Imke de Kuijper 16.12.21

How-To: Datengetriebenes Marketing mittels A/B-Testing - Part 1

Wie wollen wir wissen, was User wirklich auf einer Webseite oder an einer E-Mail anspricht? Ist es der Button oben rechts im Bild oder unten links, der pushy CTA oder einfach keiner? 

Eine vielversprechende Möglichkeit, um den Erfolg von Maßnahmen zu prüfen, sind sogenannte A/B-Tests. Diese zeigen, welche Wörter, Sätze, Bilder, Videos und andere Elemente gut funktionieren. Dabei wird die Originalversion mit verschiedenen Varianten verglichen. Ein Teil der Website-Besucher*innen sieht weiterhin die Originalversion, während andere, per Zufallsprinzip ausgewählte Personen, eine Variante sehen. Am resultierenden Verhalten erkennst du, welche Version beliebter ist. Das kann etwa ein Formulareintrag sein, aber auch die Verweildauer, ein Klick oder die Scrolltiefe können Hinweise darauf sein, welche Version deiner Seite das für dich gewünschte Verhalten besser hervorruft und was die User somit mehr anspricht.

 

In diesem Beitrag geht es um datengetriebenes Marketing für Anfänger*innen. Wir geben dir eine Einführung in das A/B-Testing, den Aufbau der Tests, die passenden KPIs und mögliche Tools. Da ein Part 1 immer auch einen Part 2 zur Folge hat – stay tuned, denn demnächst folgt  „A/B-Testing für Fortgeschrittene“! Aber nun zurück zum Test, starten wir bei den Basics.

 

Was ist ein A/B-Test?

Datengetriebenes Marketing ist in vielen deutschen Unternehmen inzwischen bereits Standard und viele Online Marketer*innen nutzen Methoden, wie die A/B-Tests für ihr E-Mail-Marketing und um die Performance ihrer Webseite zu testen – aber ein nicht kleiner Teil weiß gar nicht, was das eigentlich ist. 

 

Das A/B-Testing ist eine einfache Testmethode, bei der im Online-Marketing verschiedene Versionen eines Produktes wie einer App oder einer Werbeanzeige in Bezug auf ihre Performance untersucht werden. Der Vergleich zwischen Original und Anpassung soll zeigen, wie sich Kennzahlen oder Key Performance Indicators (KPIs) verbessern lassen. Das Ziel besteht darin, Faktoren wie die Konversionsrate, die Verweildauer oder die Absprungrate zu optimieren.

 

Der Test zeigt, wie die Zielgruppe auf unterschiedliche Inhalte, Formate und Designs reagiert. Dafür wird ein einzelner Aspekt der Website, des Newsletters oder der zu testenden Benachrichtigung abgewandelt und du prüfst, welche Reaktionen Website-Besucher*innen darauf haben. Wenn du zum Beispiel siehst, dass es in deinem Onlineshop viele Warenkorb-Abbrüche gibt, solltest du den Verkaufsvorgang optimieren. Beim A/B-Testing veränderst du Stück für Stück einzelne Aspekte des Verkaufsvorgangs, wie etwa die Position des „Jetzt kaufen“-Buttons. Dies änderst du allerdings nur für einen Teil der Zielgruppe. Die Hälfte der Kund*innen bleibt beim alten Layout, als Kontrollgruppe. So kannst du erkennen, ob die Änderung Erfolg hatte oder nicht.

 

Tipp: Split-URL-Testing ausprobieren

Beim klassischen A/B-Test bleibt die URL der unterschiedlichen Versionen gleich. Website-Besucher*innen wird per Zufallsprinzip Variante A oder Variante B angezeigt. Beim Split-URL-Test erhält die veränderte Testversion, also Version B, eine eigene URL. Dies kann die Auswertung der Testergebnisse erleichtern und hilft dabei, verschiedene Maßnahmen zu kombinieren.

 

Das A/B-Testing ist eine wichtige Methode für datengetriebenes Marketing. Im Video erklärt der Digital Marketing Experte Carlo Siebert, wie das A/B-Testing funktioniert und du es aufsetzt.

 

Wofür brauche ich einen A/B-Test?

Der A/B-Test hilft dabei, Entscheidungen auf Basis von Testdaten zu treffen. Insbesondere dann, wenn ein Teil deiner Website oder Online-Marketing-Kampagne nicht so funktioniert wie gewünscht, ist der Test sehr hilfreich.

 

Du kannst unter anderem die folgenden Aspekte per A/B-Testing untersuchen:

  • Buttons und Call-to-Actions (CTAs)
  • Überschriften und Titel
  • Seitenstruktur
  • Formulare
  • Webdesign
  • Navigation
  • Textabschnitte
  • Bilder

 

Der große Vorteil am A/B-Testing ist, dass du mit geringem Aufwand wertvolle Daten erhältst. Denn das Original, A, wird meist nur leicht abgewandelt. Dann kannst du A und B nebeneinanderstellen und direkt sehen, ob die Änderung bei Version B zu einem eindeutigen Erfolg geführt hat oder nicht.

 

Diesen Vorgang kannst du mehrfach durchführen. Nach jedem Testzeitraum überprüfst du, ob A oder B in Bezug auf KPIs wie Conversion Rate und Klickrate besser abschneidet. Entsprechend optimierst du deine Inhalte.

 

AB-Test_SquaredOnline

Version A und Version B unterscheiden sich beim A/B-Test oft nur minimal, können aber eine große Differenz im Verhalten von Kund*innen bewirken. Quelle: Squared Online

 

Ein wichtiger Anwendungsbereich des A/B-Testings im Online-Marketing ist die Optimierung des Online-Shops. Aber auch das Design von Marketingkampagnen, von Landingpages, von Newslettern, von Push Notifications oder von Lead-Formularen lässt sich mithilfe der Tests optimieren.

 

Warum benötige ich einen A/B-Test für mein datengetriebenes Online-Marketing?

Es gibt viele Methoden der Datenerhebung, die das datengetriebene Online-Marketing möglich machen. Das A/B-Testing überzeugt mit den folgenden Vorteilen:

  • Klarer Fokus auf Zielgruppe: Deine persönliche Einschätzung einer Website oder E-Mail ist beim A/B-Testing nicht relevant. Vielmehr geht es um die Perspektive der Zielgruppe. Deren Reaktion lässt sich durch Variante A und Variante B testen – so siehst du direkt, ob ein gewünschtes Element oder Design gut ankommt oder nicht.
  • Eindeutige Analyse: Der A/B-Test gibt dir eine eindeutige Auswertung. So kannst du schnell und ohne Aufwand Ergebnisse erhalten und dann die passenden Maßnahmen umsetzen. Vor allem für weniger komplexe Entscheidungen ist dieser Test daher ideal.
  • Einfache Durchführung: Es gibt verschiedene Testing-Tools, die es dir ermöglichen, den A/B-Test auch ohne technische Kenntnisse durchzuführen. Du benötigst keine externe Unterstützung, sondern kannst unkompliziert und rasch testen.

 

Der häufigste Anwendungszweck für den A/B-Test ist die Conversion-Optimierung. Denn eine einladende Website, Anzeige oder E-Mail hilft dabei, eine möglichst große Anzahl von Besucher*innen zum Kauf zu überzeugen. Somit gelingt es, den eigenen Umsatz zu steigern.

 

Der A/B-Test hilft also dabei, eine Grundlage für die strategische Erhöhung der Conversion Rate zu legen. Anzeigen, E-Mails und Websites mit ihren Unterseiten lassen sich auf verschiedene Aspekte testen und dann so weiterentwickeln, dass die Conversion Rate stets optimal ist.

 

Aber auch Faktoren wie die Nutzerfreundlichkeit, die Content-Qualität und die Performance einer Website lassen sich mit A/B-Testing analysieren. Du hast viel Raum für Kreativität und kannst zum Beispiel auch testen, ob Zusatzleistungen wie eine kostenlose Rücksendung zu mehr Konversionen führen würden.

 

Wie ist ein A/B-Test aufgebaut?

Ein guter A/B-Test ist klar und objektiv aufgebaut. Das heißt, dass er zwei eindeutig verschiedene Versionen enthält, mit denen du einen objektiven Vergleich anstellen kannst. Nur so erhältst du zuverlässige, valide Ergebnisse. Am besten fängst du mit einem ganz einfach gestalteten Test an, um dich mit dem gewählten Tool vertraut zu machen und das Testprinzip noch besser zu verstehen. Du wirst erstaunt sein, welche Daten zu erhältst und weißt dann, ob eine simplere gestaltete Landingpage zu mehr Konversionen führt, Headline A oder Headline B besser performt oder ob du Trust-Elemente, wie Kundenbewertungen oder Gütesiegel, im Onlineshop einbauen solltest.

 

So sieht der Ablauf für einen A/B-Test im Online-Marketing aus:

  1. Probetest durchführen
  2. Ideen sammeln
  3. Ziele definieren
  4. Hypothesen aufstellen
  5. A/B-Test zu Hypothesen durchführen
  6. Ergebnisse auswerten und interpretieren

 

Sagen wir, du merkst, dass viele Personen eine Landingpage besuchen, dort aber nicht auf den Call-to-Action-Button klicken. Im Probetest könntest du den Text des CTA-Buttons verändern, um zu sehen, ob das Problem an der gewählten Formulierung liegt.

 

Auf Basis dieser Erkenntnisse kannst du dann weitere Ideen für eine höhere Conversion Rate sammeln. Definiere Ziele, wie zum Beispiel „2% mehr Conversion auf der Landingpage“, und stelle Hypothesen auf, die beispielsweise so aussehen: 

„Wenn der Call-to-Action-Button grün ist, dann steigt die Conversion Rate“ oder „Wenn die Landingpage weniger Elemente enthält, dann steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Besucher*innen auf den Call-to-Action-Button klicken“. 

Nun führst du in Bezug auf diese Hypothesen deinen Test durch. Dazu können mehrere A- und B-Varianten gehören, bis du die beste Variante der Landingpage gefunden hast.

 

Tipp: Die ideale Testdauer pro A/B-Test liegt bei zwei bis drei Wochen.

 

Die Ergebnisse zeigen dir, wie du mit einer verbesserten Landingpage dein Ziel erreichen kannst. Denke daran, deine Daten zu dokumentieren, um den Überblick zu behalten. Zudem handelt es sich um einen stetigen Optimierungsprozess: Du kannst also jederzeit wieder neue Hypothesen aufstellen und diese durch einen weiteren A/B-Test überprüfen.

 

AB-Test-Ablauf_SquaredOnlineDer A/B-Test zeigt eindeutig, welche Variante einer Landingpage oder Werbeanzeige deine Zielgruppe bevorzugt.

 

Welche KPIs sollte ich messen?

Viele Unternehmen konzentrieren sich beim A/B-Testing auf die Conversion Rate, also darauf, wie viele Besucher*innen einer Website zu Kund*innen werden. Das ist natürlich ein zentraler Faktor für Erfolg, aber es gibt auch viele weitere interessante Key Performance Indicators (KPIs), die man messen kann.

 

Neben der Conversion Rate kannst du etwa Nutzersignale analysieren, die zeigen, wie gut die jeweilige Seite oder Anzeige ankommt. Dazu gehören KPIs wie die Verweildauer oder die Absprungrate. Dies ist übrigens auch für Suchmaschinen wie Google wichtig: Seiten mit einer höheren Verweildauer und einer niedrigeren Absprungrate werden in den Suchergebnissen höher gelistet.

 

Damit der A/B-Test gelingt, solltest du die KPIs so klar wie möglich formulieren und in die Hypothesen mit aufnehmen. Aber keine Sorge: Du kannst jederzeit einen neuen Test durchführen, wenn du dich einmal vertan hast oder nicht genau genug definiert hast!

 

Die folgenden KPIs kannst du per A/B-Test analysieren:

  • Conversion Rate vom Warenkorb oder vom Call-to-Action-Button aus
  • Klicks auf weiterführende Hyperlinks
  • Verweildauer auf bestimmten Seiten
  • Absprungrate bei kürzeren oder längeren Texten
  • Interaktionen mit Bildern und Videos
  • Nutzung von Funktionen wie Kommentaren

 

Welche Tools kann ich nutzen?

Es gibt viele A/B-Testing-Tools auf dem Markt. Dazu gehört zum Beispiel AB Tasty, eine Software mit einer angenehmen Nutzeroberfläche. Aber für den Anfang ist das Tool von Google optimal geeignet: Mit Google Optimize erhältst du eine kostenlose A/B-Testing-Software, die alle wichtigen Anwendungen enthält.

 

Gerade für Anfänger*innen sowie für kleine Unternehmen und Start-ups ist Google Optimize ideal. Der visuelle Editor zeigt dir auch ohne Coding-Kenntnisse, welche Änderungen an den Elementen möglich sind. Du erhältst Vorschläge für das Besucher-Targeting und kannst per Google Analytics die Ergebnisse der A/B-Tests einsehen.

 

Das Tool zeigt dir auf einen Blick Faktoren wie den Verlauf der Besucherzahlen, die Conversion Rate, die Klickraten, die Absprungrate sowie die Verkaufszahlen der Versionen. Zwar ist die kostenlose Version limitiert, aber für den Einstieg einwandfrei.

 

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