Qualität ist keine einmalige Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Qualität ist keine einmalige Handlung, sondern eine Gewohnheit.
Als Marketingfachmann haben Sie diese verwirrende Situation wahrscheinlich schon mindestens einmal erlebt: Ihre Marketingkampagne bringt nicht die gewünschten Ergebnisse, und Sie wissen, dass Sie etwas ändern müssen – aber wo sollen Sie anfangen?
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 zeitaufwendig, viele dieser Änderungen nacheinander 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? Heutzutage führen mehrere führende Unternehmen jährlich über 10.000 A/B-Tests durch, von denen viele Millionen von Benutzern einbeziehen.
Was ist ein A/B-Test?
Beim A/B-Testing werden zwei Versionen einer Sache miteinander verglichen, um festzustellen, welche besser abschneidet. Die Grundsätze dieses Verfahrens 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 heute kennen, entstand Anfang der 1990er Jahre. Während die Kernkonzepte unverändert geblieben sind, hat sich der Umfang grundlegend gewandelt – Tests erreichen heute Millionen von Benutzern, laufen in Echtzeit und liefern sofortige Ergebnisse.
Sie fragen sich, welche Vorteile Ihnen A/B-Tests bieten? Lassen Sie uns gemeinsam die Vorteile erkunden und herausfinden, 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 aus Ihrem Marketing-Toolkit nicht wegzudenken sind.
Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Schlüssel.
- Messen Sie das Engagement der Benutzer: Testen Sie verschiedene 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 so 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 Benutzerinteraktion, Konversionsraten, Website-Traffic usw. ganz einfach, um zwischen erfolgreichen und gescheiterten Tests zu unterscheiden.
- Erhalten Sie sofortige Ergebnisse: Erhalten Sie schnelle Ergebnisse für eine zügigere Optimierung – selbst bei kleinen Datensätzen.
- Testen Sie alle Elemente: Testen Sie Überschriften, CTA-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 aus einem Testlauf gewonnenen Benutzererkenntnisse genehmigt oder verworfen werden.
Nachdem Sie nun die Vorteile dieser Testmethode kennen, wollen wir uns die Schlüsselkomponenten 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 Schlüsselaspekte, die Sie berücksichtigen müssen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen:
- Hypothese: Formulieren Sie eine klare und konkrete Aussage über die Auswirkungen der Änderung, die Sie testen möchten.
- 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 die Tests lange genug durch, um umfangreiche 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: Erfassen Sie zusätzliche Metriken, um tiefere Einblicke in die Ergebnisse zu gewinnen.
- Analysemethode: Wählen Sie eine Testmethode aus, um die Analyse zur Ermittlung der statistischen Signifikanz durchzuführen.
- Berichterstellung: Richten Sie einen unkomplizierten Weg ein, um Ergebnisse, Erkenntnisse und Empfehlungen an die Beteiligten freizugeben, die die Planung zukünftiger Tests und wichtige geschäftliche Entscheidungen vorantreiben können.
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Lassen Sie uns nun den Prozess näher betrachten, der all diese Schlüsselkomponenten für praktische Tests zusammenführt.
Der Ablauf von A/B-Tests
A/B-Tests umfassen die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse, beispielsweise durch 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 anhand 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
Sobald die Daten vorliegen, legen Sie Ihr Ziel für das A/B-Testing fest. Entwickeln Sie eine Hypothese auf der Grundlage neuer Ideen und der Frage, inwiefern 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
Sobald Ihre Hypothese steht, erstellen Sie Testvarianten, indem Sie Elemente wie die Farbe der Schaltflächen, den Website-Text oder die Platzierung der Handlungsaufforderung (CTA) ändern. Um den Prozess zu vereinfachen, nutzen Sie A/B-Test-Tools mit visuellen Editorsen.
Schritt 4: Führen Sie den Test durch
In dieser Phase führen Sie Ihr Experiment durch und gewinnen Sie Erkenntnisse aus dem Besucherverhalten. Sie können Website-Besucher zufällig der Kontroll- oder der Variationsgruppe zuordnen.
Wie Sie vielleicht bereits erkannt 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, mit dem Sie Ihren Testprozess optimieren können. Lassen Sie uns gemeinsam die 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:
- Workflows für Tests organisieren: Nutzen Sie Listenansichten und Board-Ansichten mit benutzerdefinierten Feldern und Statusangaben, um Ihre Testinitiativen strukturiert zu halten und einfach zu verwalten.
- Zeitleisten visualisieren: Planen und passen Sie Start- und Enddaten mühelos mit der Kalender- und Zeitleiste an.
- Verfolgen Sie wichtige Metriken: Nutzen Sie benutzerdefinierte Felder, um Fortschritte, Testergebnisse, Konversionsraten und andere wichtige Details zu überwachen.
- Prozesse optimieren: Behalten Sie den Überblick über die Testphasen mithilfe benutzerdefinierter Status, von der Planung über den Start bis hin zur Auswertung der Ergebnisse.
Darüber hinaus können Sie ClickUp-Automatisierungen nutzen, um unproduktive Aufgaben zu automatisieren und mehr Zeit zu gewinnen. Sie können Automatisierungen erstellen, um Status basierend auf bestimmten Auslösern zu ändern. Außerdem können Sie Auslöser einrichten, um KI-generierte Projektberichte zu erhalten.
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 zuverlässig sind. Andernfalls lässt sich nur schwer sagen, ob die Änderung eine Auswirkung hatte 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 aussagekräftig ist, müssen Sie abwarten, bis sich in den Daten Muster abzeichnen.
Schritt 6: Testergebnisse analysieren
Das Experiment ist fertiggestellt! Jetzt ist es an der Zeit, sich die Ergebnisse anzusehen. Ihr A/B-Test-Tool liefert Daten zur Leistung der einzelnen Versionen. Um die Ergebnisse auszuwerten, prüfen Sie die statistische Signifikanz. Nutzen Sie Erkenntnisse aus Erfolgen und Misserfolgen gleichermaßen, 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 Erkenntnisse aus Chats in umsetzbare Elemente umwandelt, und liefert 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 können A/B-Tests sich als mühsam erweisen. Es stehen verschiedene A/B-Test-tools zur Verfügung, die den Prozess vereinfachen.
Diese Sets enthalten in der Regel Folgendes:
- Ein Leitfaden zu A/B-Tests
- 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 oder tools für das Projektmanagement, mit denen Sie Ihre Tests für die Nachverfolgung und Optimierung nutzen können
Mit einem solchen Kit und tools wie ClickUp können Sie Ihre Workflows einem A/B-Test unterziehen und die Ergebnisse effizient verwalten.
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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 Anwendungsfälle.
- Website: Bei den Tests liegt der Schwerpunkt auf der Anpassung 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 versendet, um die Klickraten zu verbessern oder Erkenntnisse zu gewinnen.
- Soziale Medien: Werden im digitalen Marketing vor allem dazu genutzt, Varianten zu testen, die auf eine 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 dafür entschieden 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 der Seite mit dem Mini-Warenkorb: 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 Nutzererfahrung und die Konversionsrate aus.
So sah die Version dieser Seite aus:
Lösung: Das Team optimierte den Mini-Warenkorb, indem es oben eine Schaltfläche „Zum Warenkorb“ hinzufügte, die Element-Preise und eine Schaltfläche zum Entfernen anzeigte sowie 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 verzeichnete deutliche Erfolge, darunter einen Anstieg der Aufrufe der Warenkorbseite, einen allgemeinen Anstieg der Konversionsrate von 1,83 % auf 1,96 % sowie 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 Startseite steigern. Nach einer Analyse der Elemente auf der Startseite stellte das Unternehmen fest, dass die Links in der Hauptnavigationsleiste oben auf der Seite zahlreiche Klicks erhielten, insbesondere der Bereich „Großhandel“. Man erkannte, dass es effektiver wäre, den Traffic auf Kategorieseiten zu leiten, anstatt die Benutzer auf der Startseite stöbern zu lassen.
Dies ist die 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 Kategorieseiten zu leiten.
So haben sie sich entschieden, die Seite zu überarbeiten:
Ergebnis: Dieser Test steigerte die Konversionsrate (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 Kundenakquise steigern. Die Kontrollversion sah aus wie jede andere E-Commerce-Landingseite.
Lösung: Nach einer qualitativen Website-Analyse fügte das Unternehmen Botschaften ein, die seine nachhaltigen Geschäftspraktiken hervorhoben und den Fokus auf die Produktqualität legten.
Die Variante stellte sich als folgende Seite heraus:
Ergebnis: Seiten mit Botschaften, die ethische Verantwortung und Nachhaltigkeit in den Vordergrund stellen. 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 an größeren globalen Bedrohungen wie dem Klimawandel, Nahrungsmittel- und Wasserkrisen usw.
Problem: Das Unternehmen wollte sich darauf konzentrieren, die monatliche Rate für das Newsletter-Abonnement zu steigern.
Die Seite zur Anmeldung für den 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 in E-Mails
Als Nächstes folgt das Szenario zum A/B-Testing bei E-Mails, das zeigt, wie schon die einfachsten Änderungen in E-Mails mehr Benutzer ansprechen können
MailerLite
MailerLite, ein E-Mail-Marketing-Unternehmen, führt regelmäßig A/B-Tests mit Betreffzeilen durch, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die effektivsten Strategien zur 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 formulierten sie eine Hypothese für einen Split-Test.
Lösung: Das Unternehmen versendete verschiedene Versionen der Betreffzeilen an unterschiedliche Zielgruppen, um diese Hypothese zu testen. Als Erfolgskriterium für diesen Test diente 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 die Bekanntheit seines neuen Direktkauf-Features auf TikTok steigern. Außerdem wollte es seinen Bekanntheitsgrad bei der Generation Z erhöhen.
Lösung: Die Digitalmarketing-Agentur von Vestiaire wandte sich an acht verschiedene Influencer, um Inhalte mit unterschiedlichen Handlungsaufforderungen (CTAs) zu erstellen, die auf die Markenziele abgestimmt waren. Die Agentur gewährte diesen Influencern weitreichende kreative Freiheit, um einen Bereich unterschiedlicher Social-Media-Beiträge zu entwickeln.
Ergebnis: Diese Beiträge generierten über 1.000 organische Installationen für Vestiaire. Darüber hinaus wählten sie die erfolgreichsten 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 Luxushotelkette. Sie verfügt über mehrere Luxushotels auf der ganzen Welt und bietet ihren Gästen erstklassigen Service.
Problem: Das Unternehmen wollte ausprobieren, ob es sein Geschäft mithilfe des Gebotsmultiplikator-Features von Meta und seiner „Advantage+“-Shopping-Kampagne ausbauen kann.
Lösung: Es wurde ein A/B-Test durchgeführt: eine Kampagne mit der üblichen „Advantage+“-Shopping-Kampagne und eine weitere, bei der zusätzlich zur „Advantage+“-Shopping-Kampagne Gebotsmultiplikatoren zum Einsatz kamen. Bei beiden Kampagnen wurden Bild- und Videoanzeigen geschaltet, wobei die Werbeausgaben gleichmäßig verteilt wurden. 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 für sich 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 Käufe, 26 % niedrigeren Kosten pro Kauf und einem Anstieg der Impressionen auf Reels und in Stories um 37 %.
4. Beispiele für A/B-Tests im Mobilbereich
Abschließend finden Sie hier einige Beispiele für Split-Tests in mobilen Apps und für mobiloptimierte Seiten.
Ganz einfach
„Simply“ ist eine mobile App, die Menschen dabei hilft, auf unterhaltsame und einfache Weise verschiedene Musikinstrumente zu erlernen.
Problem: Das Unternehmen wollte seinen Umsatz steigern, indem es den Kaufbildschirm überarbeitete. Als potenzielles Problem wurde erkannt, dass der CTA nicht deutlich genug hervorstach. Zudem lieferten die weißen Symbole keine aussagekräftigen Erkenntnisse, und die horizontale Anordnung war nicht benutzerfreundlich.
So sah die bestehende Seite aus:
Lösung: Sie erstellten mehrere Varianten 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 Auswertung, bis sie über eine ausreichend große Stichprobe verfügten. Als die Auswertung schließlich erfolgte, zeigte sich, dass das neue Design zu einem Anstieg der Kaufzahlen 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, wollte das Unternehmen die beiden Versionen seiner mobilen Buchungsmaschine – „vereinfacht“ und „dynamisch“ – einem Split-Test unterziehen.
Hier ist ein kurzer Vergleich ihrer „vereinfachten“ und „dynamischen“ Buchungsmodelle:
Lösung: Für den Test wurde die A/B-Testart „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 hatte einen Unterschied von 10 bis 15 % bei den Konversionsraten zwischen den beiden Buchungssystemen erwartet. 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 Beteiligte machen, damit Sie diese vermeiden können.
Voreilige Entscheidungen
Viele Manager warten nicht ab, 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 das Ergebnis haben, dass Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen getroffen werden.
Unzielgerichtete Auswahl von Metriken
Wenn Sie zu viele Metriken gleichzeitig betrachten, werden Sie anfangen, falsche Zusammenhänge herzustellen. 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 erkennen. Außerdem laufen Sie Gefahr, vom Fokus auf eine bestimmte Variable abgelenkt zu werden und potenziell unbedeutende Veränderungen zu betrachten.
Unzureichende Wiederholungsprüfungen
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-positive Ergebnisse sein.
Die Durchführung von Wiederholungstests kann durchaus komplex sein, da Manager ihre bisherigen Erkenntnisse in der Regel nicht in Frage stellen möchten. 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 hilft Ihnen, näher an Ihre Kunden heranzukommen. 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 Kopf frei, um sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die geistige Leistung erfordern.
Features wie ClickUp Chat können die Effizienz steigern, indem sie als Workspace und Kommunikationskanal dienen.
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