Conversion-Rate-Optimierung mit A/B-Testing (+ gratis Templates)
Meine Conversion-Rate stagniert – Was kann ich tun?
Deine Website konvertiert den Seitentraffic nicht? Wenn User nicht kaufen und sich nicht zum Newsletter anmelden, dann ist das ein “Conversion-Killer” und schlecht für das Business. Es ist kein Geheimnis mehr, dass gute Usability einen enormen Effekt auf die Verkaufszahlen hat. Eine Optimierung der Conversion Rate bedeutet, an den richtigen Stellen für die Umsatzsteigerung zu drehen.
Den User zum Klicken bringen
Eine Möglichkeit Deinen Conversion Funnel zu optimieren, ist das A/B-Testing. A/B-Testing hilft Dir herauszufinden, welche Änderungen auf Deiner Website einen messbaren Erfolg für die Funnel-Optimierung und User Experience bringen. A/B-Testing funktioniert, weil unbewusste Verhaltens- und Entscheidungsmuster erfasst werden.
Wie sieht A/B-Testing in der Praxis aus?
Den Website-Besuchern werden beim Testen zwei verschiedene Varianten der Website ausgespielt. Dabei sieht eine Gruppe der Besucher die originale Variante und die andere Gruppe eine veränderte Variante der Seite. Die Effekte werden gemessen und verglichen, welche Variation erzeugt mehr Conversions. In der Regel ist die Variation mit der höheren Conversion Rate der Gewinner.Bei der Erstellung der Stichprobe musst du auf auf die Stichprobengröße achten. Damit die Erkenntnisse Deiner Stichprobe auch statistisch valide sind und Du darauf vertrauen kannst, wird eine Signifikanz der Ergebnisse berechnet. In der Praxis gilt eine Signifikanz von über 95% als statistisch signifikant. Die Signifikanz ergibt sich aus dem Chi-Quadrat-Test. Mit dem Chi-Quadrat-Test wird geprüft, ob sich die relative Conversion Rate der Besucher, die die abgeänderte Variante der Seite angezeigt bekommen, signifikant von der relativen Conversion Rate der Zielgruppe unterscheidet, die die Originalversion angezeigt bekommen.Alternativ kannst du auf einen Signifikanz Rechner zurückzugreifen.
Es gibt verschiedene Arten von A/B Tests.
- A/B- oder A/B/n-TestsMit A/B-Tests oder A/B/n-Tests lassen sich zwei oder mehr Varianten derselben Website gegeneinander testen.
- Multivariate TestsMit multivariaten Tests kannst Du mehrere Elemente auf einer Seite gleichzeitig ausprobieren, um herauszufinden, mit welcher Kombination Du die besten Ergebnisse erzielst.
- WeiterleitungstestsWeiterleitungstests, sind A/B-Tests, bei denen Websiten miteinander verglichen werden.
- Serverseitige TestsBei Serverseitigen Tests wird die Variation im Backend-Layer Deiner Website erstellt und von diesem gleich die Variante ausgespielt, die der User sehen soll.
- PersonalisierungEine Variante Deiner Seite, die einem vorab definierten Besucher oder Kundensegment zugewiesen wird.
Die Vorteile des A/B Testing auf einen Blick:
Wie und was kann getestet werden?
Grundsätzlich kann man alles testen, aber nicht jede Fragestellung und Hypothese eignet sich für Tests. Daher ist es wichtig, dass Du eine klare Vorstellung von dem besitzt, was Du erreichen möchtest und die Sache mit einer entsprechenden Strategie angehst. Die gewonnenen Erkenntnisse über Deine Zielgruppe können Dir später bei der Planung und Aussteuerung von Marketing- und Entwicklungsmaßnahmen nützlich sein.
Wie funktioniert A/B-Testing?
A/B-Testing ist ein systematisches Vorgehen, um herauszufinden, ob eine bestimmte Maßnahme den gewünschten Erfolg erzielt.
“Wie kann ich meinen Kunden das beste Erlebnis liefern?”
1. Ziele und KPIs definieren
Den Ist-Stand der Website erfassen. Wie viele Nutzer kommen auf die Website, welche Klickrate gibt es, welche Seiten bringen den meisten Traffic und was die verschiedenen Conversion Ziele der verschiedenen Seiten sind.
Schau Dir die Seiten Deiner Konkurrenten und Best Practices der Branche an.
2. Ideen Generierung
Die Ideen-Generierung geschieht in einem Team aus verschiedenen Personen und Abteilungen Deines Unternehmens. Somit fließen verschiedene Perspektiven und Denkansätze in die Ideenfindung und Methodik ein.
3. Ableitung der Hypothesen
Jede Idee, die als A/B Test umgesetzt werden soll, benötigt eine klare Hypothese. Eine gute Hypothese besteht aus einer Beschreibung des Problems, einem Lösungsvorschlag und dem erwarteten, messbaren Ergebnis.Unter “Problem” definierst Du zunächst den “Ist-Stand”, das identifizierte Problem und stützt dies mit den Daten Deiner qualitativen und quantitativen Analysen.Unter “Lösungsvorschlag” fasst Du Deine Ideen zusammen, die das Problem lösen können.
4. Priorisierung
Nachdem Du Deine Ideen gefunden und definiert hast, sollte nun in jedem Fall eine Priorisierung erfolgen.Heißt: Du solltest die Ideen je nach Wichtigkeit sortieren und solche mit höchster Priorität als erstes in Angriff nehmen.
5. A/B-Test Setup und Durchführung
Im nächsten Schritt wird eine Variation erstellt, die auf Deiner Hypothese basiert. Die Hypothese wird in der Variation umgesetzt und gegen die bestehende Version (Kontrolle) getestet. Es können mehrere Variationen erstellt werden, um zu sehen, welche am besten funktioniert. Wichtig ist dabei, dass Du Dich pro Variation auf eine Änderung festlegt.
Typische, schnelle Dinge, die man testet sind:
- Headlines
- Texte
- Farben und Layout
- Navigation
- Bilder
- Kontaktformulare
- CTAs
- Social Proof
- Neue (geplante) Features
Je nach Optimierungsaufwand eignen sich verschiedene Testabläufe:
6. Auswertung und Dokumentation
Dieser Schritt klingt sehr einfach und wird deswegen oft unterschätzt.
Wie lange soll ich testen?
Eine einfache Antwort gibt es hier nicht. Du solltest solange testen, bis die statistische Signifikanz von 95% erreicht wurde und der Test somit aussagekräftig ist.
FAZIT
Auch nach der Optimierung bleibt stets Luft nach oben. Man sollte grundsätzlich so viel wie möglich testen und dabei auch kleine Änderungen, die schon eine große Wirkung haben können, auf der Website berücksichtigen.
Grundsatz: Je mehr A/B-Tests man macht, umso mehr mögliche Uplifts und Insights hat man. Dies spiegelt sich im Umsatz wieder.
Den ausführlichen Beitrag könnt ihr euch bei OMT durchlesen: https://www.omt.de/conversion-optimierung/ab-testing-workflow/
