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A/B-Testing

Was ist A/B-Testing?

Das A/B-Testing (auch als Split-Testing bekannt) ist eine Methode zum Vergleichen zweier Versionen einer Webseite oder App, um zu ermitteln, welche Version eine bessere Leistung erzielt. Durch das Erstellen einer Variante A und einer Variante B und durch das Testen beider Versionen erhalten Sie Daten, anhand derer Sie Änderungen am Design bestätigen können, ohne den Code aktualisieren zu müssen.

Mit gezielten Tests setzen Sie dem Rätselraten bei der Optimierung Ihrer Website ein Ende und treffen stattdessen datengestützte Entscheidungen. „Wir glauben ...“ gehört der Vergangenheit an, in Zukunft heißt es „Wir wissen ...“. Messen Sie die Auswirkungen, die Änderungen auf Ihre Messwerte wie Registrierungen, Downloads, Einkäufe oder Ihre benutzerdefinierten Ziele haben, und stellen Sie so sicher, dass jede Änderung positive Ergebnisse liefert.

Quantitative Daten sprechen für sich selbst. Sie und Ihre Mitarbeiter können bisher nur Vermutungen darüber anstellen, wie Besucher der Website auf bestimmte Designelemente reagieren. Das A/B-Testing bietet Ihnen jedoch die Möglichkeit, den Besuchern zwei Versionen der gleichen Seite zu zeigen. Anhand der Ergebnisse können Sie dann bestimmen, welche Variante besser funktioniert. Ein kontinuierliches Testen und Optimieren Ihrer Website kann den Umsatz, Spenden, Leads, Registrierungen, Downloads und die Zahl nutzergenerierter Inhalte steigern und stellt Teams gleichzeitig wertvolle Einblicke in das Besucherverhalten zur Verfügung.

Funktionsweise:

A/B-Testing-Prozess

Beim A/B-Testing testen Sie mit Live-Traffic zwei Versionen einer Webseite – Version A (Original) und Version B (Variante) – und messen den Effekt der einzelnen Versionen auf die Konversionsrate. Wenn Sie einen AB-Test ausführen möchten, müssen Sie zunächst ein Ziel für Ihr Unternehmen definieren und dann ermitteln, welche Seiten Ihrer Website zum Erreichen dieses Ziels beitragen. Dies unterscheidet sich von einem Multivarianten-Test, bei dem mehrere Variationen einer Seite gleichzeitig getestet werden.

Stellen Sie sich ein Unternehmen wie Acme Widgets vor, das einen Webshop zum Verkauf von Widgets betreibt. Das Hauptziel des Unternehmens besteht darin, mehr Widgets zu verkaufen und den Jahresumsatz zu steigern. Der Checkout-Funnel hat für den Marketingleiter von Acme daher die höchste Priorität bei der Optimierung.

Auf jeder Produktseite ist das erste Element, mit dem Besucher zu Beginn des Bezahlvorgangs interagieren, die Schaltfläche „Kaufen“. Das Team stellt die Hypothese auf, dass eine auffälligere Gestaltung der Schaltfläche zu mehr Klicks und damit auch mehr Kaufabschlüssen führt. Mit der A/B-Testing-Software von Optimizely färbt das Team die Schaltfläche nun in Variante 1 einfach rot ein und belässt sie im Original grau. Innerhalb kürzester Zeit erstellt das Team mit einem AB-Testing-Tool einen AB-Test, bei dem die beiden Varianten direkt miteinander verglichen werden.

A/B-Testing mit Optimizely

Während des Tests werden alle Besucher der Website „Acme Widgets“ einer Variation zugeordnet. Die Seite mit der roten Schaltfläche sehen dabei genauso viele Besucher wie die Originalseite. Optimizely bietet Ihnen ein A/B-Testing-Framework, das die Anzahl der Besucher misst, die jeweils eine Schaltflächenversion gesehen und dann darauf geklickt haben. Zudem wird die Anzahl der Besucher erfasst, die den Kauf-Funnel vollständig durchlaufen haben und auf die Seite „Vielen Dank für Ihren Einkauf!“ gelangen.

Sobald genügend Besucher den Test durchlaufen haben und Optimizely anzeigt, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind, beendet das Acme-Team den Test und kann eine Gewinnervariante deklarieren. Die Ergebnisse zeigen, dass 4,5 % der Besucher auf die rote Kaufen-Schaltfläche und nur 1 % auf die entsprechende Schaltfläche in der ursprünglichen Version geklickt haben. Die rote Kaufen-Schaltfläche sorgte für eine bedeutende Steigerung der Konversionsrate, sodass Acme nun seine Produktseiten entsprechend neu gestalten kann. In nachfolgenden A/B-Tests kann Acme die Information einfließen lassen, dass rote Schaltflächen auf der Website höhere Konversionsraten erzielen als graue.

Welche Vermutungen stellen Sie derzeit über Ihre Website an? Mit der A/B-Testing-Software von Optimizely lassen sich Experimente selbst ohne Entwickler leicht ausführen. Laden Sie Ihre Website in den Optimizely-Editor, klicken Sie auf „Testen“, und überzeugen Sie sich sofort davon, wie einfach sich AB-Tests einrichten lassen, oder sehen Sie sich in unserer Ressourcenbibliothek A/B-Testing-Beispiele, Best Practices und weitere nützliche Informationen an.

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