6 Best Practices für AB-Tests, die effektive und zuverlässige Ergebnisse liefern

Hinter den Kulissen jeder Marketing- und Werbekampagne gibt es höchstwahrscheinlich einen Vermarkter, der mit großer Unsicherheit konfrontiert ist. Heutzutage arbeiten Marketingfachleute in einer sich ständig weiterentwickelnden Welt, in der alle zwei Monate neue Techniken und Strategien auftauchen. Daher müssen Vermarkter regelmäßig entscheiden, ob jeder neue Trend für ihr Unternehmen geeignet ist, und die besten Vorgehensweisen festlegen, denen sie folgen sollten Tendenzen in den gesamten Marketingplan ein. Glücklicherweise bedeutet die Existenz von A/B-Testing-Tools, dass Marketer sich bei diesen Entscheidungen nicht auf Vermutungen verlassen müssen. Stattdessen können sie wissenschaftliche Experimente durchführen, die reproduzierbare Ergebnisse liefern, vorausgesetzt, sie folgen bestimmten Prinzipien im Testprozess.

WAS IST A/B-TEST?

A/B-testen is een methode die in E-Commerce wordt gebruikt om twee versies van een marketingcampagne te vergelijken om te beoordelen welke beter zou presteren. Bij A/B-testen, ook wel split-testen genoemd, worden twee versies van een enkele campagne of webpagina gemaakt en wordt een steekproef van de doelgroep die interactie heeft met elke variabele willekeurig verdeeld in twee groepen. Door de prestaties van de twee groepen te vergelijken, kunnen marketeers dus bepalen welke versie effectiever is en data gestuurde beslissingen nemen om hun marketingstrategieën te verbeteren.

E-Mail-Betreffzeilen, Überschriften und Unterüberschriften, E-Mail-Kopie, Formulardesigns, Zielseiten und Call-to-Action-Schaltflächen sind Beispiele für mehrere Variablen, die einem A/B-Test unterzogen werden können. Beispielsweise könnte ein Vermarkter, der die Öffnungsrate seiner Marken-E-Mails optimieren möchte, einen Split-Test für den Namen des E-Mail-Absenders durchführen. In einem solchen Fall ist Variable A der ursprüngliche Absendername, der als Kontrolle dient, während Variable B ein neuer Name ist. Dann werden jeder Variablen zwei Zufallsgruppen zugeordnet und für einige Zeit analysiert. Wenn die Ergebnisse vorliegen, kann der Vermarkter entscheiden, welcher der beiden getesteten Namen das gewünschte Ergebnis geliefert hat, und dann strategische Maßnahmen ergreifen, die auf den Ergebnissen und nicht auf Trial-and-Error basieren.

A/B-testen zijn een cruciaal aspect van ecommerce Marketing omdat het marketeers in staat stelt de conversiepercentages van hun campagnes te optimaliseren en zo hun ROI te verbeteren. Momenteel zijn er tal van tools die de fijnere details van split-testen kunnen automatiseren, zodat de beoogde doelstellingen efficiënt en snel kunnen worden gerealiseerd. Deze software biedt segmentatie mogelijkheden, analyses en rapportage om het algehele proces van het uitvoeren van deze experimenten en het ontdekken van nuttige inzichten te vereenvoudigen.

WAS SIND DIE VORTEILE VON A/B-TESTS?

Laut einer Studie von BigCommerce gehen A/B-Tests bei E-Commerce-Unternehmen viral, wobei 80% von E-Commerce-Vermarktern diese Methode verwenden, um ihre Konversionsraten zu verbessern. Dies zeigt, wie weit Split-Testing verwendet wird und dass seine Popularität ein direktes Ergebnis der Vorteile seiner Implementierung ist.

Hier sind fünf große Vorteile der Verwendung von A/B-Tests:

VERBESSERTE UMWANDLUNGSZEITEN

Eines der Hauptziele von Split-Tests ist die Steigerung der Conversions, und Statistiken zeigen, dass die Verwendung von A/B-Tests Marketern dabei hilft, mehr Kunden und Interessenten zu konvertieren. Eine HubSpot-Studie ergab, dass A/B-Tests zu einer durchschnittlichen Conversion-Steigerung von 49% führen können. Indem sie den Kunden einfach zwei verschiedene Variablen zeigen und ihre Antworten analysieren, können Unternehmen langfristige Strategien entwickeln, die ihnen helfen, ihre Konversionsraten zu optimieren.

BESSERE BENUTZERERFAHRUNG

A/B-Tests können Unternehmen dabei helfen, Elemente ihrer Website oder Marketingkampagnen zu identifizieren, die Benutzer bei der Interaktion mit der Marke über verschiedene Kontaktpunkte hinweg beeindruckend oder frustrierend finden. Infolge der Verbesserung der Benutzererfahrung können Marken laut Invesp das Benutzerengagement um etwa 20% steigern. Mehr Benutzerinteraktion führt dann zu niedrigeren Absprungraten und stärkeren Marken-Kunden-Beziehungen.

DATENGETRIEBENE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG

A/B-Tests ermöglichen es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage realer Leistungskennzahlen zu treffen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, sich nicht auf Annahmen oder Vermutungen darüber zu verlassen, was funktionieren wird, und sich stattdessen auf das zu konzentrieren, was sich durch Experimente bewährt hat.

EFFEKTIVERE RESSOURCENZUWEISUNG

A/B-Tests ermöglichen es Unternehmen, neue Ideen zu testen, ohne erhebliche Ressourcen zu binden. Anstatt finanzielle und personelle Ressourcen in der Hoffnung zu investieren, dass ihre neuen Ideen Wirkung zeigen, können Marken einen strategischeren und kostengünstigeren Ansatz verfolgen, indem sie frühere Experimente durchführen. Dies erhöht die Erfolgsquote neuer Kampagnen und stellt sicher, dass die zugewiesenen Ressourcen gerechtfertigt sind.

MEHR EINKOMMEN

Letztendlich besteht das Ziel von A/B-Tests darin, die Leistung von Marketingkampagnen und mehr zu verbessern Einkommen generieren. Eine Studie hat gezeigt, dass A/B-Tests zu einer Umsatzsteigerung von 44% führen können. Durch die Optimierung von Kampagnen durch A/B-Tests können Unternehmen mehr Traffic generieren, die Konversionsraten erhöhen und letztendlich mehr Umsatz aus ihren Marketingbemühungen generieren.

WAS SIND DIE BEST PRACTICES FÜR EFFEKTIVE UND ZUVERLÄSSIGE A/B-TESTS?

Nachdem Sie die überwältigenden Beweise für A/B-Tests gelesen haben, ist es sinnvoll, dieses Experiment auszuprobieren. Allerdings kann sich nicht jeder Vermarkter rühmen, mit seinen A/B-Tests die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dies liegt daran, dass spezifische Taktiken angewendet werden müssen, um die Experimente zu optimieren und die bestmöglichen Ergebnisse aus den Split-Tests zu erzielen.

Hier sind sechs der Best Practices, die Sie implementieren können, um Ihren Testprozess und Ihre Ergebnisse zu verbessern:

DEFINIEREN SIE IHRE ZIELE KLAR

Das Starten eines A/B-Tests, ohne Ihre Ziele für das Experiment klar zu definieren, verschwendet nur Zeit und Ressourcen. Aus diesem Grund ist es entscheidend, die spezifische Metrik oder den Key Performance Indicator (KPI) zu bestimmen, die Sie mit Ihrem A/B-Test verbessern möchten. Dies hilft Ihnen, sich auf ein klares und messbares Ergebnis zu konzentrieren, wodurch die Testergebnisse leichter zu interpretieren sind. Um einen KPI auszuwählen, muss der Vermarkter eine klare Hypothese haben. Beispielsweise könnte ein Vermarkter davon ausgehen, dass eine Änderung der Position der CTA-Schaltfläche auf der Zielseite die Klickrate erhöhen würde. Der KPI, der die A/B-Tests steuern wird, ist bereits aus dieser Hypothese ersichtlich. Daher besteht eine gute Chance, dass dieses spezielle Experiment nützliche Erkenntnisse liefern wird.

PLANEN SIE DIE TESTS ZU EINER GEEIGNETEN ZEIT

Beim Ausführen von A/B-Tests ist es wichtig, den Test lange genug auszuführen, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Dies trägt dazu bei, die Auswirkungen zufälliger Schwankungen zu minimieren und stellt sicher, dass Sie alle langfristigen Auswirkungen erfassen. Die Bestimmung der Zeitdauer für die Durchführung des Tests kann jedoch eine Herausforderung darstellen. Zu berücksichtigende Faktoren sind Saisonabhängigkeit und Verkehrsaufkommen.

Berücksichtigen Sie saisonale oder zyklische Trends in Ihren Verkehrs- oder Verkaufsmustern. Beispielsweise kann die Durchführung eines Tests zu Weihnachten, einer normalerweise geschäftigen Zeit, zu anderen Ergebnissen führen als in einer Zeit mit geringem Umsatz. Je geringer das Verkehrsaufkommen, desto länger dauert es, verlässliche Daten zu sammeln. Im Allgemeinen hängt der richtige Zeitpunkt für die Durchführung eines A/B-Tests von mehreren Faktoren ab, die für Ihre Geschäfts- und Marketingziele einzigartig sind. Es ist wichtig, diese Faktoren sorgfältig zu berücksichtigen und entsprechend zu planen, um sicherzustellen, dass Ihr Test effektiv ist und aussagekräftige Erkenntnisse liefert.

WÄHLEN SIE DIE RICHTIGE PROBENGRÖSSE

Die Auswahl eines ausreichend großen Stichprobenumfangs ist bei A/B-Tests wichtig, da dies dazu beiträgt, dass Ihre Testergebnisse statistisch signifikant und genau sind. Statistische Signifikanz bedeutet, dass die Ergebnisse, die Sie erhalten, nicht auf Zufall oder zufällige Schwankungen zurückzuführen sind, sondern eine genaue Darstellung der zugrunde liegenden Population darstellen. Wenn Ihre Stichprobengröße zu klein ist, können Sie möglicherweise keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Testgruppen erkennen. Dies kann zu falschen Schlussfolgerungen führen. Wenn Ihre Stichprobengröße andererseits zu groß ist, verschwenden Sie möglicherweise Ressourcen und Zeit, um unnötige Daten zu sammeln. Daher ist es wichtig, einen Stichprobengrößenrechner oder statistische Tools zu verwenden, um die Mindestteilnehmerzahl abzuschätzen, die erforderlich ist, um einen signifikanten Unterschied zu erkennen.

TESTEN SIE EINE VARIABLE NACH DEM MAL

Beim A/B-Testen ist es wichtig, jeweils nur eine Variable zu testen, da Sie so den spezifischen Faktor identifizieren können, der die Änderung in Ihren Testergebnissen verursacht. Indem Sie nur eine Variable isolieren und testen, können Sie sicherer sein, dass alle Unterschiede, die Sie zwischen Ihren Testgruppen beobachten, auf diese Variable und nicht auf einen anderen Faktor zurückzuführen sind. Wenn Sie zum Beispiel gleichzeitig die Überschrift und das Bild auf einer Zielseite testen und eine Steigerung der Conversions feststellen, sind Sie sich nicht sicher, welches Element für die Änderung verantwortlich war. Schließlich hilft Ihnen das Testen einer Variablen nach der anderen, Zeit und Ressourcen zu sparen.

ZUFÄLLIGE TESTGRUPPEN

Das Randomisieren von Testgruppen ist ein wichtiger Schritt beim A/B-Testen, da es Vorurteile beseitigt und sicherstellt, dass Ihre Testergebnisse Ihr gesamtes Publikum repräsentieren. Es gibt mehrere wertvolle Methoden, um den Randomisierungsprozess zu unterstützen. An Kekse Das basierte Targeting beinhaltet die Verwendung von Cookies, um Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip Testgruppen zuzuweisen. In ähnlicher Weise ordnet IP-basiertes Targeting Teilnehmer anhand ihrer IP-Adresse zu. Beide Methoden tragen dazu bei, dass sie während des gesamten Testzeitraums in derselben Gruppe bleiben. Es gibt auch Tools von Drittanbietern, die beim Randomisierungsprozess helfen und gleichzeitig genaue Ergebnisse gewährleisten können.

DIE SIEGERVARIANTE SOFORT IMPLEMENTIEREN

Nachdem Sie Ihre Tests durchgeführt und Ihre Ergebnisse überprüft haben, besteht der nächste Schritt darin, die Gewinnervariante sofort bereitzustellen. Auf diese Weise kann das Unternehmen die von Ihnen entdeckten Verbesserungen nutzen und die Vorteile sofort nutzen.

Kurz gesagt, A/B-Tests sind entscheidend, um genaue und umsetzbare Ergebnisse zu erzielen, die Ihre Marketingbemühungen verbessern können. Das Befolgen dieser Praktiken stellt sicher, dass Ihre A/B-Tests effektiv sind und zu einer verbesserten Leistung führen. Diese Best Practices tragen dazu bei, Vorurteile zu beseitigen, die Genauigkeit zu verbessern und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihnen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Ihre Marketingziele zu erreichen.

2023-03-07T14:59:23+01:00
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