A/B-Testing

Mit dem A/B-Testing, oder auch Split Testing, können zwei Versionen einer Website oder App direkt miteinander verglichen werden. So kann herausgefunden werden, welche Variante eine bessere Leistung erzielt.

Das A/B-Testing bietet empirische Daten zu den verschiedenen Versionen der Webseite und bietet somit Sicherheit bei der Optimierung dieser. Einem Teil der Nutzer wird per Zufallsprinzip die erste Version angezeigt, einem anderen Teil die zweite Version. Das A/B-Testing gilt als eine der zielorientiertesten Methoden zur Steigerung der Conversion-Rate.

Arten von A/B Tests

Klassischer A/B-Test

Bei der klassischen Variante eines AB-Tests werden den Besuchern zwei oder mehr Versionen einer Seite unter derselben URL angezeigt. So kann der Erfolg jeder Version auf Daten basierend ermittelt und ausgewertet werden.

Split Test oder Weiterleitungstest

Beim Split Test sind die verschiedenen Versionen der zu optimierenden Seite auf verschiedenen URLs. Während es beim klassischen A/B-Testing häufig nur um Details bei der Veränderung der Seite geht, ist bei Split Tests ein deutlicher Unterschied sichtbar (z.B. komplette Umstellung des Designs).

Multivariater Test

Der Multivariate Test hilft die perfekte Kombination aus Bildern, Überschriften und Call to Actions zu finden, indem veränderliche Variablen geprüft werden. Daraus geht hervor welche Kombination die erfolgreichste gewesen ist. Bei multivariaten Tests werden mehr als nur zwei Versionen getestet. Zum Beispiel werden zwei verschiedene Fotos und zwei verschiedene Überschriften getestet. Daraus ergeben sich als vier zu testende Varianten:

  • Überschrift 1 mit Foto 1
  • Überschrift 1 mit Foto 2
  • Überschrift 2 mit Foto 1
  • Überschrift 2 mit Foto 2

Warum ist A/B-Testing wichtig?

A/B-Testing ist so wichtig, da es durch die Daten, die gesammelt werden können, Auswirkungen auf den Return on Investment haben kann. Dieser gibt das Verhältnis zwischen investiertem Kapital und dem Gewinn eines Unternehmens an.

Vorteile A/B-Testing

  • Mit der Zeit werden Sie immer besser verstehen, was Ihrer Zielgruppe zusagt und worauf sie am häufigsten reagiert.
  • A/B-Tests spiegeln das genaue Interesse Ihrer Zielgruppe wider.
  • Die Conversion-Rate steigt an, da die Inhalte, durch die erhaltenen Daten, immer mehr an die Zielgruppe angepasst wird.
  • Sie sind immer Up-to-Date und können Veränderungen in den aktuellen Trends feststellen und beobachten.
  • Die Ergebnisse können unmittelbar nach der Analyse umgesetzt werden.

Nachteile A/B-Testing

  • Das Vorbereiten von A/B-Tests kann sehr zeitaufwändig sein.
  • Je weniger Traffic auf einer Seite herrscht desto geringer ist die Aussagekraft der A/B-Tests.
  • Sie könnten bei Nutzern für Verwirrung sorgen.

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