6 Tipps für aus­sa­ge­kräf­ti­ge A/B-Tests

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-Methode zurück. 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.