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Marketing

10 Regeln für bessere A/B-Tests

    10 Regeln für bessere A/B-Tests

Mehr Erfolg mit A/B-Test. (Grafik: Shutterstock)

Höhere Konversionsraten reduzieren die Akquisitionskosten, ermöglichen aggressiveres Marketing und Umsatzwachstum. Beim ersten A/B-Test sollten Marketer allerdings einige Regeln beachten.

1. Starte am oberen Ende deines Funnels

Die größten Effekte erzielst du zu Beginn deiner A/B-Tests, wenn du das obere Ende deines „Sales Funnel“ optimierst. Positive Veränderungen wirken sich hier schneller aus als am unteren Ende.

Durch höhere Besucher- und Konversionszahlen erzielst du schnellere Ergebnisse. Mithilfe deiner Erfahrung kannst du dann weitere Tests aufsetzen und den Prozess vorantreiben.

A/B-Tests am unteren Ende deines „Sales Funnel“ müssen in der Regel länger laufen, ehe du einen klaren Gewinner identifizieren und Ergebnisse präsentieren kannst. Mehr dazu im achten Tipp.

2. Formuliere Hypothesen

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Wer sind deine Kunden? (Foto: contrastwerkstatt, Fotolia.com)

Mithilfe von A/B-Tests steigerst du nicht nur deine Umsätze, du gewinnst auch Einblick in deine Besucher sowie deren Vorlieben. Jeder kleine Test ähnelt in diesem Sinne einer Umfrage unter deinen potenziellen Kunden. Nutze diese Chance!

Entwickle deine Testreihen auf Basis von Hypothesen, die du formulierst und festhältst. Bestätige oder widerlege deine Hypothesen mithilfe der A/B-Tests und integriere sie in die Personas deiner Kunden.

3. Setze klare Ziele

Setze dir vor jedem einzelnen Test konkrete Ziele. Orientiere dich dabei an den fünf Bedingungen des SMART-Prinzips. Ziele müssen demnach spezifisch, messbar, akzeptiert, realistisch und terminiert sein.

  • Spezifisch: Formuliere die Ziele so präzise wie möglich!
  • Messbar: Definiere genaue Kennzahlen, mithilfe derer du den Erfolg deines A/B-Tests messen kannst.
  • Akzeptiert: Jeder in den Prozess involvierte Kollege sollte die Ziele abnicken.
  • Realistisch: Nicht jeder deiner Tests wird außerordentliche Ergebnisse bringen. Ganz im Gegenteil! Setze deshalb realistische Ziele.
  • Terminiert: Forme einen Zeitplan für deine Testreihe und terminiere jeden A/B-Test.

4. Plane genug Zeit ein

Lasse deine Tests anfangs für mindestens sieben Tage laufen. Nahezu jedes Unternehmen hat starke und schwache Wochentage. Abrupte positive Auswirkungen lassen sich unter Umständen auf eben diese Schwankungen zurückführen.

Gehe deshalb sicher, warte mindestens sieben Tage bevor du deinen Test beendest und evaluiere dessen Erfolg erst nach Ablauf dieses Zeitraums. In einigen Unternehmen bieten sich womöglich auch deutlich längere Zeiträume an, dies lässt sich aber erst nach einer Analyse der historischen Daten bestimmen.

5. Verschwende keine Zeit mit unnötigen Tests

Nutze deinen Traffic für die wirklich wichtigen Tests. In der Regel hast du mehr Ideen als Traffic, es gilt also zu priorisieren.

Dass du Besucher durch auffällige Buttons zum Klicken bewegst, ist wirklich keine Wissenschaft. Gehen wichtige Call-to-Actions unter, gestalte sie auffälliger – ohne vorherigen A/B-Test. Nutze deine knappen Ressourcen lieber für die wirklich wichtigen und interessanten Tests. Hier liegt das größte Potenzial!

6. Ein Besucher, ein A/B-Test

(Grafik: Shutterstock)
Übertreib's nicht! (Grafik: Shutterstock)

Du sparst Zeit, wenn auf verschiedenen Unterseiten parallel A/B-Tests laufen. Diese Taktik kann aber zu falschen Ergebnissen führen.

Arbeite idealerweise mit sogenannten „Multi-Page-Experiments“. Sie garantieren eine konsistente Nutzerführung und liefern Besuchern entweder die neue oder die alte Version einer Website. Dies ist besonders wichtig, wenn du größere Veränderungen an deiner Website testest.

Optimierst du kleinere Details aufeinanderfolgender Seiten, solltest du für eine gleichmäßige Verteilung der Besucher sorgen. Bei A/B-Tests der Übersichtsseiten A und B sowie der dort verlinkten Produktseiten C und D solltest du die Besucher demnach zu gleichen Teilen auf C und D leiten.

7. Arbeite mit statistischer Signifikanz

Wir hoffen auf schnelle Ergebnisse, reagieren aber vorschnell, wenn wir ungeduldig werden. Marketer sollten einen A/B-Test nur bei ausreichender statistischer Signifikanz beenden, andernfalls riskieren sie einen Rattenschwanz falscher Hypothesen und Testreihen.

Die Bedeutung dieser Kennzahl erläutert Manuel Brückmann sehr anschaulich auf konversionskraft.de. Mit dem „A/B Test Sample Size Calculator“ von Optimizely können Marketer schon vor einem Test abschätzen, wie lange er in Anbetracht der eigenen Besucherzahlen laufen müsste, um statistische Signifikanz zu erreichen.

8. Starte mit einfachen A/B-Tests

Ein A/B-Test lässt sich mit einfachen Mitteln umsetzen. Multivariate Tests bringen im Gegensatz dazu ein Vielfaches an Komplexität in die Thematik. Komplexität, auf die ein Anfänger zugunsten schneller und korrekter Resultate verzichten sollte.

Die vielen Varianten steigern beispielsweise die Fehleranfälligkeit. Eine statistische Signifikanz von 95 Prozent führt in 5 Prozent der Fälle zu falschen Ergebnissen. Arbeiten wir jedoch mit mehr als einer Variante, kumulieren sich diese Fehler. Bei nur zwei Varianten landen wir dadurch bereits bei einer Fehlerquote von 9,75 Prozent.

9. Akzeptiere kleine Veränderungen

Auch kleine Veränderungen führen letztlich zu großen Resultaten. Lasse dich deshalb nicht von niedrigen Prozentzahlen und ernüchternden Ergebnisse demotivieren. Bedenke, dass vier Tests mit einer um jeweils 25 Prozent gestiegenen Konversionsrate letztlich in einem Anstieg um 144 Prozent resultieren. Der Zauber der Mathematik ist auf unserer Seite!

10. Gib nicht auf!

Stelle dich darauf ein, dass deine ersten Tests in die Hose gehen. Tust du das nicht, wirst du enttäuscht. Beachtest du die bereits benannten Regeln, formst Hypothesen und formulierst klare Ziele, dann lernst du aus jedem einzelnen A/B-Test. Diese Erfahrung führt unweigerlich zu ersten Erfolgen, also tu mir einen Gefallen: Gib nicht auf!

Fazit

Mit all den verfügbaren Tools hast du alle Mittel zu Hand, mit cleveren A/B-Tests das Beste aus deiner Seite heraus zu holen. Nutze diese Chance, beachte die genannten Regeln und vermeide damit häufige Fehler. Statistik war nie mein Lieblingsfach, doch bedenke: Wer nicht versucht, kann nur verlieren.

via conversionxl.com

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2 Reaktionen
Klaus
Klaus

Die Zeitangabe von 1 Woche bei Punkt 4 ist so total missverständlich und im Grunde falsch. Für die Mindestdauer eines Tests gibt es keinen pauschalen Wert - schon gar nicht in Form von Tagen. Stattdessen muss das natürlich abhängig von der Anzahl der eigenen Conversions gemacht werden (was bei Punkt 7 ja immerhin dann noch nachträglich erwähnt wird. Stichwort: Signifikanz).

Im Original-Artikel ist das auch ausführlicher und richtig beschrieben. Dort wird die Laufzeit über eine Woche ausschließlich mit den Unterschieden der Wochentage begründet, sodass man also immer für eine gesamte wiederkehrende Periode testen soll.

In diesem Artikel klingt es leider so, als wenn man für jeden Test nach 1 Woche korrekte Daten vorliegen hat.

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Dominik

Gerade im Bezug auf Punkt 5 möchte ich auch dazu anregen auch bei größeren Wettbewerbern nicht einfach blind zu kopieren, selbst wenn man davon ausgehen könnte, dass diese z.B. Newsletter Opt-In Layer o.ä. bereits hinsichtlich des Nutzen Effekts kalkuliert haben (mehr Opt-Ins, geringere CR). Wettbewerber haben ihre eigene Marketingstrategie die gerade im Punkt E-Mail Marketing in Folge eines solches Tests anders aussehen kann als die Eigene und somit auch eigene Tests und Nutzenkalkulationen erfordern.

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