A/B Testing: Die wichtigsten Fragen und Antworten auf einen Blick!

WIE DU DEINE PERFORMANCE NACHHALTIG MIT A/B-TESTING OPTIMIERST

Warum du unbedingt A/B testen solltest und was du beachten musst.

Du willst deine Conversion-Rate nachhaltig optimieren und die geeigneten Maßnahmen finden? Dann kommst du am A/B Testing nicht vorbei. Warum du unbedingt testen solltest und was du dabei auf jeden Fall beachten musst: Hier findest du die wichtigsten Hacks und Insights!

1. Wie entscheide ich, was ich teste?

Zuallererst musst du dich entscheiden, was du mit deinem Test erreichen möchtest und herausfinden, welche entsprechenden Änderungen notwendig sind, um dein Ziel zu erreichen und deine Conversions zu optimieren.

  • Willst du beispielsweise direkt beim Kontaktdatenformular ansetzen, weil viele deiner potenziellen Kund*innen dort abbrechen oder kommen sie soweit gar nicht erst? Es gibt viele Punkte im Fragebogen, an denen du potenzielle Kunden und Kundinnen verlieren kannst. Frag dich also zuerst, welche Elemente in deinem bisherigen Fragebogen sie bisher abgeschreckt haben könnten.
  • Oft wirst du vermutlich auf mehrere Dinge stoßen, die du ändern möchtest.
    WICHTIG: Nicht alle Änderungen zur gleichen Zeit vornehmen!

Hier findest du mehr darüber, wie dir conversion-optimierte Slider bei der Performance-Optimierung helfen können und wie du sie optimal nutzt.

Hier ein paar Ideen, was du an deinem Slider testen kannst:

Sind die Fragen im Slider für die Kund*innen relevant und verständlich formuliert?
Ist die Farbauswahl ansprechend und zum Produkt passend?
Ist die Headline aktivierend formuliert?
Sind die Icons oder Bilder möglichst einfach sowie passend zu der jeweiligen Antwort designed? Frag dich, ob die Antwortmöglichkeiten auch nur mit Icon zu verstehen wären.
Sind weniger Fragen im Kontaktformular ausreichend?
Gibt es einen überzeugenden Anreiz um die (echten) Kontaktdaten zu hinterlassen?
Teste die Formulierungen auf deinen Buttons oder in der Überschrift!
Hebst du deine USPs und die Vorteile für deine Kund*innen ausreichend hervor?
Um die Qualität der Leads für dein Sales-Team zu verbessern, prüfe welche Kundeninformationen wirklich relevant sind.
Füge ein Lead-Value zu deinen Fragen hinzu, um herauszufinden wie gut deine Lead-Qualität ist.
Füge Weichen ein, die verhindern, dass Kund*innen für sie unnötige Fragen beantworten müssen.

2. Wie bereite ich den Test vor?

Verschaffe dir einen Überblick über die Stellschrauben, die dir zur Verfügung stehen. Danach entscheide dich für vorerst eine. In der Regel solltest du natürlich, die mit der Aussicht auf die größte Performancesteigerung wählen. Allerdings ist es natürlich möglich, dass der Aufwand zur Vorbereitung für diesen Test sehr groß ist, beispielsweise auf Grund des IT- oder Designaufwands. Folglich kann es kann auch sinnvoll sein, sich zuerst einer anderen Stellschraube zu widmen, da sich der Testbeginn noch zu lange hinauszögern würde. In diesem Fall solltest du die Zwischenzeit für einen anderen Test nutzen!

Denk dran: Eins nach dem anderen testen. Wenn du alles zur gleichen Zeit testest, verfälscht du deine Ergebnisse und kannst zum Ende des Tests nicht sagen, woran er gescheitert ist oder warum er erfolgreich war.

Sobald du dich entschieden hast, was du testen möchtest, formuliere dazu eine Hypothese.
Hier ein Beispiel: “Wenn die erste Frage des Sliders einfacher und kürzer gestellt wird, fällt es für die Kund*innen leichter zu beantworten. Somit erhöht sich die Click-Through-Rate des Sliders.“.
MERKE: Formuliere immer WAS du ändern möchtest, WARUM du es ändern möchtest und WELCHES ZIEL du damit erreichen möchtest.

Ein paar Dos and Don’ts beim A/B Testing:

Do

Überlege vor dem Teststart, wie lange du mindestens testen musst. Legst du vorher keinen Zeitraum fest, kommen schnell Zweifel auf und der Test wird zu früh abgebrochen. Dies solltest du in jedem Fall vermeiden!
Teste oft und viel!  Nicht jeder Test ist erfolgreich, vielleicht ist es nur einer von zehn Tests. Gebe also nie auf und verfolge deine Ziele!
Teste nicht zu kleinteilig! Ist die Änderung in der B-Variante nicht signifikant genug, so dauert der Test oft sehr lange, bis ein valides Ergebnis vorliegt, wenn überhaupt. 
Kenne dein Ziel! Bevor du anfängst zu testen, solltest du immer wissen, was du mit deinem Test erreichen möchtest!
Teste auch die Technik! Nicht nur visuelle Elemente deiner Webseite kannst du testen, sondern auch technische Themen wie zum Beispiel die Schnelligkeit deiner Webseite.

Don’t

Teste nie nacheinander! Wenn du Variante A in einer Woche testest und Variante B in der nächsten, ist der Test nicht aussagekräftig, da viele Faktoren wie Wetter, Sales, Werbekampagnen, Feiertage, usw. mit in das Verhalten deiner User einspielt.
Beende deinen Test nicht zu früh! Dein Test muss signifikant genug sein, damit du sicher sein kannst, dass er auch wirklich aussagekräftig ist. Das hängt besonders von der Anzahl der Besucher ab. Hier ein Tool zur Berechnung der Signifikanz.
Überraschungen und Verwirrungen vermeiden! Hast du Kund*innen, die regelmäßig auf deiner Webseite sind? Dann schließe diese aus dem Test aus und zeige ihnen deine Änderungen erst, wenn der Test positiv verlaufen ist.
Lasse nicht zu, dass dein Bauchgefühl die Testergebnisse überstimmt. Dein Ziel ist die Optimierung der Performance und nicht der Ästhetik.

3. Wie lange muss ich testen?

In allererster Linie ist dein Testzeitraum von deinem Website-Traffic abhängig. Umso mehr Besucher*innen, umso schneller bekommst du aussagekräftige Ergebnisse – versteht sich eigentlich von selbst, oder? Aber auch bei sehr hohen Besucherzahlen und scheinbar eindeutigen Ergebnissen solltest du mindestens 2 Wochen testen, um mögliche Schwankungen der Wochentage zu berücksichtigen. Hab außerdem im Blick, ob besondere Anlässe in deinen Testzeitraum fallen, wie bspw. Feiertage, die durchaus Einfluss auf das Nutzer*innenverhalten haben können.
Wenn dein Test außerdem ein Signifikanzniveau von weniger als 5% erreicht hat, kannst du in der Regel deinen Test beenden: 
Hier findest du ein Online-Tool um ganz einfach dein Signifikanzniveau berechnen zu lassen!

4. Wie werte ich den Test aus?

In unserem Artikel Google Analytics – Auswertung eines Sliders beschreiben wir dir nochmal ganz genau, wie du einen Slider von uns in Google Analytics auswerten kannst, um zu sehen an welcher Frage beispielsweise deine Kunden abspringen und nicht weiter bis zum Kontaktformular kommen.
Sobald du eine signifikante Testgröße erreicht hast und siehst, ob dein Test erfolgreich war oder nicht, gibt es 3 Varianten:

Variante 1: Der Test war erfolgreich!

Stelle sicher, dass die Testversion auch tatsächlich ausgerollt wird. Klingt super simpel, ist aber schon den Besten passiert die falsche auszurollen 😛
Wie kannst du die Learnings aus diesen A/B-Testing auf andere Bereiche deiner Perfomance Marketing Strategie übertragen?

Variante 2: Der Test liefert kein aussagekräftiges Ergebnis!

Überlege dir, ob deine Testvariante sich in ausreichendem Maße von deiner Kontrollvariante (Originalversion) unterschieden hat. Eventuell musst du nachjustieren und deine Testvariante deutlicher ändern.

Variante 3: Der Test war negativ!

Verständlicherweise ist dieses Ergebnis alles andere als zufriedenstellend. Aber auch hieraus kannst du Erkenntnisse für die Conversion-Optimierung ziehen und deine*r Kund*innen besser verstehen lernen.
Gab es eventuell schon bei der Testvorbereitung Fehler?
Welchen Need deine*r Kund*innen hast du vielleicht falsch eingeschätzt?
Wurde der Test vielleicht einfach nur fehlerhaft ausgespielt? Auch das solltest du unbedingt prüfen!
Hol dir Feedback von einer unbeteiligten Person. Manchmal sieht man den Wald vor lauter Bäumen nicht 😉

5. Und jetzt?

Egal welches Testergebnis vorliegt, es sollte definitiv weitergehen und mehr A/B-Testing vorgenommen werden.

  • Lass dich von negativen oder nicht aussagekräftigen Tests nicht entmutigen, auch sie sind ein wichtiger Schritt zur Performance-Optimierung.
  • Auch wenn dein Test positiv war und dir einen Uplift beschert hat, solltest du dich darauf nicht ausruhen! Denn denk daran, die Konkurrenz schläft nicht 😉
  • Arbeite deine Learnings aus dem Test aus und bereite einen neuen A/B Test vor oder aktualisiere den vorherigen Test um ihn neu zu starten.

Nur wer immer wieder testet, lernt potenzielle Kund*innen besser kennen!
Wie du deine Kundeninformationen noch effektiver nutzen kannst, zeigen wir dir übrigens hier.

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