A/B-Tests sind in Marketing- und Geschäftsstrategien weit verbreitet, um das Nutzerverhalten verschiedener Produktvariablen zu ermitteln und auf diese Weise diejenige mit der besten Leistung zu finden.
A/B-Tests sind eine Methode, bei der Unternehmen Nutzern verschiedene Versionen eines Produkts oder einer Webseite zeigen, um zu sehen, wie sie reagieren. Dies hilft Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten darüber zu treffen, welche Elemente für ihre Zielgruppe am besten funktionieren.
In diesem Blog zeigen wir Ihnen, worum es sich dabei handelt und wie Sie sie für Ihr Unternehmen nutzen können.
Was ist A/B-Testing?
A/B-Tests sind eine Art Zufallsexperiment, um herauszufinden, welche von zwei oder mehr Versionen einer Variablen (wie einer Webseite oder eines Teils einer Webseite) besser funktioniert.
Test A ist die Originalversion und Test B ist eine neue Version. Sie werden miteinander verglichen, um herauszufinden, welche Version besser abschneidet.
Bei dieser Methode werden einer zufälligen Gruppe von Personen auf einer Website verschiedene Produktversionen gezeigt. Die statistische Analyse der Ergebnisse hilft dabei herauszufinden, welche Version die größte Wirkung hat und die Geschäftskennzahlen verbessert.
A/B-Tests sind auch als Split-Tests oder Bucket-Tests bekannt. Personen, die sich auf die Verbesserung von Websites und die Verwaltung von Online-Einkaufserlebnissen spezialisiert haben, verwenden A/B-Tests, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Arten von A/B-Tests
A/B-Tests sind eine wichtige Methode zur Verbesserung digitaler Erlebnisse, und es gibt zwei Hauptarten: A vs. B und Split-Test ausstellen.
01. Exponat A vs. B
Bei dieser Art von A/B-Test werden zwei Versionen derselben Webseite oder E-Mail miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Unternehmen analysieren Metriken wie Klickraten und Konversionsraten, um Entscheidungen über Design-, Inhalts- oder Layoutänderungen zu treffen.
Sie können die beiden Versionen direkt miteinander vergleichen, um das Engagement der Nutzer zu verbessern und bestimmte Ziele zu erreichen.
02. Split-Test
Bei einem Split-Test werden die Befragten nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen aufgeteilt, die jeweils eine andere Umfrageversion erhalten. Mit dieser Methode lässt sich feststellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen gibt.
Split-Tests sind wertvoll, wenn es darum geht, Änderungen zu bewerten, die sich auf die Vorlieben oder das Verhalten der Benutzer auswirken könnten. Sie geben Aufschluss über die Effektivität von Änderungen bei Inhalt, Design oder Funktionalität.
Wenn Sie A/B-Tests durchführen, müssen Sie unbedingt die richtigen Elemente auswählen, um aussagekräftige Testergebnisse zu erzielen. Konzentrieren Sie sich auf Variablen, die die Leistung Ihrer Website erheblich beeinflussen können.
Das Testen der Farbe einer Schaltfläche bringt Ihnen vielleicht keine wesentlichen Erkenntnisse. Dennoch ist es wahrscheinlicher, dass Variablen wie das Seitenlayout oder der Inhalt eines Aufrufs zum Handeln die Konversionsrate Ihrer Website positiv beeinflussen.
Mit diesem strategischen Ansatz stellen Sie sicher, dass sich Ihre A/B-Tests auf Änderungen konzentrieren, die das Benutzererlebnis wirklich optimieren und die gewünschten Ergebnisse erzielen.
Vorteile von A/B-Tests
A/B-Tests bieten mehrere Vorteile, die dazu beitragen, die Leistung einer Website und das Benutzererlebnis zu verbessern. Hier sind einige wichtige Vorteile hervorgehoben:
Kontinuierliche Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit
A/B-Tests sind ein nützliches Instrument zur kontinuierlichen Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit. Teams können Änderungen nacheinander vornehmen, Daten über ihre Auswirkungen sammeln und Elemente wie Überschriften, Bilder, Formulare, Handlungsaufforderungen und das Seitenlayout verfeinern. Dieser iterative Prozess hilft bei der Optimierung der Benutzerfreundlichkeit auf der Grundlage der gesammelten Daten.
Effektive Lösung der Schmerzpunkte der Besucher
Mithilfe von A/B-Tests und Erkenntnissen aus Tools wie Heatmaps und Google Analytics können Sie häufige Probleme, mit denen Besucher konfrontiert werden, finden und beheben. Ganz gleich, ob es darum geht, den Text klarer zu gestalten oder den Nutzern zu helfen, wichtige Schaltflächen leicht zu finden – dieser datengesteuerte Ansatz verbessert das allgemeine Nutzererlebnis und steigert die Konversionsraten in verschiedenen Branchen.
Weniger Warenkorbabbrüche beim Online-Shopping
Wenn E-Commerce-Unternehmen damit zu kämpfen haben, dass viele Kunden ihre Warenkörbe verlassen, ohne etwas zu kaufen, können sie A/B-Tests zur Hilfe nehmen.
Indem Sie verschiedene Dinge ausprobieren, z. B. Produktbilder, das Aussehen der Kassenseite und die Darstellung der Versandkosten, können Unternehmen herausfinden, was die Kunden zum Verlassen des Shops veranlasst, und Änderungen vornehmen, um diese Kosten zu senken. So wird das Online-Einkaufserlebnis für alle besser.
Verbesserung der Konversionsraten
A/B-Tests sind eine hilfreiche Methode zur Verbesserung der Konversionsraten. Dabei werden systematisch verschiedene Elemente getestet, wie z. B. die Platzierung des Call-to-Action (CTA), die verwendeten Farben und Ankertexte.
Diese Split-Tests können Ihnen helfen, die besten Strategien zu finden, um Nutzer dazu zu bringen, auf Landing Pages zu klicken, Formulare auszufüllen und Leads zu werden. Als Ergebnis können Sie messbare Verbesserungen bei den allgemeinen Konversionskennzahlen feststellen.
Informierte Entscheidungsfindung für die Neugestaltung der Website
A/B-Tests sind entscheidend für die Entscheidungsfindung bei der Neugestaltung von Websites. Anstatt sich auf persönliche Meinungen zu verlassen, können Sie Designentscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen.
Durch fortlaufende Tests, auch nach der Neugestaltung, können Sie sicherstellen, dass die ausgewählten Designelemente die Besucher wirklich fesseln und einbeziehen und so das Ziel unterstützen, ein verbessertes Benutzererlebnis zu bieten.
Maximierung des ROI aus bestehendem Verkehr
In Anbetracht der erheblichen Kosten, die mit der Gewinnung guter Website-Besucher verbunden sind, wird A/B-Testing zu einer intelligenten Methode, um den größten Nutzen aus Ihren Besuchern zu ziehen.
Durch kleine Verbesserungen, die sich an datengestützten Informationen orientieren, können Sie Ihre Konversionsrate steigern, ohne mehr Geld für die Gewinnung neuer Besucher auszugeben. Dies führt zu einer großartigen Investitionsrendite.
Wie erstellt man zufällige A/B-Testgruppen?
Die Bildung von AB-Testgruppen nach dem Zufallsprinzip ist ein entscheidender Schritt, um die Gültigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Experimente zu gewährleisten. Dieses Verfahren hilft, Verzerrungen zu minimieren und ermöglicht es Ihnen, sich auf die eigentlichen Testelemente zu konzentrieren, anstatt auf externe Faktoren.
Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre zufälligen AB-Testgruppen erstellen können:
Verstehen Sie die Wichtigkeit der Randomisierung
Bevor wir uns mit den technischen Details befassen, ist es wichtig zu verstehen, warum die Randomisierung so wichtig ist. Die wissenschaftliche Methode beruht auf der Kontrolle der Varianz, und die Randomisierung ist ein leistungsstarkes Instrument, um diese Kontrolle zu erreichen. Sie trägt dazu bei, die Auswirkungen externer Faktoren zu reduzieren, die zu einer Verzerrung Ihres Testprozesses führen könnten.
Wählen Sie Ihre Testpersonen
Identifizieren Sie die potenziellen Befragten oder Teilnehmer aus einer Gruppe, die für Ihre Testziele relevant ist, wie z. B. Kunden oder Abonnenten.
MS Excel für die Generierung von Zufallszahlen verwenden
Wenn sich Ihre ursprüngliche Liste in MS Excel befindet, können Sie die Zufallsfunktion verwenden, um für jeden Datensatz eine Zufallszahl zu erzeugen. Fügen Sie eine neue Spalte für diese Zufallszahlen hinzu, um die Zufälligkeit einzuführen und die Reihenfolge in der ursprünglichen Liste zu eliminieren.
Sortieren Sie die Zufallszahlen
Sobald Sie jedem Datensatz Zufallszahlen zugewiesen haben, sortieren Sie die Spalte in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge. Dieser Schritt ist entscheidend für die Vorbereitung Ihres Datensatzes auf die zufällige Zuweisung, denn er stellt sicher, dass jede inhärente Reihenfolge in der ursprünglichen Liste zufällig ist.
SPSS für die Gruppenbildung verwenden
Sie können sowohl MS Excel als auch SPSS verwenden, aber SPSS wird für fortgeschrittene statistische Analysen oft bevorzugt. Erstellen Sie in SPSS zufällig ausgewählte Testgruppen auf der Grundlage der in Excel erstellten randomisierten Liste.
Gruppengröße angeben
Als Umfrageautor können Sie die Gruppengröße entweder als feste Zahl oder als Prozentsatz der gesamten Datenbank wählen. So können Sie den Anteil der Teilnehmer in jeder Testgruppe steuern.
Überprüfen Sie die Zufälligkeit
Um eine erfolgreiche Randomisierung sicherzustellen, führen Sie Tests wie Kreuztabellen oder Varianzanalysen(ANOVA) für metrische Variablen durch. Wenn die Chi-Quadrat-Werte für Kreuztabellen oder die F-Statistiken für ANOVA-Tests nicht signifikant sind, haben Sie erfolgreich zufällig zugeteilte Testgruppen erstellt.
Monitor für unbeabsichtigte Muster
Überprüfen Sie Ihren Randomisierungsprozess regelmäßig, um sicherzustellen, dass sich im Laufe der Zeit keine unbeabsichtigten Muster oder Verzerrungen ergeben. Diese ständige Wachsamkeit trägt dazu bei, die Integrität Ihrer Testgruppen zu erhalten.
Wie führt man A/B-Tests durch?
Wenn Sie A/B-Tests durchführen, können Sie lernen, wie man Dinge verbessern kann. Hier sehen Sie, wie Sie einen A/B-Test in nur 7 einfachen Schritten durchführen können:
Schritt 1: Daten sammeln
Beginnen Sie mit dem Sammeln von Daten mithilfe von Tools wie Heatmaps, Online-Umfragen oder biometrischen Daten. Konzentrieren Sie sich auf stark frequentierte Bereiche oder Seiten mit hohen Konversions- oder Absprungraten.
Schritt 2: Wählen Sie eine Variable zum Testen
Identifizieren Sie die unabhängige Variable, die Sie testen möchten. Halten Sie diese Variable separat, um ihre Leistung genau zu messen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass alle Änderungen eindeutig mit diesem speziellen Element in Verbindung gebracht werden können.
Schritt 3: Identifizieren Sie Ziele und Zielgruppen
Wählen Sie ein Hauptziel für Ihre Messung, z. B. das Klicken auf eine Schaltfläche, den Abschluss eines Kaufs oder das Abonnieren einer E-Mail. Wenn Ihre Tests kontrollierbare Zielgruppen umfassen (wie z.B. E-Mails), stellen Sie sicher, dass jede Gruppe gleichermaßen vertreten ist, um klare und eindeutige Ergebnisse zu erhalten.
Schritt 4: Erstellen Sie eine Testhypothese
Nachdem Sie Ihr Ziel festgelegt und Ihr Publikum identifiziert haben, entwickeln Sie Ideen für Verbesserungen. Ordnen Sie diese Vorschläge nach den erwarteten positiven Veränderungen und danach, wie schwierig es sein könnte, sie in die Praxis umzusetzen.
Schritt 5: Gestalten Sie Variationen
Erstellen Sie verschiedene Versionen Ihrer Website oder App, indem Sie Änderungen auf der Grundlage Ihrer Ideen vornehmen. Verwenden Sie die visuellen Editoren, die in A/B-Testing-Tools zur Verfügung stehen, und überprüfen Sie die Qualität, um sicherzustellen, dass das Experiment erfolgreich ist.
Schritt 6: Führen Sie das Experiment durch
Beginnen Sie den A/B-Test, indem Sie Besucher nach dem Zufallsprinzip entweder der Kontrollversion oder der Variante zuweisen. Messen und zählen Sie dann die Interaktionen und vergleichen Sie die Leistung, um herauszufinden, wie effektiv jede Version ist.
Schritt 7: Analysieren Sie die Ergebnisse
Nach Abschluss des Experiments analysieren Sie die Ergebnisse der A/B-Tests. Untersuchen Sie die Daten, suchen Sie nach Unterschieden in der Leistung zwischen den beiden Versionen und finden Sie heraus, ob es statistisch gesehen signifikante Auswirkungen gibt. Dieser Schritt ist entscheidend, um aussagekräftige Schlussfolgerungen aus Ihrem A/B-Test zu ziehen.
Wie kann QuestionPro bei A/B-Tests helfen?
QuestionPro ist eine Online-Umfrageplattform zum Erstellen, Verteilen und Analysieren von Umfragen und Fragebögen. Es bietet verschiedene Funktionen und Tools, mit denen Sie Umfragen erstellen, Antworten sammeln und nützliche Erkenntnisse aus den gesammelten Daten gewinnen können.
In QuestionPro können Sie A/B-Tests durchführen, indem Sie den Befragten verschiedene Bedingungen vorgeben, ohne dass diese von der anderen wissen. So erhalten Sie unvoreingenommene Meinungen, da die Befragten zwischen den Optionen vergleichen und wählen können.
Hier sehen Sie, wie QuestionPro bei A/B-Tests helfen kann:
- Verschiedene Umfrageversionen: Mit QuestionPro können Sie mehrere Versionen einer Umfrage erstellen. Dies ist wichtig für A/B-Tests, bei denen verschiedene Gruppen verschiedene Umfrageversionen sehen, um Dinge wie den Wortlaut der Fragen, das Layout oder das Design zu vergleichen.
- Zufällige Zuweisung: Ein wichtiger Bestandteil von A/B-Tests ist die zufällige Zuweisung von Teilnehmern. Mit QuestionPro können Sie die Befragten nach dem Zufallsprinzip verschiedenen Umfrageversionen zuordnen und so sicherstellen, dass jede Version einer fairen und unvoreingenommenen Gruppe gezeigt wird.
- Block-Randomisierung: Bei A/B-Tests werden häufig Variationen innerhalb von Umfrageblöcken oder -abschnitten ausprobiert. Mit der Blockrandomisierung von QuestionPro können Sie die Reihenfolge, in der bestimmte Blöcke erscheinen, durcheinander bringen und so die Auswirkungen von Reihenfolgeeffekten und Verzerrungen verringern.
- Frage-Variationen: In QuestionPro können Sie verschiedene Versionen einzelner Fragen oder Gruppen von Fragen erstellen. Dies ist wichtig für A/B-Tests bestimmter Elemente, um zu sehen, wie sich kleine Änderungen auf die Reaktionen der Befragten und die gesamten Testergebnisse auswirken.
- Berichterstattung in Echtzeit: Erfolgreiche A/B-Tests erfordern eine ständige Überwachung der Testergebnisse. QuestionPro verfügt wahrscheinlich über ein Echtzeit-Reporting, mit dem Sie die Antworten der Teilnehmer und die Erkenntnisse verfolgen können, sobald sie eintreffen.
- Datenexport und Analyse: Nach der Durchführung von A/B-Tests können Sie mit QuestionPro Daten zur weiteren Analyse exportieren. Dazu gehören detaillierte Informationen über Antworten, Randomisierungsdaten und andere relevante Metriken.
QuestionPro ist eine umfassende Umfrageplattform, die A/B-Tests unterstützt, indem sie die notwendigen Funktionen und Tools für Randomisierung, Versionierung und Analyse bereitstellt. So können Sie Ihre Umfragen auf der Grundlage von Echtzeit-Einsichten und statistischer Validität verfeinern und optimieren.
Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, die Leistung von A/B-Tests mit QuestionPro zu maximieren.
