Qualität ist keine Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Qualität ist keine Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Als Marketingfachmann haben Sie dieses verwirrende Szenario wahrscheinlich schon mindestens einmal erlebt: Ihre Marketingkampagne bringt nicht die gewünschte Leistung, und Sie wissen, dass Sie etwas ändern müssen, aber wo fangen Sie an?
Sollten Sie zunächst Ihre Inhalte ändern? Vielleicht sollten Sie sich stattdessen auf die Auswahl anderer Marketingkanäle konzentrieren. Oder vielleicht liegt das Problem einfach in den sich wandelnden Vorlieben der Verbraucher.
Natürlich ist es zeitaufwändig und nicht immer die beste Wahl, viele dieser Änderungen nacheinander auszuprobieren. 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. Dieser Artikel behandelt einige der Best Practices und Beispiele für A/B-Tests.
👀 Wussten Sie schon? Heute führen mehrere führende Unternehmen jährlich über 10.000 A/B-Tests durch, an denen oft Millionen von Benutzern teilnehmen.
Was ist A/B-Testing?
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 entwickelt und später in den 1960er und 1970er Jahren von Marketingfachleuten übernommen, um die Benutzererfahrung ihrer Kampagnen zu bewerten.
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 gewandelt – Tests erreichen heute Millionen von Benutzern, laufen in Echtzeit und liefern sofortige Ergebnisse.
Sie fragen sich, was Ihnen A/B-Tests bringen? Lassen Sie uns die Vorteile erkunden und sehen, 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 deutlich, warum sie ein unverzichtbarer Bestandteil Ihres Marketing-Toolkits sind.
Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Schlüssel.
- Messen Sie die Interaktion der Benutzer: Testen Sie Varianten 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 die Konversionsraten: Steigern Sie die Konversionsraten in Marketingkampagnen durch regelmäßige A/B-Tests
- Vereinfachen Sie die Analyse: Ermitteln Sie Metriken wie Nutzerinteraktion, Konversionsraten, Website-Traffic usw., um den Erfolg oder Misserfolg Ihrer Tests leicht unterscheiden zu können.
- Erhalten Sie sofortige Ergebnisse: Erhalten Sie schnelle Ergebnisse für eine zügigere Optimierung, selbst bei kleinen Datensätzen
- Testen Sie alle Elemente: Testen Sie Überschriften, Schaltflächen oder sogar neue Features – in Anzeigen, Apps oder auf Websites –, um das Besucherverhalten und die Konversionsraten zu verbessern. Jede Idee kann auf der Grundlage der Erkenntnisse der Benutzer aus einem Testlauf genehmigt oder abgelehnt werden.
Nachdem Sie nun die Vorteile dieser Testmethode kennen, wollen wir uns die wichtigsten Komponenten ansehen, die für deren 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 Schlüssel-Faktoren, die Sie berücksichtigen müssen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen:
- Hypothese: Formulieren Sie eine klare Aussage über die Auswirkungen der Änderung, die Sie testen.
- Variations- und Kontrollgruppen: Weisen Sie verschiedenen Gruppen unterschiedliche Versionen zu und achten Sie dabei auf möglichst geringe Unterschiede in Bezug auf demografische Merkmale 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.
- Blindierung: Entscheiden Sie, ob die Variante vor den Teilnehmern, den Forschern oder beiden verborgen werden soll, um Verzerrungen zu reduzieren
- Dauer: Legen Sie fest, wie lange es dauern wird, Daten zu sammeln, die aussagekräftig genug sind, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Führen Sie Tests lange genug durch, um aussagekräftige Daten zu sammeln, vermeiden Sie jedoch eine zu lange Laufzeit, um irrelevante Einflüsse zu verhindern.
- 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 gewinnen
- Analysemethode: Wählen Sie eine Testmethode aus, um die Analyse durchzuführen und die statistische Signifikanz zu bestimmen
- Berichterstellung: Richten Sie einen unkomplizierten Weg ein, um Ergebnisse, Erkenntnisse und Empfehlungen mit den Beteiligten zu freigeben, die die Planung zukünftiger 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.
Der A/B-Test-Prozess
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 Rahmenkonzept an, das Sie für alle Ihre A/B-Teststrategien nutzen können:
Schritt 1: Daten sammeln
Nutzen Sie Tools wie Google Analytics, um Berichte zu erstellen und durch die Erfassung hochwertiger Daten Hypothesen zu formulieren.
Beginnen Sie mit stark frequentierten Seiten, 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: Erstellen Sie eine Hypothese
Wenn die Daten vorliegen, legen Sie Ihr Ziel für das A/B-Testing fest. Entwickeln Sie eine Hypothese auf der Grundlage neuer Ideen und darüber, wie diese die aktuelle Version übertreffen könnten.
Ihre Testhypothese sollte:
- Identifizieren Sie das Problem oder die Herausforderung klar und deutlich
- Schlagen Sie eine maßgeschneiderte Lösung vor
- Definieren Sie die erwarteten Auswirkungen der Lösung
Schritt 3: Erstellen Sie Varianten
Wenn Ihre Hypothese steht, erstellen Sie Testvarianten, indem Sie Elemente wie die Farbe der Schaltfläche, den Website-Text oder die Platzierung des CTA ändern. Um den Prozess zu vereinfachen, nutzen 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 der Variationsgruppe zuordnen.
Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, erfordert die Durchführung von A/B-Tests Präzision und Konzentration – zu viele variable Faktoren können es schwierig machen, den Überblick zu behalten.
Mit den richtigen Tools lässt sich die Organisation all Ihrer Daten mühelos erledigen. Ein solches Tool ist ClickUp, ein vielseitiges Projektmanagement-Tool, das Ihren Testprozess optimieren kann. 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 Varianten, der Metriken zur Optimierung der Konversionsrate und vieles mehr durchführen.
So können Sie Ihre A/B-Tests mit dieser Vorlage vereinfachen:
- Organisieren Sie Test-Workflows: Nutzen Sie Listenansichten und Board-Ansichten mit benutzerdefinierten Feldern und Status, um Ihre Testinitiativen strukturiert und einfach verwaltet zu halten
- Zeitleisten visualisieren: Planen und passen Sie Start- und Enddaten mühelos mit Kalender- und Zeitleiste-Ansichten an
- Verfolgen Sie wichtige Metriken: Nutzen Sie benutzerdefinierte Felder, um Fortschritte, Testergebnisse, Konversionsraten und andere wichtige Details zu überwachen
- Prozesse optimieren: Bleiben Sie mithilfe benutzerdefinierter Status über die Testphasen auf dem Laufenden – von der Planung über den Start bis hin zur Analyse der Ergebnisse
Darüber hinaus können Sie ClickUp Automations nutzen, um unproduktive Aufgaben zu automatisieren und mehr Zeit zu gewinnen. Sie können Automatisierungen erstellen, um Status basierend auf bestimmten Auslösern zu ändern. 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 zur Analyse bereit sind, wenn sie statistisch signifikant und zuverlässig sind. Andernfalls lässt sich nur schwer sagen, ob die Änderung eine Wirkung gezeigt hat oder nicht.
Freundliche Erinnerung: Beeilen Sie sich nicht und zögern Sie nicht, die Ergebnisse abzuwarten. Dies ist entscheidend, denn damit der A/B-Test statistisch signifikant ist, müssen Sie warten, bis sich in den Daten Muster abzeichnen.
Schritt 6: Testergebnisse analysieren
Das Experiment ist fertiggestellt! 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 auszuwerten, prüfen Sie auf statistische Signifikanz. Nutzen Sie Erkenntnisse aus Erfolgen und Misserfolgen, um zukünftige Tests zu verbessern. Sie können diesen Prozess bei allen zukünftigen Tests anwenden.
ClickUp-Dashboards
Ein weiteres großartiges Feature sind die ClickUp-Dashboards. Sie bieten eine große Auswahl an Dashboard-Vorlagen für Ihre Analysen. Sie können Ihr Marketing-Dashboard anhand der spezifischen North-Star-Metriken und KPIs benutzerdefiniert anpassen.
Sobald die Analyse fertig ist, können Sie die Informationen allen Beteiligten präsentieren.
Eine 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 stützen 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 Detail 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 vereinfacht die Berichterstellung, indem es wichtige Chat-Erkenntnisse in umsetzbare Elemente umwandelt, und bietet automatische Zusammenfassungen, um die Beteiligten auf dem Laufenden zu halten, selbst wenn sie frühere Unterhaltungen verpasst haben. Dies trägt zu einer besseren Organisation und einer schnelleren Entscheidungsfindung während des gesamten Testprozesses bei.
A/B-Test-Kits für Marketingfachleute
Ohne die richtigen tools kann sich A/B-Testing als mühsam erweisen. Es stehen verschiedene A/B-Testing-Kits zur Verfügung, um den Prozess zu vereinfachen.
Diese Sets 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 zur effektiven Gestaltung und Verwaltung Ihrer Tests
- Ein Signifikanzrechner
- Vorlagen für das Projektmanagement oder Tools zur Nachverfolgung und Optimierung 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 wir uns diese Beispiele ansehen, sollten Sie wissen, dass Sie A/B-Tests in verschiedenen Kontexten anwenden können.
Hier finden Sie eine kurze Übersicht über diese Kontexte.
- Website: Die Tests konzentrieren sich auf die Änderung von Elementen wie Landing-Seiten, um den Traffic zu steigern oder die Anzahl der Anmeldungen zu erhöhen
- E-Mail: Verschiedene E-Mail-Versionen werden an unterschiedliche Zielgruppen gesendet, um die Klickraten zu verbessern oder Erkenntnisse zu gewinnen.
- Soziale Medien: Werden im digitalen Marketing vor allem dazu genutzt, Varianten zu testen, die auf Umsatzsteigerung abzielen
- Mobile: Konzentriert sich auf mobile Apps oder Websites, um die Interaktion der Benutzer zu steigern
Wir werden uns Fallstudien zu diesen Themen ansehen, damit Sie sie besser verstehen können.
1. Beispiele für A/B-Tests auf Websites
Hier sind einige Beispiele für Geschäfte, die sich dazu entschlossen haben, Elemente auf ihren Websites einem Split-Test zu unterziehen.
Grene
Grene, eine polnische E-Commerce-Marke, die sich auf landwirtschaftliche Produkte spezialisiert hat, hat A/B-Tests erfolgreich auf ihrer Website umgesetzt. Bei einem ihrer Tests wurde die Seite mit dem Mini-Warenkorb überarbeitet, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
Problem: Das Team von Grene identifizierte mehrere Probleme auf seiner Mini-Warenkorb-Seite: Benutzer dachten fälschlicherweise, dass die Beschreibung „Kostenlose Lieferung“ anklickbar sei, um weitere Details zu erhalten, konnten die Preise 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 Preise der Elemente und eine Schaltfläche zum Entfernen anzeigte und die Größe der unteren Schaltfläche vergrößerte, um sie von der Beschreibung „Kostenlose Lieferung“ abzuheben. Diese Änderungen zielten darauf ab, die Navigation und das allgemeine Nutzererlebnis zu verbessern.
So sah ihre Variante aus:
Ergebnis: Grene erzielte signifikante Ergebnisse, darunter einen Anstieg der Besuche auf der Warenkorbseite, einen allgemeinen 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 Konversionsrate von Besuchen zu Bestellungen auf seiner Homepage steigern. Nach der Analyse der Homepage-Elemente stellte das Unternehmen fest, dass die Links in der Hauptnavigationsleiste oben auf der Seite viele Klicks erhielten, insbesondere der Bereich „Großhandel“. Man erkannte, dass es effektiver wäre, den Traffic auf Kategorieseiten zu leiten, 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 entschieden, die Seite zu überarbeiten:
Ergebnis: Dieser Test steigerte die Konversionsrate 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 der bezahlten Kundenakquise steigern. Die Kontrollversion glich einer ganz normalen E-Commerce-Landingseite.
Lösung: Nach einer qualitativen Website-Analyse fügte das Unternehmen Botschaften ein, die seine nachhaltigen Geschäftspraktiken hervorheben und den Fokus auf die Produktqualität legen.
Die Variante stellte sich als die folgende Seite heraus:
Ergebnis: Seiten mit Botschaften, die ethische Verantwortung und Nachhaltigkeit hervorheben. Zudem 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 von Wildtieren und gefährdeten Arten einsetzt. Sie leistet zudem Arbeit gegen größere globale Bedrohungen wie den Klimawandel, Nahrungsmittel- und Wasserkrisen usw.
Problem: Das Unternehmen wollte sich darauf konzentrieren, die monatliche Rate für das Newsletter-Abonnement 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 Variante, die sie erstellt haben:
Ergebnis: Der Unterschied bei den Anmeldungen zwischen diesen beiden Versionen betrug satte 83 %.
2. Beispiele für A/B-Tests bei E-Mails
Als Nächstes folgt das Szenario für E-Mail-A/B-Tests, das zeigt, wie schon die einfachsten Änderungen an E-Mails mehr Benutzer ansprechen können
MailerLite
MailerLite, ein E-Mail-Marketing-Unternehmen, führt regelmäßig A/B-Tests für 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 bevorzugten oder ob klare und prägnante Informationen ausreichten. Für dieses Experiment stellten sie eine Hypothese für einen Split-Test auf.
Lösung: Das Unternehmen versendete verschiedene Versionen der Betreffzeilen an unterschiedliche Zielgruppen, um diese Hypothese zu testen. Der Maßstab für den Erfolg dieses Tests war die Anzahl der Klicks auf den Artikel-Link, nachdem die Abonnenten die E-Mail geöffnet hatten. So sah das aus:
Ergebnis: Das Experiment hat deutlich 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 bekannter machen. Außerdem wollte es seine Bekanntheit 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 auf die Markenziele abgestimmt waren. Die Agentur gewährte diesen Influencern weitreichende kreative Freiheit, um einen Bereich verschiedener Social-Media-Beiträge zu entwickeln.
Ergebnis: Diese Beiträge generierten über 1.000 organische Installationen für Vestiaire. Darüber hinaus wählten sie die leistungsstärksten Werbemittel aus und schalteten sie als bezahlte Anzeigen. Dies führte zu mehr als 4.000 Installationen bei einer Senkung 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, die ihren Kunden erstklassigen Service bieten.
Problem: Das Unternehmen wollte mit dem Bid-Multiplier-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 gleichmäßiger Verteilung der Werbeausgaben. Beide Kampagnen präsentierten Aktionen und wurden Erwachsenen in den USA angezeigt.
Ergebnis: Der Test lief 15 Tage lang, und die Hotelgruppe stellte fest, dass ihre „Advantage+“-Shopping-Kampagnen am besten allein funktionieren. Sie erzielten eine um 84 % höhere Rendite auf die Werbeausgaben, 50 % niedrigere Kosten pro Kauf und doppelt so viele Käufe.
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 ihren Online-Umsatz steigern.
Lösung: Die Marketingagentur von La Redoute arbeitete mit beliebten Herstellern zusammen, um Anzeigen in einem Stil zu gestalten, der für Social-Media-Reels geeignet ist. Die Ersteller nutzten visuelle Effekte, Musik und Storytelling, um die Anzeigen für die Zielgruppe ansprechend, nachvollziehbar und unterhaltsam zu gestalten.
Die Agentur führte daraufhin A/B-Tests durch, bei denen sie ihre üblichen Advantage+-Kampagnen und Social-Media-Anzeigen mit den stilvollen „Language of Reels“-Anzeigen verglich, und überarbeitete daraufhin ihre Kampagnen.
Ergebnis: Die von Erstellern gestalteten Anzeigen stärkten die Social-Media-Präsenz und den Umsatz von La Redoute. Innerhalb von 35 Tagen führten die „Language of Reels“-Anzeigen zu einer Steigerung des Return on Ad Spend 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 mobiloptimierte Seiten.
Einfach
Simply ist eine mobile App, die Menschen dabei hilft, auf unterhaltsame und einfache Weise verschiedene Musikinstrumente zu erlernen.
Problem: Das Ziel war es, den Umsatz durch eine Neugestaltung des Kaufbildschirms zu steigern. Als potenzielles Problem wurde erkannt, dass der CTA nicht ausreichend hervorstach. Zudem lieferten die weißen Symbole keine aussagekräftigen Erkenntnisse, und die horizontale Anordnung war nicht benutzerfreundlich.
So sah ihre bestehende Seite aus:
Lösung: Sie erstellten mehrere Optionen für den Kaufbildschirm mit Kundenstimmen 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 verfolgten die Ergebnisse vom ersten Tag an genau, warteten jedoch mit der Analyse, bis sie über einen ausreichend großen Datensatz verfügten. Als dieser vorlag, ergab die Analyse, dass das neue Design zu einem Anstieg der Käufe um 10 % führte.
Hospitality Net
Hospitality Net ist eine Hotelbuchungsplattform, über die Benutzer Hotels online über ihren Desktop oder ihr Mobilgerät buchen können.
Problem: Nach der Pandemie stiegen die mobilen Buchungen sprunghaft an. Um von diesem Anstieg zu profitieren, wollten sie die beiden Versionen ihrer mobilen Buchungsmaschine – „vereinfacht“ und „dynamisch“ – einem Split-Test unterziehen.
Hier ist ein kurzer Vergleich ihrer „vereinfachten“ und „dynamischen“ Buchungsmodelle:
Lösung: Für den Test wurde der A/B-Testtyp „Weiterleitung“ verwendet. Alle Sitzungen wurden zu gleichen Teilen auf die vereinfachte und die dynamische Buchungsmaschine aufgeteilt. Der Test lief über 34 Tage und sammelte dabei Daten aus 113.617 Sitzungen.
Ergebnis: Das Unternehmen erwartete einen Unterschied von 10 bis 15 % bei den Konversionsraten zwischen den beiden Buchungssystemen. Das dynamische Buchungssystem verzeichnete jedoch einen Anstieg der Konversionen um 33%.
Häufige Fehler bei A/B-Tests, die Sie vermeiden sollten
A/B-Tests erfordern erheblichen Aufwand und Ressourcen. Es ist frustrierend, wenn man aufgrund vermeidbarer Fehler die gewünschten Ergebnisse verfehlt. Lassen Sie uns einige häufige Fehler durchgehen, die Stakeholder begehen, damit Sie diese vermeiden können.
Voreilige Entscheidungen
Viele Manager warten nicht, bis der Test vollständig abgeschlossen ist. Da sie die Ergebnisse in Echtzeit einsehen können, treffen sie oft voreilige Entscheidungen, um Zeit zu sparen. Dies kann dazu führen, dass Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen getroffen werden.
Unzielgerichtete Auswahl von Metriken
Wenn Sie zu 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 laufen Sie Gefahr, sich von der Konzentration auf eine bestimmte Variable ablenken zu lassen und potenziell unbedeutende Veränderungen zu betrachten.
Unzureichende Wiederholungstests
Nicht viele Unternehmen führen Wiederholungstests durch. Viele von ihnen neigen dazu, ihre Ergebnisse für korrekt zu halten. Selbst bei hoher statistischer Signifikanz können manche Ergebnisse falsch positiv sein.
Die Durchführung von Wiederholungstests kann recht komplex sein, da Manager ihre früheren Erkenntnisse in der Regel nicht in Frage stellen wollen. Je mehr A/B-Tests Sie jedoch durchführen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass zumindest eines Ihrer Ergebnisse falsch ist.
Mit A/B-Tests und ClickUp Erkenntnisse in Ergebnisse umsetzen
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 geistige Leistung erfordern.
Features wie ClickUp Chat können die Effizienz steigern, indem sie als Ihr Workspace und Kommunikationskanal dienen.
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