1. Grundlage A/B-Testing: Ziel festsetzen

1. Grundlage A/B-Testing: Ziel festsetzen

A/B-Testing ebnet den Weg zu vielen spannenden Optimierungen. So lassen sich mehr Besucher zum Kauf oder zu einer Newsletteranmeldung animieren. Damit die Ergebnisse jedoch am Ende passen, solltet ihr beim A/B-Testing einige Grundlagen beachten. Willkommen zu unserer neuen Artikelreihe!

So manch ein A/B-Test läuft mit großen Hoffnungen an: In einigen Tagen wird man Ergebnisse zur Performanceoptimierung in den Händen halten. Doch der Frust ist groß, wenn man bei der Auswertung feststellt, dass keine relevanten Daten vorliegen. Das Problem? Es wurde kein konkretes Ziel definiert.

Ein Ziel ist notwendig, um Erfolg oder Misserfolg des Tests zu messen. Fehlt ein Ziel, wird der Test nicht sauber aufgebaut und führt zu unklaren Zahlen.

Ein möglichst exaktes Ziel setzen

Beginnen wir mit der Suche nach relevanten Zielen. In den meisten Onlineshops wünschen sich Betreiber ein häufigeres Klicken auf den Kaufen-Button, weniger Kaufabbrüche und damit mehr Einnahmen. Diese Ziele („Durch eine B-Variante mehr Klicks auf den Kaufen-Button herbeiführen“ bzw. „Durch Anpassung des Bestellformulars die Abbruchquote senken“) sind recht simpel und lassen sich im Nachhinein gut auswerten.

Doch ist damit das Ziel noch nicht genau definiert. Denn welches Ergebnis ist gut, welches durchschnittlich, schlecht oder hervorragend? Eine Steigerung der Conversion-Rate um 30 Prozent dürfte bei Produkten mit kleinen Margen gut, wenn auch nicht hervorragend sein. Anders sieht es bei Produkten mit einer großen Marge aus, wo bereits 10 Prozent mehr für viel größere Einnahmen sorgen.

Die genaue Definition wird spätestens dann wichtig, wenn es um das Gegenüberstellen von Optimierungsaufwand und gesteigertem Gewinn geht. Wird durch Optimierung die Conversionrate um 30 Prozent erhöht und steigert sich der Gewinn um 60 Euro im Monat? Dann sollte, bei einem Stundensatz von 40 Euro, die Optimierung nicht viel länger als zehn Stunden in Anspruch nehmen.

Durch das exakte Ziel wird es also möglich, im Nachhinein zu bewerten, ob und wie erfolgreich ein A/B-Test war.

Diese Ziele können beim A/B-Testing relevant sein

Das wohl bekannteste Ziel beim A/B-Testing lautet „Die Conversion-Rate erhöhen“, also von 100 Besuchern statt 1 nunmehr 3 zum Kauf zu bringen. Doch es muss und sollte nicht immer dieses klassische Ziel sein.

Es gibt viele Produkte, die nicht spontan gekauft werden. Das können teure Elektronikgeräte mit einem Wert über 2.000 Euro oder aber auch Fahrzeuge und Computerprogramme sein. Besucher werden die Seite meist aufrufen, um sich ausführlich zu informieren. Ein A/B-Test könnte also zum Ziel haben, Aufenthaltsdauer und Seiten pro Sitzung zu erhöhen. Denn ein intensives Auseinandersetzen mit dem Inhalt zeugt von Interesse.

In manchen Fällen geht es nicht um den direkten Verkauf, sondern um Vermittlung durch Kontaktaufnahme. Klassische Beispiele dafür sind Beraterfirmen für Versicherungen oder Optimierungen für Betriebe. Hier wären weder Aufenthaltsdauer noch Kauf das Ziel. Vielmehr könnte es die Kontaktaufnahme durch ein Formular sein. Mit einem A/B-Test ließe sich dann feststellen, ob weniger Felder im Formular sowie zusätzliche Kundenstimmen auf der Seite zur Kontaktaufnahme animieren.

Besonders Unternehmenswebseiten könnten an einem weiteren Ziel interessiert sein: Die Aufmerksamkeit auf einzelne Bereiche lenken. So könnt ihr einzelne Menüpunkte bei einem A/B-Test mit Unterstrich darstellen oder mit einer farblichen Markierung ausstatten. Wie viel mehr Besucher nehmen dann den Bereich wahr und klicken ihn an?

Wie lassen sich Ziele im Blick behalten?

Damit das Arbeiten mit Zielen gelingt, müssen diese während des kompletten Tests auch korrekt analysiert werden. Einige Tools zum A/B-Testing bieten bereits Möglichkeiten zur fortlaufenden Analyse und späteren Auswertung. So erlaubt Optimizely, das Klickverhalten einzelner Buttons zu überprüfen.

Parallel dazu ist bei den meisten A/B-Tests eine Verbindung mit Google Analytics möglich. Diese solltet ihr nutzen, da A/B-Tools manchmal wichtige Daten, wie Verweildauer und Absprungrate, nicht darstellen.

Ausblick: Das erwartet euch in den kommenden Wochen

A/B-Tests sind wichtig, um die Leistungen von Webseiten zu optimieren. Doch allein ein gesetztes Ziel reicht nicht aus. In den kommenden Wochen stelle ich euch einige weitere Punkte vor, die bei den Tests beachtet werden sollten. Bis dahin, fröhliches Testen! :)

Kommentare

  1. Gravatar
    Nico am

    Klasse Artikelserie über A/B Tests, ausführlicher geht es wirklich kaum noch. Das Ziel einer Webseite sollte immer verfolgt und der Weg dahin ständig optimiert werden.
    Die meisten Menschen trauen sich aber leider immer noch nicht so richtig an das Thema Testing heran und wissen nicht, was sie optimieren sollen. Dabei können kleine Änderungen schon sehr viel bewirken.
    Wir haben uns auch gerade mit einem aktuellen Blog-Artikel mit dem Thema A/B Tests beschäftigt. Vielleicht ist er ja für den ein oder anderen Einsteiger hilfreich:
    https://www.stetic.com/blog/ab-test-optimierung-webseite.html

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