Ein umfas­sen­der Leit­fa­den für A/​B‑Tests (Beispiele und Anleitungen)

Wenn ein Besucher deine Website aufruft, ist es deine Aufgabe, ihm ein hervorragendes Erlebnis zu bieten – zum einen, weil es deine Aufgabe ist, und zum anderen, weil es der beste Weg ist, um Konversionen zu fördern.

A/B-Tests sind ein guter Anfang.

Falls du mit dem A/B-Test-Verfahren nicht vertraut sein solltest: Es handelt sich um eine datengestützte Methode, um herauszufinden, was bei den Besuchern deiner Website gut ankommt. Mit den Informationen, die du durch A/B-Tests erhältst, kannst du die Website besser gestalten und die Wachstumschancen deines Unternehmens erhöhen.

In diesem Artikel erfährst du genau, was A/B-Tests im Marketing bedeuten, was du testen solltest, wie du das A/B-Test-Verfahren von Anfang bis Ende managen, welche Kennzahlen du verfolgen solltest, und einige echte Beispiele für A/B-Tests, die dich inspirieren werden.

A/B-Tests helfen Vermarktern, besser zu verstehen, was ihre Nutzer oder Besucher wollen, um ihnen genau das zu bieten und ein Ergebnis zu erzielen.

Ein gängiges Beispiel ist die Änderung von Landingpages, um herauszufinden, welches Design zu höheren Konversionsraten führt. Die Veränderung kann so einfach sein wie das Testen einer Überschrift oder eines Kopfzeilenbildes, um zu sehen, wie die Nutzer reagieren.

Ziel ist es, herauszufinden, welche der verschiedenen Versionen bei deinen Kunden beliebter ist.

Es gibt mehrere Arten von A/B-Tests, die jeweils ihrem eigenen Zweck dienen. Diese Arten sind A/B-Tests selbst, Split-Tests, multivariate Tests und mehrseitige Tests. Schauen wir uns an, wie sich jede dieser Methoden unterscheidet.

Was ist ein Split-Test?

A/B-Tests und Split-Tests sind Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber sie beziehen sich im Allgemeinen auf dasselbe Konzept im Zusammenhang mit Experimenten und Optimierungen. Bei beiden Methoden werden zwei oder mehr Varianten einer Webseite, einer E-Mail oder eines anderen Elements verglichen, um festzustellen, welche besser abschneidet.

Es kann jedoch subtile Unterschiede in der Verwendung dieser Begriffe geben:

A/B-Tests

• A/B-Tests beziehen sich in der Regel auf einen einfachen Vergleich zwischen zwei Versionen, A und B, um zu sehen, welche Version die besseren Ergebnisse liefert.
• Es handelt sich um ein kontrolliertes Experiment, bei dem die ursprüngliche Version (A) mit einer einzigen Variante (B) verglichen wird, um die Auswirkungen auf eine bestimmte Kennzahl zu messen.

Split-Tests

• Split-Test kann ein breiterer Begriff sein, der mehr als nur zwei Varianten umfasst. Es geht darum, die Zielgruppe in verschiedene Gruppen aufzuteilen und mehrere Versionen gleichzeitig zu testen.
• Während A/B-Tests ein spezieller Fall von Split-Tests sind (mit nur zwei Varianten), können Split-Tests auch A/B/C-Tests, A/B/C/D-Tests usw. umfassen.

Was sind multivariate Tests?

Multivariate Tests ist eine Form des Experimentierens, bei der mehrere Variationen verschiedener Elemente auf einer Webseite, in einer E-Mail oder in anderen Inhalten gleichzeitig getestet werden, um die optimale Kombination zu ermitteln. Im Gegensatz zu A/B-Tests oder einfachen Split-Tests kann man bei multivariaten Tests Änderungen an mehreren Variablen gleichzeitig testen.

Zu den wichtigsten Merkmalen der multivariaten Tests gehören:

• Mehrere Variationen: Dabei werden mehrere Variationen verschiedener Elemente (z. B. Überschriften, Bilder und Call-to-Action-Schaltflächen) innerhalb eines einzigen Experiments getestet.
• Kombinationen: Ziel ist es, nicht nur zu verstehen, welche einzelnen Elemente am besten funktionieren, sondern auch, welche Kombinationen dieser Elemente das beste Gesamtergebnis erzielen.
• Komplexe Analyse: Aufgrund der größeren Anzahl von Variablen und Kombinationen erfordert das multivariate Testen im Vergleich zu A/B-Tests eine komplexere statistische Analyse.
• Ressourcenintensiv: Die Durchführung und Analyse von multivariaten Tests kann ressourcenintensiver sein als einfachere A/B-Tests, da sie die Verfolgung und Analyse einer größeren Anzahl von Varianten erfordern.

Multivariate Tests ermöglichen zwar ein umfassenderes Verständnis des Zusammenspiels verschiedener Elemente, sind aber nicht für alle Situationen geeignet. Es ist besonders nützlich, wenn man mehrere Aspekte eines Designs gleichzeitig optimieren und die Synergien zwischen verschiedenen Elementen verstehen möchte.

Was ist ein mehrseitiger Test?

Mehrseitige Tests, auch bekannt als mehrseitige Experimente, werden in der Webentwicklung und im Online-Marketing eingesetzt, um die Leistung verschiedener Versionen einer Website über mehrere Seiten hinweg zu vergleichen.

In einem mehrseitigen Testszenario werden Variationen von Webseiten mit unterschiedlichen Elementen wie Layouts, Überschriften, Bildern, Farben oder Calls-to-Action erstellt. Diese Variationen werden dann verschiedenen Segmenten von Website-Besuchern präsentiert, und ihre Interaktionen und Verhaltensweisen werden gemessen und analysiert.

Diese Art von Tests hilft dir dabei, datengestützte Entscheidungen über das Design und den Inhalt deiner Website zu treffen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und deine individuellen Geschäftsziele zu erreichen.

Auf diese Frage gibt es keine einheitliche Antwort.

A/B-Tests zielen darauf ab, das Nutzerverhalten zu verstehen, die Nutzererfahrung zu verbessern und das Engagement zu erhöhen. Das bedeutet, dass es eine Vielzahl von Situationen gibt, in denen A/B-Tests sinnvoll eingesetzt werden können. Um dir eine Vorstellung davon zu geben, haben wir ein paar gängige Szenarien skizziert.

1. Probleme der Besucher identifizieren

Wenn du wissen möchtest, warum deine Konversionsrate nicht steigt oder wie du deine Klickrate verbessern kannst, musst du die Problemstellen ermitteln. Hier können A/B-Tests helfen. So kannst du Bereiche finden, in denen sich Besucher auf deiner Website schwertun.

Stelle dir vor, du hast eine hohe Warenkorb-Abbruchrate. Um herauszufinden, warum die Besucher das Schiff verlassen, führe einen A/B-Test durch.

Du vermutest (die Hypothese deines A/B-Tests), dass die Nutzer mit der Länge des Bezahlvorgangs zu kämpfen haben könnten. Also erstellst du neben deinem ursprünglichen Bezahlvorgang eine kürzere Version, Variante B. In diesem Fall würde Variante A oder die ursprüngliche Version hier als Kontrollversion gelten.

Du leitest 50 % deines Traffics durch deinen ursprünglichen Bezahlvorgang und 50 % durch deinen neuen.

Die Ergebnisse bestätigen, was du vermutet hast: Die Benutzer bevorzugen die kürzere Option. Deine Abschlussraten beim Bezahlvorgang steigen im Laufe des Tests um 17 %.

Durch die Durchführung des A/B-Tests hast du die Hürde identifiziert, mit der die Verbraucher konfrontiert waren, und kannst nun die notwendigen Änderungen vornehmen, um das Kundenerlebnis in Zukunft zu verbessern (und hoffentlich auch die Konversionen zu steigern). Die Durchführung von A/B-Tests wie diesem kann dein Selbstvertrauen bei der Erstellung von Texten für eine neue Kampagne erheblich steigern.

2. Absprungraten verringern und Engagement steigern

A/B-Tests sind auch eine gute Möglichkeit, um sicherzustellen, dass deine schriftlichen Inhalte deine Zielgruppe ansprechen. Du kannst herausfinden, wonach deine Besucher suchen, wie sie in deinem Blog oder deiner Software navigieren wollen und worauf sie sich wahrscheinlich einlassen werden.

Infolgedessen werden die Benutzer weniger Zeit damit verbringen, deine Website zu verlassen, und mehr Zeit damit verbringen, sich mit deinen Inhalten oder E-Mail-Kampagnen zu beschäftigen.

3. Statistisch signifikante Verbesserungen erzielen

Wenn du eine E-Mail-Betreffzeile, eine Landingpage oder eine bezahlte Anzeige einem A/B-Test unterziehst, kommst du nicht mit „Vielleicht“ oder „Ich denke schon“ davon. Da diese Art des Experimentierens vollständig auf Daten beruht, gibt es eine klare Antwort oder einen „Gewinner“, wenn der Test abgeschlossen ist.

Durch A/B-Tests wirst du statistisch signifikante Verbesserungen bei Kennzahlen wie Klickraten, E-Mail-Beteiligungsraten, Verweildauer auf der Seite, Abbruchrate und CTA-Klicks feststellen. Dies kann dein Vertrauensniveau drastisch verbessern, wenn du weiterhin Tests mit verschiedenen Variablen durchführst.

4. Höhere Investitionsrendite (ROI) von Kampagnen

Wenn du A/B-Tests für deine Marketing- oder Werbekampagnen durchführst, hast du eine höhere Chance, deinen ROI zu steigern.

Nehmen wir an, du planst eine investitionsintensive E-Mail-Marketing-Kampagne um die Weihnachtszeit herum. Bevor du damit startest, führst du einen A/B-Test mit deinem Standard-Newsletter-Layout durch, um zu sehen, welches Layout besser abschneidet.

Anhand der Ergebnisse dieses Tests weißt du, wie du deine E-Mails am besten strukturieren kannst, wenn die Kampagne startet. Du weißt, was am besten funktioniert, und wirst daher wahrscheinlich bessere Ergebnisse erzielen. Ebenso kannst du Dinge wie E-Mail-Betreffzeilen und Farbschemata testen, um festzustellen, welche Botschaften und welches Design deine Zielgruppe am ehesten anspricht.

Wenn wir diese Frage vollständig beantworten würden, wäre die Liste ziemlich lang. Es gibt scheinbar keine Grenzen, was du gegeneinander testen kannst, z. B. verschiedene Formulierungen von Texten, verschiedene Designoptionen und verschiedene CTA-Ziele.

Um dir eine Vorstellung davon zu geben, was du testen kannst (und um dir eine unendliche Liste zu ersparen), sprechen wir über einige der beliebtesten Bereiche.

Bezahlte Anzeigen

Die Durchführung von A/B-Tests für deine bezahlten Anzeigen ist unglaublich nützlich. Sie können dir sagen, wie du deine Anzeigen am besten strukturierst, was sie enthalten sollten und wen du ansprechen solltest. Und all dies wird dir dabei helfen, den besten ROI zu erzielen.

Aber was genau kannst du mit bezahlten Anzeigen testen?

Hier sind einige Elemente, die du testen kannst:

• Überschriften: Anzeigenüberschriften sind das Erste, was die Nutzer sehen, wenn sie auf deine Anzeige stoßen, was sie sehr wichtig macht. Wenn du diese Überschriften testest, kannst du herausfinden, welche Formulierung für deine Zielgruppe am besten funktioniert.

• Anzeigentext: Dies ist der eigentliche Text deiner Anzeige. Um den Anzeigentext zu testen, kannst du den Inhalt optimieren und herausfinden, welche Anzeige besser abschneidet. Teste beispielsweise eine kurze und knappe Anzeige im Vergleich zu einer langen und ausführlichen Anzeige. Schaue dir unsere gesponserte Anzeige als Beispiel an:

• Targeting: Die meisten sozialen Plattformen ermöglichen es dir, Anzeigen auf eine bestimmte Zielgruppe auszurichten. Mit A/B-Tests kannst du herausfinden, was am besten für jedes Zielgruppensegment funktioniert.

Landingpages

Optimierte Landingpages spielen eine wichtige Rolle bei der Steigerung der Konversionsrate. Es ist jedoch nicht immer einfach zu wissen, wie du deine Landingpages am besten strukturierst. Glücklicherweise kannst du mit A/B-Tests die Struktur finden, die für deine Zielgruppe am besten funktioniert.

Hier sind einige der beliebtesten Elemente, die du auf einer Landingpage testen kannst:

• Überschriften: Wenn ein Nutzer auf deiner Website landet, ist die Überschrift eines der ersten Dinge, die er sieht. Sie muss klar und prägnant sein und den Nutzer zum sofortigen Handeln auffordern. Mit A/B-Tests kannst du die Formulierung finden, die für deine Zielgruppe am besten funktioniert.

Wirf einen Blick auf die Homepage von ActiveCampaign als Beispiel:

• Call-to-Action (CTA): CTAs ermutigen Nutzer, mit deinem Unternehmen in Kontakt zu treten, und fordern sie in der Regel auf, ihre Kontaktinformationen anzugeben oder einen Kauf zu tätigen. Um die besten Chancen auf eine Konversion zu haben, kannst du verschiedene CTAs testen, um zu sehen, was am besten funktioniert. Wirf zur Inspiration einen Blick auf unsere Arten von CTA -Artikel.
• Seitenlayout: Dein Seitenlayout kann das Besucherverhalten beeinflussen. Wenn deine Website kompliziert zu navigieren ist, werden die Besucher wahrscheinlich nicht lange bleiben. Um herauszufinden, was für deine Zielgruppe am besten funktioniert, kannst du einige verschiedene Layouts testen.

E-Mails

Deine E-Mails A/B zu testen hilft dir dabei, ansprechende E-Mails zu erstellen, die von den Nutzern auch tatsächlich gelesen werden wollen. Und da die Zahl der gesendeten und empfangenen E-Mails voraussichtlich auf 376,4 Milliarden bis zum Jahr 2025 erreichen soll, brauchst du jede Hilfe, die du bekommen kannst, um herauszustechen.

Hier sind ein paar Bereiche, die du in deinen E-Mails testen kannst:

• Betreffzeilen: Deine Betreffzeile regt die Nutzer dazu an, deine E-Mail zu öffnen, also muss sie gut sein. Wenn du testest, welche Art von Betreffzeile am besten funktioniert, hast du eine höhere Chance, deine Öffnungs- und Klickrate zu erhöhen. Wirf zur Inspiration einen Blick auf unseren Betreffzeilen-Generator.

• Design: Ähnlich wie bei deinen Landingpages kann das Design deiner E-Mail die Art und Weise beeinflussen, wie deine Zielgruppe mit ihr umgeht. Du kannst A/B-Tests mit verschiedenen E-Mail-Vorlagen durchführen (einschließlich HTML oder einfacher Text), um herauszufinden, was am besten funktioniert.
• CTA: Wenn du mit verschiedenen Arten von CTAs herumspielst, erhältst du einen Hinweis darauf, was für deine Zielgruppe am besten funktioniert. Egal, ob du den Ort, an dem du deinen CTA platzierst, das Aussehen oder die Sprache, die du verwendest, änderst.

Wahrscheinlich fragst du dich jetzt, wie du A/B-Tests durchführen kannst, um deine Konversionsrate zu optimieren. Um dir eine Hilfestellung zu geben, haben wir in fünf einfachen Schritten beschrieben, wie du A/B-Tests durchführst, um jede Anzeige, Landingpage oder E-Mail zu optimieren.

1. Bestimme das Ziel deines Tests

Als Erstes musst du deine Unternehmensziele identifizieren. So erhältst du eine solide Hypothese für den A/B-Test und kannst während des gesamten Prozesses auf Kurs bleiben.

Ganz zu schweigen davon, dass es den Gesamterfolg des Unternehmens fördert. Wenn du die Ziele für deinen A/B-Test klar definierst, kannst du sicher sein, dass deine Bemühungen zum Wachstum und Erfolg des Unternehmens beitragen.

Wie findest du also heraus, was deine Ziele sein sollten? Die Antwort ist einfach.

Möchtest du das Engagement in den sozialen Medien erhöhen? Die Konversionsrate deiner Website verbessern? Deine E-Mail-Öffnungsraten erhöhen? Die Antwort auf diese Fragen verrät dir, was deine Ziele sein sollten.

Aber was auch immer du tust, fange nicht einfach an, willkürlich Schaltflächengrößen und -farben zu testen. Deine Tests müssen einen Zweck haben, damit sie sich lohnen.

2. Bestimme eine zu prüfende Variable

Du hast deine Ziele identifiziert. Jetzt musst du die richtige Variable zum Testen finden, und hier kommen Daten ins Spiel. Anhand von Daten und Analysen aus der Vergangenheit kannst du feststellen, in welchen Bereichen die Leistung zu wünschen übrig lässt und worauf du deine Marketingbemühungen konzentrieren musst.

Nehmen wir zum Beispiel an, dein Ziel ist es, die Benutzerfreundlichkeit deiner Website zu verbessern.

Um die richtige Variable zu finden, überprüfe Google Analytics, um die Seiten mit der höchsten Bounce-Rate zu ermitteln.

Sobald du deine Suche eingegrenzt hast, kannst du diese Seiten mit deinen erfolgreichsten Landingpages vergleichen. Gibt es einen Unterschied zwischen ihnen?Wenn ja, ist dies die Variable für deine Tests.

3. Verwende das richtige Test-Tool

Um das Beste aus deinem A/B-Test herauszuholen, musst du das richtige Testprogramm verwenden.

Wenn du Split-Tests für deine E-Mails möchtest, ist eine Plattform wie ActiveCampaign die richtige Wahl. Unsere Software ist für E-Mail-Tests ausgestattet. Du kannst deine Kampagnen verfolgen, deine Split-Tests automatisieren und die Ergebnisse ganz einfach überprüfen.

Allerdings ist nicht jede Software so benutzerfreundlich und intuitiv wie ActiveCampaign.

Wenn du die falsche Wahl triffst, musst du eine Plattform verwenden, die deine Testmöglichkeiten einschränkt. Infolgedessen können deine A/B-Tests darunter leiden und unzuverlässige Ergebnisse liefern.

Stelle also sicher, dass du das Testprogramm findest, das sich ideal für deinen A/B-Test eignet. Das macht den gesamten Prozess effizienter, einfacher zu verwalten und hilft dir dabei, das Beste aus deinen Tests herauszuholen.

4. Richte deinen Test ein

Unabhängig davon, für welche Plattform du dich entschieden hast, ist es nun an der Zeit, die Dinge zum Laufen zu bringen. Leider können wir dir keine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Einrichtung deines Tests geben, da jede Plattform anders ist.

Wir empfehlen jedoch, deine A/B-Tests mit einer einzigen Traffic-Quelle durchzuführen (anstatt z. B. Traffic zu mischen).

Warum? Weil die Ergebnisse genauer sein werden.

Du musst das Gleiche mit dem Gleichen vergleichen und sicherstellen, dass du deine Ergebnisse nach Traffic-Quelle aufschlüsselst, damit du deine Ergebnisse mit so viel Klarheit wie möglich überprüfen kannst.

5. Verfolge und messe die Ergebnisse

Während der gesamten Testdauer musst du die Leistung kontinuierlich überwachen. So kannst du Änderungen vornehmen, wenn der Test nicht nach Plan verläuft. Und wenn der Test vorbei ist, kannst du die Ergebnisse messen, um die beste Variante zu finden und die Erfolge und Misserfolge zu überprüfen.

In dieser Phase kannst du herausfinden, welche Änderungen du vornehmen musst, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Wenn jedoch nur geringe oder gar keine Unterschiede zwischen deinen Tests bestehen (weniger als ein Prozent), solltest du sie weiterlaufen lassen.

Warum?

Weil du einen größeren Datensatz brauchst, um Schlussfolgerungen ziehen zu können.

An dieser Stelle kommt die statistische Signifikanz ins Spiel.

Was ist statistische Signifikanz?

Die statistische Signifikanz wird verwendet, um zu bestätigen, dass die Ergebnisse von Tests nicht zufällig auftreten. Auf diese Weise lässt sich mathematisch nachweisen, dass eine bestimmte Statistik zuverlässig ist. Mit anderen Worten: Ein A/B-Test ist statistisch signifikant, wenn er nicht zufällig zustande gekommen ist.

Hier findest du einen Überblick über die statistische Analyse im Detail.

Hier findest du eine detailliertere Aufschlüsselung der Elemente der statistischen Signifikanz:

• Der P-Wert: Dies ist der Wahrscheinlichkeitswert. Wenn es eine geringe Wahrscheinlichkeit gibt, dass die Ergebnisse zufällig sind, ist die Statistik zuverlässig. Mit anderen Worten: Je kleiner der P-Wert, desto zuverlässiger die Ergebnisse (0,05 ist der Standard für die Bestätigung der statistischen Signifikanz).
• Stichprobengröße: Wie groß ist der Datensatz? Wenn er zu klein ist, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht zuverlässig.
• Konfidenzniveau: Das ist das Maß an Vertrauen, das du hast, dass das Testergebnis nicht zufällig zustande gekommen ist. Das typische Konfidenzniveau für statistische Signifikanz liegt bei 95 %.

Verdeutlichen wir dies an einem Beispiel: Stell dir vor, du führst einen A/B-Test auf deiner Landingpage durch. Auf deiner aktuellen Landingpage ist deine CTA-Schaltfläche rot. Auf der Testseite ist sie blau. Nach 1.000 Website-Besuchen machst du 10 Umsätze über die rote Schaltfläche und 11 Umsätze über die blaue Schaltfläche.

Da die Ergebnisse so ähnlich sind, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass der Farbwechsel keinen Unterschied gemacht hat.

Dies bedeutet, dass er statistisch nicht signifikant ist.

Aber wenn derselbe Test 10 Umsätze mit der roten Taste und 261 Umsätze mit der blauen Taste erzielt, ist es unwahrscheinlich, dass dies ein Zufall war.

Dies bedeutet, dass dies statistisch signifikant ist.

Wenn du Schwierigkeiten hast zu erkennen, ob deine Ergebnisse statistisch signifikant sind, können dir bestimmte Plattformen dabei helfen.

Es gibt einige wichtige Metriken, die du verfolgen kannst, um dein Ziel zu erreichen (sei es ein Konversionsziel oder ein allgemeines Engagement).

Höhere Konversionsrate

Beim Testen verschiedener Varianten ist eine der am gängigsten zu verfolgenden Metriken deine Konversionsrate.

Wenn du mit verschiedenen Inhaltstypen, Kopfzeilenbildern, CTA-Textankern oder Betreffzeilen experimentierst, wirst du feststellen, dass eine unterschiedliche Anzahl von Empfängern auf deine Website klickt. Diese Art von A/B-Tests kann sich darauf auswirken, wie viele Menschen mit deinem Unternehmen in Kontakt treten, was letztendlich dazu führt, dass mehr potenzielle Kunden zu qualifizierten Leads werden.

Steigerung der Website-Traffics

Der Website-Traffic ist eine weitere Metrik, die von A/B-Tests profitieren wird.

Um den Traffic zu steigern, kannst du verschiedene Überschriften für Landingpages, Blog-Bilder oder Blog-Titel testen. So findest du heraus, wie du deine Inhalte am besten formatierst und formulierst, um die Aufmerksamkeit deiner Zielgruppe zu gewinnen.

Und mehr Aufmerksamkeit seitens der Zielgruppe bedeutet eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass sie sich für einen Test oder eine Demo anmeldet und schließlich konvertiert.

Niedrigere Bounce-Rate

Wenn du eine niedrige Bounce-Rate auf deiner Website feststellst, ist es vielleicht an der Zeit, ein paar A/B-Tests durchzuführen.

Du kannst verschiedene Seitenformate, Kopfzeilengrößen oder Bilder ausprobieren, um herauszufinden, was am besten funktioniert, um deine Besucher länger auf der Seite zu halten. Indem du eine Variable nach der anderen testest, kannst du herausfinden, welche Elemente auf der Seite nicht funktionieren und das Gegenteil anzeigen.

Werfen wir einen Blick auf einige erfolgreiche A/B-Test-Beispiele, die auch für dein Unternehmen funktionieren könnten.

Bezahlte Anzeigen

Strategyzer testete eine Facebook-Anzeige. Ziel war es, den Ticketverkauf für ein bevorstehendes Event zu steigern. Die Variable war der schriftliche Inhalt der Facebook-Anzeige.

Version A war kurz und knapp, während Version B ausführlicher war:

Das Ergebnis? Version A führte innerhalb von drei Wochen zu einem Verkauf. Version B führte zu 92 Verkäufen. Die Ergebnisse zeigen, dass der längere und detailliertere Text die Zielgruppe mehr ansprach.

Landingpages

Brookdale Living nutzte A/B-Tests für ihre Seite Find a Community.

Ziel ihres Split-Tests war es, die Konversionen auf dieser Seite zu steigern. Die Variablen sind das Design, das Layout und der Text der Seite. Sie testeten ihre ursprüngliche Seite (die sehr textlastig war) neben einer neuen Seite mit Bildern und einem klaren CTA:

Der Test lief zwei Monate lang mit über 30.000 Besuchern.

In dieser Zeit steigerte die zweite Variante die Konversionsrate ihrer Website um fast 4 % und erzielte einen monatlichen Umsatzanstieg von 100.000 USD. Man kann also mit Sicherheit sagen, dass der textlastige Ansatz für die Zielgruppe nicht funktioniert hat.

Du kannst eine Vielzahl von Test-Tools verwenden, wie eine Marketing-Automations- oder Lead-Scoring-Software, die dir dabei hilft, Daten zu lesen und die Erkenntnisse zu finden, die dir wiederum dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Dennoch ist es hilfreich zu wissen, wie du deine Testergebnisse lesen kannst. Sehen wir uns also an, wie du dies unabhängig tun kannst.

1. Betrachte deine einzige Zielmetrik: Diese ist höchstwahrscheinlich deine Konversionsrate. Wenn du ein A/B-Test-Tool oder einen Rechner verwendest, erhältst du zwei separate Ergebnisse für jedes Element, das du testest.
2. Vergleiche: In der Regel gibt es einen Test, der klarer Sieger ist, aber es kommt vor, dass die Ergebnisse zu dicht beieinander liegen, um etwas zu bestimmen. Dies wird als statistische Signifikanz bezeichnet, über die wir bereits gesprochen haben. Wenn deine Ergebnisse Kopf an Kopf liegen, hast du keine Testversion, die deine Konversionsrate signifikant verbessern wird. In diesem Fall kehrst du zum Ausgangspunkt zurück und musst ein anderes Element testen.
3. Segmentiere weiter für mehr Informationen: Eine wertvolle Methode, um mehr Erkenntnisse aus deinem Test zu gewinnen, ist es, noch weiter zu segmentieren. Das könnte bedeuten, dass du dir ansiehst, woher die Klicks kamen (Blog, soziale Netzwerke, Website, Anzeige), wer deine Besucher waren (neue potenzielle Kunden oder bestehende Kunden) und auf welchem Weg sie deine Inhalte angesehen haben (Desktop oder mobil). Die Aufschlüsselung dieser Daten hilft dir dabei, deinen Test besser zu verstehen, damit du in deiner nächsten Kampagne die richtigen Personen ansprechen kannst.

Denke daran, deine eigenen A/B-Tests durchzuführen

All diese Beispiele zeigen die Erfolgsgeschichte von A/B-Tests.

Aber nur, weil diese Tests bei diesen Unternehmen funktioniert haben, heißt das nicht, dass sie auch bei deinem funktionieren.

Um herauszufinden, was deine Zielgruppe möchte, musst du selbst Tests durchführen. Im Abschnitt „Was kannst du A/B testen?“ weiter oben erfährst du mehr über das Testen bezahlter Anzeigen.

Starte A/B-Tests mit ActiveCampaign

A/B-Tests sind eine hervorragende Möglichkeit, die Ergebnisse, die du derzeit mit deinen Marketingkampagnen erzielst, kurz- bis mittelfristig zu maximieren. Wenn du darüber nachdenkst, einige A/B-Kampagnen zu testen, aber nicht sicher bist, wo du anfangen sollst, wirf einen Blick auf ActiveCampaign.

Unsere Software macht es dir leicht, deine Kampagnen zu splitten. Du musst nur „Split-Test“ auswählen und deine E-Mails für den Versand vorbereiten.

Du kannst Betreffzeilen, Bilder, E-Mail-Inhalte, Calls-to-Action und sogar die Absenderangaben testen. Und nicht zu vergessen: Du kannst bis zu 5 E-Mails gleichzeitig testen.

Und du kannst entscheiden, welche Metriken du zur Ermittlung der Ergebnisse verfolgen möchtest. Ob Klicks, Öffnungen oder Konversionen – du kannst die Tests durchführen, die für deine Ziele am sinnvollsten sind.

Bereit loszulegen? Melde dich an für eine kostenlose Testversion mit ActiveCampaign und teste!