Ihr Schlüssel zum Erfolg: A/B Testing & Personalisierung

 

Sie möchten herausfinden, wie die User Experience Ihrer Website optimiert werden kann oder nach welchen Kriterien Sie personalisierte Inhalte für Ihre Zielgruppe anpassen müssen?

MarTech, by Katharina Spörlein

Was ist A/B Testing?

Beim A/B Testing werden zwei Versionen einer Website verglichen, um zu ermitteln, welche Version bei den Nutzern am besten performt. Es geht darum herauszufinden, welche Elemente auf einer Website ausschlaggebend dafür sind, dass die Conversion-Rate steigt und Nutzer somit mehr Registrierungen, Downloads oder Einkäufe tätigen.

Was ist Personalisierung?

Eine weitere Methode ist die Personalisierung. Hier werden den Nutzern je nach Merkmal und Suchintention verschiedene Inhalte und Angebote auf der Website dargestellt. Personalisierungskampagnen helfen Ihnen dabei Ihre Website auf die Bedürfnisse bestimmter Besuchergruppen anzupassen.

Die Kombination von A/B Testing und Personalisierung in der Weboptimierung ermöglicht es Ihnen, die Steigerung der Nutzerfreundlichkeit, Generierung von Leads und somit die Steigerung ihres Umsatzes!

A/B Test Signifikanz Rechner:

Sie möchten wissen, ob Ihre Testergebnisse auch signifikant und damit wirklich aussagekräftig sind? Mit unserem Signifikanzrechner sehen Sie auf einen Blick, welches Ergebnis signifikant ist und welcher Uplift oder Downlift zufällig entstanden sein könnte. 

Konfidenz ist die Wahrscheinlichkeit, dass der gemessene Unterschied zur Original-Variante (Control) nicht zufällig entstanden ist, sondern aufgrund der Testanordnung.

Signifikanz ist das Gegenteil, also die Wahrscheinlichkeit, dass beide Varianten keine strukturellen Unterschiede aufweisen und gemessene Unterschiede rein zufällig entstanden sind.

Die Konfidenz ist somit die Umkehrwahrscheinlichkeit zur Signifikanz. Signifikanz und Konfidenz zusammen ergeben immer 100%. Bei einer errechneten Signifikanz von 20% liegt die Konfidenz beispielsweise bei 80%.

Signifikanz-Betrachtungen sind ein gutes Hilfsmittel zur Bewertung Ihrer Testergebnisse. Mit unserem Signifikanz-Rechner können Sie herausfinden, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Ergebnisse aussagekräftig sind oder rein zufällig gemessen wurden.

Generell gilt: Je kleiner die ermittelte Signifikanz, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der gemessene Uplift oder Downlift rein zufällig entstanden ist. Umgekehrt bedeutet eine hohe Konfidenz, dass die Wahrscheinlichkeit eines zufälligen Ergebnisses eher gering ist.

Vor Beginn des Tests muss ein Konfidenzniveau gewählt werden. Das festlegt, wie sicher man sich sein will, dass das Testergebnis auch auf die Grundgesamtheit zutrifft. Liegt die ermittelte Konfidenz über dem Konfidenzniveau, wird der Test als statistisch signifikant akzeptiert.

Das folgende Schema an Konfidenzniveaus hat sich in der Sozialwissenschaft eingebürgert:

Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten zu Testen: einseitige und zweiseitige Tests. Der Unterschied liegt dabei in der Fragestellung.

Der zweiseitige Test ermittelt, ob es überhaupt einen Unterschied zwischen der getesteten Variante und der Original-Variante (Control) gibt. Beim einseitigen Test wird hingegen nur geprüft, ob die getestete Variante besser ist die Original-Variante.

Vorweg: mit unserem Signifikanz-Rechner wird immer eine zweiseitige Auswertung angeführt. Die einseitige Berechnung führt zwar schneller zu einem signifikanten Ergebnis, die einseitige Berechnung ist jedoch nicht ganz unproblematisch: Schneidet die vermeintlich bessere Testvariante nämlich schlechter ab als das Original, wird das auf den Zufall zurückgeführt und nicht auf einen strukturellen Unterschied.

Man kann mit einseitigen Test also nie herausfinden, ob eine Variante signifikant schlechter ist – lediglich, dass sie nicht signifikant besser ist. Da man bei Tests generell nicht ausschließen sollte, dass die getestete Variante schlechter performt als die Originalvariante, empfehlen wir, immer einen zweiseitigen Test durchzuführen.

Was ist ein Laufzeitberechner?

Ein Test sollte möglichst nicht zu lange andauern – ideal sind 1-2 Wochen. Je nach Aufwand und Testszenario kann eine Dauer von 4 Woche jedoch ebenfalls Sinn ergeben. Um die Testdauer berechnen zu können, benötigt man zu den 3 oben beschriebenen Punkten, folgende Metriken:

  • Wie viel Traffic (Anzahl Besucher) ist monatlich/täglich vorhanden Um eine Testdauer zu berechnen, benötigt man die Kennziffer des Traffics für die zu testende Website. Um dann konkret einen Test mit einer bestimmten Anzahl an Varianten zu starten, sollte man sich somit zunächst darüber bewusst werden, wie viele Besucher insgesamt zur Verfügung stehen um getestet zu werden.
  • Wie viel Traffic soll ein- bzw. ausgeschlossen werden? Anschließend kann man ermitteln, wie viele Besucher für einen Test ideal wären, oder ob man bspw. auch Benutzer von einem Test ausschließen möchte.
  • Wie viele Varianten sollen getestet werden? Ausgegangen wird immer von 2 Varianten (Referenz vs. Variation), jedoch ist es bei mehr Traffic ebenfalls möglich, noch weitere Variationen zu testen.

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A/B Test Laufzeitrechner

Ein Test sollte möglichst nicht zu lange andauern – ideal sind 1-2 Wochen. Je nach Aufwand und Testszenario kann eine Dauer von 4 Woche jedoch ebenfalls Sinn ergeben.

A/B Test Signifikanzrechner

Sie möchten wissen, ob Ihre Testergebnisse auch signifikant und damit wirklich aussagekräftig sind? Mit unserem Signifikanzrechner sehen Sie auf einen Blick, welches Ergebnis signifikant ist und welcher Uplift oder Downlift zufällig entstanden sein könnte. 

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