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?

Wir beraten und unterstützen Sie gerne bei der technischen Umsetzung Ihrer A/B Testing- und Personalisierungskampagnen für eine höhere Conversion-Rate!

Performance Marketing Hero

A/B Testing + Personalisierung = Conversion-Rate erhöhen

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.

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!

Performance Marketing Hero

Unser Workflow

1. Ideen & Hypothesen sammeln

2. Ideen & Hypothesen priorisieren

3. Kampagnen umsetzen und durchführen

4. Auswertung & Analyse

Auszug aus unseren Referenzen

Unsere Services im Bereich A/B Testing & Personalisierung

1. Zieldefinition

– Generierung von Hypothesen und Identifizierung von Testzielen

– Auswahl der Tools, die am besten zu Ihren Bedürfnissen passen (z. B. Google Optimize, Optimizely)

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2. Seitenvariationen

– Erstellung von Seitenvariationen unter Berücksichtigung der richtigen Anzahl von Variablen für die genaue Ermittlung der Ursache-Wirkungs-Beziehung

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3. Durchführung des A/B Tests & Analyse der Ergebnisse

– Einrichtung des Messverfahrens und anschließende Sammlung der Daten zur Überprüfung der Hypothese

– Auswertung der Ergebnisse für die Ableitung von neue Maßnahmen für Ihre Website

Unser Expertenteam freut sich auf Sie und Ihr Projekt

Yuri

Jhonatan Arcos

  • Full Stack Entwickler
GoogleCloud

Wan-Yu Lee

  • 6 Jahre Erfahrung in Data Analytics & Marktforschung
  • Adobe Analytics zertifizierte Expertin
aws-lambda-logo

John Munoz

  • 10+ Jahre Erfahrung in Digital Analytics, MarTech & Tech SEO
  • Google Analytics & Adobe Analytics Experte

Vladimir Stashevskiy

  • 6 Jahre Erfahrung in Digital Analytics, MarTech & Digital Marketing
  • Google Analytics Experte

A/B TESTING

Welche Elemente werden beim A/B Testing getestet?

Beim A/B Testing werden grundsätzlich folgende Elemente getestet: Calls-to-Action, Überschriften, Bilder, Textlänge, Formulare, Menüleisten.

Wird A/B-Testing nur für Websites durchgeführt?

A/B-Testing kann neben Websites auch für E-Mails, PPC-Anzeigen und CTA-Buttons durchgeführt werden.

Was ist eine Null-Hypothese?

Der Ansatz beim A/B Testen ist es meist Hypothesentests durchzuführen. Es gibt zwei typische Konzepte bei einem Hypothesentest: Nullhypothesen und Alternativhypothesen. Im klassischen Fall besagt die Nullhypothese, dass die beiden Varianten A und B identisch sind, während die Alternativhypothese besagt, dass sie es nicht sind.

Wie häufig sollte ich A/B-Tests durchführen?

Hier gehen die Meinungen auseinander. Ein kontinuierliches Testen ist empfehlenswert. Sie sollten ein klares Ziel und genügend Seitenbesucher haben. Dann lässt sich eine statistische Relevanz innerhalb eines akzeptablen Zeitraums erzielen.

Client vs. Server Side Testing?

Eine der Grundlagen, nach der Sie Ihre A/B-Testanforderungen differenzieren können, ist das Client-seitige oder Server-seitige A/B-Testen. Dieser Aspekt wird häufig übersehen, da beide ihre Vor- und Nachteile haben.

  • Client-seitig: Wird traditionell zur Optimierung der Konversionsraten im Marketing oder Funnel verwendet.
  • Server-seitig: Ermöglicht es, Produkte (Features) zu optimieren und Erfahrungen für Engagement, Bindung, Nutzung und Dauer auszuwerten.
Wie viele User brauche ich zum Testen?

Eine falsche Interpretation der statistischen Signifikanz ist eine der größten Fehlerquellen des A/B-Testings. Üblicherweise berechnet sich der mindestens benötigte Traffic anhand folgender Kennzahlen:

  • Conversion-Rate Ihrer Referenz
  • Minimale Auswirkung auf die Conversion-Rate durch die Test-Variante
  • Konfidenzlevel für die Erkennung der Auswirkung
  • Konfidenzlevel für die Erkennung der Auswirkung, wo keine Auswirkung ist

Für eine Beispielrechnung nutzen Sie bitte unseren Laufzeitrechner auf dieser Seite.

Haben A/B-Tests negative Auswirkungen auf SEO?

Irrtümlicherweise denken viele, dass A/B-Tests negative Auswirkungen auf SEO haben könnte, doch das Gegenteil ist der Fall: Webseiten verbessern sich durch A/B-Tests.

Weitere Bereiche, in denen wir spezialisiert sind

Tag Management System

Als Vermarkter haben Sie es mit verschiedenen Marketingplänen und Kampagnen zu tun. Sie möchten Ihre Analyse-, Konvertierungs-, Optimierungs- und Marketing-Instrumente effizienter gestalten? Sie möchten mit weniger IT-Support den Digitalen Marketing-Prozess beschleunigen? Tag Management System kann Ihre Lösung sein!

Reporting & Visualization

Mithilfe von diversen Tools lassen sich Datenmengen analysieren und aufbereiten. Doch welches Tool ist das richtige? Um sinnvolle Berichte und handlungsfähige Insights zu erstellen, kann Ihnen unser Reporting- und Visualisierungstool einen großen Teil der täglichen Arbeit abnehmen.

Mehr Skalierbarkeit, wann immer Sie möchten?

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