Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing ist eine Methode innerhalb des User-Experience-Designs, die zwei Versionen einer Website, App oder einzelner Elemente mit einander vergleicht (A- und B-Version). Beide Versionen werden Nutzenden präsentiert, um zu ermitteln welche Version performanter abschneidet. Ziele können Metriken wie Konversionsrate, Durchschnittsverweildauer, Aufrufe oder Absprungrate sein. A/B-Tests sind ein elementarer Bestandteil der datengestützten Design-Entwicklung.
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Wie funktioniert A/B-Testing?
Funktioniert ein Kaufen-Button neben einem Artikelbild besser als einer unter dem Produkt? Wie lässt sich eine Conversion-Rate Optimierung durch den gezielten Einsatz spezieller Kontrastfarben erreichen? Datenbasierte Antworten auf diese und viele weitere Fragen liefern Ihnen professionelle A/B-Tests. In diesem Video erklärt Carsten Behr, Usability & UX Professionell bei dotSource, wie das funktioniert:
Mit Testzyklen Nutzererlebnisse steigern
Nur wer weiß, was seine Zielgruppe will, hat Erfolg im Digital Business. Dazu braucht es keinen Blick in die Glaskugel – wenn man kontinuierlich testet, anpasst und optimiert. Das gilt insbesondere für den E-Commerce-Bereich, in dem Conversion Rates eine zentrale Rolle spielen.
Wer die User überzeugen will, muss ihnen also eine bestmögliche Experience bieten. Um sich dieser nutzerzentriert anzunähern, bedarf es einer gehörigen Portion digitaler Experimentierfreude. A/B-Testing ist dabei eine effektive Möglichkeit, um kontrolliert und zielorientiert zu experimentieren. So lassen sich wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten gewinnen.
Bei einem A/B-Test werden eine Website oder eine Shop-Seite in verschiedenen Versionen gegeneinander getestet, um herauszufinden, welche davon bei der Zielgruppe besser performt. Zum Beispiel, ob ein grüner oder ein blauer Bestell-Button für mehr Kaufabschlüsse sorgt. Die User werden dabei zufallsgesteuert verteilt: Eine Gruppe sieht also Version A (die bisherige Website), die andere Version B (die veränderte Variante).
Die Interaktionen der User werden erfasst und ausgewertet. Ist der Unterschied im Nutzerverhalten zwischen Version A und B statistisch signifikant, lassen sich die beobachteten Effekte (zum Beispiel höhere Click-Through-Raten) mit großer Wahrscheinlichkeit auf die vorgenommenen Änderungen zurückführen. Dann kann die Neuerung umgesetzt werden, sodass sie in Zukunft allen Usern zur Verfügung steht und für mehr Conversions sorgt.
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Unsere Leistungen im Bereich A/B-Testing: Von Split-Testing bis Monitoring
Nutzerfokus ist das A und O für den Erfolg einer digitalen Plattform. Mittels A/B-Testing können Sie sowohl bisher ungenutztes Optimierungspotential aufdecken als auch innovative Ideen für Ihren digitalen Auftritt überprüfen – und das risikoarm und schnell. Denn A/B-Testing hilft Ihnen, auf Basis gesammelter Daten von echten Sessions fundierte Entscheidungen für die Weiterentwicklung und Optimierung Ihres Webauftritts zu treffen.
ENTLANG DES KOMPLETTEN PROZESSES BEGLEITEN WIR SIE BERATEND UND UNTERSTÜTZEN IHR A/B-TESTING UNTER ANDEREM MIT FOLGENDEN LEISTUNGEN:
- Toolauswahl & -einrichtung
- Aufdecken von Optimierungspotentialen
- Konzeption und Hypothesenentwicklung für gezieltes Testen
- Testplanung, -umsetzung und -monitoring
- A/B-Tests, multivariate Tests, Split-URL-Tests
- Prototyping und Usability-Tests
- Analyse der Maßnahmen sowie Testauswertung
- Umsetzung der Frontendänderungen und begleitendes UX-Design
- Anpassung oder Erweiterung des bestehenden Trackings
- Schulung Ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
- Unterstützung bei der Etablierung einer Testkultur im Unternehmen
Regelmäßige Tests sind das beste Mittel, um frühzeitig herauszufinden, was langfristig funktioniert – um nicht nur Trends zu folgen, sondern sie selbst zu setzen. Während wir im Bereich A/B-Testing den Fokus auf die User-Experience und Usability legen, profitieren Sie in der Zusammenarbeit mit dotSource als Full-Service-Digitalagentur auch von unserer Expertise in angrenzenden Gebieten. So holen wir bei Bedarf gern unser Digitalmarketing-Team ins Projekt, beispielsweise für die Bewertung Ihres Landingpage-Contents oder die Durchführung von Web-Analysen.
Mit A/B Testing Ihre Website und Ihren Shop optimieren
A/B-Testing ermöglicht es Ihnen, das Nutzerverhalten besser zu verstehen und Hypothesen für die Verbesserung Ihres Digitalauftritts gezielt und datengetrieben zu überprüfen.
Aus unternehmerischer Sicht ist es außerdem besonders zu betonen, dass diese Form des Erkenntnisgewinns mit relativ geringen Kosten verbunden ist. Denn wer testet und experimentiert, kann teure Neuerungen verhindern, die von Nutzerinnen und Nutzern womöglich nicht wertgeschätzt werden und entsprechend gar nicht konvertieren.
- Garantiert höhere Conversion-Rates: Sie testen risikoarm neue Ideen – und setzen anschließend nur diejenien Änderungen um, die zu einer echten Verbesserung Ihrer KPIs geführt haben.
- Zeitersparnis: Schnelles und unkompliziertes Testen bewahrt Sie vor ewigem Experimentieren und Abwägen und ermöglicht es, Verbesserungen direkt anzugehen.
- Objektivierung: Sie können in den Tests verschiedenste Meinungen und Vorschläge berücksichtigen. Die darauffolgende Umsetzung kann frei von subjektiven oder anderen äußeren Faktoren erfolgen.
- Datenbasierte Entscheidungen: Die Optimierung Ihrer Onlinepräsenz basiert nicht mehr auf dem Bauchgefühl, sondern auf fundierten Testergebnissen – ein weiterer wichtiger Schritt in Richtung Data-driven Business!
- Einblicke in das Nutzerverhalten: Sie erhalten wichtige Informationen über das reale Verhalten Ihrer Zielgruppe und erlangen so ein besseres Verständnis für sie.
- Argumentationsgrundlage: Die gewonnenen Daten liefern schlagkräftige Argumente, um notwendige Investitionsentscheidungen für neue Features Ihres Onlineshops oder ein neues Design Ihrer Website zu untermauern.
Beispiele für A/B-Testing: Was wird getestet?
Jede Internetseite, App oder Shopseite kann von A/B-Testing profitieren. Entscheidend sind klar definierte und messbare Ziele, die diese Seite erreichen soll. Das können zum Beispiel Conversions in Form einer Newsletter-Anmeldung, einer Bestellung oder einer Registrierung sein.
A/B-Testing erlaubt es Ihnen, eine Vielzahl von unterschiedlichen Gestaltungselementen zu testen. Unter anderem:
- Filter und Sortierungselemente
- Platzierung, Farbe und Formulierung des CTA-Buttons (Call-to-Action)
- Layout, Größe und Anordnung von Menüs und Website-Headern
- Platzierung, Farbe oder Größe von UI- und Design-Elementen wie Bannern, Schaltflächen oder Links
- Formulierung und optische Gestaltung von Überschriften und Texten
- Abfolge von Seiten im Laufe der Customer Journey (Conversion-Funnel)
- Aufbau und Inhalte von Formularen, zum Beispiel zur Nutzer-Registrierung oder Newsletter-Anmeldung
- visuelle Elemente wie Bilder und Videos
Was sind Herausforderungen beim A/B-Testing?
Von der ersten Idee bis zur Etablierung eines wiederholbaren Testprozesses ist es ein weiter Weg. Dieser hält eine Vielzahl von Herausforderungen bereit, die Sie am besten mit einem erfahrenen Partner wie dotSource als Full-Service-Internetagentur meistern können:
- Für Vergleichbarkeit der Varianten sorgen: Für ein aussagekräftiges Testergebnis müssen A- und B-Version unter möglichst übereinstimmenden Bedingungen getestet werden. Entscheidend ist hierbei vor allem der Zeitpunkt: Unterschiedliche Wochentage oder Tageszeiten können das Ergebnis zugunsten einer Version verzerren. Um also nicht den »falschen Sieger« zu küren, unbedingt gleichzeitig testen.
- Iterativ vorgehen: Mut beim Testen wird belohnt – aber das darf nicht zum Zuviel-auf-Einmal verleiten. Denn werden zu viele Neuerungen im gleichen Test verglichen, lässt sich kaum mit Sicherheit sagen, welche davon für das Nutzerverhalten ausschlaggebend war. Für den Designprozess bedeutet das: lieber einzelne neue Features iterativ testen, um schnell Feedback zu bekommen und reagieren zu können.
- Evaluationskriterien klug wählen: Wer richtig vergleichen will, muss auch das Richtige messen. Mitunter sind einzelne Kennzahlen aber nicht aussagekräftig genug, um langfristige Ziele und Optimierungspotentiale zu erfassen. Objektives Testen verlangt darum nach passenden »Overall Evaluation Criteria« (OEC). In regelmäßigen Abständen sollten die OEC evaluiert und nötigenfalls angepasst werden.
- Mutig testen: Viel hilft viel – diese Devise kann auch beim A/B-Testing gelten. So ist es mitunter empfehlenswert, erst einmal sehr unterschiedliche Versionen und größere Veränderungen gegen das Original zu testen, statt nur kleinmütig den Farbton eines einzelnen Buttons zu variieren.
- A/A-Tests durchführen: Ein Test für das Test-Tool: Um sicherzustellen, dass die verwendeten Tools beim A/B-Testing auch wirklich funktionieren, werden zunächst zwei identische Versionen (A/A) gegeneinander getestet. In diesem Zuge kann beispielsweise auch geprüft werden, ob und in welchem Ausmaß das Test-Tool die Performance der Webseite beeinträchtigt – was natürlich für Frust bei den Usern sorgen würde.
- Statistische Modelle definieren: Nach dem Testen stellt sich die Frage: Sind die Unterschiede im Nutzerverhalten bei Version A und Version B wirklich aussagekräftig? Wenn es um die Auswertung von A/B-Tests geht, gibt es verschiedene Ansätze, um die Signifikanz der Ergebnisse einzuschätzen. Besonders wenn externe Tools als Software-as-a-Service für das A/B-Testing genutzt werden, ist im Vorfeld zu klären, welche statistischen Methoden deren Verwendung impliziert, um die damit verbundenen Vor- und Nachteile abzuwägen.
FAQ: Die häufigsten Fragen zum A/B-Testing
Wie funktioniert ein A/B-Test?
Bei einem A/B-Test werden Version A (Original) und Version B (Variante) einer Website oder App gegeneinander getestet. Einige User sehen Version A, die anderen Version B. Die Zuteilung erfolgt zufällig. Liefert die neue Version signifikant bessere Ergebnisse – mehr Downloads, mehr Bestellungen, bessere Klickraten usw. – wird sie umgesetzt. Diesen direkten Vergleich nennt man mitunter auch Split-Test.
Welche Arten von A/B-Tests gibt es?
Neben der Möglichkeit, A gegen B – also eine geänderte Version gegen das Original – zu testen, kann man auf weitere Modelle des A/B-Testings zurückgreifen. Multivariate Tests stellen zum Beispiel Kombinationen von verschiedenen Anpassungen im Test gegeneinander. Beim Funnel-Testing wiederum werden eine Reihe von Unterseiten getestet, die vom User beispielsweise vom Produkt bis zum Kauf durchlaufen werden. So lassen sich für die einzelnen Zwischenstopp-Seiten verschiedene Anpassungen gleichzeitig testen. Eine Übersicht weiterer Test-Arten finden sich in unserem A/B-Testing Whitepaper.
Was wird beim A/B-Testing verglichen?
Welche Änderung an Ihrer Website oder App sich dabei wie auf Ihre KPIs (z.B. die Verweildauer oder die Conversion-Rate) auswirkt, wird durch A/B-Testing messbar und somit sichtbar. Verglichen werden unter anderem Gestaltung, Layout oder Farbgebung von UI-Elementen, Texten und Headlines sowie Schaltflächen und CTAs (Call-to-Action), aber auch die Seitenstruktur, Navigation oder Filtermöglichkeiten.
Wer bietet A/B-Testing an und welches Tool eignet sich für Ihr Unternehmen?
Der Markt an Anbietern für A/B-Testing ist vielfältig. Je nach speziellen Anforderungen und Herausforderungen eines Unternehmens bieten sich verschiedene Tools für A/B-Testing an. Wie sich die Anbieter unterscheiden und wie unsere Expertinnen und Experten die wichtigsten A/B-Testing-Lösungen auf Basis ihrer umfassenden Erfahrungen im Detail bewerten, lesen Sie in unserem Whitepaper A/B-Testing.
Wovon handelt das Twyman's Law?
Kennzahlen, die besonders eindeutig aussehen, sind oft inkorrekt – so lässt sich Twyman‘s Law in aller Kürze zusammenfassen. Skepsis ist also ebenso angebracht wie ein genauerer Blick auf vermeintlich einschlägige Ergebnisse. Durch nähere Betrachtung lassen sich so nicht nur Scheingenauigkeiten beseitigen, sondern auch neue Hypothesen für weitere Tests generieren.
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