Bei einem A/B Test wird die Performance von verschiedenen Systemen (in der Regel Webseiten) im direkten Vergleich getestet. Bei diesem Verfahren, auch Split Testing genannt, werden zwei oder mehr Varianten einer Website erstellt. Besuchern der Seite wird per Zufallsprinzip eine der Varianten gezeigt. Nachdem eine aussagekräftige Anzahl an Websitebesuchern die Testseiten besucht hat, wird in der Analyse der Kennzahlen (z.B. über Google Analytics) die performance-stärkste der Seiten ermittelt.

Was kann ich eigentlich testen?

Es gilt der Versuchung zu widerstehen, völlig unterschiedliche Varianten von Seiten gegeneinander antreten zu lassen. Aufgrund der vielfältigen Variablen (Farben, Wording, Anordnungen der Elemente, etc.) wäre eine genau Auswertung unmöglich. Stattdessen gilt es, kleine Änderungen auf ihre große Wirkung hin zu testen. Gut designte A/B-Tests fokussieren sich auf kleine Anpassungen wie die Platzierung von Buttons und Schaltflächen oder Änderungen im Wording. Die Möglichkeiten für Tests sind hier vielfältig. Designelemente wie Buttons, Bilder und Grafiken oder Formularfelder, die jeweiligen Farben, die Anordnung oder die Größe.

Weitere Möglichkeiten sind Änderungen im Wording (z.B. Du oder Sie) oder in der Preisgestaltung. Ein klassisches Anwendungsgebiet von A/B Tests sind Newsletter. Typisch sind dabei z.B. Tests mit unterschiedlichen Betreffs oder Unterschiede in der Anrede.
Große Unternehmen wie Amazon verbessern ihr Angebot laufend mit diversen A/B-Tests. Das Sample, also die Gruppe jener User die in den Test eingebunden werden, ist dabei jedoch entsprechend eingegrenzt. Kleinere Änderungen werden so zuvor an einer vergleichsweise kleinen Gruppe getestet, bevor sie für alle Websitebesucher angezeigt werden.

Was ist das Ziel von Split-Tests?

Das Ziel eines Split-Tests kann unterschiedlicher Natur sein, es gilt jedoch dieses im Vorfeld genau zu definieren. Im E-Commerce ist meist die Steigerung der Conversion-Rate (Konversionsrate) der Grund für Änderungen an der Seite. In der Vergangenheit hat sich gezeigt, dass z.B. Änderungen am Wording des CTA (Call-to-Action, die Handlungsaufforderung z.B. als Button „Jetzt bestellen“) enormen Einfluss auf das Kaufverhalten und in der Folge auf die Conversion Rate haben können. Eine Auswahl der möglichen Ziele eines Tests:

  • Steigerung der Conversion-Rate (mehr Verkäufe, mehr Newsletteranmeldungen, etc…)
  • Reduktion der Absprungrate bzw.
  • längere Verweildauer auf der Seite
  • Verbesserung der User Experience
  • höhere Öffnungsrate oder Click-Rate bei Newslettern

Wie sehen erfolgreiche A/B Tests aus?

Neueinsteiger werden beim Thema A/B Testing schnell mit Fachbegriffen aus dem Bereich der Statistik konfrontiert – Konfidenzniveau, Signifikanz oder Irrtumswahrscheinlichkeit um nur einige zu nennen. Diese Fachbegriffe beschreiben vereinfacht ausgedrückt, ob ein Test auch aussagekräftig ist und ob das Resultat ernst genommen werden kann.
Damit ein A/B-Test nicht zur Zeitverschwendung verkommt, gilt es ein paar Grundregeln zu beachten:

  • Teilnehmerzahl: erst ab einer gewissen Anzahl an Teilnehmern (auch Sample genannt) werden die aus dem Test gewonnen Daten valide, also aussagekräftig
  • Laufzeit: Tests über wenige Tage sind niemals so aussagekräftig wie Tests über einen längeren Zeitraum
  • A/B Tests sollten immer gleichzeitig laufen da äußere Faktoren sonst das Ergebnis verzerren könnten (z.B. Kaufverhalten bei Schön- bzw. Schlechtwetter)
  • wiederkehrende Besucher sollten stets die gleiche Seite sehen

Wie erstelle ich einen A/B-Test?

Am einfachsten verwirklicht man Split-Tests mit entsprechenden tools. Gratissoftware und kommerzielle Anbieter bieten unterschiedliche Möglichkeiten zum Testdesign bzw. der Auswertung. Eine Auswahl der gängigsten Anbieter:

  • Google Website Optimizer
  • Marketizator
  • Optimizely
  • AB Tasty
  • Kameleoon
  • Divolution
  • Unbounce
  • Getresponse

CMS-Systeme wie WordPress bieten auch eigene Plugins für A/B-Tests (z.B. „Title Split Testing for WordPress“).

FAZIT

A/B-Tests sind ein mächtiges Werkzeug um wichtige Entscheidungen nicht mehr allein dem Bauchgefühl zu überlassen. Handfeste Daten erleichtern so Entscheidungen z.B. für oder gegen ein spezielles Design. Sofern man Grundregeln wie ausreichende Teilnehmerzahl und vernünftige Laufzeit beachtet, wird man mit A/B Testing die Performance der eigenen Website mit Sicherheit steigern.

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