Was ist A/B-Testing? Leitfaden, Vorteile, Beispiele und mehr!

Wir leben in einem Zeitalter des datengetriebenen Marketings, weit entfernt von den Zeiten, in denen Werbetreibende ihre Entscheidungen lediglich auf der Grundlage von Spekulation und Einsicht trafen und auf gute Effekte hofften. Der neue Vermarkter verfolgt einen wissenschafts- und datenbasierten Ansatz. Und A/B-Tests sind der einfachste Weg, um Unsicherheit und Intuition zu beseitigen, wenn Sie Werbeaktionen durchführen oder Websites, Anzeigen oder andere Entscheidungen zu digitalen Produkten entwerfen.

Sie werden agil sein, aber vor allem haben Sie sichergestellt, was funktioniert und was nicht, indem Sie auf Ihren Strategien auf A/B-Tests und Daten aufbauen. Sie könnten besser feststellen, was Ihre Kunden wirklich wollen, und Zeit und Ressourcen für das aufwenden, was Sie wollen.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei Varianten derselben Webseite gleichzeitig getrennten Teilen der Benutzer präsentiert werden und bei der mehr Conversions durchgeführt werden. A/B-Tests sind eine der effektivsten Methoden im digitalen Marketing, um das Funneling Ihrer Website zu optimieren. Je mehr Ihr Trichter optimiert ist, desto höher ist die Konversionsrate.

Die Anzahl der Besuche auf der Website im Online-Umfeld entspricht der Anzahl der Chancen, die Sie haben, um zu wachsen, indem Sie neue Kunden gewinnen und Partnerschaften mit etablierten Kunden eingehen. Sie werden feststellen, ob Ihre Website starken Traffic erhält und mehr Benutzer aus Ihrem Conversion-Funnel konvertiert.

Die Variante, die in A/B-Tests höhere Conversions liefert, ist normalerweise der Gewinner und hilft Ihnen, Ihre Website zu verfeinern, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Jede Website hat spezifische Konversionsmetriken. Es kann die Waren für den E-Commerce verkaufen und geeignete Leads für B2B erstellen. A/B-Testing ist Teil der Gesamtmethode zur Optimierung der Conversion Rate (CRO). Verwenden Sie sie, um den Conversion-Funnel basierend auf diesen Daten zu betrachten und zu verfeinern und um qualitative und quantitative Informationen von Ihren Benutzern zu erhalten.

A/B-Tests vs. Split-Tests

Split-Tests und A/B-Tests werden oft synonym verwendet. In Wahrheit handelt es sich um zwei unterschiedliche Testformen.

Beim A/B-Testing werden zwei separate Versionen verglichen, z. B. CTA-Text oder Bild auf der Homepage, basierend auf der Änderung einer einzelnen Funktion des Marketingtools, während Split-Tests den Vergleich zweier separater Designs ermöglichen.

Wie funktionieren A/B-Tests?

Sie müssen zwei Versionen eines Inhalts mit Änderungen an einem Attribut erstellen, um einen A/B-Test durchzuführen. Dann können Sie die beiden Versionen in zwei identischen Zielgruppen präsentieren und prüfen, welche für eine bestimmte Zeit erfolgreich war, die lang genug ist, um eine genaue Schlussfolgerung zu ziehen.

Angenommen, Sie haben zwei Vorlagen für eine Zielseite und möchten entscheiden, welche am besten funktioniert. Nachdem Sie Ihre Entwürfe erstellt haben, geben Sie den Podest an eine Gruppe und reichen die andere Version an die zweite Gruppe ein. Dann sehen Sie, wie die Indikatoren wie Traffic, Klicks oder Conversions pro Zielseite funktionieren.

Wenn das Endergebnis eine Version informiert, die die andere übertrifft, dann ist das ein gutes Zeichen für Sie, mit der Untersuchung einer ausführlichen Erklärung zu beginnen, die einige Ideen für Ihren weiteren Fortschritt bei der Landingpage-Erstellung anregen könnte.

Die Vorteile von A/B-Tests für Marketer

A/B-Testing bietet für ein Marketingteam eine Vielzahl von Vorteilen, je nachdem, wofür Sie sich entscheiden. Trotzdem sind diese Tests für ein Unternehmen von großem Nutzen, da sie kosteneffizient und lohnend sind.

Da Unternehmen heute von all ihren monatlichen Leads enttäuscht sind, kämpfen E-Commerce-Shops mit einer hohen Rate an Warenkorbabbrüchen. In der Zwischenzeit gibt es noch ein reduziertes Engagement der Medien und Verlage. Alle typischen Probleme, wie z. B. Lecks von Conversion-Trichtern, Drop-offs von der Checkout-Seite, wirken sich auf diese wichtigen Conversion-Metriken aus.

Daher ist A/B-Testing hier, um diese Probleme zu lösen.

Absprungrate reduzieren

Die Absprungrate Ihrer Website ist eine der wichtigsten Methoden, um Ihren Weberfolg zu messen. Es kann viele Erklärungen für die hohe Absprungrate Ihrer Website geben, wie zum Beispiel so viele Möglichkeiten, unangebrachte Standards und so weiter. Wenn verschiedene Websites unterschiedlichen Zwecken dienen, gibt es keine sichere Möglichkeit, die Absprungrate für unterschiedliche Zielgruppen anzugehen.

A/B-Tests sind eine Möglichkeit, dies zu erreichen. Sie können viele Versionen der Funktion Ihrer Website mit A/B-Tests ausprobieren, bevor die beste verfügbare Version gefunden wird. Dies verbessert die Benutzererfahrung und ermöglicht es den Benutzern, mehr Zeit auf ihrer Website zu verbringen und die Absprungraten zu reduzieren.

Niedrigere Warenkorbabbruchraten

Der Abbruch von Warenkörben ist eine der größten Herausforderungen für viele Online- und E-Commerce-Unternehmen. Viele Zahlen deuten darauf hin, dass die Drop-off-Raten zwischen 40 % und 75 % liegen. Es gibt mehrere Gründe, Warenkörbe abzubrechen, aber wenn Sie die Versandkosten ändern, wann und wo Checkouts angezeigt werden, können Sie eine geeignete Mischung finden, um das Abbrechen von Warenkörben zu verringern und mehr Kunden dazu zu bringen, den Checkout-Prozess abzuschließen. A/B-Tests sind der einfachste Ansatz, um die Vermutung zu beseitigen, um die richtige Kombination zu erreichen.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Besucher der Website haben ein gemeinsames Ziel vor Augen. Dies kann sein, um Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung besser zu verstehen, ein Produkt zu kaufen oder ein bestimmtes Thema zu lesen oder zu durchsuchen. Wie auch immer, das Ziel des Benutzers kann, wenn es sein Ziel erreicht, mit bestimmten typischen Schmerzpunkten konfrontiert werden: Es kann eine falsche Kopie sein oder es ist schwierig, den CTA-Button zu finden, wie z. B. Jetzt kaufen.

Das Verfehlen ihrer Ziele führt zu einer schlechten Benutzererfahrung. Dies erhöht die Reibung und wirkt sich folglich auf die Konversionsraten aus. Um das Unbehagen der Besucher zu lösen, verwenden Sie Daten, die von Methoden zur Verfolgung des Besucherverhaltens wie Liniendiagrammen, Google Analytics und Website-Umfragen gesammelt wurden.

Konversionsraten erhöhen

Qualitativ hochwertiger Traffic kann sehr teuer sein. A/B-Tests ermöglichen es Ihnen, Ihren aktuellen Traffic zu maximieren und ermutigen Sie, Ihre Conversion zu verbessern, ohne in neuen Traffic investieren zu müssen. A/B-Tests können einen hohen ROI liefern, und selbst kleinste Änderungen können die Konversionsraten erheblich steigern.

Die Anzahl der Personen, die auf solche CTAs klicken, um eine Zielseite zu erreichen, kann geändert werden, indem verschiedene Positionen, Farben oder sogar Ankertexte auf ihren CTAs getestet werden. Dadurch erhöht sich die Zahl der Personen, die Formulare auf Ihrer Website ausfüllen, Ihnen ihre Kontaktdaten geben und Mitglieder werden.

Erhöhen Sie den Website-Traffic

Die Anzahl der Benutzer, die einen Hyperlink-Titel verwenden, kann geändert werden, indem Sie verschiedene Blog-Posts oder Homepage-Titel auf Ihren Seiten testen. Infolgedessen wird der Verkehr auf der Website zunehmen.

Risiken minimieren

In bestimmten Fällen können große Verbesserungen zu hohen Kosten oder strategischen Anpassungen führen. A/B-Tests können verwendet werden, bevor Sie große Entscheidungen treffen und Ihnen helfen, das Besucher- und Verbraucherverhalten auf Ihrer Website zu bewerten. Kurz gesagt, mit A/B-Tests können Sie unnötige Risiken vermeiden, indem Sie es Ihnen mit optimaler Effizienz und Zuverlässigkeit ermöglichen, Kapital gezielt einzusetzen, um den ROI zu verbessern, oder es baut auf kurzfristigen Conversions, langfristiger Kundenzufriedenheit oder anderen primären Kennzahlen auf.

Externe Variablen können die Testergebnisse beeinflussen. Stellen Sie sicher, dass Feiertage, größere Streitkräfte und andere Ereignisse, die das Verbraucherverhalten beeinflussen, bei der Vorbereitung der Werbeaktionen und Bewertungen berücksichtigt werden.

Was können Sie mit A/B-Tests testen?

Der Funnel Ihrer Website entscheidet über die Zukunft Ihres Unternehmens. Alle Inhalte, auf die Sie über Ihre Website zugreifen, sollten daher optimal konfiguriert sein. Dies gilt insbesondere für Elemente, die das Besucherverhalten und die Konversionsrate beeinflussen.

Überschriften und Werbetexte

Das erste, was Besucher auf Ihrer Website sehen können, ist Ihre Überschrift. Was darüber entscheidet, wie der Gast den Conversion Funnel weiter hinuntergeht, ist das erste Erlebnis. Daher sollten Sie beim Kopieren, Entwerfen und Formatieren Ihrer Webseite besonders vorsichtig sein. Überprüfen Sie, ob Ihre Überschrift die Aufmerksamkeit der Besucher auf sich zieht, sobald sie auf Ihrem Blog ankommen. Halten Sie es kurz und zeitnah und stellen Sie sicher, dass Sie offen darüber sprechen, was Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung ist und unterstützt. Testen Sie verschiedene Schriftarten, Größen, Kopien und Botschaften per A/B.

Testen Sie verschiedene Absatzlängen und Überzeugungsgeschwindigkeiten. Der Absatz des Hauptteils sollte auch mit der Überschrift Ihrer Website korrelieren. Ein gut geschriebener Titel und Körper verbessern die Chancen, dass Ihre Website zu einem Magnetkonverter wird.

Betreff

Die E-Mail-Betreffzeilen wirken sich direkt auf die Öffnungsraten aus. Wenn Sie etwas nicht sehen, benötigen Sie den Abonnenten, die E-Mail landet normalerweise im Mülleimer. A/B-Subjekttestzeilen verbessern Ihre Klickchancen. Probieren Sie Fragen im Vergleich zu Ankündigungen aus, messen Sie Machtbegriffe miteinander und versuchen Sie, Betreffzeilen mit oder ohne Emojis zu verwenden.

Bilder, Videos und Audios

Eine kluge Praxis ist es, Videos mit geschriebenen oder kurzen Infografiken für längere Versionen zu vergleichen, wenn Sie eine Videobibliothek haben.

Sogar Stock-Bilder werden Ihre A/B-Tests beeinflussen, wenn Sie derzeit keinen Videokanal oder keine Ressourcenseite haben. Unabhängig davon, ob Sie beispielsweise ein Foto von jemandem haben, der auf Ihre Überschrift oder Ihren CTA zeigt, würde das Bild das Publikum natürlich auf diese Funktion aufmerksam machen. Diese beiden A/B-Tests helfen Ihnen zu verstehen, worauf das Publikum reagiert.

Seitenlayout

A/B-Tests können dabei helfen, die besten Elemente zu finden, die Sie Ihrer Webanzeige hinzufügen können. Zum Beispiel ist Ihre Produktseite als E-Commerce-Shop aus Conversion-Sicht unglaublich wichtig. Eines ist sicher, dass Verbraucher es beim Kauf mit technischem Fortschritt in seiner neuesten Phase gerne in High Definition sehen. Daher muss die Konfiguration und Funktionalität der Produktseite optimiert werden. Der Text beinhaltet Fotos (Produktinfografiken und -bilder etc.) und Videos in der Konzeption und Gestaltung einer Website (Produktvideos, Demovideos, Werbeanzeigen etc.).

Die Homepage und die Zielseite sind ebenfalls kritische Seiten, die erstellt werden müssen. Verwenden Sie A/B-Tests, um die optimale Ausgabe dieser Seiten zu finden. Testen Sie mehrere Ideen, z. B. das Einfügen von viel Weißraum und HD-Bildern, Produktvideos anstelle von Bildern, oder bewerten Sie verschiedene Formate. Geben Sie die Seiten offen, um tote Klicks zu analysieren und Ablenkungen zu erkennen, indem Sie Erkenntnisse aus Klickdiagrammen nutzen. Je weniger umständlich Ihre Homepage und Zielseiten sind, desto einfacher und schneller können Besucher finden, was sie brauchen.

Kundenbefragungen

Kundenumfragen werden angezeigt, wenn Menschen durch Ihren Shop navigieren. Zum Beispiel könnte ein Fragebogen vor Ort Besucher auf derselben Seite hinterher befragen, ob sie irgendetwas daran hindert, heute einzukaufen. Wenn ja, was bedeutet das? Diese qualitativen Daten können zur Verbesserung der Konversionsrate und der Kopierqualität verwendet werden.

Formulare sind Mittel, mit denen potenzielle Kunden Sie kontaktieren können. Wenn sie Teil des Kauftrichters sind, werden sie noch relevanter. So wie kein Blog dem anderen gleicht, gibt es keine zwei Möglichkeiten für das jeweilige Publikum. Während ein kurzes, vollständiges Design für bestimmte Unternehmen passen könnte, könnten lange Formen für ihre Führungskonsistenz für viele andere gut sein. Durch die Verwendung von Testtools wie Formularanalysen können Sie den Stil bewerten, der am besten zu Ihrem Publikum passt, und daran arbeiten, ihn zu optimieren.

Navigation

Ihre Website-Navigation ist ein weiterer Aspekt, den Sie mit A/B-Tests verfeinern können. Es ist das Wichtigste, um ein hervorragendes Benutzererlebnis zu bieten. Stellen Sie sicher, dass Sie einen detaillierten Plan für das Layout Ihrer Website haben und wie verschiedene Webseiten miteinander verbunden sind und aufeinander reagieren.

Die Homepage ist die Hauptseite, von der aus alle anderen Seiten erscheinen und alle Seiten verlinkt sind. Stellen Sie sicher, dass die Anordnung es Reisenden ermöglicht, schnell zu finden, was sie brauchen, und nicht aufgrund einer falschen Navigation stecken zu bleiben. Die Besucher der Seite sollten bei jeder Berührung geführt werden.

Call-to-Actions (CTAs)

Der CTA enthält alle tatsächlichen Maßnahmen, ob Besucher ihre Transaktionen abschließen oder nicht und konvertieren, ob sie das Registrierungsformular ausfüllen oder nicht, und weitere dieser Maßnahmen, die sich direkt auf Ihre Conversion-Rate auswirken. Es sollte den Leser ermutigen, auf Ihr Geschäft zu reagieren, da es zu wertvoll ist, um es abzulehnen.

Sie können sogar einen Begriff in Ihrem CTA ändern. Andere Funktionen, beispielsweise Farbschaltfläche, Textfarbe, Kontrast, Größe und Form, können die Ausgabe ebenfalls beeinflussen. Verändern Sie während eines A/B-Tests mehrere Qualitäten nicht. Ändern Sie nicht einmal die Schrift- oder Linkfarbe, wenn Sie die Hintergrundfarbe testen möchten, da Sie sonst die Genauigkeit Ihrer A/B-Testergebnisse nicht kennen würden.

Sozialer Beweis

Soziale Daten können in Form von Feedback, Bewertungen oder Beweisen vorliegen, die von Fachbereichen, Prominenten und Verbrauchern bereitgestellt werden, oder können als Beweise, Medienmitteilungen, Auszeichnungen und Abzeichen, Zertifikate usw. angesehen werden.

Die Existenz dieser Beweise bestätigt die Aussagen Ihrer Website. Mit dem A/B-Test können Sie sehen, ob es positiv ist, Social Proof hinzuzufügen, welche Art von Social Proof Sie benötigen und wie viele weitere Informationen Sie hinzufügen müssen. Sie können Social Proof, Design und Positionierung für verschiedene Anwendungen messen.

Wie führe ich einen A/B-Test durch?

Ein formelles A/B-Testprogramm erhöht die Rentabilität von Marketingkampagnen, indem es die wichtigsten Probleme identifiziert, die Optimierungsprozesse erfordern. A/B-Tests wandeln sich nun von einem unabhängigen, lebenslangen Thing-Vorgang zu einer besser organisierten und dauerhaften Aktivität, die immer noch innerhalb einer klar definierten CRO-Phase durchgeführt werden sollte.

Schritt 1: Recherchieren

Vor der Entwicklung eines AB-Testplans muss eine detaillierte Analyse der tatsächlichen Funktionsweise der Website durchgeführt werden. Sie müssten Daten über die Anzahl der Benutzer im Web sammeln, welche Seiten den meisten Stream antreiben, welche verschiedenen Seiten für die Konvertierung verwendet werden usw. Quantitative Website-Analyseanwendungen wie Google Analytics und Omniture können mit dem A/B-Test verwendet werden Werkzeug. Sie sehen diese Seiten, die am häufigsten verwendeten Seiten oder Seiten mit der höchsten Absprungrate. Dies sind die am häufigsten verwendeten.

Umfragen zur Website-Nutzung sind eine gängige Methode für fundiertere Analysen. Umfragen können das Website-Personal direkt mit dem Kunden verbinden und auch Probleme veranschaulichen, die aus den aggregierten Ergebnissen ignoriert werden können. Darüber hinaus können kontextbezogene Ansichten aus Methoden zum Sammeln von Besuchererfahrungsdaten abgeleitet werden, um Unterschiede in der Verbraucherreise zu identifizieren.

Schritt 2: Wählen Sie Ihre zu testenden Elemente aus

Sie können eine Vielzahl von Variablen finden, die Sie messen können, wenn Sie Ihre Webseiten und E-Mails optimieren. Aber um zu beurteilen, wie vorteilhaft eine Änderung ist, sollten Sie ihre Ausgabe von einer unabhängigen Variablen trennen und quantifizieren, sonst können Sie nicht sehen, welche Variable für die Leistungsverbesserungen verantwortlich war.

Für eine einzelne Webseite oder E-Mail können Sie mehr als ein Attribut testen, stellen Sie nur sicher, dass Sie es einzeln testen. Sehen Sie sich die verschiedenen Aspekte Ihrer Marketing-Tools und ihre zukünftigen Stil-, Formulierungs- und Schnittstellenalternativen an. Weitere Dinge, die Sie testen könnten, sind E-Mail-Betreffzeilen, Absendernamen und verschiedene Möglichkeiten zur Personalisierung Ihrer Adressen.

Schritt 3: Daten sammeln

Sie können nur Daten über das Besucherverhalten sammeln, indem Sie qualitative und quantitative Analysemethoden verwenden. Es liegt nun an Ihnen, diese Daten auszuwerten und zu verstehen. Analysieren, aussagekräftige Kommentare abgeben und dann Websites und Benutzerperspektiven zur Formulierung von datengestützten Hypothesen entwickeln, ist der perfekte Weg, um alle in diesem Bericht gesammelten Daten zu verwenden. Wenn eine Theorie vorbereitet ist, messen Sie sie an verschiedenen Kriterien, wie z. B. wie viel Vertrauen Sie gewinnen werden, wie einfach sie aufzustellen ist und so weiter.

Eine Testlösung A/B ermöglicht es Ihnen, bestimmte Theorien statistisch zu bestätigen, kann Ihnen aber selbst kein ausgefeiltes Verbraucherverständnis bieten. Es ist auch wichtig, das A/B-Testing mit Wissen zu ergänzen, das auf andere Weise bereitgestellt wird. Es gibt viele Informationsquellen, die Sie verwenden können, um dies besser zu verstehen.

• Heatmap und Sitzungsaufzeichnung : Diese Ansätze ermöglichen es Benutzern zu sehen, wie sie mit Elementen auf oder zwischen Websites kommunizieren.
• Kundenfeedback : Unternehmen bieten detaillierte Beiträge ihrer Verbraucher, wie z. B. auf der Website aufgeführte Meinungen oder Fragebögen für den Kundenservice. Kundenbefragungen oder Live-Chats können ihre Studie abrunden.
• Website-Analysedaten : Obwohl diese Daten das Benutzerverhalten nicht klären, können sie zu Konvertierungsproblemen führen, z. B. zur Identifizierung und Verringerung von Warenkorbabbrüchen. Sie können auch bestimmen, welche Seiten Sie zuerst ausprobieren können.
• Kundenbewertung : Obwohl durch die Stichprobengröße eingeschränkt, können Verbraucherbewertungen eine Vielzahl von Erkenntnissen beinhalten, die auf andere Weise nicht durch quantitative Techniken bereitgestellt werden können.

Schritt 4: Formulieren Sie eine Hypothese

Um Konvertierungsprobleme zu erkennen und das Nutzerverhalten aufzuklären, müssen die A/B-Tests zwei Informationen liefern. Dieser Rechercheprozess ist entscheidend und kann Ihnen helfen, klare Theorien zu entwickeln.

Ihre gebildeten Hypothesen sollen mit einem konkret identifizierten ursachenbezogenen Problem verknüpft und eine mögliche Lösung aufgezeigt werden. Das geschätzte Ergebnis, das sich speziell auf den zu testenden KPI bezieht, sollte ebenfalls angegeben werden. Vielleicht soll hier eine Problemstellung und eine Theorie vorgestellt werden.

Zum Beispiel :

Problemstellung: "Die Form der Bleiproduktion ist zu lang und verursacht unnötige Reibung."

Hypothese: „Wir werden die Anzahl der Leads maximieren, indem wir die Anzahl der Formularfelder von 30 auf 20 erhöhen.“

Schritt 5: Erstellen Sie Variationen

Der nächste Schritt sollte sein, basierend auf Ihrer Hypothese eine Variante zu konstruieren und diese mit der aktuellen Version im A/B-Test zu validieren. Ein Unterschied zwischen den Modifikationen, die Sie ausprobieren möchten, ist eine andere Version Ihrer neuen Version. Um zu sehen, welche gut passt, können Sie mehrere Varianten gegen die Steuerung ausprobieren. Erstellen Sie eine Modifikation basierend auf der Annahme, was aus Sicht der Benutzererfahrung erfolgreich sein könnte.

Möglicherweise müssen Sie die beiden Varianten zusammen durchführen, wenn Sie A/B-Tests durchführen, oder es bleibt Ihnen überlassen, die Leistung zu bewerten. Der einzige Unterschied in diesem Fall besteht darin, dass Sie Ihre Zeit testen, z. B. die besten Zeiten zum Versenden von E-Mails ermitteln. Dies ist ein großer Test, da der beste Zeitraum für die Abonnementverpflichtung stark davon abhängen wird, was Ihr Unternehmen anbietet und wer Ihre Abonnenten sind.

Schritt 6: Test ausführen

Wenn Sie die Testtypen und -methoden basierend auf den Anforderungen und Geschäftsprioritäten Ihres Standorts ausgewählt haben, starten Sie den Test und warten Sie die Zeit ab, die erforderlich ist, um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Beachten Sie, dass der Messprozess und die statistische Genauigkeit die endgültigen Ergebnisse bestimmen, unabhängig davon, welche Methode Sie verwenden. Der Zeitpunkt der Testkampagne ist beispielsweise eine solche Situation. Zeitpunkt und Dauer der Prüfung sind festzulegen.

Nachfolgend sind einige der gängigsten A/B-Testmethoden aufgeführt, die Sie für Ihre Website anwenden können.

Split-URL-Tests

Mehrere Versionen der Website, die auf verschiedenen URLs gehostet werden, werden über den Split-URL-Test getestet. Ihr Traffic auf Ihrer Website wird zwischen Regulierung und Differenz aufgeteilt und die Conversion-Zahlen werden für die zu ermittelnde Gewinnerausgabe berechnet. A/B-Tests können bevorzugt werden, wenn nur Frontend-Änderungen möglich sind, aber Split-URL-Tests werden bevorzugt, wenn größere Verbesserungen in der Architektur erforderlich sind und das ursprüngliche Website-Design nicht beeinträchtigt werden soll.

Mehrseitiges Testen

Multi-Page-Testing ist eine unkonventionelle Methode, mit der Verbesserungen bestimmter Elemente auf vielen Websites getestet werden können. Das Testen mehrerer Seiten ist auf zwei Arten möglich. Eines davon ist das mehrseitige Trichter-Testen, bei dem Sie entweder alle Seiten Ihres Verkaufstrichters nehmen und neue Kopien jedes Trichters erstellen können, wodurch Sie Ihren Verkaufs-Challenger-Trichter erstellen und ihn dann testen können. Das andere sind die klassischen mehrseitigen Tests, die sich durch wiederholte Elemente wie Sicherheitsplaketten, Testimonials usw. auf die Konversion auswirken können.

Multivariate Tests

Dies ist eine Technik, bei der viele Teile einer Webseite geändert und Variationen für alle Kombinationen erstellt werden. Beim multivariaten Testen testen Sie alle Varianten in einem einzigen Test. Mit dem multifunktionalen Test können Sie den Faktor identifizieren, der Ihre Conversion-Performance auf einer Website am stärksten beeinflusst. Es ist komplexer als A/B und eignet sich besser für erfahrene Vermarkter.

Statistische Tests

• Frequentistisches Testen : Der Frequentistische Ansatz bestimmt die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses dahingehend, wie oft ein bestimmtes Ereignis in einem breiten Bereich von Datenpunkten auftritt. Im Kontext der A/B-Testwelt werden Sie sehen, dass jeder, der die Frequenztechnik anwendet, mehr Beweise benötigt, um zu den richtigen Schlussfolgerungen zu gelangen. Das beschränkt Sie auf jeden A/B-Testversuch. Das schränkt Sie ein. Um genaue Rechercheergebnisse zu ziehen, beinhaltet der frequentistische Ansatz die Angabe der Länge Ihres A/B-Tests anhand der Stichprobengröße. Die Analysen basieren darauf, dass alle Experimente endlos repliziert werden können.

• Bayes'sche Tests : Die Bayes'sche Methode ist unterlegen. Es erlaubt Ihnen, das Ergebnis vor Abschluss der Auswertung zu interpretieren, indem Sie die Wahrscheinlichkeitsgesetze anwenden. Unter der Bayes'schen Statistik variiert die Wahrscheinlichkeit, wenn neues Wissen gewonnen wird, anstatt ein konstanter Wert zu werden. Der Bayes'sche Ansatz legt nahe, dass die Wahrscheinlichkeit von Variante A eine niedrigere Conversion-Rate im Vergleich zu Variante B oder Kontrolle hat, vorausgesetzt, Sie haben ausreichende Daten. Stellen Sie jedoch sicher, dass Sie das Konfidenzintervall richtig lesen.

Schritt 7: Analysieren Sie die Ergebnisse

Sie werden sehen, wie das Experiment fortschreitet, während es weitergeht. Sie sollten das Experiment an dieser Stelle beenden, wenn Sie frühzeitig erkennen, dass eine Variable ein sicherer Gewinner ist. Führen Sie die Experimente durch, um zu sehen, was für die angegebene Zeit passiert.

Beachten Sie, dass die Ergebnisse des Tests unregelmäßig sein können. Um eine genauere Antwort zu erhalten, wird das Verfahren besser für die gesamten zwei Wochen durchgeführt. Wenn die Auswertung abgeschlossen ist, bewerten Sie die Testergebnisse mit Messwerten wie prozentualer Anstieg, Konfidenzniveau, direkte und indirekte Auswirkungen auf andere Indikatoren usw. Wenn der Test funktioniert, verwenden Sie die Gewinnervariante, nachdem Sie diese Zahlen berücksichtigt haben. Wenn der Test nicht abgeschlossen ist, erhalten Sie Erkenntnisse daraus und verwenden Sie diese in zukünftigen sekundären Tests.

Einige Fehler, die Sie beim A/B-Testen vermeiden sollten

Mit den falschen Werkzeugen

Da A/B-Tests immer üblicher werden, sind mittlerweile viele kostengünstige Tools verfügbar und nicht alle dieser Tools sind gleich erfolgreich. Einige Tools verlangsamen die Website erheblich, während andere nicht eng mit qualitativen Tools integriert sind, die zur Datenverschlechterung beitragen. Das Testen von A/B mit solchen defekten Instrumenten gefährdet von vornherein die Effektivität Ihres Tests.

Testen des falschen Timings

Führen Sie für eine bestimmte Zeit A/B-Tests für Ihren Traffic und Ihre Ziele durch, bevor Sie statistisch signifikant sind. Der Test kann dazu führen, dass ein Test fehlschlägt oder zu lange oder zu kurze Zeit zu vernachlässigbaren Ergebnissen führt. Seit den ersten Tagen nach dem Probestart scheint eine Version Ihrer Website gewonnen worden zu sein, das bedeutet nicht, dass Sie diese vorzeitig abbrechen und einen Gewinner bekannt geben können. Es ist auch ein häufiger Fehler von Unternehmen, eine Kampagne zu lange fortzusetzen.

Ein weiterer häufiger Zeitfehler hängt mit dem nichtlinearen Vergleich verschiedener Zeiträume zusammen. Sie können Split-Test-Ergebnisse nicht zwischen einem Tag mit hohem Traffic und einem Tag mit geringem Traffic vergleichen. Wenn Sie ein E-Commerce-Händler sind, können Sie außerdem keine Split-Tests mit Feiertagsboomverkäufen und Einbruchssaisonergebnissen durchführen. In beiden Fällen vergleichen Sie nicht in allen Szenarien dasselbe mit demselben, sodass Sie keine konsistenten Ergebnisse erzielen. Die Alternative besteht darin, Ihren Test für vergleichbare Zeiten durchzuführen, damit Sie zuverlässig feststellen können, welche Änderungen sich verbessert haben.

Es ist auch notwendig, auf externe Variablen zu achten, die das Ergebnis Ihres Split-Tests beeinflussen könnten. Sie erhalten nicht den gewünschten Traffic oder die gewünschten Ergebnisse, wenn Sie lokal werben und der Strom aufgrund einer Naturkatastrophe ausfällt. Und ein an den Winter gebundenes Angebot hätte nicht die gleiche Wirkung wie der Sommer.

Unausgeglichener Verkehr

Sie müssen auch das richtige Verkehrsaufkommen sowie die richtige Testzeit haben. Im Allgemeinen müssen die Kampagnen mit genügend Teilnehmern getestet werden, um echte Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie eine stark frequentierte Website haben, können Sie Split-Tests aufgrund des kontinuierlichen Besucherstroms auf der Website problemlos durchführen. Sie werden etwas länger brauchen, wenn Sie eine Website mit wenig Verkehr oder sporadischen Besuchen haben. Es ist auch notwendig, den Verkehr auf die richtige Weise zu unterbrechen, damit Sie dies wirklich versuchen.

Verwendung einer ungültigen Hypothese

Beim A/B-Testing wird eine Hypothese aufgestellt, bevor ein Test durchgeführt wird. Es hängt von allen weiteren Schritten ab: Was sollte getan werden, warum sollte es geändert werden, was das beabsichtigte Ergebnis ist und so weiter. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Test folgt, nimmt ab, wenn Sie mit der falschen Hypothese fortfahren.

Beachten Sie, dass alle Elemente für eine gültige Annahme erforderlich sind: Datenbeobachtung, Erklärungsspekulation, eine Theorie, wie etwas behoben werden soll, und Ergebnisse in der Messung, nachdem eine Änderung vorgenommen wurde.

Split-Test zu viele Elemente

Es ist unmöglich, gemeinsam herauszufinden, welcher Faktor die Leistung oder den Misserfolg des Tests am meisten beeinflusst hat, wenn man so viele Elemente einer Website testet. Je mehr Komponenten überprüft werden, desto mehr Traffic auf der Website muss verwendet werden, um statistisch relevante Recherchen zu rechtfertigen. Daher sind Prioritätstests für effektive A/B-Tests wichtig.

Messung falscher Analyseergebnisse

Das Messen von Ergebnissen ist genauso wichtig wie das Messen, aber es ist eine Umgebung, in der Menschen teure A/B-Testfehler machen. Sie können sich weder auf Ihre Berichte verlassen, noch können Sie datengesteuerte Entscheidungen zu Ihrem Marketing treffen, wenn Sie die Leistung nicht korrekt berechnen. Eine der einfachsten Möglichkeiten, dies zu tun, besteht darin, sicherzustellen, dass Sie Google Analytics verwenden, um an Ihrem A/B-Forschungsansatz zu arbeiten.

A/B-Testbeispiel: E-Mail-Marketing

Beim E-Mail-Marketing geht es darum, die Öffnungs-, Klick- und Antwortgeschwindigkeiten zu optimieren und gleichzeitig so viel Anleitung und Umsatz für eine bestimmte E-Mail-Kampagne wie möglich zu schaffen. In unserer Zeit der überfüllten E-Mail-Postfächer können Ihre potenziellen Kunden Ihre E-Mails jedoch nicht öffnen, da sie so viele davon erhalten haben. Die Wahrheit ist, niemand sonst kann sich die ideale E-Mail-Kampagne Ihres Unternehmens vorstellen – das hängt von einer Vielzahl von Punkten ab, die wir später besprechen werden. Daher ist A/B-Testing der beste Weg, um die wirkungsvollsten E-Mails zu planen und zu schreiben.

Warum A/B-Tests im E-Mail-Marketing wichtig sind

Wie Sie sehen können, bringt E-Mail-Marketing durchschnittlich 40 US-Dollar pro ausgegebenem Dollar ein, ein Upgrade für Displays oder Bannerwerbung. Da E-Mail-Marketing ein wirtschaftlich vorteilhafter Bereich ist, wird die Durchführung von E-Mail-A/B-Tests mehr nützen als schaden.

Erstens können Sie Ihre Klick- und Öffnungsraten beschleunigen, indem Sie gemeinsame Trends und Verhaltensweisen identifizieren. Darüber hinaus werden die Conversions verbessert und Einnahmen generiert, indem der Trichter und die Verkehrsquellen untersucht werden, die entscheidend sind, um festzustellen, wie viele geöffnete Nachrichten tatsächlich zu Leads oder Verkäufen beigetragen haben. Sie erhalten eine detaillierte Bewertung des E-Mail-Marketing-ROI, ein positiver Start, um Conversions und Gewinne zu steigern. Das ist ein guter Anfang.

Nach ein paar definitiven Tests werden Ihre bevorstehenden E-Mail-Marketing-Bemühungen schnell erfolgreich sein. Sie werden große Unterscheidungsmerkmale entdecken. Mit A/B-Tests produzieren Sie E-Mails, die maßgeschneidert sind und zu Ihren Interessenten passen. Und um einen erfolgreichen A/B-Test durchzuführen, der Ihre E-Mail-Marketingkampagnen auf eine neue Ebene heben kann, benötigen Sie möglicherweise die Hilfe eines intelligenten und zugänglichen E-Mail-Marketing-Dienstleisters, wobei AVADA E-Mail-Marketing ein bekannter Name ist, der es wert ist, angenommen zu werden EIn Blick auf.

Was für A/B-Tests per E-Mail

Es gibt verschiedene Variablen, die Sie für Ihre E-Mail-Marketingkampagne A/B-testen können. Hier ist die Liste der gängigsten E-Mail-A/B-Testelemente, die Sie für Forschungszwecke berücksichtigen können:

• Betreff und Überschrift
• Bilder und Videos
• E-Mail-Design und -Layout
• Vorschautext
• Copywriting (Länge, Ton, Wortstellung etc.)
• CTAs
• Links und Schaltflächen
• Verschiedene Erfahrungsberichte

Beispiel: Ton

Der Ton Ihrer E-Mail-Kampagnen wirkt sich stark auf die Anzahl der Klicks aus, die Sie erhalten. Studien deuten darauf hin, dass Sie das Gehirn Ihrer Leser noch häufiger ansprechen, wenn Sie Ihrem Text positive Informationen hinzufügen, damit Sie Ihre Hauptpunkte schnell erfassen und die Lust steigern, auf die Artikel zu klicken und sie zu kaufen.

Schauen wir uns ein Beispiel von Campaign Monitor an. In Version A verwendeten sie eine pessimistische Sprache, um die „schlechte“ Realität des Beginns einer neuen Position zu unterstreichen. Um ein klares Gefühl der Negativität zu erzeugen und das Leseverhalten zu deaktivieren, haben sie gezielt Ausdrücke wie „Schwierigkeiten“, „kennen nicht viele Leute“ verwendet.

In der E-Mail-Version B hat Campaign Monitor jedoch bewusst optimistische Begriffe wie „aufregend“, „neue, intelligente Leute“ und „eine ganze Reihe neuer Tools lernen“ verwendet, um die E-Mail viel positiver klingen zu lassen. Der Test ergab, dass ihre E-Mail-Conversion-Rate mit positiven Wörtern um 22 Prozent gestiegen war. Wenn Sie also das nächste Mal eine Kopie Ihrer E-Mail-Marketingkampagnen schreiben, denken Sie über den Ton nach und prüfen Sie, ob ein positiver Ton einen negativen Ton übertreffen könnte.

Letzte Worte

A/B-Tests sind von unschätzbarem Wert, um die Conversion-Ergebnisse auf Ihrer Website zu steigern. A/B-Tests eliminieren viele der Risiken, die mit dem Betrieb von Optimierungssystemen verbunden sind, wenn sie mit maximalem Engagement und dem bereits vorhandenen Fachwissen durchgeführt werden. Es wird auch die Benutzererfahrung der Website dramatisch verbessern, indem alle schlechten Links entfernt und das Website-Update optimiert werden.