A/B Tests
Kurzbeschreibung & Zweck:
Der Zweck von einem A/B Test besteht darin, zwei Versionen einer Website, einer Anzeige, einer E-Mail oder einer anderen Marketing-Maßnahme zu vergleichen, um herauszufinden, welche Version besser funktioniert und welche zu einer höheren Conversion-Rate führt bzw. bessere Ergebnisse liefert.
Ereignisse
Dimensionen
Aufwand
Kompetenz
Dauer
Du brauchst dafür: Um A/B-Tests durchzuführen, benötigen Sie zwei oder mehr Versionen des zu testenden Elements, Zugang zu einer Testgruppe von Benutzern und eine Methode zur Datenerfassung und -analyse.
Vorbereitung: Es ist hilfreich, klare Ziele für den Test festzulegen, die Testversionen vorzubereiten und die Kriterien für den Erfolg zu definieren.
A/B-Tests sind besonders geeignet, um Design- und Inhaltsoptimierungen auf Websites, Apps und anderen digitalen Plattformen zu validieren. Sie eignen sich auch für Marketingkampagnen und Benutzererfahrungsoptimierungen. Indem man verschiedene Versionen von i.d.R. Werbemaßnahmen testet und die Performance der jeweiligen Varianten vergleicht, können Unternehmen eine datenbasierte Optimierung ihrer Marketing-Strategien vornehmen. Oft wird ein AB Testing auch für die Optimierung von Webseiten und Inhalte auf den Webseiten genutzt.
A/B Tests vergleichen nur zwei Varianten, während multivariate Tests mehrere Varianten gleichzeitig testen. A/B Tests sind schneller und einfacher durchzuführen, während multivariate Tests komplexer sind und mehr Zeit und Ressourcen erfordern.
Die Testdauer hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe der Zielgruppe, der Menge der erwarteten Interaktionen bzw. Feedbacks und der signifikanten Unterschiede zwischen den Varianten. Es empfiehlt sich jedoch, A/B Tests mindestens eine Woche oder länger durchzuführen, um genügend Daten zu sammeln.
Die klassischen Kennzahlen, die gemessen werden sollten, hängen von der Art der Marketing-Maßnahme ab. Für eine Website oder Funktionen könnten Kennzahlen wie die Conversion-Rate, die Absprungrate und die Verweildauer relevant sein, während für E-Mails die Öffnungsrate und Klickrate wichtiger sein könnten.
Es ist wichtig, eine ausreichend große Stichprobe zu haben, um eine statistisch signifikante Aussage zu treffen. Außerdem sollten Sie sicherstellen, dass die Testvarianten so ähnlich wie möglich sind und dass die Testpersonen zufällig ausgewählt werden.
Schritt 1:
Definieren Sie das Ziel des Tests
Bevor Sie einen A/B-Test durchführen, müssen Sie sich darüber im Klaren sein, welches Ziel Sie erreichen möchten. Möchten Sie zum Beispiel die Conversion-Rate erhöhen, die Verweildauer auf Ihrer Website verlängern oder etwas ganz anderes untersuchen und daraus Ihre Erkenntnisse ableiten?
Schritt 2:
Identifizieren Sie die Variablen
Identifizieren Sie die Variablen, die Sie testen möchten. Dies könnte zum Beispiel die Farbe eines Call-to-Action-Buttons oder die Platzierung von Inhalten auf einer Seite sein. Es könnten Positionen, Schriftarten/-größen, und andere “kleinere” Attribute sein, die Sie hinsichtlich Ihres Ziel untersuchen wollen.
Schritt 3:
Erstellen Sie Ihre Testvarianten
Erstellen Sie zwei oder mehr Varianten, die sich in den zu testenden Variablen unterscheiden. Stellen Sie sicher, dass jede Variante eine eindeutige Kennzeichnung hat, um die Ergebnisse später zu verfolgen. Sie sollten jedoch nicht zu viele unterschiedliche Varianten gleichzeitig testen, denn dadurch kann sich der Testzeitraum verlängern und die Auswertung der Ergebnisse erschweren.
Schritt 4:
Teilnehmer zuordnen
Verteilen Sie die Teilnehmer zufällig auf die verschiedenen Varianten. Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer die gleichen Informationen und die gleichen Möglichkeiten haben, um z.B. auf Ihre Website zuzugreifen oder die zu testenden Funktionen und Ideen zu testen.
Schritt 5:
Ergebnisse analysieren
Sobald der Test gestartet ist, sammeln Sie Daten zu den Ergebnissen jeder Variante. Nutzen Sie passende Analysetools (für Webseiten z.B. Google Analytics) oder spezielle A/B-Testing-Software, um die Daten zu analysieren und zu vergleichen. Sobald Sie genügend Daten gesammelt haben, können Sie entscheiden, welche Variante am besten funktioniert hat und Ihre Entscheidungen entsprechend anpassen.
Das Konzept des A/B-Testens wurde von Ronald A. Fisher, einem britischen Statistiker und Genetiker, in den 1920er Jahren entwickelt.
Diese Methoden sind auch noch sehr interessant:
👉 Mit Impact Mapping visualisierst du, wie gut komplexe Projekte oder Initiativen auf die Ziele einzahlen.
👉 Mit dem ICE Scoring priorisierst du mit einem ermittelten bzw. errechneten Punktwert deine Entscheidungen.
👉 Du kannst eine Persona erstellen, um die verschiedenen Arten von Nutzern zu repräsentieren, die eine Dienstleistung, ein Produkt, die Website oder eine Marke auf ähnliche Weise nutzen.
