Wie arbeitet man mit A/B-Testing-Tools für den Optimierungserfolg? Die 6 wichtigsten Faktoren erklärt

Die Investition in das richtige A/B-Testing-Tool für Ihr Unternehmen ist nur der erste Schritt. Die wahre Magie liegt in Ihren Prozessen und Ihrer Strategie.

Doch welche Prozesse und Strategien positionieren Ihr Optimierungsprogramm für bestmögliche Ergebnisse?

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen 6 Möglichkeiten, wie Sie Ihr A/B-Testing-Tool so hart wie möglich für sich arbeiten lassen und den höchsten ROI erzielen können .

Aber bevor wir beginnen, gibt es einige wichtige Aspekte, die Sie bei der Verwendung von A/B-Testing-Tools beachten sollten. Diese Aspekte haben zu tun mit:

1. Die Grenzen der Werkzeuge
2. Die Grenzen des Anbieterteams hinter dem Tool und
3. Die Grenzen Ihrer eigenen Optimierungsprozesse und -kultur, die der erfolgreichen Nutzung der A/B-Testplattformen Probleme bereiten können.

Lassen Sie uns nun in diese 6 Möglichkeiten eintauchen, um maximale Vorteile zu erzielen:

1. Beginnen Sie mit Bildung (überspringen Sie dies nicht)

Hier investieren Sie in die Menschen, die die Tools verwenden. Denn, ob kostenlos oder kostenpflichtig, die Gewinne aus Ihrem A/B-Testing-Tool sind nur so gut wie die Hände, die es führen.

Eine A/B-Testing-Software in den Händen eines Anfänger-Testers ist nicht dasselbe wie dieselbe Software in den Händen eines Experten.

Ace-Optimierer Simar Gujral von OptiPhoenix versteht das. Er führt Tool-Schulungen für neue Mitarbeiter durch, geht aber über die „Verwendung eines A/B-Test-Tools“ hinaus und betont Prozessschulungen und Strategien.

Jonny Longden von Journey Further sagt, dass 80 % Ihrer Investition in Menschen und 20 % in Technologie fließen sollten:

Ihr erster Schritt, um maximale ROI-Vorteile aus der Optimierung zu ziehen, besteht also darin, sich und Ihr Team über die richtigen A/B-Testprozesse und -strategien zu informieren .

Sie können mit dem CRO- und A/B-Testprogramm von CXL beginnen. Als Convert-Kunde erhalten Sie sogar Zugang zu diesem CXL-Schulungsprogramm.

Training bereitet einen Tester darauf vor:

• Überlegen Sie sich großartige Hypothesen, die Sie testen können
• Priorisieren Sie zuerst das Testen von Bereichen mit hoher Belastung
• Lesen Sie die Daten richtig und extrahieren Sie wertvolle Insights
• Finden Sie Testideen
• Testen Sie die richtigen Dinge

… und mehr.

Es ist die Grundlage dafür, was an leistungsstarken A/B-Tests richtig ist. Da…

Das Tool ist nur so gut wie die Hypothese

Seien wir ehrlich: Ihr Tool wird nur Ihren Anweisungen entsprechen.

Und wenn Ihre Gebote auf schwachen Hypothesen beruhen, werden Ihnen A/B-Tests nicht die gewünschten Ergebnisse liefern.

Es gibt Möglichkeiten, eine großartige Hypothese zu erstellen, aber das ist nur möglich, wenn sie aus soliden Daten erstellt werden. Dabei geht es nicht nur um das Sammeln von Daten, sondern auch um deren Verarbeitung und Interpretation. Die Einstellung zur Datenanalyse, die Ihrer Hypothese zugrunde liegt, sollte also die des Unternehmenswachstums sein.

Verwenden Sie Ihre Daten, um Probleme in Ihrem Produkt oder Unternehmen zu finden und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken. Das ist, wo man anfangen soll.

Dies ist auch ein pädagogisches Sprungbrett für zukünftige Hypothesen. Das Lernen aus Tests erhellt neue Erkenntnisse darüber, was funktioniert und was nicht. Der häufigste Fehler ist hier, einen nicht bestandenen Test als Misserfolg anzusehen.

All diese Experimente helfen Ihnen, Ihre Strategien besser zu durchschauen – um eine falsche Abzweigung zu vermeiden oder mit dem fortzufahren, was funktioniert – in jedem Fall verwenden Sie Ihr Werkzeug richtig.

Die beste Hypothese kann ohne ordnungsgemäße Ausführung entgleisen

Selbst wenn Ihre Hypothese auf den Punkt kommt, können Sie ohne die richtige Ausführung möglicherweise nicht das Beste daraus machen.

Dies kann mehrere Gründe haben.

Zum Beispiel könnten Sie sein

• Die Tests laufen zu lange
• Die Tests laufen nicht lange genug
• Es werden zu viele Tests gleichzeitig ausgeführt
• Testen zum falschen Zeitpunkt, bzw
• Richten Sie den Test falsch ein.

Ein wesentlicher Faktor für die Probleme hier ist das Fehlen eines oder mehrerer der folgenden drei Dinge:

• Die richtige Einstellung und Taktik zum Experimentieren
• Hochwertiges technisches und theoretisches Know-how
• Ausreichendes Verständnis, um das Tool zu verwenden.

Für die ersten beiden decken eine erstklassige Ausbildung und praktische Erfahrung ab. Für letzteres schuldet Ihnen Ihr A/B-Testing-Tool eine Onboarding-Sitzung, die alle Missverständnisse beseitigt, die nur für Ihren Anwendungsfall gelten.

Hier bei Convert haben wir eine starke Korrelation zwischen Kunden festgestellt, die über eine solide technische Ausbildung verfügen und eine Werkzeugschulung bei unseren Experten suchen, und der Chance, einen Mehrwert aus unserer App zu ziehen.

Stellen Sie sicher, dass das Ihnen bereitgestellte App-Onboarding benutzerzentriert und nicht funktionszentriert ist . Sie möchten einen Anbieter, der bei der Gestaltung des Onboardings die folgenden Faktoren berücksichtigt hat:

1. Der Kernwert, den Sie von dem Tool erwarten
2. Die Schritte, die Sie unternehmen müssen, um diesen Kernwert zu erfahren
3. Die Reibung, die Sie auf dem Weg erleben
4. Ihre Benutzerfreundlichkeit.

Und wenn es an der Zeit ist, Ihre erfolgreichen Experimente zum Leben zu erwecken, kann es sein, dass sie in der Entwicklungswarteschlange hängen bleiben. Vielleicht gibt es keinen engagierten Entwickler im Optimierungsteam oder das Hauptwebentwicklungsteam ist mit „größeren“ Projekten beschäftigt.

Aber diese kleinen Änderungen können große Auswirkungen haben – und Sie haben es auch bewiesen –, also verdienen sie die gleiche Aufmerksamkeit von Entwicklern. Teilen Sie Ihre Produktentwicklungswarteschlange auf, damit kleinen Korrekturen die gleiche Aufmerksamkeit geschenkt wird wie großen und dringenden Aufgaben.

2. Nutzen Sie die Flexibilität des Tools zu Ihrem Vorteil

Eine andere Möglichkeit, Ihr Tool optimal zu nutzen, besteht darin, die gesamte Palette an Funktionen zu nutzen – aber natürlich nur, wenn es für Ihre einzigartige Verwendung gilt.

Sie können Folgendes verwenden:

Integrationen

Integrationen sind das Rückgrat für die Erstellung eines miteinander verbundenen Stacks von zusammengefügten Tools, um Ihre Bemühungen zur Optimierung von A/B-Tests, Marketing oder Konversionsraten zu beschleunigen.

Es könnte sein, Daten aus mehreren Tools Ihres Stacks zu extrahieren und Hypothesen zu formulieren, diese Daten an so viele Plattformen wie möglich zu senden, einschließlich Google Analytics, oder A/B-Tests für Ihre E-Mail-Marketingkampagnen durchzuführen.

Das sagt Silver Ringvee, CTO bei Speero, dazu:

Self-Service-Zahlung

Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die gerade erst mit A/B-Tests beginnen und nicht wirklich über ein endloses Budget verfügen. Ziel ist es , Ihre Testgeschwindigkeit stetig zu verbessern .

Stellen Sie also sicher, dass Sie mit dem Tool bei Bedarf mehr getestete Benutzer kaufen können, ohne Ihren Plan zu pausieren, bis Sie auf eine höherpreisige Stufe upgraden (nach ermüdenden Gesprächen mit Vertriebsmitarbeitern).

Es wäre ideal, wenn Sie ein Upgrade durchführen könnten, um auf Funktionen zuzugreifen, die Sie möglicherweise nur sporadisch benötigen, wenn Sie möchten. Und stufen Sie herunter, wenn Ihr Testprogramm eine Flaute durchläuft, damit Sie das Budget nutzen können, um Ihr Team zu qualifizieren. Lassen Sie sich diese Gelegenheit nicht entgehen.

Außerdem sind teure Tools mit einem großen Versprechen verbunden, das sich schnell in einen Hype verwandelt. Lassen Sie sich nicht auf den Schnickschnack verkaufen, mit dem Sie alles testen können. Das ist selten nötig.

Konzentrieren Sie sich stattdessen auf das Tool, mit dem Sie testen können, was Ihr Unternehmen benötigt . Und hier kommen Bildungs- und Teststrategie ins Spiel.

3. Überprüfen Sie Bedrohungen durch eingeführte Tools (Gültigkeit).

Bevor Sie sich ganz auf Ihre Ergebnisse verlassen, stellen Sie sicher, dass Sie vollständig verstehen, wie das von Ihnen gewählte Tool funktioniert und wie Sie den Test implementiert haben.

Das Ziel hier ist zu sehen, ob Ihre Daten in irgendeiner Weise beschädigt wurden, damit Sie wissen, wie viel Vertrauen Sie in die Ergebnisse setzen können.

Beeinflusst das A/B-Test-Tool Ihre zentralen Web-Vitals?

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr A/B-Test-Tool so implementiert haben, dass Ihre Suchmaschinen-Rankings nicht dezimiert werden. Sie wollen die SEO vs. CRO-Debatte nicht. Die beiden gehen Hand in Hand.

Es gibt fast keine Änderung, die Sie für CRO-Zwecke an Ihrer Website vornehmen würden, die Ihr Ansehen bei Google beeinträchtigen würde. Jede Änderung, die Sie vornehmen, wirkt sich in der Regel auf Schlüsselwörter, Seiteninhalte und die Benutzererfahrung aus. Das sind nur 3 der über 200 Ranking-Faktoren.

Und da Sie die Conversions auf diesen Seiten erhöhen, senden Sie auch positive Signale an Google, dass die Leute Ihre Inhalte lieben. Die Absprungrate ist geringer und die Besucherzahlen steigen.

Laut Rand Fishkin von Moz sollten Sie, solange Sie keine verrückten Änderungen an Ihrer Seite vornehmen, CRO und SEO als Teamkollegen sehen – nicht als gegensätzliche Faktoren.

Verursacht Ihr A/B-Testing-Tool Flackern?

Sie wollen die Blink-Skewing-Testdaten nicht. Wählen Sie ein Werkzeug, das nicht flackert.

Flimmern kann die Integrität der Daten ruinieren, die Sie durch Experimente sammeln, weil es für Ihre Website-Besucher offensichtlich wird, dass etwas Seltsames mit Ihrer Webseite vor sich geht. Wenn sie einen Blick auf die Originalversion werfen, bevor die Variante erscheint, wirft das Fragezeichen in ihren Köpfen auf. Es versteht sich von selbst, dass das Anzeigen verschiedener Versionen Ihrer Seite für denselben Besucher die Benutzererfahrung beeinträchtigt.

Sie müssen den Toolcode so bereitstellen, dass explizit kein Blinken unterstützt wird. So können Sie das tun.

Hier ist, was die Experten über einige der realen Auswirkungen des Flackerns bei der Website-Optimierung zu sagen haben:

Berücksichtigt Ihr A/B-Testing-Tool Datenschutzfaktoren?

Wenn das A/B-Testtool keine Erstanbieter-Cookies verwendet, können vorhandene Website-Besucher aufgrund der browserübergreifenden Verfolgungsverhinderung häufig in Berichten aufgeführt oder, schlimmer noch, sowohl der Behandlung als auch der Kontrolle ausgesetzt werden.

Diese Tracking-Prävention umfasst:

• Intelligent Tracking Prevention (ITP) von Safari
• Enhanced Tracking Protection (ETP) von Mozilla und
• Tracking-Verhinderung von Microsoft Edge

Je nachdem, wie viel Prozent Ihres Datenverkehrs diese Browser verwenden, variiert das Ausmaß der Auswirkungen, die sie auf Ihre Marketinganalyse haben werden.

Aufgrund dieser Verhinderungen speichern die Browser Cookies unterschiedlich lange. Von 30 Tagen bis zu 24 Stunden. Da Cookies Tools helfen, Benutzer zu erkennen, wirkt sich dies auf die Anzahl der neuen Benutzer aus und bringt die Berechnung der Konversionsrate durcheinander.

Angenommen, die Cookie-Haltbarkeit beträgt 24 Stunden, dieselbe Person, die Ihre Website im Abstand von 2 Tagen besucht, wird als 2 verschiedene Benutzer aufgezeichnet.

Wenn dies 100 Benutzern passiert und 50 von ihnen eine Conversion abschließen, beträgt die Conversion-Rate (die Anzahl der Conversions geteilt durch die Anzahl der Benutzer) 0,25. Weil diese 100 Benutzer als 200 verschiedene Personen erfasst werden. Der Umrechnungskurs soll 0,50 betragen.

Dies wirkt sich auf verschiedene benutzerbezogene Metriken aus. Damit Sie weiterhin die Daten, die Sie für Ihre Tests und Marketinganalysen benötigen, so genau wie möglich erhalten, wählen Sie ein Tool, das Lösungen für eine Welt ohne Cookies bietet.

Verursacht Ihr A/B-Testtool eine Kreuzkontamination zwischen Kontroll- und Behandlungsgruppen?

Eine andere Sache, die die Integrität Ihrer Testergebnisse ruinieren kann, ist die Kreuzkontamination zwischen Kontroll- und Behandlungsgruppen. Das Ergebnis Ihres Tests darf nicht durch das Ergebnis eines anderen Tests beeinflusst werden.

Wenn Sie beabsichtigen, mehrere Tests auf einer Website oder Webseite durchzuführen, muss Ihr Tool über eine wertvolle Funktion verfügen: Kollisionsvermeidung.

Wenn Ihr Test-Redesign das Übergreifen von Auswirkungen von der Kontrollgruppe auf die Variantengruppe (was bei Social-Media-Experimenten üblich ist) nicht berücksichtigt und Sie die Kollision nicht verhindert haben, dann ist dies eine legitime A/B-Testfalle.

4. Blicken Sie hinter die Statistikhaube und erwägen Sie, engagierte Talente einzustellen

Das Tool ist nicht der beste Ort, um den größten Teil Ihres Testbudgets zu investieren. Wenn das Ihre Strategie ist, haben Sie vielleicht sogar Schwierigkeiten, den ROI Ihrer A/B-Tests nachzuweisen.

Wenn Ihr Unternehmen auf dem Weg ist, eine Experimentierkultur vollständig zu verinnerlichen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ist es selbst dann, wenn Sie Daten erfolgreich demokratisiert und in diesem Bereich alle Hände angezogen haben, immer noch absolut sinnvoll, in eine zu investieren engagiertes Talent für diesen Zweck. Und wenn Sie es sich leisten können, ein Team.

Dies liegt daran, dass das Experimentieren langfristig nicht die gewünschten Ergebnisse bringt, wenn es nur eine Nebenaufgabe für jemanden in Ihrem Marketingteam ist. Selbst ein 50 %-Tester wird immer einen 1 %-Tester übertreffen.

Sie sollten sich auch mehr auf die Führungs- und Kommunikationsfähigkeiten Ihrer Talente konzentrieren, um diese Testkultur in Ihrer Organisation zu fördern. Großartige Hypothesen zu entwickeln und solide A/B-Tests, Split-Tests oder multivariate Tests durchzuführen, sind Fähigkeiten, die erlernt werden können.

Wenn es um Ihr A/B-Testing-Tool geht, möchten Sie sich auf die Ergebnisse verlassen können, die Sie erhalten. Gehen Sie mit einer Option, die offen über ihren statistischen Ansatz ist.

Ob Bayesianer oder Frequentist, Ihr engagiertes Talent mit solidem Statistikhintergrund sollte in der Lage sein zu verstehen, wie diese Zahlen berechnet werden. Auf diese Weise können Sie viel genauere Erkenntnisse gewinnen und den vollen Wert für das in Ihr Tool investierte Geld erhalten.

Auch wenn Sie eines der besten kostenlosen A/B-Testing-Tools, Google Optimize, verwenden, benötigen Sie diese Informationen. Leider ist alles, was Sie über GO lernen können, dass es Bayesian verwendet, aber seine vorherigen Überlegungen nicht mit Ihnen teilt. Dies ist ein Mangel an Transparenz und ein großes Problem.

Vielleicht ist es an der Zeit, auf vertrauenswürdigere Tests umzusteigen?

Auf der anderen Seite können Mitarbeiter mit Frequentist-Statistik-Engines nur auf statistische Signifikanzniveaus schauen und falsche Schlussfolgerungen ziehen. Ah, die unlogische Sünde des Spähens! Sie sollten warten, bis die Stichprobengröße erreicht ist.

Was Sie dagegen tun können, ist, Regeln gegen das Einsehen festzulegen. Sie möchten nicht, dass Menschen mit falschen Schlussfolgerungen davonlaufen, die sich auf die Qualität von Entscheidungen auswirken.

Entscheiden Sie sich immer für Anbieter mit transparenten Statistik-Engines.

Convert Experiences verwendet einen zweiseitigen Z-Test mit einem Konfidenzniveau von 0,05 (95 %) (d. h. 0,025 für jeden Rand, der eine normale symmetrische Verteilung ist) mit der Option, dies zwischen 95 % und 99 % zu ändern.

5. Richten Sie Ihr Tool für die Verwendung und Übernahme ein

Eines der Hindernisse für andere Mitglieder Ihrer Organisation, die eine Testkultur übernehmen, besteht darin, dass einige dieser Tools mit einer ziemlich steilen Lernkurve einhergehen .

Aber Sie können die Dinge ein wenig einladender und für einen durchschnittlichen Benutzer leichter verständlich machen. Hier ist wie:

Beginnen Sie richtig

Sie können andere leicht überwältigen, wenn es viele Funktionen gibt, die zu technisch erscheinen, um sich überhaupt darum zu kümmern.

Wenn Sie diese ausgefallenen Funktionen nicht verwenden, entscheiden Sie sich für ein leichtes Tool, das das Aufblähen von Funktionen reduziert. Die Produkte von VWO sind dafür gut aufgestellt (Ja, ein Konkurrent … aber dieser Aspekt von ihnen ist wirklich erstaunlich).

Nutzen Sie die Projektmanagement-Funktionen Ihres Tools

Dies ist eine fantastische Möglichkeit, andere einzubeziehen und nahtlos als Team an A/B-Tests zu arbeiten.

Außerdem können andere Personen dasselbe Tool für unterschiedliche Zwecke verwenden. Convert hat beispielsweise die Möglichkeit, mehrere Projekte in einem Konto zu haben, wobei jedes Projekt unbegrenzte Subdomains verarbeiten kann.

Nomenklatur ist wichtig

Richten Sie es so ein, dass jeder in Ihrem Team auf das Tool zugreifen und sich ein Bild davon machen kann, was passiert ist. Vertrautheit führt in diesem Fall zu Adoption.

Stellen Sie sicher, dass Sie den Anbieter-Support gut nutzen

Informieren Sie sich über alle Möglichkeiten, wie Sie das Support-Team erreichen können. Sie benötigen ein äußerst reaktionsschnelles und sachkundiges Team, das Ihnen bei der Durchführung von Tests die Unterstützung bietet, die Sie benötigen.

Finden Sie heraus, ob E-Mail-, Chat- und Telefonsupport in Ihrem Plan verfügbar ist.

Nutzen Sie Ihren CSM auch als Rechenschaftspartner. Teilen Sie ihnen Ihre Ziele mit, damit sie Sie in Bezug auf die Tools auf die richtigen Ressourcen hinweisen können. Wenn Sie keine engagierten Vermarkter oder Experimentiertalente haben oder Beratung benötigen, kennen Ihre Anbieter oft die Profis, die ihr Tool hervorragend einsetzen. Und würde gerne die Einführung machen.

6. Messen Sie den richtigen Output für Ihr A/B-Testprogramm

Es scheint, dass Sie einem A/B-Testprogramm nicht die dringend benötigte Aufmerksamkeit verschaffen können, wenn Sie es nicht auf Umsatzsteigerungen zurückführen. Normalerweise verlangen Führungskräfte genaue Zahlen, um die Notwendigkeit eines A/B-Tests zu bestätigen.

„Wie viel Prozent Auftrieb können wir erwarten? Und wie viel wird das zu den diesjährigen Einnahmen beitragen?“

Aber dafür ist das Experimentieren nicht gedacht . A/B-Tests sollen Ideen ein gewisses Maß an Gewissheit oder Vertrauen verleihen – ob eine Hypothese wahr ist oder nicht.

Tatsächlich kann dieser Ansatz zu Problemen führen wie:

1. Erwartungen setzen, die realistischerweise nicht erfüllt werden können,
2. Zuschreibung von Gewinnen allein auf A/B-Tests und Ignorieren anderer Schlüsselakteure,
3. Einen fehlgeschlagenen Test als totalen Misserfolg zu sehen, anstatt Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was funktioniert (Gewinnsteigerung) und was nicht (Risikominderung),
4. Erstellen ungenauer Extrapolationen von Testergebnissen.

Davon abgesehen möchten Sie Ihr A/B-Testtool nicht verwenden, um Link-Klicks zu verfolgen. Wählen Sie stattdessen das richtige Ziel für A/B-Tests. Und nutzen Sie die Leistung der erweiterten Zieloptionen Ihres Tools, um genau zu erfahren, was Sie verfolgen und warum.

So wählen Sie die richtigen Ziele und Messwerte aus, die Sie verfolgen sollten:

1. Beginnen Sie mit den Zielen, die für Ihr Unternehmen wichtig sind . Auf diese Weise können Sie A/B-Testziele wählen, die mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmen.
   
   Wenn das Ziel des Unternehmens darin besteht, den Umsatz durch die Gewinnung von mehr Kunden zu steigern, sollten Ihre Experimente auf die Generierung von Leads ausgerichtet sein.

2. Wählen Sie Ihre primären und sekundären Ziele aus. Primär wären diejenigen, die direkt mit den Zielen des Unternehmens verknüpft sind, wie z. B. App-Downloads und Demo-Anfragen.
   
   Sekundäre Ziele unterstützen primäre Ziele, da es sich um Mikrokonversionen handelt, die normalerweise irgendwann in der Zukunft zum Erreichen des sekundären Ziels führen. Diese könnten sich mit Ihren Inhalten beschäftigen oder sich für Newsletter anmelden.
   
   Die Idee dabei ist, Faktoren zu erkennen, die zum Erreichen der wichtigsten Unternehmensziele beitragen.

3. Entscheiden Sie, was gemessen werden soll. Dies sind Ihre Key Performance Indicators (KPIs) – Kennzahlen, die angeben, wo Sie sich in Bezug auf die wichtigsten Geschäftsziele befinden.
   
   Wenn Sie dies erkennen, ist es einfacher, die Kennzahlen zu messen und zu verbessern, die sich direkt auf das positive Wachstum des Unternehmens auswirken.

Wenn Sie Ihre Ziele nicht richtig aufstellen, werden Sie entweder Mikroziele feiern, die die Nadel nicht bewegen, oder ständig in „Big Sky Ideas“ investieren, die schwer zu kalibrieren, zu entwerfen, einzusetzen sind und am Ende wie Misserfolge aussehen . Der Rest liegt in der Mitte.

Nächste Schritte

Es wird nicht immer möglich sein, Ihr A/B-Testing-Tool zu 100 % auszulasten, aber es zu nutzen, um den maximalen Nutzen für Ihr Unternehmen zu erzielen, ist etwas, das Sie anstreben können.

Wenn Sie sich noch nicht für eines entschieden haben oder sich mit dem, was Sie derzeit haben, nicht sicher fühlen, besteht der erste Schritt darin, das richtige Werkzeug für Ihre Bedürfnisse zu finden. Dann geht es mit diesen 6 Strategien ganz nach oben.

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