Wie Sie das Beste aus A/B-Tests machen, um Ihre Konversionsraten zu steigern

Eine der einfacheren (und häufigsten) Arten von CRO-Tests wird als A/B-Test bezeichnet. A/B-Tests sind ein Muss im Optimierungs-Toolbelt jedes Vermarkters und können aufgrund ihrer technischen und statistischen Natur einschüchternd wirken. In Wirklichkeit ist es tatsächlich eine der klarsten und effizientesten Möglichkeiten zur Verbesserung der Konversionsraten. Indem sie bestimmte Variationen Ihrer Kampagnenelemente ausfindig machen, die bei Ihrem Publikum gut ankommen, nehmen A/B-Tests dem CRO das Rätselraten und verwandeln die Theorie in die Anwendung.

Bereit für den Sprung? Lassen Sie uns untersuchen, worum es bei A/B-Tests geht, und einige Best Practices besprechen, damit Sie im Handumdrehen wie ein Profi testen können.

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Was ist A/B-Testing?

Die Grundlagen

Einfach ausgedrückt ist A/B-Testing die Version eines kontrollierten Experiments für Vermarkter. Ein A/B-Test, auch bekannt als Split-Testing, ermöglicht es Ihnen, Variationen einiger Elemente einer Kampagne, wie z. B. einer Zielseite, nebeneinander zu testen. Anhand der Ergebnisse können Sie bestimmen, welche Version die effektivste Option ist. Aufgrund seiner relativ unkomplizierten Natur ist es einer der beliebtesten Tests, die bei der Optimierung der Konversionsrate verwendet werden.

Wie A/B-Tests funktionieren

A/B-Tests beginnen mit der Erstellung von zwei (oder mehr) Versionen eines Inhalts. Jede gewünschte Variable kann angepasst werden, und es gilt als bewährte Methode, diese Versionen wesentlich voneinander zu unterscheiden, jedoch nur auf eine Weise. Die Stücke werden dann einem ähnlich großen Publikum präsentiert, und die Reaktionsfähigkeit und Konversionsraten jeder Gruppe werden aufgezeichnet und mit CRO-Test- und/oder Analysesoftware analysiert.

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A/B-Testprozess

Kommen wir also zum Wesentlichen und untersuchen im Detail, wie ein effektiver A/B-Test durchgeführt wird.

1. Wählen Sie Ihre Variable aus

Wie bei der wissenschaftlichen Methode möchten Sie eine "unabhängige Variable" zum Testen isolieren. Zur Verdeutlichung erlaubt A/B das Testen von mehr als einer Variation, solange sie einzeln getestet werden. Alle Layout- oder Designelemente, auf die Sie neugierig waren, stehen zum Testen bereit, von Landingpage-Schriftarten über die Platzierung von CTA-Schaltflächen bis hin zu E-Mail-Betreffzeilen. Erwägen Sie, eine Hypothese zu entwickeln, die Sie anhand Ihrer Ergebnisse bewerten können, und denken Sie daran, die Dinge einfach zu halten – testen Sie nicht mehrere Variablen gleichzeitig!

2. Entscheiden Sie sich für Metriken

Die „abhängige Variable“ ist die Metrik, auf die Sie sich während des gesamten Tests konzentrieren werden. Die Konversionsrate scheint die offensichtlichste zu sein, aber andere für CRO relevante Metriken können die Abbruchrate des Einkaufswagens, die auf einer Seite verbrachte Zeit, die Absprungrate und mehr umfassen mehr Nehmen Sie sich Zeit, um die KPIs (Key Performance Indicators) zu finden, die für das jeweilige getestete Teil am relevantesten sind.

Eine weitere Überlegung ist die gewünschte statistische Signifikanz Ihrer Ergebnisse. Das Festlegen Ihres Konfidenzniveaus auf einen höheren Prozentsatz entspricht einer Investition in die Genauigkeit der Ergebnisse. Wir sehen in der CRO-Welt in Bezug auf dieses Thema eine teilweise schlechte Statistikkompetenz und schlagen diesen Blog über A/B-Teststatistiken vor, um es richtig zu stellen.

3. Richten Sie Ihre Gruppen ein

Das verbleibende Element des Experiments, das bestimmt werden muss, ist die Kontrolle, die die unveränderte Version des Stücks sein wird, das Sie testen werden. Nachdem Kontrolle und Test erstellt wurden, können Sie Ihr Publikum zum Testen in gleich große, randomisierte Gruppen aufteilen. Wenn dies schwierig zu implementieren klingt, machen Sie sich keine Sorgen – es ist eine Aufgabe für Ihre Testtools, eine entscheidende Komponente Ihrer CRO-Strategie.

Die Stichprobengröße hängt sowohl von den Fähigkeiten des verwendeten Tools als auch von der Art des Tests ab. Beim Testen von so etwas wie einer Webseite mit einer ständig steigenden Anzahl von Besuchern bestimmt die Dauer des Tests direkt die Stichprobengröße; Überprüfen Sie die bestehenden Besuchsraten, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie lange sie durchgeführt werden sollten. Beim A/B-Testen von E-Mails hingegen wird empfohlen, einen bestimmten Anteil Ihrer Mailingliste zu testen.

4. Führen Sie diesen Test durch!

Obwohl Ihre Varianten gleichzeitig getestet werden sollten, ist nichts falsch daran, die Testzeiten strategisch auszuwählen. Gut getimte E-Mail-Kampagnen liefern beispielsweise schneller Ergebnisse; Um diese Zeiten zu ermitteln, müssen Sie die demografischen Daten und Segmente Ihrer Abonnenten recherchieren. Wie bereits erwähnt, kann der Test je nach Art des Stücks, Ihrem Website-Traffic und der statistischen Signifikanz, die erreicht werden muss, zwischen einigen Stunden und einigen Wochen dauern.

Wenn Sie daran interessiert sind, zusätzliche Einblicke in die Gründe für die Reaktionen Ihrer Besucher zu gewinnen, sollten Sie in Erwägung ziehen, um qualitatives Feedback zu bitten. Exit-Umfragen und Umfragen können für die Dauer des Testzeitraums ganz einfach zu Website-Seiten hinzugefügt werden. Diese Informationen können Ihren Ergebnissen Mehrwert und Effizienz verleihen.

5. Untersuchen Sie die Ergebnisse

Anhand Ihrer vorab aufgestellten Hypothese und Schlüsselmetriken ist es an der Zeit, Ihre Ergebnisse zu interpretieren. Unter Berücksichtigung der Konfidenzniveaus ist es notwendig, die statistische Signifikanz mit Hilfe Ihres Testwerkzeugs oder eines anderen Rechners zu bestimmen. Wenn sich eine Variante statistisch besser als die andere erweist, herzlichen Glückwunsch! Sie können nun geeignete Maßnahmen ergreifen, um den Kampagnenteil zu optimieren.

Aber denken Sie daran, dass statistische Signifikanz nicht mit praktischer Signifikanz gleichzusetzen ist. Sie müssen immer berücksichtigen, wie viel Zeit und Aufwand für die Umsetzung der Änderung erforderlich sind und ob sich die Rückgabe lohnt. Wenn es so einfach ist, mit einem einzigen Klick auf eine Schaltfläche eine E-Mail-Vorlage über eine andere zu senden, ist das ein Kinderspiel. Aber wenn es darauf ankommt, dass ein Entwickler Hunderte von Zielseiten auf Ihrer Website überarbeitet, sollten Sie sicherstellen, dass es sich lohnt.

6. Im Falle eines „Nicht bestandenen“ Tests

Wenn keine der Variationen statistisch signifikante Ergebnisse lieferte – das heißt, der Test war nicht schlüssig –, stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Zum einen kann es sinnvoll sein, die ursprüngliche Variante einfach beizubehalten. Sie können auch Ihr Signifikanzniveau überdenken oder bestimmte KPIs aus dem Kontext des getesteten Teils neu priorisieren. Schließlich kann eine stärkere oder drastisch andere Variante in Ordnung sein. Am wichtigsten ist, dass Sie keine Angst haben, zu testen und erneut zu testen. Schließlich können wiederholte Bemühungen nur dazu beitragen, die Optimierung zu verbessern.

A/B-Tests vs. multivariate Tests

Multivariate Tests basieren auf demselben Schlüsselprinzip wie ihr A/B-Gegenstück; der Unterschied liegt in der höheren Anzahl der getesteten Variablen. Das Ziel besteht darin, zu bestimmen, welche bestimmte Kombination von Variationen am besten abschneidet, und die „Konvertierbarkeit“ jeder Variation im Kontext anderer Variablen und nicht nur in einem eigenständigen Prozess zu untersuchen. In vielerlei Hinsicht kann es eine anspruchsvollere Praxis sein.

Diese Art des Testens ist eine großartige Möglichkeit, komplexere Beziehungen zwischen optimierbaren Elementen zu untersuchen. Theoretisch ist es möglich, Hunderte von Kombinationen nebeneinander zu testen! Zu beachten ist, dass multivariate Tests ihre Nachteile haben, insbesondere im Hinblick auf den größeren Zeitaufwand und die Anzahl der Website-Besucher, die für eine effektive Durchführung erforderlich sind.

Welchen Test soll ich durchführen?

A/B-Tests sind eine ideale Methode, um unabhängig von der Unternehmensgröße, dem Website-Traffic oder den Fähigkeiten Ihrer Software schnell aussagekräftige und offensichtliche Ergebnisse zu erzielen. Leicht zu interpretieren und für CRO-Neulinge weniger einschüchternd, wird es in einigen Fällen sogar in kontinuierlichen Zyklen von großen Unternehmen verwendet, die es der Entwicklung multivariater Tests vorziehen. Wenn Sie Ihre Reise in die Optimierungswelt gerade erst beginnen, ist dies möglicherweise der beste Ausgangspunkt.

Im Gegensatz dazu werden multivariate Tests häufig für Websites mit erheblichem Datenverkehr empfohlen, um die Anzahl der zu testenden Variationen zu bewältigen. Die spezifische Seite, die getestet wird, muss auch ausreichend sichtbar sein. Multivariate Tests werden am besten angewendet, wenn Sie mit subtileren Änderungen an einem Inhaltsstück experimentieren und die Wechselwirkungen verschiedener Elemente verfolgen möchten. Sie sind auch nützlich, um Ergebnisse zu erhalten, die später in größerem Maßstab systematisch auf das Design Ihrer Website angewendet werden können.

Nun, da Sie wissen, wie man einen A/B-Test durchführt, woher wissen Sie, welchen Aspekt Ihrer Marketingkampagne Sie zuerst ansprechen müssen? Wir haben die perfekte Ressource für Sie: Die Checkliste zur Kampagnenoptimierung. Es hilft Ihnen zu erkennen, welche Teile Ihrer Kampagne leistungsschwach sind, damit Sie Ihre Test- und Optimierungsbemühungen priorisieren können.

Dieser Blog ist Teil der Blogserie Your Definitive Guide to Conversion Rate Optimization