So führen Sie A/B-Tests in 5 einfachen Schritten (und 2 Beispielen) durch

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es eine Möglichkeit gibt, Ihre Marketingkampagne zu verbessern, die Benutzererfahrung zu optimieren und mehr über Ihre Kunden zu erfahren?

Nun, es gibt.

Alles, was Sie tun müssen, ist A/B-Tests durchzuführen, und es ist einfacher als Sie denken.

Wir werden über die Bedeutung von A/B-Tests sprechen und darüber, wie Sie diese Methode verwenden können, um die Konversionsraten zu verbessern, Veränderungen zu messen und Ihr Endergebnis zu steigern.

Aber lassen Sie uns zuerst die Grundlagen behandeln.

A/B-Tests sind, wenn Sie zwei verschiedene Versionen derselben Sache analysieren, um zu sehen, welche besser abschneidet. Es wird auch als Split-Test bezeichnet.

Quelle: HubSpot

Angenommen, Sie haben eine neue Zielseite für Ihre Website erstellt. Ihnen gefällt das Aussehen, aber Sie sind sich nicht sicher, ob es Ihre bestehende Zielseite übertreffen wird.

Sie könnten es einfach auf das neue ändern, aber es könnte Ihre Conversion-Rate senken.

Sie möchten wissen, welche Version Ihre Besucher bevorzugen. Und dazu können Sie einen A/B-Test durchführen. Die Hälfte der Besucher, die auf Ihrer Website landen, sieht Landing Page A, während die andere Hälfte Landing Page B sieht.

Wenn der Test abgeschlossen ist, können Sie sehen, welche Version der Zielseite die beste Conversion-Rate hatte. Das ist die Version, die Sie Ihrer Website hinzufügen sollten.

Sie können A/B-Tests für praktisch alles durchführen – nicht nur für Zielseiten. Marken testen häufig:

• Newsletter-Designs, Betreffzeilen und andere E-Mail-Texte
• Call-to-Action-Buttons
• Produktbeschreibung
• Kundenbewertungen
• Popup-Werbung und mehr

Die Durchführung eines Split-Tests kann Ihnen dabei helfen, das Nutzerengagement zu verstehen und bessere Marketingentscheidungen zu treffen.

Die Vielseitigkeit von Split-Tests macht es zu einem der wertvollsten Assets in Ihrer digitalen Marketing-Toolbox. Sie können sehen, wie die Leute reagieren, wenn Sie Ihre digitalen Inhalte ändern. Dadurch erhalten Sie mehr Einblick in das Besucherverhalten und die Kaufpräferenzen.

Es gibt einen richtigen und einen falschen Weg, A/B-Tests durchzuführen.

Der richtige Weg hilft Ihnen dabei, Ihre Konversionsziele zu erreichen, indem Sie verschiedene Elemente Ihrer Website fein abstimmen, um sie an den Präferenzen Ihrer Besucher auszurichten. Der falsche Weg wird dazu führen, dass Sie viel Zeit verschwenden, und das will niemand.

Im Folgenden finden Sie einige Best Practices, die Ihnen helfen, das Beste aus Ihren A/B-Tests herauszuholen.

1. Beginnen Sie mit einer Strategie

Die Durchführung von A/B-Tests ähnelt stark der Befolgung der wissenschaftlichen Methode. Du änderst die Dinge nicht einfach zufällig. Es gibt einen Prozess, dem Sie folgen sollten.

Sie müssen:

• Beginnen Sie mit einer Frage: „Wie kann ich Newsletter-Abonnements erhöhen?“
• Stellen Sie eine Hypothese auf: „Das Hinzufügen eines Exit-Intent-Popups zu meiner Zielseite wird die Anzahl der Abonnenten erhöhen.“
• Führen Sie das Experiment durch: Führen Sie einen A/B-Test auf Ihrer Zielseite durch, mit und ohne Popup.
• Ziehen Sie Ihr Fazit: „Ich habe 8,75 % mehr Abonnenten gewonnen, indem ich das Popup verwendet habe.“

Wenn Sie kein Ziel oder gewünschtes Ergebnis vor Augen haben, testen Sie ziellos Dinge in der Hoffnung, dass etwas funktionieren könnte. Aus diesem Grund ist es wichtig, eine Strategie zu entwickeln, bevor Sie mit Ihren A/B-Tests beginnen.

Wissen Sie, was Sie erreichen möchten , dann können Sie mit der Planung Ihrer Tests beginnen.

Hier ist ein Beispiel.

Stellen Sie sich vor, Ihr Ziel sei es, die Anzahl der Newsletter-Abonnements zu erhöhen. Das erste, was Sie tun sollten, ist, Ihre Strategie um dieses Ziel herum aufzubauen, indem Sie über verschiedene Möglichkeiten nachdenken, wie Sie die Abonnements erhöhen können. Sie könnten:

• Fügen Sie ein Opt-in-Formular-Popup hinzu, um Besucher anzusprechen, wenn sie Ihre Zielseite verlassen.
• Erstellen Sie eine neue Zielseite.
• Ändern Sie die Schaltflächenfarbe Ihres vorhandenen Handlungsaufrufs.

Das sind ausgezeichnete Dinge, die man testen kann. Sie können beliebig viele A/B-Tests durchführen, aber Sie müssen immer nur ein Element auf einmal testen .

Testen Sie Ihr neues Popup nicht auf der neuen Zielseite, da Sie nicht wissen, auf welches Element Besucher reagieren.

Sie können jedoch mehrere Tests desselben Elements ausführen. Dies wird als multivariates Testen bezeichnet.

Ein Beispiel für multivariate Tests ist das Split-Testen von drei Spin-the-Wheel-Popup- Versionen, bei denen Sie für jede Variante eine andere Call-to-Action-Schaltfläche verwenden. Sie führen mehrere Tests durch, analysieren aber immer noch dasselbe Element – ​​das Spin-the-Wheel-Popup.

2. Legen Sie den Grundstein für Ihren A/B-Test

Jeder A/B-Test sollte Folgendes enthalten:

• Kontrolle: Ihr aktuelles digitales Asset. Die Kontrolle könnte aus Titeln von Blogposts, E-Mail-Betreffzeilen, einem Call-to-Action-Formular oder irgendetwas anderem bestehen, das getestet werden kann.
• Challenger: Die modifizierte Version des Steuerelements, das Sie testen möchten.

Nehmen wir an, Sie haben ein Willkommens-Popup in Ihrem Blog-Beitrag und möchten die Wirksamkeit eines Exit-Intent-Popups testen. Das Willkommens-Popup ist Ihre Kontrolle, und das Exit-Intent-Popup ist Ihr Herausforderer.

Jetzt ist es an der Zeit, Ihre Stichprobengröße festzulegen. An wen senden Sie den Test?

Wenn Sie eine E-Mail-Kampagne aufteilen, können Sie die Kontrolle einfach an die Hälfte Ihrer Abonnenten und den Herausforderer an die andere Hälfte senden.

Wie sprechen Sie Besucher an, wenn Sie Seiten und Elemente auf Ihrer Website testen möchten?

Sie möchten sicherstellen, dass Sie eine ausreichend große Stichprobengröße haben. Andernfalls liefert Ihr Test keine genauen Ergebnisse .

Optimizely hat einen Taschenrechner , der Ihnen hilft, Ihre Stichprobengröße festzulegen.

Alles was du tun musst, ist

1. Geben Sie die Konversionsrate Ihres Steuerelements ein – das ist die Konversionsrate Ihres bestehenden Objekts.

2. Bestimmen Sie, wie viel Verbesserung der Test bestätigen soll . In der Abbildung unten beträgt der minimal erkennbare Effekt 20 %. Das bedeutet, dass der Test einen Anstieg der Conversions von 20 % oder mehr erkennt.

3. Wählen Sie die statistische Signifikanz Ihres Tests aus . Betrachten Sie dies als Genauigkeit. Wenn Ihr Test eine statistische Signifikanz von 95 % hat, bedeutet dies, dass Sie sich zu 95 % sicher sein können, dass die Ergebnisse korrekt sind.

Und tada! Der Rechner gibt Ihnen eine Stichprobengröße, wie vielen Besuchern Sie den Test zeigen sollen.

3. Starten Sie Ihren Test

Sie benötigen ein A/B-Testtool, um den Test zu starten und die Daten für Sie zu sammeln. In unserem Leitfaden zu Split-Testing-Statistiken erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Tests starten und Ergebnisse messen .

Schauen Sie sich OptiMonk an, wenn Sie nach einer Lösung suchen, mit der Sie personalisierte Popups erstellen, A/B- und multivariate Tests darauf ausführen können.

Obwohl es sich nicht speziell um ein A/B-Testtool handelt, können Sie OptiMonk verwenden, um verschiedene Website-Elemente zu erstellen und zu testen , wie zum Beispiel:

• Popups
• Nebenmeldungen
• Nanobarren
• Banner und mehr

Sobald Sie Ihren Test starten, müssen Sie seine Dauer festlegen.

Im Allgemeinen führen Unternehmen Tests für einige Monate oder einen Geschäftszyklus durch – aber jeder Fall ist anders. Idealerweise möchten Sie testen, bis Sie eine statistische Signifikanz von 95 % erreichen .

Sie sollten Ihren Test niemals nur ein paar Tage lang durchführen. Es wird Ihnen keine genauen Testergebnisse liefern, da Sie einen kurzfristigen Anstieg oder Rückgang der Conversions erleben könnten, der Ihre Leistung verzerrt.

4. Messen Sie Ihre Ergebnisse

Das Messen der Ergebnisse Ihres Tests ist ein schneller und einfacher Vorgang.

Das obige Bild ist das Ergebnis eines multivariaten Popup-Tests, der durch OptiMonk ausgeführt wurde. Du kannst sehen

• Wie viele Aufrufe hat jeder Test (Impressionen)
• Die Anzahl der Conversions
• Die Umrechnungskurse
• Das Vertrauen jedes Tests

Auf dem Bild sieht man, dass Variante 1 die beste Conversion-Rate hat, aber der Test ist noch lange nicht vorbei. Die Varianten 1 und 2 haben kein Konfidenzniveau von 95 % oder mehr erreicht, daher können wir Variante 1 noch nicht mit Zuversicht zum Gewinner erklären.

Wann sollten Sie den Test abbrechen? Sobald Ihre Tests ein Konfidenzniveau von 95 % erreichen, verfügen Sie über genügend Informationen, um den Test abzuschließen. Dann kannst du die Variante mit der höchsten Conversion Rate als deinen Champion auswählen.

5. Planen Sie Ihren nächsten Test

Betrachten Sie A/B-Tests nicht als einmalige Sache. Betrachten Sie es als einen fortlaufenden Prozess, da sich die Kundenpräferenzen im Laufe der Zeit ändern.

Außerdem gibt es immer Raum für Verbesserungen – insbesondere, wenn Sie kundenorientierte Inhalte erstellen. Jedes Mal, wenn Sie Ihre Webseiten neu gestalten oder die Schaltflächengröße in Ihrem Opt-in-Formular ändern möchten, führen Sie einen A/B-Test durch, um zu sehen, welche Version die Besucher bevorzugen.

Überlegen Sie , wie Sie verschiedene Elemente Ihrer Marketingkampagne verbessern können . Werten Sie Ihre Landing Pages auf Google Analytics aus. Sehen Sie sich Metriken wie Absprungrate, Konversionsrate und auf einer Seite verbrachte Zeit an.

Wenn Sie der Meinung sind, dass es Raum für Verbesserungen gibt, können Sie sich überlegen, wie Sie Ihre Seiten ändern und testen können.

Jetzt, da Sie wissen, wie man einen A/B-Test erfolgreich durchführt, bleibt eine Frage: Funktionieren sie wirklich?

Unbedingt!

A/B-Tests sind eine der effektivsten Lösungen zur Conversion-Optimierung, die Sie haben. Aber nehmen Sie uns nicht beim Wort. Überzeugen Sie sich selbst, indem Sie unten zwei Fallstudien lesen.

Stiefelstulpen & Socken

Das Damenschuhunternehmen Boot Cuffs & Socks wandte sich an OptiMonk, als es Hilfe bei der Umsatzsteigerung benötigte. Sie haben ein Popup für Käufer erstellt, die die Website verlassen, ohne ihren Kauf abzuschließen.

Sie erstellten zwei Versionen, um Besucher zum Abschluss ihrer Einkäufe zu ermutigen. Einer bot 4,25 $ Guthaben an, der andere 10 % Rabatt. Boots Cuffs & Socks wollte sehen, wie sich beide Versionen im Vergleich zueinander schlagen, also führten sie einen A/B-Test durch.

Der Test lief 40 Tage lang und sie fanden heraus, dass die Leute Version B mehr mochten. Die Conversion-Raten waren 15 % höher als bei Version A.

Am Ende funktionierten die Marketingbemühungen von Boot Cuffs & Socks. Die Kampagne reduzierte Warenkorbabbrüche um 17 % und erzielte eine monatliche Kapitalrendite von 280 % .

SwissWatchExpo

Auch die SwissWatchExpo nutzte OptiMonk , um ihre Popups zu testen.

Sie führten einen multivariaten Test mit drei Popups durch, um zu sehen, welche Version die Website-Besucher bevorzugten. Hier sind die Unterschiede:

• Version A verwendete die Funktion Dynamic Text Replacement (DTR) , um eine ihrer Uhren im Popup anzuzeigen.
• Version B hatte eine Nachricht, die den Besucher aufforderte, seinen Kauf abzuschließen, bevor der Artikel ausverkauft war.
• Version C bot einen Rabatt von 100 $ und kostenlosen Versand.

Version C war der Champion. Es gewann den Test mit einer beeindruckenden Conversion-Rate von 28 %.

Nach Abschluss der Tests startete die SwissWatchExpo ihre Kampagne. Ihre Online-Transaktionen stiegen um 27 % und steigerten ihren Umsatz in drei kurzen Monaten um 25 %.

Albert Einstein hat einmal gesagt: „Scheitern ist fortschreitender Erfolg“.

Sie werden die perfekte Marketingkampagne nicht durch Raten erstellen. Sie erstellen es durch Versuch und Irrtum – indem Sie lernen, was nicht funktioniert, und Ihre Strategie anpassen.

Hier können A/B-Tests helfen. Nachdem Sie einige Tests durchgeführt haben, können Sie Ihr Verständnis für die Vorlieben und Einkaufsgewohnheiten Ihrer Kunden verbessern.

Erfahren Sie, welche Marketingstrategien wahrscheinlich den Umsatz ankurbeln und welche Strategien Sie vermeiden sollten, und wie Sie ein ansprechendes Kundenerlebnis schaffen, das das Benutzerverhalten beeinflusst. Dies verbessert nicht nur die Leistung Ihrer laufenden Kampagnen , sondern hilft Ihnen auch, in Zukunft fundiertere Entscheidungen zu treffen.