A/B Testing. Multivariates Testing.

Sie möchten nicht mehr „glauben“ oder „vermuten“, sondern „wissen“, welche Indikatoren einer Webseite, eines Shops oder einer App die gewünschte Conversion bei Ihren Webseitenbesuchern auslösen? Sie möchten für Optimierungsmaßnahmen und strategische Entscheidungen eine fundierte Ausgangssituation schaffen – mit einer klaren Richtung? Das A/B Testing ist eine bewährte Methode, um verschiedene Ziele im Online Marketing zu erreichen. Insbesondere ist es aber ein Vergleichsverfahren, um weniger Bauchgefühl, sondern mehr Fundament in eine Entscheidung zu bringen. Mit cleveren A/B Testings schaffen wir eine solide Grundlage, damit Sie Chancen ergreifen und Potenziale ausschöpfen können. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, Ressourcen und Budgets effizient zu verteilen, Ineffizienz zu reduzieren und damit Ihr digitales Business wirtschaftlicher zu machen.

Datenorientiertes Online Marketing bringt spürbare Erfolge

Unsere Kernkompetenz ist die strukturierte, datenorientierte Vorgehensweise – und das leistungsübergreifend. Wir wissen: Der Erfolg einer Strategie, einer Kampagne oder einer Maßnahme hängt entscheidend mit der Vorbereitung zusammen. Wir vertrauen daher auf die Hard Facts aus verschiedenen Analysen und schaffen damit eine solide Grundlage, auf der Sie alle relevanten Entscheidungen für Ihr digitales Business treffen können. Das betrifft selbstredend auch das A/B Testing einer Webseite, einer Landingpage oder einer App. Denn die Ergebnisse aus dem Vergleich zweier Varianten entscheiden über die Optimierungsmaßnahmen und ebenen den Weg, um übergeordnete Ziele systematisch zu erreichen. Insbesondere in der Verbindung mit weiteren Ergebnissen aus Webanalysen, Usability Tests und anderen relevanten Informationsquellen wie etwas das Kundenfeedback, haben Sie alle Instrumente an der Hand, Ihr digitales Business zum Erfolg zu führen. Warum darauf verzichten?

Website Testing mit zwei oder mehreren Varianten

Was versteht man unter A/B Testing?

Beim A/B Testing – das auch als Splittest bezeichnet wird – vergleicht man zwei Varianten eines Testobjekts – etwa die Webseite, die Landingpage oder eine Werbeanzeige. Variante A und Variante B unterscheiden sich dabei in bestimmten Faktoren (z. B. Design, Call-to-Action, Wording, Aufbau, etc.). Die beiden Varianten werden nach dem Zufallsprinzip angezeigt, wenn User auf die entsprechende Seite gelangen. Das Nutzerverhalten wird getrackt und anschließend analysiert. Durch das A/B Testing lässt sich die erfolgreichste Variante ermitteln – anhand von quantitativen Kennzahlen. Allgemeines Ziel beim A/B Testing ist die Verbesserung der Conversion Rate, ungeachtet dessen, wie die Conversion konkret definiert ist (z. B. Lead, Sale).

Welche Ziele können mit dem Testing realisiert werden?

• Steigerung der Conversion Rate: Mehr Umsatz oder eine höhere Anzahl von Kontaktanfragen bei gleichbleibendem Traffic ist das klassische Ziel von Splittests.
• Verbesserung der Verweildauer: Auch dies kann ein sinnvolles Ziel im A/B Testing sein. Das gilt insbesondere für Produkte oder Dienstleistungen, die nicht spontan gekauft oder beansprucht werden, sondern über die sich der User zunächst ausführlicher informiert. Je höher die Verweildauer auf der Seite ist, umso intensiver beschäftigt sich der Webseitenbesucher mit dem Inhalt.
• Steigerung der Seiten pro Besuch: Auch die Anzahl der Seiten, die ein User pro Sitzung besucht, ist ein Zeichen für sein Interesse und kann am Ende zu einer Conversion führen. Auch dieses Ziel sollte man beim A/B Testing im Blick behalten.
• Reduzierung der Absprungrate: Mit Hilfe von A/B Tests lässt sich gut definieren, wo User eine Webseite innerhalb ihrer Sitzung verlassen. Dadurch können beispielsweise Schwachstellen in der Navigation ermittelt und behoben werden.

Wichtige Elemente in A/B Tests

Mit A/B Tests können alle Elemente einer Seite oder einer Anzeige analysiert werden – vom kleinsten Button bis zum gesamten Layout. Schon kleinste Veränderungen an einer Seite können einen bedeutenden Einfluss auf die Conversion Rate haben. Grundsätzlich wichtig ist, dass nur ein Element pro Splittest verändert wird und, dass beide Varianten gleichzeitig und nicht nach einander getestet werden. Andernfalls können keine validen Aussagen über die Ergebnisse gemacht werden.

• Design und Layout
• Visuelle Elemente (Bilder, Videos, Grafiken)
• Call-to-Action (Wording, Form & Farbe der Buttons)
• Struktur / Navigation
• Content & Ansprache (Umfang, Aufbau, Lesbarkeit)
• Überschrift / Produktbezeichnungen
• Produkte und Preise, Service, Verkaufsargumente
• Ergänzende Angebote (Inhalte, Dienstleistungen, Produkte)

Wo kann man A/B Testings einsetzen?

A/B Tests lassen sich für alle Formen von Internetseiten anwenden, denn wenigstens eine Kennzahl kann gemessen werden: Z. B. Traffic, Verweildauer, Anfrage, Bestellung, etc. Ob Unternehmensseite, Shop, Landingpage, Werbekampagne oder App spielt für den Splittest keine Rolle.

Was ist multivariates Testing?

Das multivariate Testing ist ebenfalls eine Methode, um die Variante einer Webseite zu ermitteln, die die größtmögliche Conversion Rate verspricht. Anders als beim A/B Testing vergleicht man jedoch nicht nur zwei Varianten, sondern viele verschiedene Abwandlungen des Testobjekts. Zudem verändert man nicht nur ein Element in einem Test, sondern kombiniert verschiedene Versionen mehrerer Variablen. Dadurch entsteht ein komplexes Testverfahren, das sehr detaillierte Ergebnisse liefert. Multivariates Testing wird daher in der Regel eingesetzt, um die Feinheiten einer Webseite zu definieren.

Funktionsweise von multivariatem Testing

Beim multivariaten Testing wird die Kombination aus verschiedenen Versionen mehrerer Variablen getestet. Genauer: Man testet z. B. Wie drei verschiedene Textversionen am besten mit drei verschiedenen Call-to-Actions funktionieren, die in jeweils drei unterschiedlichen Buttons (Form und Farbe) dargestellt werden: 

Variable A in 3 Varianten

Variable B in 3 Varianten

Variable C in 3 Varianten

In einem Test werden zum Beispiel die Effekte der Variablen A, B und C jeweils in der 1. Version ermittelt. Oder man testet die Variable A in der 1. Version mit Variable B in der 2. Version und Variable C in der 3. Version. Es gibt zahlreiche Kombinationsmöglichkeiten. Man sollte daher nicht nur viele Variablen kombinieren, andernfalls würde das multivariate Testing zu komplex. Eine klar definierte Vorgehensweise ist hier definitiv erforderlich.

A/B oder multivariat: Wann nutzt man welche Testing Methode?

A/B Tests und multivariate Tests sollten nicht als gegensätzliche Methoden betrachtet werden, sondern vielmehr als ergänzende. Denn während man mit A/B Testing die grobe Struktur einer Variante testen kann, lassen sich mit multivariaten Tests Zusammenhänge und Wechselwirkungen besser analysieren. Idealerweise führt man zunächst A/B Tests durch, um anschließend die Feinheiten mit multivariaten Tests zu definieren. 

A/B Testing – die ideale Ergänzung in der Webseitenoptimierung

A/B Tests – und auch multivariate Tests – sind ein absolutes Muss in der Webseitenoptimierung, aber längst nicht alles. So sind A/B Testings kein Allheilmittel, wenn die Performance der Webseite schwankt, die Conversion Rate schlecht ist oder Kunden unzufrieden sind. Wir empfehlen immer zusätzliche Informations- und Datenquellen für die Webseitenoptimierung heranzuziehen, um wirklich eine valide Grundlage für Entscheidungen und Optimierungsmaßnahmen zu erhalten. Wichtige Daten erhalten Sie unter anderem aus der Webanalyse (Website Analytics), aus Usability-Tests, die vor allem wertvolle qualitative Ergebnisse liefern, sowie schlichtweg Kundenfeedback. Rückmeldungen im direkten Gespräch, über Kontaktformulare, in Form von Kommentaren in sozialen Netzwerken oder aus spezifischen Kundenbefragungen tragen ebenso zur Webseitenoptimierung bei wie A/B Testings und andere Analysemethoden. Entscheidend ist vor allem, dass die verschiedenen Verfahren in einer sinnvollen Reihenfolge angewandt werden. So verbessert ein A/B Testing über Button- und Bild-Platzierung nicht die Conversion Rate, wenn Webseitenbesucher mit einer schlechten Usability konfrontiert oder von langsamen Ladezeiten abgeschreckt werden.

„Wir wollen nicht glauben. Wir wollen nicht vermuten. Wir wollen es genau wissen.“

Was braucht cleveres A/B Testing?

• Einen sinnvollen Projektplan

Viele (planlose) A/B Testings starten direkt mit der Einrichtung von zwei Testvarianten, in denen bloße Vermutungen mit einander verglichen werden sollen. Das wird aber schnell in unnötigen Testschleifen und irrelevanten Messergebnissen enden, da zuvor die Hausaufgaben nicht gemacht wurden. Ein sinnvolles Test-Projekt beginnt immer mit dem Problem: Wie sieht das Problem genau aus (z. B. u wenige Verkäufe) und wo besteht das Problem (z. B. auf der Landingpage oder auf der Produktseite)? Die Identifikation des Problems erfolgt in der Regel durch andere Analysen (Website Analytics, Usability oder UX Tests, Kundenfeedback). Anschließend gilt es zu evaluieren, was die möglichen Gründe für die fehlende Conversion ist (z. B. ist die Call-to-Action uneindeutig oder der Kaufprozess ist zu komplex). Daraus ergeben sich Hypothesen, die mit den verschiedenen Varianten des A/B Testings analysiert bestätigt bzw. widerlegt werden können. Und erst im nächsten Schritt sollten entsprechende Testseiten aufgesetzt werden.

Der Projektplan umfasst die Vorgehensweise, die Ziele und Key Performance Indicators (KPIs) und priorisiert die einzelnen Testvariablen.

• Genau definierte KPI

Aus der Problemstellung ergibt sich in der Regel auch das Ziel. In vielen Fällen lautet dieses „Conversion Rate erhöhen“. Das reicht aber nicht, um aus dem AB Testing nützliche Ergebnisse zu ziehen. Nicht nur die Conversion sollte betrachtet werden, sondern auch KPIs wie Verweildauer, Klicks auf einen Button, Anzahl der Seiten pro Sitzung, etc. Auch diese Kennzahlen liefern wertvolle Informationen, die zu einer Verbesserung der Seite und der Conversion Rate beitragen.

• Mehr Ziele als die Conversion Rate

Sicherlich ist am Ende der Umsatz für den digitalen Erfolg entscheidend, ob dieser nun durch Verkäufe, Abonnements, Kontaktanfragen oder sonstige Abschlüsse erzielt wird. Im Zuge der Webseitenoptimierung – und damit auch des A/B Testings – sollten aber auch weitere (Teil-)Ziele eine Rolle spielen und berücksichtigt werden. So kann etwa die Verbesserung der Nutzungsdauer ebenfalls einen positiven Effekt auf die Conversion Rate haben. Oder Shop und Produktseite werden so optimiert, dass der Wert des Warenkorbs steigt und nicht einfach nur die Anzahl der Verkäufe. Sich nur von der Conversion Rate leiten zu lassen, wäre strategisch gesehen fatal.

• Priorisierung der Variablen

Im A/B Testing werden jeweils zwei Varianten einer Seite erstellt, die eine Variabel untersuchen. Bei der Kombination mehrerer Variablen empfehlen sich multivariate Testings, die weitaus komplexer sind. Aber auch hier gilt, dass die Hypothesen in eine Reihenfolge gebracht werden müssen. Eine Priorisierung erfolgt beispielsweise anhand des geschätzten Nutzens der Veränderung (wirkt sie sich z. B. direkt oder indirekt auf die Conversion aus) oder anhand des Aufwands (sind z. B. nur kleine Änderungen notwendig).

• Ausreichend Traffic & Laufzeit

A/B Tests und multivariate Test können nur erfolgreich sein, wenn ausreichend Besucher auf die Seite gelangen, weil erst dann eine ausreichende Menge an Daten vorliegt, um valide Ergebnisse zu erhalten. Tests empfehlen sich daher nur auf Seiten, die genügend Traffic generieren, und sollten über eine gewisse Zeit laufen. Den Test bereits nach den ersten Ergebnissen abzubrechen, wäre nicht sinnvoll, sondern in etwa so als würde man den Gewinner des Matches nach dem ersten Treffer küren.

• Geduld & Wiederholungen

Das A/B Testing ist als Prozess zu verstehen, der nicht schon beim ersten Versuch zum gewünschten Ergebnis führt. So vergleicht man im ersten Schritt zwei Versionen einer Variablen und im nächsten den „Gewinner“ dieses Tests mit einer weiteren Version, bis das Optimum erreicht wurde. Man testet also auch den Testsieger und dafür braucht es nicht nur mehrere Testphasen, sondern auch Geduld.

• Den Blick ohne Scheuklappen

Wer den Blick nur auf das Testing oder die Optimierung der Conversion Rate legt, verliert das Verständnis für andere Prozesse, andere Faktoren und Einflüssen – und nicht zuletzt andere Ziele. Bei der Auswertung der Testergebnisse sollte etwa berücksichtigt werden, ob andere Gründe vorliegen, die eine Steigerung der Conversion Rate begünstigt haben (z. B. Saisonale Schwankungen, Rabatt-Aktionen, die Krise eines Konkurrenten).

So unterstützen wir Sie als Agentur für A/B & multivariate Testings!

• Weitsichtig und nachhaltig: A/B Tests und multivariate Tests sind Standard-Instrument der Webseitenoptimierung und daher Teil jeder cleveren Digital-Strategie. In Kombination mit anderen Verfahren und Werkzeugen werden im Web und E-Commerce Unternehmen fortlaufend optimiert und nachhaltig gestärkt. Profitieren Sie von unserer Fachkompetenz, unserer Erfahrung und unserem analytischen Verständnis. Wir bieten Ihnen das Know-how, damit Sie Ihr Onlinebusiness langfristig erfolgreich führen können.

• Fundiert und scharfsinnig: Unsere ganzheitliche Denkweise basiert auf Erfahrung, die noch immer der beste Lehrmeister ist – insbesondere im Internet. Das Internet ist so dynamisch und schnell, dass relevantes Wissen gar nicht so schnell seinen Weg in die Fachliteratur findet, wie man es tagtäglich anwenden muss. Und so sind es nicht die Lehrbücher, die praktikable und sinnvolle Lösungsansätze bereitstellen, sondern der Lerneffekt aus fast 2.000 Projekten. Mit unserem Team – geprägt von verschiedenen Fachgebieten, Erfahrungen und Denkweisen – begeistern wir immer wieder mit cleveren Ideen und sinnvollen Strategien – individuell für jeden Kunden.

• Sinnvoll und effizient: Wir lieben Daten, denn sie sind die ideale Grundlage für so viele Prozess im digitalen Business: Für Entscheidungen, für Budgetoptimierung, für Verbesserungen und auch für Innovationen und Ideen. Denn Daten zeigen Potenziale und lenken Kreativität in die richtigen Bahnen. Daten helfen außerdem bei einem sinnvollen, strategischen Vorgehen und bei der Überprüfung dieser Strategie im weiteren Verlauf. Daten korrigieren die Richtung, wenn man vom Weg abgekommen ist. Daten helfen zu lernen, Zusammenhänge zu erklären und Erfolge zu verdeutlichen. Mit einer datenorientierten Vorgehensweise sind wir und alle Maßnahmen für unsere Kunden transparent und nachvollziehbar. Als erfahrene Agentur für multivariates und A/B Testing schaffen wir eine Situation – anhand von Daten, Optionen und Chancen –, aus der heraus Sie fundierte Entscheidungen für Ihr digitales Vorgehen treffen können.

A/B Testing & multivariates Testing mit argutus: Unsere Leistungen für Sie!

• Beratung Website Testing
• Auswahl von KPI und Software
• Setup der Analysetools
• Erstellung von Vergleichsobjekten / unterschiedlichen Testvariablen
• Datenerhebung und -auswertung im festgelegten Zeitraum
• Reports und Handlungsempfehlungen
• Optimierung anhand der Ergebnisse

Die richtige Positionierung Ihres Unternehmens, Ihrer Marke, steht immer im Vordergrund unserer Überlegungen und Empfehlungen, denn daraus lassen sich individuelle Ziele, Herausforderungen und Chancen ableiten. Und so finden wir genau die richtige Strategie, die zu Ihnen passt. Unsere Leistungen konzentrieren sich auf das, was für Sie relevant ist – immer mit dem übergeordneten Ziel, Ihr digitales Business nachhaltig zum Erfolg zu führen. Wir beraten und begleiten Sie langfristig – mit regelmäßigen Website Testings und Optimierungsempfehlungen – und schaffen somit die Basis für digitales Wachstum, damit Sie sich nicht nur flexibel an neue Anforderungen anpassen, sondern auch Ihren individuellen Unternehmenszielen auf lange Sicht gerecht werden können.