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Gründer-Lexikon: Was ist A/B-Testing?

Gründer-Lexikon: Was ist A/B-Testing?

Wenn es darum geht, eine Webseite, eine App, einen Newsletter oder etwas ähnliches so gut und vor allem so rentabel wie möglich zu gestalten, gibt es verschiedene Möglichkeiten der Analyse und Verbesserung. Eine davon – das sogenannte A/B-Testing – möchten wir Ihnen in diesem Beitrag gern etwas genauer vorstellen. Erfahren Sie unter anderem, was A/B-Tests sind, welches Ziel sie verfolgen, unter welchen Umständen sie erst wirklich sinnvoll sind und wie Sie am besten an die Methode herangehen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen das Team von Bileico.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing ist einen Marketing-Methode, die eingesetzt wird, umein Angebot, zum Beispiel eine Webseite, ein Anzeigenformat oder einen Newsletter, zu verbessern.

Das übergeordnete Ziel von A/B-Tests ist die Steigerung der Rentabilität eines digitalen Produkts bei gleichbleibendem Traffic. Das bedeutet, dass der Traffic, der in der Regel nur mühselig generiert wird, bestmöglich genutzt wird.

Um dies zu erreichen, gilt es, die sogenannte Conversion Rate zu verbessern. Conversions sind beispielsweise:

  • Newsletter-Anmeldungen

  • Registrierungen

  • Bestellungen im Online-Shop

  • Anmeldungen für ein Webinar

  • Klicks auf bestimmte Banner oder Buttons

A/B-Tests werden vorrangig für digitale Marketing-Produkte genutzt. Natürlich können sie auch für analoge Formate eingesetzt werden, doch ist es in diesem Fall sehr viel schwieriger, einzelne Unterschiede auszuwerten. Es fehlt schlichtweg die empirische Datengrundlage.

Wie funktioniert A/B-Testing?

A/B-Testing kann grundlegend in drei Schritte unterteilt werden: Die Vorbereitung, der eigentliche A/B-Test und die Auswertung. Im Detail laufen die einzelnen Phasen folgendermaßen ab:

Schritt 1: Die Vorbereitung

Bevor das eigentliche A/B-Testing beginnt, sind ein paar Vorbereitungen nötig. Hierzu gehören:

  • das Formulieren eines konkreten Problems oder Ziels

  • das Formulieren verschiedener Hypothesen zu diesem Problem oder Ziel

  • eine Analyse des bisherigen Nutzerverhaltens

  • eine allgemeine Auseinandersetzung mit dem Nutzer

  • die Identifikation von Parametern, die die Conversion Rate bisher negativ beeinflussen

Schritt 2: Der eigentliche A/B-Test

Um den A/B-Test praktisch durchzuführen, brauchen Sie das zu analysierende digitale Produkt in zwei verschiedenen Varianten – einer Variante A und einer Variante B. Beide müssen online für den Nutzer verfügbar sein. Wenn Sie also beispielsweise Ihre Webseite mittels A/B-Testing verbessern wollen, dann müssen beide Varianten über die gleiche URL aufgerufen werden können. Holen Sie sich hierfür eventuell Hilfe vom Spezialisten ins Boot.

Welcher Nutzer welche Version sieht, entscheidet der Zufall. Nur so kann letztlich herausgefunden werden, welche Seite die bessere Leistung erbringt und somit als „Gewinner“ aus dem A/B-Test hervorgeht.

Übrigens: Natürlich kann es auch mehr als zwei Varianten geben, die miteinander verglichen werden. Fragen Sie sich jedoch immer, bis zu welcher Anzahl die Tests Sinn ergeben und vergessen Sie nie den Aufwand, der mit der anschließenden Auswertung einher geht.

Schritt 3: Die Auswertung

Im letzten Schritt vom A/B-Testing geht es schließlich um die Auswertung der gesammelten Erkenntnisse. Hierfür sollten Sie sich besonders viel Zeit nehmen. Denn nur, wenn die Ergebnisse bis ins kleinste Detail analysiert wurden, hat sich der A/B-Test auch wirklich gelohnt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen die hierfür notwendigen Ressourcen besitzt.

Wann ist A/B-Testing sinnvoll?

Ein umfassender A/B-Test ist immer dann sinnvoll, wenn Sie

  1. ein ganz konkretes Problem lösen wollen

  2. genügend Ressourcen (Zeit, Personal, etc.) für die anschließende Auswertung haben

Zu Punkt 1: Viele, die zum ersten Mal etwas von A/B-Testing hören, sind schnell begeistert, weil sie wollen, dass beispielsweise ihre Webseite besser wird. Dieses Ziel ist natürlich absolut nachvollziehbar, doch leider viel zu allgemein für die Methode.

Um aussagekräftige Ergebnisse formulieren zu können, muss ein ganz konkretes Problem benannt werden, beispielsweise:

  • Wir haben nicht genug Newsletter-Anmeldungen

  • Kunden springen immer kurz vor Kaufabwicklung ab

  • Mein Onlinekurs wird nur selten gefunden

Erst wenn Sie ein konkretes Ziel und dazu passende Hypothesen formuliert haben, lohnt sich ein A/B-Test.

Zu Punkt 2: Ein anderes Problem, das im Zusammenhang mit dem A/B-Testing immer wieder auftritt, ist der Mangel an notwendigen Ressourcen. Vor allem die anschließende Analyse frisst häufig viel mehr Zeit und Manpower als anfangs vermutet wird.

An dieser Stelle soll darum noch einmal ausdrücklich betont werden: Ein A/B-Test ist wirklich nur dann sinnvoll, wenn Sie auch die Möglichkeit einer umfassenden Auswertung haben.

Warum ist A/B-Testing wichtig?

A/B-Tests als Strategien der Conversion-Optimierung kommen immer dann zum Einsatz, wenn es gilt, Entscheidungen auf Basis valider Daten zu treffen. Es geht hierbei also nicht um Intuition oder Bauchgefühl, sondern um „knallharte Fakten“, die im Zuge einer umfassenden Analyse bekannt werden.

Gerade wenn es gilt, den Nutzer (einer Webseite, einer App, etc.) noch besser kennenzulernen und die exakten Gründe für sein Verhalten zu verstehen, sind A/B-Tests unverzichtbar.

Diese können in der Praxis sehr „kleinteilig“ sein und sich beispielsweise mit den verschiedensten Aspekten aus Farbpsychologie, Bildsprache und anderen Bereichen befassen.

A/B-Tests allein verbessern keine Conversion Rate!

A/B-Testing zur Verbesserung der Conversion Rate ist ein beliebtes Werkzeug vieler Marketing-Abteilungen. Es handelt sich hierbei jedoch keinesfalls um ein Allheilmittel!

Newsletter-Anmeldungen, Bestellungen, Registrierungen, Klicks und andere Conversions hängen von vielen verschiedenen Indikatoren ab, die Sie letztlich alle auf dem Schirm haben müssen. Hierzu gehören u.a.:

  • Qualität des Traffics

  • Qualität des Inhalts

  • User Experience

  • Bekanntheit des Unternehmens

  • Vertrauenswürdigkeit des Unternehmens

Wer seine Conversion Rate verbessern möchte, darf sich also nicht allein auf A/B-Tests verlassen, sondern sollte diese stets als (wichtigen) Teil des großen Ganzen betrachten.

Foto: www.pixabay.com

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