A/B/n-Testing

Was ist A/B/n-Testing?

A/B/n-Testing ist eine Art von Website-Test, bei dem mehrere Versionen einer Webseite miteinander verglichen werden, um festzustellen, welche die höchste Conversion Rate aufweist. Bei dieser Art von Test wird der Traffic zufällig und gleichmäßig auf die verschiedenen Versionen der Seite aufgeteilt, um zu ermitteln, welche Variante am besten abschneidet.

A/B/n-Testing ist eine Erweiterung des A/B-Testings, bei dem zwei Versionen einer Seite (Version A und Version B) gegeneinander getestet werden. Bei einem A/B/n-Testing werden jedoch mehr als zwei Versionen einer Seite auf einmal miteinander verglichen. "N" bezieht sich auf die Anzahl der getesteten Versionen, die von zwei Versionen bis zur "n-ten" Version reichen kann.

Warum ist A/B/n-Testing wichtig?

A/B/n-Testing ist für eine datengestützte Entscheidungsfindung bei der Website-Optimierung von entscheidender Bedeutung. Es ermöglicht Ihnen:

• Mehrere Designkonzepte gleichzeitig zu bewerten
• auf der Grundlage von Verhaltensdaten der Nutzer schneller fundierte Entscheidungen zu treffen
• sowohl die leistungsstärksten als auch die leistungsschwächsten Varianten zu identifizieren
• Erkenntnisse für zukünftige Optimierungsstrategien zu gewinnen
• Verbessern Sie das Engagement der Nutzer und die Conversion Rates. Reduzieren Sie die Bounce-Rate

Durch das Testen konkurrierender Ideen für Website-Layouts oder -Funktionen können Unternehmen Entscheidungen treffen, die auf konkreten Daten beruhen und nicht auf Annahmen oder Meinungen.

Wenn ein Unternehmen beispielsweise mehr als eine konkurrierende Idee für das beste Website-Layout und den besten CTA hat, kann der Testprozess genutzt werden, um jede Idee zu testen und eine Entscheidung auf der Grundlage konkreter Daten zu treffen, die zeigen, wie eine Version die anderen übertrifft.

A/B/n-Testing hilft nicht nur dabei, herauszufinden, welche Version einer Seite am erfolgreichsten ist, sondern zeigt auch, welche Version einer Seite am schlechtesten abgeschnitten hat. Durch die Analyse dieser schlecht abschneidenden Seiten ist es möglich, Hypothesentests durchzuführen, um herauszufinden, warum bestimmte neue Features besser konvertieren als andere, und diese Erkenntnisse können dann in neue Tests auf anderen Seiten der Site einfließen.

A/A-Tests verglichen mit A/B-Tests verglichen mit A/B/n-Tests verglichen mit multivariaten Tests

Um A/B/n-Testing besser zu verstehen, ist es hilfreich, es mit anderen Testmethoden zu vergleichen:

1. A/A-Testing: Es werden zwei identische Versionen einer Seite getestet, um das Testsystem zu validieren und eine Baseline zu erstellen.
2. A/B-Testing: Es handelt sich um zwei Versionen einer Seite, Version (A) und eine Variation (B).
3. A/B/n-Testing: Testet mehrere Versionen einer Seite gleichzeitig und ermöglicht so eine breitere Erkundung von Designoptionen.
4. Multivariate Tests: Untersucht Kombinationen von Änderungen an bestimmten Elementen auf einer Seite, anstatt völlig unterschiedliche Seitenversionen zu testen.

A/B/n-Tests können auch mit multivariaten Tests verglichen werden. Bei einem multivariaten Test werden ebenfalls mehrere Versionen einer Seite auf einmal verglichen, indem alle möglichen Kombinationen von Variationen auf einmal getestet werden. Multivariate Tests sind umfassender als A/B/n-Tests und testen Änderungen an bestimmten Elementen einer Seite. Mit A/B/n-Testing können Sie völlig unterschiedliche Versionen einer Seite gegeneinander testen.

Vorteile von A/B/n-Testing bei der Webseitenoptimierung

• Breitere Erkundung: Sie können mehrere Designkonzepte in einem einzigen Experiment testen.
• Zeitersparnis: Sie können zahlreiche Varianten gleichzeitig vergleichen, was im Vergleich zu sequenziellen A/B-Tests Zeit spart.
• Einblicke in das Erlebnis der Benutzer: Sie können ein umfassenderes Verständnis für die Vorlieben und das Verhalten der Benutzer gewinnen und dieses nutzen, um das Erlebnis für die Kunden zu verbessern.
• Risikominimierung: Identifizieren Sie potenzielle Probleme bei mehreren Designs vor der vollständigen Implementierung, um die Abbruchrate in Echtzeit zu senken.
• Inkrementelle Verbesserungen: Kombinieren Sie die besten Elemente aus verschiedenen Varianten, um die Klickrate Ihrer Landing Pages zu verbessern.

Die Rolle von Segmentierung, Stichprobengröße und statistischer Signifikanz

A/B/n-Testing beruht auf der richtigen Umsetzung wichtiger statistischer Konzepte:

1. Webanalytik und Segmentierung: Das Testen funktioniert, wenn Sie Ihr Publikum in sinnvolle Gruppen einteilen, die auf Merkmalen wie Demografie, Verhalten oder dem Stadium des Kundenlebenszyklus basieren. Dies ermöglicht ein gezielteres Targeting und eine personalisierte Optimierung durch Schlüsselkennzahlen.
2. Stichprobengröße: Stellen Sie sicher, dass jede Variante genügend Besucher erhält, um statistisch gültige Ergebnisse zu erzielen. Je mehr Variationen Sie testen, desto größer muss die Gesamtstichprobe sein.
3. Statistische Signifikanz: Streben Sie ein Konfidenzniveau von mindestens 95% an, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse nicht auf Zufall beruhen. Verwenden Sie Rechner für die statistische Signifikanz, um festzustellen, wann Sie ein schlüssiges Ergebnis erzielt haben.

Die Ausgewogenheit dieser Faktoren ist entscheidend, um zuverlässige Erkenntnisse aus Ihren A/B/n-Tests zu gewinnen.

Mögliche Nachteile von A/B/n-Tests

A/B/n-Tests sind zwar sehr wirkungsvoll, doch sollten Sie sich bei der Auswertung der Testergebnisse über mögliche Probleme im Klaren sein:

• Erhöhte Komplexität: Mehr Variationen können zu einer längeren Testdauer führen und erfordern eine größere Stichprobengröße für die statistische Signifikanz.
• Ressourcenintensität: Die Erstellung und Verwaltung mehrerer Varianten erfordert mehr Zeit und Aufwand.
• Möglicherweise widersprüchliche Ergebnisse: Verschiedene Elemente können einzeln gut funktionieren, aber nicht harmonisch zusammenarbeiten.
• Verpasste Quick Wins: Wenn Sie sich auf inkrementelle Verbesserungen konzentrieren, verpassen Sie möglicherweise Gelegenheiten für umfangreichere, innovative Veränderungen.

Um diese Risiken zu vermindern, sollten Sie Folgendes in Betracht ziehen:

• Priorisierung der Tests auf der Grundlage der potenziellen Auswirkungen
• Segmentierung für das Targeting bestimmter Benutzergruppen
• Führen Sie Folgetests durch, um die Ergebnisse zu validieren

Das Testen von zu vielen Varianten (wenn man sich nicht für eine entscheiden kann) kann den Verkehr auf der Website noch weiter auf viele Varianten aufteilen. Dies kann den Zeitaufwand und den Datenverkehr erhöhen, der erforderlich ist, um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, und zu dem führen, was manche als "statistisches Rauschen" bezeichnen würden.

Eine weitere Überlegung, die Sie bei der Durchführung mehrerer A/B/n-Tests anstellen sollten, ist, dass Sie das Gesamtbild nicht aus den Augen verlieren sollten. Nur weil verschiedene Variablen in ihren eigenen Experimenten am besten abgeschnitten haben, heißt das nicht immer, dass diese Variablen auch in Kombination gut funktionieren.