A-B Test

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Definition und Erklärung A-B Test

Mithilfe von einem A-B Test kannst Du zwei Versionen einer Webseite oder einer App vergleichen. Damit kannst Du ermitteln, welche Version eine bessere Performance oder Leistung erzielt. Dazu erstellst Du eine Variante A und eine Variante B. Durch das Testen beider Versionen erhältst Du Daten, mit denen Du erkennen kannst, welche Variante besser performt. Weiterhin kannst Du anhand der Ergebnisse Anpassungen und Änderungen vornehmen, um die maximale Leistung zu erzielen.

Bei der Optimierung Deiner Webseite setzt Du mit dem A-B Test dem Rätselraten ein Ende. Stattdessen triffst Du datengestützte Entscheidungen, die Dich weiterbringen werden. Du kannst Auswirkungen messen, welche Änderungen auf Deine KPIs wie Anzahl der Downloads, Anzahl der Einkäufe, Registrierungen oder benutzerdefinierte Ziele haben. So stellst Du sicher, dass jede Änderung positive Ergebnisse erzielt.

Die Lösung für die Ungewissheit von Änderungen

Du kannst bisher nur Vermutungen anstellen, wie Besucher und potenzielle Kunden auf bestimmte Elemente auf Deiner Webseite, E-Mails oder Inhalte reagieren. Der A-B Test bietet Dir in dieser Situation die Lösung. Du kannst nämlich zwei Versionen der gleichen Seite anzeigen. Anhand der Ergebnisse kannst Du dann erkennen, welche Variante besser funktioniert. Du solltest kontinuierlich Tests durchführen und Deine Webseite optimieren. So wirst Du Deinen Umsatz, Leads, Downloads, Registrierungen und die Zahl von nutzergenerierten Inhalten steigern. Gleichzeitig bekommst Du so wertvolle Einblicke in das Besucherverhalten Deiner potenziellen Kunden.

A-B Test

Die Funktionsweise und Durchführung des A-B Tests

Beim A-B Test testest Du im Live-System zwei Versionen einer Webseite. Version A ist dabei das Original und Version B spiegel die optimierte Variante dar. Hier misst Du beispielsweise den Effekt der einzelnen Versionen auf die Conversion Rate. Wichtig ist es im ersten Schritt, Ziele zu definieren. Du solltest ebenfalls ermitteln, welche Seiten Deiner Webseite zum Erreichen des Ziels beitragen. Dieses Vorgehen unterscheidet sich von einem Multivarianztest, bei dem mehrere Variationen einer Seite gleichzeitig getestet werden.

Beispiele für Ziele:

– Anzahl der Downloads pro Tag von einem Lead Magneten

– Anzahl der Newsletter Eintragungen

– Erreichter Umsatz pro Tag / Woche / Monat

– Anzahl der E-Mail Eintragungen für Deine E-Mail Kampagne

– Anzahl der verkauften Produkte

Ein Fallbeispiel für den A-B Test

Stelle Dir ein Unternehmen vor, welches einen Webshop betreibt. Das Hauptziel von diesem Unternehmen besteht darin, mehr Produkte zu verkaufen und den Umsatz zu steigern. Der Checkout Funnel hat für den Marketingleiter daher die höchste Priorität bei der Optimierung.

Auf jeder Produktseite ist das erste Element die Schaltfläche „Kaufen“. Diese Schaltfläche soll den Besucher und potenziellen Kunden zum Interagieren bewegen. Es wird die Hypothese aufgestellt, dass eine auffälligere Gestaltung der Schaltfläche zu mehr Klicks und gleichzeitig damit auch zu mehr Kaufabschlüssen führt. Mit dem A-B Test prüft das Team nun die Conversion Rate von zwei Varianten. In Variante 1 wird die Schaltfläche rot eingefärbt und das Original wird im schlichten grau belassen. So kann das Team nach dem Test beide Varianten und deren Daten bewerten und sich für die bessere Option entscheiden.

A-B Testing

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