9 Tipps für das A/B-Testing
Bevor Sie entscheiden, welche Seiten und Elemente Sie optimieren, analysieren Sie das Verhalten der Nutzer auf Ihrer Website anhand quantitativer und qualitativer Daten. Mit den quantitativen Daten von Google Analytics können Sie nachverfolgen, welche Seiten die Nutzer verlassen, bevor sie konvertieren. Suchen Sie nach Seiten mit einer hohen Absprungrate oder hohem Besucheraufkommen als Testmöglichkeit. Prüfen Sie auch die Seiten, die bereits eine hohe Conversion aufweisen, und überlegen Sie, wie diese vorhandenen Elemente erfolgreich für sie arbeiten.
Nutzen Sie quantitative und qualitative Daten zur Steuerung von Tests
Analytics-Daten zeigen Ihnen, wie sich Ihre Besucher verhalten, aber qualitative Daten sagen Ihnen, warum sie so handeln. Eine Website-Umfrage kann einen tieferen Einblick in die Gründe für den Ausstieg geben. Anhand quantitativer Daten können Sie beispielsweise feststellen, dass Besucher die Seite verlassen, bevor sie sich mit ihrer E-Mail angemeldet haben. Die qualitativen Daten verraten Ihnen jedoch, dass der Grund dafür ein langes Anmeldeformular war und nicht die Farbe der Schaltfläche "Senden", wie Sie vielleicht angenommen haben.
Finden Sie heraus, wonach Besucher auf Ihrer Site suchen
Google Analytics liefert mit seinen Site-Suchdaten ebenfalls nützliche Daten, an denen Sie Ihre Testideen ausrichten können. Wenn eine große Anzahl von Nutzern nach Ihrer Preisseite sucht, könnte dies bedeuten, dass eine Seite davon profitieren könnte, diesen Inhalt verfügbar zu machen oder stärker hervorzuheben. Dies ist ein einfacher und direkter Weg, um die Verhaltensbedürfnisse Ihrer Besucher zu befriedigen und sie gleichzeitig zur Conversion zu führen.
Führen Sie vor Ihrem A/B-Testing einen A/A-Test durch
Um sicherzustellen, dass Sie Ihren A/B-Test problemlos durchführen können, ist es wichtig, dass Sie Ihre Kontrolle gegen Ihre Kontrolle testen. Wenn Sie einen signifikanten Unterschied in Ihren Ergebnissen feststellen, bedeutet dies, dass Ihr Test nicht richtig eingerichtet ist und Sie die Funktionalität Ihrer Software überprüfen müssen. Ein A/B-Test, der auf die gleiche Weise durchgeführt wird, wäre also ungenau. Bei Experiment Engine wird immer ein A/A-Testing durchgeführt, um die Gültigkeit Ihres Split-Tests zu gewährleisten.
Vergessen Sie die Existenz-Tests nicht
Vielleicht freuen Sie sich darauf, Ihrer Seite ein Element zum Testen hinzuzufügen, z. B. eine Schaltfläche, eine Überschrift oder sogar einen Inhalt. Es kann jedoch sein, dass Ihre Besucher nicht konvertieren, weil es bereits zu viele Elemente auf der Seite gibt. Bei einem Existenztest wird Ihre ursprüngliche Seite mit Versionen verglichen, bei denen markante vorhandene Elemente entfernt wurden. Auf diese Weise können Sie die wesentlichen Teile ermitteln, bevor Sie verschiedene Stile oder neue Elemente testen.
Sammeln Sie genügend Stichproben für eine statistische Signifikanz
Das Ziel von A/B-Testing ist es, verwertbare Daten zu sammeln, die Ihnen bei der Optimierung durch schrittweise Änderungen helfen. Daher hängt die Nützlichkeit dieser Daten von der Stichprobengröße ab. Wenn also Ihre Variante (Testidee) im Vergleich zu Ihrer Kontrolle (dem Original) erfolgreiche Ergebnisse liefert, können Sie nicht sicher sein, dass dieses Ergebnis auch bei einer dauerhaften Änderung eintritt, wenn die Stichprobengröße (Anzahl der Nutzer, die an dem A/B-Test teilgenommen haben) zu klein war. Vergewissern Sie sich, dass genügend Besucher an Ihrem Test teilgenommen haben, um ein falsches positives oder falsches negatives Ergebnis zu vermeiden, das Ihre Aktionen fälschlicherweise steuern würde.
Führen Sie einen Test für die gesamte erforderliche Dauer durch
Wenn Sie Ihren Test über die gesamte Dauer durchführen, sind statistische Signifikanz und Vertrauen gewährleistet. Berechnen Sie, wie viel Zeit Ihr Test benötigt und stellen Sie sicher, dass Sie ihn entsprechend abschließen. Eine vorzeitige Beendigung des Tests oder eine verfrühte Interpretation der Daten könnte zu falschen Erkenntnissen führen. Selbst wenn Sie Ihre Stichprobengröße frühzeitig erreichen, können Sie relevante Daten übersehen, die von der Zeit abhängen. So können sich beispielsweise die Anzahl und die Art der Nutzer (Stichproben), die Ihre Site besuchen, an bestimmten Wochentagen unterscheiden. Natürlich möchten Sie auch nicht zu lange warten und die Umsetzung von Verbesserungen verzögern (oder zur Kontrolle zurückkehren, wenn Ihr Test nicht erfolgreich war).
Filtern Sie bestimmte äußere Einflüsse heraus
Wenn Sie wissen, dass es Einflüsse gibt, die Ihre Daten verfälschen könnten, müssen Sie vermeiden, diese in Ihren Test einzubeziehen. Dazu gehören auch besondere Ereignisse, die Ihren Datenverkehr beeinflussen könnten. Wenn Sie also eine E-Mail-Kampagne oder eine bezahlte Anzeige schalten, die die Zahl der Besucher in die Höhe treibt, sollten Sie diesen Verkehr aus Ihrem Test herausnehmen, damit Ihre Endergebnisse Ihren Durchschnittsnutzer besser repräsentieren.
Verwenden Sie das richtige Tool und die richtige Plattform
Es gibt einige großartige Testplattformen, die Sie beim A/B-Testing unterstützen können. Früher waren möglicherweise umfangreiche Design- und Programmierressourcen erforderlich, aber mit Tools wie Optimizely und unserer eigenen Technik der Experiment Engine können Sie diesen Bedarf verringern. Diese Tools helfen Ihnen auch mit Empfehlungen, um statistische Signifikanz zu erreichen und die relevanten Daten zu sammeln. Zur weiteren Vereinfachung nutzt unsere Plattform Optimierungsexperten, die Ihnen fundierte, strategische Testideen liefern, um Sie zu kontinuierlichen und intelligenten A/B-Tests zu bewegen.
Führen Sie fortlaufend Tests durch, um wirklich zu optimieren
Sie haben also Ihren ersten Test abgeschlossen oder bereits eine Reihe von Split-Tests durchgeführt... was nun? Machen Sie weiter. Das Ziel der Optimierung ist die kontinuierliche Verbesserung Ihrer Website. Es ist eine gute Nachricht, wenn Sie auf der Grundlage erfolgreicher Testergebnisse bereits Änderungen vorgenommen haben, aber wenn Sie sich selbst, Ihr Unternehmen und Ihre Website ständig hinterfragen, werden Sie die Conversion Rate weiter verbessern. Uns ist klar, dass es schwierig sein kann, einen ständigen Strom von Testideen zu generieren. Deshalb haben wir einen Marktplatz von Optimierungsexperten ins Leben gerufen, um Ihnen zu helfen. Wir hoffen, dass die datengetriebene Seite in Ihnen dazu inspiriert wird, weiter zu testen.
