Der A/B-Test ist eine gern genutzte Testmethode im Online-Marketing. Gerade beim Relaunch einer Website oder der Optimierung eines Newsletters lohnt es, Neuerungen im Vergleich zum Original an einer ausgewählten Gruppe zu testen. Dadurch erfährst du mehr über die Interessen der Zielgruppe und kannst das Angebot so anpassen, dass die höchste Conversion Rate erzeugt wird. Beim Bachelor Digital Technologies & Coding lernst du wie eine Marke oder ein Unternehmen bei der Zielgruppe ankommt. Wie A/B-Tests funktionieren und welche Vor- und Nachteile sie haben, erfährst du hier.
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Das A/B-Testing, auch Split-Test genannt, ist eine Testmethode, die sehr oft im Online-Marketing angewendet wird. Kurz gesagt ist es eine Gegenüberstellung von zwei sich unterscheidenden Versionen. Beim Test wird ein Newsletter, eine Website, eine App oder eine Werbeanzeige in zwei unterschiedlichen Varianten ausgespielt. Die Testgruppe A bekommt das Original, Testgruppe B eine abgeänderte Version. Die Öffnungsrate von Newslettern, die Conversion von Online-Werbung oder das Nutzungsverhalten von User /innen einer Website liefern Ergebnisse darüber, welche von beiden Varianten besser performt und die gesetzten Ziele und Hypothesen erreicht.
Du hast deine Website neugestaltet und bist dir nicht sicher, welches Design besser ankommt? Du willst durch deinen Newsletter die User /innen auf deine Seite ziehen oder direkt zum Kauf besonderer Angebote animieren? Du studierst im Bachelor Design und möchtest wissen, welche Designelemente du verwenden sollst? Du willst testen, welcher Call-to-Action die beste Conversion Rate erzielt?
Mit deinem Newsletter möchtest du so viele potenzielle Kund /innen wie möglich erreichen und sie zum Kauf eines bestimmten Produktes bewegen. Um herauszufinden, welcher Betreff zu einer hohen Öffnungsrate führt oder welche Ansprache die meisten Kaufaktionen bewirkt, führst du einen Split-Test durch. Aus dem gesamten Pool an Kontakten wählst du einen gewissen Prozentsatz aus, den du in Gruppe A und Gruppe B aufteilst. Zielgruppe A bekommt den Newsletter mit Betreff A ausgespielt, Zielgruppe B eine andere Variante. Die Variante, die öfter geöffnet wird und eine höhere Conversion Rate erzielt, wird dann an alle anderen Kontakte geschickt.
Um die Nutzerfreundlichkeit oder auch nur einzelne Funktionen oder Designs einer Website zu testen, teilst du die User /innen der Website in zwei Gruppen auf. Jede Gruppe bekommt eine der beiden Website-Versionen angezeigt. Eine spezielle Software leitet die User /innen beim Aufrufen der Website nach dem Zufallsprinzip auf die jeweilige URL. Anhand des Nutzungsverhaltens erkennst du, auf welcher von beiden Seiten mehr Traffic generiert wird, sich mehr Benutzer /innen für den Newsletter anmelden oder mehr Clicks auf Downloads oder Kaufangebote getätigt werden.
Zuerst wählst du ein Tool, mit dem du den Test durchführen möchtest, z.B. Content Experiments, Optimizely, Kameleoon, HP Optimost, SiteSpect, AB Tasty oder Splittest-Club. Hier lohnt ein Preisvergleich, denn manche Tools sind günstiger als andere, manche können sogar kostenlos genutzt werden. Vergleiche auch die Funktionen und Auswertungsmöglichkeiten, um das für deine Zwecke passende zu finden.
Wird dein Newsletter von zu wenigen Abonnent /innen geöffnet? Klicken zu wenige User /innen auf deinen Call-to-Action-Button? Hast du zu viele Warenkorb-Abbrüche? Hast du die Schwachstelle deiner Website erkannt, überlege dir ein Ziel, das du mit deinem Medium erreichen willst: Sollen mehr User /innen deinen Newsletter öffnen? Willst du auf deiner Website eine höhere Clickrate erreichen? Oder willst du, dass mehr Kund /innen eine Kaufaktion tätigen? Je nachdem, ob du die Conversion Rate, die Engagement Rate oder deine Umsätze steigern willst, legst du den Test-Fokus auf den entsprechenden Bereich. Setze dir Ziele, um die relevanten Meilensteine einfacher erreichen zu können.
Dein bisheriges Produkt ist als Original gesetzt, doch welche Variable willst du für den Test verändern? Willst du einen anderen Call-to-Action testen? Animiert eine andere Farbgestaltung vielleicht mehr zum Klick? Oder liegt es eher am Design der Seite? Verändere dein Original nun für die B-Variante. Definiere eine Hypothese, beispielsweise „Ein blauer CTA-Button wird öfter geklickt als ein gelber“ oder „Der CTA-Button geht auf der Website unter“. Deine Hypothese wird durch den anschließenden Test entweder bestätigt oder widerlegt.
Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, darf die Stichprobe nicht zu klein sein. Testest du deine Seite nur bei 50 User /innen, bekommst du keine Zahlen, die sich auf die breite Masse hochrechnen lassen. Für einen Newsletter-Split-Test solltest du mindestens 1.000 Kontakte zur Verfügung haben.
Hast du deine beiden Varianten mit unterschiedlichen Variablen vorbereitet, beginnt die Testphase. Definiere einen bestimmten Zeitraum, in dem du den Test an deine A/B-Gruppen ausspielst. Er sollte nicht zu kurz gewählt werden und kann je nach Dringlichkeit sogar mehrere Monate andauern. Mit einer Software lässt du das Zufallsprinzip entscheiden, wer welche Version bekommt.
Nach dem Testzeitraum folgt die Analyse der Daten. Die Version, die signifikant mehr User /innen zum Klick, Download oder Kauf animiert hat, wird zum neuen Original. Anschließend kannst du weitere Variablen testen und deine Anzeige, dein Mailing oder deine Website weiter optimieren.
Aufgrund der einfachen Durchführung und der unmittelbaren Ergebnisse lässt sich sagen: A/B-Tests haben viele Vorteile und werden nicht umsonst von vielen großen Unternehmen zur Umsatzsteigerung durchgeführt. Ein paar Nachteile gibt es dennoch. Hier eine Gegenüberstellung:
Ein A/B-Test oder auch Split-Test ist eine Testmethode, die im Online-Marketing gerne verwendet wird. Getestet werden zwei Versionen eines Newsletters, einer Website oder einer Werbeanzeige auf deren Conversion oder Engagement Rate. Zielgruppe A und Zielgruppe B bekommen jeweils eine andere Version ausgespielt oder zugeschickt. Anhand der Reaktionen erkennst du, welche von beiden die gesetzten Ziele mehr erfüllt. Der A/B-Test ist einfach umzusetzen und liefert schnell Ergebnisse. Je nachdem, welches Tool du verwendest, fallen jedoch Kosten an. Außerdem sind die Ergebnisse erst ab einer gewissen Stichprobengröße statistisch signifikant. Beim A/B-Testing geht es immer um die Zufriedenheit der Kunden und die Ausrichtung auf Customer Centricity.
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