliche Weise beeinflussen.
• Preise und Rabatte - Das Experimentieren mit verschiedenen Rabattstufen hilft, die optimale Verkaufsstrategie zu finden.
• Personalisierung von Inhalten - Das Testen verschiedener Produktempfehlungen kann den durchschnittlichen Scheck erhöhen.
• Länge der Seiten - Zum Beispiel können lange Landing Pages für manche Produkte besser funktionieren als kurze für andere.
• Aufforderungen zum Handeln - Die Änderung des Wortlauts der CTA ("Jetzt kaufen" vs. "Rabatt erhalten") kann die Konversionsrate beeinflussen.

Welche Daten sollte ich melden?

Damit die Tests genau sind, ist es wichtig, dass die Daten korrekt erfasst und ausgewertet werden. Achten Sie darauf:

• Umrechnungen - wie viele Nutzer die gewünschte Aktion durchgeführt haben.
• Zeit vor Ort - ob die Besucher länger bleiben.
• Klicken und Blättern - welche Elemente mehr Aufmerksamkeit erregen.
• Ablehnungen - ob der Anteil der Personen, die die Website zu schnell verlassen, zugenommen hat.
• Plattformübergreifend - wie unterschiedlich die Ergebnisse für mobile und Desktop-Nutzer sind.

Fehler bei der Durchführung von Tests(h4)

Selbst bei einer so genauen Methode gibt es Fallstricke. Hier sind die wichtigsten Fallstricke:

• Unzureichender Verkehr - Wenn die Stichprobe klein ist, können die Ergebnisse nicht repräsentativ sein.
• Gleichzeitige Prüfung von mehreren Elementen - Wenn man mehrere Parameter gleichzeitig ändert, ist es schwierig zu verstehen, was genau das Ergebnis beeinflusst hat.
• Prüfung zu kurz - Wenn der Test schon ein paar Tage alt ist, könnten die Daten zufällig sein.
• Saisonalität ignorieren - Die Ergebnisse können von externen Faktoren abhängen (Feiertage, Beförderungen).
• Nichtberücksichtigung der mobilen Nutzer - Oft werden Tests nur für den Desktop durchgeführt und die mobilen Besucher vergessen.
• Vernachlässigung der statistischen Signifikanz - Wenn die Unterschiede zwischen den Optionen gering sind, kann es sein, dass die Tests keine brauchbaren Ergebnisse liefern.

Interessante Fälle von A/B-Tests(h5)

• Google - hat das Unternehmen einmal 41 Blautöne für Links in Suchergebnissen getestet, um festzustellen, welche Option mehr Klicks bringt. Dieser Test brachte Google zusätzliche Einnahmen in Höhe von $200 Millionen.
• Amazon - Das Testen verschiedener Versionen des "Kaufen"-Buttons trug dazu bei, den Umsatz durch optimale Farb- und Textgestaltung zu steigern.
• Netflix - experimentierte das Unternehmen mit Vorschaubildern von Sendungen, um herauszufinden, welche Cover mehr Zuschauer anziehen.
• Airbnb - Tests mit Fotos von Unterkünften haben gezeigt, dass professionelle Aufnahmen die Zahl der Buchungen deutlich erhöhen.
• Facebook - Plattform die Platzierung des Like-Buttons getestet, was die Interaktion der Nutzer mit den Beiträgen verbessert hat.
• Dropbox - Die Änderung des Anmeldeformulars von einer langen Liste von Feldern zu einer minimalistischen Version half, die Konversionen auf 10% zu erhöhen.

Unerwartetes Beispiel: A/B-Tests in der Politik (Zwischenüberschrift)

Unternehmen sind nicht die einzigen, die A/B-Tests durchführen. Während der Präsidentschaftskampagne von Barack Obama testete sein Team verschiedene Versionen von Spendenaufrufen. Das Ergebnis: Die Version mit weniger formellem Text und einer freundlichen Botschaft erhöhte die Zahl der Spenden um 60%.

Und es gab auch einen Fall, in dem ein Politiker zwei Versionen eines Slogans für eine Wahlkampagne testete, und die einfachere Version gewann mit großem Vorsprung. Das beweist, dass auch nur ein Wort den Lauf der Geschichte verändern kann!

A/B-Tests sind ein leistungsfähiges Instrument zur Steigerung der Conversions, zur Verbesserung der UX und zur Gewinnsteigerung. Die Hauptsache ist, dass man es richtig einsetzt und Schlussfolgerungen auf der Grundlage echter Daten zieht!

Wenn Sie also noch nicht mit dem Testen von Schaltflächen, Kopfzeilen und Formularen begonnen haben, ist es jetzt an der Zeit, damit zu beginnen - wer weiß, vielleicht sparen Sie dadurch Millionen wie Expedia!