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 f\u00fcr ein Online-Gesch\u00e4ft, indem zwei Varianten einer Webseite oder App anhand wichtiger Parameter wie Eink\u00e4ufe, Downloads und Klicks verglichen werden. Gem\u00e4\u00df der engeren A \/ B-Testdefinition erm\u00f6glicht das Erlernen der besseren Website-Version das Ausschlie\u00dfen von R\u00e4tselraten aus Ihrem Website-Optimierungsprozess. Dar\u00fcber hinaus liefert das Verfahren genaue statistische Daten, die angeben, welche Version die Konvertierungsrate erh\u00f6ht.<\/p>\n
Alle Websites konzentrieren sich darauf, ihre Besucher in eine erfolgreiche Aktivit\u00e4t einzubeziehen. Jede kommerzielle Website m\u00f6chte ihren Umsatz steigern. Dazu ben\u00f6tigen 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 f\u00fcr ein kostenpflichtiges Abonnement anmelden oder auf Anzeigen klicken. SaaS-Apps bieten normalerweise Anmeldungen f\u00fcr eine Testversion ihrer Produkte an und arbeiten dann daran, den Benutzer zum Kauf eines Premium-Kontos zu \u00fcberreden. Daher bringt das Testen von Variationen einer Website, die sich auf das Verhalten eines Benutzers auswirken k\u00f6nnen, einen erheblichen finanziellen Nutzen f\u00fcr Ihr Unternehmen. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht der kontinuierliche Prozess des A \/ B-Tests die Nutzung der neuesten Ressourcen, die Verfolgung aktueller Trends und die Aktualisierung Ihrer Websites und anderer Tools.<\/p>\n
Strenge A\/B-Tests k\u00f6nnen zu einem Umsatzplus f\u00fchren, wenn Websites und Landingpages entsprechend optimiert werden. Um eine h\u00f6here Conversion-Rate zu erzielen, sollten Sie die relevantesten Elemente der Seite anhand der zuvor definierten Metriken analysieren.<\/p>\n
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 durchgef\u00fchrt, die spezifischere Ergebnisse und umfassende Daten liefern. In Brian Massey’s<\/a>-Artikel erfahren Sie mehr \u00fcber diese Art von Tests.<\/p>\n 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 f\u00fcr die Gestaltung einer intelligenten Marketingstrategie.<\/p>\n Um einen A\/B-Test einer E-Mail-Kampagne durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen Sie zwei Versionen einer Kampagne erstellen und diese gleicherma\u00dfen an Ihre Empf\u00e4nger 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.<\/p>\n Nachdem die Variante A an die erste Testgruppe gesendet wurde und die Variante B im Posteingang der zweiten Testgruppe landet, k\u00f6nnen Sie Klicks z\u00e4hlen und \u00f6ffnen. Die Version mit mehr \u00d6ffnungen und Klicks wird Ihre Gewinnkampagne sein. Jetzt k\u00f6nnen Sie diese Variante an die restlichen Empf\u00e4nger senden.<\/p>\n Sowohl f\u00fcr Profis als auch f\u00fcr Anf\u00e4nger gibt es eine gro\u00dfe 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<\/a> an, um das Paket zu finden, das Ihren Zielen entspricht.<\/p>\n Wenn Sie mit A \/ B-Tests noch nicht vertraut sind, sollten Sie einige der h\u00e4ufig verwendeten Praktiken zum Testen eines E-Mail-Marketing-Programms anwenden. Hier sind die praktischen Richtlinien, auf die Sie sich verlassen k\u00f6nnen:<\/p>\n 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 \u00fcberpr\u00fcfen. Andernfalls riskieren Sie, in Ihren Ergebnissen verloren zu gehen, da Sie nicht in der Lage sind, herauszufinden, welche Variable besser abgelaufen ist.<\/p>\n Bevor Sie sich f\u00fcr eine Gewinnversion entscheiden, denken Sie daran, einen m\u00f6glichen Fehler oder eine zuf\u00e4llige Chance auszuschlie\u00dfen. Es ist immer besser, es zu \u00fcberpr\u00fcfen, also stellen Sie sicher, dass die statistische Signifikanz der Testergebnisse ermittelt wird.<\/p>\n 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, k\u00f6nnen Sie auch untersuchen, wie sich die Verwendung des Namens des Abonnenten oder die Erw\u00e4hnung 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<\/a>.<\/p>\n Was zu testen ist, h\u00e4ngt ganz von Ihnen ab. Bevor Sie einen A\/B-Test starten, m\u00fcssen Sie Ihre Ziele definieren und \u00fcber die erwarteten Ergebnisse entscheiden, damit Sie die erforderlichen Variablen erstellen und den Prozess anpassen k\u00f6nnen. Sobald Sie sich auf die zu testenden Dinge eingestellt haben, sollten Sie als n\u00e4chstes ein Testwerkzeug ausw\u00e4hlen. Die meisten der verf\u00fcgbaren A \/ B-Testsoftware haben einen \u00e4hnlichen Kerntest-Setup, sodass Sie bei Bedarf von einem Tool zum anderen wechseln k\u00f6nnen.<\/p>\n Nach den Best Practices von A B Testing gibt es zwei M\u00f6glichkeiten, einen A\/B-Test einzurichten:<\/p>\n Diese Methode wird verwendet, um nur ein Element auf einer Seite zu testen. Wenn Sie beispielsweise einen Call-to-Action-Button testen m\u00f6chten, sollten Sie seine Versionen in Ihrem Testprogramm erstellen. Das A\/B-Tool ersetzt dann die urspr\u00fcngliche Schaltfl\u00e4che zuf\u00e4llig durch seine Variation, bevor der Besucher eine voll geladene Seite sieht.<\/p>\n Beim Testen einer gesamten Webseite m\u00fcssen Sie eine alternative Seite erstellen und auf Ihre Website hochladen. Sagen Sie, Sie m\u00f6chten ein neues Design testen. Wenn sich Ihr urspr\u00fcngliches 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 urspr\u00fcnglichen Design auf die Seite weitergeleitet wird und der andere Teil die neue sieht. Ihr Testtool f\u00fchrt die erforderliche Weiterleitung zu Ihrer alternativen URL durch.<\/p>\n Nachdem Ihre Variationen eingerichtet sind, m\u00fcssen Sie ein Conversion-Ziel festlegen. Wenn Sie beispielsweise testen m\u00fcssen, welche Anmeldeschaltfl\u00e4che besser funktioniert, wird Ihr Conversion-Ziel nach der Anmeldung f\u00fcr Ihre Besucher angezeigt. Das A\/B-Anwender-Testprogramm zeichnet die Konvertierungsereignisse jedes Mal auf, wenn diese Seite einem Besucher angezeigt wird. Sie k\u00f6nnen \u00fcberpr\u00fcfen, welche Schaltfl\u00e4che besser abgeschnitten hat und nach einer ausreichenden Anzahl von Besuchern und Konvertierungen zu mehr Anmeldungen gef\u00fchrt hat.<\/p>\n Um ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Durchf\u00fchrung solcher Tests zu haben, lesen Sie einige praktische A\/B-Testbeispiele<\/a><\/p>\n Um einen A\/B-Test auszuf\u00fchren, m\u00fcssen Sie eine Webseite ausw\u00e4hlen und einige seiner Elemente \u00e4ndern, um eine andere Version dieser Seite zu erstellen. Die \u00c4nderungen k\u00f6nnen entweder einfach wie das \u00c4ndern einer Schaltfl\u00e4che oder der \u00dcberschrift oder komplexer wie eine vollst\u00e4ndige Neugestaltung sein. Nachdem Sie die erforderlichen Varianten erstellt haben, m\u00fcssen Sie den Datenverkehr gleichm\u00e4\u00dfig zwischen den beiden Versionen einer Webseite – Control (die Originalseite) und Variation (die ge\u00e4nderte Seite) aufteilen.<\/p>\n Analytics Dashboard sammelt und misst das Engagement der Besucher f\u00fcr jede Version, und eine statistische Engine f\u00fchrt eine vergleichende Analyse der verarbeiteten Daten durch. Die Ergebnisse bestimmen, ob eine der \u00c4nderungen das Besucherverhalten beeinflusst und welche Art von Wirkung sie hatte.<\/p>\n Beispielsweise m\u00fcssen Sie feststellen, welches Werbeplakat auf Ihrer Website besser funktioniert – Schwarzwei\u00df oder Farbe. Sie entwerfen also zwei verschiedene Poster und setzen eines auf die urspr\u00fcngliche Webseite (Steuerung), w\u00e4hrend 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 \u00fcbertrifft.<\/p>\n Sie k\u00f6nnen das gleiche Testmuster auf jedes Element auf Ihrer Website anwenden: \u00dcberschriften, Call-to-Actions, Bilder, Schaltfl\u00e4chen usw. Wenn A\/B Facebook-Anzeigen getestet werden, sollten Sie Links, Texte, Titel, Interessen, Alter, Geschlecht, Standorte und andere relevante Schl\u00fcssel in Ihre Website aufnehmen Metriken. Da es endlose Optionen f\u00fcr Anzeigentests gibt, stellen Sie sicher, dass Ihre Experimente n\u00fctzlich und konsistent bleiben.<\/p>\n Obwohl es sich um eine statistische Technik einer Werbestrategie handelt, k\u00f6nnen die Konzepte und Ergebnisse von A \/ B-Tests von einem Nicht-Statistiker leicht verstanden werden. Bevor Sie Tests durchf\u00fchren, m\u00fcssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie gen\u00fcgend Messungen gesammelt haben, damit Ihre Probe eine statistische Signifikanz hat. Sie sollten auch \u00fcberwachen, ob Tests korrekt ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n Bevor Sie sich auf A \/ B-Tests konzentrieren, sollten Sie die Checkliste f\u00fcr grundlegende Tests einer Website durchgehen, um festzustellen, ob wichtige Testaspekte behandelt werden, z. B. Leistung, Benutzerfreundlichkeit, Kompatibilit\u00e4t, Sicherheit und Funktionalit\u00e4t.<\/p>\n Da die Softwarebranche eine gro\u00dfe Auswahl an A\/B-Testtools anbietet, liegt es ganz bei Ihnen, welche Sie w\u00e4hlen k\u00f6nnen. Alle Testprogramme k\u00f6nnen in zwei Kategorien unterteilt werden: diejenigen, die auf der Grundlage der gesammelten Daten Hypothesen aufstellen, und diejenigen, die A \/ B-Tests ausf\u00fchren. Experten f\u00fcr Konversionsraten<\/a> Erstellt ein Diagramm, in dem die wichtigsten Funktionen der beliebtesten A\/B-Testsoftware verglichen werden, in der Sie sehen k\u00f6nnen, welche Ihren Zweck erf\u00fcllt.<\/p>\nWas ist ein B-Test im E-Mail-Marketing?<\/h2>\n
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Wie man einen B-Test macht<\/h2>\n
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Wie funktioniert A \/ B-Test?<\/h2>\n
A \/ B-Testwerkzeuge<\/h2>\n