A/B Testing und seine Möglichkeiten (Teil 1)

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In einem zweiteiligen Post möchten wir A/B Testing (Teil 1) und Multivariates Testing (Teil 2) erklären sowie die Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten anreißen. In diesem Teil geht es um A/B Terting.

Warum A/B Testing wichtige Informationen liefert

Conversion Rates sind für Online Marketeers ein wichtiger Indikator für den Erfolg einer Webseite. Abgeleitet vom jeweiligen Business-Ziel, ergeben sich verschiedene Conversions, wie zum Beispiel Bestellungen, Registrierungen, Anschauen eines Videos oder das Teilen von Beiträgen. Einmal definiert und durch Webanalyse messbar gemacht, gilt es diese Kennzahlen zu optimieren. Eine der Möglichkeiten hierfür ist A/B Testing. Im Gegensatz zu Tests in Usability Labs, handelt es sich hier um eine quantitative Methode in Echtzeit anhand „echter“ und „nicht eingeweihter“ Website-Besucher in einem begrenzten Zeitraum von Tagen bis Wochen. Die Besucher verhalten sich ganz natürlich und ermöglichen so dem Marketeer datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Was bedeutet A/B Testing?

Bei einem A/B Test, der auch als Split Test bekannt ist, verteilt man die Website-Besucher per Zufallsprinzip auf eine von 2 Varianten (immer Ursprungsvariante plus Alternative) einer Seite und vergleicht die Conversion Rate beider am Ende des Testzeitraums. Getestet werden können sämtliche Bereiche einer Website, wie zum Beispiel Startseite, Kategorie- oder Produktdetailseiten oder Seiten im Bestellprozess oder auch ganz einfach Werbemitttel.

Wichtige Voraussetzungen:

  • B unterscheidet sich zur Ursprungsvariante A in nur einem Element oder
  • B unterscheidet sich komplett zu A (Layout/Design)
  • A und B haben das gleiche Ziel der Conversion
  • Man stellt eine Hypothese auf, die man mit dem Testergebnis belegen oder entkräften kann.

Vereinfacht gesprochen, könnte zum Beispiel die Headline auf der Startseite getestet werden. Wenn die Headline von A einen fragenden Charakter hat, dann könnte B zum Beispiel einen auffordernden Charakter haben. Beispiel: von „Haben Sie schon das sicherste Virenprogramm im Einsatz?“ zu „Schützen Sie Ihre Geräte mit dem sichersten Virenprogramm jetzt!“.

Natürlich besteht die Möglichkeit über das A/B hinaus auch A/B/N Tests durchzuführen. Hier bekommt das zu testende Element einfach weitere Ausprägungen. Wichtig hierbei sind die Berücksichtigung des bestehenden Traffics auf der Testseite und die Höhe der bisherigen Conversions – schließlich will man will ja nicht endlos testen, sondern belastbare Ergebnisse produzieren.

Was lässt sich durch A/B Testing herausfinden?

Wenn man vorher eine klare Hypothese aufgestellt hat, dann profitiert man nicht nur von quantitativen Ergebnissen (B hat eine höhere oder niedrigere Conversion als A), sondern kann auch die eine oder andere Erkenntnis gewinnen, wie „sachliche Ansprache funktioniert besser als emotionale.

Haben Sie Fragen oder Anmerkungen zu A/B Testing? Welche Erfahrungen haben Sie gemacht?

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