A/B-Testing

A/B-Testing Definition

Durch das A/B-Testing, auch Split-Testing genannt, eröffnet sich Website-Betreibern die Möglichkeit, durch den Vergleich von zwei Website-Varianten (A und B) herauszufinden, welche Variante besser bei den Usern ankommt und die Website dahingehend zu optimieren.

Ablauf des A/B-Testings

Diese Optimierung geschieht Stück für Stück und es werden jeweils nur kleine Änderungen vorgenommen. So lässt sich herausfinden, welche der beiden Änderungen die erfolgsversprechenderer ist. Es kann aber auch vorkommen, dass zwei unterschiedliche komplett unterschiedliche Versionen von ein und derselben Website und getestet werden.

Bei der Durchführung wird der Website-Traffic in zwei Gruppen aufgeteilt: Ein Teil des Traffics wird dabei auf die ursprüngliche Seite geführt, der andere Teil auf abgewandelte Variante. Die Aufteilung ist dabei willkürlich und die User bemerken davon nichts.

Im Anschluss wird eine Webanalyse durchgeführt, die ausgewertet wird und wodurch die erfolgsversprechenderer Version ermittelt wird.

Bedeutung für das Online Marketing

Die Analyse des Nutzerverhaltens gewinnt immer mehr an Bedeutung. KPI’s, wie die Conversion, Absprungrate und die Verweildauer sind wichtig für die Suchmaschinenoptimierung und stehen für die Qualität der Website. Deshalb ist A/B-Testing essenziell für die Optimierung von Websites, aber natürlich auch für die Umsatzsteigerung von Onlineshops.

Was kann man alles mit A/B-Tests testen?

Neues Webdesign

Man kann so zum Beispiel testen, ob ein neues Webdesign besser oder schlechter bei den Unsern ankommt, im Vergleich zum Alten. Dadurch soll nicht nur die Usability verbessert, sondern auch die Conversion erhöht werden. Dies geschieht zum Beispiel dadurch, dass Call-to-action-Buttons eingefügt werden und man dabei Farbe und/ oder Position ändert.

Überarbeitete Features

A/B-Testing kann auch erfolgen, wenn man neue Features, wie zum Beispiel Suchfunktionen, Filter oder Produktvergleichsfunktionen, hinzufügt. Auch bei der Überarbeitung von Navigation oder Nutzerführung bieten sich A/B-Tests an, um die Entscheidung zu überprüfen und Fehler zu beheben.

Landingpages

Wenn man sich als Website-Betreiber noch nicht sicher ist, ob die Landingpages bereits das volle Potenzial an Conversion ausschöpfen, kann er durch eine anders aufgebaute Version der Landingpage herausfinden, welche Variante zu einer höhere Conversion Rate führt.

Was muss man bei A/B-Testing beachten?

Es ist sehr wichtig, dass man beide Versionen zeitgleich testet und die Besucher abwechselnd auf die Varianten weiterleitet. Wechselt man zum Beispiel die Varianten im Stundentakt, nach einem Tag oder nach einer bestimmten Besucherzahl, kann es den test verfälschen.

Das liegt daran, dass die Kaufbereitschaft der User nicht nur mit der Website an sich zusammenhängt, sondern auch mit äußeren Störfaktoren. Bezüglich der Zeit macht es nämlich einen Unterschied, ob es sich beispielsweise um einen Wochentag oder einen Tag am Wochenende handelt.

Welche Vorteile hat das A/B-Testing?

Objektivität

Durch die Veränderungen kann man die Ergebnisse objektiv vergleichen. Die persönliche Meinung der Website-Betreiber weicht nicht selten von dem Empfinden der User ab. Da bei der Optimierung einer Website einzig und allein die Interessen der Zielgruppe im Vordergrund stehen, ist die Objektivität wichtig.

Einfache Anwendbarkeit

Dank verschiedener Tools gestaltet sich das A/B-Testing als recht simpel mit geringem aufwand und ohne technisches Vorwissen.

Eindeutige Ergebnisse

Nach der Analyse der Testergebnisse kann man die Website im Prinzip direkt umstellen.

Welche Nachteile gibt es beim A/B-Testing?

Begrenzung der Veränderungen

Man kann beim A/B-Test nur begrenzt Änderungen vornehmen, da sonst die Auswertung der Ergebnisse schwierig wird. Welcher der Veränderungen war nun für den Erfolg der Website verantwortlich?

Verlorene Informationen

Da beim A/B-Test nur der Sieger der Varianten weiterverfolgt wird, geht die Hälfte der Informationen, nämlich die des „Verlierers“ verloren. Übrig bleibt die Überlegung, wie sich die Conversion des „Verlierers“ zusammen mit weiteren Tests verhalten hätte.

Verwirrung bei Bestandskunden

Wenn man die Änderungen später wieder rückgängig macht, könnte das bestehende Besucher oder Kunden verwirren. Aus diesem Grund sollte man A/B-Tests nur mit Neukunden durchführen.

Fehlende Signifikanz

Um wirklich die richtigen Schlüsse aus dem A/B-Testing zu ziehen, muss man eine statistische Signifikanz erreichen. Dies wird vor allem bei kleinen Seiten mit wenig Besuchern schwierig und kann dort länger dauern.

Quellen:

https://de.ryte.com/wiki/AB-Testing#Zeitliche_Faktoren
https://www.optimizely.com/de/optimization-glossary/ab-testing/