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26.11.12Kommentieren

A-B-Testing-Methode

Testen Sie mit einem A/B-Test, ob Ihre Website optimal konvertiert!

Eine einmal konzipierte Website ist nie ein finales Konstrukt, sondern muss sich immer wieder der Überprüfung stellen, inwiefern die Unternehmensziele im Internet hier auch tatsächlich optimal umgesetzt werden. Ein Instrument für eine derartige Überprüfung ist der A/B-Test oder das A/B-Testing.

Ein Beitrag von Stanislav Maer

Was ist ein A/B-Test?

Ein A/B-Test ist ein klassischer Test der Werbebranche, der die Originalversion eines Werbemittels im Wettbewerb mit einer Alternativ-Version testet, welche von beiden eher geeignet sei, ein erwünschtes Ziel, die sogenannte Reaktion zu erreichen. Der A/B-Test bietet im Gegensatz zum multivariablen Test den großen Vorteil, dass lediglich eine Variable geändert wird, wodurch Wirkungsursachen eindeutig identifiziert werden können. Im Internet wird der A/B-Test gerne bei der Conversion-Optimierung genutzt, um Optimierungsmöglichkeiten bis ins Detail hinein feststellen zu können. Die Reaktion ist hier eine Shop-Bestellung, die Teilnahme an einer Umfrage, die Eintragung als Abonnent eines Newsletters oder ein anderer als solcher festgelegter Lead.

Die Hypothese als Ausgangspunkt

Am Anfang jedes A/B-Tests steht immer eine Hypothese der Art, dass man glaubt, eine anders umgesetzte Navigation würde konkrete Konversionsraten erhöhen. Beispielsweise wird angenommen, dass das Hinzufügen einer Grafik zum Newsletter-Angebot die Anzahl der Abonennten erhöhen, eine textliche Hervorhebung der positven Eigenschaften eines Produktes seine Bestellungen vermehren oder ein Gewinnspiel als Lockmittel mehr Teilnahmen an einer Web-Umfrage erreichen würde. Erweist sich eine Hypothese als ungerechtfertigt, kann sie durch eine bzw. weitere Hypothesen ersetzt werden. Selbstverständlich kann sich die Originalversion des getesten Elements auch als optimal herausstellen.

Datengröße und Laufzeit festlegen

Ein wichtiger Faktor für den Erfolg eines A/B-Tests ist die ihm zugrunde liegende Datengröße. Um wirklich Validitität erreichen zu können, benötigt der Test eine ausreichende Gruppengröße. Empfohlen wird hier eine Mindestgröße von 20 Conversions täglich bei der Ausgangsversion, also 20 Bestellungen, Umfrageteilnahmen, neue Newsletter-Abos o.Ä.. Hier wird klar, dass A/B-Tests eher nicht für Situationen in Frage kommen, in der nur wenig Traffic zu verzeichnen ist. Eine Lösungsmöglichkeit bietet hier die Auflösung der oben genannten Makro Rates in Mikro Rates, die dann gesamt gezählt werden. Eine Sales Conversion Rate würde beispielsweise in Click-Through Rate, Add-To-Basket-Rate, Click-To-Product-Rate und Basket-To-Buy-Rate aufgeteilt werden. Ansonsten ist dazu zu raten, ein A/B-Testing dezidiert im Zusammenhang mit Marketingaktionen zu fahren, d.h. eine Umfrage z.B. dann zu testen, wenn diese gerade breiter promotet wird. Bezüglich der Laufzeit sind zwei Monate eine Standardlaufzeit, die aber natürlich variabel ist. Generell gilt, dass eher kleine Datengrößen eher längere Laufzeiten erfordern und umgekehrt.

Umsetzung des Tests auf den Internetseiten

Zur konkreten Umsetzung stehen zwei Testmethoden zur Verfügung, der normale A/B-Test und der Split-URL-Test. Der normale A/B-Test tauscht ein Element auf der Seite aus, verbleibt aber ansonsten auf der Webadresse. Der Split-URL-Test stellt der Alternativ-Version eine eigene URL oder einen eigenen Parameter zur Verfügung. Das Verteilen des Traffics auf die verschiedenen User selber geschieht mittels eines Testing-Tools, von denen es einige auf dem Markt gibt, wie etwa dem Visual Website Optimizer. Jedenfalls wird den Usern im Ergebnis auf der Seite die eine oder andere Variante zur Nutzung zur Verfügung gestellt, ohne dass diese den Test bemerken. WordPress-Nutzern bietet sich der WordPress-Headline-Split-Tester für das Testen von Headlines an, ein recht beschränkter, aber nicht uninteressanter Einsatzbereich.

Autor: Stanislav Maer

Wirtschaftsinformatiker und Geschäftsführer
Website des Autors
Stanislav Maer

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