So führen Sie A/B-Tests durch: Checkliste für Split-Tests

Was ist A/B-Testing?

Ein A/B-Test, auch bekannt als Split-Testing, ist ein Experiment, um festzustellen, welche der verschiedenen Varianten eines Online-Erlebnisses besser abschneidet, indem den Benutzern jede Version nach dem Zufallsprinzip präsentiert und die Ergebnisse analysiert werden. Es wird auf Websites, mobilen Anwendungen oder Anzeigen verwendet, um potenzielle Verbesserungen im Vergleich zu einer kontrollierten Version zu testen. A/B-Tests können viel mehr als nur beweisen, wie sich Änderungen kurzfristig auf Ihre Conversions auswirken können.

Testen beseitigt das Rätselraten bei der Website-Optimierung und ermöglicht datengestützte Entscheidungen, die Geschäftsgespräche von „wir denken“ zu „wir wissen“ verlagern. Indem Sie die Auswirkungen messen, die Änderungen auf Ihre Metriken haben, können Sie sicherstellen, dass jede Änderung zu positiven Ergebnissen führt.

Die besten A/B-Testtools wie VWO, Optimized, Convert, Omniconvert und AB Tasty helfen Marketingfachleuten herauszufinden, welches Website-Design, welche Textzeile oder welche Produktfunktion die besten Ergebnisse für Ihr Unternehmen erzielen. Es gibt verschiedene Arten von AB-Tests, Website-AB-Tests, E-Mail-AB-Tests und Inhalts-AB-Tests, und es gibt verschiedene Methoden dafür, wie Google Analytics-AB-Tests und Tests mit anderer AB-Test-Software.

Vorteile von A/B-Tests

Hier sind einige wesentliche Vorteile des AB-Split-Tests:

Es hilft, die Absprungraten zu reduzieren

Wenn Ihre Kunden von Ihrer Website abspringen, sie also ohne Klicks verlassen, kann Website-A/B-Testing helfen. Ob es darum geht, eine Überschrift zu ändern, einen Call-to-Action umzuformulieren oder das Design-Layout zu optimieren, ein A/B-Test kann dabei helfen, die Ursache für die Absprünge zu identifizieren. Nachdem der Test ausgeführt wurde, können Sie einige Bauchmuskel-Teststatistiken sehen und sehen, welche Variante die meisten Interaktionen von Kunden und die wenigsten Bounces erhalten hat.

Es hilft, die Konversionsraten zu erhöhen

Ein A/B-Test bringt ans Licht, was Kunden konvertiert und was nicht. Indem Sie zwei Versionen Ihrer Website präsentieren, kann ein A/B-Test dabei helfen, herauszufiltern, was bei Ihrem Publikum nicht ankommt, und zeigen, was ankommt und zu mehr Conversions führt.

Die Ergebnisse eines A/B-Tests sind leicht verständlich

Die Ergebnisse eines A/B-Tests sind einfach und relativ leicht verständlich. Untersuchen Sie die Ergebnisse und AB-Teststatistiken, um zu sehen, welche Seite, A oder B, mehr Kundenklicks und Conversions erzielt hat.

Es ist preiswert

A/B-Tests sind eine relativ kostengünstige und einfache Möglichkeit, Ihr digitales Marketing weiter zu verbessern. Stellen Sie sich A/B-Marketing als eine Möglichkeit vor, Entscheidungen auf Ihrer aktuellen Website weiter zu validieren. Auf lange Sicht kann der ROI enorm sein, da die Testkosten relativ gering sind, aber zu erheblichen Steigerungen bei Leads, Verkäufen und Einnahmen führen können.

Wie führt man einen A/B-Test durch?

Die Idee des A/B-Testings ist es, verschiedenen Varianten (Benutzergruppen) unterschiedliche Inhalte zu präsentieren, ihre Reaktionen und ihr Benutzerverhalten zu sammeln und die Ergebnisse zu verwenden, um zukünftige Produkt- oder Marketingstrategien zu entwickeln. A/B-Tests bewegen sich jetzt weg von einer eigenständigen Aktivität, die nur einmal in einem blauen Mond durchgeführt wird, hin zu einer strukturierteren und kontinuierlichen Aktivität, die immer durch einen klar definierten CRO-Prozess durchgeführt werden sollte. Im Großen und Ganzen umfasst es die folgenden Schritte:

Wählen Sie eine Variable aus

Wenn Sie Ihre Webseiten und E-Mails optimieren, stellen Sie möglicherweise fest, dass es eine Reihe von Variablen gibt, die Sie testen möchten. Um jedoch zu bewerten, wie effektiv eine Änderung ist, sollten Sie eine unabhängige Variable isolieren und ihre Leistung messen, da Sie sonst nicht sicher sein können, welche für die Leistungsänderungen verantwortlich war.

Sie können mehr als eine Variable für eine einzelne Webseite oder E-Mail testen, stellen Sie nur sicher, dass Sie sie einzeln testen. Sehen Sie sich die verschiedenen Elemente in Ihren Marketingressourcen und ihre möglichen Alternativen für Design, Formulierung und Layout an. Andere Dinge, die Sie testen könnten, sind E-Mail-Betreffzeilen, Absendernamen und verschiedene Möglichkeiten zur Personalisierung Ihrer E-Mails.

Legen Sie Ihr Ziel fest

Obwohl Sie für jeden Test eine Reihe von Metriken messen, wählen Sie eine primäre Metrik aus, auf die Sie sich konzentrieren möchten, bevor Sie den Test ausführen. Tun Sie es sogar, bevor Sie die zweite Variante eingerichtet haben. Dies ist Ihre abhängige Variable. Überlegen Sie, wo diese Variable am Ende des Split-Tests stehen soll. Sie könnten eine offizielle Hypothese aufstellen und Ihre Ergebnisse auf der Grundlage dieser Vorhersage überprüfen.

Richten Sie ein Steuerelement ein

Sie haben jetzt Ihre unabhängige Variable, Ihre abhängige Variable und Ihr gewünschtes Ergebnis. Verwenden Sie diese Informationen, um die unveränderte Version dessen, was Sie testen, als Ihre Kontrolle einzurichten. Wenn Sie eine Webseite testen, ist dies die unveränderte Webseite, wie sie bereits existiert. Wenn Sie eine Landingpage testen, wäre dies das Design und der Text der Landingpage, die Sie normalerweise verwenden würden.

Teilen Sie Ihre Testgruppe auf, also A und B

Bei Tests, bei denen Sie mehr Kontrolle über das Publikum haben, wie bei E-Mails, müssen Sie mit zwei oder mehr gleichberechtigten Zielgruppen testen, um schlüssige Ergebnisse zu erhalten.

Lauftest

Starte deinen Test und warte auf die Teilnahme der Besucher! An diesem Punkt werden Besucher Ihrer Website oder Anwendung nach dem Zufallsprinzip entweder der Kontrolle oder der Variation Ihrer Erfahrung zugewiesen. Ihre Interaktion mit jeder Erfahrung wird gemessen, gezählt und verglichen, um die Leistung der einzelnen zu bestimmen.

So analysieren Sie die Ergebnisse eines A/B-Tests

Die meisten Experimentierplattformen verfügen über integrierte Analysen, um alle relevanten Metriken und KPIs zu verfolgen. Aber bevor Sie einen A/B-Testbericht analysieren, ist es wichtig, dass Sie die folgenden zwei wichtigen Metriken verstehen.

• Uplift: Der Unterschied zwischen der Leistung einer Variation und der Leistung einer Baseline-Variation (normalerweise der Kontrollgruppe). Wenn beispielsweise eine Variante einen Umsatz pro Benutzer von 5 $ und die Kontrolle einen Umsatz von 4 $ pro Benutzer hat, beträgt die Steigerung 25 %.
• Probability to Be Best: Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Variante langfristig die beste Leistung erbringt. Dies ist die am besten umsetzbare Metrik im Bericht, die verwendet wird, um den Gewinner von A/B-Tests zu bestimmen. Während der Anstieg je nach Wahrscheinlichkeit für kleine Stichprobenumfänge variieren kann, berücksichtigt die Wahrscheinlichkeit, am besten zu sein, die Stichprobengröße. Die Wahrscheinlichkeit, am besten zu sein, beginnt erst mit der Berechnung, wenn 30 Conversions oder 1.000 Samples vorliegen.

Ist A/B-Testing tot?

Obwohl A/B-Tests sicherlich leistungsfähig sind, sind sie in zweierlei Hinsicht grundlegend fehlerhaft:

1. Der Prozess der Auswahl eines Gewinners ist manuell. Das ist sowohl zeitintensiv als auch intellektuell herausfordernd.
2. Die Hälfte der Besucher sieht die schlechteste Variante, bis Sie einen Gewinner auswählen.

Beginnen Sie noch heute mit Ihrem A/B-Test

Heutzutage arbeitet das Marketing an Erkenntnissen, und A/B-Tests können Ihnen dabei helfen, diese Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl es sich um eine hilfreiche Analysemethode handelt, kann es etwas schwierig sein, einen A/B-Test durchzuführen. Unsere erfahrenen Vermarkter können Ihnen dabei helfen, einen A/B-Test auf Ihrer Website oder einer anderen Medienplattform durchzuführen, damit Sie Einblicke erhalten, wie Sie Ihre Erkenntnisse verbessern und Ihr volles Potenzial ausschöpfen können.