Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil der Conversion-Optimierung. Bei dieser Methode werden zwei Versionen einer Webseite oder eines Seitenelements wie beispielsweise einer Landingpage, Call-to-Action oder Produktbeschreibung miteinander verglichen. Ziel ist es herauszufinden, welche Variante zu einer höheren Conversion-Rate führt und somit besser performt. Conversion-Rate-Optimierung ist für die meisten Unternehmen mit Online-Präsenz ein entscheidendes Thema, denn mehr Conversions bedeuten in der Regel auch mehr Umsatz und Gewinn.

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Was ist A/B-Testing und wofür wird es eingesetzt?

Beim A/B-Testing werden Websitebesuchern zufällig zwei verschiedene Versionen einer Seite angezeigt – Version A und B. Während der Laufzeit des Tests wird das Verhalten der User gemessen und aufgezeichnet. Am Ende lässt sich anhand der gesammelten Daten erkennen, welche Variante erfolgreicher war, also zu mehr Klicks, Leads oder Käufen geführt hat.

Eingesetzt werden A/B-Tests zur Optimierung der sogenannten Conversion-Rate, also der Anzahl der Besucher, die eine gewünschte Aktion ausführen. Das kann je nach Website und Unternehmensziel ein Kauf, eine Registrierung, das Abonnieren eines Newsletters oder das Ausfüllen eines Kontaktformulars sein.

Wie funktioniert ein A/B-Test?

Die Grundlage eines aussagekräftigen A/B-Tests ist eine Hypothese, also eine Annahme, was verbessert werden könnte. Ein simples Beispiel: Die Hypothese lautet, dass sich die Conversion-Rate erhöht, wenn der Call-to-Action-Button auf der Landingpage größer und farblich auffälliger gestaltet wird.

Um dies zu überprüfen, wird die bestehende Version A der Seite als Kontrollvariante verwendet. Version B wird entsprechend der Hypothese angepasst. Nun teilt ein A/B-Testing-Tool den Traffic so auf, dass jeweils die Hälfte der Besucher Version A und die andere Hälfte Version B sieht. Anhand von Analytics-Daten lässt sich nach einer ausreichend langen Testdauer ablesen, welche Variante die bessere Performance gezeigt und die Hypothese bestätigt hat.

Welche Elemente einer Website kann man mit A/B-Tests optimieren?

A/B-Tests lassen sich auf nahezu alle Bereiche einer Website anwenden, die Einfluss auf das Nutzerverhalten haben, darunter:

• Überschriften und Texte
• Bilder und Videos
• Call-to-Action-Elemente
• Farben und Layout
• Navigation und Menüstruktur
• Landingpage-Aufbau
• Kontakt- und Anmeldeformulare
• Produktbeschreibungen und Kaufprozess

Die Möglichkeiten sind vielfältig. Von der Anordnung von Buttons über den Einsatz von Bildern bis hin zur Beschreibung von Produktvorteilen lassen sich viele Details testen und verbessern.

Wie interpretiert man die Ergebnisse eines A/B-Tests richtig?

Damit ein A/B-Test belastbare Ergebnisse liefert, sind einige Grundregeln zu beachten:

• Der Test sollte nur eine Variable beinhalten, also z.B. nur die Farbe eines Buttons ändern, nicht gleichzeitig auch dessen Größe und Beschriftung.
• Der Test braucht ausreichend Traffic, um statistisch signifikant zu sein. Je nach Anzahl der Website-Besucher sind oft mehrere Wochen nötig.
• Die gemessenen Verbesserungen sollten einen festgelegten Mindestwert erreichen, bevor man von einem erfolgreichen Test spricht. Kleine Abweichungen können auch zufallsbedingt sein.
• Die Ergebnisse eines Tests gelten strenggenommen nur für das getestete Element und lassen sich nicht ohne weiteres verallgemeinern.

Nach Ende eines Tests werden die gesammelten Daten ausgewertet und visualisiert. Moderne A/B-Testing-Tools bieten dafür hilfreiche Funktionen und zeigen neben der Conversion-Rate auch Konfidenzintervalle und statistische Signifikanz an.

Welche Vorteile bietet A/B-Testing gegenüber anderen Optimierungsmethoden?

Im Vergleich zu anderen Methoden wie Multivariate Tests oder Usability-Studien zeichnet sich A/B-Testing durch einige Vorteile aus:

• Schnelle Ergebnisse: A/B-Tests können innerhalb weniger Wochen belastbare Resultate liefern.
• Einfache Durchführung: Mit der richtigen Software lassen sich Tests auch ohne spezielle IT-Kenntnisse umsetzen.
• Geringer Aufwand: Im Vergleich zu aufwändigeren Verfahren wie Eyetracking sind A/B-Tests relativ einfach zu planen und durchzuführen.
• Wiederholt anwendbar: Erfolgreiche Tests lassen sich zur kontinuierlichen Optimierung immer wieder einsetzen.

Im Zusammenspiel mit Website-Analytics und Heatmaps sind A/B-Tests ein wertvolles Tool zur effizienten Steigerung der Conversion-Rate und damit des Unternehmenserfolgs.

Welche Tools und Software gibt es für A/B-Tests?

Für die technische Umsetzung von A/B-Tests gibt es eine Reihe von spezialisierten Tools und Softwarelösungen. Zu den bekanntesten zählen:

• Optimizely
• VWO
• Adobe Target

Die Funktionen umfassen in der Regel einen Editor zur Erstellung von Seitenvarianten, Targeting-Optionen, statistische Auswertungen, Echtzeit-Analysen und Schnittstellen zu A/B-Analytics-Tools. Nicht alle Anbieter arbeiten mit demselben Abrechnungsmodell, die Preise richten sich meist nach dem monatlichen Testvolumen.

Wie lange sollte ein A/B-Test mindestens laufen?

Die benötigte Testdauer hängt von verschiedenen Faktoren ab, vor allem vom verfügbaren Traffic und der gewünschten statistischen Signifikanz. Faustregel: Je geringer die Anzahl der Websitebesucher, desto länger muss ein Test laufen, um aussagekräftig zu sein.

Als Minimum gelten meist mindestens 1.000 Conversions pro Variante. Bei wenig frequentierten Seiten kann das mehrere Wochen oder Monate dauern. Um Fehler zu vermeiden, sollte ein Test zudem immer volle Kalenderwochen umfassen, damit Wochentagseffekte beide Versionen gleichermaßen betreffen.

Was sind Best Practices und häufige Fehler beim A/B-Testing?

Um mit A/B-Tests zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und die Performance einer Website nachhaltig zu verbessern, haben sich einige Erfolgsfaktoren und Best Practices bewährt:

Dos:

• Ideen sammeln und priorisieren
• Erkenntnisse aus der Webanalyse nutzen
• ]Klare Testhypothesen aufstellen
• Ausreichend Traffic und Zeit einplanen
• Nur eine Variable pro Test ändern
• Test-Ergebnisse richtig interpretieren und umsetzen

Don’ts:

• Zu viele Varianten und Variablen testen
• Unrealistische Erwartungen an die Ergebnisse haben
• Tests zu früh abbrechen
• Erfolgreiche Varianten nicht konsequent umsetzen
• Ergebnisse falsch interpretieren oder verallgemeinern

Fazit

A/B-Tests sind eine unverzichtbare Methode der Conversion-Optimierung. Mit überschaubarem Aufwand lassen sich einzelne Seitenelemente testen und im Hinblick auf bestimmte Zielgrößen optimieren. Wer die grundlegenden Prinzipien und Best Practices beachtet, kann mit A/B-Tests relativ schnell deutliche Performancesteigerungen erzielen. Voraussetzung sind eine sorgfältige Planung, realistische Erwartungen und die konsequente Umsetzung erfolgreicher Varianten.

Mit den richtigen Tools, einem systematischen Vorgehen und etwas Geduld kann A/B-Testing zu spürbaren Verbesserungen von User Experience, Conversion-Rate und letztlich des gesamten Unternehmenserfolgs beitragen.