Ein A/B Testing wird im Agenturumfeld immer dann angewendet, wenn man im Zuge der Optimierung verschiedene Maßnahmen im Live-Umfeld testet. Die daraus gewonnenen Daten werden dazu genutzt, das Produkt final umzusetzen. Derartige Tests sind vor allem im Marketing oder in der Entwicklung weit verbreitet.
Ein aktuelles Beispiel aus dem alltäglichen Gebrauch kann Klarheit schaffen.
Unternehmen und Supermärkte stehen vor der Herausforderung, möglichst viele Produkte zu einem möglichst großen Umsatz zu verkaufen.
Soll ein Produkt für 7,99 Euro verkauft werden oder eher für 8 Euro? Variante A ist günstiger, könnte aber dennoch für mehr Umsatz und Gewinn sorgen als Variante B, wenn das Produkt dafür häufiger verkauft wird. Blickt man in die Supermarktregale, scheint die Antwort auf diese Frage längst gelöst worden zu sein, so viele Preise enden mittlerweile auf ,99. Doch ist das auch nahtlos auf Webshops oder andere Einkaufsmöglichkeiten zu übertragen?
Und wie sieht es mit komplexeren Aufgabenstellungen aus, fördert z. B. eine Website mit Blautönen im Hintergrund besseres Kaufverhalten als eine mit Rottönen?
In jedem Fall ist es für jeden Anbieter wichtig, aus dem bereits bestehenden Traffic die bestmögliche Conversion Rate herauszuholen – denn mehr Traffic zu bekommen, ist wesentlich schwieriger.
Dabei ist unwichtig, ob es sich um einen WEBSHOP, eine App oder eine Internetseite handelt – denn egal ob es ums Kaufverhalten oder um Klickzahlen geht, eine höhere Conversion Rate ist in jedem Fall das Ziel.
Hier kommt das A/B Testing ins Spiel. Beim A/B Testing werden zwei verschiedene Versionen verglichen, z. B. einer Website oder eines NEWSLETTER. Die Besucher bzw. Empfänger werden zufällig einer der beiden Varianten (A und B) zugewiesen, die sich in lediglich einem Punkt unterscheiden.
So könnte z. B. Variante A einen blauen Button beim Link zum Kauf verwenden, Variante B dagegen einen roten oder gelben. Um zu testen, welche Variante die meisten User hier zum Kauf stimuliert, ist A/B Testing eine geläufige Methode.
Auch könnte man, wie oben schon erwähnt, verschiedene Preisgestaltungen miteinander vergleichen oder verschiedene DESIGNS. Bei welchen Varianten wird mehr gekauft, wo melden sich mehr Leute für den Newsletter an, was fördert Klickzahlen?
Für ein erfolgreiches A/B Testing sind mehrere Sachen unabdingbar:
Mit den Ergebnissen einer ausreichend großen Testgruppe erhält man valide statistische Daten. Diese Daten fließen in die Entscheidungsfindung unmittelbar mit ein. Statt einer Vermutung über die Vorliebe der Zielgruppe hat man nun tatsächliche Beweise.
Aufgrund des Aufwands ist es ratsam, das A/B Testing nicht inflationär einzusetzen, sondern lediglich gezielt für das zentrale Element der Website oder der Kampagne.
Eine weitaus aufwändigere Variante wäre das Multivariate Testing (MVT). Hier können verschiedenste Alternativen durchgespielt werden. Allerdings erfordert dieses Testing wesentlich mehr Zeit, Ressourcen und Traffic, um valide Daten liefern zu können.
Um ein Testing erfolgreich durchführen zu können, müssen die Ergebnisse natürlich auch ausgewählt werden. Dies erfolgt auf unterschiedlichen Wegen.
Bei Marketingkampagnen, die zum Beispiel mit FACEBOOK ADS umgesetzt werden, gibt es bereits interne Möglichkeiten des A/B Testings. Die Ergebnisse werden direkt im Werbeanzeigenmanager ausgespielt – die erfolgreichere Anzeige liefert mehr Klicks oder Conversions.
Eine andere Möglichkeit wäre das Tracking über GOOGLE ANALYTICS, eventuell unterstützt durch den Google Tag Manager. Auch hier liefert die favorisierte Variante die besseren Ergebnisse.
Zu guter Letzt kann man die Ergebnisse natürlich auch über kostenpflichtige Tools abbilden. Diese Variante ist weniger für KMU interessant, sondern betrifft eher große Unternehmen, die genügend Budget in Kampagnen oder WEBSITEENTWICKLUNG stecken können.
A/B Testing kann für fast jedes Unternehmen ein wertvolles Instrument sein, um Umsätze und Conversion Rates zu optimieren und ist vor allem aus dem Online-Marketing nicht mehr wegzudenken. Aber auch in den Bereichen IT und Design kann A/B Testing wertvolle Dienste leisten.
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