Die 10 besten A/B-Testtools zur Conversion-Optimierung

Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests sind ein Marketingexperiment, bei dem Sie Ihre Zielgruppe aufteilen, um verschiedene Variationen einer Kampagne zu testen und festzustellen, welche besser abschneidet .

Es handelt sich um eine Methode zur Validierung, dass jedes neue Design oder jede Änderung zu positiven Ergebnissen führt. A/B-Tests sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie die Entscheidungsfindung mit empirischen Beweisen untermauern und dadurch die Wahrscheinlichkeit erhöhen, höhere Konversionsraten zu erzielen – den Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Aktion ausführen. Diese Optimierung der Conversion-Kennzahlen ist entscheidend für die Rentabilität und das Wachstum eines Unternehmens. Darüber hinaus liefert es qualitative Daten, die dabei helfen können, die Gründe für bestimmte Benutzerverhaltensweisen zu verstehen und so die Tiefe der aus dem Testprozess gewonnenen Erkenntnisse zu verbessern.

Wie Optimizely, das auf die Optimierung des Kundenerlebnisses spezialisiert ist, in seinem Optimierungsglossar definiert: „Testen macht das Rätselraten bei der Website-Optimierung überflüssig und ermöglicht datengestützte Entscheidungen, die Geschäftsgespräche von „wir denken “ zu „wir wissen “ verlagern.“

Doch dieser Optimierungszauber kommt nicht von alleine. Hier kommen A/B-Testtools ins Spiel.

Wie werden A/B-Tests durchgeführt?

A/B-Tests werden in einem systematischen Prozess durchgeführt, der die Formulierung einer Hypothese, die Konfiguration der Varianten, die Durchführung des Tests und die Interpretation der Ergebnisse umfasst.

In diesen Phasen werden zwei Versionen einer Webseite oder App-Funktion erstellt, die normalerweise mit „A“ und „B“ gekennzeichnet sind. Jede Version weist eine Variation in Design, Inhalt oder Funktionalität auf. Der Traffic wird dann nach dem Zufallsprinzip auf diese Varianten geleitet und die Leistung jeder einzelnen Variante – normalerweise gemessen an der Conversion-Rate, der Klickrate oder einer anderen relevanten Metrik – wird analysiert. Die Version, die die andere übertrifft, weist auf das effektivere Design für Ihre Zielgruppe hin.

Um einen Split-Test durchzuführen, verwenden Sie das unten aufgeführte Sieben-Punkte-Framework:

1. Daten sammeln: Analysieren Sie stark frequentierte Bereiche und Seiten mit hohen Absprung- oder Drop-Off-Raten.
2. Ziele identifizieren: Bestimmen Sie die Kennzahlen zur Erfolgsmessung.
3. Generieren Sie Testhypothesen: Priorisieren Sie Ideen basierend auf erwarteten Auswirkungen und Implementierungsschwierigkeiten.
4. Erstellen Sie verschiedene Varianten: Verwenden Sie A/B-Testsoftware, um Änderungen an Ihrer Website oder App vorzunehmen.
5. Experiment durchführen: Besucher werden nach dem Zufallsprinzip der Kontrolle oder Variation zugewiesen.
6. Auf Testergebnisse warten: Erzielen Sie statistisch signifikante Ergebnisse.
7. Ergebnisse analysieren: Stellen Sie fest, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Versionen gibt.

Bevor Sie mit dem Testprozess beginnen, ist es wichtig, Ihre Route zu planen. Laut Anthony Brebion in seinem Artikel mit dem Titel „Bevor Sie mit A/B-Tests beginnen, definieren Sie Ihre Roadmap“ ist die Erstellung einer Test-Roadmap „unerlässlich, nicht nur für die klare Definition Ihrer Ziele, Prioritäten und Risiken, sondern auch für die Festlegung eines Zeitplans.“ Damit können Sie den Fortschritt Ihres Projekts verfolgen und alle Ihre Mitwirkenden auf dem Laufenden halten.“ Und das kann das Ergebnis erheblich beeinflussen.

Der Experimentierprozess wird durch High-End-Tools erleichtert, die es Unternehmen erleichtern, Tests durchzuführen, Daten zu sammeln, sie zu vergleichen und das Benutzerverhalten zu analysieren.

Was sind A/B-Testtools?

A/B-Testtools sind Softwarelösungen , die die Durchführung kontrollierter Experimente zum Vergleich verschiedener Versionen digitaler Inhalte erleichtern sollen . Diese Tools optimieren den Prozess der Variantenerstellung, der Aufteilung des Datenverkehrs, der Datenerfassung und der Ergebnisanalyse. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil von Strategien zur Conversion-Rate-Optimierung, da sie dabei helfen, die effektivsten Elemente zu identifizieren, die zu einer erhöhten Benutzereinbindung und erfolgreichen Conversions führen.

A/B-Testtools können verschiedene Test- und Trackingfunktionen bieten, darunter:

• Die Möglichkeit, Ergebnisse zu testen und zu analysieren, ohne dass Änderungen an der Website oder dem mobilen Erlebnis erforderlich sind
• Mustervergleich
• Echtzeittests ohne Latenz und Failover-Schutz

Abhängig von der Art Ihres Unternehmens und Ihren spezifischen Anforderungen sind bestimmte Tools möglicherweise besser geeignet als andere. Einige A/B-Testtools sind beispielsweise speziell für E-Commerce-Websites konzipiert, während andere sich auf die Optimierung mobiler Apps konzentrieren.

Während einige A/B-Testtools möglicherweise Programmierkenntnisse erfordern, bieten viele Softwareprogramme visuelle Editoren und No-Code-Lösungen an, sodass sie auch für Benutzer ohne Programmiererfahrung zugänglich sind. Das bedeutet, dass Sie auch dann, wenn Sie kein technisch versierter Profi sind, die Leistungsfähigkeit von A/B-Testtools nutzen können, um Ihre Website oder App zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Darüber hinaus kann der Preis dieser Werkzeuge stark variieren. Auch wenn es verlockend sein mag, sich für die günstigste Option zu entscheiden, ist es wichtig zu beachten, dass die Testergebnisse statistisch nicht signifikant sind. Suchen Sie daher nach Tools, die „entweder in gute qualitative und quantitative Forschungstools integriert sind oder hervorragende eigenständige Tools sind, sodass sie mehr als in der Lage sind, statistisch signifikante Ergebnisse zu liefern“, wie VWO, einer der Marktführer in diesem Bereich, in seinem rät Führung.

Auf welche Hauptfunktionen sollte man bei einem A/B-Testtool achten?

Bei einem A/B-Testtool sind acht Hauptmerkmale zu beachten: Benutzerfreundlichkeit, statistische Analysefunktionen, Targeting-Optionen, Berichterstellung, Integration mit anderen Tools, visuelle Bearbeitungsfunktionen, multivariate Tests sowie Support und Ressourcen.

Bei der Auswahl eines A/B-Testtools ist dessen Benutzerfreundlichkeit entscheidend. Ein Tool mit einer intuitiven Benutzeroberfläche ermöglicht es Benutzern, Tests unabhängig von ihrem technischen Fachwissen schnell einzurichten und auszuführen. Dadurch wird sichergestellt, dass auch Personen mit begrenzten technischen Kenntnissen die Software effektiv nutzen und ihre Websites, Apps oder Marketingkampagnen optimieren können.

Statistische Analysefunktionen sind von entscheidender Bedeutung, da sie eine solide Grundlage für die Entscheidungsfindung bieten. Das Tool sollte über robuste statistische Algorithmen verfügen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Testergebnisse sicherzustellen.

Targeting-Optionen ermöglichen spezifischere und gezieltere Tests. Die Möglichkeit, Ihre Zielgruppe zu segmentieren und bestimmte Benutzergruppen anzusprechen, kann zu aufschlussreicheren und umsetzbareren Ergebnissen führen.

Die Berichterstattung ist ein weiteres wichtiges Merkmal. Das Tool sollte klare, detaillierte und leicht verständliche Berichte liefern, die einen umfassenden Überblick über die Testergebnisse bieten.

Für einen reibungslosen und effizienten Arbeitsablauf ist die Integration mit anderen Tools erforderlich. Das Testtool sollte sich nahtlos in Ihre vorhandenen Marketing-, Analyse- und Datentools integrieren lassen.

Visuelle Bearbeitungsfunktionen erleichtern den Testprozess erheblich, insbesondere für Benutzer ohne Programmiererfahrung. Mit dieser Funktion können Sie Änderungen an Ihrer Website oder App visuell vornehmen, ohne den Code zu ändern.

Mit multivariaten Tests können Sie mehrere Variablen gleichzeitig testen. Dies kann einen umfassenderen Überblick darüber liefern, wie verschiedene Elemente interagieren und das Benutzerverhalten beeinflussen.

Schließlich sind Unterstützung und Ressourcen unerlässlich. Das Tool sollte umfassende Dokumentation, Tutorials und Kundensupport bieten, damit Sie Ihre Testbemühungen optimal nutzen können.

Mit der richtigen Kombination von Funktionen kann eine Testplattform die Optimierung Ihrer Website und die Wirksamkeit Ihrer Marketingkampagne erheblich verbessern.

Welche A/B-Testtools gelten als Branchenführer?

Mehrere A/B-Testtools haben sich aufgrund ihrer umfassenden Funktionen, benutzerfreundlichen Schnittstellen und bewährten Ergebnisse einen Ruf als Branchenführer erworben. Zu den 10 Top-Anwärtern gehören:

1. Landingi
2. Ladendiebstahl
3. Google Firebase
4. Mailchimp
5. Optimiert
6. VWO
7. Adobe Target
8. AB Lecker
9. Dynamischer Ertrag
10. Verrücktes Ei

Die Auswahl eines A/B-Testing-Tools hängt in erster Linie von Ihren Anforderungen und Zielen ab. Durch die Bewertung der Funktionen, Preise und Supportressourcen dieser branchenführenden Tools können Sie eine fundierte Entscheidung treffen und die beste Lösung für Ihre Conversion-Rate-Optimierung auswählen.

Schauen wir uns diese 10 Lösungen genauer an und erkunden ihre Funktionen im Detail.

1. Bestes A/B-Tool für Landing Pages: Landingi

Das beste A/B-Tool für Landingpages ist Landingi . Es zeichnet sich in diesem Bereich durch seine benutzerfreundliche Oberfläche und spezielle Funktionen aus, die es Vermarktern ermöglichen, schnell verschiedene Landingpage-Designs zu erstellen und zu testen, um höhere Konversionsraten zu erzielen.

Wenn es um die Optimierung von Landingpages geht, bietet Landingi:

• intuitives Tool für multivariate Tests
• Pixelgenauer Landingpage-Builder
• schnelle Duplizierungs- und Änderungsmöglichkeiten
• AI Assistant (KI-gestütztes Tool für Text, SEO und Bildbearbeitung)
• EventTracker für In-App-Datenanalyse
• dynamischer Text
• Kampagnenplaner

Darüber hinaus bietet die benutzerfreundliche Oberfläche von Landingi eine Reihe von Funktionen, die das Erstellen und Veröffentlichen von Landingpages erleichtern:

• Visueller Editor
• Über 400 vorgefertigte, anpassbare Vorlagen
• mobilfreundliche Designoptionen
• Anpassung ohne Programmierkenntnisse
• Über 170 Integrationen
• professionelle menschliche Unterstützung
• umfassende Wissensbasis

Die Preisoptionen von Landingi erfüllen unterschiedliche Anforderungen. Der kostenlose Plan ist die erste Option, die es Ihnen ermöglicht, eine Landingpage kostenlos zu veröffentlichen. Wenn Sie mehr Seiten veröffentlichen und A/B-Tests durchführen möchten, sollten Sie ein Upgrade auf den Lite-Plan in Betracht ziehen, der bei 29 $ pro Monat oder 290 $ pro Jahr beginnt. Der Professional-Plan ist für 49 US-Dollar pro Monat erhältlich und umfasst 50.000 Besuche pro Monat und 10 benutzerdefinierte Domains. Der Agenturplan kostet 149 US-Dollar pro Monat und bietet 50.000 Besuche pro Monat, 20 benutzerdefinierte Domains, Audit-Log-Datensätze und unbegrenzte Unterkonten. Die Enterprise-Lösung ist die umfassendste und kostet 1.000 US-Dollar pro Monat. Alle Pläne beinhalten unbegrenzte Konvertierungen und sind voll ausgestattet, sodass Sie unabhängig vom gewählten Abonnement alle Optimierungsoptionen, einschließlich A/B-Tests, nutzen können.

Wenn Sie nach A/B-Testtools suchen, die speziell für die Optimierung von Landingpages entwickelt wurden, sollte Landingi ganz oben auf Ihrer Liste stehen, da es sich um einen Builder handelt, der sich auf solche Websites spezialisiert hat.

2. Bestes A/B-Tool für E-Commerce-Websites: Shoplift

Das beste A/B-Tool für E-Commerce ist Shoplift . Es lässt sich direkt in E-Commerce-Plattformen integrieren und ermöglicht es Online-Händlern, verschiedene Elemente ihrer Produktseiten oder ihres Checkout-Prozesses einfach zu ändern und zu testen. Dies kann zu erheblichen Verbesserungen der Warenkorbabbruchraten und der gesamten Verkaufsumsätze führen.

Shoplift bietet:

• Integration mit Shopify-Vorlagen
• Testempfehlungen
• Lift Assist zur Vorlagenverbesserung
• Erweiterte Segmentierung und Berichterstattung

Shoplift bietet ein maßgeschneidertes Preismodell, das Shopify-Shops dabei unterstützt, ihre Bemühungen zur Conversion-Optimierung zu verbessern. Der Starter-Plan beginnt bei 149 US-Dollar pro Monat, richtet sich an Geschäfte mit bis zu 50.000 Besuchern und beinhaltet unbegrenzte A/B-Tests. Für Geschäfte, die ihren Werbe-ROI maximieren möchten, ist der Growth-Plan für 299 US-Dollar pro Monat erhältlich, der Platz für bis zu 100.000 Besucher bietet und außerdem unbegrenzte Tests bietet. Der Scale-Plan mit einem Preis von 499 US-Dollar pro Monat ist ideal für wachstumsstarke Unternehmen, da er Sitzungsbeschränkungen aufhebt und neben der unbegrenzten Testfunktion einen dedizierten Vertreter bereitstellt.

Alle Pläne zielen darauf ab, E-Commerce-Websites mit den Tools auszustatten, die für detaillierte A/B-Tests erforderlich sind, einem zentralen Bestandteil der Conversion-Rate-Optimierung.

3. Bestes A/B-Tool für mobile Apps: Google Firebase

Das beste A/B-Tool für mobile Apps ist Google Firebase . Es bietet einen vollständigen Satz an Tools, die A/B-Tests sowie Analysen, Absturzberichte und Funktionen zur Benutzereinbindung ermöglichen. Der A/B-Testdienst ist nahtlos in andere Firebase-Funktionen integriert und bietet ein umfassendes Verständnis der Leistung und des Benutzerverhaltens einer App.

Firebase A/B Testing bietet die folgenden Funktionen:

• Aufteilung der Benutzer in verschiedene Gruppen
• Bereitstellung maßgeschneiderter Versionen der App für jede Gruppe
• Messung der Wirkung von Modifikationen
• dynamische Seitenplatzierungen
• Integration mit Remote Config

Die Preise für Google Firebase beginnen mit einem kostenlosen Spark-Plan, der eine Reihe von Produkten wie A/B-Tests, Analysen und Cloud-Messaging umfasst. Für umfangreichere Anforderungen basiert der Blaze-Plan auf einem Pay-as-you-go- Modell, bei dem Sie nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie nutzen, wobei bestimmte kostenlose Zulagen im Spark-Plan enthalten sind.

Diese flexible Preisgestaltung stellt sicher, dass Sie unabhängig davon, ob Sie gerade erst anfangen oder expandieren, Zugriff auf die leistungsstarken Funktionen von Firebase zur Optimierung der Benutzererfahrung und Konversionsraten haben, einschließlich A/B-Testfunktionen, ohne Vorabkosten. Wenn Sie auf der Suche nach einer umfassenden Suite für die App-Entwicklung mit Schwerpunkt auf Wachstum und Conversion-Optimierung sind, bietet Google Firebase eine überzeugende, kostengünstige Lösung.

4. Bestes A/B-Tool für E-Mail-Kampagnen: Mailchimp

Das beste A/B-Tool für E-Mail-Kampagnen ist Mailchimp . Mailchimp ist für seine Benutzerfreundlichkeit und seinen benutzerfreundlichen Ansatz bekannt und ermöglicht es Vermarktern, verschiedene Betreffzeilen, E-Mail-Inhalte und Sendezeiten zu testen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Vermarkter, die ihre Öffnungsraten, Klickraten und letztendlich die Konversionen durch E-Mail-Marketing-Bemühungen verbessern möchten.

Mailchimp bietet A/B-Testfunktionen für:

• Betreffzeilen
• Inhalt
• aus Namen
• Versandzeiten in E-Mail-Kampagnen
• Multivariate Newsletter-Tests

Mailchimp startet mit einem kostenlosen Plan, der bis zu 1.000 E-Mail-Versendungen pro Monat unterstützt, was ideal für neue Unternehmen ist, die E-Mail-Marketing erkunden. Für diejenigen, die ihre Reichweite vergrößern und ihre Kampagnen verfeinern möchten, gibt es den Essentials-Plan ab 13 US-Dollar pro Monat, der bis zu 5.000 E-Mail-Versendungen bietet. Der Standardplan beginnt bei 20 US-Dollar pro Monat und bietet erweiterte Funktionen wie multivariate Tests, vergleichende Berichte und erweiterte Segmentierung, die für die Optimierung der Conversion-Rate von entscheidender Bedeutung sind. Für groß angelegte Operationen beginnt der Premium-Plan bei 350 US-Dollar pro Monat und bietet unbegrenzte Benutzer und unbegrenzte Zielgruppen.

Alle kostenpflichtigen Pläne beinhalten A/B-Testfunktionen, die sicherstellen, dass jede E-Mail-Kampagne für die höchsten Konversionsraten optimiert werden kann, was Mailchimp zu einem starken Konkurrenten für diejenigen macht, die sich auf die Optimierung der Konversionsraten durch E-Mail-Marketing konzentrieren.

5. Bestes A/B-Tool zur User Experience (UX)-Optimierung: Optimizely

Das beste A/B-Tool zur Optimierung der Benutzererfahrung (UX) ist Optimizely . Es ermöglicht umfangreiche Tests, die über einfache A/B-Vergleiche hinausgehen, einschließlich multivariater Tests und Personalisierung. Dadurch können UX-Designer und Vermarkter tiefer in das Nutzerverhalten und die Präferenzen eintauchen, was zu einem verfeinerten Nutzererlebnis führt, das die Konversionsraten steigern kann.

Optimizely bietet zahlreiche Funktionen zum Ausführen von Variationstests, wie zum Beispiel:

• No-Flicker-Snippet-Implementierung
• gemeinsames Experimentieren
• Design-Tools
• mehrseitige und multivariate Tests
• zügige Ausführung
• Präzise Zielgruppenansprache
• statistische Analyse

Optimizely hat den Preis seines Experiment-Produkts nicht bekannt gegeben. Stattdessen legen sie Wert auf einen maßgeschneiderten Ansatz und geben an, dass sie es vorziehen, die spezifischen Bedürfnisse eines Kunden zu verstehen, um maßgeschneiderte Preise anbieten zu können. Dieser Ansatz legt nahe, dass sich Optimizely darauf konzentriert, personalisierte Lösungen anzubieten, die eng an den individuellen Anforderungen jedes Unternehmens ausgerichtet sind und sicherstellt, dass Funktionen wie A/B-Tests und Conversion-Optimierung auf den Umfang und Umfang des jeweiligen Projekts abgestimmt sind.

Wenn Sie nach einer A/B-Testplattform suchen, die personalisierte Lösungen zur Optimierung des Kundenerlebnisses bietet, ist das Preismodell von Optimizely darauf ausgelegt, unterschiedliche Geschäftsanforderungen zu erfüllen, von kleinen Experimenten bis hin zu Bereitstellungen auf großer Unternehmensebene.

6. Bestes A/B-Tool für kleine Unternehmen: VWO

Das beste A/B-Tool für kleine Unternehmen ist VWO . Es wird wegen seiner Ausgewogenheit von Kraft und Einfachheit bevorzugt. Es bietet einen visuellen Editor zum Erstellen von Tests ohne Programmieraufwand und macht ihn so für Kleinunternehmer zugänglich, die möglicherweise nicht über technisches Fachwissen verfügen. Darüber hinaus bietet VWO klare Einblicke und Anleitungen zur Verbesserung der Konversionsraten, was für wachsende Unternehmen von unschätzbarem Wert ist.

Die Testfunktionen von VWO sind über verschiedene Pläne hinweg strukturiert. Hier sind einige der wichtigsten verfügbaren Optionen:

• A/B-Tests
• Multivariate Tests (MVT)
• geteilte URL, mobile App und serverseitige Tests
• Heatmaps
• Conversion-Tracking
• Segmentierung
• Kampagnenplanung

VWO bietet verschiedene Preisstufen an, die auf unterschiedliche Benutzerbedürfnisse zugeschnitten sind. Der kostenlose Einstiegsplan, auch Starter- Plan genannt, ist für kleine Unternehmen konzipiert und bietet wesentliche Funktionen zur Conversion-Optimierung. Für diejenigen, die erweiterte Funktionen wie multivariate Tests und Full-Stack-Experimente benötigen, bietet VWO umfassendere Pläne an: Growth, Pro und Enterprise. Die Kosten beginnen bei 339 US-Dollar pro Monat, abhängig von der Anzahl der getesteten einzelnen monatlichen Besucher. Die komplexeste Lösung kostet bis zu 9.806 US-Dollar .

7. Bestes A/B-Tool für große Unternehmen: Adobe Target

Das beste A/B-Tool für große Unternehmen ist Adobe Target . Es bietet eine robuste Testumgebung, die den Umfang und die Komplexität großer Unternehmensabläufe bewältigen kann. Mit seinen KI-gestützten Personalisierungsfunktionen und der Integration in die Marketing-Tools von Adobe ist es ein leistungsstarker Aktivposten für Konvertierungsoptimierungsbemühungen auf Unternehmensebene.

Zu den wichtigsten Funktionen von Adobe Target gehören:

• KI-gestützte Automatisierungsfunktionen
• Echtzeitoptimierung über Plattformen hinweg
• multivariate Tests und mehrarmige Banditentests
• umfassende Optimierung
• Personalisierungs-Engine
• Unternehmensführung

Adobe Target bietet ein individuelles Preismodell , das auf die individuellen Bedürfnisse jedes Unternehmens zugeschnitten ist und den Schwerpunkt auf Softwarelösungen der Enterprise-Klasse legt. Obwohl es keinen kostenlosen Standardplan gibt, wird die Preisgestaltung von Adobe Target von Faktoren wie Produktoptionen, der Menge an digitalen Angeboten und den Möglichkeiten der Omnichannel-Bereitstellung beeinflusst. Dies bedeutet, dass Adobe Target unabhängig davon, ob Sie ein kleines Unternehmen oder ein großes Unternehmen gründen, eine personalisierte Lösung bereitstellen kann, wobei die Kosten den Umfang und die Komplexität Ihrer Test- und Personalisierungsanforderungen widerspiegeln.

Wenn Sie auf der Suche nach einer A/B-Testplattform sind, die Personalisierung und Optimierung auf Unternehmensebene bietet, stellt die maßgeschneiderte Preisgestaltung von Adobe Target sicher, dass Sie eine Lösung erhalten, die genau zu Ihrer Marke passt und die Möglichkeit bietet, unbegrenzt A/B-Tests durchzuführen und zu nutzen alle Optimierungsmöglichkeiten für Ihre Kampagnen.

8. Bestes A/B-Tool mit KI-Funktionen: AB Tasty

Das beste A/B-Tool mit KI-Funktionen ist AB Tasty . Seine prädiktiven Algorithmen können den Optimierungsprozess automatisieren und so die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse in großem Maßstab erleichtern. Dies kann zu erheblichen Verbesserungen der Konversionsraten führen, da die Erlebnisse auf die individuellen Benutzerpräferenzen zugeschnitten sind.

Zu den Funktionen und KI-Fähigkeiten von AB Tasty gehören:

• Vorhersagetests
• dynamische Zuteilung des Verkehrs
• KI-basiertes Targeting
• Stat Engine (Bayes'sche Statistik)
• WYSIWYG-Editor
• Segmentaufbau und erweiterte Kampagnen-Trigger
• dynamische Widgets (automatische Bildoptimierung, Social Proof und Dringlichkeitsnachrichten)

AB Tasty bietet ein individuelles, angebotsbasiertes Modell anstelle von festen Preisstufen. Dieser personalisierte Ansatz ermöglicht es Unternehmen, auf eine Reihe von Funktionen zum Experimentieren und zur Personalisierung zuzugreifen, die auf ihre individuellen Traffic- und Conversion-Optimierungsziele zugeschnitten sind. Wenn Ihr Unternehmen eine flexible und skalierbare A/B-Testlösung benötigt, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten werden kann, ist AB Tasty aufgrund seines Preis- und Funktionszugriffsansatzes eine gute Wahl für alle, die ihre Online-Leistung deutlich verbessern möchten .

9. Bestes A/B-Tool für Mehrkanaltests: Dynamic Yield

Das beste A/B-Tool für Mehrkanaltests ist Dynamic Yield . Es ermöglicht Unternehmen, Tests über verschiedene Kanäle hinweg durchzuführen, darunter Web, Mobilgeräte und E-Mail. Dieser Multi-Channel-Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen über alle Benutzerkontaktpunkte hinweg ein konsistentes und optimiertes Erlebnis bieten können, was für die Aufrechterhaltung des Engagements und die Verbesserung der Konversionsraten von entscheidender Bedeutung ist.

Dynamic Yield bietet die folgenden Funktionen für Mehrkanaltests:

• Mehrkanal-A/B/n-Tests
• Reiseoptimierung
• KI-gesteuerte Umsatzoptimierung und vorausschauendes Targeting
• agile statistische Engine
• einheitliches client- und serverseitiges Testen
• automatische Verkehrszuteilung
• WYSIWYG-Editor
• Analyse und Berichterstattung

Um Preisinformationen zu erhalten, wenden Sie sich direkt über deren Website oder Vertriebsmitarbeiter an Dynamic Yield. Sie bieten eine Reihe von Preisplänen an, die auf verschiedene Arten von Kunden zugeschnitten sind , von kleineren Unternehmen bis hin zu großen Unternehmen, und können Faktoren wie die Anzahl der Benutzer, das Verkehrsaufkommen, den Grad des Supports und den Zugriff auf erweiterte Funktionen berücksichtigen.

10. Bestes A/B-Tool für Reporting und Analysen: Crazy Egg

Das beste A/B-Tool für Reporting und Analysen ist Crazy Egg . Seine Heatmaps, Scrollmaps und Konfetti-Berichte bieten tiefe Einblicke in die Art und Weise, wie Benutzer mit einer Website interagieren. Diese visuellen Daten helfen Unternehmen, das Nutzerverhalten zu verstehen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, worauf sie ihre Optimierungsbemühungen konzentrieren müssen, um die größte Wirkung auf die Konversionsraten zu erzielen.

Crazy Egg bietet eine Vielzahl von Funktionen und A/B-Testoptionen, die Sie zur Verbesserung Ihrer Website nutzen können. Diese beinhalten:

• unbegrenzte A/B-Tests
• Heatmaps
• Konfetti (Verfolgung des Traffics von Werbekampagnen) und Overlay (Analyse des Klickverhaltens)
• scrollmap
• Analyse von Schnappschüssen, Aufzeichnungen, Umfragen und CTAs
• Zielverfolgung

Die Preise von Crazy Egg beginnen bei 29 $/Monat für den Basic-Plan und bieten 30.000 nachverfolgte Seitenaufrufe, 25 Snapshots und unbegrenzte A/B-Tests, geeignet für Unternehmen, die mit der Conversion-Optimierung beginnen. Mit der Skalierung steigern die Standard-, Plus- und Pro-Pläne die Seitenaufrufe und Snapshots. Die Preise liegen bei 49 $ , 99 $ bzw. 249 $ pro Monat, alle inklusive einer 30-tägigen kostenlosen Testversion. Für maßgeschneiderte Anforderungen bietet der Enterprise-Plan maßgeschneiderte Lösungen. Alle Pläne sind für umfassende A/B-Tests und -Optimierung konzipiert.

Wenn Ihr Fokus auf detaillierten Besuchereinblicken und der Optimierung von Konversionsraten durch A/B-Tests liegt, bieten die Tools und skalierbaren Pläne von Crazy Egg eine robuste Lösung für Unternehmen jeder Größe.

Welche verschiedenen Arten von Tests können mit diesen Tools durchgeführt werden?

Abgesehen von den Standard-A/B-Tests können diese Tools Split-URL-Tests erleichtern, bei denen verschiedene Versionen einer Seite unter verschiedenen URLs gehostet werden; multivariate Tests, die die Leistung verschiedener Kombinationen von Seitenelementen analysieren; und Mehrseiten- oder Trichtertests, die die Reise eines Benutzers durch eine Reihe von Seiten bewerten.

Welches A/B-Testtool gilt als das benutzerfreundlichste für Anfänger?

Die benutzerfreundlichsten A/B-Testtools für Anfänger sind VWO und Landingi. Beide Plattformen zeichnen sich durch eine intuitive Benutzeroberfläche und eine benutzerfreundliche Navigation aus. Sie bieten Unterstützung durch technische Experten, einen Blog mit informativen Artikeln und Updates, Erfolgsgeschichten, ein Hilfecenter, E-Books und Webinare und stellen sicher, dass Benutzer die Unterstützung und Informationen erhalten, die sie benötigen, um das Beste aus ihren A/B-Testbemühungen herauszuholen .

Sind Vorkenntnisse in der Programmierung erforderlich, um A/B-Testtools verwenden zu können?

Nein, für die Verwendung von A/B-Testtools sind keine Vorkenntnisse im Programmieren erforderlich. Während für einige A/B-Testsoftware möglicherweise Programmierkenntnisse erforderlich sind, bieten viele Tools einen visuellen Editor und Lösungen ohne Code, sodass sie auch für Benutzer ohne Programmiererfahrung zugänglich sind. Das bedeutet, dass Sie auch dann, wenn Sie kein technisch versierter Profi sind, die Leistungsfähigkeit von A/B-Testtools nutzen können, um Ihre Website oder App zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Tools wie Adobe Target, Landingi und Mailchimp erfordern beispielsweise keine Programmierkenntnisse für A/B-Tests.

Gibt es bestimmte Kampagnenziele, die mit A/B-Tests nicht effektiv gemessen werden können?

Ja, Kampagnenziele, die mit A/B-Tests nicht effektiv gemessen werden können, sind nicht direkt messbar oder unmittelbar, wie zum Beispiel der langfristige Markenaufbau oder der Customer Lifetime Value. Diese Ziele erfordern häufig andere Marketingforschungs- und Analysetechniken.

Auf welche Weise liefern A/B-Testtools Erkenntnisse, die als Grundlage für Anpassungen der Kampagnenstrategie dienen?

A/B-Testtools liefern Erkenntnisse, die als Grundlage für Anpassungen der Kampagnenstrategie dienen, indem sie Benutzerinteraktionen und Reaktionen auf verschiedene Kampagnenvariablen analysieren. Dieses datengesteuerte Feedback vermittelt Vermarktern Erkenntnisse darüber, welche Änderungen bei den Benutzern Anklang finden, und ermöglicht so Anpassungen zur Optimierung der Kampagnenleistung.

Wie gehen A/B-Testtools mit der Privatsphäre der Benutzer um, insbesondere im Hinblick auf Vorschriften wie die DSGVO?

A/B-Testtools sind so konzipiert, dass sie Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO entsprechen, indem sie Funktionen wie Einwilligungsverwaltung, Datenanonymisierung und sichere Datenverarbeitung integrieren. Sie stellen sicher, dass mit den Nutzerdaten verantwortungsvoll und unter Wahrung der Privatsphäre der Nutzer umgegangen wird.

Wie schreibt man einen A/B-Testbericht?

Um einen A/B-Testbericht zu schreiben, muss man die Ziele, Hypothesen, Methoden, Ergebnisse und umsetzbaren Empfehlungen effektiv präsentieren. Der Bericht sollte klar und prägnant sein, damit die Beteiligten die Ergebnisse verstehen und fundierte Entscheidungen treffen können.

Wie stellen A/B-Testtools die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Testergebnisse sicher?

Um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, verwenden A/B-Testtools statistische Algorithmen, um die Signifikanz der Ergebnisse zu bestimmen. Sie bieten außerdem Kontrollen zum Herausfiltern von Anomalien und stellen sicher, dass die Daten das echte Benutzerverhalten widerspiegeln.