A/B-Test

Ein A/B-Test ist eine Methode zum Vergleich der Wirksamkeit verschiedener Varianten einer Website, eines Werbemittels oder anderer Elemente des Online Marketings. Dabei werden zwei Versionen (A und B) erstellt und nach dem Zufallsprinzip unterschiedlichen Nutzergruppen präsentiert. Ziel ist es, herauszufinden, welche Variante bessere Ergebnisse erzielt. Auf diese Weise ist es möglich, fundierte Entscheidungen im Hinblick auf die Optimierung von Marketingstrategien zu treffen.

Was Du bei der Umsetzung von A/B-Tests beachten solltest und welche Tools Dir dabei helfen, erklären wir Dir in diesem Beitrag.

A/B-Test: Das Wichtigste in Kürze

• A/B-Testing ist ein Verfahren, um die Effektivität von Online Marketing Strategien zu testen und zu verbessern. Dabei werden verschiedene Varianten eines Elements/einer Website oder eines Textes miteinander verglichen, um die beste Performance zu ermitteln.
• Zu den wichtigsten Begriffen gehören die Conversion Rate (Maß für das Erreichen eines gewünschten Ziels), die Click Through Rate (Verhältnis von Klicks zu Gesamtimpressions) und der Call to Action (Aufforderung, eine bestimmte Handlung auszuführen).
• Ziel von A/B-Testing ist es, zu verstehen, welchen Einfluss Veränderungen auf das Nutzerverhalten haben, um Online-Marketing-Kampagnen kontinuierlich zu optimieren.
• Getestet werden können Website-Design, Werbemittel, Produktpräsentationen, CTAs, E-Mail-Marketing-Kampagnen, Formulare und Inhaltsvariationen.
• Ablauf des A/B-Testings: Definition des Testziels, Erstellung von Varianten, Durchführung des Tests durch Zufallszuweisung und Auswertung der Daten zur Ermittlung der besten Variante.
• Die Ergebnisse sollten auf statistische Signifikanz analysiert werden. Damit wird sichergestellt, dass Leistungsunterschiede signifikant und nicht zufällig sind.

Was ist A/B-Testing?

Beim A/B-Testing handelt es sich um eine Methode, die Effektivität von Online Marketing Strategien zu testen und zu verbessern. Bei A/B-Tests werden verschiedene Varianten einer Website, eines Werbemittels oder eines anderen Elements getestet, um herauszufinden, welche Variante die besten Ergebnisse liefert. Mithilfe von A/B-Testing kannst Du fundierte Entscheidungen über Designänderungen und Marketingstrategien treffen.

Einführung in die grundlegenden Begriffe des A/B-Testings

Bevor wir in die Welt des A/B-Testing eintauchen, klären wir einige Begriffe, die Dir begegnen werden:

• Conversion Rate: Die Conversion Rate ist ein Maß dafür, wie gut Deine Website oder Deine Kampagne ein gewünschtes Ziel erreicht. Bei diesem Ziel kann es sich zum Beispiel um den Kauf eines Produkts, die Anmeldung zu einem Newsletter oder das Ausfüllen eines Kontaktformulars handeln. Die Conversion Rate wird als Prozentsatz der Besucher:innen ausgedrückt, die die gewünschte Aktion durchgeführt haben. Tipp: Nutze unseren kostenfreien Conversion Rate Rechner, um Dir die KPI ausrechnen zu lassen. 
• Click-Through-Rate (CTR): Die Click-Through-Rate (CTR) misst, wie oft Personen auf einen Link oder eine Anzeige klicken, im Verhältnis zur Anzahl der gesamten Impressionen (d. h. wie oft die Anzeige angezeigt wird). Eine hohe CTR ist ein Zeichen dafür, dass eine Anzeige für die Zielgruppe von Interesse ist.
• Call-to-Action (CTA): Ein CTA ist eine Aufforderung zur Aktion, die Nutzer:innen zu einer bestimmten Handlung animieren soll, wie z.B. „Jetzt Kaufen“, „Mehr Erfahren“ oder „Hier Anmelden“. Ein wirksamer CTA ist klar, prägnant und auf den ersten Blick erkenn- und verstehbar.

A/B-Testing hilft, das Nutzerverhalten zu verstehen

Das Ziel von A/B-Testing im Online-Marketing ist, den Einfluss einzelner Elemente oder Änderungen auf das Nutzerverhalten zu verstehen, um daraufhin die Performance Deiner Marketingkampagnen kontinuierlich zu optimieren. Durch systematisches Variieren von Elementen wie Anzeigentexten, Farbschemata auf Websites oder Call-to-Action-Buttons kannst Du herausfinden, welche Variante die beste Performance erzielt und gewünschte Nutzeraktionen am ehesten fördert.

Was kann mit einem A/B-Test getestet werden?

Solange es sich um digitale Inhalte handelt, die verändert und gemessen werden können, sind die Möglichkeiten, was in einem A/B-Test untersucht werden kann, nahezu unbegrenzt. Im Folgenden findest Du einige Beispiele für Elemente, die Gegenstand von A/B-Tests im Online Marketing sein können:

• Elemente der Website: Du kannst verschiedene Designelemente Deiner Website testen, einschließlich – aber nicht beschränkt auf – Überschriften, Bilder, Videos, Farbschemata, Navigationselemente und das Layout von Textblöcken. Diese Änderungen können sich auf das Nutzerverhalten auswirken. Dazu gehören die Verweildauer auf der Website und die Bereitschaft, bestimmte Aktionen durchzuführen.
• Werbemittel: Bei Online-Anzeigen können verschiedene Werbetexte, Bilder oder Werbeformate getestet werden. Ziel ist es, herauszufinden, welche Kombination die höchste Klickrate oder die beste Conversion Rate erzielt.
• Produktpräsentationen: In E-Commerce-Umgebungen kannst Du mit der Art und Weise experimentieren, wie Du Produkte präsentierst. Dazu gehören Variationen in der Produktbeschreibung, Preisgestaltung, Sonderangebote oder Rabattcodes. Auch die Anordnung der Produkte auf einer Seite kann getestet werden.
• Call-to-Action (CTA): CTAs sind entscheidend für die Nutzerführung. Sie können in Formulierung, Größe, Farbe oder Platzierung variieren. A/B-Tests helfen, herauszufinden, welche CTAs die höchste Conversion Rate erzielen. Sei es zum Kauf, zur Registrierung oder zu einer anderen gewünschten Aktion.
• E-Mail-Marketing-Kampagnen: Hier können verschiedene Betreffzeilen, E-Mail-Inhalte, Designs und Timings getestet werden. Ziel ist es, die Öffnungs- und Klickraten zu maximieren.
• Formulare: Es ist auch möglich, das Design von Formularen für die Kontaktaufnahme, die Registrierung oder den Kaufabschluss zu testen. Dies kann die Anzahl der Felder, die Art der abgefragten Informationen und visuelle Aspekte betreffen. Ziel ist es, die Abschlussquote zu erhöhen.
• Inhaltliche Variationen: Im Rahmen von Content-Marketing-Strategien können verschiedene Arten von Inhalten getestet werden. Dazu gehören Blogbeiträge, Fallstudien oder Infografiken, um herauszufinden, welche Inhaltsformate die höchste Engagement-Rate erzielen.

Der Ablauf von A/B-Testings

Der A/B-Testprozess ist mehrstufig. Zuerst musst Du festlegen, worauf überhaupt getestet wird. Dies kann unter anderem sein, die Klickrate auf eine Anzeige zu erhöhen oder die Conversionrate auf Deiner Zielseite zu verbessern. Anschließend musst Du verschiedene Varianten der Anzeigen bzw. Landingpages erstellen. Eine Variante dient als Kontrollgruppe (A) und eine oder mehrere Varianten als Experimentalgruppen (B, C etc.). Der Schlüssel zu einem erfolgreichen A/B-Test liegt darin, eine klare Hypothese zu formulieren und jeweils nur eine Variable zu verändern. So kannst Du sicher sein, dass die Ergebnisse eindeutig auf die vorgenommene Veränderung zurückzuführen sind.

Durch die zufällige Zuordnung der verschiedenen Varianten zu den Benutzer:innen wird der eigentliche A/B-Test durchgeführt. Die Sammlung von Daten erfolgt durch die Messung der Interaktionen, die von den Benutzer:innen mit den Varianten durchgeführt werden. Bei den Interaktionen kann es sich um Klicks, Conversions oder andere relevante Metriken handeln. Sobald eine ausreichende Anzahl von Daten gesammelt wurde, kannst Du diese zur Bestimmung der Variante mit den besten Ergebnissen analysieren.

So bewertest Du die Ergebnisse

Ein wesentlicher Aspekt des A/B-Testing-Prozesses ist die Bewertung der Ergebnisse hinsichtlich ihrer statistischen Signifikanz. Statistische Signifikanz ist ein Begriff aus der Statistik. Er wird verwendet, um die Zuverlässigkeit von Unterschieden zwischen Testgruppen zu bewerten. Im A/B-Testing bedeutet dies, dass die Leistungsunterschiede zwischen A- und B-Variante (z.B. Conversionrate oder Klickrate) so groß sind, dass sie nicht allein durch Zufall erklärt werden können. Die statistische Signifikanz wird häufig durch den p-Wert ausgedrückt, wobei ein Wert von weniger als 0,05 (oder 5 %) in der Regel als Schwelle für einen signifikanten Unterschied angesehen wird. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die beobachteten Unterschiede durch Zufall zustande gekommen sind, kleiner als 5 % ist.

A/B-Testing: Vorteile & Herausforderungen

Richtig durchgeführte A/B-Testings ermöglichen Dir, Deine Website und Werbemittel gezielt zu optimieren. Du kannst also Deine Marketingstrategien auf der Grundlage von harten Daten verbessern. A/B-Testing verbessert zudem die Nutzererfahrung (Usability). Elemente und Designs können getestet werden, um sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen und Präferenzen der Nutzer:innen entsprechen. Auch Conversionrates können so signifikant erhöht werden.

Das A/B-Testing im Online Marketing bringt trotz seiner Vorteile aber auch Herausforderungen mit sich. Eine ausreichend große Stichprobe, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, ist eine davon. Die Ergebnisse können verzerrt oder unzuverlässig sein, wenn die Stichprobe zu klein ist. Weiterhin musst Du den Aufwand für das Testen sorgfältig abwägen, da A/B-Testing Zeit und Ressourcen erfordert. Stelle also sicher, dass der potenzielle Optimierungsnutzen die Testkosten rechtfertigt.

Tipps, um A/B-Tests mit kleinen Stichproben durchzuführen

Die Durchführung von A/B-Tests mit kleinen Stichproben kann eine Herausforderung sein, aber es gibt Strategien, mit denen aussagekräftige Ergebnisse erzielt werden können:

• Längere Testzeiträume: Lasse Deine Tests länger laufen, um mehr Daten zu sammeln und die Variabilität auszugleichen.
• Fokus auf signifikante Veränderung: Konzentriere Dich auf die Veränderung, von der Du erwartest, dass sie einen großen Einfluss hat, da feine Unterschiede schwerer zu erkennen sind.
• Verwende sequenzielle Tests: Anstatt einen festen Testzeitraum festzulegen, kannst Du den Test so lange durchführen, bis ein statistisch signifikanter Unterschied festgestellt wird.
• Segmentiere Deine Daten: Um zu sehen, ob bestimmte Segmente stärker auf Veränderungen reagieren, betrachte verschiedene Nutzergruppen getrennt.

Tools und Plattformen zum A/B-Testing

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Plattformen, die das A/B-Testing unterstützen. 4 Tools stellen wir Dir hier vor: 

• Google Optimize: Kostenloses Tool von Google, leicht integrierbar mit anderen Google-Diensten wie Analytics. Es ist ideal für Einsteiger in das Thema sowie für kleine und mittlere Unternehmen.
• Optimizely: Eine Plattform für Unternehmen zur Durchführung umfangreicher A/B-Tests und personalisierter Kampagnen. Erweiterte Segmentierungs- und Analysefunktionen stehen ebenfalls zur Verfügung.
• VWO (Visual Website Optimizer): Ein weiteres umfassendes Tool, das A/B-Testing, Split-URL-Testing und multivariates Testing anbietet. VWO ist bekannt für seine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche.
• Unbounce: Unbounce ist auf das Testen von Landingpages spezialisiert und bietet Tools zum Erstellen, Veröffentlichen und A/B-Testen von Landingpages, ohne dass Entwickler:innen erforderlich sind.

Fazit

A/B-Tests bieten direkte Einblicke in das Nutzerverhalten und die Wirksamkeit von Online-Inhalten. Strategisches Testen und der Einsatz spezialisierter Tools ermöglichen trotz der Herausforderungen, die insbesondere mit kleinen Stichproben verbunden sind, eine datenbasierte Verfeinerung und Optimierung von Marketingstrategien. Für die Validierung von Entscheidungen und die Verbesserung der Performance bieten Dir A/B-Tests einen soliden und datengetriebenen Ansatz.

Du möchtest A/B-Testings durchführen? Wir unterstützten Dich als kompetente Webdesign Agentur gerne dabei! Sprich uns an! Weitere Tipps zur Positionierung Deiner Website und wie Du sie effektiv zur Leadgenerierung nutzen kannst, findest Du in unserem Ratgeber und Lexikon:

• Was besagt die Absprungrate?
• Wofür benötigt man ein Analyse-Tool?
• Warum Tracking so wichtig ist
• Kenne Deine Customer Journey
  
• Was ist eine Persona und wofür brauche ich sie?
• Was steckt hinter der KPI ROAS?