Ihre Website hat schöne Bilder, tolle und umfangreiche Texte und kleine animierte Infografiken und trotzdem erhalten Sie keine Anfragen? Niemand bucht Ihr aktuelles Angebot? 

Die Gründe hierfür können vielfältig sein. Doch wie finden Sie heraus, warum Ihre Webseitenbesucher keine Aktionen durchführen? Wir stellen Ihnen eine Möglichkeit vor: das A/B-Testing.

Haben Sie schon einmal versucht, Ihre eigene Website aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten? Möglicherweise finden Nutzer Ihr Anfrageformular nicht – oder sie würden lieber direkt bei Ihnen anrufen, können aber Ihre Telefonnummer nirgendwo entdecken. Vielleicht ist Ihre Zielgruppe aber auch viel älter, als die spielenden Kinder auf Ihren Bildern und fühlt sich nicht angesprochen. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten des A/B-Testings auf – und stellen Ihnen typische Fehler vor, die Sie dabei vermeiden sollten.

Was ist A/B-Testing?

Viele Artikel beschäftigen sich bereits ausführlich mit der Frage „Was ist ein A/B-Test?“. Deshalb möchten wir an dieser Stelle auf eine eigene Definition verzichten und Ihnen einen Überblick mit Hilfe bereits bestehender Beiträge verschaffen.

Der Tool-Anbieter Kameleoon definiert A/B-Testing als ein „Online-Experiment“, bei dem potenzielle Verbesserungen getestet und mit einer vorhandenen Version verglichen werden. Durch statistische Analysen wird also gezeigt, „welche Version besser bei Ihrem Webseiten-Publikum ankommt“.

Landingpages A/B-Testing

Vergleich zweier Varianten mit A/B-Testing

Im Gründerszene Lexikon wird A/B-Testing als Marketingverfahren bezeichnet, mit dem man die Performance einer Seite verbessern kann. So wird einer Gruppe eine Seite mit einem bestimmten Design gezeigt, während die andere Gruppe die gleiche Webseite mit verändertem Design zu sehen bekommt. Anschließend wird ausgewertet, welches Design erfolgreicher war.

So kann herausgefunden werden, welches Design das effizientere im Sinne einer verbesserten Conversion-Rate, also der Umwandlung von Besuchern in Kunden, darstellt. (Quelle: Gründerszene)

Einen lesenswerten Artikel zu den Vor- und Nachteilen von A/B-Tests finden Sie im Online-Marketing-Blog von Karl Kratz.

Aus dieser kurzen Zusammenfassung wird deutlich, dass man beim A/B-Testing auch viel falsch machen kann. Welche die typischen Fehler dabei sind und wie man sie vermeiden kann, klären wir im Folgenden.

7 typische Fehler beim A/B-Testing

1. Sie verlassen sich auf Ihr Bauchgefühl

Der Chef hätte den Button gern rot, damit er mehr auffällt, der Designer empfiehlt ein zum Corporate Design passendes Dunkelblau. Die Geschmäcker sind verschieden. Vor allem, wenn es um die objektive Bewertung von Design- und Layout-Fragen geht, gibt es häufig Diskussionen. Sicher kann ein auffälligerer Button zu mehr Klicks führen – er kann aber auch abschreckend wirken. So können bereits kleine Anpassungen zu Unterschieden in der Wahrnehmung beim Webseitenbesucher führen.

A/B-Testing zu unterschiedlichen Button-Farben

A/B-Testing zu unterschiedlichen Button-Farben

Wer setzt sich nun also durch, bei der Frage nach der Buttonfarbe? Verlassen Sie sich nicht auf Ihr Bauchgefühl, sondern sorgen Sie für klare Verhältnisse! Mit Hilfe der Ergebnisse können Sie Ihre Hypothesen bewerten. Welche Farbgebung hat zu mehr Klicks geführt? So können Sie sich auf der Grundlage Ihrer gewonnen Erkenntnisse für eine Variante entscheiden.

2. Sie beenden den Test zu früh

Seit einer Woche läuft Ihr A/B-Test und Variante B weist eine deutlich gesteigerte Conversion-Rate auf. Super! Also den Test sofort stoppen, Änderungen umsetzen und das positive Ergebnis feiern? Das wäre ein ganz großer Fehler. Stefan Haab formuliert dazu sehr treffend:

Ein A/B-Test ist wie ein Feld zu bestellen. Du musst erst das Korn säen und dann regelmäßig gießen. Du musst es wachsen lassen und irgendwann erntest du.

Prinzipiell gilt als Daumenregel: je größer Ihre Stichprobe, desto kürzer die Testlaufzeit. Doch auch weitere Einflussfaktoren, wie saisonale Schwankungen oder stattfindende Sonderaktionen, müssen berücksichtigt werden. Deshalb sollte ein Test lange genug laufen, um möglichst viele unterschiedliche Nutzer(gruppen) und Verhaltensweise abbilden zu können. Nur so kann der Test eine gewisse Signifikanz aufweisen und repräsentative Ergebnisse liefern.

Beim Tool-Anbieter Visual Website Optimizer können Sie sich die optimale Dauer Ihres A/B-Test ausrechnen lassen. Unter https://vwo.com/ab-split-test-duration/ wird nach der Eingabe von täglichen Besucherzahlen, Anzahl der Variationen und anderen Kennzahlen eine Laufzeit-Empfehlung berechnet.

3. Sie testen verschiedene Varianten nicht parallel

Beim A/B-Testing sollten die Varianten immer zeitgleich getestet werden. Beispielsweise sieht Besucher 1 Variante A, während Besucher 2 Variante B zu sehen bekommt. So lässt sich vermeiden, dass zeitliche Einflussfaktoren, wie z.B. Arbeitszeit vs. Feierabend, die Ergebnisse beeinflussen können.A/B-Testing kann die #ConversionRate steigern - wenn typische Fehler vermieden werden. Klick um zu Tweeten

4. Sie führen mehrere Tests gleichzeitig aus

Wenn mehrere A/B-Tests gleichzeitig laufen, kann das die Ergebnisse verfälschen. Eine eindeutige Interpretierbarkeit ist dann nicht mehr möglich. Optimieren Sie beispielsweise Ihren Newsletter, der auf eine Landingpage zielt und zur gleichen Zeit auch die entsprechende Landingpage, lässt sich nicht mehr feststellen, welcher der Tests erfolgreich war und auf welchen Test die Ergebnisse zurück zu führen sind.

5. Sie verändern mehrere Variablen auf einmal

Hier gilt genau wie im Punkt zuvor: um zu beurteilen, wie erfolgreich die Anpassung eines Elementes ist, müssen die Ergebnisse auf genau diese EINE Veränderung zurück zu führen sein. Bei unserem Beispiel der Buttonfarbe stellt sich nun also die Frage: Ist die rote oder die blaue Farbe besser geeignet? Ändern Sie nun gleichzeitig aber die Schriftgröße auf dem Button, kann nicht mehr nachvollzogen werden, ob die erhöhte Klickzahl durch größere Schrift oder auffälligere Buttonfarbe zustande gekommen ist.

6. Sie haben keine Hypothese aufgestellt

Einer der schlimmsten, aber immer noch am häufigsten auftretenden Fehler ist es, im Vorfeld der Tests keine Hypothesen aufzustellen. Einfach mal irgendetwas an Ihrer Website oder Ihrem Onlineshop zu testen und zu gucken, was passiert, ist wie das berühmte Spiel mit dem Feuer. Effizienz sieht anders aus. Laut Unbounce besteht eine Test-Hypothese im Wesentlichen aus zwei Bestandteilen:

  • ein Lösungsvorschlag
  • erwartete Ergebnisse, die diese Lösung hervorruft

Eine einfache, geeignete Hypothese wäre also zum Beispiel: der blaue Anfragebutton führt zu einer höheren Klickrate, als der rote. Anschließend zeigen die Testdaten, ob die Hypothese bestätigt werden kann oder widerlegt wird. Für die Formulierung einer Hypothese ist im Vorfeld eine genaue Analyse nötig: Wo gibt es Verbesserungsbedarf? Welchem Problem stehen die Webseitenbesucher gegenüber? Wie kann ich dieses Problem lösen?

Google Analytics, Kundeninterviews, Umfragen, Heatmaps und User-Tests sind nur ein paar ausgewählte Beispiele wertvoller Datenquellen, mit deren Hilfe du Einblicke in deine Zielgruppe gewinnen und lernen kannst, wie sie mit deiner Landing Page interagieren und was sie motiviert. (Quelle: Unbounce)

7. Sie testen gar nicht

Der größte Fehler, den Sie beim Testen machen können? Gar nicht zu testen! Durch A/B-Testing kann nicht nur eine Steigerung der Conversion-Rate erzielt werden, sondern – und das ist häufig sogar noch wichtiger – auch folgenschwere Fehlentscheidungen können vermieden werden. Denn selbst wenn die Anzahl der Conversions nicht gesteigert werden konnte, war der Test nicht umsonst. Auch aus diesen Tests lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Sie für die weitere Optimierung Ihrer Website oder Ihres Online-Shops einsetzen können.

Wie kann man A/B-Tests durchführen?

Es gibt eine Vielzahl an Möglichkeiten und Tools für A/B-Tests:

Ein ausführlicher Vergleich von Testing-Tools findet sich u.a. bei chili conversion oder bei t3n.

Die meisten Tools bieten eine kostenlose Testversion, häufig auf 30 Tage begrenzt, an. Wir empfehlen Ihnen, das zu nutzen und ruhig mehrere Tools auszuprobieren, um das passende für Ihr Unternehmen zu finden.A/B-Tests helfen bei der Optimierung der Performance und sollten bei jeder #Website eingesetzt… Klick um zu Tweeten

Für WordPress gibt es eine Reihe entsprechender Plugins. Bei den meisten Newsletter-Anbietern, wie z.B. MailChimp, ist die Möglichkeit zum A/B-Testing bereits inklusive.

Fazit

A/B-Tests helfen bei der Optimierung der Performance. Nutzersignale, wie die Absprungrate oder die Verweildauer, sind auch für Suchmaschinen relevante Kriterien für qualitativ hochwertige Websites. Wichtige Kennzahlen wie zum Beispiel die Conversion-Rate können langfristig optimiert werden.

Oder, wie Karl Kratz in seinem anfangs erwähnten Beitrag schlussfolgert:

A/B-Splittests sind genial, um lange Diskussionen um den „besseren Text“ oder „das bessere Design“ im Keim zu ersticken. Sobald eine dieser Diskussionen im Raum steht, schlagen Sie einfach einen A/B-Test vor. Möge der Bessere gewinnen 😉

Sollten Sie Hilfe bei der Formulierung von Hypothesen oder der Ausführung von A/B-Test benötigen, sprechen Sie uns an – wir unterstützen Sie gern.

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