Meiner Meinung nach steht „A/B-Test“ für „immer testen“.
Deine Konkurrenten testen alles. Wenn Du hinterherhinkst, werden sie Dich überholen – und selbst Deine besten Kunden wechseln zur Konkurrenz über.
Leider kann das mangelnde Wissen, wie man eine Split-Test-Kampagne aufsetzt, noch mehr kosten.
Wie oft hast Du schon versucht, Deine Conversion-Rate zu verbessern, bist aber daran gescheitert?
Hast Du je daran gedacht, dass da etwas schief gelaufen sein könnte?
Natürlich muss es etwas geben, dass Du nicht richtig gemacht hast. Aber ich weiß, dass Du einen Weg finden wirst, um Deine Conversion-Rate zu verbessern, wenn Du verstehst, wie man zwei oder mehr Elemente gegeneinander testest (z.B. Überschriften etc.).
Ich möchte, dass Du Meister im A/B-Split-Testing wirst.
Das bedeutet nicht, dass Du Experte wirst und immer alles richtig machst. Wir Lernen nie aus. Aber das Grundlagenwissen, wie man ein nahtloses Experiment ausführt, ist ausschlaggebend.
Die Ergebnisse von Split-Tests sind überall. VWO hat zum Beispiel kürzlich eine Fallstudie geteilt, die zeigt, wie ein E-Commerce-Shop seine Absprungrate um 20% reduzieren konnte.
Die meisten Digitalvermarkter kommen mit Split-Tests nicht zurecht. Sogar E-Commerce-Vermarkter ignorieren sie. Nach Schätzungen von Wishpond zu folge, „testen nur 49% die Leistung ihrer Checkout-Seite.“
Doch A/B-Split-Tests ist keine Option. Sie sind zwingend notwendig, wenn Deine Kampagnen erfolgreich sein sollen. Wenn Du mir nicht glaubst, dann schau mal was Bill Gates 2008 dazu gesagt hat:
Eine kurze Einführung in A/B-Split-Tests (und wie sie funktionieren)
Der A/B-Split-Test (oder kurz Split-Test) ist der Vergleichens von zwei Versionen einer Webseite. Man testet, welche Version besser ist.
Beim Split-Test gibt es in der Regel zwei Elemente, nämlich:
i). Kontrolle: Das ist die erste Webseite oder das erste Element, dass Du entworfen hast.
ii). Variation: Da Du nicht davon ausgehen kannst, dass die „Kontrollversion“ Deiner Webseite, oder das Element, 100% perfekt sind, musst Du eine andere Version entwerfen, um die Kontrollversion zu testen.
Im Prinzip willst Du herausfinden, welche Version besser funktioniert – die Kontrollversion oder die Variation.
Oft gibt es nur einen kleinen Unterschied der Kontrollversion zur Variation – eine andere Farbe, ein anderer Wortlaut, eine andere Position etc.
Wir schauen uns das in diesem Graph mal genauer an:
Stelle Dir einfach mal vor, Deine Seite hätte eine Box mit zwei Bällen verschiedener Größen und Farben – grün und rot.
Nehmen wir an, ein Kunde wählt jedes Mal, wenn er Deine Seite besucht, einen Ball aus der Box aus. Wenn er den roten Ball nimmt, dann kauft er etwas.
Wenn er sich aber für den grünen Ball entscheidet, dann klickt er ganz schnell das [x] und verlässt Deine Seite wieder.
Die Box bestimmt also, wie gut Deine Conversion-Rate ist. Allerdings kannst Du den Ball, den Dein Kunde aus der Box auswählt, zu 100% kontrollieren.
An dieser Stelle kommt der Split-Test ins Spiel.
Du musst verstehen, dass Du die Conversion-Rate Deiner Webseite oder eines bestimmten Elementes nicht kennen kannst, wenn Du nur annimmst, dass eine bestimmte Version bessere Leistungen erzielt. Du kannst die Conversion-Rate nur basierend auf allen anderen Faktoren einschätzen.
Wenn Du zwei oder mehr Versionen einer Kampagne testest, dann wirst Du in der Lage sein, kluge Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Conversion-Rates führen.
Nutz immer einen Schätzbereich, um die Conversion-Rate zu berechnen. Das ist nie ein einzelner Wert. Mathematisch gesehen kannst Du den Bereich folgendermaßen beschreiben:
“Basierend auf den Branchendaten, die mir zur Verfügung stehen, kannst Du in 87% der Fälle eine Conversion-Rate zwischen 2,5 und 7,3% erwarten.“
Der A/B-Split-Test ist keine neue Erfindung. Technisch gesehen ist es eine alte und weit verbreitete Technik, laut dem Stanford Labor für Künstliche Intelligenz auch als kontrolliertes Experiment bekannt.
Er wird in vielen Bereichen angewendet, auch in der Wissenschaft und der Medizin.
Im medizinischen Bereich können Forscher z. B. testen, wie wirkungsvoll ein bestimmtes Medikament ist, indem sie kontrollierte Experimente durchführen. Sie können die Teilnehmer in eine Kontroll- und eine Testgruppe einteilen, die sich nur in einem Faktor – dem Medikament – unterscheiden.
Im Internet funktioniert das ein bisschen anders. In einem Labor kannst Du externen Variablen leicht kontrollieren.
Aber aufgrund des Zusammenspiels verschiedener Faktoren ist es schwer (wenn nicht sogar unmöglich) das online zu machen. Die Wachstumsmuster, denen sich ein Experiment im Internet unterzieht, unterscheiden sich von denen, die man bekommen würde, wenn man das gleiche Experiment in einem Labor durchführen würde.
Da Du jetzt ein wenig in die Thematik eintauchen konntest, ist es an der Zeit, einen soliden Plan zu entwickeln, der Dir garantiert einheitliche Ergebnisse bringt.
Der Anfang: Bau Deinen A/B-Testplan
Ein effektiver Plan gibt Dir einen Maßstab für messbare Ergebnisse in einem festgelegten Zeitraum.
Mit dem effektiven Planen hat Dustin Sparks mit nur einem einigen Split-Test seine Conversion-Rate um 336% erhöht.
Er nennt es den „Äpfel zu Orangen“ Split-Test.
Laut seiner Fallstudie, Konvertierte die Kontrollversion 3,12%. Je nach Branche ist diese Rate gut, durchschnittlich oder schlecht.
Aber mit dem Test der Kontrollversion gegen die Variation, konnten gewaltige Ergebnisse verzeichnet werden. Das ist die Stärke der Split-Tests.
Was Du tatsächlich mit jeder Split-Test-Kampagne erreichen willst ist „Relevanz“.
Du willst Webseinen und Land-Pages bauen, die Dein Zielpublikum nützlich und relevant findet. Das ist eine Herausforderung, weil das Entwerfen und Testen der richtigen Landing-Page eine der Top 5 Herausforderung für B2B-Vermarkter ist.
Der A/B-Split-Test wird als die effizienteste Methode hinsichtlich der Optimierung der Conversion-Rate betrachtet, für B2B und B2C Landing-Pages.
Du benötigst einen Plan, der Dir dabei hilft, effektiv zu entwerfen und zu experimentieren. Du willst einen Plan, der jedes zu testende Element abdeckt, z. B. die Position der Texte und Bilder, die Hintergrundfarben, die Verbindung von Symbolen und der Navigationsstruktur, der Überschriften, der Anzahl der Bilder auf der Seite usw.
Wenn Du einen soliden Plan entwickelt hast, kannst Du Dir sicher sein, dass sich Deine Conversion-Rate auch verbessert.
Es läuft alles darauf hinaus, einen strukturierten Ansatz zu haben, der repliziert werden kann. Viele Marken haben einen Plan und wahnsinnige Ergebnisse damit erzielt.
In einer von Econsultancy und RedEye durchgeführten Umfrage, gaben 74% der Umfrageteilnehmer an, dass der strukturierter Ansatz ihre Verkäufe verbessert hat.
Achte darauf, dass A/B-Tests, bei denen Du die Ziele Deines Unternehmens und des Nutzerverhaltens außer Acht lässt, zu einem ineffizienten Test führen können. Sorg also dafür, dass Dein Ziel immer im Vordergrund jeder Split-Test-Kampagne steht.
Da die Entwicklung eines Split-Tests auf einem strukturierten Plan basieren sollte, wirst Du diesen Prozess kontinuierlich verbessern – setze Deinen Plan nie einfach um und vergiss ihn dann. Notwendige Verbesserungen führen zu besseren Ergebnissen.
Merk Dir, dass jeder Test Messungen, Priorisierungen und das Testen benötigt. Das Ziel jedes Stadiums im Kreislauf ist die Vereinfachung des nächsten Stadiums.
Um Deinen Plan zu verbessern und einen erfolgreichen A/B-Test durchzuführen, sollten wir von vorne anfangen:
i). Verfolge die Leistung Deiner Webseite über einen bestimmten Zeitraum hinweg: Deine Messungen müssen eindeutig sein.
Paessler hat 15 Indikatoren für die Webseiten-Performance aufgelistet, die Du kontinuierlich verfolgen solltest, wenn Du mit Deinem Split-Test bessere Ergebnisse erzielen willst.
Zuerst solltest Du wissen, wie viel Traffic Deine Webseite wöchentlich oder monatlich generiert.
Die meisten Vermarkter nutzen gern einen Zeitraum von drei Monaten, aber diese Regel ist nicht in Stein gemeißelt. Das Wichtigste ist, dass schwache Konversionen das Ergebnis eines schlechten Split-Test-Plans sind.
Wenn Du die Performance Deiner Webseite in einem gegebenen Zeitraum misst, dann weißt Du meistens ganz genau, welche internen und externen Faktoren für oder gegen Dich arbeiten.
Ohne die richtigen Tools, ist es sehr schwer Deine Webseiten-Performance zu messen.
Deswegen solltest Du, zusätzlich zu den Analyse-Tools von Drittanbietern, auch Deine Google Analytics Berichte lesen, um umsetzbare Daten aus ihnen zu gewinnen.
ii). Überprüfe Dein Unternehmensziel: Ich bin der festen Überzeugung, dass Du bereits ein Ziel hast, das Du erreichen möchtest.
Vielleicht willst Du Deine E-Mail-Anmeldungen um 25% erhöhen.
Das ist ein messbares Ziel. Das ist der einzige bestimmende Faktor, der Dir hilft, die Lücke zwischen dem Moment, in dem die Besucher auf Deiner Webseite landen und konversieren, zu schließen.
Bevor Du eine Split-Test-Kampagne aufsetzt, überprüfe Dein Ziel besser noch mal. Du solltest das „Warum“ dahinter verstehen.
Warum möchtest Du mehr E-Mail-Abonnenten?
Offensichtlich kannst Du mit mehr Abonnenten ein loyales Publikum aufbauen, Deine Verkäufe verbessern und expandieren.
Darum sind mehr Abonnenten auch nicht das eigentliche Endziel. Eher ein Mittel zum Zweck.
Genau aus diesem Grund solltest Du die Kampagne der Kontrollversion und Variation auf Deine Zielseite ausrichten.
Stell sicher, dass Dein Ziel ein klares „Warum“ enthält.
Idealerweise machst Du Dein Ziel DUMB – das ist ein englisches Akronym von ConversionXL:
- D – Doable (machbar)
- U – Understandable (verständlich)
- M – Manageable (überschaubar)
- B – Beneficial (vorteilhaft)
Ein realistisches und messbares Unternehmensziel für eine Online-Boutique wäre „Die täglichen Verkäufe durch Onlinebestellungen von Neukunden um X% steigern“.
iii). Konzentrier Dich auf durchführbare Messungen: Was misst Du? Sicher schmeicheln Seitenansichten und Unique Visitors Deinem Ego, aber ist das wirklich wichtig, wenn Du nichts verkaufst?
Eitelkeits-Kennzahlen sind nur so gut, wie die Ergebnisse, die sie erzielen.
Im Gegensatz dazu sind umsetzbare Kennzahlen (bessere Kennzahlen) das Kernstück Deines Unternehmens.
Umsetzbare Kennzahlen sind z. B.: Wie viele Abonnenten hast Du heute gewonnen, neue und wiederkehrende Kunden oder Dein allgemeines Wachstum.
Die Markenwahrnehmung ist eine andere Kennzahl, der Du mehr Aufmerksamkeit schenken solltest. Ich weiß dass es schwierig ist, den Einfluss der Markenwahrnehmung zu messen, aber es ist nicht unmöglich – vor allem, wenn Dein Markenname zu einem Schlüsselwort oder einer Suchphrase wird.
Meine Marken sind mir z. B. wichtiger als das schnelle Geld, das ich heute machen könnte. Schau Dir den durchschnittlichen monatlichen Suchumfang für Wörter und Phrasen, die einen Bezug zu QuickSprout, Neil Patel usw. haben, an.
Wenn Deine Online-Boutique letzten Monat 49 T-Shirts an Neukunden verkauft hat, ist das gut oder schlecht? Das hängt davon ab, für welche Kennzahlen Du Dich interessierst.
Es ist nicht so wichtig, wenn Du Dich nicht primär dafür interessierst, sofort Verkäufe zu generieren – und Dein wahres Ziel der Aufbau einer starken Marke ist, um wiederkehrende Kunden zu gewinnen.
Wenn das Generieren von Verkäufen (sowohl für Neu- als auch für bestehende Kunden) Dein Hautziel ist, dann ist es eine sehr gute Kennzahl.
Wenn Du willst, dass Deine KPIs (Key Performance Indikatoren) aussagekräftig sind, dann müssen sie Dein Unternehmensziel unterstützen. Du musst sie verfolgen.
Wenn Du Deinen Split-Test-Plan entsprechend angepasst hast, dann hast Du jetzt einen guten Rahmen, um relevante Leads zu sammeln und Deinem Zielpublikum das richtige Angebot zu machen.
Die Vorteile eines A/B-Split-Tests
Obwohl uns heutzutage so viele Tools zur Verfügung stehen, machen viele Webseitenbetreiber und Vermarkter keine Split-Tests. Laut den MarketingExperiments, “testen ca. 52% der Unternehmen und Agenturen, die Landing-Pages nutzen, diese auch, um ihre Conversion-Rates zu verbessern”.
Wenn Du bisher noch keinen A/B-Test durchgeführt hast, sind hier ein paar Vorteile, auf die Du Dich freuen kannst:
i). Effektive Testergebnisse. Basierend auf den Dir zur Verfügung stehenden Elementen, kannst Du Deine Kampagne genau anpassen, um sie auf Dein Zielpublikum auszurichten. Dafür musst Du nicht viel machen, die Ergebnisse sind trotzdem signifikant.
Andere Formen experimenteller Tests liefern möglicherweise keine zuverlässigen Ergebnisse, weil es zu viele externe Faktoren gibt, die das Resultat beeinflussen können. Mit einem Split-Test, vor allem, wenn Du die richtigen Tools nutzt, kannst Du diese Faktoren jedoch weitgehend kontrollieren.
ii). Einfach in der Umsatzung: Du benötigst keine speziellen Fähigkeiten oder viel Wissen, um einen Split-Test durchzuführen, der Ergebnisse liefert – nicht wie beim Multivarianten-Test, der bestimmte Prozesse erfordert, die nur sehr wenige Vermarkter tatsächlich umsetzen können.
Und ist das nicht offensichtlich? Wie kann man einen Multivarianten-Test oder andere Tests ausprobieren, wenn man noch nicht einmal einen A/B-Test implementieren kann?
Um bessere Ergebnisse zu erzielen, müsstest Du vielleicht nur ein einziges Element auf Deiner Webseite anpassen. Dann lässt Du den Split-Test laufen, um zu sehen, ob die Modifikation funktioniert oder nicht.
Bionic Gloves, ein Onlineshop, der Militär- und Sporthandschuhe anbietet, hat seine Umsätze um 24,7 % steigern können, als sie das Promo-Code Kästchen auf der Checkout-Seite entfernt haben.
iii). Die Leichtigkeit des Testentwurfs: Du kannst schon mit einer Handvoll Tools loslegen (z. B. vwo.com, optimizely.com).
Du musst nur festlegen, wie viele Versionen (z. B. Kontrollversionen und Variationen) Du testen möchtest und dann den verfügbaren Traffic, den Deine Seite zur Zeit bekommt, entsprechend aufteilen.
Optimizely macht es Dir viel einfacher, Split-Tests zu implementieren. Shutterstock testet alles mit diesem Tool.
Sie testen Linkfarben, Texte, Preise, das Video-Playback-Design, Spracherkennungsfunktionen, Benutzerfreundlichkeit der Downloads und andere wichtige Elemente.
Shutterstock hat über 3 Downloads pro Sekunde an und derzeit mehr als 750.000 Kunden. Als weltweit größte Plattform für Fotos, Illustrationen und Videos, kannst Du Dir sicher vorstellen, wie viele Nutzerdaten getestet werden müssen.
Aber mit Split-Tests ist das ziemlich einfach.
Mit dem riesigen Datenpool kannst Du Experimente mit statistischer Signifikanz deutlich schneller durchführen, als Unternehmen, die nicht viele Daten haben.
Shutterstock kennt seine Kunden aufgrund der vielen Nutzerdaten besser und das ist ein wertvoller Wettbewerbsvorteil.
Die Seitenelemente für den Split-Test
Du solltest zunächst entscheiden, welches Element der Landing-Page verbessert werden soll, um die Conversion-Rate in die Höhe zu treiben. Das Verständnis für die perfekte Landing-Page kann die wichtigsten Elemente, mit denen Du beginnen solltest, herausstellen.
Das folgende Bild von Carwoo ist ein Beispiel für eine perfekte Landing-Page, die alle Schlüsselelemente für einen Split-Test enthält. Schau es Dir mal an:
Wähle ein Element aus und arbeite Dich dann durch die anderen Elemente. Hab dabei immer das Primärelement, das Du verbessern möchtest, im Blick.
Hier sind die Elemente, die Du testen kannst:
- Inhalt: Schriftstil, Struktur, Kontur, Menge, Wortlaut und die Positionierung auf der Seite.
- Handlungsaufforderungen (CTAs): Du kannst die bekanntesten CTAs testen (z.B. „Jetzt kaufen“ vs. „Jetzt anmelden“). Teste Buttons verschiedener Größen, Farben und Platzierungen auf Seiten und in Texten.
- Social-Media-Buttons: Teste verschiedene Platzierungen, Größen und den Wortlaut.
- Logo, Menü und Favicon.
- Überschriften: Farbe, Text, Größe.
- Bilder: Platzierung, verschiedene Bilddateien und Kompositionen.
- Gütesiegel: z. B. gesichertes Hosting, Nutzung des Handelsfachverbands, Vertrauenssiegel, VeriSign etc.
Fazit
Jetzt bist Du gut vorbereitet. A/B-Split-Test sind kein Hexenwerk. Wenn Du die einfachen Tipps aus diesem Artikel umsetzt, dann wirst Du sie schnell meistern.
Noch wichtiger, wenn Du eine leistungsstarke Landing-Page bauen willst, dann solltest Du bei Deinem Publikum anfangen.
Du musst Deinen idealen Kunden besser kennenlernen und verstehen als Deine Konkurrenten. So wie Schutterstock
Mit den Nutzerdaten kannst Du dann erfolgreich eine A/B-Kampagne laufen lassen, die Ergebnisse liefert.
Hast Du noch Fragen zum A/B-Split-Test? Dann stell sie unten.
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