So führen Sie A / B-Tests durch, um Ihre Benutzererfahrung im Jahr 2017 zu verbessern

Was ist A / B-Test?

A/B-Tests (auch als Split-Test bezeichnet) ist eine Art statistischer Test, der verwendet wird, um zu bestimmen, welche der beiden Variablen (A oder B) effektiver ist. Diese Methode identifiziert die besten Marketing- und Werbestrategien für ein Online-Geschäft, indem zwei Varianten einer Webseite oder App anhand wichtiger Parameter wie Einkäufe, Downloads und Klicks verglichen werden. Gemäß der engeren A / B-Testdefinition ermöglicht das Erlernen der besseren Website-Version das Ausschließen von Rätselraten aus Ihrem Website-Optimierungsprozess. Darüber hinaus liefert das Verfahren genaue statistische Daten, die angeben, welche Version die Konvertierungsrate erhöht.

Alle Websites konzentrieren sich darauf, ihre Besucher in eine erfolgreiche Aktivität einzubeziehen. Jede kommerzielle Website möchte ihren Umsatz steigern. Dazu benötigen solche Websites einen Besucher, der ihre Produkte oder Dienstleistungen kauft, daher ist es notwendig, die verwendeten Marketingmodelle wie den Kauftrichter zu testen. Medien- und Nachrichten-Websites erwarten von ihren Lesern, dass sie sich für ein kostenpflichtiges Abonnement anmelden oder auf Anzeigen klicken. SaaS-Apps bieten normalerweise Anmeldungen für eine Testversion ihrer Produkte an und arbeiten dann daran, den Benutzer zum Kauf eines Premium-Kontos zu überreden. Daher bringt das Testen von Variationen einer Website, die sich auf das Verhalten eines Benutzers auswirken können, einen erheblichen finanziellen Nutzen für Ihr Unternehmen. Darüber hinaus ermöglicht der kontinuierliche Prozess des A / B-Tests die Nutzung der neuesten Ressourcen, die Verfolgung aktueller Trends und die Aktualisierung Ihrer Websites und anderer Tools.

Strenge A/B-Tests können zu einem Umsatzplus führen, wenn Websites und Landingpages entsprechend optimiert werden. Um eine höhere Conversion-Rate zu erzielen, sollten Sie die relevantesten Elemente der Seite anhand der zuvor definierten Metriken analysieren.

Es gibt eine erweiterte Version dieser Testmethode namens Multivariate Testing. Es verwendet einen umfangreicheren Satz von Metriken, um mehr Variablen zu vergleichen und zu analysieren. Trotz des A / B-Testverfahrens werden bei multivariaten Tests zahlreiche Tests durchgeführt, die spezifischere Ergebnisse und umfassende Daten liefern. In Brian Massey’s-Artikel erfahren Sie mehr über diese Art von Tests.

Was ist ein B-Test im E-Mail-Marketing?

A/B-E-Mail-Tests werden verwendet, um zwei E-Mail-Kampagnen zu vergleichen und herauszufinden, welche besser funktioniert. Da erfolgreiches E-Mail-Marketing auf einer effektiven Werbekampagne beruht, wird A/B-Test zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Gestaltung einer intelligenten Marketingstrategie.

Um einen A/B-Test einer E-Mail-Kampagne durchzuführen, müssen Sie zwei Versionen einer Kampagne erstellen und diese gleichermaßen an Ihre Empfänger verteilen. Es ist ratsam, diese E-Mail-Varianten an eine kleine Anzahl Ihrer Abonnenten zu senden, um die Mindestanzahl von Personen aus Ihrer Zielgruppe in den Testprozess einzubeziehen.

Nachdem die Variante A an die erste Testgruppe gesendet wurde und die Variante B im Posteingang der zweiten Testgruppe landet, können Sie Klicks zählen und öffnen. Die Version mit mehr Öffnungen und Klicks wird Ihre Gewinnkampagne sein. Jetzt können Sie diese Variante an die restlichen Empfänger senden.

Sowohl für Profis als auch für Anfänger gibt es eine große Auswahl an A/B-Testsoftware. Die meisten Marketing-Tools umfassen A/B-Testoptionen, die es einfach und bequem macht, Ihre E-Mail-Kampagne zu organisieren. Schauen Sie sich die Liste der die beste E-Mail-Marketing-Software von 2017 an, um das Paket zu finden, das Ihren Zielen entspricht.

Wenn Sie mit A / B-Tests noch nicht vertraut sind, sollten Sie einige der häufig verwendeten Praktiken zum Testen eines E-Mail-Marketing-Programms anwenden. Hier sind die praktischen Richtlinien, auf die Sie sich verlassen können:

• Eine Variable pro Test

Sie werden nur sicher sein, welche Variable funktioniert und welche fehlgeschlagen ist, wenn Sie sie einzeln testen. Ihr Test sollte jeweils ein einzelnes modifiziertes Element überprüfen. Andernfalls riskieren Sie, in Ihren Ergebnissen verloren zu gehen, da Sie nicht in der Lage sind, herauszufinden, welche Variable besser abgelaufen ist.

• Statistik wichtig

Bevor Sie sich für eine Gewinnversion entscheiden, denken Sie daran, einen möglichen Fehler oder eine zufällige Chance auszuschließen. Es ist immer besser, es zu überprüfen, also stellen Sie sicher, dass die statistische Signifikanz der Testergebnisse ermittelt wird.

• unendliche Suche nach neuen Variablen

Nachdem Sie die Liste der zu testenden Variablen abgedeckt haben, sollten Sie weiterhin nach weiteren Optionen suchen. Untersuchen und probieren Sie neue Aspekte derselben Variablen aus. Wenn Sie beispielsweise eine Betreffzeile der E-Mail testen, können Sie auch untersuchen, wie sich die Verwendung des Namens des Abonnenten oder die Erwähnung einer Aktion auf die Kampagne auswirkt. Weitere Informationen zu den in Ihren A / B-E-Mail-Tests enthaltenen Informationen finden Sie im Artikel von Campaign Monitor.

Wie man einen B-Test macht

Was zu testen ist, hängt ganz von Ihnen ab. Bevor Sie einen A/B-Test starten, müssen Sie Ihre Ziele definieren und über die erwarteten Ergebnisse entscheiden, damit Sie die erforderlichen Variablen erstellen und den Prozess anpassen können. Sobald Sie sich auf die zu testenden Dinge eingestellt haben, sollten Sie als nächstes ein Testwerkzeug auswählen. Die meisten der verfügbaren A / B-Testsoftware haben einen ähnlichen Kerntest-Setup, sodass Sie bei Bedarf von einem Tool zum anderen wechseln können.

Nach den Best Practices von A B Testing gibt es zwei Möglichkeiten, einen A/B-Test einzurichten:

1. Ersetzen Sie die Variable, bevor die Webseite geladen wird

Diese Methode wird verwendet, um nur ein Element auf einer Seite zu testen. Wenn Sie beispielsweise einen Call-to-Action-Button testen möchten, sollten Sie seine Versionen in Ihrem Testprogramm erstellen. Das A/B-Tool ersetzt dann die ursprüngliche Schaltfläche zufällig durch seine Variation, bevor der Besucher eine voll geladene Seite sieht.

2. Verwenden Sie eine Weiterleitung zu einer anderen Seite

Beim Testen einer gesamten Webseite müssen Sie eine alternative Seite erstellen und auf Ihre Website hochladen. Sagen Sie, Sie möchten ein neues Design testen. Wenn sich Ihr ursprüngliches Design unter http://www.test.com/design.html befindet, sollte das neue unter http://www.test.com/design1.html platziert werden, damit ein Teil Ihrer Besucher mit dem ursprünglichen Design auf die Seite weitergeleitet wird und der andere Teil die neue sieht. Ihr Testtool führt die erforderliche Weiterleitung zu Ihrer alternativen URL durch.

Nachdem Ihre Variationen eingerichtet sind, müssen Sie ein Conversion-Ziel festlegen. Wenn Sie beispielsweise testen müssen, welche Anmeldeschaltfläche besser funktioniert, wird Ihr Conversion-Ziel nach der Anmeldung für Ihre Besucher angezeigt. Das A/B-Anwender-Testprogramm zeichnet die Konvertierungsereignisse jedes Mal auf, wenn diese Seite einem Besucher angezeigt wird. Sie können überprüfen, welche Schaltfläche besser abgeschnitten hat und nach einer ausreichenden Anzahl von Besuchern und Konvertierungen zu mehr Anmeldungen geführt hat.

Um ein tieferes Verständnis für die Durchführung solcher Tests zu haben, lesen Sie einige praktische A/B-Testbeispiele

Wie funktioniert A / B-Test?

Um einen A/B-Test auszuführen, müssen Sie eine Webseite auswählen und einige seiner Elemente ändern, um eine andere Version dieser Seite zu erstellen. Die Änderungen können entweder einfach wie das Ändern einer Schaltfläche oder der Überschrift oder komplexer wie eine vollständige Neugestaltung sein. Nachdem Sie die erforderlichen Varianten erstellt haben, müssen Sie den Datenverkehr gleichmäßig zwischen den beiden Versionen einer Webseite – Control (die Originalseite) und Variation (die geänderte Seite) aufteilen.

Analytics Dashboard sammelt und misst das Engagement der Besucher für jede Version, und eine statistische Engine führt eine vergleichende Analyse der verarbeiteten Daten durch. Die Ergebnisse bestimmen, ob eine der Änderungen das Besucherverhalten beeinflusst und welche Art von Wirkung sie hatte.

Beispielsweise müssen Sie feststellen, welches Werbeplakat auf Ihrer Website besser funktioniert – Schwarzweiß oder Farbe. Sie entwerfen also zwei verschiedene Poster und setzen eines auf die ursprüngliche Webseite (Steuerung), während das andere auf eine alternative Seite (Variation) geht. Dann leiten Sie 100 Besucher auf Seite A (Steuerung) und weitere 100 Personen sehen Seite B (Variation). Wenn Ihr Anzeigenplakat auf Seite A und 20 Prozent auf Seite B klickt, bedeutet dies, dass A übertrifft.

Sie können das gleiche Testmuster auf jedes Element auf Ihrer Website anwenden: Überschriften, Call-to-Actions, Bilder, Schaltflächen usw. Wenn A/B Facebook-Anzeigen getestet werden, sollten Sie Links, Texte, Titel, Interessen, Alter, Geschlecht, Standorte und andere relevante Schlüssel in Ihre Website aufnehmen Metriken. Da es endlose Optionen für Anzeigentests gibt, stellen Sie sicher, dass Ihre Experimente nützlich und konsistent bleiben.

Obwohl es sich um eine statistische Technik einer Werbestrategie handelt, können die Konzepte und Ergebnisse von A / B-Tests von einem Nicht-Statistiker leicht verstanden werden. Bevor Sie Tests durchführen, müssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie genügend Messungen gesammelt haben, damit Ihre Probe eine statistische Signifikanz hat. Sie sollten auch überwachen, ob Tests korrekt ausgeführt werden.

Bevor Sie sich auf A / B-Tests konzentrieren, sollten Sie die Checkliste für grundlegende Tests einer Website durchgehen, um festzustellen, ob wichtige Testaspekte behandelt werden, z. B. Leistung, Benutzerfreundlichkeit, Kompatibilität, Sicherheit und Funktionalität.

A / B-Testwerkzeuge

Da die Softwarebranche eine große Auswahl an A/B-Testtools anbietet, liegt es ganz bei Ihnen, welche Sie wählen können. Alle Testprogramme können in zwei Kategorien unterteilt werden: diejenigen, die auf der Grundlage der gesammelten Daten Hypothesen aufstellen, und diejenigen, die A / B-Tests ausführen. Experten für Konversionsraten Erstellt ein Diagramm, in dem die wichtigsten Funktionen der beliebtesten A/B-Testsoftware verglichen werden, in der Sie sehen können, welche Ihren Zweck erfüllt.

Wenn Sie nach einem kostenlosen Tool mit angemessener Leistung suchen, erfüllt Google Analytics A B-Split-Test Ihren Anforderungen. Erfahrene Google Analytics-Nutzer, die sich über die erweiterten Funktionen freuen, bevorzugen eine Testfunktion namens Google-Experimente. Es ermöglicht Ihnen, alle Ihre Testdaten in Ihrem Google-Konto zu speichern, was sehr praktisch ist. A b Testen mit Google Analytics können ein guter Anfang sein, um kontrollierte Tests nach und nach zu skalieren und zu meistern.

Bei der Verwendung von A / B-Tests ist es wichtig, kreativ zu bleiben und mit Möglichkeiten zu experimentieren. Ständige Suche und mutige Bemühungen führen zu den gewünschten Ergebnissen, sodass Sie niemals aufhören sollten, es zu versuchen.