Top 10 A/B-Testing-Tools, die für die nächsten 5 Jahre gut sind (geprüft nach Funktionen, Datenschutz, Reife und Preis)
Veröffentlicht: 2021-08-19
Sie möchten also ein A/B-Testing-Tool kaufen. Vielleicht ist es Ihr erster Versuch, etwas zu experimentieren, oder vielleicht sind Sie auf der Suche nach einem neuen, aber der entscheidende Punkt ist folgender:
Das von Ihnen gewählte Tool sollte JETZT Ihren Anforderungen entsprechen und im Laufe der Zeit mit Ihren Anforderungen und Experimentierzielen wachsen können, sodass Sie für eine Weile kein Upgrade durchführen müssen.
Das werden wir in diesem Leitfaden behandeln. Die besten A/B-Testplattformen, die die heutigen Testanforderungen und -funktionen erfüllen und gleichzeitig einen Blick auf zukünftige Trends und Ideen werfen, die wir in der Branche sehen.
Wir schlüsseln jedes Tool zusammen mit diesen aktuellen Trends auf, was sie bedeuten und welche Tools unserer Meinung nach diese Nachfrage erfüllen (und gleichzeitig Ihre aktuellen Testanforderungen erfüllen).
Auf diese Weise können Sie Ihre Entscheidungsfindung optimieren und die beste A/B-Testlösung für Ihre Investition finden.
Tauchen wir also ein…
- Top 10 A/B-Testing-Tools, die für die nächsten 5 Jahre gut sind (basierend auf aktuellen Conversion-Rate-Optimierungstrends)
- Nr. 1: Konvertieren Sie Erfahrungen
- #2: Google Optimize / Optimize 360
- #3: AB Lecker
- #4: Optimiert
- #5: SiteSpect
- Nr. 6: Adobe Target
- Nr. 7: VWO-Tests
- #8: Kameleon
- #9: OmniConvert
- #10: Dynamischer Ertrag
- Erfahren Sie mehr über A/B-Test-Tools
- Was sind A/B-Test-Tools?
- Wie können Sie einen A/B-Test einrichten?
- Wie führt man einen A/B-Test auf einer Website durch?
- Schlüsselfunktionen, die in einem A/B-Testing-Tool benötigt werden
- Die wichtigsten Trends im A/B-Testing und warum Sie bei der Auswahl von A/B-Testing-Tools darauf achten sollten
- Wie sieht die Zukunft von CRO aus?
- 1. A/B-Tests zur Entscheidungsfindung
- Wie wirkt sich CXO auf die Auswahl Ihrer A/B-Testtools aus?
- 2. A/B-Tests, die die Auswirkungen auf die Seitenerfahrung minimieren
- Wie wirkt sich die Seitenerfahrung auf Ihre Auswahl an A/B-Testtools aus?
- 3. A/B-Tests, die die Privatsphäre respektieren
- Was ist der Unterschied zwischen clientseitigen und serverseitigen Tools?
- Wie wirkt sich der Datenschutz auf Ihre Auswahl an A/B-Testtools aus?
- 4. A/B-Tests auf der Grundlage von Daten und maschinellem Lernen
- Was ist maschinelles Lernen?
- Wie wirkt sich maschinelles Lernen auf CRO aus?
- Wie wirken sich maschinelles Lernen und KI auf die Auswahl Ihrer A/B-Testtools aus?
- 1. A/B-Tests zur Entscheidungsfindung
- Fazit
Top 10 A/B-Testing-Tools, die für die nächsten 5 Jahre gut sind (basierend auf aktuellen Conversion-Rate-Optimierungstrends)
Was sind die besten A/B-Testing-Tools?
Hier sind die Top 10 der zukunftssicheren A/B-Testing-Tools, die wir empfehlen:
- Erfahrungen umwandeln
- Google Optimize
- AB Lecker
- Optimiert
- SiteSpect
- Adobe Target
- VWO-Tests
- Kameleon
- OmniConvert
- Dynamischer Ertrag
Wir haben ihre Funktionen, Preise, Benutzerfreundlichkeit, unabhängige Bewertungen und ob sie den 4 aufkommenden Trends in CRO entsprechen, hinzugefügt.
Sie können zum Ende des Beitrags springen, um mehr über diese Trends zu erfahren und warum sie wichtig sind, aber um zusammenzufassen, jede dieser Testlösungen entweder:
- Lässt sich mit zusätzlichen Tools integrieren, um Daten ganzheitlich zu analysieren,
- Lädt blitzschnell, um mit Core Web Vitals zu helfen und den SEO-Traffic beim Testen nicht zu beeinträchtigen,
- kümmert sich um die Privatsphäre der Benutzer,
- Hat client- oder serverseitige Installationsoptionen,
- Verfügt über maschinelle Lernfunktionen für zusätzliche Tests und Skalierung.
Kommen wir nun direkt zum Vergleich der A/B-Testing-Tools.
Nr. 1: Konvertieren Sie Erfahrungen
Convert Experiences wird vielleicht am besten als Testplattform auf mittlerer Ebene betrachtet, aber mit einem der niedrigsten Preise. Es richtet sich an Unternehmen und Teams, die ihre ersten Experimente hinter sich lassen und nun ihr Testprogramm und ihre Prozesse erweitern möchten.
Konsequent von Agenturen empfohlen (selbst wenn sie eine Reihe von Tools der Konkurrenz verwenden können), hat Convert Experiences auch ein fantastisches Support-Team für Chat, E-Mail und Live-Anrufe.
Unser Ziel ist es, die beste Plattform zu schaffen, die die von Ihnen benötigte Arbeit erledigt, und uns von dort aus weiter zu verbessern.
Wir konzentrieren uns auch stark auf Privatsphäre und Datenschutz und erfüllen nicht nur die aktuelle DSGVO und andere Gesetze, sondern verbessern die Plattform aktiv im Voraus, um neue Datenschutzgesetze zu erfüllen.
Wir haben kürzlich eine neue Shopify-Integration entwickelt, die den Umsatz pro Variation verfolgt, unabhängig davon, welchen Shopify-Plan Sie verwenden. (Etwas, das die meisten Tools auf Premium-Shopify-Pläne beschränken.)
G2-Bewertung: 4,7/5,0 (46 Bewertungen)
Preise : Ab 699 US-Dollar pro Monat, danach 199 US-Dollar pro 100.000 Besucher.
Bieten sie einen kostenlosen Plan oder eine Testversion an? Ja, 14 Tage kostenlose Testversion ohne Kreditkarte erforderlich.
Kosten pro 100.000 Besucher: 199 $.
Vorteile:
- Vollständig datenschutzkonform: Es werden niemals personenbezogene Daten gespeichert
- Schnell und flimmerfrei
- Reich an Funktionen, führen Sie unbegrenzte Tests durch
- Integration mit über 100 Tools von Drittanbietern (z. B. Shopify, WordPress, Mixpanel, Hotjar, Google Analytics)
- Zuverlässiger, schneller Kundensupport.
Nachteile:
- Grundlegende Beitragssegmentierung im Kickstart-Plan
Clientseitig, serverseitig oder beides? Convert funktioniert als clientseitiger WYSIWYG-Editor, kann aber auch serverseitig eingerichtet werden und benutzerdefiniertes JS ausführen.
Frequentistischer oder bayesianischer Ansatz? Convert Experiences führt Experimente mit den Frequentist Two-Tailed Z-Tests durch.
Unterstützt es Full Stack? Wird derzeit umgesetzt. Tragen Sie sich hier in die Warteliste ein.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Das Convert-Skript wird unglaublich schnell geladen, ist flimmerfrei und hat nur minimale Auswirkungen auf CLS.
Hat ML oder KI? Nein.
Dienen sie Enterprise? Ja. Wir sind das Tool der Wahl für Unternehmen wie Sony, Jabra, Unicef und andere.
Bieten sie Kundensupport an? Ja, gleich zu Beginn des Prozesses. Welche Art? Live-Messaging, Blog und Wissensdatenbank, weitere werden folgen.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Wir sind vollständig DSGVO-konform. Wir haben sogar aufgehört, für unsere interne Arbeit Tools von anderen Unternehmen zu verwenden, die die DSGVO nicht erfüllen, so viel bedeutet es uns.
Interessieren sie sich für die Welt? Ja. Es ist in unserer DNA. Wir pflanzen Bäume, führen Gemeinschaftsprogramme durch, setzen uns von der ersten Bewerbung an für Vielfalt ein, spenden an Wohltätigkeitsorganisationen und vieles mehr. Verdammt, wir sind 15x CO2-negativ.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
Sehen Sie, wie Convert Experiences in Aktion aussieht.
Erleben Sie datenschutzkonforme, flimmerfreie und grenzenlose Tests. Testen Sie Convert Experiences 15 Tage lang kostenlos.
#2: Google Optimize / Optimize 360
Google hat 2 Testplattformen: Optimize, das mit einigen Einschränkungen beim Testen, der Anzahl der durchgeführten Tests und Funktionen kostenlos verwendet werden kann, und dann Optimize 360, wo alle Funktionen verfügbar sind, aber der Preis drastisch ansteigt.
Für diejenigen, die völlig neu im Testen sind, ist die kostenlose Version von Optimize ein großartiger Ausgangspunkt, und von dort aus können Sie zu einigen mittleren Optionen übergehen, sobald Sie die Einschränkungen des Tools treffen oder weiter skalieren möchten.
G2-Bewertung: 4.3/5.0 (27 Bewertungen)
Preise : Es gibt 2 Versionen davon. Optimize ist kostenlos, aber für erweiterte Funktionen müssen Sie sich für Google Optimize 360 entscheiden.
Die Preise für Optimize 360 sind kundenspezifisch (obwohl Gerüchten zufolge rund 150.000 US-Dollar pro Jahr liegen). Um Ihren Preis pro Monat zu erhalten, müssen Sie ein Formular ausfüllen, um das Verkaufsteam zu kontaktieren.
Bieten sie einen kostenlosen Plan an? Ja.
Kosten pro 100.000 Besucher: N/A
Vorteile:
- Benutzerfreundlich – wenig technisches Wissen erforderlich
- Ideal für erstmalige A/B-Tester
- Schnelle Integration mit Google Analytics
- Hat dank der riesigen Datenressourcen von Google eine super detaillierte Zielgruppensegmentierung
Nachteile:
- Begrenzt auf 5 Tests gleichzeitig im kostenlosen Kontingent
- Keine Drag-and-Drop-Editor-Funktionalität
- Bilder können nicht direkt hochgeladen werden
- Kann keine mobilen Apps testen, nur Browser
- Nicht geeignet für komplizierte Tests
- UI/UX und Berichte sind optisch nicht so ansprechend wie die meisten anderen Tools
- Flimmern tritt manchmal auf.
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide.
Frequentist oder Bayesianer? Google Optimize verwendet bayessche Methoden anstelle von Frequentisten-Methoden, auch bekannt als Null Hypothesis Significance Testing (NHST).
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Dieses Tool wird schnell geladen, obwohl es flackern kann, was zu CLS-Problemen führen kann.
Hat ML oder KI? Nein.
Dienen sie Enterprise? Ja, aber nur über Optimize 360.
Bieten sie Kundensupport an? Sie haben einen Ressourcen-Hub mit Tipps, Video-Tutorials, Hilfe-Community und mehr.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Sie halten die geltenden Datenschutzgesetze in den Ländern ein, in denen ihre Produkte verwendet werden.
Sie arbeiten auch mit Dritten und Datenschutzbehörden zusammen, um die Daten der Benutzer zu schützen.
Interessieren sie sich für die Welt? Google ist seit 2007 klimaneutral und plant, bis 2030 kohlenstofffrei zu sein. Abgesehen davon sind sie mit ihrem 1-Milliarden-Dollar-Engagement für zahlreiche philanthropische Gesten bekannt.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
Wie diese A/B-Testlösung in Aktion aussieht:
Benötigen Sie eine Plattform, die bei mehreren kritischen Faktoren wie „Qualität des Supports“, „Ease of Doing Business“ und „A/B-Testing“ besser abschneidet als Google Optimize? So schneidet Convert Experiences im Vergleich zu Google Optimize & Optimize 360 ab.
#3: AB Lecker
A/B Tasty ist ein weiteres Mittelklasse-Tool. Es verfügt über eine übersichtliche Benutzeroberfläche und eine einfache Einrichtung, die es Unternehmen, die über grundlegende Experimente hinausgehen möchten, leicht macht, mit der Skalierung ihrer Testprogramme zu beginnen.
Die Einfachheit erstreckt sich auch auf die maschinellen Lernfunktionen, um Websites mit großem Datenverkehr dabei zu unterstützen, eine ausgefeiltere Personalisierung und Datenverfolgung durchzuführen.
Die Metrik-Berichtsfunktion könnte eine Aktualisierung vertragen, da sie recht einfach ist und Balkendiagramme verwendet, anstatt Datenpunkte darzustellen, aber insgesamt eine großartige Lösung.
G2-Bewertung: 4,5/5,0 (76 Bewertungen)
Preise: Beginnt bei 1900 $/Monat für 400.000 monatlich getestete Besucher für den Essentials-Plan. Der Wachstumsplan kostet 3800 $/Monat, während der Elite-Plan bei 5700 $/Monat beginnt.
Bieten sie einen kostenlosen Plan oder eine Testversion an? Nein. Sie können einen Demoanruf anfordern, um die neuen Funktionen zu sehen.
Kosten pro 100.000 Besucher: ca. 475 $.
Vorteile:
- KI und ML sind in die Optimierung integriert
- Führen Sie unbegrenzte Experimente durch
- Saubere und einfach zu bedienende Benutzeroberfläche
- Einfache Einrichtung und Vorschau von Tests
- Dynamische Widgets
- Mehrere Integrationen
- Umfangreiche Analyseberichte
- Große Auswahl an Targeting-Optionen verfügbar, zusammen mit Personalisierung
- Zuverlässiger Kundensupport
- Der Preis liegt im mittleren Bereich
Nachteile:
- Keine Automatisierung, um wertvolle Einblicke in die Publikumsleistung zu geben (insbesondere für ein aktives Experiment) und erfordert manchmal den Kundensupport, um dies zu sehen
- Der statistische Signifikanzrechner ist in seiner UX etwas einfach
- Die Integration von Google Analytics ist komplex und erfordert Codierung
- Keine kostenlose Testversion
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide
Frequentist oder Bayesianer? Bayesianischer Ansatz.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Dieses Tool lädt schnell.
Hat ML oder KI? Ja.
Dienen sie Enterprise? Ja. Sie sind das Tool der Wahl für Unternehmen wie Disney, L'Oreal, Kalviyo und andere.
Bieten sie Kundensupport an? Ja. Sie haben eine Wissensdatenbank und einen Live-Chat.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Ja. Benutzer-IP-Adressen werden verwendet, um einen ID-Code zu erstellen, und dann sofort gelöscht, bevor sie in das Tool verschoben werden. ID-Codes werden anonymisiert und nach 13 Monaten gelöscht.
Interessieren sie sich für die Welt? Sie spenden direkt an NGOs, sie arbeiten mit sozialen Aktionsgruppen zusammen, sie recyceln und sponsern Bienenstöcke.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
So sieht dieses Testtool in Aktion aus:
Benötigen Sie eine AB Tasty-Alternative, die A/B-Tests (tatsächlich) übertrifft? Schauen Sie sich die Alternative an, die die Preise von AB Tasty übertrifft.
#4: Optimiert
Optimizely ist sehr unternehmensorientiert. Ihr Ziel scheint es zu sein, Lösungen bereitzustellen, die datengesteuerte Entscheidungen in stark frequentierten Umgebungen erleichtern und gleichzeitig einige Elemente des maschinellen Lernens bieten.
G2-Bewertung: 4,3/5,0 (109 Bewertungen)
Preisgestaltung : Sie verwenden ein benutzerdefiniertes Preismodell. Aber Splitbase prognostiziert, dass sie mindestens 36.000 US-Dollar pro Jahr kosten.
Bieten sie einen kostenlosen Plan an? Nein. Sie haben den kostenlosen Plan 2018 eingestellt.
Kosten pro 100.000 Besucher : N/A
Vorteile:
- Führen Sie unbegrenzte Experimente durch
- Saubere und einfach zu bedienende Benutzeroberfläche
- Die Widget-Funktion macht Spaß
- Große Auswahl an Targeting-Optionen verfügbar
- Zuverlässiger Kundensupport
Nachteile:
- Gibt keine automatischen Einblicke in die Publikumsleistung (insbesondere bei einem aktiven Test)
- Die Integration von Google Analytics ist komplex und erfordert Codierung
- Optimizely-Snippets erhöhen normalerweise die Ladezeit der Seite
- Teure Option
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide. Optimizely bietet clientseitiges Experimentieren über ein Javascript-Snippet und serverseitiges Experimentieren über Entwickler-SDKs.
Frequentist oder Bayesianer? Die Stats Engine von Optimizely verwendet sequentielles Experimentieren, nicht die Experimente mit festem Horizont, die Sie auf anderen Plattformen sehen würden.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja, dieses Tool lädt schnell.
Hat ML oder KI? Ja.
Dienen sie Enterprise? Aufgrund der Preisgestaltung richtet es sich hauptsächlich an Unternehmen. Marken wie Microsoft, IBM, HP, eBay, Yamaha, Pizza Hut und Atlassian verwenden es.
Bieten sie Kundensupport an? Ja. Sie verfügen über eine Reihe von Ressourcen, die Benutzern helfen, aus der Klemme zu kommen, und Telefonnummern, unter denen sie rund um die Uhr Hilfe rufen können.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Sie berücksichtigen alte und neue Datenschutzgesetze und integrieren dies in ihre Produkte, sodass Sie sich als Benutzer keine Gedanken über die Einhaltung machen müssen.
Interessieren sie sich für die Welt? Die meisten neuen Mitarbeiter werden am zweiten Tag als Freiwillige in die Gemeinde entsandt.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
Wie dieses A/B-Testing-Tool in Aktion aussieht:
Suchen Sie nach Optimizely-Alternativen? Lernen Sie Convert Experiences kennen! Es ist das Beste aus beiden Welten – es verfügt über alle Ihre bevorzugten A/B-Testfunktionen mit 4x schnellerem Support, mit dem Sie bis zu 100.000 USD bei einem Vertrag sparen.
#5: SiteSpect
SiteSpect ist ein auf Unternehmen ausgerichtetes Testtool mit der derzeit schnellsten Ladezeit auf dem Markt. (Aber nur geringfügig schneller als einige Mittelklasse-Tools auf dieser Liste.)
Diese Plattform ist nichts für Anfänger, sondern für Teams, die mit der aktuellen Plattform an Grenzen gestoßen sind und weiter in die Datenanalyse, Personalisierung und maschinelles Lernen für stark frequentierte Websites einsteigen, aber dies spiegelt sich in ihrem Preis wider.
Wie die meisten Testtools bietet es eine client- oder serverseitige Einrichtung, mit der Sie Split-Tests einrichten können, die den HTML-Code bearbeiten, bevor er auf der Seite geladen wird. Dies ist ideal für diejenigen, die sicherheitsbewusst sind und alle Interaktionen vor Ort verfolgen möchten.
G2-Bewertung: 4,4/5,0 (50 Bewertungen)
Preise : Sie müssen SiteSpect kontaktieren, um einen auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Preis zu erhalten.
Bieten sie einen kostenlosen Plan an? Ja, sie bieten eine kostenlose Testversion an.
Kosten pro 100.000 Besucher: N/A
Vorteile:
- Unterstützt alle Auszeichnungssprachen (HTML, WML, XML und JSON), Stylesheets und Skriptsprachen
- Kein JavaScript-Tag bedeutet keine Inhaltsaktualisierung oder Flimmern
- Vielseitig genug, um fast jedes Szenario zu testen
- Nicht-intrusives Testen
- Integriert sich in Analysetools
- Die Produktionsversion Ihres Codes muss nicht geändert werden
Nachteile:
- Technisches Wissen, das zur Durchführung von Tests erforderlich ist
- Fügt einen zusätzlichen Hop hinzu, der Ihre Website etwas verlangsamen könnte
- Die Reporting-Schnittstelle könnte besser sein
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide.
Frequentist oder Bayesianer? SiteSpect verwendet beim Vergleich von Testvariationen mit Kontrollen einen zweiseitigen t-Test, um den Punkt zu bestimmen, an dem sich Konfidenzintervalle nicht überschneiden und somit Signifikanz anzeigen. SiteSpect berechnet auch den Z-Score und verwendet ihn in Berichten.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Dieses Tool ist unglaublich schnell.
Hat ML oder KI? Ja.
Dienen sie Enterprise? Ja. Staples, PetSmart, AmericanGirl und Urban Outfitters verwenden SiteSpect.
Bieten sie Kundensupport an? Der Kundensupport ist per Telefonanruf und E-Mail für kostenlose und kostenpflichtige Versionen verfügbar. In ihrer Wissensdatenbank sind auch vorab aufgezeichnete Webinare verfügbar.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Tun sie. Sie sind PCI DSS 3.2-zertifiziert; GDPR-, CCPA- und Privacy Shield-konform und HIPAA-fähig.
Interessieren sie sich für die Welt? SiteSpect ist dafür bekannt, seit 2014 einige Wohltätigkeitsprojekte zu sponsern.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
Wie dieses A/B-Testing-Tool in Aktion aussieht:
Nr. 6: Adobe Target
Adobe Target ist ein unglaublich leistungsstarkes Testtool für Unternehmen, das jedoch mit einigen Einschränkungen verbunden ist, da es nur für Kunden ihres Analysetools verfügbar ist.
Davon abgesehen ermöglicht die Integration zwischen den beiden einen fantastischen Workflow-Wechsel zwischen Personalisierung und Segment-Targeting (daher der Name), insbesondere wenn Sie die maschinellen Lernfähigkeiten berücksichtigen, um ständig mehr über Ihre Zielgruppe und Ihr Targeting zu erfahren.
G2-Bewertung: 4.0/5.0 (29 Bewertungen)
Preise : Nur verfügbar nach einem 11-teiligen Formular, einer E-Mail und einem Anruf. Der Startpreis beträgt 10.000 US-Dollar pro Monat.
Bieten sie einen kostenlosen Plan oder eine Testversion an? Nein.
Kosten pro 100.000 Besucher: N/A
Vorteile
- Die Benutzeroberfläche ist einfach zu bedienen
- Bietet genaue Echtzeit-Datenberichte
- Lässt sich gut in Adobe Analytics integrieren und ist als Upsell-Angebot konzipiert
- Website-Personalisierungstools für Anfänger und Experten
- Führt Sie durch den Einrichtungs- und Testprozess
- Verfügt über fortschrittliche KI, um Kampagnen und Personalisierung kontinuierlich zu testen und zu verbessern
Nachteile
- Die Optimierung in großem Maßstab kann langsam sein
- Erfordert ein sehr hohes Verkehrsaufkommen, um optimal zu funktionieren
- Der formularbasierte Editor erfordert eine Lernkurve
- Hoher Preispunkt
- Keine Testoption
- Funktioniert am besten, wenn Sie bereits Adobe Analytics verwenden
- Kann großartige Einblicke erhalten, wenn es mit anderen kostenpflichtigen Adobe Marketing Cloud-Tools verbunden ist
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide.
Frequentist oder Bayesianer? Frequentistischer Ansatz.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Dieses Tool lädt schnell.
Hat ML oder KI? Ja
Dienen sie Enterprise? Ja. Fast ausschließlich aufgrund der Kosten und der Anforderung, auch Analytics-Kunde zu sein.
Bieten sie Kundensupport an? Ja, in Form einer Wissensdatenbank und Video-Schulungsprogrammen.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Ja, sie sind vollständig DSGVO-konform.
Interessieren sie sich für die Welt? Besonders gern. Sie setzen sich für Vielfalt ein, arbeiten auf Gebäude mit 100 % erneuerbarer Energie hin, senken Emissionen, führen kommunale Aktionsprogramme durch und vieles mehr.
Wie dieses A/B-Testing-Tool in Aktion aussieht:
Nr. 7: VWO-Tests
VWO ist ein weiteres Einstiegs-/Mid-Level-Tool. Es ist großartig für diejenigen, die entweder im Bereich A/B-Tests anfangen oder ihre Tests weiter skalieren möchten.
Obwohl es sich um eine A/B-Testplattform handelt, konzentriert sie sich auch auf Marketingfunktionen und A/B-Tests oder die Unterstützung bestimmter digitaler Marketingkampagnen und verfügt über ein intuitives UI-Design.
Sie bieten die wichtigsten A/B-Testfunktionen, die Sie vielleicht erwarten, zusammen mit der Möglichkeit, Heatmaps, Click-Through-Aufzeichnungen, On-Page-Umfragen, Full-Funnel-Tracking, Full-Stack-Tracking und Marketingfunktionen für Warenkorbabbrüche auszuführen.
Eine weitere clevere Funktion ist die Option „Bereitstellen“, mit der Sie Änderungen im Handumdrehen vornehmen und live übertragen können, unabhängig von einem Test (obwohl ich dringend empfehle, Änderungen an der Website zuerst zu testen). Obwohl die meisten A/B-Testing-Tools dies können, sind sie die einzigen, die dafür werben.
Ein großer Nachteil ist, dass der WYSIWYG-Editor manchmal kaputt gehen kann, indem er den Code löscht und das Setup testet, bevor er live geht, also stellen Sie sicher, dass Sie eine Kopie des Codes speichern, bevor Sie auf „Veröffentlichen“ klicken.
G2-Bewertung: 4.2/5.0 (239 Bewertungen)
Preise : Beginnt bei 199 $/Monat. Alles andere erfordert eine individuelle Preisgestaltung nach Ihren Bedürfnissen. Und Sie müssen sich für Ihren an das VWO-Verkaufsteam wenden.
Bieten sie einen kostenlosen Plan an? Ja, Sie können mit einer 30-tägigen kostenlosen Testversion beginnen.
Kosten pro 100.000 Besucher: ~500 $
Vorteile:
- Flexible Anpassungsoptionen, um Ihren Test an viele Szenarien anzupassen
- Einfache Planung und Durchführung von Tests mit wenig Programmierkenntnissen
- Engagiertes Support-Team, das Sie durch alle Herausforderungen führt
- Hat die Fähigkeit, langfristige Ziele zu verfolgen
- Fähigkeit, Tests zusammen zu gruppieren
- Nützliche Aufzeichnungen zur Beobachtung von Benutzern und zur Fehlerbehebung
Nachteile:
- Es gibt eine Lernkurve, um die volle Funktionalität von VWO zu verstehen
- Preispläne ändern sich häufig
- Sie testen nur die Clientseite
Clientseitig, serverseitig oder beides? Nur Client-Seite.
Frequentist oder Bayesianer? Bayesianischer Ansatz.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja.
Hat ML oder KI? Nein.
Dienen sie Enterprise? Ja. Zu ihren Unternehmenskunden gehören Ubisoft, AMD, Penn Foster, Optimeria und die IMB Bank.
Bieten sie Kundensupport an? Ja, Sie können sie anrufen, wenn Sie Hilfe benötigen. Oder konsultieren Sie ihre Ressourcenseite.
Ist ihnen die Privatsphäre wichtig? Ja. Sie halten sich an die wichtigsten Datenschutzgesetze und -vorschriften, speichern jedoch einige Daten zum Besucherverhalten auf ihren Servern.
Interessieren sie sich für die Welt? Kürzlich twitterte der Vorsitzende von Wingify (der Marke hinter VWO), Paras Chopra, seine Unterstützung für einige COVID-Hilfsinitiativen, darunter die Einrichtung einer COVID-Pflegeeinrichtung mit 10 Betten in Delhi.
Wie dieses A/B-Testing-Tool in Aktion aussieht:
Quelle
#8: Kameleon
Kameleoon ist eine in Frankreich ansässige A/B-Testplattform, die für ihre Benutzeroberfläche, Personalisierungseinstellungen und Integrationen gelobt wurde. Dank seiner Betonung des Datenschutzes ist es auch das Tool der Wahl für Gesundheitsunternehmen sowie für Fintech-Unternehmen, die datengesteuerte Lösungen mit Blick auf Datenschutzbelange suchen.
G2-Bewertung: 4,7/5,0 (24 Bewertungen)
Preisgestaltung : Individuell nach Ihren Wünschen. Sie erhalten Ihren einzigartigen Preis, indem Sie sich an das Verkaufsteam wenden.
Bieten sie einen kostenlosen Plan an? Ja.
Kosten pro 100.000 Besucher: N/A
Vorteile
- Einfach einzurichtendes Klick-Tracking
- Reibungslose Integration mit vielen anderen Apps
- Hat einen benutzerfreundlichen WYSIWYG-Editor für Nicht-Entwickler
- Fortschrittliche Anti-Flimmer-Technologie
- Kompetentes und hilfsbereites Support-Team
- Präzise und detaillierte Planung und Durchführung von Tests
Nachteile
- Der WYSIWYG-Editor wird langsam geladen
- Das Reporting-Dashboard könnte etwas mehr Personalisierung vertragen
- Benötigen Sie Fähigkeiten auf Entwicklerebene, um einige komplexe Szenarien zu implementieren
- Tests können nicht archiviert werden
- Alte Browser wie IE7 sind von den Tests ausgeschlossen
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide.
Frequentist oder Bayesianer? Ich konnte ehrlich gesagt nicht herausfinden, welche sie verwenden.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja.
Hat ML oder KI? Hat AI-Personalisierungsoptionen.
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide. Sie können Änderungen im WYSIWYG-Editor vornehmen und den integrierten Code-Editor von Kameleoon verwenden, um CSS und JS zu bearbeiten.
Dienen sie Enterprise? Ja. Lexus, Unity, Providence, Toyota und Rakuten verwenden Kameleoon.
Bieten sie Kundensupport an? Ja. Sie können sogar einen dedizierten Account Manager bekommen, der Sie bei komplizierten Projekten unterstützt.
Ist ihnen die Privatsphäre wichtig? Sie sind HIPAA-, GDPR- und CCPA-konform. Sie haben auch eine flexible Einwilligungsverwaltungsfunktion, um Ihre Datenschutzrichtlinie für jeden A/B-Test anzupassen.
Interessieren sie sich für die Welt? Ich konnte keine Hinweise auf eine Wohltätigkeitsorganisation finden, die sie sponsern, oder auf Umweltbelange, die sie unterstützen. Es ist jedoch interessant zu wissen, dass sie zwei lebende Chamäleons in ihren Büros in Deutschland und Frankreich haben.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
Wie dieses A/B-Testing-Tool in Aktion aussieht:
#9: OmniConvert
In erster Linie ein Testtool für E-Commerce, aber das heißt nicht, dass Sie es nicht auch für andere Geschäftstypen und Websites verwenden können. Eine weitere fantastische All-in-One-Plattform für Anfänger bis mittleres Niveau für diejenigen, die ihr Testprogramm starten und dann erweitern möchten.
Die Tool-Suite von OmniConvert umfasst vier komplementäre Plattformen: Explore, ihre A/B-Testplattform, Reveal, ein Kundenbindungs- und Churn-Tracker, Adapt, eine automatisierte CRO-Plattform, und Survey, ein Feedback-Tool für qualitative Analysen (alle zu separaten Preisen). ).
G2-Bewertung: 4,5/5,0 (70 Bewertungen)
Preise : Pläne beginnen bei 167 $ pro Monat bei einem Jahresplan für 50.000 Besucher. ($320 pro Monat bei monatlichen Preisen). Bei Verwendung von Umfragen oder anderen Tools fallen zusätzliche Kosten an.
Bieten sie einen kostenlosen Plan an? Ja.
Kosten pro 100.000 Besucher: N/A
Vorteile:
- Integriert sich in eine Reihe von Funktionen und auch Tools von Drittanbietern
- Einfache Einrichtung für Tests
- Mehrere Segmentierungs-, Targeting- und Personalisierungsfunktionen
- Lässt sich leicht in Ihre Analysen integrieren
- Tolle Kundenbetreuung
Nachteile:
- Nicht die billigste Lösung in diesem Bereich
- Intuitive Benutzeroberfläche, aber nichts für absolute Anfänger
- Manchmal kann der visuelle Editor ausfallen.
Clientseitig, serverseitig oder beides? Beide.
Frequentist oder Bayesianer? Beide.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Dieses Tool lädt schnell.
Hat ML oder KI? Ja.
Dienen sie Enterprise? Ja. Es ist das Tool der Wahl für Orange Mobile, WWF, Samsung und mehr.
Bieten sie Kundensupport an? Sie haben einen Ressourcen-Hub mit Tipps, Video-Tutorials, Hilfe-Community, Live-Chat und mehr.
Interessieren sie sich für den Datenschutz? Sie halten die geltenden Datenschutzgesetze in den Ländern ein, in denen ihre Produkte verwendet werden.
Interessieren sie sich für die Welt? Ich konnte keine Aufzeichnungen über Wohltätigkeits-/Gemeinschaftsarbeit finden, aber sie teilen das vielleicht einfach nicht mit ihrem Publikum.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
So sieht dieses Split-Testing-Tool in Aktion aus:
Quelle
#10: Dynamischer Ertrag
Dynamischer Ertrag
Dynamic Yield ist eine weitere auf Unternehmen ausgerichtete Experimentierplattform.
Es ist ideal für Websites mit sehr hohem Volumen und bietet neben vielen anderen Funktionen A/B-Tests, Omnichannel-Personalisierung und prädiktive Testverbesserungen durch maschinelles Lernen.
Aus diesem Grund ist es jedoch nicht ideal für Anfänger.
G2-Bewertung: 4.3/5.0 (82 Bewertungen)
Preise : Preise sind nur nach Rücksprache mit dem Vertrieb verfügbar.
Bieten sie eine kostenlose Testversion an? Sie müssen zuerst eine Demo anfordern.
Kosten pro 100.000 Besucher: N/A
Vorteile:
- Mehrjährige, preisgekrönte Software im A/B-Testing- und KI-Bereich.
- Verfügt über erweiterte Personalisierungsfunktionen, um prädiktives Targeting von Nachrichten an Ihre Zielgruppe durchzuführen.
- Vollständige Stack-Integration
- Omnichannel-Tests und -Tracking
- Fantastische Unterstützung und Ausbildung
Nachteile:
- Kann aufgrund der großen Anzahl von Optionen überwältigend einzurichten sein
- Einige wesentliche Funktionen erfordern Unterstützung bei der Einrichtung durch den Entwickler
- Nicht die beste Integration mit Analytics
Clientseitig, serverseitig oder beides? Clientseitiges und serverseitiges Testen.
Frequentist oder Bayesianer? Bayesianischer Ansatz.
Unterstützt es Full Stack? Ja.
Core Web Vitals Bereit? Ja. Dieses Tool lädt schnell.
Hat ML oder KI? Ja.
Dienen sie Enterprise? Ja (fast ausschließlich). Sie sind das Werkzeug der Wahl für Unternehmen wie Urban Outfitters, Lacoste, Pacsun und Hallmark.
Bieten sie Kundensupport an? Ja. Sie bieten Anruf- und E-Mail-Support sowie eine grundlegende Wissensdatenbank, die bei der Installation hilft.
Ist ihnen die Privatsphäre wichtig? Dynamic Yield ist vollständig DSGVO-konform.
Interessieren sie sich für die Welt? Sie machen tatsächlich etwas sehr Cooles, nämlich die kostenlose Nutzung ihres Tools für Wohltätigkeitsorganisationen, die bestimmte Kriterien erfüllen. Sie arbeiten auch in der Gemeinde.
Überprüfung der A/B-Testsoftware von TrustRadius:
Wie diese A/B-Testplattform in Aktion aussieht:
Quelle
Erfahren Sie mehr über A/B-Test-Tools
Was sind A/B-Test-Tools?
A/B-Testing-Tools:
- Sie können 2 (oder mehr) Elemente auf Ihrer Website testen, um zu sehen, welche Änderung die günstigste Ausgabe bewirkt.
- Verwenden Sie eine Form von Statistik (normalerweise Frequentist oder Bayesian), um die Aktionen zu messen, die Ihre Besucher während dieses Tests ausführen, und stellen Sie dann die Ergebnisse bereit. Sie können diesen Test durchführen, um eine statistische Signifikanz und ein Maß an Vertrauen zu erhalten, dass Sie ähnliche Ergebnisse vom Rest Ihres Publikums erwarten können, wenn Sie dieses Testergebnis live übertragen.
- Normalerweise gibt es zwei Sorten. Entweder Open Source, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten intern zu behalten und sofort zu verwenden, oder eine geschlossene Quelle, die Sie normalerweise auffordert, sie zu kontaktieren, bevor Sie beginnen können.
Wie können Sie einen A/B-Test einrichten?
Wir behandeln hier viel ausführlicher, wie man A/B-Tests einrichtet und durchführt, aber lassen Sie uns Ihnen einen kurzen Überblick geben.
Wie führt man einen A/B-Test auf einer Website durch?
Überlegen Sie sich zunächst eine Hypothese oder Idee, wie Sie Ihrer Meinung nach eine Seite verbessern oder reparieren können, um mehr Conversions zu erzielen.
Erstellen Sie dann die Assets, die für Ihren speziellen Test benötigt werden, dh wenn Sie verschiedene Bilder testen.
Richten Sie den Test in der A/B-Testsoftware ein und testen Sie jeweils ein einzelnes spezifisches Element, um zu sehen, welches am besten funktioniert. (Mit einem multivariaten Test können Sie mehrere Varianten testen, aber bei einem A/B-Test sind es nur 2 Optionen. Er hilft, schnellere Ergebnisse zu erzielen, insbesondere auf Websites mit weniger Traffic. Mit A/B-Tests können Sie genau das Element bestimmen, das sich auswirkt Nutzerverhalten am meisten.)
Stellen Sie dann sicher, dass der Test lange genug läuft, um genaue Ergebnisse zu erhalten.
Analysieren Sie schließlich die Ergebnisse und lernen Sie daraus.
Schlüsselfunktionen, die in einem A/B-Testing-Tool benötigt werden
Bevor wir die wachsenden Trends im A/B-Testing und die besten Tools dafür aufschlüsseln, schauen wir uns die wichtigsten Funktionen an, die jede Optimierungsplattform haben sollte:
- Einfache Einrichtung und Installation
- Kundendienst
- Einfach zu bedienende Benutzeroberfläche
- WYSIWYG-Editor
- Code-Editor für benutzerdefinierte Tests
- Flimmerfreies Testen, um Ihren Test nicht negativ zu beeinflussen
- A/B-Tests, Split-URL-Tests, multivariate Tests, Multipage-Testfunktionen
- Targeting- und Segmentierungsfähigkeiten
- Personalisierung
- 99 % Betriebszeit, damit es mitten im Test nicht kaputt geht
- Unbegrenzte Testmöglichkeiten
- Unbegrenzte Variationen
- Targeting-Optionen mit mehreren Filtern
- Detaillierte Berichte, in die Sie eintauchen können
- Integrationen und API von Drittanbietern
- Sicherheit, Privatsphäre und Datenschutz
Alles andere ist entweder ein Bonus oder Nice-to-have, aber ohne diese Kernfunktionen können Sie Schwierigkeiten haben, Tests effektiv durchzuführen.
Die wichtigsten Trends im A/B-Testing und warum Sie bei der Auswahl von A/B-Testing-Tools darauf achten sollten
Wie sieht die Zukunft von CRO aus?
Aus unserer Sicht gibt es derzeit 4 große Trends in der CRO-Branche:
1. Verwendung von CRO als ganzheitlicheres Tool für größere Datenanalysen,
2. Besorgnis darüber, wie sich Tests auf den organischen Verkehr und die Seitenerfahrung auswirken könnten,
3. Datenschutz der Benutzer und wie sich dies auf Tests und Nachverfolgung bezieht,
4. Maschinelles Lernen im A/B-Testing – was ist das und lohnt es sich?
1. A/B-Tests zur Entscheidungsfindung
Traditionell dreht sich bei CRO- und A/B-Tests alles um die Website-Optimierung:
Wie bringen wir den Verkehr auf unseren Webseiten dazu, mehr von der gewünschten Aktion zu machen?
Heutzutage scheint es jedoch so, als ob sich die Conversion-Rate-Optimierung und die gesamte Landschaft zu einer ganzheitlicheren und strategischeren Sichtweise entwickeln. (Sogar der Name CRO passt nicht ganz zu seiner Veränderung.)
Anstatt nur A/B-Testsoftware zur Messung von Konversionsraten zu testen, betrachten Marketingteams sie jetzt aus der Perspektive, alle Publikumsinteraktionen zu messen und zu verstehen, um größere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
CRO als Praxis ändert sich nicht drastisch, aber sein Platz in der Organisation hat sich verschoben.
Was einst die Domäne eines einzelnen Teams oder in einigen traurigen Fällen einer einzelnen Person war, ist heute ein Betriebssystem, mit dem datengesteuerte Teams im gesamten Unternehmen Entscheidungen treffen.
Ich habe den Wechsel von dezentralisierten Modellen zu zentralisierten Teams erlebt, bei denen alle CRO-Bemühungen einem Kernteam aus Experten und Spezialisten gehören und von diesem bewacht werden. Es stellt sich heraus, dass dies nicht sehr gut skaliert.
Jetzt wird dieses Modell in vielen etablierten Organisationen in ein „Center of Excellence“-Modell umgewandelt. Auf diese Weise ermöglicht und unterstützt das CRO-Team einfach die restlichen Experimentier- und Optimierungsbemühungen der Organisation durch Schulung, Prozessmanagement, Ressourcenzuteilung und Produktmanagement (in der Regel investieren Unternehmen in dieser Phase in benutzerdefinierte Tools oder Datenpipelines). ermöglichen anspruchsvollere Experimente und einen größeren Maßstab).
Darüber hinaus wird „CRO“, wie es früher praktiziert wurde, heute im Wesentlichen als „Webstrategie“ oder „Website-Produktmanagement“ bezeichnet.
Was sehr sinnvoll ist, denn Wachstumsproduktmanager auf der Produktseite machen genau die gleiche Arbeit und nennen sie anders. Diese Verschmelzung von Marketing- und Produktseite muss die vorherigen Silos noch vollständig in den Schatten stellen, aber wenn dies der Fall ist, wird sie viel interessantere Experimente mit vollem Trichter ermöglichen.
Die Tools, die dazu beitragen, dies zu ermöglichen, sind diejenigen, die server- und clientseitige Experimente ausgleichen, über robuste Integrationen verfügen und über erweiterte Funktionen wie Experiment-Schwimmspuren sowie eine Mischung aus vermarkterzentrierten Funktionen (wie Ihr typischer WYSIWYG-Editor) und verfügen produktzentrierte Features wie Feature-Flags.
Alex Birkett, BeAllwissend
Nehmen wir an, Sie führen einige Experimente auf einigen Webseiten durch und Sie sehen, dass Ihr Publikum mit einem bestimmten Blickwinkel mitschwingt und mehr konvertiert.
In der Vergangenheit hätten wir uns einfach darauf konzentriert, um eine bessere Conversion zu erzielen.
Aber jetzt könnten wir anfangen, uns das genauer anzusehen. Diese Informationen können wir nicht nur an andere Bereiche des Unternehmens weitergeben, sondern wir können diesen Blickwinkel auch stärker recherchieren.
- Ist das eine Veränderung in der Branche, die stattfindet?
- Wird dies für unser Publikum immer wichtiger und sollten wir uns darauf konzentrieren?
- Warum ist es ihnen wichtig?
Wenn wir etwas darüber lernen, können wir nicht nur besser konvertieren, sondern auch die Conversions von vorne nach hinten verbessern. Dies kann dann alles verbessern, von Anzeigenergebnissen bis hin zu Homepage-Angeboten, Upsells, durchschnittlichen Verkäufen und Wiederholungsverkäufen usw.
Nicht nur das, es kann Marketern auch dabei helfen, sich neue Produktangebote anzusehen und sogar die unternehmensweite Positionierung oder Preisgestaltung zu ändern.
(Vielleicht der Wechsel von einem Einzelpreismodell zu einem wiederkehrenden Modell, um die Kundenbindung zu verbessern und gleichzeitig mehr Spielraum für profitable Akquisitionen zu schaffen.)
Hier können Sie mehr über CXO lesen.
Wie wirkt sich CXO auf die Auswahl Ihrer A/B-Testtools aus?
Idealerweise suchen wir nach quantitativen Testtools (wie Convert Experiences), die sich in andere Optimierungstools integrieren lassen, die Sie möglicherweise verwenden, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Dies können QA-Tools sein, damit Sie mehr über die Gründe erfahren, warum dies für Ihr Publikum wichtig ist, Kundenerfolgstools oder sogar Kommunikationstools, damit Sie die Informationen intern teilen können.
Convert verfügt über mehr als 100 Integrationen mit anderen Tools in Ihrem Tech-Stack.
Qualitativ hochwertige, messbare Daten sind entscheidend für die Entscheidungsfindung. Und ein Teil guter Datenqualität ist das Testdesign: Entscheiden, wann und wo Tests im Trichter ausgelöst werden. Die Auswahl eines leistungsstarken Tools mit erweiterten Targeting-Funktionen wie „Convert Experiences“ erleichtert das Testdesign. Sie können Tests auslösen, nachdem bestimmte Ziele erreicht wurden, z. B. das Klicken auf bestimmte CTAs oder der Besuch bestimmter Bereiche einer Website.
2. A/B-Tests, die die Auswirkungen auf die Seitenerfahrung minimieren
Google hat kürzlich seinen Page Experience-Ranking-Algorithmus aktualisiert, indem es sein Core Web Vitals-Update hinzugefügt hat.
Wir behandeln dies hier ausführlich (zusammen mit einigen Best Practices, wie Sie sicherstellen können, dass Ihre Tests Ihre Punktzahl nicht durcheinander bringen), aber hier ist ein kurzer Überblick.
Beim CWV-Update geht es darum, die Benutzererfahrung auf der Seite zu verbessern:
- Wie schnell es lädt
- Wie schnell der Benutzer verstehen kann, worum es auf der Seite geht (LCP)
- Wie schnell sie mit der Seite interagieren können
- Wie schnell die Seite nach dieser Interaktionsanfrage antwortet (TBT)
- Wie stark sich die Seitenelemente verschieben, wenn die Seite geladen oder verwendet wird (LCS)
Wie wirkt sich die Seitenerfahrung auf Ihre Auswahl an A/B-Testtools aus?
Wenn Sie sich speziell ansehen, wie sich Ihre Testlösungen auf Ihren Core Web Vitals-Score auswirken können, müssen Sie sich Folgendes ansehen:
- Tool Speed : Wie schnell arbeitet die Testplattform?
- Flimmerrate : Verursacht das Experiment flackernde Elemente?
- Wie testet es das Element: Wird es ausgeblendet, verschoben oder verursacht es Layoutverschiebungen?
Es mag jetzt wie eine kleine Sache erscheinen, um die man sich kümmern muss, aber es ist klar, dass Google große Änderungen vornimmt, die sich auf die Seiten- und Benutzererfahrung konzentrieren.
Sie möchten wirklich nicht, dass Ihr Testtool Ihren Traffic oder Ihr Kundenerlebnis beeinträchtigt.
3. A/B-Tests, die die Privatsphäre respektieren
In den letzten Jahren gab es einen großen Schub zur Verbesserung der Privatsphäre der Benutzer im Internet.
Alles, von der Art und Weise, wie wir mit den Daten und der Zustimmung der Benutzer umgehen, bis hin zur Art und Weise, wie wir verfolgen und was wir verfolgen, und jetzt sehen wir, dass bestimmte Geräte und Browser Benutzerinformationen entfernen oder Zeitrahmen für die Verfolgung begrenzen.
Dies ist eine gute Sache für den Benutzer und etwas, das wir als Website- oder App-Eigentümer respektieren sollten. (Hier bei Convert arbeiten wir nicht einmal mit anderen Tools von Drittanbietern, es sei denn, sie erfüllen die DSGVO – selbst wenn es sich nicht um ein kundenorientiertes Tool handelt).
Diese Bestimmungen und Funktionen wirken sich jedoch nur auf clientseitige Tools und nicht auf serverseitige Testtools aus.
Was ist der Unterschied zwischen clientseitigen und serverseitigen Tools?
Bei clientseitigen Tools befindet sich das Tool auf Ihrer Website über einen Javascript-Code in Ihrer Kopfzeile. Es testet und verfolgt, indem es Änderungen im Webbrowser des Benutzers vornimmt, um verschiedene Versionen von Seitendesigns usw. anzuzeigen.
Serverseitige Tools werden stattdessen auf Ihrem Webserver installiert.
Sie haben jeweils Vor- und Nachteile: Mit clientseitigen Tools lassen sich neue Kampagnen normalerweise schneller und einfacher einrichten, während Sie mit serverseitigen Tools Dinge verfolgen können, die Sie mit einem Standardtool normalerweise nicht verfolgen können.
Der Hauptunterschied in Bezug auf den Datenschutz besteht darin, wie diese neuen Gesetze und Tools implementiert werden.
Sie sehen, Popup-Blocker und solche Dinge können verhindern, dass clientseitige Tools funktionieren, bis der Benutzer dem zustimmt. Der Browser oder das Gerät sieht das Cookie-Ereignis und verhindert, dass es ausgelöst und zurückgemeldet wird.
(Benutzer ohne Blocker werden hoffentlich ein GDPR-Zustimmungsformular sehen, in dem sie gefragt werden, ob sie der Verfolgung zustimmen und bestimmte Benutzerdaten weitergeben. Einige Websites verfolgen jedoch standardmäßig und fordern sie stattdessen auf, sich abzumelden).
Die Sache ist die, serverseitige Tools werden dadurch nicht gestoppt. Sie verlassen sich nicht auf die Webbrowser-Cookies, um Informationen zu senden, da sie alle Ihre Website-Ereignisse verfolgen und sie stattdessen an Ihren Server senden. Dies bedeutet, dass serverseitige Tools weiterhin Ereignisse und Benutzer-IDs verfolgen und diese Informationen dann in die Testplattform, Analysen von Drittanbietern oder Anzeigenplattformen einspeisen können.
Sie könnten theoretisch nach Herzenslust davonlaufen und es niemandem erzählen. (Während sie eine potenzielle Klage riskieren, wenn sie Zugriff auf Ihre Serverdaten erhalten.)
Aber nur weil Sie all diese Informationen verfolgen können, sollten Sie?
A/B-Tests können der beste Weg sein, um das Risiko einer zukünftigen Beeinträchtigung der Benutzererfahrung zu mindern. Wenn Sie darüber nachdenken, geht es beim Testen darum, eine Hypothese zu beweisen, dass eine Version besser ist als die anderen. Sie müssen also wirklich nicht mehr speichern als die Anzahl der Benutzer, die diese Versionen sehen, und die Ziele, die Sie verfolgen. Nur das … zwei einfache Zahlen, VariationID und GoalID, und die Häufigkeit, mit der sie gesehen werden. Sie sollten Ihre A/B-Tests auf diese saubere Weise einrichten, nicht mehr.
Sie verlieren das Vertrauen Ihrer Benutzer, wenn Sie versuchen, Ihre Daten auf der Suche nach einem Gewinner zu zerstückeln. Dafür sind A/B-Tests nicht da, das ist Analytik – nicht verwechseln.
Verringern Sie das Risiko, Ihre Benutzer zu verletzen, und erzielen Sie gelegentlich einen Gewinn für das Unternehmen. Es wird Ihr Vertrauen gewinnen, Ihnen Geld sparen und Sie so zur besten Version dessen machen, was Sie für Ihre Benutzer sein können.
Wenn Sie es sauber halten, sind Sie nicht von Datenschutzgesetzen betroffen. Sie speichern keine personenbezogenen Daten und verfolgen keine Benutzer. Ihre Tracking-Nutzung… das ist langfristig die Zukunft dieser Nische im CRO .
Dennis van der Heijden, Convert.com
Wie wirkt sich der Datenschutz auf Ihre Auswahl an A/B-Testtools aus?
Unabhängig davon, ob Sie clientseitige Tools für die bequeme Einrichtung oder serverseitige Tools für eine detailliertere Nachverfolgung verwenden, sollten Sie als verantwortungsbewusstes Unternehmen dennoch die standardmäßigen und bevorstehenden Datenschutzänderungen einhalten:
- Respektieren Sie Do-Not-Track-Browser
- Bitten Sie um Zustimmung
- Verfolgen Sie Ereignisse anstelle von Benutzerdaten
- IDs anonymisieren usw.
Sehen Sie sich vor diesem Hintergrund unbedingt die Datenschutzziele Ihrer Experimentierplattform an und was Sie damit tun können:
- Erfüllen sie die Datenschutzanforderungen der DSGVO und ähnlicher Gesetze?
- Speichern sie Daten sicher, damit Ihr Publikum nicht durchgesickert ist und Sie keine Geldstrafe erhalten?
- Erlauben sie Ihnen, die Privatsphäre der Benutzer zu testen und dabei zu respektieren? Das heißt, können Sie diese Einstellungen in Ihren Testkampagnen festlegen, auch wenn es sich um ein serverseitiges Tool handelt, bei dem Sie technisch gesehen damit durchkommen könnten?
- Erlauben sie Ihnen, Elemente Ihres Experiments an unterschiedliche Standortgesetze anzupassen?
- Schließlich möchten Sie vielleicht überprüfen, ob Ihr Tool nur clientseitig ist oder ob es auch serverseitig eingerichtet werden kann.
Aber denken Sie daran: Nur weil Sie all diese Informationen mit einem serverseitigen Tool verfolgen können, heißt das nicht, dass Sie das auch tun sollten. Verwenden Sie ein Tool, das sich um die Privatsphäre Ihres Publikums kümmert!
(Aus diesem Grund haben wir viele unserer detaillierten Benutzerverfolgungsdetails aus unserem Tool entfernt. Wir können immer noch verfolgen, was für kontrollierte Experimente erforderlich ist, aber wir müssen dies nicht tun, wenn wir zu viel über den Benutzer wissen).
4. A/B-Tests auf der Grundlage von Daten und maschinellem Lernen
Der letzte Trend der letzten Jahre war die Integration von Machine Learning in CRO-Tests:
CRO beginnt sich zu verändern und wird sich ganz offensichtlich in den nächsten 5 Jahren auf zwei grundlegende Arten verändern. CRO wird empirischer und datentechnisch anspruchsvoller. (…)
In vielerlei Hinsicht spiegelt dies nur wider, was die FAANG-Unternehmen (Facebook, Amazon, Apple, Netflix und Google) in den letzten zehn Jahren gewusst und praktiziert haben. Die FAANG-Unternehmen haben die Notwendigkeit erkannt, alles im gesamten Unternehmen zu testen und so viele Experimente wie technisch machbar durchzuführen, Wissenschaftler eingestellt, um buchstäblich grundlegende Fortschritte auf dem Gebiet der Statistik zu entwickeln. Diese Fortschritte ermöglichen es ihnen, mehr Experimente durchzuführen, Experimente schneller durchzuführen und immer komplexere Ergebnisse zu messen (z. B. Bing misst „Hat ein Benutzer erfolgreich gefunden, wonach er gesucht hat?“ oder Netflix misst, wie sich unterschiedliche Ansätze zum Laden von Videos bei langsamen Verbindungen auf den Benutzer auswirken Frust) .
Die Bereiche, in denen CRO früher eher als eine „Kunstform“ angesehen wurde (Leitprogrammstrategie, Roadmap-Priorisierung), werden sich zunehmend auf Wissenschaft und Maschinen stützen, die optimalere und empirischere Entscheidungen darüber treffen können, wie potenzielle Behandlungen zu testen und was zu priorisieren sind Publikum zum Testen .
Ryan Lucht, Senior Growth Strategist, Cro Metrics
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz, aber vereinfacht gesagt eine Mustererkennungsmaschine. Wenn Sie ihm genügend Datenpunkte geben (und es braucht viele), dann ist es in der Lage, Verbindungen in diesen Daten zu finden, die Menschen möglicherweise übersehen, und dann mögliche zukünftige Aktionen vorherzusagen.
Zum Beispiel verwendet Netflix maschinelles Lernen, um mehr über jeden Benutzer zu erfahren, damit es Sendungen empfehlen kann, von denen es glaubt, dass sie Ihnen gefallen könnten.
Dies hilft Netflix, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Abwanderung zu verringern und sogar zu erfahren, in welche Genres von Inhalten sie investieren können.
Wie wirkt sich maschinelles Lernen auf CRO aus?
Der eigentliche Vorteil von Machine Learning ist für Unternehmen, die bereits viel Traffic und Conversions haben, ihr Testprogramm skalieren und so viele Daten wie möglich sammeln möchten.
Es ermöglicht ihnen, multivariate Kampagnen einzurichten, das Tool aus den durchgeführten Aktionen lernen zu lassen und Tests live zu optimieren. Noch interessanter ist, dass es aus „fast“ Konversionen lernen kann, sodass Sie damit beginnen können, viele Daten über diese sehr warmen Leads zu sammeln, die kurz vor der Konversion stehen.
Amazon ist ein großartiges Beispiel für die Verwendung von maschinellem Lernen für die Personalisierung in Echtzeit.
Sie können Titelseitenempfehlungen, Upsells, Preise und sogar Zielseiten anpassen, alles basierend auf früheren Benutzerverhaltensdaten von Personen, die Ihnen ähnlich sind (gleiche Interessen), oder indem sie Ihre vergangenen Interaktionen verfolgen und mögliche zukünftige Aktionen vorhersagen. Allein diese Personalisierung hilft ihnen, ihren Umsatz um 35 % zu steigern.
Wie wirken sich maschinelles Lernen und KI auf die Auswahl Ihrer A/B-Testtools aus?
Als Erstes müssen Sie verstehen, dass Tools für maschinelles Lernen nicht jedermanns Sache sind.
ML funktioniert am besten, wenn ihm mehr Daten gegeben werden können. Wenn Sie nicht etwa 100.000 Website-Besucher pro Monat oder mindestens 1.000 Conversions durchführen, ist es nichts für Sie. (Sie könnten vielleicht damit durchkommen, wenn Sie historische Massendaten hätten, aber Ihre Tests werden verkümmert, wenn Sie die Schwelle von 1000 Conversions pro Monat nicht erreichen.)
Wie jeder Testprozess ist maschinelles Lernen nur so gut wie die Daten, mit denen Sie es füttern. Wenn im Test etwas kaputt ist oder Sie ihm die falschen oder nicht genügend Daten zuführen, wird es schwierig sein, Ihnen die gewünschten Antworten zu geben.
Sie müssen noch analysieren, warum Sie die Ergebnisse zurückerhalten. Es ist kein Roboter, den Sie anschließen und CRO für Sie erledigen können.
Was wäre, wenn Sie möchten, dass es Ihnen dabei hilft, mehrere Experimente gleichzeitig zu skalieren und auszuführen oder mit Deep Learning über große Datensätze zu beginnen?
Ein A/B-Testing-Tool mit maschinellem Lernen kann Ihnen dabei helfen, dies viel schneller zu tun, als Sie es alleine könnten.
Fazit
Da haben Sie es also. Die 4 aufkommenden Trends, die derzeit an vorderster Front der Conversion-Rate-Optimierung stehen, wie sie Ihre Kaufentscheidung für Tools beeinflussen könnten, und die 10 besten A/B-Test-Tools, von denen wir glauben, dass sie diese Anforderungen erfüllen oder darauf hinarbeiten.
Wenn Sie nach einer A/B-Testplattform suchen und eine zukunftssichere Wahl wünschen, können Sie mit dieser Liste nicht viel falsch machen.
