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Die Gestaltung von Websites und Online-Shops wirft viele Fragen auf: Welche Schriftart eignet sich am besten, welcher Anreiz animiert am stärksten zum Kauf, was ist der effektivste Weg, den Kaufprozess zu verkürzen? Die Vielzahl der Optionen kann für Designer und Geschäftsleute zu einem Problem werden. Wie wählt man die beste Lösung aus? Wie reagieren unsere Kunden auf solche Änderungen? Natürlich ist die Anwendung bewährter Gestaltungspraktiken ein guter Ausgangspunkt, aber sie hilft nicht immer, alle Fragen zu beantworten. Falsche Gestaltungsentscheidungen können sich negativ auf die Einnahmen auswirken.

Was sollen wir also tun? Entscheidungen basierend auf soliden Daten.

Woher bekommt man sie? Es ist am besten, A/B-Tests durchzuführen und zu überprüfen, welche Lösung besser ist.

 

Was sind A/B-Tests?

 

A/B-Tests im Bereich User Experience Design (UX) ermöglichen das Testen verschiedener Varianten von Benutzeroberflächen. A/B-Tests beinhalten das Bereitstellen einer „A“-Version der Benutzeroberfläche für eine Benutzergruppe, während die andere Gruppe eine andere „B“-Version erhält. Anschließend werden die Ergebnisse beider Gruppen verglichen, um festzustellen, welche Version der Benutzeroberfläche die andere in Bezug auf bestimmte Kriterien übertroffen hat.

 

Warum A/B-Tests durchführen?

 

  1. Steigerung der Konversionsrate. Das Testen von Varianten von Formularen, Website-Inhalten usw. ermöglicht die Auswahl der besten Version, die die Konversionrate unabhängig vom Website-Ziel, sei es die Sammlung von Angebotsanfragen oder der Verkauf von Produkten, erhöht.
  2. Verringerung der Absprungrate. Eine angemessen gestaltete Zielseite, die den Bedürfnissen der Benutzer entspricht, kann die Absprungrate erheblich reduzieren. Die Ergebnisse des A/B-Tests helfen bei der Auswahl der besten Lösung.
  3. Steigerung der Nutzerzufriedenheit. Die Qualität von Inhalten und die Ergonomie der Website haben einen signifikanten Einfluss auf die Zufriedenheit der Benutzer. Das Testen verschiedener Versionen von Überschriften, Beschreibungen, Call-to-Action (CTA) und Seitenlayouts, gefolgt von der Optimierung der Website nach der Analyse der A/B-Testergebnisse, führt zu einer Zunahme der auf der Website verbrachten Zeit.
  4. Minimierung von Zeit- und Fehlentscheidungsrisiken. Änderungen, die auf Daten aus A/B-Tests basieren, reduzieren die Zeit für Experimente und minimieren das Risiko, falsche Entscheidungen bezüglich Änderungen auf der Website zu treffen.
  5. Kontinuierliche Verbesserung. A/B-Tests können kontinuierlich angewendet werden und ermöglichen eine Verbesserung des Projekts oder Produkts basierend auf den Ergebnissen von Tests.

 

Was kann im Rahmen von A/B-Tests untersucht werden?

 

Mit Tests können Prototypen in der Produktentwicklungsphase untersucht und der Aufbau von Marketing- und Werbestrategien unterstützt werden. Sie eignen sich hervorragend für die Entscheidungsfindung bei kleineren und größeren Entscheidungen, die sich auf das finanzielle Ergebnis einer Organisation auswirken können. A/B-Tests sollten durchgeführt werden, wenn bereits eine Hypothese aufgrund früherer Untersuchungen besteht und bestätigt werden soll, dass sie die richtige Lösung ist.

In dieser Forschungsmethode unterscheiden wir zwischen Ein-Variablen-Tests und Mehr-Variablen-Tests. Ein-Variablen-Tests vergleichen Unterschiede zwischen zwei Varianten eines bestimmten Elements – ein Beispiel für einen Test wäre ein roter und ein blauer Knopf. Mehr-Variablen-Tests können gleichzeitig mehr als 2 Varianten eines Knopfs vergleichen – zum Beispiel rot, blau, grün und weiß (zusätzlich können sie sich auch in Überschriften unterscheiden, wie „Überprüfen Sie dies“ und „Mehr anzeigen“). Aus unserer Sicht ist es am besten, Ein-Variablen-Tests zu verwenden. Auf diese Weise können die Ergebnisse des Tests leichter überprüft und nachverfolgt werden, und es können anschließend Entscheidungen über Änderungen getroffen werden.

Es ist sinnvoll, Dinge zu testen, die einen großen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben oder, wenn Sie nicht genügend Daten haben, das Verhalten oder die Beweggründe des Benutzers zu verstehen.

Hier sind einige Beispiele für A/B-Tests:

  • Anordnung von Elementen auf der Website
  • Reihenfolge Copywriting einschließlich: Call-to-Action (CTA), Sätze vs. Fragen
  • Symbole Schaltflächen, einschließlich: Größe, Farbe, Form, Position, Hyperlinks vs. Schaltflächen
  • Schriften
  • Farben, einschließlich: Schaltflächen, Hintergrund
  • Bilder, einschließlich: Illustrationen vs. Fotos
  • Personen auf Bildern: Geschlecht, Alter, Gruppen von Personen
  • Individuelle Änderungen im Zusammenhang mit dem Projekt

 

 

Wie werden A/B-Tests durchgeführt?

 

1.Legen Sie das Ziel fest. Bevor Sie mit dem Test beginnen, müssen Sie wissen, warum Sie ihn durchführen. Die Festlegung des Ziels von A/B-Tests hilft Ihnen dabei zu bestimmen, welches Element der Website Sie untersuchen möchten. Stellen Sie sicher, dass die eingeführten Varianten A und B von Tools wie Google Analytics oder Google Optimize „verfolgt“ und quantitativ analysiert werden können.

Beispiele:

  • Verbesserung der Konversionrate für Newsletter-Anmeldungen.
  • Erhöhung der Anzahl von Antworten auf ein Formular.
  • Erzielen einer höheren Anzahl von Social-Media-Freigaben.

2.Klären Sie, welche Elemente getestet werden können. Es ist sinnvoll zu überlegen, welches einzelne Element des Projekts geändert werden kann, um sich dem Ziel zu nähern. Bevor Sie Tests durchführen, sollten Sie gemeinsam mit dem Team das Testergebnis definieren, das den „Erfolg“ einer bestimmten Version bedeutet.

Beispiele:

  • Verschieben Sie das Newsletter-Anmeldefeld in die Mitte der Blogbeiträge.
  • Reduzieren Sie die Anzahl der Fragen in einem Formular.
  • Erhöhen Sie die Größe der Social-Media-Freigabebuttons.

3.Entwickeln Sie Hypothesen. Es ist jetzt an der Zeit, Hypothesen zu formulieren, die dazu beitragen, Ihre Fragen zu beantworten und Testversionen zu formulieren. Dies garantiert die Gültigkeit der Tests und ermöglicht eine kritische Überprüfung Ihrer Ideen. Versuchen Sie, Ihre Hypothese in einem Satz zu formulieren.

Beispiele:

  • Ich glaube, dass das Verschieben des Newsletter-Anmeldefelds in die Mitte des Blogs zu einer Zunahme der Newsletter-Anmeldungen führen wird.
  • Ich glaube, dass das Reduzieren der Anzahl von Fragen in einem Formular zu einer Zunahme der ausgefüllten Formulare führen wird.
  • Ich glaube, dass das Vergrößern des Social-Media-Freigabebuttons zu einer Zunahme der Freigaben führen wird, da sie dadurch zugänglicher und sichtbarer werden.

4.Denken Sie daran, eine Version B zu erstellen. Um einen A/B-Test durchzuführen, müssen Sie zwei Versionen einer Variable vorbereiten (z. B. die Farbe eines Buttons, CTA usw.). Bestimmen Sie dann die Zielgruppe, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten. Bestimmen Sie die Hälfte der Zielgruppe zufällig der Version A und die andere Hälfte der Zielgruppe der Version B.

5.Analyse der Ergebnisse. Wenn die Ergebnisse verfügbar sind, analysieren Sie die erhaltenen Daten und wählen Sie einen eindeutigen Gewinner aus. Wenn Ihre Version B eine vorher festgelegte Wirksamkeitsstufe erreicht und Ihre Hypothese bestätigt, können Sie zur Implementierung für alle Benutzer übergehen (ohne Aufteilung in Versionen A und B). Wenn die Hypothese jedoch widerlegt wird, bleiben Sie bei der ursprünglichen Version A oder erstellen Sie und testen Sie eine neue Hypothese. Erwägen Sie auch die Verwendung anderer Analysemethoden zur Ergänzung der Daten. Eine ungenaue Analyse der Ergebnisse von A/B-Tests kann den gesamten Prozess zunichte machen.

 

Zusammenfassung

 

Die Methodik der A/B-Tests ist ein sehr technisches Thema. Ein fundiertes Verständnis der Statistik sowie spezialisierte technische oder programmatische Kenntnisse (oder die Zusammenarbeit mit einem Programmierungsteam) können für die Konstruktion eines solchen Tests unerlässlich sein. Dennoch handelt es sich um eine direkte, vergleichsweise einfache, schnelle und kostengünstige Methode. Sie ermöglicht den Vergleich von zwei alternativen Versionen eines Produkts zu geringen Kosten und liefert zufriedenstellende Ergebnisse auf der Grundlage von Tests mit realen Benutzern. Es sollte jedoch beachtet werden, dass nicht jedes Element einer Website oder jedes Detail mit A/B-Tests getestet werden kann. Daher ist es ratsam, die Anwendung anderer ergänzender Analysemethoden in Verbindung mit A/B-Tests in Betracht zu ziehen.

Wir helfen Ihnen gerne dabei, A/B-Tests durchzuführen, um die Nutzerzufriedenheit zu optimieren. A/B-Tests können die Effektivität Ihrer Website oder Anwendung erheblich verbessern, erfordern jedoch sorgfältige Planung und Überwachung, die unsere Spezialisten von Media4U gewährleisten können.

Wenn Sie daran interessiert sind, solche Tests durchzuführen, nehmen Sie jetzt Kontakt mit uns auf, und wir helfen Ihnen dabei, Ihre Website zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

 

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