Der Leitfaden für A/B-Tests im Jahr 2022 (mit Beispielen und Strategien)

Wenn ein Besucher auf Ihrer Website ankommt, liegt es in Ihrer Verantwortung, ein hervorragendes Erlebnis zu bieten – sowohl weil es Ihre Aufgabe ist als auch weil es der beste Weg ist, Conversions zu steigern.

Und A/B-Tests sind ein guter Anfang.

Wenn Sie mit A/B-Tests nicht vertraut sind, ist dies eine datengesteuerte Methode, um zu erfahren, was bei Ihren Website-Besuchern ankommt. Mit den Informationen, die Sie aus A/B-Tests erhalten, können Sie ein besseres Website-Erlebnis bieten und die Wachstumschancen Ihres Unternehmens steigern.

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Genau das, was A/B-Tests im digitalen Marketing bedeuten
• Was Sie testen sollten
• Wie man den A/B-Testprozess von Anfang bis Ende verwaltet.

Wir werden sogar ein paar echte Beispiele für A/B-Tests hinzufügen, um Sie zu inspirieren.

Klicken Sie auf eine der folgenden Überschriften, um einen Abschnitt zu lesen, der Sie interessiert:

• Was ist A/B-Testing im Marketing?
• Wann sollten Sie A/B-Tests verwenden?
• Was können Sie A/B testen?
• So führen Sie A/B-Tests in 5 einfachen Schritten durch
• Beispiele für A/B-Tests
• So starten Sie A/B-Tests mit ActiveCampaign

Was ist A/B-Testing im Marketing?

Im Marketing beinhaltet A/B-Testing die Erstellung eines Experiments, um herauszufinden, welche Version einer Website, E-Mail oder Anzeige besser abschneidet als eine andere.

Sie erstellen zwei verschiedene Varianten (Variante A und Variante B) und teilen dann den Traffic 50/50 auf diese Varianten auf. Sie zeichnen auf, wie sich dieser Datenverkehr bei jeder Variante verhält, um festzustellen, welches Design zu den besten Ergebnissen geführt hat.

Sobald Sie Ihre bevorzugte Variante haben, leiten Sie 100 % Ihres Traffics an diese Variante weiter und entfernen die andere – in der Gewissheit, dass Sie Ihren Besuchern jetzt ein optimierteres Erlebnis bieten.

A/B-Tests helfen Vermarktern, besser zu verstehen, was ihre Benutzer oder Besucher wollen, um es ihnen zu liefern und ein Ergebnis zu fördern.

Ein gängiges Beispiel ist das Ändern von Zielseiten, um zu sehen, welches Design zu höheren Conversions führt. Die Variation könnte so einfach sein wie das Testen einer Überschrift oder eines Kopfzeilenbildes, um zu sehen, wie Benutzer reagieren.

Ziel ist es zu sehen, welche der verschiedenen Versionen bei Ihren Kunden beliebter ist.

Wann sollten Sie A/B-Tests verwenden?

Auf diese Frage gibt es keine einzige Antwort.

A/B-Tests zielen darauf ab, die Benutzererfahrung zu verbessern und das Engagement zu steigern. Das bedeutet, dass es eine Vielzahl von Situationen gibt, in denen A/B-Tests sinnvoll eingesetzt werden können.

Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was diese sind, haben wir einige gängige Szenarien skizziert.

1. Um die Schmerzpunkte der Besucher zu identifizieren

Wenn Sie wissen möchten, warum Ihre Konversionsrate nicht steigt oder wie Sie das Kundenerlebnis verbessern können, müssen Sie alle Schwachstellen identifizieren.

Und hier können A/B-Tests helfen. Es ermöglicht Ihnen, Bereiche zu finden, in denen Besucher auf Ihrer Website Schwierigkeiten haben.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine hohe Warenkorbabbruchrate. Um herauszufinden, warum Besucher das Schiff verlassen, führen Sie einen A/B-Test durch.

Sie vermuten (die Hypothese Ihres A/B-Tests), dass Benutzer mit der Dauer des Checkout-Prozesses zu kämpfen haben könnten. Sie erstellen also parallel zu Ihrem ursprünglichen Checkout-Prozess eine kürzere Version (Variante B).

Sie leiten 50 % Ihres Traffics durch Ihren ursprünglichen Checkout-Prozess und 50 % durch Ihren neuen.

Die Ergebnisse bestätigen Ihre Vermutung: Nutzer bevorzugen die kürzere Variante. Ihre Checkout-Abschlussraten steigen im Laufe des Testlaufs um 17 %.

Durch die Durchführung des A/B-Tests haben Sie die Hürde identifiziert, vor der die Verbraucher standen, und Sie können nun die notwendigen Änderungen vornehmen, um das Kundenerlebnis in Zukunft zu verbessern (und hoffentlich auch die Conversions zu steigern).

2. Um die Absprungraten zu reduzieren und das Engagement zu erhöhen

A/B-Tests sind eine großartige Möglichkeit, um sicherzustellen, dass Ihre geschriebenen Inhalte Ihr Publikum ansprechen.

Sie können herausfinden, wonach Ihre Besucher suchen, wie sie in Ihrem Blog oder Ihrer Software navigieren möchten und womit sie sich wahrscheinlich beschäftigen werden.

Infolgedessen verbringen Benutzer weniger Zeit damit, Ihre Website zu verlassen, und haben mehr Zeit, sich mit Ihren Inhalten zu beschäftigen.

3. Steigerung des Return on Investment (ROI) von Kampagnen

Indem Sie A/B-Tests für Ihre Marketing- oder Werbekampagnen durchführen, haben Sie eine höhere Chance, Ihren ROI zu steigern.

Nehmen wir an, Sie planen eine E-Mail-Marketingkampagne mit hohen Investitionen rund um die Weihnachtszeit. Bevor Sie starten, führen Sie einen A/B-Test mit Ihrem Standard-Newsletter-Layout durch, um zu sehen, welches besser abschneidet.

Mit den Ergebnissen aus diesem Test wissen Sie, wie Sie Ihre E-Mails am besten strukturieren, wenn die Kampagne live geht. Sie wissen, was am besten funktioniert, also werden Sie wahrscheinlich bessere Ergebnisse sehen.

Was können Sie A/B testen?

Würden wir diese Frage vollständig beantworten, wäre die Liste ziemlich lang.

Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was Sie testen können (und um Sie vor einer endlosen Liste zu bewahren), haben wir einige der beliebtesten Bereiche abgedeckt.

Bezahlte Anzeigen

Split-Tests Ihrer bezahlten Anzeigen sind unglaublich nützlich.

Es kann Ihnen sagen, wie Sie Ihre Anzeigen am besten strukturieren, was sie enthalten und wen Sie ansprechen sollten. Und all dies wird Ihnen helfen, den besten ROI zu erzielen.

Aber was genau können Sie mit bezahlten Anzeigen testen?

Hier sind einige Elemente, die Sie testen können:

• Überschriften: Anzeigenüberschriften sind das erste, was Nutzer sehen, wenn sie auf Ihre Anzeige stoßen, was sie ziemlich wichtig macht. Durch das Testen dieser Schlagzeilen können Sie herausfinden, welche Formulierung für Ihr Publikum am besten funktioniert.

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• Anzeigentext: Dies ist der eigentliche Text Ihrer Anzeige. Um den Anzeigentext zu testen, können Sie den Inhalt optimieren und sehen, welcher besser abschneidet. Sie könnten beispielsweise eine kurze und knackige Anzeige im Vergleich zu einer langen und detaillierten Anzeige testen. Sehen Sie sich als Beispiel unsere gesponserte Anzeige an:

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• Targeting: Auf den meisten sozialen Plattformen können Sie Anzeigen auf eine bestimmte Zielgruppe ausrichten. Mit A/B-Tests können Sie herausfinden, was für jedes Zielgruppensegment am besten funktioniert.

Startseiten

Optimierte Zielseiten spielen eine wichtige Rolle bei der Steigerung der Conversions.

Aber es ist nicht immer einfach zu wissen, wie Sie Ihre Zielseiten am besten strukturieren. Glücklicherweise können Sie mit A/B-Tests die Struktur finden, die für Ihr Publikum am besten funktioniert.

Hier sind einige der beliebtesten Elemente, die Sie auf einer Zielseite testen können:

• Überschriften: Wenn ein Benutzer auf Ihrer Website landet, ist die Überschrift eines der ersten Dinge, die er sieht. Es muss klar und prägnant sein und den Benutzer zum Handeln anregen. A/B-Tests ermöglichen es Ihnen, die Formulierung zu finden, die für Ihr Publikum am besten funktioniert.

Schauen Sie sich als Beispiel die Homepage von ActiveCampaign an:

• Call-to-Action (CTA): CTAs ermutigen Benutzer, sich mit Ihrem Unternehmen zu beschäftigen, und fordern sie normalerweise auf, ihre Kontaktinformationen anzugeben oder einen Kauf zu tätigen. Um sich die höchste Chance auf eine Conversion zu verschaffen, können Sie verschiedene CTAs testen, um zu sehen, was am besten funktioniert. Werfen Sie einen Blick auf unseren Arten von CTAs-Blog, um sich inspirieren zu lassen.
• Seitenlayout: Ihr Seitenlayout kann das Besucherverhalten beeinflussen. Wenn Ihre Website schwierig zu navigieren ist, werden sie wahrscheinlich nicht lange bestehen bleiben. Um herauszufinden, was für Ihr Publikum am besten funktioniert, können Sie ein paar verschiedene Layouts testen.

E-Mails

A/B-Tests Ihrer E-Mails helfen Ihnen, ansprechende E-Mails zu erstellen, die die Benutzer tatsächlich lesen möchten. Und da die Zahl der gesendeten und empfangenen E-Mails bis 2025 voraussichtlich 376,4 Milliarden erreichen wird, brauchen Sie alle Hilfe, die Sie bekommen können, um den Lärm zu durchdringen.

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Hier sind einige Bereiche, die Sie in Ihren E-Mails testen können:

• Betreffzeilen : Ihre Betreffzeile ermutigt Benutzer, Ihre E-Mail zu öffnen, also muss sie gut sein. Wenn Sie testen, welche Art von Betreffzeile am besten funktioniert, haben Sie eine höhere Chance, Ihre Öffnungsrate und Klickrate zu erhöhen. Werfen Sie einen Blick auf unseren Betreffzeilen-Generator, um sich inspirieren zu lassen.

• Design: Ähnlich wie bei Ihren Zielseiten kann das Design Ihrer E-Mail die Art und Weise beeinflussen, wie Ihr Publikum damit interagiert. Sie können ein paar verschiedene E-Mail-Vorlagen (einschließlich HTML oder Klartext) A/B-testen, um herauszufinden, was am besten funktioniert.
• CTA: Wenn Sie mit verschiedenen Arten von CTAs herumspielen, erhalten Sie einen Hinweis darauf, was für Ihr Publikum am besten funktioniert. Egal, ob Sie den Ort, an dem Sie Ihren CTA platzieren, das Aussehen oder die Sprache, die Sie verwenden, ändern.

So richten Sie A/B-Tests in 5 einfachen Schritten ein

Inzwischen fragen Sie sich wahrscheinlich, wie man A/B-Tests durchführt.

Um Ihnen dabei zu helfen, haben wir beschrieben, wie Sie A/B-Tests in 5 einfachen Schritten durchführen, um jede Anzeige, Zielseite oder E-Mail zu optimieren.

1. Bestimmen Sie das Ziel Ihres Tests

Das Wichtigste zuerst, Sie müssen Ihre Ziele skizzieren. Dies gibt Ihnen eine solide Hypothese für A/B-Tests und hilft Ihnen, während des gesamten Prozesses auf Kurs zu bleiben.

Ganz zu schweigen davon, dass es zum Gesamterfolg des Unternehmens beiträgt. Indem Sie die Ziele für Ihre A/B-Tests klar umreißen, können Sie sicher sein, dass Ihre Bemühungen zum Wachstum und Erfolg des Unternehmens beitragen.

Wie finden Sie also heraus, was Ihre Ziele sein sollten?

Die Antwort ist einfach.

Fragen Sie sich, was Sie aus dem A/B-Test lernen möchten.

Möchten Sie das Engagement in den sozialen Medien steigern? Konversionsrate Ihrer Website verbessern? Erhöhen Sie Ihre E-Mail-Öffnungsraten?

Die Antwort auf diese Fragen wird Ihnen sagen, was Ihre Ziele sein sollten.

Aber was auch immer Sie tun, springen Sie nicht hinein und testen Sie zufällige Tastenfarben. Ihre Tests müssen einen Zweck haben, damit sie sich lohnen.

2. Identifizieren Sie eine zu testende Variable

Sie haben Ihre Ziele skizziert. Jetzt müssen Sie die richtige Variable zum Testen finden, wo Daten nützlich sind.

Anhand früherer Daten und Analysen können Sie Ihre leistungsschwachen Bereiche identifizieren.

Angenommen, Ihr Ziel ist es, die Benutzererfahrung auf Ihrer Website zu verbessern.

Um die richtige Variable zu finden, überprüfen Sie Google Analytics, um die Seiten mit der höchsten Absprungrate zu finden.

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Nachdem Sie Ihre Suche eingegrenzt haben, können Sie diese Seiten mit Ihren erfolgreichsten Zielseiten vergleichen.

Gibt es Unterschiede zwischen ihnen?

Wenn die Antwort ja ist, ist dies Ihre Variable zum Testen.

Sie können sogar multivariate Tests verwenden, um mehr als eine Variable zu testen.

Dabei kann es sich um etwas so Einfaches wie eine Überschrift, ein Header-Bild oder den Wortlaut Ihres CTA handeln.

Das ist auch Ihre Hypothese: „Wenn wir [X Sache] ändern, werden wir [Ziel] erhöhen.“ Jetzt müssen Sie sich nur noch beweisen.

3. Verwenden Sie das richtige Testtool

Um das Beste aus Ihrem A/B-Test herauszuholen, müssen Sie das richtige Testtool verwenden.

Nehmen wir ActiveCampaign als Beispiel.

Wenn Sie Ihre E-Mails einem Split-Test unterziehen möchten, ist eine Plattform wie ActiveCampaign die richtige Wahl.

Unsere Software ist für E-Mail-Tests ausgestattet. Sie können Ihre Kampagnen verfolgen, Ihre Split-Tests automatisieren und die Ergebnisse einfach überprüfen.

Aber nicht jede Software ist so benutzerfreundlich und intuitiv wie ActiveCampaign.

Wenn Sie die falsche Wahl treffen, stecken Sie mit einer Plattform fest, die Ihre Testmöglichkeiten einschränkt. Infolgedessen könnten Ihre A/B-Tests leiden und Sie mit unzuverlässigen Ergebnissen zurücklassen.

Stellen Sie also sicher, dass Sie ein Testing-Tool finden, das ideal für Ihren A/B-Test geeignet ist. Dies macht den gesamten Prozess effizienter, einfacher zu verwalten und hilft Ihnen, das Beste aus Ihren Tests herauszuholen.

4. Richten Sie Ihren Test ein

Unabhängig davon, welche Plattform Sie gewählt haben, ist es an der Zeit, die Dinge zum Laufen zu bringen.

Leider können wir Ihnen keine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten Ihres Tests geben, da jede Plattform anders ist.

Wir empfehlen Ihnen jedoch, Ihre A/B-Tests mit einer einzigen Verkehrsquelle durchzuführen (anstatt beispielsweise den Verkehr zu mischen).

Warum?

Weil die Ergebnisse genauer sein werden.

Sie müssen Gleiches mit Gleichem vergleichen. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Ergebnisse nach Verkehrsquellen segmentieren, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Ergebnisse mit so viel Klarheit wie möglich überprüfen.

5. Verfolgen und messen Sie die Ergebnisse

Während der gesamten Testdauer müssen Sie die Leistung kontinuierlich verfolgen. Auf diese Weise können Sie Änderungen vornehmen, wenn der Test nicht nach Plan verläuft.

Und wenn der Test vorbei ist, können Sie die Ergebnisse messen, um die beste Variante zu finden und den Erfolg und Misserfolg zu überprüfen.

In dieser Phase können Sie Änderungen herausfinden, die Sie vornehmen müssen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Aber wenn es wenig bis gar keinen Unterschied zwischen Ihren Tests gibt (weniger als ein %), müssen Sie es möglicherweise am Laufen halten.

Warum?

Weil Sie einen größeren Datensatz benötigen, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Hier kommt die statistische Signifikanz ins Spiel.

Was ist statistische Signifikanz?

Die statistische Signifikanz wird verwendet, um zu bestätigen, dass die Testergebnisse nicht zufällig auftreten. Es ist eine Möglichkeit, mathematisch zu beweisen, dass eine bestimmte Statistik zuverlässig ist.

Mit anderen Worten, ein A/B-Test hat statistische Signifikanz, wenn er nicht zufällig verursacht wird.

Hier ist ein detaillierterer Überblick über die statistische Analyse:

Und hier ist eine detailliertere Aufschlüsselung der statistisch signifikanten Elemente:

• Der P-Wert: Dies ist der Wahrscheinlichkeitswert. Wenn die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass die Ergebnisse zufällig aufgetreten sind, ist die Statistik zuverlässig. Mit anderen Worten, je kleiner der P-Wert, desto zuverlässiger die Ergebnisse (0,05 ist der Standard zur Bestätigung der statistischen Signifikanz).
• Stichprobenumfang: Wie groß ist der Datensatz? Wenn es zu klein ist, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht zuverlässig.
• Konfidenzniveau: Dies ist das Maß an Vertrauen, das Sie haben, dass das Testergebnis nicht zufällig zustande gekommen ist. Das typische Konfidenzniveau für statistische Signifikanz beträgt 95 %.

Lassen Sie uns ein Beispiel verwenden, um es in einen Zusammenhang zu bringen.

Stellen Sie sich vor, Sie führen einen A/B-Test auf Ihrer Zielseite durch.

Auf Ihrer aktuellen Zielseite ist Ihr CTA-Button rot. Auf der Testseite ist es blau.

Nach 1.000 Website-Besuchen erhalten Sie 10 Verkäufe über den roten Knopf und 11 Verkäufe über den blauen Knopf.

Da diese Ergebnisse so ähnlich sind, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Farbänderung keinen Unterschied gemacht hat.

Dies bedeutet, dass es statistisch nicht signifikant ist.

Aber wenn derselbe Test 10 Verkäufe von der roten Taste und 261 Verkäufe von der blauen Taste zurückgibt, ist es unwahrscheinlich, dass dies zufällig passiert ist.

Dies bedeutet, dass es statistisch signifikant ist.

Wenn Sie Schwierigkeiten haben, festzustellen, ob Ihre Ergebnisse statistisch signifikant sind, gibt es Plattformen, die Ihnen helfen können.

Beispiele für A/B-Tests

Werfen wir einen Blick auf einige erfolgreiche A/B-Testbeispiele, die auch für Ihr Unternehmen funktionieren könnten.

Bezahlte Anzeigen

Strategyzer hat eine Facebook-Anzeige getestet. Ihr Ziel war es, den Ticketverkauf für ihre bevorstehende Veranstaltung zu steigern. Die Variable war der geschriebene Inhalt der Facebook-Werbung.

Version A war kurz und bündig, während Version B ausführlicher war:

(Bildquelle)

Die Ergebnisse?

Version A erzielte innerhalb von drei Wochen einen Verkauf. Version B hat 92.

Die Ergebnisse zeigen, dass die längeren und detaillierten Texte das Publikum mehr ansprachen.

Startseiten

Brookdale Living verwendete A/B-Tests auf der Seite „Find a Community“.

Das Ziel ihres Split-Tests war es, die Conversions von dieser Seite zu steigern. Die Variablen sind Seitendesign, Layout und Text.

Sie testeten ihre ursprüngliche Seite (die sehr textlastig war) zusammen mit einer neuen Seite mit Bildern und einem klaren CTA:

(Bildquelle)

Der Test lief über 2 Monate mit über 30.000 Besuchern.

Während dieser Zeit steigerte die zweite Variante ihre Website-Conversion-Rate um fast 4 % und erzielte eine Steigerung des monatlichen Umsatzes um 100.000 $.

Man kann also mit Sicherheit sagen, dass der textlastige Ansatz für ihre Zielgruppe nicht funktioniert hat.

Denken Sie daran, Ihre eigenen A/B-Tests durchzuführen

Alle diese Beispiele zeigen die Erfolgsgeschichten hinter A/B-Tests.

Aber nur weil diese Tests für diese Unternehmen funktioniert haben, heißt das nicht, dass die gleichen Tests auch für Ihr Unternehmen funktionieren.

Um herauszufinden, was Ihr Publikum will, müssen Sie Ihre eigenen Tests durchführen. Sie können zurück nach oben zu unserem „Was können Sie A/B testen?“ scrollen. Abschnitt, um mehr über das Testen bezahlter Anzeigen zu erfahren.

Starten Sie A/B-Tests mit ActiveCampaign

A/B-Tests sind eine großartige Möglichkeit, die Ergebnisse, die Sie derzeit mit Ihren Marketingkampagnen erzielen, kurz- bis mittelfristig zu maximieren.

Wenn Sie darüber nachdenken, einige A/B-Kampagnen zu testen, aber nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, werfen Sie einen Blick auf ActiveCampaign.

Unsere Software macht es einfach, Ihre Kampagnen aufzuteilen. Alles, was Sie tun müssen, ist „Split Testing“ auszuwählen und Ihre E-Mails für den Versand vorzubereiten.

Sie können Betreffzeilen, Bilder, E-Mail-Inhalte, Handlungsaufforderungen und sogar die „Von“-Informationen testen.

Ganz zu schweigen davon, dass Sie bis zu 5 E-Mails gleichzeitig testen können.

Und Sie können entscheiden, welche Metriken nachverfolgt werden sollen, um Ergebnisse zu ermitteln. Unabhängig davon, ob es sich um Klicks, Öffnungen oder Conversions handelt, Sie können Tests durchführen, die für Ihre Ziele am sinnvollsten sind.

Sind Sie bereit, einige E-Mail-Designs A/B-Tests zu unterziehen? Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion mit ActiveCampaign an und testen Sie!