Website-Conversion mit A/B-Tests erfolgreich steigern

19. Juli 2018

Veröffentlicht in:

Online Marketing

Durch wiederholtes Testen von Verbesserungen zur bestmöglichen Version

A/B-Tests sind eine sehr gute Methode, um die besten Strategien für Ihren Online-Auftritt zu ermitteln. Die auch als Split-Test bezeichnete Methode wird oft verwendet, um zwei Versionen einer Anzeige, Webseite oder App zu testen, um zu messen, welche Version die höhere gewünschte Conversion erzielt.

Gut geplante A/B-Tests kommen der Effektivität Ihrer Marketing-Strategie nachhaltig zugute. Durch das Herausfinden der überzeugendsten Elemente einer Werbeaktion und deren Kombination lassen sich die Marketingbemühungen deutlich zielgerichteter gestalten und Online-Maßnahmen erfolgreicher einsetzen. Wir haben die A/B-Tests einmal genauer unter die Lupe genommen.

Wie ein A/B-Test funktioniert

In einem A/B-Test nehmen Sie eine Anzeige, Webseite oder einen App-Bildschirm und ändern diese(n), um eine zweite Version derselben Seite zu erstellen. Diese Änderung kann so einfache Dinge wie eine einzelne Überschrift oder Schaltfläche betreffen oder eine gänzlich andere Gestaltung der Seite sein. Dann zeigen Sie für die Hälfte des Website-Traffics die ursprüngliche Version der Seite als sogenanntes Kontroll- oder Steuerelement an, während die andere Hälfte die angepasste Version der Seite, die Variante, zu sehen bekommt.

Vor der Durchführung legen Sie fest, welche Verkaufs-relevanten Teile einer Seite oder Anwendung Sie testen möchten. Da den Besuchern entweder die Kontrollseite oder die Variante angezeigt wird, können die Interaktion und Erfahrung gesammelt, gemessen und statistisch analysiert werden. Am Ergebnis erkennen Sie, ob sich die Änderungen positiv, negativ oder gar nicht auf das Verhalten der Besucher auswirkt.

Ein A/B-Test lässt sich auf der Website direkt oder Off-Site durchführen. Bei Off-Site-Tests werden hauptsächlich Anzeigen oder Verkaufs-E-Mails getestet. Bei durch A/B-Test optimierten Online-Anzeigen setzen Sie anschließend das Werbebudget wesentlich effektiver ein, da Sie wissen, dass diese Ihre die potenziellen Kunden optimaler anspricht. Für die Optimierung von E-Mails senden Sie ebenfalls zwei Gruppen Ihre Nachricht: einer Hälfte die Kontrollversion, während die andere Hälfte die Variante erhält. Nun können Sie verfolgen, welche Version eine bessere Conversion bietet und können die Erkenntnisse für den nächsten Versand anwenden.

Welche Dinge können getestet werden?

Auf einer Webseite können Sie alles testen, was für Ihre Marketingmaßnahmen wichtig sein kann: Überschriften, Handlungsaufforderungen, Texte, Bilder, Buttons etc. Alles was Sie ändern können, kann auch getestet werden. Sinnvoll ist natürlich sich auf prominente und verkaufsfördernde Elemente zu konzentrieren.

Auf Ihrer Webseite finden sich wahrscheinlich diese Elemente:

  • Überschrift
  • Aufruf zum Handeln
  • Info-Texte
  • Grafik für die Unterstützung der Verkaufsbemühungen
  • Produktbeschreibungen
  • Buttons

Für einen A/B-Test sind oftmals kleinere Änderungen bereits ausreichend, wie zum Beispiel die Anpassung der Hauptüberschrift, eines Buttons oder auch nur einer Farbe. Entscheidend ist, verschiedene Alternativen zu testen. Sie sollten außerdem sicherstellen, dass die Mitglieder einer Testgruppe immer aus den gleichen Besuchern bestehen. A/B-Tests werden auch von Produktentwicklern oder Designern verwendet, um die Auswirkungen neuer Funktionen oder Änderung der Benutzererfahrung zu demonstrieren und zu optimieren.

Der A/B-Testprozess im Überblick

Das folgende A/B-Testschema unterstützt Sie bei Ihrer Planung:

  1. Daten sammeln - die Analyse von Daten liefert einen Überblick, wo es Optimierungsbedarf gibt. Es hilft mit stark frequentierten Unterseiten einer Website zu beginnen, weil dort die Daten schneller erfasst werden können. Verwenden Sie außerdem Seiten mit niedrigen Conversions- oder hohen Absprungraten.
  2. Ziele identifizieren - Conversion-Raten sind Messwerte, die anzeigen können, ob die getestete Variante erfolgreicher ist, als die ursprüngliche Version. Die Conversion-Ziele können von einem Klick auf eine Schaltfläche oder Link bis hin zu Produktkäufen oder Anmeldungen für eine Mailingliste reichen.
  3. Hypothesen erstellen - Sobald Sie die Ziele identifiziert haben, können Sie beginnen A/B-Testideen und Hypothesen zu entwickeln.
  4. Hilfreiche Tools - A/B-Testsoftware kann Ihnen helfen, die gewünschten Änderungen an Ihrer Webseite oder mobilen App vorzunehmen. Das kann zum Beispiel die Farbe oder Position einer Schaltfläche oder die Reihenfolge bestimmter Elemente sein. Viele Tools besitzen einen visuellen Editor, der Ihnen die Änderungen vereinfacht.
  5. Die Testphase - Starten Sie das Experiment und warten Sie auf die ersten auswertbaren Ergebnisse. Weisen Sie den Besuchern zufällig die Kontrollseite oder die Variante zu.
  6. Ergebnisse analysieren - Ist das Experiment abgeschlossen werten Sie die Interaktion aus und vergleichen Sie die Ergebnisse. Ihre A/B-Testsoftware hilft Ihnen in der Regel bei der Analyse und zeigt Ihnen, ob zwischen den beiden Versionen ein statistisch signifikanter Unterschied besteht.

Warum Sie A/B-Tests durchführen sollten

A/B-Tests ermöglichen es die Benutzererfahrungen aufgrund einer fundierten Datenlage zu ändern. Die Tests erlauben es, Hypothesen aufzustellen und besser zu verstehen, warum bestimmte Elemente einer Seite das Nutzerverhalten effektiver als andere beeinflussen. Diese Erkenntnisse können dann in die Gestaltung und Optimierung von Website oder Anwendung einfließen.

Die nachhaltigsten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie die A/B-Tests nicht nur einmalig anwenden, sondern regelmäßig zur kontinuierlichen Verbesserung der Nutzerinteraktion einsetzen und so die Conversions-Rate erhöhen. Denn Sie erhalten so einen objektiven Vergleich, der unabhängig von der eigenen Sichtweise, die Reaktionen der Zielgruppe widerspiegelt. Ein A/B-Test ist relativ einfach und dank zahlreich angebotener Software-Unterstützung auch ohne umfassende Vorkenntnisse durchzuführen. Die erzielten Verbesserungen lassen sich im Anschluss an den Test direkt umsetzen.

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