A/B-Testing

Das A/B-Testing ist auch unter Split-Testing bekannt. Es wird dazu eingesetzt, um zwei verschiedene Versionen einer Variablen, wie beispielsweise Website oder Anzeige, zu vergleichen. Beide Versionen A und B werden für den Nutzer in einem bestimmten Testzeitraum zugänglich gemacht. Durch Reaktionen lässt sich dann beurteilen, welche der Version das gewünschte Verhalten beim Nutzer auslöst und ob Version A oder Version B demnach die bessere Wirkung erzielt.

Durch A/B-Testing lässt sich auf einfache Art und Weise erkennen, welche Variante einer Variablen die bessere Leistung erzielt. So lassen sich durch die Auswertung von Daten Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Änderungen notwendig sind, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Der Vorteil beim A/B-Testing ist, dass Änderungen besonders schnell umgesetzt werden können und die Ergebnisse besonders aussagekräftig sind.

Grundsätzlich lässt sich A/B-Testing überall dort einsetzen, wo zwei verschiedene Versionen einer Variablen generiert werden, anhand denen Daten gewonnen werden, die für einen Vergleich genutzt werden können. Im Online-Marketing wird A/B-Testing häufig für die Optimierung der Suchmaschinenwerbung (SEA) und der Optimierung von Websites und Onlineshops angewendet, um die Conversion Rate zu optimieren.

Um das A/B-Testing erfolgreich durchzuführen, gilt es die folgenden Punkte zu beachten:

1. Ziel Formulieren
Im ersten Schritt ist es wichtig, das Ziel zu definieren, das mit dem A/B-Testing erreicht werden soll. Beispiele:
– Mehr Nutzer sollen ein Kundenkonto erstellen.
– Mehr Nutzer sollen einen Kauf abschließen.
– Mehr Nutzer sollen einen Newsletter abonnieren.

2. Optimierungspotenziale erkennen
Es ist von großer Relevanz, bestimmte Key Performance Indikatoren (KPI) zu identifizieren, die ausschlaggebend dafür sind, ob der Nutzer die gewünschte Aktion ausführt oder nicht. Dafür werden Daten analysiert und hinterfragt, welche Elemente entscheidend dafür sind, dass der Nutzer die Aktion ausführt oder eben abspringt. Hier gilt es zu hinterfragen, wie man den Absprung des Nutzers verhindern kann.

3. Hypothesen formulieren
Im nächsten Schritt können Hypothesen zu den zuvor identifizierten Problemen erstellt werden, in denen beschrieben wird was genau verändert werden muss, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Dabei ist es wichtig zu beachten, dass die einzelnen Variablen messbar sind.
Beispiel: „Um mehr Käufe in meinem Onlineshop abzuschließen, wird der Call-to-Action Button im Warenkorb verändern. Durch diese Änderung erwarte ich 5 % mehr abgeschlossene Käufe im Monat.“

4. A/B-Testing durchführen
Sind die Hypothesen formuliert, wird die Variante zur Hypothese die getestet werden soll erstellt. Wichtig für den Test ist, dass Version A und B von einer ausreichend großen Testgruppe genutzt werden. Außerdem ist es wichtig, die Laufzeit für den Test ausreichend groß zu wählen, sodass die Ergebnisse auch aussagekräftig sind.

5. Auswertung
Wurden beide Versionen von einer aussagekräftigen Testgruppe genutzt, können die Ergebnisse unter Betracht der zuvor analysierten Hypothese ausgewertet werden. Wurden die Erwartungen erfüllt oder sogar übertroffen? Oder hat der Test nicht das gewünschte Ergebnis erzielt?

6. Umsetzung und Kontrolle
Hat das Ergebnis des Tests die Erwartungen erfüllt oder sogar übertroffen, können die Änderungen die zuvor getestet wurden umgesetzt werden. Hierbei ist es wichtig auch weiterhin zu beobachten, wie sich die Änderung auf das Verhalten der Nutzer auswirkt.

7. Neues A/B-Testing starten
Ist die Testphase abgeschlossen, kann ein Test zu einer neuen Hypothese durchgeführt werden.