Was sind A/B-Tests in UX? | UX-Forschung Nr. 26

Veröffentlicht: 2023-02-06

A/B-Testing ist eine hervorragende Forschungsmethode, um zwei alternative Versionen einer bestimmten Lösung gleichzeitig zu testen. Lesen Sie unseren Artikel, um zu erfahren, wie man A/B-Tests durchführt und welche Vorteile und Einschränkungen sie haben.

A/B-Testing in UX – Inhaltsverzeichnis:

  1. Was sind A/B-Tests im Kontext der UX-Forschung?
  2. Wann sollte man A/B-Tests anwenden?
  3. Wie führt man A/B-Tests durch?
  4. Zusammenfassung

Was sind A/B-Tests im Kontext der UX-Forschung?

Mit A/B-Tests können Sie zwei Versionen eines Produkts/einer Lösung (Version A und Version B) testen und diejenige bewerten, die bei den Benutzern die größere Zustimmung findet. Zur Messung gehören die Konversionsrate, die auf der Website verbrachte Zeit oder das Feedback der Teilnehmer und ihre Neigung, die Website/das Produkt weiterzuempfehlen. Vor dem Test müssen Sie definieren und bestimmen, was „Erfolg“ für eine bestimmte Version bedeutet.

Wann sollte man A/B-Tests anwenden?

Sie können A/B-Tests zum Testen von Prototypen, während der Produktentwicklungsphase sowie zum Erstellen von Marketing- und Werbestrategien einsetzen. Sie sind das perfekte Werkzeug, um Entscheidungen zu treffen, die sich auf das Endergebnis einer Organisation auswirken können. A/B-Tests sind besonders praktisch, wenn wir bereits eine Hypothese auf der Grundlage früherer Untersuchungen haben und bestätigen möchten, dass es sich um die richtige Lösung handelt. Forschungsfragen, die für A/B-Tests erstellt wurden, könnten wie folgt aussehen:

  • Welche Version des Produkts generiert eine höhere Conversion-Rate?
  • Welche der beiden unterschiedlich formulierten Push-Benachrichtigungen erhöht das Engagement in der App?

Ein solider A/B-Test sollte möglichst einfache Vergleiche beinhalten, z. B. anstatt zwei völlig unterschiedliche Versionen der Website zu vergleichen, ist es besser, zwei verschiedene Header-Stile oder zwei verschiedene unterschiedliche Positionen des CTA-Buttons zu testen. Mit kleinen Vergleichen werden wir genau erkennen, welche Schriftart, Farbe, Element oder Position die UX am meisten beeinflusst.

Diese Forschungsmethode umfasst zwei Arten von Tests: univariante und multivariante. Der erste konzentriert sich auf die Unterschiede zwischen zwei Varianten eines Artikels – zum Beispiel einem roten Knopf und einem blauen Knopf. Der Multivariant hingegen vergleicht mehr als 2 Varianten eines Buttons gleichzeitig – z. B. rot, blau, grün und weiß (zusätzlich können sie sich noch in Überschriften unterscheiden, z. B. „Check this“ und „See more“).

Die wichtigsten Vorteile von A/B-Tests sind Schnelligkeit und niedrige Kosten. Sie ermöglichen auch die Bewertung mehrerer Produktvarianten an einer großen Gruppe realer Personen. Achten Sie jedoch darauf, sich auf diese Aspekte zu konzentrieren, die einen echten Einfluss auf die Gesamtwahrnehmung eines Produkts haben können. Vergleichen Sie keine zufälligen Elemente. Stellen Sie eine Hypothese auf, führen Sie andere ergänzende Untersuchungen durch und wenden Sie sich dann an Ihr Design- und Entwicklungsteam. Gemeinsam legen Sie fest, welche wesentlichen Merkmale in zahlreichen Versionen untersucht werden sollen, indem Sie variantenreiche oder variantenreiche A/B-Tests durchführen.

A/B-Tests scheinen eine schnelle Form der Recherche zu sein – obwohl es keine Regel ist. Möglicherweise müssen Sie sie einige Wochen lang ausführen, um genügend Daten für die UX-Analyse zu erhalten (aber Sie können genauso gut ein paar Tage oder sogar ein paar Stunden durchhalten). Die Zeit, die für die Durchführung einer Umfrage benötigt wird, hängt von vielen Faktoren ab.

A/B testing

Wie führt man A/B-Tests durch?

  1. Identifizieren Sie Ihr Problem.

    2. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Analysewerkzeuge anwenden, um die Art des Problems genau zu bestimmen.

  2. Finden Sie so viel wie möglich über das Problem und die Benutzer heraus. Bekommen Sie ein gutes Gefühl für sie.

    3. Lokalisieren Sie genau den Ort des Flusses und versuchen Sie herauszufinden, warum er auftritt. Sein detailliertes Verständnis wird zu einer richtig strengen Analyse beitragen.

  3. Formulieren Sie eine Hypothese, indem Sie antworten, wie das Problem gelöst werden kann.

    4. Eine Hypothese ist eine überprüfbare Annahme. Sie können es in Form einer Bedingung formulieren – „wenn X passiert, dann Z“, also zum Beispiel „ist die Überschrift in Schriftart 22 statt 18, dann steigt die Conversion“. A/B-Tests lassen Sie wissen, ob die in der Hypothese präsentierte Vermutung richtig ist.

  4. Definieren Sie Ihr Ziel.

    5. Legen Sie fest, was Sie mit der Studie sowie durch den gesamten Recherche- und Designprozess erreichen wollen – zum Beispiel möchten Sie, dass mehr Nutzer auf den CTA-Button auf der Startseite klicken.

  5. Statistische Genauigkeit definieren.

    6. Bestimmen Sie die Zahlen und Zahlen, die Sie sowohl für die praktische Auswertung der Umfrage als auch für die Interessenvertreter des Unternehmens benötigen – z.

  6. Definieren Sie die erforderliche Ergebnisskala.

    7. Welche Anzahl von Befragten gewährleistet statistische Genauigkeit? Welcher Prozentsatz der täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Benutzerbasis macht diese Ergebnisse wertvoll und aussagekräftig? Dies ist unbedingt vor Beginn der Befragung zu klären.

  7. Erstellen Sie Version B und testen Sie Ihre Hypothese.

    8. Bereiten Sie eine zusätzliche Variante (Variante B) der Website/des Produkts/der Funktionalität für Ihre Hypothese vor und beginnen Sie mit dem Testen. In dieser Phase greifen Entwickler ein, um eine zweite, alternative Lösung für das vorhandene Produkt zu implementieren – und Benutzer teilen die Website/App wie zuvor unwissentlich in zwei Gruppen (Gruppe A und Gruppe B) auf. Versuchen Sie während der Bewertung, sich Ihre Daten erst anzusehen, nachdem Sie genug davon gesammelt haben, um statistische Gültigkeit und ein brauchbares Ergebnis zu erhalten.

  8. Analysieren Sie die Testergebnisse und handeln Sie entsprechend.

    9. Wenn Ihre Version B die festgelegte Wirksamkeitsschwelle erreicht und Ihre Hypothese bestätigt wird, können Sie mit der Implementierung für alle Benutzer fortfahren (nicht mehr zwischen den Versionen A und B aufgeteilt). Wenn die Hypothese jedoch widerlegt wird, bleiben Sie bei der ursprünglichen Version A oder entwickeln und testen Sie eine neue Hypothese. Sehen Sie sich auch alternative Forschungsmethoden an, um die Daten zu ergänzen.

Zusammenfassung

A/B-Testing ist ein ziemlich technisches Thema. Es erfordert bestimmte Statistikkenntnisse sowie spezielleres technisches / Programmier-Know-how (oder eine gute Beziehung zum Entwicklungsteam des Unternehmens). Es ist eine direkte Methode – obendrein ist es ziemlich einfach, schnell und billig. Es ermöglicht den kostengünstigen Vergleich zweier alternativer Versionen eines Produkts mit zufriedenstellenden Ergebnissen. Darüber hinaus stammen die Ergebnisse aus den Gründen der echten Benutzer, sie sind so präzise wie möglich. Denken Sie jedoch daran, dass Sie nicht jedes Feature, Element oder kleinste Detail auf der Website testen können – deshalb ist es bei der Durchführung von A/B-Tests ein Standard, andere ergänzende Forschungsmethoden durchzuführen.

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What is A/B testing in UX? | UX research #26 klaudia brozyna avatar 1background

Autorin: Klaudia Kowalczyk

Ein Grafik- und UX-Designer, der das ins Design bringt, was sich nicht in Worte fassen lässt. Für ihn hat jede verwendete Farbe, Linie oder Schrift eine Bedeutung. Leidenschaft für Grafik- und Webdesign.

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