A/B Testing
Bringt dein Shop wirklich die richtige Conversion? Produziert deine Landingpage genügend Leads? In unseren A/B Tests prüfen wir die gestellten Maßnahmen. 🚀
Mehr als 1.200 zufriedene Kunden seit 2006.
Was ist A/B Testing?
A/B-Testing ist die Methode des experimentellen Designs, die verwendet wird um die Auswirkungen von Veränderungen an einer Website, Landingpage oder Online Shopauf die Benutzererfahrung oder das Verhalten der Benutzer zu testen. Es werden zwei verschiedene Versionen einer Seite erstellt, Version A und Version B. Diese werden zufällig auf verschiedene Benutzer oder Benutzergruppen verteilt. Die Leistung jeder Version wird gemessen und miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet.
Die Änderungen können in Design, Text, Layout, Farben, Positionierung oder anderen Faktoren bestehen. Das Ziel des A/B-Tests ist es, die Version zu identifizieren, die die höchste Conversion Rate, die längste Verweildauer auf der Website oder die höchste Klickrate erzielt. A/B-Tests können dazu beitragen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, anstatt auf Annahmen oder Intuition zu vertrauen.
Case Study aus der Zusammenarbeit mit unserem Kunden
Die Hypothese wurde vorab durch eine qualitative und quantitative Analyse als Maßnahme aufgebaut.
Anhand der KIT Methode haben wir bei unserem Kunden die folgenden Effekte eingesetzt:
- Focussing Effekt,
- Gaze-Cueing Effekt.
- Die nötigen Informationen wurden Above the Fold platziert.
Folgende Werkzeuge wurden eingesetzt:
- Google Analytics
- mouseflow
- Kameleoon (A/B Test)
Wie wird ein A/B Test durchgeführt?
Um einen A/B-Test durchzuführen, sind im Allgemeinen die folgenden Schritte erforderlich:
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Zielsetzung: Definiere das Ziel des Tests und definiere was gemessen werden soll, z.B. die Conversion Rate erhöhen oder die Verweildauer auf der Website steigern.
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Identifikation des Elements, das getestet werden soll: Identifizieren des Elements, das in den Varianten A und B getestet werden soll, z.B. das Layout, den Text, die Farben, das Bild oder den Call-to-Action-Button.
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Erstellung der Testvarianten: Erstellen der beiden Varianten A und B, die sich durch das Element unterscheiden, das getestet werden soll. Die Varianten sollten nur in einem Element unterschiedlich sein, um zu gewährleisten, dass die Unterschiede in den Ergebnissen auf dieses eine Element zurückzuführen sind.
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Festlegung der Testbedingungen: Festlegen die Testbedingungen, zum Beispiel die Dauer des Tests, die Anzahl der Besucher, die jeder Variante ausgesetzt werden sollen und die Kriterien für den Erfolg des Tests.
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Durchführung des Tests: Indem die Testvarianten A und B an zufällig ausgewählte Besucher der Website verteilt werden (auch im eCommerce, Checkout etc möglich).
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Datenerfassung und Analyse: Sammeln der Daten über die Leistung jeder Variante und vergleichen der Ergebnisse, um festzustellen, welche Variante am besten abschneidet.
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Schlussfolgerungen ziehen und Optimierung: Die Schlussfolgerungen müssen aus den Testergebnissen gezogen werden. Bei einem Uplift können die entsprechenden Elemente fester Bestandteil des neuen Standards.
Es ist wichtig, sicherzustellen, dass der A/B-Test korrekt durchgeführt wird, um zuverlässige und genaue Ergebnisse zu erhalten. Es sollten ausreichend viele Besucher in den Test einbezogen werden, um eine statistische Signifikanz zu erreichen, und die Testvarianten sollten gleichzeitig und unter ähnlichen Bedingungen ausgespielt werden, um Verzerrungen zu vermeiden.
Welche A/B Testing Tools gibt es?
Google Optimize: Ein kostenloses Tool von Google, das in Google Analytics integriert ist und es einfach macht, A/B-Tests durchzuführen und personalisierte Erfahrungen zu erstellen.
VWO: Ein weiteres beliebtes Tool für A/B-Tests, das eine breite Palette an Funktionen bietet, darunter Tests, personalisierte Erfahrungen, Heatmaps und Analysen.
Convert: Ein A/B-Testing-Tool, das es Unternehmen ermöglicht, Tests auf Websites und in mobilen Anwendungen durchzuführen und personalisierte Erlebnisse zu schaffen.
AB Tasty: Ein Tool für A/B-Tests und Personalisierung, das es Unternehmen ermöglicht, Tests und personalisierte Erlebnisse zu erstellen, die auf Benutzersegmenten basieren.
kameleoon: Sowohl im A/B-Testing und Personalisierung ist kameleoon sehr stark.
Diese Tools bieten Unternehmen eine Vielzahl von Funktionen, um A/B-Tests durchzuführen und personalisierte Erlebnisse zu erstellen, um die Conversion Rate zu erhöhen und das Nutzerverhalten zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, das richtige Tool auszuwählen, das den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entspricht.