Qualität ist keine Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Qualität ist keine Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Als Marketingfachmann haben Sie wahrscheinlich schon mindestens einmal diese verwirrende Situation erlebt: Ihre Marketingkampagne läuft nicht wie gewünscht, und Sie wissen, dass Sie etwas ändern müssen, aber wo sollen Sie anfangen?
Sollten Sie zuerst Ihre Inhalte ändern? Vielleicht sollten Sie sich stattdessen darauf konzentrieren, andere Marketingkanäle auszuwählen. Oder vielleicht liegt das Problem einfach in den sich wandelnden Vorlieben der Verbraucher.
Natürlich ist es zeitaufwändig, viele dieser Änderungen einzeln auszuprobieren, und nicht immer die beste Wahl. Glücklicherweise gibt es eine Lösung, mit der Sie verschiedene Optionen gleichzeitig testen können: A/B-Tests.
A/B-Tests sind eine etablierte und bewährte Methode, bei der verschiedene Optionen gleichzeitig getestet werden, um ihre Leistung zu vergleichen. Ursprünglich in verschiedenen Feldern eingesetzt, sind sie heute eine Kernstrategie im Marketing. In diesem Artikel werden einige der Best Practices und Beispiele für A/B-Tests vorgestellt.
👀 Wussten Sie schon? Heute führen mehrere führende Unternehmen jährlich über 10.000 A/B-Tests durch, von denen viele Millionen von Benutzern betreffen.
Was sind A/B-Tests?
Beim A/B-Testing werden zwei Versionen einer Sache miteinander verglichen, um festzustellen, welche besser abschneidet. Die Grundsätze wurden in den 1920er Jahren vom Statistiker Ronald Fisher aufgestellt und später in den 1960er und 1970er Jahren von Marketingfachleuten übernommen, um die Benutzererfahrung ihrer Kampagnen zu bewerten.
Moderne A/B-Tests, wie wir sie kennen, entstanden in den frühen 1990er Jahren. Während die Kernkonzepte unverändert geblieben sind, hat sich der Umfang verändert – Tests erreichen heute Millionen von Benutzern, werden in Echtzeit durchgeführt und liefern sofortige Ergebnisse.
Sie fragen sich, was Sie von A/B-Tests haben? Entdecken Sie die Vorteile und erfahren Sie, wie sie zu wirkungsvollen Entscheidungen für Ihr Geschäft führen können.
Vorteile von A/B-Tests
Wenn Sie die Vorteile von A/B-Tests verstehen, wird Ihnen klar, warum sie in Ihrem Marketing-Toolkit unverzichtbar sind.
Sehen wir uns die Schlüsselvorteile an.
- Messen Sie die Interaktion der Benutzer: Testen Sie Variationen von Elementen wie Seiten, CTAs und Betreffzeilen von E-Mails, um deren Auswirkungen auf das Verhalten der Benutzer zu messen.
- Treffen Sie datengestützte Entscheidungen: Erzielen Sie statistisch signifikante Ergebnisse und vermeiden Sie Spekulationen bei Ihren Entscheidungen.
- Steigern Sie Ihre Konversionsraten: Steigern Sie die Konversionsraten Ihrer Marketingkampagnen durch regelmäßige A/B-Tests.
- Vereinfachen Sie die Analyse: Identifizieren Sie Metriken wie Benutzerinteraktion, Konversionsraten, Website-Traffic usw., um den Erfolg oder Misserfolg Ihrer Tests leicht zu unterscheiden.
- Sofortige Ergebnisse: Erhalten Sie schnelle Ergebnisse für eine schnellere Optimierung, selbst bei kleinen Datensätzen.
- Testen Sie alle Elemente: Testen Sie Überschriften, CTA-Schaltflächen oder sogar neue Features – in Anzeigen, Apps oder Websites –, um das Besucherverhalten und die Konversionsrate zu verbessern. Jede Idee kann auf der Grundlage der aus einem Testlauf gewonnenen Erkenntnisse über die Benutzer angenommen oder abgelehnt werden.
Nachdem Sie nun die Vorteile dieser Testform kennen, wollen wir uns die Schlüsselkomponenten ansehen, die für ihre Umsetzung erforderlich sind.
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Schlüsselkomponenten von A/B-Tests
Die Konzeption eines A/B-Tests ist ein sorgfältiger Prozess.
Es gibt mehrere Schlüsselkomponenten, die Sie berücksichtigen müssen, um korrekte Ergebnisse zu erzielen:
- Hypothese: Definieren Sie klar und eindeutig eine bestimmte Aussage über die Auswirkungen einer Änderung, die Sie testen.
- Variations- und Kontrollgruppen: Weisen Sie verschiedenen Gruppen unterschiedliche Versionen zu und achten Sie dabei auf minimale Abweichungen in Bezug auf Demografie und Verhalten, um Verzerrungen zu vermeiden.
- Stichprobengröße: Legen Sie die Gruppengrößen auf der Grundlage der erwarteten Effekte und der statistischen Signifikanz fest, um aussagekräftige Unterschiede zu erkennen.
- Blinding: Entscheiden Sie, ob Sie die Variation vor den Teilnehmern, den Forschern oder beiden verbergen möchten, um Verzerrungen zu reduzieren.
- Dauer: Legen Sie fest, wie lange es dauern wird, bis Sie genügend Daten gesammelt haben, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Führen Sie die Tests so lange durch, bis Sie ausreichend Daten gesammelt haben, aber vermeiden Sie eine zu lange Dauer, 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 für die Analyse zur Ermittlung der statistischen Signifikanz aus.
- Berichterstellung: Richten Sie einen unkomplizierten Weg ein, um Ergebnisse, Erkenntnisse und Empfehlungen mit den Stakeholdern zu freigeben, die die Planung für zukünftige Tests und wichtige Geschäftsentscheidungen vorantreiben können.
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Lassen Sie uns nun den Prozess untersuchen, der all diese Schlüsselkomponenten für praktische Tests zusammenführt.
A/B-Testverfahren
A/B-Tests umfassen die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse, wie das Sammeln von Daten, das Erstellen von Testfällen und die Analyse der Ergebnisse. Sehen wir uns ein einfaches Framework an, das Sie für alle Ihre A/B-Teststrategien verwenden können:
Schritt 1: Daten sammeln
Verwenden Sie Tools wie Google Analytics, um Berichte zu erstellen und durch die Erfassung hochwertiger Daten Hypothesen zu formulieren.
Beginnen Sie mit Seiten mit hohem Traffic, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen, und konzentrieren Sie sich dabei auf Bereiche mit hohen Absprung- oder Abbruchraten. Methoden wie Heatmaps, Sitzungsaufzeichnungen und Umfragen können Bereiche aufzeigen, in denen Verbesserungsbedarf besteht.
Schritt 2: Hypothese aufstellen
Wenn die Daten bereitstehen, legen Sie Ihr A/B-Test-Ziel fest. Entwickeln Sie eine Hypothese auf der Grundlage neuer Ideen und wie diese die aktuelle Version übertreffen könnten.
Ihre Testhypothese sollte:
- Identifizieren Sie das Problem oder die Herausforderung klar und deutlich.
- Schlagen Sie eine punktgenaue Lösung vor
- Definieren Sie die erwartete Wirkung der Lösung.
Schritt 3: Variationen erstellen
Wenn Sie Ihre Hypothese aufgestellt haben, erstellen Sie Testvarianten, indem Sie Elemente wie die Farbe der Schaltflächen, den Website-Text oder die Platzierung der CTA ändern. Um den Prozess zu vereinfachen, verwenden Sie A/B-Test-Tools mit visuellen Editorsen.
Schritt 4: Führen Sie den Test durch
Führen Sie in dieser Phase Ihr Experiment durch und gewinnen Sie Erkenntnisse aus dem Besucherverhalten. Sie können Website-Besucher zufällig der Kontroll- oder Variationsgruppe zuordnen.
Wie Sie vielleicht schon erkannt haben, erfordert die Durchführung von A/B-Tests Präzision und Konzentration – zu viele variable Faktoren können es schwierig machen, auf Kurs zu bleiben.
Mit den richtigen Tools können Sie all Ihre Daten organisieren. Ein solches Tool ist ClickUp, ein vielseitiges Projektmanagement-Tool, mit dem Sie Ihren Testprozess optimieren können. Lassen Sie uns gemeinsam seine Features erkunden.
ClickUp-Vorlage für A/B-Tests
Nehmen Sie zum Beispiel die ClickUp-Vorlage für A/B-Tests. Mit dieser Vorlage können Sie Ihren Test effizient überwachen und die Nachverfolgung des Zeitplans, der Variationen, der Metriken für die Conversion-Rate-Optimierung und vieles mehr durchführen.
So können Sie Ihre A/B-Tests mit dieser Vorlage vereinfachen:
- Organisieren Sie Test-Workflows: Verwenden Sie Listenansichten und Board-Ansichten mit benutzerdefinierten Feldern und Status, um Ihre Testinitiativen strukturiert und einfach zu verwalten.
- Zeitleisten visualisieren: Planen und passen Sie Start- und Enddaten mühelos mit Kalender- und Zeitleiste-Ansichten an.
- Verfolgen Sie wichtige Metriken: Verwenden Sie benutzerdefinierte Felder, um den Fortschritt, Testergebnisse, Konversionsraten und andere wichtige Details zu überwachen.
- Prozesse optimieren: Bleiben Sie mit benutzerdefinierten Statusmeldungen über die Testphasen auf dem Laufenden, von der Planung über die Durchführung bis hin zur Analyse der Ergebnisse.
Darüber hinaus können Sie ClickUp Automations verwenden, um unproduktive Aufgaben zu automatisieren und Ihre Zeit zu optimieren. Sie können Automatisierungen für Statusänderungen basierend auf bestimmten Auslösern erstellen. Sie können auch Auslöser einrichten, um KI-generierte Projektberichte zu erhalten.
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Schritt 5: Warten Sie auf die Ergebnisse
Lassen Sie das Experiment seinen Lauf nehmen. Die Dauer hängt von der Größe Ihrer Zielgruppe ab. Sie wissen, dass die Ergebnisse für die Analyse bereit sind, wenn sie statistisch signifikant und vertrauenswürdig sind. Andernfalls ist es schwierig zu sagen, ob die Änderung eine Wirkung hatte oder nicht.
Freundliche Erinnerung: Beeilen Sie sich nicht und zögern Sie nicht, die Ergebnisse zu erhalten. Dies ist entscheidend, denn damit der A/B-Test statistisch signifikant ist, müssen Sie warten, bis die Daten Muster zeigen.
Schritt 6: Analysieren Sie die Ergebnisse der Tests
Das Experiment ist abgeschlossen! Jetzt ist es an der Zeit, die Ergebnisse zu betrachten. Ihr A/B-Test-Tool liefert Daten zur Leistung der einzelnen Versionen. Um die Ergebnisse zu bewerten, überprüfen Sie die statistische Signifikanz. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Erfolgen und Misserfolgen, um zukünftige Tests zu verbessern. Sie können diesen Prozess für alle zukünftigen Tests befolgen.
ClickUp-Dashboards
Ein weiteres großartiges Feature sind die ClickUp-Dashboards. Sie bieten eine Vielzahl von Dashboard-Vorlagen für Ihre Analysen. Sie können Ihr Marketing-Dashboard basierend auf den spezifischen North Star-Metriken und KPIs benutzerdefiniert anpassen.
Sobald die Analyse fertig ist, können Sie die Informationen allen Beteiligten präsentieren.
Effektive Kommunikation ist hier der Schlüssel, da Sie möglicherweise einige Stakeholder nicht in den Prozess einbezogen haben und diese sich bei ihren Entscheidungen ausschließlich auf die Analyse verlassen werden.
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 jederzeit in Echtzeit Zugriff auf die Informationen, die sie benötigen.
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 jederzeit in Echtzeit Zugriff auf die Informationen, die sie benötigen.
ClickUp-Chat
Sobald Ihre Ergebnisse vorliegen, geben Sie Ihre Analyse an Ihre Kollegen und Stakeholder frei. Mit ClickUp Chat wird dies noch einfacher. Mit Chat müssen Sie nicht zu einer anderen Plattform wechseln, um nach dem Kontext oder einem Park zu fragen. Alles ist nahtlos in Ihren Workflow integriert.
Mit ClickUp Chat können Sie die Kommunikation rund um A/B-Tests zentralisieren und Diskussionen direkt mit Aufgaben verknüpfen, um in Echtzeit zusammenzuarbeiten.
Es erleichtert die Berichterstellung, indem es wichtige Chat-Erkenntnisse in umsetzbare Elemente umwandelt und automatische Zusammenfassungen bereitstellt, 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-Test-Kits für Marketer
Ohne die richtigen tools können A/B-Tests sehr mühsam sein. Es gibt verschiedene A/B-Test-Kits, die den Prozess vereinfachen.
Diese Kits enthalten in der Regel Folgendes:
- Ein Handbuch zum A/B-Testing
- Ein tool, mit dem Sie verschiedene Versionen des Elements erstellen können, das Sie testen möchten.
- Ein A/B-Test-Tool zum effektiven Entwerfen und Verwalten Ihrer Tests
- Ein Signifikanzrechner
- Projektmanagement-Vorlagen oder tools zur Nachverfolgung und Verbesserung Ihrer Tests
Mit einem solchen Kit und tools wie ClickUp können Sie Ihre Workflows A/B-testen und die Ergebnisse effizient verwalten.
Beispiele für A/B-Tests aus der Praxis
Es ist an der Zeit, sich praktische Beispiele anzusehen, wie A/B-Tests Unternehmen dabei geholfen haben, ihre Strategien und Elemente zu verbessern. Bevor Sie sich diese Beispiele ansehen, sollten Sie verstehen, dass Sie A/B-Tests in verschiedenen Kontexten anwenden können.
Hier finden Sie eine kurze Übersicht über diese Zusammenhänge.
- Website: Die Tests konzentrieren sich auf die Änderung von Elementen wie Landing Pages, um den Traffic zu steigern oder die Anzahl der Anmeldungen zu erhöhen.
- E-Mail: Verschiedene E-Mail-Versionen werden an unterschiedliche Zielgruppen versendet, um die Klickraten zu verbessern oder Erkenntnisse zu gewinnen.
- Soziale Medien: Werden in erster Linie im digitalen Marketing eingesetzt, um Varianten zu testen, die auf Umsatzsteigerungen abzielen.
- Mobilgeräte: Konzentriert sich auf mobile Apps oder Websites, um die Interaktion der Benutzer zu steigern.
Wir betrachten Fallstudien, die auf diesen Kontexten basieren, um Ihnen zu helfen, sie besser zu verstehen.
1. Beispiele für A/B-Tests auf Websites
Hier sind einige Beispiele für Geschäfte, die sich dafür entschieden haben, Elemente auf ihren Websites zu testen.
Grene
Grene, eine polnische E-Commerce-Marke, die sich auf landwirtschaftliche Produkte spezialisiert hat, hat A/B-Tests erfolgreich auf ihrer Website implementiert. Einer ihrer Tests umfasste die Überarbeitung der Mini-Warenkorb-Seite, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
Problem: Das Team von Grene stellte mehrere Probleme auf seiner Mini-Warenkorbseite fest: Benutzer dachten fälschlicherweise, dass die Beschreibung „Kostenlose Lieferung“ anklickbar sei, um weitere Details anzuzeigen, konnten die Kosten der Elemente nicht sehen und mussten nach unten scrollen, um die Schaltfläche „Zum Warenkorb“ zu finden. Diese Faktoren wirkten sich negativ auf die Benutzererfahrung und die Konversionsrate aus.
So sah die Version dieser Seite aus:
Lösung: Das Team verbesserte den Mini-Warenkorb, indem es oben eine Schaltfläche „Zum Warenkorb“ hinzufügte, die Element-Kosten und eine Schaltfläche zum Entfernen anzeigte und die Größe der Schaltfläche unten vergrößerte, um sie von der Beschreibung „Kostenlose Lieferung“ abzuheben. Diese Änderungen zielten darauf ab, die Navigation und das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern.
So sahen die Varianten aus:
Ergebnis: Grene erzielte bedeutende Ergebnisse, darunter einen Anstieg der Besuche auf der Warenkorbseite, einen Anstieg der Konversionsrate von 1,83 % auf 1,96 % und eine Verdopplung der Gesamtkaufmenge.
ShopClues
ShopClues, eine aufstrebende E-Commerce-Bekleidungsmarke in Indien, konkurriert mit Giganten wie Flipkart und Amazon. Obwohl das Unternehmen noch jung ist, experimentiert es aktiv mit seiner Website, um seine Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Problem: ShopClues wollte die Anzahl der Besuche auf seiner Homepage erhöhen. Nach einer Analyse der Homepage-Elemente stellte das Unternehmen fest, dass die Links in der Hauptnavigationsleiste oben besonders häufig angeklickt wurden, insbesondere der Bereich „Großhandel“. ShopClues erkannte, dass es effektiver wäre, den Traffic auf die Kategorieseiten zu lenken, anstatt die Benutzer auf der Homepage stöbern zu lassen.
Dies ist ihre Version:
Lösung: Das Team stellte die Hypothese auf, die Kategorie „Großhandel” durch andere Kategorien wie „Super Saver Bazaar” zu ersetzen und die Schaltfläche „Großhandel” von oben nach links zu verschieben. Das Ziel war es, die visuelle Ausrichtung zu verbessern und Besucher effizienter zu den Seiten der Kategorien zu leiten.
So haben sie sich für die Neugestaltung der Seite entschieden:
Ergebnis: Dieser Test steigerte die Anzahl der Besuche pro Bestellung um 26 % und verbesserte die Klickrate für die Schaltfläche „Großhandel”.
Beckett Simonon
Beckett Simonon ist ein Online-Shop für handgefertigte Lederschuhe. Das Unternehmen legt großen Wert auf ethische Geschäftsstandards und Nachhaltigkeit.
Problem: Das Unternehmen wollte seine Konversionsraten und die Effektivität seiner bezahlten Akquise steigern. Die Kontrollversion entsprach einer gewöhnlichen E-Commerce-Landingseite.
Lösung: Nach einer qualitativen Website-Analyse fügte das Unternehmen Botschaften hinzu, in denen seine nachhaltigen Geschäftspraktiken hervorgehoben wurden, wobei der Schwerpunkt auf der Produktqualität lag.
Die Variante stellte sich als folgende Seite heraus:
Ergebnis: Seiten mit Botschaften, die ethische Verantwortung und Nachhaltigkeit hervorheben. Außerdem verzeichneten die Produkte einen massiven Anstieg der Konversionsraten um 5 % und eine annualisierte Kapitalrendite von 237 %.
World Wildlife Federation
Die World Wildlife Federation ist eine Nichtregierungsorganisation, die sich für den Schutz wildlebender Tiere und gefährdeter Arten einsetzt. Sie befasst sich auch mit größeren globalen Bedrohungen wie dem Klimawandel, Nahrungsmittel- und Wasserkrisen usw.
Problem: Das Unternehmen wollte sich darauf konzentrieren, die Anzahl der monatlichen Newsletter-Abonnements zu steigern.
Die Seite für die Anmeldung zum Newsletter sah wie folgt aus:
Lösung: Das Team nahm zwei einfache Änderungen am Anmeldeformular vor: Es fügte rechts eine Vorschau des Newsletters hinzu, damit die Benutzer besser verstehen, wofür sie sich anmelden, und es verschob die CTA-Schaltfläche von der Mitte nach links, um sie besser an den Blickverlauf der Benutzer anzupassen.
Dies war die von ihnen erstellte Variante:
Ergebnis: Der Unterschied zwischen den Anmeldungen dieser beiden Versionen betrug satte 83 %.
2. Beispiele für E-Mail-A/B-Tests
Als Nächstes folgt das E-Mail-A/B-Test-Szenario, das zeigt, wie schon kleinste Änderungen in E-Mails mehr Benutzer ansprechen können.
MailerLite
MailerLite, ein E-Mail-Marketing-Unternehmen, führt regelmäßig A/B-Tests zu Betreffzeilen durch, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die effektivsten Strategien für die Kundenbindung zu ermitteln.
Problem: Das Team wollte herausfinden, ob seine Abonnenten auffällige und mit Fachjargon gespickte Betreffzeilen mögen oder ob klare und prägnante Informationen ausreichen. Dazu erstellten sie eine Split-Test-Hypothese für dieses Experiment.
Lösung: Das Unternehmen verschickte verschiedene Versionen von Betreffzeilen an unterschiedliche Zielgruppen, um diese Hypothese zu testen. Der Erfolg dieses Tests wurde anhand der Anzahl der Klicks auf den Artikel-Link gemessen, nachdem die Abonnenten die E-Mail geöffnet hatten. So sah das Ergebnis aus:
Ergebnis: Das Experiment hat eindeutig gezeigt, dass die Zielgruppe klare und prägnante Betreffzeilen bevorzugt.
3. Beispiele für A/B-Tests in sozialen Medien
Diese Fallstudien aus dem Bereich Social Media zeigen, wie A/B-Tests in einer digitalen Marketingstrategie funktionieren.
Vestiaire
Vestiaire ist ein globaler Marktplatz für Luxus-Mode-Elemente.
Problem: Das Unternehmen wollte sein neues Direktkauf-Feature auf TikTok bekannt machen. Außerdem wollte es seinen Bekanntheitsgrad bei der Generation Z steigern.
Lösung: Die Digitalmarketing-Agentur von Vestiaire wandte sich an acht verschiedene Influencer, um Inhalte mit unterschiedlichen CTAs zu erstellen, die mit den Zielen der Marke übereinstimmen. Die Agentur gab diesen Influencern weitreichende kreative Freiheit, um einen Bereich verschiedener Social-Media-Beiträge zu entwickeln.
Ergebnis: Diese Beiträge führten zu über 1.000 organischen Installationen für Vestiaire. Darüber hinaus wurden die leistungsstärksten Creatives ausgewählt und als bezahlte Anzeigen geschaltet. Dies führte zu mehr als 4.000 Installationen bei 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 Luxusimmobilien auf der ganzen Welt und bietet ihren Kunden erstklassigen Service.
Problem: Das Unternehmen wollte mit dem Gebotsmultiplikator-Feature von Meta und seiner Advantage+ Shopping-Kampagne experimentieren, um sein Geschäft auszubauen.
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. Beide Kampagnen schalteten Foto- und Videoanzeigen mit gleichmäßig verteilten Werbeausgaben. Beide Sets präsentierten Aktionen und wurden Erwachsenen in den USA gezeigt.
Ergebnis: Der Test lief über 15 Tage, und die Hotelgruppe stellte fest, dass ihre Advantage+-Shopping-Kampagnen am besten alleine funktionieren. Sie erzielten eine um 84 % höhere Rendite auf die Werbeausgaben, 50 % niedrigere Kosten pro Kauf und eine doppelt so hohe Anzahl an Käufen.
La Redoute
La Redoute ist eine französische Möbel- und Einrichtungsmarke, die für ihre stilvollen und nachhaltigen Designs bekannt ist, die darauf abzielen, das Familienleben der Kunden zu verbessern.
Problem: Die Marke wollte neue Zielgruppen erreichen und ihre Online-Verkäufe steigern.
Lösung: Die Marketingagentur von La Redoute arbeitete mit beliebten Herstellern zusammen, um Anzeigen in einem Stil zu entwerfen, der für Social-Media-Reels geeignet ist. Die Ersteller verwendeten visuelle Effekte, Musik und Storytelling, um die Anzeigen für die Zielgruppe ansprechend, nachvollziehbar und unterhaltsam zu gestalten.
Die Agentur führte daraufhin A/B-Tests ihrer üblichen Advantage+-Kampagnen und Social-Media-Anzeigen im Vergleich zu den stilvollen „Language of Reels”-Anzeigen durch und überarbeitete ihre Kampagnen.
Ergebnis: Die von den Erstellern gestalteten Anzeigen steigerten die Präsenz von La Redoute in den sozialen Medien und den Umsatz. Innerhalb von 35 Tagen führten die „Reels-Anzeigen” zu einer Steigerung der Werbekostenrendite um 51 %, 35 % mehr Käufen, 26 % niedrigeren Kosten pro Kauf und einem Anstieg der Impressionen auf Reels und Stories um 37 %.
4. Beispiele für mobile A/B-Tests
Abschließend finden Sie hier einige Beispiele für Split-Tests in mobilen Apps und für mobile optimierte Seiten.
Ganz einfach
Simply ist eine mobile App, mit der Menschen auf unterhaltsame und einfache Weise verschiedene Musikinstrumente erlernen können.
Problem: Das Unternehmen wollte seinen Umsatz durch eine Neugestaltung des Kaufbildschirms steigern. Als potenzielles Problem wurde erkannt, dass der CTA nicht ausreichend hervorgehoben war. Außerdem lieferten die weißen Symbole keine aussagekräftigen Erkenntnisse, und die horizontale Anordnung war nicht benutzerfreundlich.
So sah die bestehende Seite aus:
Lösung: Sie erstellten mehrere Optionen für den Kaufbildschirm mit Erfahrungsberichten in Form von Videos oder Zitaten und reduzierten die Anzahl der Klicks bis zum Kauf. Außerdem wurde die Liste der Erkenntnisse in den neuen Designs vertikal angeordnet:
Ergebnis: Sie haben die Ergebnisse vom ersten Tag an genau beobachtet, aber mit der Analyse gewartet, bis sie über einen ausreichend großen Datensatz verfügten. Die Analyse ergab, dass das neue Design zu einem Anstieg der Käufe um 10 % geführt hatte.
Hospitality Net
Hospitality Net ist eine Hotelbuchungsmaschine, mit der Benutzer über ihren Desktop-PC oder ihr Mobilgerät online Hotels buchen können.
Problem: Nach der Pandemie stiegen die mobilen Buchungen sprunghaft an. Um von diesem Anstieg zu profitieren, wollte das Unternehmen zwei Versionen seiner mobilen Buchungsmaschine, „vereinfacht” und „dynamisch”, einem Split-Test unterziehen.
Hier ein kurzer Vergleich ihrer „vereinfachten” und „dynamischen” Buchungsmodelle:
Lösung: Sie verwendeten den A/B-Testtyp „Weiterleitung“, um ihren Test durchzuführen. Alle Sitzungen wurden zu gleichen Teilen zwischen der vereinfachten und der dynamischen Buchungsmaschine aufgeteilt. Der Test lief über 34 Tage und sammelte während dieser Zeit Daten aus 113.617 Sitzungen.
Ergebnis: Das Unternehmen erwartete einen Unterschied von 10 bis 15 % bei den Konversionsraten zwischen den beiden Buchungsmaschinen. Die dynamische Buchungsmaschine erzielte jedoch einen Anstieg der Konversionen um 33%.
Häufige Fehler bei A/B-Tests, die Sie vermeiden sollten
A/B-Tests erfordern einen erheblichen Aufwand und Ressourcen. Es ist frustrierend, wenn man aufgrund vermeidbarer Fehler nicht die gewünschten Ergebnisse erzielt. Sehen wir uns einige häufige Fehler an, die Stakeholder machen, damit Sie diese vermeiden können.
Voreilige Entscheidungen
Viele Manager warten nicht bis zum Ende des Tests. Da sie die Ergebnisse in Echtzeit einsehen können, treffen sie oft übereilte Entscheidungen, um Zeit zu sparen. Dies kann zum Ergebnis haben, dass Entscheidungen auf unvollständigen Informationen basieren.
Unkonzentrierte Auswahl von Metriken
Wenn Sie viele Metriken gleichzeitig betrachten, werden Sie falsche Zusammenhänge herstellen. Ein ideales Testdesign ermöglicht es Ihnen, nur wichtige Metriken für die Nachverfolgung auszuwählen. Wenn Sie sich entscheiden, viele Metriken zu messen, laufen Sie Gefahr, zufällige Schwankungen zu sehen. Außerdem besteht die Gefahr, dass Sie sich von einer bestimmten Variablen ablenken lassen und potenziell unbedeutende Veränderungen betrachten.
Unzureichende Wiederholungstests
Nicht viele Unternehmen führen erneute Tests durch. Viele von ihnen neigen dazu, ihre Ergebnisse für korrekt zu halten. Selbst bei hoher statistischer Signifikanz können einige Ergebnisse falsch positiv sein.
Die Durchführung von erneuten Tests kann recht komplex sein, da Manager in der Regel ihre früheren Ergebnisse nicht untergraben möchten. Je mehr A/B-Tests Sie jedoch durchführen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eines Ihrer Ergebnisse falsch ist.
Verwandeln Sie Erkenntnisse in Wirkung mit A/B-Tests und ClickUp
A/B-Tests können Ihnen einen erheblichen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen. Jeder erfolgreiche Test bringt Sie Ihren Kunden näher. Mit jeder Iteration finden Sie heraus, was bei Ihrer Zielgruppe am besten funktioniert.
ClickUp bietet umfangreiche Dashboards und Vorlagen, mit denen Sie Ihren A/B-Testprozess optimieren können, indem Sie Erkenntnisse überwachen und Ergebnisse visualisieren. So haben Sie mehr Freiraum, um sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die Ihre geistigen Fähigkeiten erfordern.
Features wie ClickUp Chat können die Effizienz steigern, indem sie als Workspace und Kommunikationskanal dienen.
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