Qualität ist keine Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Aristoteles
Als Marketingspezialist sind Sie wahrscheinlich schon einmal mit diesem verwirrenden Szenario konfrontiert worden: Ihre Marketingkampagne ist nicht erfolgreich, und Sie wissen, dass Sie etwas ändern müssen, aber wo fangen Sie an?
Sollten Sie zuerst Ihren Inhalt ändern? Vielleicht sollten Sie sich stattdessen auf andere Marketingkanäle konzentrieren. Oder vielleicht ist das Problem einfach der sich verändernde Geschmack der Verbraucher.
Natürlich ist es zeitaufwändig, viele dieser Änderungen nacheinander auszuprobieren, und nicht immer die beste Wahl. Zum Glück gibt es eine Lösung, mit der Sie verschiedene Optionen gleichzeitig testen können - A/B-Tests.
A/B-Testing ist eine etablierte und bewährte Methode, bei der verschiedene Optionen gleichzeitig getestet werden, um ihre Leistung zu vergleichen. Ursprünglich in verschiedenen Feldern eingesetzt, ist es heute eine Kernstrategie im Marketing. In diesem Artikel werden einige der Best Practices und Beispiele für A/B-Tests erläutert.
👀 Wussten Sie schon? Heute haben mehrere führende Unternehmen jährlich über 10.000 A/B-Tests durchführen durch, von denen viele Millionen von Benutzern ansprechen.
Was ist A/B-Testing?
Beim A/B-Testing werden zwei Versionen eines Produkts miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Die Prinzipien wurden in den 1920er Jahren von dem Statistiker Ronald Fisher entwickelt und später in den 1960er und 1970er Jahren von Marketingfachleuten übernommen, um ihre Produkte zu bewerten der Benutzererfahrung ihrer Kampagnen .
Das moderne A/B-Testing, wie wir es kennen, entstand in den frühen 1990er Jahren. Während die Kernkonzepte unverändert geblieben sind, hat sich der Umfang verändert - die Tests erreichen jetzt Millionen von Benutzern, laufen in Echtzeit und liefern sofortige Ergebnisse.
Sie fragen sich, was Sie von A/B-Tests haben werden? Erfahren Sie mehr über die Vorteile und darüber, wie Sie damit wichtige Entscheidungen für Ihr Geschäft treffen können.
Vorteile von A/B-Tests
Wenn Sie die Vorteile von A/B-Tests verstehen, wird deutlich, warum sie ein Muss in Ihrem Marketing-Toolkit sind.
Schauen wir uns die wichtigsten Vorteile an.
- Messen Sie das Engagement der Benutzer: Testen Sie Variationen von Elementen wie Webseiten, CTAs und E-Mail-Betreffzeilen, um ihre Auswirkungen auf das Verhalten der Benutzer zu messen
- Datengestützte Entscheidungen treffen: Erzielen Sie statistisch signifikante Ergebnisse und eliminieren Sie das Rätselraten bei Ihren Entscheidungen
- Steigern Sie die Konversionsraten:Konversionsraten steigern## Schlüsselkomponenten des A/B-Tests
Die Entwicklung eines A/B-Tests ist ein akribischer Prozess.
Es gibt mehrere Schlüsselkomponenten, die Sie berücksichtigen müssen, um gute Ergebnisse zu erzielen:
- Hypothese: Definieren Sie klar eine spezifische Aussage über die Auswirkungen einer Änderung, die Sie testen
- Variations- und Kontrollgruppen: Weisen Sie verschiedene Versionen getrennten Gruppen zu und achten Sie dabei auf minimale Unterschiede in Demografie und Verhalten, um Verzerrungen zu vermeiden
- Stichprobengröße: Legen Sie die Gruppengröße auf der Grundlage der erwarteten Auswirkungen und der statistischen Signifikanz fest, um aussagekräftige Unterschiede zu erkennen
- Verblindung: Entscheiden Sie, ob die Variation vor den Teilnehmern, den Forschern oder beiden verborgen werden soll, um Verzerrungen zu vermeiden
- Dauer: Bestimmen Sie, wie lange es dauert, Daten zu sammeln, die signifikant genug sind, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Führen Sie die Tests lange genug durch, um aussagekräftige Daten zu sammeln, aber vermeiden Sie es, sich zu sehr zu verausgaben, um irrelevante Einflüsse zu vermeiden
- Primäre Metrik: Definieren Sie eine messbare Variable, die die Hypothese direkt widerspiegelt
- Sekundäre Metriken: Verfolgen Sie zusätzliche Metriken, um tiefere Einblicke in die Ergebnisse zu erhalten
- Analysemethode: Wählen Sie eine Testmethode, umAnalyse ausführen Lassen Sie uns nun den Prozess untersuchen, der all diese Schlüsselkomponenten für praktische Tests zusammenbringt.
A/B-Testing-Prozess
Beim A/B-Testing geht es darum, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, also Daten zu sammeln, erstellen von Testfällen und die Analyse der Ergebnisse. Schauen wir uns ein einfaches Rahmenwerk an, das Sie für alle Ihre A/B-Teststrategien verwenden können:
Schritt #1: Daten sammeln
Verwenden Sie tools wie Google Analytics zur Erstellung von Berichten und durch die Sammlung von Qualitätsdaten eine Hypothese zu bilden.
Beginnen Sie mit stark frequentierten Seiten, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen, und konzentrieren Sie sich auf Bereiche mit hohen Absprung- oder Abbruchraten. Methoden wie Heatmaps, Aufzeichnungen von Sitzungen und Umfragen können Bereiche mit Verbesserungspotenzial aufdecken.
Schritt #2: Hypothese aufstellen
Legen Sie mit den Daten Ihr Ziel für die A/B-Tests fest. Entwickeln Sie eine Hypothese, die auf neuen Ideen basiert und wie diese die aktuelle Version übertreffen könnten.
Ihre Testhypothese sollte:
- Das Problem oder die Herausforderung klar benennen
- Eine zielgerichtete Lösung vorschlagen
- Die erwarteten Auswirkungen der Lösung definieren
Schritt #3: Varianten erstellen
Nachdem Sie Ihre Hypothese aufgestellt haben, erstellen Sie Testvarianten, indem Sie Elemente wie die Farbe der Schaltfläche, den Text der Website oder die Platzierung der CTA ändern. Um den Prozess zu vereinfachen, verwenden Sie A/B-Test-Tools mit visuellen Editoren.
Schritt #4: Führen Sie den Test durch
In dieser Phase führen Sie Ihr Experiment durch, um Erkenntnisse aus dem Besucherverhalten zu gewinnen. Sie können Website-Besucher zufällig der Kontroll- oder Variationsgruppe zuordnen.
Wie Sie vielleicht schon gemerkt haben, erfordert die Durchführung von A/B-Tests Präzision und Konzentration - zu viele bewegliche Teile können es schwierig machen, den Überblick zu behalten.
Das Organisieren all Ihrer Daten lässt sich mit den richtigen Tools erledigen. Ein solches tool ist ClickUp ist ein vielseitiges Projektmanagement tool, mit dem Sie Ihren Testprozess optimieren können. Lassen Sie uns gemeinsam seine Features erkunden.
ClickUp A/B-Test-Vorlage
Nehmen Sie zum Beispiel die ClickUp A/B-Test-Vorlage . Mit dieser Vorlage können Sie Ihre Tests effizient überwachen und den Zeitplan, die Variationen, die Metriken zur Optimierung der Konversionsrate und vieles mehr verfolgen und visualisieren.
ClickUp A/B-Test-Vorlage
So können Sie Ihre A/B-Tests mit dieser Vorlage vereinfachen:
- Organisieren Sie Test-Workflows: Verwenden Sie Listen- und Board-Ansichten mit benutzerdefinierten Feldern und Status, um Ihre Testinitiativen zu strukturieren und einfach zu verwalten
- Zeitleisten visualisieren: Planen und passen Sie Start- und Enddaten mühelos mit Kalender- und Zeitleisten-Ansichten an
- Verfolgen Sie wichtige Metriken: Verwenden Sie benutzerdefinierte Felder zur Überwachung von Fortschritt, Testergebnissen, Konversionsraten und anderen wichtigen Details
- Prozesse optimieren: Bleiben Sie mit benutzerdefinierten Status über die Phasen des Tests auf dem Laufenden, von der Planung über den Start bis zur Analyse der Ergebnisse
Zusätzlich können Sie verwenden ClickUp Automatisierungen um unproduktive Aufgaben zu automatisieren und Ihre Zeit zu erhöhen. Sie können Automatisierungen für die Änderung von Status auf der Grundlage bestimmter Auslöser erstellen. Sie können auch Auslöser einrichten, um KI-generierte Projektberichte zu erhalten.
Auch gelesen: die 10 besten CRO-Tools zur Steigerung der Website-Konversion### Schritt #5: Warten Sie auf Ergebnisse
Lassen Sie das Experiment seinen Lauf nehmen. Die Dauer hängt von der Größe Ihres Einzelziels ab. Sie wissen, dass die Ergebnisse auswertbar sind, wenn sie statistisch signifikant und vertrauenswürdig sind. Andernfalls ist es schwierig zu sagen, ob die Änderung eine Wirkung hatte oder nicht.
Freundliche Erinnerung: Überstürzen oder verzögern Sie die Ermittlung der Ergebnisse nicht. Dies ist wichtig, denn damit der A/B-Test statistisch signifikant ist, müssen Sie warten, bis die Daten Muster zeigen.
Schritt #6: Analysieren Sie die Ergebnisse des Tests
Das Experiment ist abgeschlossen! Jetzt ist es an der Zeit, die Ergebnisse zu betrachten. Ihr A/B-Testing-Tool liefert Daten darüber, wie jede Version abgeschnitten hat. Prüfen Sie die Ergebnisse auf statistische Signifikanz. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Erfolgen und Misserfolgen, um zukünftige Tests zu verbessern. Diesen Prozess können Sie für alle zukünftigen Tests anwenden.
ClickUp Dashboards
Ein weiteres großartiges Feature ist ClickUp Dashboards . Es bietet eine große Auswahl an Dashboard-Vorlagen für Ihre Analysen. Sie können Ihr Marketing Dashboard auf der Grundlage der spezifischen North Star Metriken und KPIs benutzerdefiniert anpassen.
Generieren Sie visuell ansprechende Einblicke und Analysen mit ClickUp Dashboards
Sobald die Analyse fertig ist, können Sie die Informationen allen Beteiligten präsentieren.
Effektive Kommunikation ist hier der Schlüssel, da Sie einige Stakeholder möglicherweise nicht in den Prozess einbezogen haben und diese sich bei ihren Entscheidungen ausschließlich auf die Analyse verlassen.
Die Kommunikation des Status und der Leistung unserer globalen und regionalen Marketingkampagnen an unsere Geschäftsbereiche war alles andere als optimal. Mit unseren neuen Dashboards sparen wir Zeit, und unsere Stakeholder haben in Echtzeit Zugriff auf die benötigten Informationen, wann immer sie sie brauchen.
Joerg Klueckmann, VP Marketing, Finastra
ClickUp Chat
Sobald Ihre Ergebnisse fertig sind, können Sie Ihre Analyse mit Ihren Kollegen und Stakeholdern freigeben. Dies kann noch einfacher gemacht werden mit ClickUp Chat . Mit dem Chat müssen Sie nicht zu einer anderen Plattform wechseln, um nach dem Kontext oder einem Park zu fragen. Es ist alles nahtlos in Ihren Workflow integriert.
Kommunizieren Sie mit Stakeholdern über ClickUp Chat
ClickUp Chat ermöglicht es Ihnen, die Kommunikation rund um A/B-Tests zu zentralisieren und Diskussionen direkt mit Aufgaben zu verknüpfen, um eine Zusammenarbeit in Echtzeit zu ermöglichen.
Es erleichtert die Berichterstellung, indem es wichtige Erkenntnisse aus Chats in umsetzbare Elemente umwandelt und automatische Zusammenfassungen liefert, um die Beteiligten auf dem Laufenden zu halten, selbst wenn sie frühere Unterhaltungen verpasst haben. Dies trägt zu einer besseren Organisation und schnelleren Entscheidungsfindung während des gesamten Testprozesses bei.
A/B-Testing-Kits für Vermarkter
A/B-Tests können sich ohne die richtigen Tools als mühsam erweisen. Es gibt mehrere A/B-Testing-Kits, die den Prozess vereinfachen.
Diese Kits enthalten in der Regel Folgendes:
- Ein A/B-Test-Handbuch
- Ein tool, mit dem Sie verschiedene Versionen des zu testenden Elements erstellen können
- Ein A/B-Testing-Tool zur effektiven Gestaltung und Verwaltung Ihres Tests
- Einen Signifikanz-Rechner
- Projektmanagement-Vorlagen oder -Tools zur Nachverfolgung und Verbesserung Ihres Tests
Die Verwendung eines solchen Kits und von Tools wie ClickUp kann Ihnen helfen, Ihre Arbeitsabläufe A/B zu testen und die Ergebnisse effizient zu verwalten.
Lesen Sie auch: Entdecken, Analysieren, Erfolgreich sein: die 10 besten Vorlagen für die Marktforschung
Beispiele für A/B-Tests in der realen Welt
Es ist an der Zeit, sich praktische Beispiele dafür anzusehen, wie A/B-Tests Unternehmen geholfen haben, ihre Strategien und Elemente zu verbessern. Bevor Sie diese Beispiele durchgehen, müssen Sie verstehen, dass Sie A/B-Tests in verschiedenen Kontexten anwenden können.
Hier ist eine kurze Übersicht über diese Kontexte.
- Website: Die Tests konzentrieren sich auf die Änderung von Elementen wie Landing Pages, um die Besucherzahlen zu erhöhen oder die Zahl der Anmeldungen zu steigern
- E-Mail: Unterschiedliche Versionen von E-Mails werden an verschiedene Zielgruppen versandt, um die Klickraten zu verbessern oder Erkenntnisse zu sammeln
- Soziale Medien: Hauptsächlich im digitalen Marketing eingesetzt, um Variationen zu testen, die den Umsatz steigern sollen
- Mobile: Konzentriert sich auf mobile Apps oder Websites, um das Engagement der Benutzer zu erhöhen
Wir werden uns Fallstudien zu diesen Kontexten ansehen, damit Sie sie besser verstehen.
1. Beispiele für A/B-Tests auf Websites
Hier finden Sie einige Beispiele von Geschäften, die sich für Split-Tests von Elementen auf ihren Websites entschieden haben.
Grene
Grene, eine polnische eCommerce-Marke, die sich auf landwirtschaftliche Produkte spezialisiert hat, führte erfolgreich A/B-Tests auf ihrer Website durch. Bei einem der Tests wurde die Seite mit dem Mini-Warenkorb überarbeitet, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
**Das Team von Grene stellte mehrere Probleme auf der Seite mit dem Mini-Warenkorb fest: Die Benutzer dachten fälschlicherweise, dass die Beschreibung Free Delivery" für weitere Details anklickbar sei, sie konnten die Kosten der Elemente nicht sehen und mussten nach unten scrollen, um die Schaltfläche Go to cart" zu finden. Diese Faktoren wirkten sich negativ auf die Benutzererfahrung und die Konversionen aus.
So sah die Kontrollversion dieser Seite aus:
über Grene Lösung: Das Team verbesserte den Mini-Warenkorb, indem es oben eine Schaltfläche "In den Warenkorb" einfügte, die Kosten für die Elemente anzeigte, eine Schaltfläche zum Entfernen anbot und die Größe der unteren Schaltfläche erhöhte, damit sie sich von der Beschreibung "Kostenlose Lieferung" abhob. Diese Änderungen zielten darauf ab, die Navigation und das Gesamterlebnis für den Benutzer zu verbessern.
So sah ihre Variante aus:
über Grene Ergebnis: Grene sah signifikante Ergebnisse wie z. B. einen Anstieg der Besuche auf der Seite des Warenkorbs, einen allgemeinen Anstieg der Konversionsrate von 1,83 % auf 1,96 % und einen zweifachen Anstieg der gekauften Gesamtmenge.
ShopClues
ShopClues, eine aufstrebende eCommerce-Bekleidungsmarke in Indien, konkurriert mit Giganten wie Flipkart und Amazon. Obwohl sie neu sind, experimentieren sie aktiv mit ihrer Website, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Problem: ShopClues wollte die Anzahl der Besuche in der Reihenfolge der Bestellungen auf seiner Homepage erhöhen. Nach einer Analyse der Homepage-Elemente stellte man fest, dass die Links der Hauptnavigationsleiste in der oberen Leiste sehr viele Klicks erhielten, insbesondere der Bereich Großhandel. Man erkannte, dass es effektiver wäre, den Verkehr auf die Kategorieseiten zu lenken, als die Benutzer auf der Homepage surfen zu lassen.
Dies ist ihre Kontrollversion:
über VWO Lösung: Das Team schlug vor, die Kategorie "Großhandel" durch andere Kategorien wie "Super-Spar-Basar" zu ersetzen und die Schaltfläche "Großhandel" von oben nach links zu verschieben. Das Ziel war es, die visuelle Ausrichtung zu verbessern und die Besucher effizienter zu den Kategorieseiten zu führen.
Hier sehen Sie, wie die Seite umgestaltet wurde:
über VWO Ergebnis: Dieser Test erhöhte die Anzahl der Besuche in der Reihenfolge um 26% und verbesserte die Klickrate für die Schaltfläche 'Großhandel'.
Beckett Simonon
Beckett Simonon ist ein Online-Geschäft für handgefertigte Lederschuhe. Das Unternehmen legt großen Wert auf ethische Geschäftsstandards und Nachhaltigkeit.
Problem: Das Unternehmen wollte seine Konversionsraten und die Effektivität der bezahlten Akquisition erhöhen. Ihre Kontrollversion war wie jede andere eCommerce-Landing Page.
über Marquiz Lösung: Nach einer qualitativen Website-Analyse fügte das Unternehmen Botschaften hinzu, die seine nachhaltigen Geschäftspraktiken hervorheben und sich auf die Produktqualität konzentrieren.
Die Variante war die folgende Seite:
Ergebnis: Webseiten mit Botschaften, die ethische Verantwortung und Nachhaltigkeit hervorheben. Außerdem: Produkte verzeichneten einen massiven Anstieg der Konversionsraten um 5 % und eine jährliche Investitionsrendite von 237 %.
World Wildlife Federation
Die World Wildlife Federation ist eine Nichtregierungsorganisation, die sich für den Schutz von Wildtieren und bedrohten Arten einsetzt. Sie kümmert sich auch um größere globale Bedrohungen wie Klimawandel, Nahrungsmittel- und Wasserkrisen usw.
Problem: Die Organisation wollte sich darauf konzentrieren, die Zahl ihrer monatlichen Newsletter-Abonnements zu erhöhen.
Die Seite für die Anmeldung zum Newsletter sah wie folgt aus:
über Marquiz Lösung: Das Team nahm zwei einfache Änderungen am Formular für die Anmeldung vor: Es fügte eine Vorschau des Newsletters auf der rechten Seite hinzu, damit die Benutzer besser verstehen, wofür sie sich anmelden, und verschob die CTA-Schaltfläche von der Mitte auf die linke Seite, um sie besser an den visuellen Pfad des Benutzers anzupassen.
Dies war die von ihnen erstellte Variante:
Ergebnis: Der Unterschied zwischen den Anmeldungen dieser beiden Versionen betrug satte 83% .
2. Beispiele für A/B-Tests per E-Mail
Als Nächstes folgt ein A/B-Testing-Szenario für E-Mails, das zeigt, wie durch einfachste Änderungen in E-Mails mehr Benutzer angesprochen werden können
MailerLite
MailerLite, ein Unternehmen für E-Mail-Marketing, führt regelmäßig A/B-Tests für Betreffzeilen durch, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die effektivsten Strategien für das Engagement zu ermitteln.
Problem: Das Team wollte überprüfen, ob seine Abonnenten knallige und mit Fachjargon gespickte Betreffzeilen mögen oder ob klare und präzise Informationen ausreichen. Für dieses Experiment wurde eine Split-Testing-Hypothese aufgestellt.
Lösung: Das Unternehmen verschickte verschiedene Versionen von Betreffzeilen an unterschiedliche Zielgruppen, um diese Hypothese zu testen. Als Maßstab für den Erfolg dieses Tests diente die Zahl der Klicks auf den Link zum Artikel, nachdem die Abonnenten die E-Mail geöffnet hatten. Und so sah es aus:
über MailerLite Ergebnis: Aus dem Experiment ging hervor, dass die publikum klare und prägnante Betreffzeilen bevorzugt .
3. Beispiele für A/B-Tests in sozialen Medien
Diese Fallstudien zu sozialen Medien zeigen, wie A/B-Tests in einer digitalen Marketingstrategie funktionieren.
Vestiaire
Vestiaire ist ein globaler Marktplatz für Luxusmodeelemente.
Problem: Das Unternehmen wollte sein neues Feature zum direkten Einkauf auf TikTok bekannt machen. Außerdem wollten sie ihren Bekanntheitsgrad bei der Generation Z erhöhen.
Lösung: Die Agentur für digitales Marketing von Vestiaire wandte sich an acht verschiedene Influencer, um Inhalte mit unterschiedlichen CTAs zu erstellen, die auf die Ziele der Marke abgestimmt waren. Die Agentur gab diesen Influencern weitreichende kreative Freiheit, um einen Bereich von verschiedenen Social-Media-Posts zu entwickeln.
über Influencer MarketingHub Ergebnis: Diese beiträge brachten 1.000+ organische Installationen für Vestiaire . Darüber hinaus wurden die erfolgreichsten Werbemittel als bezahlte Anzeigen geschaltet. Dies führte zu mehr als 4.000 Installationen und einer Reduzierung der Kosten pro Installation um 50 %.
Palladium Hotel Group
Die Palladium Hotel Group ist eine in Spanien gegründete Luxushotelgruppe. Sie verfügt über mehrere Luxushotels auf der ganzen Welt und bietet ihren Kunden erstklassige Dienstleistungen an.
Problem: Sie wollten mit dem Wachstum ihres Geschäfts experimentieren mit dem Feature Gebotsmultiplikator von Meta und ihrer Advantage+ Shopping-Kampagne.
Lösung: Sie führten einen A/B-Test durch, einen mit ihrer üblichen Advantage+ Shopping-Kampagne und einen weiteren mit Gebotsmultiplikatoren zusätzlich zur Advantage+ Shopping-Kampagne. In beiden Kampagnen wurden Foto- und Videoanzeigen mit gleichmäßig verteilten Werbeausgaben geschaltet. Beide Kampagnen enthielten Werbeangebote und wurden Erwachsenen in den USA gezeigt.
Ergebnis: Der Test lief 15 Tage lang, und die Hotelgruppe stellte fest, dass ihre Advantage+ Shopping-Kampagnen allein am besten funktionierten. Sie erzielten eine 84 % höhere Rendite bei den Werbeausgaben, 50 % niedrigere Kosten pro Kauf und eine doppelt so hohe Zahl an Käufen
La Redoute
La Redoute ist eine französische Möbel- und Einrichtungsmarke, die für ihre stilvollen und nachhaltigen Designs bekannt ist, die das Familienleben ihrer Kunden verbessern sollen.
Problem: Die Marke wollte neue Zielgruppen erreichen und ihren Online-Verkauf steigern.
Lösung: Die Marketingagentur von La Redoute arbeitete mit bekannten Erstellern zusammen, um Anzeigen in einem Stil zu entwerfen, der sich für Social Media Reels eignet. Die **Ersteller setzten visuelle Effekte, Musik und Geschichten ein, um die Anzeigen für das Einzelziel fesselnd, nachvollziehbar und unterhaltsam zu gestalten
Anschließend führte die Agentur A/B-Tests ihrer üblichen Advantage+-Kampagnen und Social-Media-Anzeigen durch und verglich sie mit den stilvollen Anzeigen in der "Sprache der Reels" und gestaltete ihre Kampagnen neu.
Ergebnis: Die von den Erstellern gestalteten Anzeigen steigerten die Präsenz von La Redoute in den sozialen Medien und den Umsatz. In 35 Tagen führten die Anzeigen in der 'Sprache der Rollen' zu einem 51 % höhere Rendite der Werbeausgaben , 35 % mehr Käufe, 26 % niedrigere Kosten pro Kauf und 37 % mehr Impressionen auf Reels und Stories.
4. Beispiele für mobile A/B-Tests
Zum Schluss noch einige Beispiele für Split-Tests bei mobilen Apps und mobil optimierten Seiten.
Einfach
Simply ist eine mobile App, mit der man auf einfache und unterhaltsame Weise verschiedene Musikinstrumente erlernen kann.
Problem: Das Unternehmen wollte seinen Umsatz steigern, indem es den Einkaufsbildschirm überarbeitete. Das potenzielle Problem bestand darin, dass der CTA nicht ausreichend hervorstach. Außerdem ergaben die weißen Icons keine aussagekräftigen Erkenntnisse, und die horizontale Anordnung war nicht benutzerfreundlich.
So sah die bestehende Seite aus:
über Mittel Lösung: Sie schufen mehrere Optionen für den Kaufbildschirm mit Testimonials in Form von Videos oder Zitaten und reduzierten die Zahl der Klicks zum Kauf. Außerdem wurde die Liste der Erkenntnisse in den neuen Designs vertikal angeordnet:
über Mittel Ergebnis: Sie beobachteten die Ergebnisse vom ersten Tag an genau, warteten aber mit der Analyse, bis sie eine ausreichend große Anzahl von Beispielen hatten. Als sie fertig waren, ergab ihre Analyse, dass das neue Design zu einem 10%ige Steigerung der Käufe .
Gastgewerbe Netz
Hospitality Net ist eine Hotelbuchungsmaschine, die es Benutzern ermöglicht, Hotels online über ihre Desktops oder mobilen Geräte zu buchen.
Problem: Nach der Pandemie stiegen die mobilen Buchungen sprunghaft an. Um von diesem Anstieg zu profitieren, wollte das Unternehmen die beiden Versionen seiner mobilen Buchungsmaschine, die "vereinfachte" und die "dynamische" Version, getrennt testen
Hier ein kurzer Vergleich ihrer "vereinfachten" und "dynamischen" Buchungsmodelle:
über Netz für Gastfreundschaft Lösung: Für die Durchführung des Tests wurde der A/B-Testtyp Redirect verwendet. Alle Sitzungen wurden zu gleichen Teilen zwischen der vereinfachten und der dynamischen Buchungsmaschine aufgeteilt. Der Test lief über 34 Tage und sammelte Daten aus 113.617 Sitzungen.
Ergebnis: Das Unternehmen erwartete einen Unterschied von 10-15 % bei den Konversionsraten zwischen den beiden Buchungsmaschinen. Die dynamische Buchungsmaschine zeigte jedoch eine 33%ige Steigerung der Konversionen .
Allgemeine A/B-Testing-Fehler, die es zu vermeiden gilt
A/B-Tests erfordern erheblichen Aufwand und Ressourcen. Es ist frustrierend, wenn die gewünschten Ergebnisse aufgrund von vermeidbaren Fehlern nicht erreicht werden. Gehen wir einige häufige Fehler durch, die die Beteiligten machen, damit Sie sie vermeiden können.
Vorschnelle Entscheidungen
Viele Manager warten nicht ab, bis der Test abgeschlossen ist. Da sie die Ergebnisse in Echtzeit ansehen können, treffen sie oft übereilte Entscheidungen, um Zeit zu sparen. Das kann zu Ergebnissen führen, die auf halbgaren Informationen beruhen.
Unfokussierte Auswahl von Metriken
Wenn Sie viele Metriken auf einmal betrachten, stellen Sie ungewollte Korrelationen fest. Ein ideales Testdesign erlaubt Ihnen nur die Auswahl von wichtige Metriken zur Nachverfolgung . Wenn Sie sich entscheiden, viele Metriken zu messen, laufen Sie Gefahr, zufällige Schwankungen zu sehen. Außerdem besteht die Gefahr, dass man sich nicht mehr auf eine bestimmte Variable konzentriert, sondern potenziell unbedeutende Veränderungen betrachtet.
Unzureichende Wiederholungstests
Nur wenige Unternehmen führen Wiederholungstests durch. Viele von ihnen neigen dazu zu glauben, dass ihre Ergebnisse richtig sind. Selbst bei hoher statistischer Signifikanz können einige Ergebnisse falsch positiv sein.
Die Durchführung von Wiederholungstests kann angenehm kompliziert sein, da die Manager in der Regel ihre früheren Ergebnisse nicht in Frage stellen wollen. Je mehr A/B-Tests Sie jedoch durchführen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eines Ihrer Ergebnisse falsch ist.
Mit A/B-Tests und ClickUp aus Erkenntnissen Wirkung erzielen
A/B-Tests können Ihnen einen erheblichen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen. Jeder erfolgreiche Test hilft Ihnen, Ihren Kunden näher zu kommen. Mit jeder Iteration finden Sie heraus, was bei Ihrer Zielgruppe im Einzelnen am besten funktioniert.
ClickUp bietet umfangreiche Dashboards und Vorlagen zur Optimierung Ihres A/B-Testing-Prozesses durch die Überwachung von Erkenntnissen und die Visualisierung von Ergebnissen. So haben Sie mehr Zeit, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die mehr Gehirnschmalz erfordern.
Features wie ClickUp-Chat können die Effizienz steigern, indem sie als Workspace und Kommunikationskanal dienen. Melden Sie sich für ein kostenloses ClickUp Konto an um die besten Tools zu nutzen und Ihr Geschäft anzukurbeln!