Was sind A/B-Tests und warum sind sie sinnvoll?

A/B-Tests sind ein Prozess, der auf Experimentieren basiert und darauf abzielt, die besten Marketing- und Werbetaktiken zu ermitteln, insbesondere online. A/B-Tests werden zur Feinabstimmung von Werbebotschaften, Texten und Bildern auf Websites, in Online-Formularen oder E-Mails eingesetzt. Die Vorteile eines soliden A/B-Testprogramms sind vielfältig: Durch die Auswahl von Bildern, Elementen und Botschaften, die die Präferenzen der Nutzer widerspiegeln, können sich die Ergebnisse von A/B-Tests positiv auf Ihr Unternehmen und Ihren Gewinn auswirken. In diesem Beitrag werden wir grundlegende Konzepte des A/B-Testings und einige der damit verbundenen Vorteile und Verfahren erläutern.

AB Testing

Was sind A/B-Tests?

Ein A/B-Test ist eine Möglichkeit, Webseiten, Nachrichten oder Anzeigen zu optimieren. Stellen wir uns vor, wir haben eine Version A und eine Version B. Beide Seiten enthalten genau das gleiche Angebot oder die gleiche Werbeaktion und unterscheiden sich durch ihr Design. Nehmen wir an, wir haben eine Landing Page, die einen Rabatt von 10 % auf unsere Produkte anbietet, wenn sich ein Nutzer für unseren Newsletter anmeldet. Version A hat eine gelbe Anmeldeschaltfläche und Version B eine rote. Beide Versionen werden einer gleichen Mindestanzahl von Nutzern angezeigt, so dass die Ergebnisse statistisch aussagekräftig sind. Die Version der Seite mit der höchsten Konversionsrate für den Newsletter wäre dann der „Gewinner“.
A/B-Tests können mit einzelnen Elementen durchgeführt werden (wie im obigen Beispiel, wo beide Seiten identisch sind und sich nur die Farbe der Schaltfläche ändert). Bei dieser Art von Test ändern wir in der Regel jeweils ein Element, testen diese Änderung und fahren dann mit anderen Elementen auf der Seite fort. Wenn z. B. die gelbe Schaltfläche auf der Seite der Version A eine höhere Konversion aufweist, behalten wir diese Schaltfläche bei und testen in der nächsten Testrunde zwei verschiedene Titel.
Sie können auch alle Elemente einer Seite ändern. Nehmen wir an, Seite A hat nicht nur eine gelbe Schaltfläche, sondern enthält auch ein Video und fast keinen Text. Die Version B mit der roten Schaltfläche enthält viel Text, aber keine anderen visuellen Elemente.
Die Idee der A/B-Tests besteht in beiden Fällen darin, sich von den Vorlieben der Nutzer leiten zu lassen und ihre Aktionen mit einem Ziel vor Augen zu messen (Konversionsrate, Klicks usw.), anstatt sich auf unsere eigenen Annahmen oder Meinungen zu verlassen, die eher auf persönlichen Vorlieben als auf Daten beruhen.

Was ist der Unterschied zwischen A/B-Tests und Multivariate Tests?

Ein Multivariate Test ähnelt einem A/B-Test, ist aber ein wenig komplexer. Beim Multivariate Test kommen dieselben Mechanismen wie beim A/B-Test zum Einsatz, aber es werden mehrere Variablen gleichzeitig getestet und die Zusammenhänge zwischen diesen Variablen untersucht (z. B. die gelbe Schaltfläche funktioniert besser als die rote, aber sie funktioniert noch besser, wenn sie von einer ausführlichen On-Page-Kopie begleitet wird). Bei einem Multivariate Test wird die Wirkung der einzelnen Designkombinationen in Bezug auf ein bestimmtes Ziel gemessen.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf A/B-Tests, aber ein gutes Online-Marketingprogramm kann von einem differenzierten Plan für Multivariate Tests profitieren, um die Web- oder Geschäftsergebnisse zu verbessern. Wir bei All Around sind Experten für Multivariate und A/B-Tests und können Ihr Unternehmen mit einem Testprogramm zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse schnell zum Laufen bringen.

A/B-Tests sind einfach, und sie funktionieren

Das wahrscheinlich Überzeugendste an A/B-Tests ist, dass sie extrem einfach zu implementieren sind und fast sofort umsetzbare Erkenntnisse liefern. Der Vergleich zweier Google Adwords-Textanzeigen kann zum Beispiel schnell verdeutlichen, dass Ihre Nutzer eine klare Präferenz für Werbetexte haben, die den Endpreis und nicht einen prozentualen Rabatt enthalten. Eine höhere CTR oder Konversionsrate der Anzeige mit dem Endpreis lässt uns rasch erkennen, dass wir mehr solcher Anzeigen verfassen sollten, damit sich unsere Ergebnisse verbessern.

Experimentieren ohne großes Risiko.

Vielleicht beabsichtigt der CEO Ihres Unternehmens, die gesamte Webseite zu überarbeiten: Er glaubt, dass ein aggressiveres Messaging und ein schwarzer Hintergrund auf der Seite die Geschäftsergebnisse verbessern werden. Der CEO könnte Recht haben, aber er trifft seine Entscheidungen auf der Grundlage seiner persönlichen Meinung und nicht auf der Grundlage konkreter Daten. Die Überarbeitung und Neugestaltung der gesamten Website ist außerdem mit Kosten, Arbeitsaufwand und potenziellen wirtschaftlichen Risiken verbunden. Ein paar A/B-Tests mit einer Landing Page, die ein ähnliches Design aufweist wie die, die der CEO einführen möchte, und einer weiteren Landing Page mit einem traditionelleren Design können Ihnen einen Anhaltspunkt dafür geben, ob die vorgeschlagenen Änderungen wirklich eine gute Idee sind oder nicht.

Sie können alles testen!

A/B-Tests müssen nicht auf Webseiten oder Webformulare beschränkt sein. Sie können auch Offline-A/B-Tests mit Hilfe von verschiedenen Telefonnummern oder URLs durchführen. Wenn Sie z. B. einen gelben und einen roten Flyer mit denselben Informationen, aber jeweils mit einer anderen Telefonnummer erstellen, können Sie herausfinden, welcher der beiden Flyer mehr Wirkung bei der Zielgruppe erzielt hat. Wie beim Online-Test ist es wichtig, dass die gleiche Anzahl von Personen jede Version erhält: Wenn Sie 500 gelbe und nur 10 rote Faltblätter verteilen, ist der Test nicht repräsentativ.

Bei A/B-Tests geht es um viel mehr als nur um die finale Konversion.

A/B-Tests sind sehr nützlich, wenn es um die Optimierung von Conversions oder Traffic geht. Sie können aber auch zur Optimierung anderer Nutzerverhaltensweisen eingesetzt werden. Ein Beispiel: Ihre Webseite ist komplex, und größere Änderungen sind mit erheblichen operativen Herausforderungen verbunden. Ein A/B-Test kann Ihnen dabei helfen, herauszufinden, ob eine bestimmte Seitengestaltung die Absprungrate senkt oder dazu führt, dass die Nutzer mehr Zeit auf dieser Seite verbringen. Diese Informationen können nützlich sein, wenn es darum geht, die Nutzererfahrung auf Ihrer Website zu verbessern, nicht nur die Konversionsraten.

Wenn Sie an A/B- oder Multivariate Tests zur Optimierung Ihrer Geschäftsergebnisse interessiert sind, setzen Sie sich mit uns in Verbindung.

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