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A/B-Tests (auch Split-Tests oder Bucket-Tests genannt) sind eine Methode, um zwei Versionen einer Webseite oder App miteinander zu vergleichen und die bessere Version zu ermitteln. Dabei werden Nutzern zufällig zwei Varianten einer Seite angezeigt. Mithilfe statistischer Analysen lässt sich ermitteln, welche Variante bessere Ergebnisse für Ihre Conversion-Ziele erzielt.
In der Praxis funktioniert A/B-Testing folgendermaßen:
Die von Ihnen getesteten Änderungen können von einfachen Anpassungen (wie Überschriften oder Schaltflächen) bis hin zu kompletten Seitenneugestaltungen reichen. Durch die Messung der Auswirkungen jeder Änderung verwandelt A/B-Testing die Website-Optimierung von Vermutungen in datenbasierte Entscheidungen und verlagert so die Konversation von „Wir denken“ zu „Wir wissen“.
Da den Besuchern entweder die Kontroll- oder die Änderungsmethode angeboten wird, wird ihr Engagement für jedes Erlebnis gemessen, in einem Dashboard erfasst und statistisch analysiert. Sie können dann feststellen, ob die Änderung des Erlebnisses (Änderungsmethode oder B) im Vergleich zur Basisversion (Kontrollmethode oder A) positive, negative oder neutrale Auswirkungen hat.
„Das Konzept des A/B-Tests ist einfach: Zeigen Sie verschiedenen Personen verschiedene Varianten einer Webseite und messen Sie, welche Variante sie am effektivsten in Kunden verwandelt.“ Laut Dan Siroker und Pete Koomen (Buch | A/B-Tests: Der wirkungsvollste Weg, Klicks in Kunden zu verwandeln)
A/B-Tests ermöglichen es Einzelpersonen, Teams und Unternehmen, behutsam an ihrer User Experience zu arbeiten und gleichzeitig Daten zu deren Auswirkungen zu sammeln. So können sie Hypothesen aufstellen und herausfinden, welche Elemente und Optimierungen ihrer Experience den größten Einfluss auf das Nutzerverhalten haben. Anders ausgedrückt: Ihre Meinung zur besten Experience für ein bestimmtes Ziel kann durch A/B-Tests widerlegt werden.
A/B-Tests dienen nicht nur der Beantwortung einer einmaligen Frage oder der Lösung einer Meinungsverschiedenheit. Sie können auch dazu verwendet werden, eine bestimmte Erfahrung kontinuierlich zu verbessern oder ein einzelnes Ziel wie die Conversion-Rate-Optimierung (CRO) im Laufe der Zeit zu verbessern.
Beispiele für A/B-Testanwendungen:
A/B-Tests tragen dazu bei, die Entscheidungsfindung von der meinungsbasierten zur datengesteuerten Entscheidungsfindung zu verlagern und stellen den Begriff HiPPO (Highest Paid Person's Opinion) in Frage.
Dan Siroker bemerkt dazu: „Wir wissen nicht wirklich, was das Beste ist. Schauen wir uns die Daten an und lassen wir uns von ihnen leiten .“
Hier ist ein A/B-Test-Framework, das Sie für den Einstieg in die Durchführung von Tests verwenden können:
Wenn Ihre Variante erfolgreich ist, ist das großartig! Wenden Sie diese Erkenntnisse auf ähnliche Seiten an und iterieren Sie weiter, um erfolgreich zu sein. Aber denken Sie daran: Nicht jeder Test liefert positive Ergebnisse, und das ist okay.
Beim A/B-Testing gibt es keine Fehler, sondern nur Lernmöglichkeiten. Jeder Test, ob positiv, negativ oder neutral, liefert wertvolle Erkenntnisse über Ihre Nutzer und hilft Ihnen, Ihre Teststrategie zu verfeinern.
Hier sind zwei Beispiele für A/B-Tests in Aktion.
Ziel war es, die Benutzerinteraktion zu fördern. Das Team stellte fest, dass die Antwort in diesem Fall viel Bellen war.
Während des Tests erhalten Besucher der Website, die den Hund auf der Startseite streicheln, einen Link zum Bericht „Evolution of Experimentation“. Allerdings werden sie den Hund nur in 50 % der Fälle sehen.
Ergebnisse : Personen, die dem Hund ausgesetzt waren, konsumierten dreimal mehr Inhalte als Personen, die den Hund nicht sahen.
Ronnie Cheung, Senior Strategy Consultant bei Optimizely, wollte in der Kartenansicht ein Popup mit Einrichtungsdetails einführen, da Benutzer, wenn sie auf die Stecknadel in der Kartenansicht klickten, zu einer PDP-Seite weitergeleitet wurden, auf der ein zusätzlicher Schritt zum Abschließen des Bezahlvorgangs erforderlich war.
Erfolgreiche Digital-Marketing-Teams achten darauf, mehrere Abteilungen in ihre Testprogramme einzubeziehen. Durch Tests über mehrere Abteilungen und Kontaktpunkte hinweg können Sie sich darauf verlassen, dass Ihre Marketingänderungen statistisch signifikant sind und sich positiv auf Ihr Geschäftsergebnis auswirken.
Anwendungsfälle umfassen:
Sie können Ihr Programm jedoch nur skalieren, wenn Sie eine Test- und Lernmentalität entwickeln. So bauen Sie eine Kultur des Experimentierens auf:
Für A/B-Tests sind Analysen erforderlich, die eine Vielzahl von Messdaten verfolgen können und gleichzeitig eine Verbindung zu Ihrem Data Warehouse herstellen, um tiefere Einblicke zu erhalten.
Zu Beginn können Sie Folgendes messen:
Der entscheidende Unterschied liegt in der nativen Analyse. Durch die lokale Speicherung Ihrer Testdaten behalten Sie die volle Kontrolle über den Datenstandort. Darüber hinaus können Sie anhand realer Geschäftsergebnisse testen und automatisierte Kohortenanalysen durchführen. Dies ermöglicht nahtloses Multi-Channel-Testing mit einer einzigen zuverlässigen Datenquelle bei gleichzeitiger Einhaltung strenger Datengovernance und Compliance.
Contentsquare ist eine umfassende Experience-Intelligence-Plattform, mit der Teams das digitale Erlebnis ihrer Website überwachen können. Mit quantitativen und qualitativen Tools und Funktionen ermöglicht Ihnen die Plattform tiefere Einblicke in Ihre A/B-Tests und das Verständnis der Motivationen hinter Benutzeraktionen.
Visual Website Optimizer (VWO) ist eine Experimentierplattform mit einem umfassenden CRO-Toolset, mit dem Sie verschiedene Elemente Ihrer Website und mobilen Apps, wie Überschriften, CTA-Schaltflächen und Bilder, A/B-Tests unterziehen können, um zu sehen, welche Variante mehr Benutzer konvertiert.
Omniconvert ist eine Website-Optimierungsplattform mit Funktionen für A/B-Tests, Umfragen, Website-Personalisierung, Kundensegmentierung und verhaltensbasiertes Targeting.
Unbounce ist ein Landingpage-Builder mit Analyse- und A/B-Testfunktionen, mit denen Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) verfolgen und die Konversionsraten optimieren können.
Crazy Egg ist ein Tool zur Website-Optimierung, mit dem Sie das Nutzerverhalten auf Ihrer Website analysieren können. Es enthält Funktionen wie Heatmaps, Scroll-Maps und Klickberichte, mit denen Sie verschiedene Versionen Ihrer Website testen und feststellen können, welche mehr Engagement oder Conversions generiert.
Kameleoon ist eine Weboptimierungsplattform mit umfassenden Webtestfunktionen, mit der Sie A/B-Tests in Echtzeit durchführen und datenbasierte Erkenntnisse gewinnen, die Ihnen bessere Produktentscheidungen ermöglichen.
AB Tasty ist eine Weboptimierungsplattform, die Funktionsverwaltung, A/B-Tests und Personalisierungstools bietet, mit denen Sie Konversionsraten und Kundenerlebnis in Echtzeit verbessern können.
Google Optimize ist eine der beliebtesten A/B-Testlösungen auf dem Markt. Es ist völlig kostenlos und für die Zusammenarbeit mit anderen beliebten Google-Produkten wie Google Analytics, Google Ads und Firebase konzipiert.
Firebase ist eine von Google entwickelte App-Entwicklungsplattform . Mit dem A/B-Testmodul von Firebase können Sie Änderungen an den Funktionen, der Benutzeroberfläche oder Engagement-Kampagnen Ihrer App testen.
Optimizely ist eine Plattform für digitale Erlebnisse. Sie bietet A/B-Tests und multivariate Funktionen sowie ein CMS, Website-Personalisierungsfunktionen, Konvertierungsfunktionen und vieles mehr.
Adobe Target ist eine Testplattform – Teil der Adobe Experience Cloud. Wie die gesamte Experience Cloud ist auch Adobe Target für Unternehmen konzipiert, konzentriert sich auf Omnichannel-Nutzererlebnisse und führt Tests mit Tausenden oder sogar Millionen von Nutzern durch.
Maxymiser ist ein Test- und Optimierungstool, das 2015 von Oracle übernommen wurde. Der Hauptzweck des Tools besteht darin, das Testen und die Personalisierung in die Hände von Vermarktern zu legen, indem der Bedarf an Entwicklungsressourcen eliminiert wird.
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