Der A/B-Test ist ein nützliches Instrument für Marketer, um einzelne Elemente einer Website oder einer Werbemaßnahme zu optimieren. Das Ergebnis können höhere Klickzahlen oder eine verbesserte Conversion-Rate sein – die richtige Testing-Methode bringt Sie Schritt für Schritt dem Erfolg im Onlinebusiness näher. Doch beim A/B-Testing ist einiges zu beachten, was den richtigen Zeitraum, die Hypothesen oder die Segmentierung betrifft. Nur wer sich an die wichtigsten Regeln hält, erzielt aussagekräftige Ergebnisse und kann so seine Seite zielführend optimieren.
Wer sich erstmals ans A/B-Testing wagt, sollte mit relativ simplen Tests beginnen und kleine Elemente wie Grafiken oder Buttons verändern. Ein einfacher A/B-Test mit nur einer Variablen ist schnell umsetzbar und liefert korrekte und zuverlässige Resultate.
Multivariante Tests sind hingegen für den Anfang oft zu komplex. Sie haben eine höhere Fehleranfälligkeit und liefern unter Umständen verfälschte Ergebnisse. Also: Fangen Sie klein an. Auch kleine Veränderungen können später zu großen Resultaten führen. Führen Sie mehrere Tests in Folge aus, die jeweils eine kleine Verbesserung der Conversion-Rate bewirken, können sich diese positiven Effekte am Ende summieren.
Zeit ist ein erfolgsrelevanter Faktor bei A/B-Testing. Es ist in jedem Fall sinnvoll, einen Test mindestens eine Woche lang laufen zu lassen. Denn so schließt man durch die Wochentage bedingte Schwankungen mit ein. Abrupte positive oder negative Auswirkungen lassen sich erst im Wochenzusammenhang realistisch auswerten.
Ein typischer Fehler bei A/B-Test ist die Ungeduld. Wer zu schnelle Schlüsse zieht, verpasst womöglich die wirklich interessanten Ergebnisse. Deshalb sollte man Tests erst ab einer statistischen Signifikanz auswerten. Um zu prüfen, ob die Ergebnisse signifikant sind, gibt es zum Beispiel den kostenlosen Rechner von Visual Website Optimizer.
Die Hypothesen sind die Grundlage jedes A/B-Tests – gleichzeitig ist es eine Herausforderung, diese zu formulieren und festzuhalten. Denn effizientes A/B-Testing basiert auf klaren Hypothesen, aus denen man genau ableiten kann, welchen Einfluss Veränderungen auf das Nutzerverhalten haben könnten. Egal ob diese beim Test bestätigt oder widerlegt werden: Sie gewinnen wertvollere Erkenntnisse, wenn Ihre Hypothesen gut durchdacht sind.
Das A/B-Testing hilft nicht nur dabei, Umsätze zu steigern und Conversions zu verbessern, es ist quasi eine Umfrage unter potenziellen Kunden und hilft diese besser kennenzulernen. Die gewonnenen Erkenntnisse über die Zielgruppe können dann in alle weiteren Schritte des Targetings und der Zielgruppenansprache übernommen werden und bringen Sie einen Schritt näher Richtung Kundengewinnung und -bindung.
Sie können natürlich A/B-Tests parallel auf verschiedenen Unterseiten laufen lassen. Diese Variante kann jedoch zu verfälschten Ergebnissen führen. Besser ist es, eine Änderung nach der anderen zu testen und die Seite so Schritt für Schritt zu optimieren. Wenn Sie mehrere Dinge gleichzeitig verändert wollen, eignen sich sogenannte Multi-Page-Experimente. Sie gewährleisten eine konsistente Nutzerführung. Einem Besucher werden hierbei entweder alle neuen oder alle alten Seiten angezeigt. Auch wenn kleinere Details auf aufeinanderfolgenden Seiten verändert werden sollen, sollte man auf eine gleichmäßige Verteilung der Besucher achten. Doch vorteilhafter ist es, sich einer Variablen nach der anderen anzunehmen.
Ein mögliches Szenario: Nach dem Test einer Landingpage zeigt sich, dass Variante B die besseren Ergebnisse hinsichtlich Klick- und Conversion-Rate erzielt hat. Die Schlussfolgerung wäre, dass Variante B als Gewinner hervorgeht und Variante A rausfliegt. Man kann jedoch auch einen Schritt weiter gehen. Nutzen Sie zusammen mit dem A/B-Testing weitere Webanalyse-Tools wie Google Analytics, können Sie die Testgruppe segmentieren und z. B. zwischen Neu- und Bestandskunden unterscheiden. Das Ergebnis könnte sein, dass Stammkunden positiver auf Version B reagieren, Neukunden hingegen die alte Version A besser annehmen. Die Version A herauszunehmen wäre also ein Fehler. Mithilfe der Webanalyse bekommen Sie also einen besseren Blick auf die Testergebnisse und können noch spezifischere Schlussfolgerungen ableiten.
Auch beim A/B-Testing sind die Ressourcen begrenzt – einerseits durch die Zeit, die Sie dafür investieren, andererseits durch die Zahl der Besucher, die auf die Website bzw. einzelne Unterseiten gelangen. Um diese Ressourcen nicht unnötig zu vergeuden, sollten Sie ganz klar priorisieren.
Hilfreich ist, sich vor jedem Testlauf konkrete Ziele zu setzen. Marketer greifen dabei oft auf das sogenannte SMART-Methodezurück. Die Zielsetzung beim A/B-Testing sollte demnach immer spezifisch, messbar, akzeptiert, realistisch und terminiert sein.
Mit realistischen Zielvorgaben, den passenden Hypothesen und den richtigen Testing-Tools steht dem ersten erfolgreichen A/B-Test nicht mehr im Wege. Solche Split-Tests sind eine große Chance für jedes Unternehmen. Auch wenn Sie zu Beginn einiges an Zeit und Mühe investieren müssen, lohnt sich der Aufwand: Am Ende hat man eine optimierte, verbesserte und ideal auf die Zielgruppe ausgerichtete Seite.
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