Glossar

Was ist A/B-Testing?

Beim A/B-Testing handelt es sich um eine Methode, bei der zwei oder mehr Varianten eines Elements miteinander verglichen werden, um herauszufinden, welche Variante die beste Leistung erzielt. Typischerweise werden dabei eine aktuelle Version (A) und eine leicht abgeänderte Version (B) erstellt, wobei jede einem Teil Ihrer User-Gruppe präsentiert wird. Anhand der gesammelten Daten können Sie dann feststellen, welche Variante besser abschneidet.

Warum macht man einen A/B-Test?

Ein A/B-Test im Marketing ist wichtig, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Ihre Marketingstrategie zu optimieren. Durch das Testen verschiedener Varianten können Sie herausfinden, welche Ansätze am effektivsten sind, um Ihre Ziele zu erreichen. Dies kann zu einer Steigerung Ihrer Conversion-Rate, einer höheren Klickrate oder einer verbesserten Nutzererfahrung führen. Ein A/B-Test lässt sich im Marketing und vielen anderen Bereichen anwenden. Nachfolgend finden Sie ein paar Beispiele.

A/B-Test für Websites: A/B-Tests auf Websites werden verwendet, um verschiedene Versionen von Seiteninhalten, Layouts, Farbschemata und Call-to-Actions (CTAs) zu vergleichen. Durch das Testen von Variationen können Sie als Website-Betreiber verstehen, welche Version besser funktioniert, um Conversions zu maximieren – sei es für den Kauf eines Produkts, das Ausfüllen eines Formulars oder das Abonnieren eines Dienstes.
A/B-Test für den E-Commerce: Im E-Commerce werden A/B-Tests häufig eingesetzt, um die Effektivität von Produktseiten, Checkout-Prozessen, Angeboten und Empfehlungen zu optimieren. Zum Beispiel könnte ein Online-Shop zwei verschiedene Versionen einer Produktseite testen, um herauszufinden, welche Bilder, Beschreibungen oder Preise beim User zu mehr Verkäufen führen.
A/B-Test für Social Media (Facebook, Meta): Auf Social-Media-Plattformen wie Facebook (jetzt Meta) lassen sich A/B-Tests nutzen, um Beiträge und Inhalte zu optimieren. Dies kann die Gestaltung von Anzeigen, die Verwendung von Hashtags, die Zeitpunkte für Veröffentlichungen oder die Zielgruppensegmentierung umfassen. Durch das Testen verschiedener Varianten können Werbetreibende und Content-Ersteller herausfinden, welche Ansätze am besten funktionieren, um Engagement, Klicks oder Conversions zu steigern.
A/B-Test für Google Ads: A/B-Tests bei Google Ads ermöglichen es Werbetreibenden, die Leistung ihrer Anzeigen zu optimieren und ihre Werbeausgaben effektiver einzusetzen. Das A/B-Testing umfasst dabei z. B. den Anzeigentext, das Format, das Anzeigenziel, die Zielseiten, Zielgruppensegmentierung und Gebotsstrategien.
A/B-Test für Newsletter: Bei Newslettern dienen A/B-Tests dazu, die Öffnungs- und Klickraten zu maximieren. Dies erreichen Sie z. B. durch das Testen verschiedener Betreffzeilen, Inhaltsformatierungen, Call-to-Actions oder Versandzeitpunkte. Durch das Experimentieren mit unterschiedlichen Elementen können Sie besser verstehen, was Ihre Abonnenten anspricht und sie dazu bringen, auf Ihre Inhalte zu reagieren.
A/B-Test für SEO: Ein A/B-Test im SEO kann eine wichtige Rolle spielen, wenn auch eher indirekt. Zwar dienen A/-B-Tests nicht direkt dazu, die Position einer Webseite in den Suchergebnissen zu verbessern. Jedoch können sie dazu beitragen, die Benutzererfahrung und die Leistung einer Website zu optimieren, was sich indirekt auf die SEO auswirken kann.

Vorteile eines A/B-Tests

Der größte Vorteil eines A/B-Tests liegt darin, dass er Ihnen konkrete Einblicke in das Verhalten Ihrer Zielgruppe liefert. Durch das Sammeln von Daten können Sie fundierte Entscheidungen treffen und die Leistung Ihrer Marketingkampagnen kontinuierlich verbessern. Darüber hinaus ermöglicht das A/B-Testing Ihnen, Ihre Ressourcen effizienter einzusetzen, indem Sie sich auf das konzentrieren, was tatsächlich funktioniert.

Besseres Verständnis der Zielgruppe: Durch die Vergleichsmöglichkeit zwischen zwei Varianten erhalten Sie Einblicke darüber, was Ihre Zielgruppe bevorzugt und wie sie auf verschiedene Optionen reagiert.
Optimierung von Ergebnissen: A/B-Tests helfen dabei, die Leistung von verschiedenen Varianten zu messen und zu vergleichen, um diejenige zu identifizieren, die die besten Ergebnisse erzielt. Das kann höhere Conversion-Raten, mehr Klicks oder andere gewünschte Aktionen bedeuten.
Effektivere Entscheidungsfindung: Statt auf Annahmen oder Intuition zu vertrauen, können Sie A/B-Tests nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Das reduziert das Risiko von Fehlannahmen und erhöht die Erfolgschancen Ihrer Strategien.
Kontinuierliche Verbesserung: A/B-Tests ermöglichen einen iterativen Prozess der kontinuierlichen Verbesserung. Indem Sie regelmäßig verschiedene Varianten testen und die Ergebnisse analysieren, können Sie Ihre Angebote, Marketingmaterialien und Benutzererfahrungen ständig optimieren.
Effizientere Ressourcennutzung: Durch die Identifizierung der effektivsten Option können Sie Ressourcen wie Zeit, Geld und Arbeitskraft effizienter einsetzen, indem Sie sie auf diejenigen Varianten konzentrieren, die die besten Ergebnisse liefern.

Wie macht man einen A/B-Test?

Um einen A/B-Test durchzuführen, benötigen Sie zunächst eine klare Hypothese, die Sie überprüfen möchten. Dies könnte beispielsweise die Vermutung sein, dass das Hinzufügen eines Call-to-Action-Buttons die Conversion-Rate erhöht. Dann erstellen Sie zwei Varianten Ihrer Website, Ihres Online-Shops, Ihrer Anzeige oder E-Mail, wobei eine die Änderung enthält und die andere nicht. Anschließend verwenden Sie A/B-Testing-Tools wie Google Optimize, Optimizely oder VWO, um den Test durchzuführen und die Ergebnisse zu analysieren.

Beispiele für A/B-Test Software

Google Optimize: Ein kostenloses Tool von Google, das A/B-Tests und multivariate Tests ermöglicht. Es integriert sich gut mit anderen Google-Produkten wie Google Analytics.
Optimizely: Eine beliebte A/B-Test-Plattform, die eine benutzerfreundliche Oberfläche, sowie umfangreiche Funktionen für Experimente und Personalisierung bietet.
VWO (Visual Website Optimizer): Eine umfassende Plattform für A/B-Tests, Split-Tests und multivariate Tests, die eine Vielzahl von Funktionen für die Optimierung von Websites bietet.
Adobe Target: Als Teil der Adobe Marketing Cloud bietet Adobe Target umfassende Funktionen für A/B-Tests, personalisierte Inhalte und Zielgruppensegmentierung.
Unbounce: Spezialisiert auf die Erstellung und Optimierung von Landing Pages und bietet auch Funktionen für A/B-Tests.
Split.io: Eine Plattform für Feature-Toggles, die A/B-Tests und Experimente in Echtzeit ermöglicht, um Funktionen in Softwareanwendungen zu optimieren.
Convert: Ein Tool, das A/B-Tests, Multivariate Tests und Personalisierungsfunktionen bietet, um die Konvertierungsraten von Websites zu verbessern.

A/B-Test Beispiel aus dem E-Commerce

Angenommen, Sie betreiben eine E-Commerce-Website bzw. einen Onlineshop und möchten die Conversion-Rate Ihres Check-out-Prozesses verbessern. Sie haben die Hypothese, dass das Hinzufügen eines Fortschrittsbalkens den Nutzern helfen könnte, den Prozess besser zu verstehen und abzuschließen. Also erstellen Sie zwei Varianten Ihrer Check-out-Seite – eine mit einem Fortschrittsbalken und eine ohne – und teilen Ihre Nutzer in zwei Gruppen auf. Nachdem Sie genügend Daten gesammelt haben, stellen Sie fest, dass die Variante mit dem Fortschrittsbalken eine signifikant höhere Conversion-Rate aufweist, und entscheiden sich daher, diese dauerhaft zu implementieren.

Warum die Unterstützung durch eine Agentur sinnvoll ist

Die Unterstützung durch eine Agentur wie designverign hilft Ihnen dabei, das Beste aus Ihrem A/B-Test herauszuholen. Wir verfügen über das Fachwissen und die Erfahrung, um effektive Tests durchzuführen und die Ergebnisse sorgfältig zu analysieren. Zudem beraten wir Sie gerne bei der Auswahl geeigneter Tools und stellen sicher, dass Ihre Tests korrekt eingerichtet sind. Auf diese Weise sparen Sie Zeit und Ressourcen und erhalten aussagekräftige Ergebnisse. Dürfen wir Sie beim A/B-Testing unterstützen? Dann nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf!

Häufig gestellte Fragen zum Thema: A/B-Test

Was ist ein A/B-Test?

Ein A/B-Test ist eine Methode des A/B-Testings, bei der zwei verschiedene Varianten einer Website, einer Anzeige, eines Newsletters oder einer anderen Marketingstrategie erstellt und gleichzeitig getestet werden. Dabei wird eine Gruppe von Nutzern der einen Variante (A) und eine andere Gruppe der anderen Variante (B) ausgesetzt. Durch den Vergleich der Ergebnisse im Rahmen der A/B-Test-Auswertung können Sie feststellen, welche Variante besser abschneidet und somit Ihre Conversion-Rate erhöht.

Wie funktioniert ein A/B-Test?

Je nach Einsatzgebiet ist der Ablauf eines A/B-Tests unterschiedlich, jedoch lässt er sich grob in die folgenden fünf Phasen unterteilen:

Auswahl des zu testenden Elements
Erstellung der Varianten
Aufteilung der Zielgruppe
Durchführung des Tests
A/B-Test Auswertung

Was bringt ein A/B-Test?

Durch das Testen verschiedener Varianten können Sie:

die Effektivität Ihrer Marketingstrategie verbessern,
die Conversion-Rate Ihrer Website erhöhen,
die Klickrate Ihrer Anzeigen steigern,
die Nutzererfahrung Ihrer Website optimieren und
fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten treffen.