A/B-Tests sind wohl die einfachste Methode, um die Wirksamkeit einer bestimmten Komponente deiner Marketingkampagne zu analysieren. Manche betrachten dies als Synonym für Split-Tests. Andere betrachten es als eine Variante des Split-Testings, wobei das multivariate Testen die andere ist.

Unternehmer/innen, die einen starken Rückgang ihrer Verkäufe und Konversionen beobachten, können diesen Test durchführen, um ihre Website wieder in Schwung zu bringen. A/B-Tests sind eine der effizientesten Methoden, um mehr über die Vorlieben der Verbraucher zu erfahren. So können Unternehmer/innen Strategien entwickeln, die eine Steigerung ihrer Gewinne garantieren.

Auf diese Weise können Webmaster/innen herausfinden, wie sie ihr Webdesign optimieren können, um eine gute Conversion Rate zu erzielen. A/B-Tests helfen Entwicklern dabei, die richtigen Anpassungen an Farben, Schaltflächen, Layout und Webinhalten vorzunehmen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Diese Art von Test besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten.

Zwei Versionen – A/B-Tests eignen sich nur dazu, zwei – nicht mehr und nicht weniger – Versionen einer bestimmten Komponente zu testen.

Kontrolle über die Testpersonen – A/B-Tests können nicht mit jedem beliebigen Besucher deiner Website durchgeführt werden, aber du darfst bei deiner Auswahl auch nicht voreingenommen sein. Der beste Weg, um objektive Ergebnisse zu erzielen, ist der Einsatz von Webtools, die den Test mit zufällig ausgewählten Testpersonen durchführen können, die aber dennoch wichtige Ähnlichkeiten aufweisen, die für deinen Test relevant sind.

Analysetools – Obwohl es immer Formeln gibt, mit denen du die Ergebnisse deines Tests manuell auswerten kannst, ist es insgesamt einfacher und besser, sich auf andere Webtools für die Analyse deiner Testergebnisse zu verlassen.

Wie du siehst, werden bei dieser Art von Test viele Webtools eingesetzt. Es wird dich aber freuen, dass du viele dieser Webtools kostenlos nutzen kannst. Ein gutes Beispiel dafür ist der Google A/B Test, welchen du über Google Optimize implementieren kannst. Wenn du das Gefühl hast, dass du eine tiefer gehende Analyse der Ergebnisse brauchst, kannst du auch kostenpflichtige Webtools kaufen. Optimizely zum Beispiel ist für Anfänger sehr zu empfehlen. Es verfügt über einen browserbasierten „What you see is what you get“-Seiteneditor. Die Gestaltung deiner Seite ist dann so einfach wie die Erstellung in Adobe Photoshop und anderen Programmen. Wenn du auf den Geschmack von WYSIWYG-Seiteneditoren kommen willst, dann wirst du auch mit Vertster zufrieden sein.

Wie du die Validität und Zuverlässigkeit von A/B-Tests verbesserst

Nachdem du nun weißt, woraus diese Tests bestehen, solltest du als Nächstes sicherstellen, dass jeder Schritt des Testprozesses perfekt ausgeführt wird. Der kleinste Fehltritt kann die Genauigkeit oder Relevanz des Tests stark beeinträchtigen.

Tipp 1: Teste eine Komponente nach der anderen

Es ist gut, dass du weißt, dass du bei jedem Test nur zwei Versionen einer bestimmten Komponente testen solltest. Du solltest aber auch bedenken, dass du dich bei A/B-Tests immer nur mit einer Komponente beschäftigen solltest. Wenn du das Gefühl hast, dass du mehr als das gleichzeitig testen musst, solltest du stattdessen multivariate Tests lernen.

Tipp #2: Gehe bei der Analyse der Ergebnisse so tief wie möglich

Auf den ersten Blick mag es so aussehen, als ob diese Art von Test unglaublich zeitaufwändig ist. Wie dem auch sei, A/B-Tests können sich immer noch als effektiver erweisen als multivariate Tests. Wenn du tiefgreifende Ergebnisse oder Analysen benötigst, die weit über das übliche Maß hinausgehen, kannst du nur mit A/B-Tests in den Genuss solcher Analysen kommen und mit keinem anderen.

Tipp #3: Wähle das richtige Tool für die Analyse deiner Testergebnisse.

Wenn du das Budget hast, um Webtools zu kaufen, dann tu das, wenn deine Bedürfnisse es erfordern. Achte beim Kauf von Webanalysesoftware auf folgende Punkte.

• Das Programm muss einfach zu bedienen sein. Andernfalls stehst du wieder am Anfang und bist um einige Euro ärmer.
• Es erfordert nur die Eingabe von Daten. Du musst keine Berechnungen durchführen. Wozu hast du das Programm sonst gekauft, wenn du die Berechnungen trotzdem durchführen musst?
• Jede Analyse muss klar und deutlich erklärt werden.
• Der Kundendienst muss von guter Qualität sein, falls du etwas an der Software oder ihren Ergebnissen nicht verstehst.

Tipp #4: Kenne deine Prioritäten.

Eine Marketingkampagne kann in verschiedene Komponenten aufgeteilt werden. Einige dieser Komponenten sind in dem Sinne wichtiger als andere, dass sie den Rest deiner Kampagne oder zumindest bestimmte Aspekte davon beeinflussen können. Nehmen wir an, du willst wissen, ob es effektiver ist, eine Beschreibung für dein Produkt einzufügen oder nicht. Wenn sich herausstellt, dass es nicht mehr notwendig ist, Produktbeschreibungen einzufügen, dann bedeutet das automatisch, dass du keine A/B-Tests für Formatierungsstile und Effekte für deinen Beschreibungstext durchführen musst.

Tipp #5: Sei nicht in Eile.

Die Zeit, die A/B-Tests in Anspruch nehmen, kann deine Arbeit ziemlich mühsam machen. Trotzdem musst du dich in Geduld und Selbstdisziplin üben. Gehe jeden Schritt sorgfältig durch, um ungenaue oder unzuverlässige Ergebnisse zu vermeiden.