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Was ist-A/B Testing?

Alles, was Sie wissen sollten, hier für Sie zusammengefasst.
hier für Sie zusammengefasst

Einführung

Wir Leben in einer Zeit, in der Marketing von Daten bestimmt wird. Lang ist es her, dass es reichte, Geld zu investieren und auf erfolgreiche Ergebnisse zu warten. Der moderne Marketer verfolgt einen wissenschaftlichen Ansatz und stützt sich auf Daten. Bei Entscheidungen über Marketing oder Design von Websites, Werbung, kurz allem Online-Content, ist A/B-Testing die beste Art, alle Unsicherheiten und Bauchentscheidungen aus dem Weg zu räumen.

Seien Sie experimentierfreudig!

Eine auf Daten und Tests basierende Strategie macht Sie reaktiver, bietet präzises Feedback und zeigt auf, was funktioniert – und was nicht. Sie können bessere Entscheidungen treffen und Zeit und Geld in den Content investieren, den Ihre Besucher wirklich wollen.

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A/B-Testing - die Geheimwaffe der besten Vermarkter

75% aller Websites mit mehr einer Million Besuchern pro Monat verwenden bereits A/B-Testing. Vielleicht ist es auch für Sie an der Zeit, die Risiken bei Ihren Marketingentscheidungen zu entfernen.

Es braucht Zeit, um A/B-Testing einzuführen, und sogar mehr Zeit, um sich richtig einzuarbeiten. Sie müssen Prozesse erstellen, einen Rahmen setzen, Statistiken einbeziehen, ein neues Tool implementieren und lernen, wie man es verwendet, sicherstellen, dass die erzielten Ergebnisse korrekt sind… Aber von nichts kommt nichts: Wer ein großes Potenzial heben möchte, muss einen großen (Zeit-)Aufwand in Kauf nehmen.

Das hört sich kompliziert an, ist es aber nicht. Hier finden Sie alles, was Sie über A/B-Testing wissen müssen, erarbeitet von den besten Blogs und Experten.

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Was ist A/B-Testing?

Definition: A/B-Testing ist ein Online-Experiment, für Websites, Mobile Apps oder Online-Werbung (unter anderem), das ermöglicht, potenzielle Verbesserungen im Vergleich zu einer Kontroll- (oder Original-) Version zu testen. Kurz gesagt zeigt A/B-Testing dank statistischer Analysen, welche Version besser bei Ihren Website-Besuchern ankommt.

A/B-Testing wird auch Split-Testing genannt, wobei es sich entweder um A/B-Testing ODER um Split-URL-Testing handeln kann. Das klassische A/B-Testing geht von ein und derselben URL aus, beim Split-URL-Testing hat die Variante eine eigene URL (was der Besucher natürlich nicht sieht).

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Was ist Multivariate Testing (MVT)?

Es kann vorkommen, dass mehrere Veränderungen getestet werden sollen, z. B. Banner, Kopfzeile, Beschreibung oder Video. Um sie gleichzeitig zu testen, kann Multivariate Testing (MVT) genutzt werden.

Es werden Varianten generiert, die alle unterschiedlichen Kombinationen dieser Veränderungen testen und die beste Kombination ermitteln.

Der große Nachteil dieser Methode ist, dass sie ein sehr hohes Traffic-Niveau Ihrer Webseite erfordert. Bevor Sie ein Multivariate Testing Projekt starten, vergewissern Sie sich bitte, dass Ihr Traffic hoch genug ist, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten. Nähere Informationen über diese Methode finden Sie in diesem Artikel von Hubspot.

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Bandit Testing oder Multi-Armed Bandit Testing

Multi-Armed Bandit Testing heißt, dass ein Algorithmus Sie automatisch und schrittweise zu der besten Variante führt.

Für nähere Informationen ist der Artikel von Alex Birkett (Conversion XL) bei Weitem der beste.

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A/B/n-Testing

A/B/n-Testing nennt man die Variante, bei der mehr als zwei Varianten eines Elements oder einer Seite getestet werden. So könnten sechs Varianten einer Seite in einen A/B/C/D/E/F Test geprüft werden .

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Welche Vorteile bietet A/B-Testing?

Warum SIE A/B Testing einführen sollten? Gegenfrage: Sind Sie vollkommen zufrieden mit der Nutzung Ihres hart erarbeiteten Website-Traffics? Mit einem hohen Traffic-Volumen sind höhere Conversion Rates viel kostengünstiger zu erzielen und bieten hohes ROI-Potenzial. Das ist aber noch nicht alles, hier einige weitere Vorteile:

  • Mit jedem Test lernen Sie Ihre Besucher besser kennen: was sie mögen, wie sie sich verhalten, ihre Bedürfnisse und Gewohnheiten.
  • Entscheidungen nach Ihrem Bauchgefühl haben in Ihrer Marketingstrategie keinen Platz mehr, indem Sie experimentieren und alles testen.
  • Dank der Ergebnisse Ihrer A/B-Tests investieren Sie Ihre Zeit und Ihr Geld optimal, in das, was Ihre Besucher am meisten anspricht.

Hier konkrete Beispiele für Fragen, die Sie mit A/B-Testing beantworten können:

  • Welche Elemente beeinflussen Umsatz, Conversion und Nutzerverhalten?
  • Lieber Lang- oder Kurzformen nutzen?
  • Sollten neue Funktionen eingeführt werden?
  • Welche Artikelüberschriften sind am publikumswirksamsten?
  • Welche Glieder Ihrer Conversion-Kette sind die schwächsten?

Wie funktioniert A/B-Testing?

Eine gegebene (oder Kontroll-) Version einer Seite oder eines Elements wird im Vergleich zu einer Version mit der Variation eines oder mehrerer Elemente getestet (Webseite, Element innerhalb einer Seite, CTA, Bild…)

Der Traffic wird in gleichen Teilen aufgeteilt, Besucher sehen eine der Variationen. Die Performance beider Varianten (Conversion, Umsatz,…) wird verglichen, um herauszufinden, welche Änderungen sich lohnen.

Einen Schritt weiter im A/B-Testing

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Optimierung der Conversion Rate durch A/B-Testing

Was ist Conversion Rate Optimization (oder CRO)?

CRO ist normalerweise etwas zu kaufen oder zu "konvertieren" und Ihnen ihre Kontaktinformationen zu geben. Kurz gesagt handelt es sich darum, aus einem Besucher einen Kunden zu machen.

Wie A/B-Testing funktioniert: Rahmen und Methoden

A/B-Testing steht und fällt mit dem zugrunde liegenden Prozess. Es handelt sich um eine wissenschaftliche Methode. Der Prozess muss deshalb präzise definiert werden und auf die nützlichsten Tests fokussiert werden.

Jedes Unternehmen hat seinen eigenen Prozess, aber er ähnelt in der Regel dem folgenden:

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Website-daten messen, auswerten und analysieren. bestimmen sie die probleme und möglichkeiten.

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Testideen priorisieren (eine der meist genutzten Methode ist PIE von Widerfunnel)

Dieser Rahmen bietet die Priorisierung nach drei Kriterien:

  • Potenzial ./10:  Wie viel Raum für Verbesserungen bietet diese Seite?
  • Auswirkung ./10: Wie wertvoll ist der Traffic auf dieser Seite?
  • Einfache Umsetzung ./10: Wie einfach kann der Test auf Ihrer Website implementiert werden?

Die Antworten auf diese drei Fragen zeigen, welche Tests Vorrang haben sollten. Es gibt viele andere Methoden, testen Sie mehrere und passen Sie sie an ihre Bedürfnisse an.

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die hypothese mit der höchsten priorität testen

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Testergebnisse analysieren und von ihnen lernen

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Kommunizieren

Ganz wichtig! Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Kollegen, erklären Sie warum der Test wichtig für Ihre Businessziele ist, was funktioniert hat und was nicht, welche Lehre Sie daraus ziehen. Fördern Sie den den Austausch: Jede Abteilung hat eine andere Sicht des Prozesses und kann dabei helfen, neue Testideen zu entwickeln. Und natürlich muss das IT-Team eingebunden werden.

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Ab Schritt 1 wiederholen

Was kann mit A/B-Testing getestet werden?

A/B-Testing kann grundsätzlich für alles auf Ihrer Website genutzt werden:

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Auch wenn die Beispiele zahlreich sind, fehlt manchmal die Inspiration. Deshalb ein paar A/B-Testing Ideen für Sie.

Zuvor aber eine kleine Warnung: Was bei anderen funktioniert hat, ist nicht unbedingt die richtige Lösung für Sie. Sie sollten also nicht blind den Beispielen folgen, sondern analysieren, was für Sie relevant ist und ob und wie die Lösung auf Ihr Unternehmen angepasst werden kann.

A/B-Testing Ideen – Lassen Sie sich inspirieren :

A/B-Testing: Best Practice und Fehler

A/B-Testing kann schwierig sein… und ist leicht zu vermasseln. Es ist deshalb nützlich, sich darüber im Klaren zu sein, was schief gehen könnte, und Sicherheitsmaßnahmen zur Hand zu haben. Zum Glück sind beide Themen bereits gründlich bearbeitet worden.

Erhöhen Sie Ihre Erfolgschancen und lernen Sie von Best-Practice-Beispielen und Fehlern der Anderen. Aber Vorsicht, wie immer sollten Sie austesten, was am besten auf Ihre Situation zutrifft.

Reporting & Ergebnisse der A/B-Tests

Bei A/B-Testing geht es darum datenbasierte Entscheidungen zu treffen und daraus zu lernen. Das heißt, Reporting und Ergebnisse sind von höchster Bedeutung, sei es um Erfahrungen zu nutzen, mit Kollegen zu kommunizieren oder um Ideen für weitere Tests zu bekommen.

Infos über A/B-Testing Reporting & Ergebnisse

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Statistiken von A/B-Tests verstehen

A/B-Testing basiert auf statistischen Methoden. Sie brauchen kein Statistik-Experte zu sein, aber eine kleine Auffrischung in diesem Bereich ist von Nutzen und erhöht die Erfolgschancen erheblich.

Dem A/B-Testing liegen zwei grundsätzliche statistische Methoden zugrunde. Sie unterscheiden sich nicht nach Qualität sondern nach Einsatzgebiet. 

Frequentist Ansatz:

Ansatz der Entscheidungshäufigkeit  Ermöglicht eine einfaches Ablesen der Zuverlässigkeit der Ergebnisse: ab einem Niveau von 95% haben Sie eine 95%ige Chance, die richtige Entscheidung zu treffen. Nachteil: die Methode hat einen festen Zeitraum, das Konfidenzniveau hat vor dem Ende des Tests keine Gültigkeit.

Bayesian-Ansatz: 

Bietet die Verlässlichkeit der Ergebnisse sofort ab Testbeginn. Man braucht nicht auf das Testende zu warten, um Trends zu erkennen und Daten zu interpretieren. Bedingung für diesen Ansatz ist allerdings die Kenntnis des Konfidenzintervalls, auf dem die Einschätzungen während des Tests basieren. Jede Conversion hilft, die beste Variante zu definieren.

A/B-Testing Tools für optimale Erfolgschancen

 

Sei es Projekt-Management, Berechnung von Testgruppengröße oder Testdauer, Toolkits für Ihre Prozesse oder weiteres – anbei die Hilfsmittel für Ihren Erfolg.

Ergänzen Sie Ihre A/B-Testing Software mit folgenden Tools

Interessante Blogs zum Thema A/B-Testing

Es gibt einige tolle Blogs mit interessanten Beiträgen zum Thema A/B-Testing oder Conversion Rate Optimierung, die Sie lesen können, um zu lernen, sich inspirieren zu lassen und Ihr A/B-Testing zu verbessern.

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A/B-Testing Experten, denen sie folgen sollten

Bleiben Sie auf dem Laufenden in der schnell wandelnden Welt der CRO. Eine gute Methode dafür ist, den besten Experten zu folgen. Hier einige Twitter-Accounts, sowie eine Liste der Experten, falls Sie allen folgen möchten (nicht zu vergessen @kameleoonrocks!).

Lance Jones > @userhue

Jason Kincaid > @jasonkincaid

Noah Kagan > @noahkagan

Hiten Shah > @hnshah

Dave McClure > @davemcclure

Avinash Kaushik > @avinash

Daniel Gonzalez > @HiDanielG

David Kirkpatrick > @davidkonline

Shanelle Mullin > @shanelle_mullin

Steve Blank > @sgblank

Matt McGee > @mattmcgee

Rand Fishkin > @randfish

Bart Schutz > @BartS

Rick Perreault > @rickperreault

Sean Ellis > @SeanEllis

Campaign Monitor > @CampaignMonitor

Moz > @Moz

Bryan Eisenberg > @TheGrok

Shopify > @Shopify

Scott Brinker > @chiefmartec

Chris Goward > @chrisgoward

Brian Massey > @bmassey

Jeffrey Eisenberg > @JeffreyGroks

Sherice Jacob > @sherice

Carlos del Rio > @inflatemouse

Pam Moore > @PamMktgNut

Angie Schottmuller > @aschottmuller

Ryan Deiss > @ryandeiss

Ian Lurie > @portentint

ashukairy > @ayat

Khalid Saleh > @khalidh

Anne Holland > @AnneHolland55

Lincoln Murphy > @lincolnmurphy

Amy Africa > @amyafrica

Unbounce > @unbounce

Raven Tools > @RavenTools

Roger Dooley > @rogerdooley

Neil Patel > @neilpatel

Nichole Elizabeth > @NikkiElizDemere

Craig Sullivan > @OptimiseOrDie

Peep Laja > @peeplaja

Jon Henshaw > @RavenJon

Marketing Nutz > @MktgNutz

Dan Siroker > @dsiroker

Tommy Walker > @tommyismyname

John Teevan > @JohnP_Teevan

Joanna Wiebe > @copyhackers

Rich Page > @richpage

Tiffany Da Silva > @bellastone

Jason Quey > @jdquey

Ton Wesseling > @tonw

Adam Hutchinson > @adamiswriting

Michael Aagaard > @ContentVerve

Matt Gershoff > @mgershoff

Andy Johns > @ibringtraffic

Brian Balfour > @bbalfour

Oli Gardner > @oligardner

Tim Ash > @tim_ash

Paul Rouke > @paulrouke

Linda Bustos > @edgacentlinda

Theo van der Zee > @theovdzee

Get Elastic > @getelastic

Conversion Conference > @ConversionConf

MAA1 > @MAA1

Talia Wolf > @TaliaGw

Justin Rondeau > @Jtrondeau

Tyson Quick > @TysonQuick

KlientBoost > @KlientBoost

Andre Morys > @morys

Conversion.com > @conversion_com

Anna Talerico > @annatalerico

Kelly Cutler > @kfcutler

Brooks Bell > @brooksbell

Andrew Youderian > @youderian

Alhan Keser > @AlhanKeser

Conversion Sciences > @ConversionSci

Alex Birkett > @iamalexbirkett

Steven Jacobs > @StevenJacobs_

Kaitlyn Nelson > @kaitlynelson

Kevin Hillstrom > @minethatdata

Dan Wang > @danwwang

Malachi Leopold > @livethetreplife

Pete Koomen > @koomen

Aaron Orendorff > @iconiContent

Chief Conversionista > @Conversionista

Joel Harvey > @JoelJHarvey

Agenturen, die Sie mit Ihren A/B-Tests beauftragen können

Wenn Sie nicht die nötigen Ressourcen haben aber trotzdem A/B-Tests durchführen möchten, hier einige der besten Agenturen:

PS: Wir bieten ein A/B-Testing-Tool, aber auch die komplette Durchführung der Tests, wie die Erfolgsstorys unserer Kunden zeigen.

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