A/B-Tests sind Experimente, die durchgeführt werden, um Elemente in Marketingstrategien zu vergleichen. Durch sie ist es möglich, herauszufinden, welche Variable die besten Ergebnisse erzeugt, wodurch die Conversion-Rate der Seiten sowie andere KPIs noch weiter optimiert werden.
Einführung
Einer der großen Vorteile des Online-Marketings ist die Möglichkeit, das Ergebnis jeder Aktion Ihrer Strategie zu messen. So können wir verstehen, was funktioniert, um es in Zukunft zu wiederholen, und was nicht funktioniert, um Verbesserungspunkte zu finden.
Der effizienteste Weg, um Ihre Marketingstrategie zu verfeinern und an Ihr Ziel zu gelangen, ist die Durchführung von A/B-Tests. Mit Ihnen können Sie zwei Tests durchführen, bei denen nur ein Element verändert wird, und am Ende auswerten, was die besten Ergebnisse erbringt.
Auf diese Weise verschwenden Sie keine Zeit mit der Annahme, was mit Ihren Charakteren besser funktionieren sollte oder nicht. Das Bauchgefühl sollte nicht die Grundlage Ihrer Entscheidungen sein.
A/B-Tests können zeigen, dass einige Anpassungen an den Seiten Ihrer Website oder am E-Mail-Marketing viel mehr Besuche und Leads generieren können.
Was sind A/B-Tests
A/B-Tests sind Tests, die Vergleiche zwischen Marketingvariablen durchführen, um zu definieren, welche Variable die besten Antworten erzeugt. Sie können beispielsweise zwei Landingpage-Formate testen, um festzustellen, welches die höchste Conversion-Rate erzeugt.
Wichtig ist, dass A/B-Tests sich von multivariaten Tests unterscheiden. Multivariate Tests testen mehr als ein Element auf einmal, während A/B-Tests nur ein Element (zwei Variationen) auf einmal testen, um die beste der beiden zu wählen.
Um z.B. einen A/B-Test der Farbe eines Call-to-Action-Buttons durchzuführen, sollten Sie zwei Varianten wählen, wie z.B. rot vs. blau, und bestimmen, welche für Ihre Ziele die beste ist.
Tests machen Annahmen überflüssig und ermöglichen es Ihnen, Entscheidungen auf der Grundlage von Zahlen zu treffen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, eine gute Entscheidung zu treffen.
Was Sie unbedingt testen sollten
Wie bereits erwähnt, können A/B-Tests in Landing Pages, Calls-to-Action und E-Mails durchgeführt werden. Haben Sie sich zum Beispiel schon einmal gefragt, ob Ihre E-Mails mehr Klicks hätten, wenn Sie ein Bild hinzufügen würden?
Obwohl wir manchmal Lust haben, alle möglichen Variablen zu testen, sind einige Tests relevanter als andere. Seien Sie also vorsichtig bei der Auswahl der zu testenden Elemente.
Einige Variablen werden Ihre Klickrate oder Konversion nicht erhöhen, erkennen Sie daher die wichtigsten Variablen für die Optimierung Ihrer Online-Marketing-Strategie.
Im Folgenden stellen wir einige Variablen vor, die im Conversion-Prozess wesentlich sind.
Wenn Sie zum ersten Mal A/B-Tests auf Ihren Landing Pages durchführen, beginnen Sie mit den Arten von Angeboten. Welche Formate oder Themen wandeln mehr Besucher in Leads und Leads in Kunden um?
Wenn Sie bereits einige Erfahrung mit dem Testen von Landing Pages haben, könnten Sie auch andere Faktoren testen, wie:
- Titel (h1);
- Untertitel (h2/h3);
- Call-to-Action/Buttons;
- Bilder
- Organisation der Elemente
- URL
- Formularfelder
- Text auf einer Landing Page
- Visuelle Elemente wie Farben, Pfeile usw.
Im Falle von A/B-Tests für E-Mails können Sie Ihr Engagement am besten dadurch erhöhren, dass Sie verschiedene E-Mail-Formate testen. Sie können z.B. testen, ob Ihre Kontakte sich mehr mit
E-Mails beschäftigen, die nur ein Thema enthalten, wie z.B. Werbeaktionen, oder mit Newslettern, die verschiedene Informationen in einer E-Mail zusammenfassen.
Andere Tests für E-Mails, die Ergebnisse erzeugen können, sind Bilder, verschiedene Buttons, Zeitpunkte des Versands und der Betreff.
A/B-Tests im CTA sind sehr üblich, um die Conversion zu optimieren. Hierfür sind zweierlei Tests weiterführend: In erster Linie der Standort, der interessante Daten aufdecken kann und die Konvertierung erhöht. Ebenso ist es aufschlussreich, die Größe, Farbe, Text- und Grafikelemente des CTA zu testen.
Wie man A/B-Tests durchführt
Nachdem Sie nun A/B-Tests näher kennengelernt haben und wissen, was man darunter versteht uns was man mit ihnen analysiert, zeigen wir Ihnen, wie sie durchgeführt werden.
4.1. Tools
Im Allgemeinen werden A/B-Tests mit spezialisierten Tools oder mit Software zur Marketingautomatisierung durchgeführt, die über diese Funktionalität verfügen. Einige Beispiele für Tools, die diese Art von Tests durchführen, sind Google Optimize und Optimizely.
Nur eine Art von A/B-Test, für E-Mails, können ohne spezielle Tools durchgeführt werden kann. Für diesen Typ kann bereits ein E-Mail-Tool eingesetzt werden. Der Prozess wird jedoch nicht so automatisiert sein und kann zu Fehlern führen.
Sicherstellen der statistischen Signifikanz
Der erste Schritt bei der Durchführung eines A/B-Tests besteht darin, die Stichprobe von Personen zu bestimmen, die Ihrem Test statistische Signifikanz verleihen.
Das heißt, an wie viele Personen müssen Sie z.B. eine E-Mail schicken, damit Ihr A/B-Test statistische Signifikanz hat? Oder wie viele Personen müssen Ihre Landing Page besuchen?
Um herauszufinden, was diese Zahl ist, können Sie einen Signifikanz-Rechner verwenden, wie diesen Kissmetrics-Rechner
Variationen erstellen, die Ergebnisse zeigen
Nachdem Sie festgelegt haben, wie Ihre A/B-Testprobe aussehen soll, müssen Sie die beiden Varianten erstellen, die Sie testen werden. Denken Sie daran, dass sie notwendigerweise nur ein einziges Unterscheidungsmerkmal haben werden.
Wenn Sie beispielsweise die Wirksamkeit eines Bildes auf Ihrer Landing Page testen wollen, müssen Sie eine Landing Page mit Bild und eine andere ohne Bild erstellen. Die anderen Elemente der Seite müssen genau gleich bleiben.
Verstehen, wie A/B-Tests implementiert werden
Die Durchführung des A/B-Tests variiert je nach dem Werkzeug, für das Sie sich entscheiden. Einige Tools trennen die Probenahme in zwei Hälften.
Das heißt, im Falle von E-Mails erhalten 50% der Stichproben die eine Variante und 50% die andere. Bei Landing Pages und CTAs sieht die Hälfte der Besucher Ihrer Website die eine Version der Seite oder des CTA und die Hälfte die andere.
Auf diese Weise können Sie am Ende der Testperiode feststellen, welche Variante zu mehr Ergebnissen geführt hat, und diese in Zukunft wiederholen.
Heute sind die A/B-Testinstrumente bereits gut entwickelt. Einige haben eine dynamische Komponente, bei der das Werkzeug selbst bestimmt, welche Variation nach einer gewählten Metrik am erfolgreichsten ist. Auf diese Weise implementiert das Tool automatisch die Variation, welche die meisten Ergebnisse erzeugt hat.
Diese Art von A/B-Test wird am häufigsten auf Landing Pages durchgeführt, denn sobald das Tool feststellt, dass die am A/B-Test teilnehmenden Seiten bereits genug Traffic für den Test erhalten haben, um statistische Signifikanz zu haben, ermittelt es den Gewinner und von da an wird diese Seite für 100% des Traffics optimiert.
Auf diese Weise optimieren Sie Ihre Landing Pages auf die schnellstmögliche Weise, ohne Gefahr zu laufen, Besucher auf einer Seite zu haben, von der Sie wissen, dass sie nicht effizient ist.
Wie Sie Ihre Ergebnisse messen
So messen Sie Ihre Ergebnisse
Kommen wir nun zum letzten, aber nicht weniger wichtigen Schritt: die Messung der Ergebnisse.
Geben Sie der Sache Zeit
Wenn Sie anfangen, A/B-Tests zu machen, könnten Sie versucht sein, die Ergebnisse jede Minute zu überprüfen. Dies wird keinen Schaden anrichten, aber Sie werden Ihre tatsächlichen Ergebnisse nicht messen, indem Sie Ihren Test überwachen.
Es kann Stunden oder sogar Tage dauern, bis das wahre Ergebnis eines A/B-Tests vorliegt. Im Falle von E-Mail-Tests kann die Zeitspanne kurz sein und zwischen 1 und 3 Stunden betragen, je nachdem, wie viele Personen den Test erhalten haben.
Das liegt daran, dass nicht jeder Ihre E-Mail in den ersten 30 Minuten öffnet oder auf sie klickt. Daher müssen Sie warten, bis genügend Personen geöffnet oder geklickt haben, um statistische Signifikanz zu erreichen.
Im Falle von Landing Pages und CTAs sollte die Testperiode viel länger sein, um signifikante Ergebnisse zu erzielen, insbesondere wenn Ihre Seiten ein geringes Verkehrsaufkommen haben.
Der empfohlene Zeitraum beträgt 15 bis 30 Tage, da so sichergestellt wird, dass die Seiten Ihrer Website oder Ihres Blogs genügend Besuche erhalten, damit Ihr Test statistisch signifikant ist. Die Ergebnisse der Tests der Landing Page und des CTA werden länger dauern, da wir das Volumen der Besuche, die eine Seite erhält, nicht kontrollieren können.
Wenn Ihr Test nach 30 Tagen immer noch keine signifikanten Ergebnisse liefert, bedeutet dies, dass er keinen solchen Einfluss auf Ihre Strategie hat.
Was bedeutet das? Zeit, diesen Test fallen zu lassen und zum nächsten überzugehen!
Verwenden Sie nur eine Metrik zur Auswahl des Gewinners
Nachdem Sie so lange gewartet haben, bis Sie Ihre Testergebnisse gesammelt haben, ist es einfach zu analysieren, ob der Test erfolgreich war, da Sie zu dem Zeitpunkt, als Sie sich für einen Test entschieden haben, bereits einen Maßstab für den Erfolg festgelegt haben.
Wenn Sie z.B. die Farbe eines CTAs testen möchten, ist die Erfolgsmetrik die Anzahl der Klicks auf dieses CTA. Wenn Sie die Tests abgeschlossen haben, stellen Sie also fest, welche der beiden Varianten nach Ihrer Metrik die meisten Ergebnisse erbracht hat! Dieser wird zum Sieger erklärt.
Wenn Sie über ein A/B-Test-Tool verfügen, das selbst ermittelt, welche Variante das beste Ergebnis erzeugt hat, brauchen Sie nichts weiter zu tun. Andernfalls denken Sie daran, diese Variante zu implementieren. Aktualisieren Sie Ihre Landing Pages und CTAs und verwenden Sie im Falle von E-Mails die gleiche „Formel“ zu anderen Zeiten.
Wie Sie Ihre Strategie optimieren, um noch mehr Ergebnisse zu erzielen
Im Gegensatz zu dem, was viele Menschen denken, endet das wahre Potenzial eines A/B-Tests nicht in dem Moment, in dem Sie die Gewinnvariable festlegen. Um noch mehr Ergebnisse zu erzielen, denken Sie darüber nach, was Sie aus dem Test gelernt haben, welche Maßnahmen Sie in Zukunft ergreifen können und vor allem, wie Sie ihn verbessern können.
Die Wiederholung desselben Testtyps kann äußerst effektiv sein, um immer mehr und tiefer gehende Informationen zu erhalten, und spart zudem Zeit, da Sie die Grundstruktur des Tests bereits zur Hand haben.
Führen Sie z.B. mehrmals Betreff-Tests in E-Mails durch, um herauszufinden, welche Kombination von Faktoren bei Ihren Kontakten am besten funktioniert. Machen Sie dasselbe mit Landing Pages und CTAs.
Organisieren Sie Ihre Tests in einer Tabellenkalkulation. Fügen Sie Informationen hinzu wie: die Art des Tests, welche Erfolgsmetriken Sie verwenden werden, Anfangs- und Enddatum, Hypothese und das am Ende des Tests erzielte Ergebnis.
Auf diese Weise vermeiden Sie die Wiederholung bereits durchgeführter Tests, Sie können diejenigen verbessern, die sich bewährt haben, und Dinge verwerfen, die sich bereits als unwirksam erwiesen haben. Damit wird Ihre Marketingstrategie immer besser!
Vergessen Sie nicht, die Testergebnisse an andere Personen in Ihrem Unternehmen weiterzureichen! Sie können Erkenntnisse enthalten, die nicht nur für das Marketingteam, sondern auch für andere Abteilungen relevant sind.
Wie Sie sehen, sind A/B-Tests eine hervorragende Möglichkeit, die Konversionsraten Ihrer Landing-Pages, E-Mails und CTAs zu optimieren. Außerdem werden Sie und Ihr Unternehmen durch die Tests eine Menge über Ihre Nutzer und deren Verhalten im Internet lernen.
Quellen und Literatur
- Amazon Buch: „Don’t Make me Think – A Common Sense Approach to Web Usability“
- Amazon Buch: „PsyConversion: 101 Behavior Patterns für eine bessere User Experience und höhere Conversion-Rate im E-Commerce“
- Wikipedia: User Experience
- Performance-Marketing: Definition, Vorteile und Implementierung
- Website-Optimierung: Anleitung mit Beispielen
Daten-Detektiv im Online-Marketing: Ich entschlüssele die Geheimnisse erfolgreicher Kampagnen mit der Kraft der Datenanalyse 😀
