Konversionsrate und Performance erhöhen mit

AB Test

Um die Performance einer Webseite oder die Konversion eines Shops zu verbessern, gibt es zahlreiche Ansätze und unendlich viele Möglichkeiten – von minimalen Designveränderungen bis hin zu Sortimentsumstellungen. Umso wesentlicher ist, mit Hilfe einer Trackinglösung die Auswirkungen der verschiedenen durchgeführten Neuerungen zu beobachten, immer wieder mit alternativen Entwürfen zu vergleichen und so deren Effektivität zu bewerten. Ohne diesen systematischen Ansatz bleiben viele Änderungen wirkungslos und langfristige Optimierungen werden ausbleiben
Entsprechend ist es vor diesem Hintergrund unerlässlich, anhand von regelmäßigen Tests die tatsächliche und messbare Kunden-/Besucherreaktion auf Varianten an Layout, Angebot, Inhalten o.ä. beurteilen zu können.

Die einfachste Testform sind hierbei die so genannten A/B-Testreihen, die leicht und schnell durchführbar sind und direkt anwendbare Ergebnisse liefern.

Was ist ein A/B Test?

Ein A/B Test ist grundsätzlich dann gegeben, wenn Sie zwei Versionen z. B. eines Newsletters, eines graphischen Elements auf Ihrer Homepage oder der Landing Page eines Werbebanners gleichzeitig einsetzen und vergleichen, welche Variante bei Ihren Besuchern die positiveren bzw. erwünschten Reaktionen hervorruft.


Die Durchführung von A/B Tests bietet sich vor allem in folgenden Situationen an:

  • Sie planen Veränderungen auf Ihrer Homepage/in Ihrem Online-Shop. Sie wollen beispielsweise ein neues Layout einführen, neue Produkte bewerben, die Anzahl der Schritte im Bestellprozess verringern oder besondere Kundenbindungsaktionen durchführen.
  • Sie sind mit bestehenden Lösungen Ihrer Webseite/Ihres Shops nicht zufrieden und wollen diese verbessern – z. B. die Konversionsrate Ihrer Mailings steigern, den Anteil der Kaufprozessabbrüche verringern, die Anzahl der Klicks auf bestimmte Werbebanner erhöhen.

Wie gehe ich vor?

Was muss ich beim Durchführen der Tests beachten?

  • Vor Testdurchführung teilen Sie die Besucher in verschiedene Segmente, welchen jeweils eine andere Version Ihrer Page gezeigt wird. Die Besuchereinteilung können Sie beliebig vornehmen – indem Sie eine geplante Neuerung beispielsweise an 50% der Webseitenbesucher testen, während die andere Hälfte die ‚Originalfassung’ zu sehen bekommt, oder Sie verschicken einen vom Standard abweichenden Newsletter an 5% Ihrer Kunden.
  • Sorgen Sie dafür, dass die Tests über eine bestimmte Periode hinweg und unter gleichen Bedingungen ablaufen, z. B. verschiedene Mailingvarianten auf jeden Fall zeitgleich verschickt werden. Nur so sind die Vergleichsergebnisse wirklich aussagekräftig.
  • Um mehrere Varianten sinnvoll vergleichen zu können, sollten Sie als so genannte ‚Baseline’ – als Vergleichslinie – stets die momentan eingesetzte Ausgangsfassung (A) testen. Diese stellen Sie dann in den nächsten Schritten jeweils einer leicht abgeänderten Version gegenüber. Setzen Sie als Benchmark den höchsten Wert der ersten Vergleichsreihe. Erzielen Sie hier beispielsweise mit Version B1 eine Konversionsrate von 8 %, so sollte dieser Wert von folgenden Ergebnissen (B2 – B n) nicht mehr unterschritten werden.
  • Nehmen Sie Veränderungen in jedem Fall schrittweise vor – stellen Sie sicher, dass sich verschiedene Testvarianten immer nur in jeweils einem Merkmal unterscheiden (z. B. zunächst Testen verschiedener Farbpaletten, nach Bestimmen der optimalen Variante in dieser Hinsicht Veränderungen der Schriftgrösse, dann Buttonpositionierung, usw.). Möchten Sie mehrere Varianten gleichzeitig testen, führen Sie einen multivariaten Test durch. Beide Testverfahren sind Bestandteil der econda Test Suite.
  • Ebenso sollten Sie keine zwei komplett unterschiedlichen Ansätze in ihrer Wirkung miteinander vergleichen (z. B. Landing Page Version B1 mit neuer Farbpalette und Version B2 mit Bewerbung saisonaler Produkte). Da es nicht möglich ist festzustellen, ob B1 in verbesserter Form vorteilhaftere Ergebnisse erzielen würde als B2 oder nicht, ist ein solcher Test nicht aussagekräftig. Beide Varianten könnten wahrscheinlich verbessert werden und die daraus folgenden Erkenntnisse zusammen genommen noch erfolgreicher sein.
  • Beziehen Sie in die Optimierungs-Überlegungen auch den Gesamtkontext mit ein. Verschicken Sie z. B. einen veränderten Mailingtext, sollten Sie die Empfängerreaktion auch im Zusammenhang mit der nun unter Umständen nicht mehr passenden Betreffzeile sehen. Kommen Besucher über Banner mit entsprechenden Teaser-Versprechungen und finden diese nicht erfüllt, können Sie zwar Design- oder Usabilityoptimierungen auf der Landing Page vornehmen, diese werden aber letztlich nichts an Abbrüchen aufgrund inhaltlicher Widersprüchlichkeiten ändern.
  • Letztlich benötigt man für die Durchführung von A/B Tests vor allem viel Geduld, um immer wieder verschiedene, nur minimal unterschiedliche Versionen zu testen. Denn bereits kleinste Veränderungen auf Ihrer Homepage können zu optimalen Ergebnissen führen.

Welche Elemente meiner Homepage/meines OnlineShops sollte ich testen?

Grundsätzlich sollten Sie die Ergebnisse Ihrer Optimierungsversuche natürlich immer im Blick behalten. Vergleiche und Tests verschiedener Varianten, um zu der bestmöglichen Lösung zu finden, bieten sich dabei vor allem im Hinblick auf folgende Bereiche an:

Onlineshop/Webseite:
  • Startseite
  • Bestellvorgang und Kaufprozess
  • Formulare
  • Landing Pages (d. h. die Seiten, auf denen der Besucher über Referrer landet und die die Schnittstelle zwischen Werbung und Verkauf darstellen)
  • Design: Farbschema, Gestaltung graphischer Elemente, Schriftart und -größe
  • Usability und Navigation
  • Positionierung von wesentlichen Elementen, z.B. weiter-Buttons, Warenkorb, Hilfe/Support, Suche, etc.
  • Formulierung und Darstellung von z.B. Produktbeschreibungen und anderen Texten oder Nachrichten
Newsletter/Mailings:
  • Betreffzeile, Teaser
  • Stil und Formulierungen
  • Länge des Inhalts
  • Regelmässigkeit und zeitliche Abstände der einzelnen Mailings
  • Grafik, Layout, Format
  • Verlinkungen und Bewerbungen von besonderen Aktionen/Produkten, etc.

 

 

                                                                                                                 

März 2010


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