A/B-Testing: Wie es funktioniert und warum Sie es brauchen

Daten sind überall. Unabhängig davon, ob Sie eine Einzelperson, ein kleines Unternehmen oder ein multinationales Unternehmen sind, müssen Sie mit vielen Daten umgehen, einschließlich Kundendaten, die erforderlich sind, um Kunden zu bedienen und Ihr Ergebnis zu verbessern.

Marketer verwenden eine Vielzahl von Techniken, um ihre Gewinne zu steigern. Es ist verständlich, dass nicht alle Techniken funktionieren oder nicht alle gleich effektiv sind.

Sie können keine Kampagne basierend auf Vermutungen oder Gefühlen erstellen. Sie benötigen Zahlen, die jedoch möglicherweise nicht immer eindeutig sind. Aus diesem Grund benötigen Unternehmen A/B-Tests, eine einzigartige Methode, die Unternehmen hilft, den richtigen Weg zu finden.

In diesem Artikel werden wir über A/B-Tests sprechen und seine Vorteile hervorheben, während wir auch einige der besten A/B-Testing-Software hervorheben.

Lasst uns beginnen:

Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests können als eine Methode definiert werden, um zwei Optionen zu vergleichen, die verwendet werden, um dasselbe zu erreichen, um herauszufinden, welche die besseren Ergebnisse liefert.

Wir verwenden A/B-Testing fast täglich und die Technik soll über 100 Jahre alt sein. Durch die Einführung des Online-Marketings wird es jedoch immer beliebter. Marketer verwenden A/B-Tests, um zwei Marketingmethoden zu vergleichen, um diejenige zu finden, die den besten Return on Investment bietet; Dies ist jedoch nicht die einzige Verwendung von A/B-Tests.

Der Biologe und Statistiker Ronald Fisher ordnete in den 1920er Jahren randomisierte kontrollierte Experimente an. Er hat die grundlegende Mathematik und die Prinzipien herausgefunden und diese Idee in eine Wissenschaft verwandelt.
Fisher führte mehrere landwirtschaftliche Experimente durch, um Antworten auf grundlegende Fragen zu finden, beispielsweise was passiert, wenn ich den Dünger wechsle oder mehr Dünger verwende.

Die von ihm eingeführten Prinzipien erwiesen sich als wahr und Wissenschaftler begannen Anfang der 1950er Jahre offiziell mit der Durchführung klinischer Studien im Bereich der Medizin.

Vermarkter adaptierten die Technik Ende der 1960er Jahre. Sie wollen Direktaktionen auswerten, dh: ob personalisierte Briefe oder Postkarten mehr Umsatz bringen.

A/B-Testing war damals jedoch nicht dasselbe. Seine heutige Form erhielt es Mitte der 90er Jahre. Es verwendet die gleichen Konzepte, wurde jedoch in eine virtuelle Umgebung und in Echtzeit verschoben.

Was sind die Vorteile von A/B-Tests?

Nachdem Sie nun die Definition von A/B-Tests kennen, ist es an der Zeit, sich die Hauptvorteile von AB-Tests anzusehen.

Spart Geld

Mit A/B-Tests können Unternehmen Geld sparen, indem sie Prozesse identifizieren, die bessere Renditen bieten. Keine zwei Marketingkampagnen werden ähnliche Renditen bieten, eine wird immer irgendwie besser sein als die andere.

Mit Hilfe von A/B-Testing Data Science können Unternehmen die Option finden, die bessere Renditen bietet, und den Prozess loswerden, der niedrigere Renditen bietet, und das Geld dort ausgeben, wo es sich mehr auszahlt.

Erhöht den Gewinn

Wie in der Definition von AB-Tests hervorgehoben, hilft es, den Gewinn zu steigern, indem es die Conversions verbessert und es dem Unternehmen ermöglicht, mehr Menschen zu erreichen. Ungefähr 60 Prozent der Unternehmen glauben, dass es zur Verbesserung der Konversion beiträgt.

Darüber hinaus können A/B-Testergebnisse die Absprungraten verbessern und das Engagement steigern. Diese Faktoren sind wichtig für das Wachstum eines Unternehmens. Am Ende des Tages beginnt das Geschäft aufgrund geringerer Kosten und gesteigerter Umsätze, mehr Geld zu verdienen.

Hilft Probleme zu identifizieren

Viele Marketingkampagnen scheitern an kleinen Fehlern. Die besten AB-Testtools können diese Fehler erkennen, damit ein Unternehmen reibungslos funktionieren kann.

Es kann helfen, viele Probleme wie schlechtes UX-Design zu identifizieren. Dies ist wichtig, da ein besseres Design die Konversion um bis zu 400 Prozent steigern kann.

Verbessert den Inhalt

Trotz allem, was alle sagen, herrscht immer noch der Inhalt. Das Problem ist jedoch, dass es viele Optionen zur Auswahl gibt, einschließlich schriftlicher Inhalte, visueller Inhalte usw.

Sie können nicht immer sicher sein, was funktioniert und was nicht, wenn Sie nicht über eine zuverlässige A/B-Testdatenanalyse verfügen.

Gut für das Geschäftsimage

A/B-Tests sind sehr beliebt geworden und über 70 Prozent der Unternehmen führen mindestens zwei Tests pro Monat durch. A/B-Tests für Websites ermöglichen es Unternehmen, Prozesse oder Schritte loszuwerden, die einen schlechten Kundeneindruck hinterlassen.

Dadurch wird das Image gestärkt und der Goodwill erhöht.

Erleichtert die Analyse

Ungefähr 77 Prozent der Unternehmen führen A/B-Tests auf ihren Websites (einschließlich Zielseiten) durch, um Design, Schriftart und ähnliche Probleme zu identifizieren.

Dies trägt dazu bei, das Abbrechen des Einkaufswagens zu reduzieren, indem hervorgehoben wird, was Käufer dazu veranlasst, einen Einkaufswagen abzubrechen. Es kann eine Vielzahl von Gründen geben, wie z.B. ein schlechtes Layout, versteckte Kosten usw.

Mit A/B-Tests können Unternehmen die wahre Ursache finden und daran arbeiten.

Mehr Engagement

Unternehmen suchen nach engagierten Followern und Käufern, daher überrascht es nicht, dass 59 Prozent der Unternehmen A/B-Tests für E-Mails durchführen. Es kann Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, welche Art von Inhalten besser funktioniert, damit sie sich besser darauf konzentrieren können.

Wie funktioniert A/B-Testing?

A/B-Testing mag wie ein komplexes Phänomen klingen, ist aber eigentlich ganz einfach. Der erste Schritt besteht darin, zu entscheiden, was Sie testen möchten und warum.

Angenommen, Sie möchten die Größe der Schaltfläche "Jetzt kaufen" auf Ihrer Website testen, um zu sehen, wie viele Personen "kaufen", wenn Sie die Größe ändern, dh vergrößern oder verkleinern. Sobald Sie wissen, was Sie testen möchten, müssen Sie sich sicher sein, wie Sie die Leistung bewerten.

Wie viele Personen beispielsweise auf die Schaltfläche klicken, kann ein guter Hinweis darauf sein, wie sich die Größe der Schaltfläche auf die Wahrnehmung auswirkt.

Sie können auch die Anzahl der Endkäufer verwenden, um ein Urteil zu fällen. Dies ist jedoch möglicherweise keine faire Option, da Besucher einen Kauf auch aus anderen Gründen abbrechen können.

Im nächsten Schritt müssen Sie die Benutzer in zwei Gruppen aufteilen. Der Satz muss zufällig sein, es sei denn, Sie möchten untersuchen, wie die Nutzungen einer bestimmten demografischen Gruppe auf eine Änderung reagieren.

Erstellen Sie als Nächstes zwei ähnliche Seiten, jedoch mit unterschiedlichen Schaltflächengrößen. Sehen Sie sich nun die Analysen an und sehen Sie, welche Seite mehr Klicks erhält.

Die Entscheidung zum Klicken hängt von mehreren Faktoren ab, wie der Größe der Schaltfläche, der Textfarbe und dem verwendeten Gerät. Aus Gründen der Übersichtlichkeit können Sie Ihre Benutzer in bestimmte Gruppen einteilen, dh: mobile Benutzer und Desktop-Benutzer.

Dies liegt daran, dass dieselbe Schaltfläche für mobile Benutzer und für Desktop-Benutzer anders aussehen kann. Auf diese Weise können Sie wissen, welche Schaltfläche für bestimmte Benutzer verwendet werden soll.

„Der A/B-Test kann als die grundlegendste Art von randomisierten kontrollierten Experimenten angesehen werden“, sagt Kaiser Fung, der Mann hinter mehreren Büchern, darunter Number Sense: How to Use Big Data to Your Advantage .

„In seiner einfachsten Form gibt es zwei Behandlungen und eine dient als Kontrolle für die andere“, fügt er hinzu. Stellen Sie sicher, dass Sie die Größe Ihrer Probe richtig schätzen, damit das Ergebnis korrekt ist und nicht auf Hintergrundrauschen zurückzuführen ist.

Einige andere Variablen können die Ergebnisse beeinflussen. Beispielsweise können mobile Benutzer das Klicken auf Schaltflächen nicht mögen oder die Schaltfläche ist möglicherweise nicht richtig auf der Desktop-Version Ihrer Website positioniert.

Die Randomisierung kann dazu führen, dass ein Satz mehr mobile Benutzer enthält als der andere Satz, was dazu führen kann, dass ein Satz unabhängig von der Größe der Schaltfläche eine niedrigere oder höhere Rate aufweist.

Der beste Weg, solche Verzerrungen zu vermeiden, besteht darin, Besucher nach Desktop- und mobilen Benutzern aufzuteilen und sie dann nach dem Zufallsprinzip bestimmten Gruppen zuzuordnen. Dieser Trick wird als Blockieren bezeichnet.

A/B-Tests und Ergebnisse: So interpretieren Sie

Dies war ein grundlegendes Beispiel. In der realen Welt überprüfen Sie nicht nur die Größe, sondern auch andere Faktoren wie den Text, die Position und die Farbe der Schaltfläche.

A/B-Testanalysten sind dafür bekannt, sequenzielle Tests durchzuführen, um verschiedene Elemente zu vergleichen. Sie testen zuerst die Größe der Schaltfläche (klein oder groß), dann die Farbe (rot oder blau), dann die Position (oben oder unten) usw.

Dies hilft ihnen, eine perfekte Version der Seite zu erreichen. Dies ist wichtig, da die gleichzeitige Änderung mehrerer Faktoren es schwierig machen kann, auf die Ursachen der Verhaltensänderungen (dh die Anzahl der Klicks) zu schließen.
Wir haben jedoch jetzt A/B-Testtools, die komplexe Tests bewältigen können.

„Bei A/B-Tests neigen wir dazu, eine große Anzahl gleichzeitiger, unabhängiger Tests durchzuführen, zum großen Teil, weil der Verstand bei der Anzahl der möglichen Kombinationen, die Sie testen können, schwankt“, sagt Fung.

„Mit Hilfe der Mathematik können Sie nur bestimmte Teilmengen dieser Behandlungen intelligent auswählen und ausführen; dann können Sie den Rest aus den Daten ableiten“, schlägt er vor.

Dieser Trick wird als „multivariates“ Testen bezeichnet. Es ist eine Form von A/B-Tests. Es bedeutet, nicht nur einen A/B-Test durchzuführen, sondern einen A/B/C-Test und so weiter.

A/B-Tests und Ergebnisse: So interpretieren Sie

Die meisten Vermarkter und Analyseexperten verwenden verschiedene Split-Testing-Tools, um solche Tests durchzuführen. Sie werden viele AB-Testsoftwares finden, aber möglicherweise sind nicht alle für Sie geeignet.

Sie müssen wissen, wie A/B-Tests durchgeführt werden, damit Sie die Ergebnisse interpretieren können. Denken Sie daran, dass das richtige Werkzeug davon abhängt, was Sie testen möchten.

Adoric kann beispielsweise eine Vielzahl von Aufgaben erledigen, einschließlich A/B-Tests.

Adoric ist eine vollständige Software, die Ihnen bei der Durchführung, Verwaltung und Analyse von Kampagnen helfen kann, damit Sie die beste auswählen und Ihre Ressourcen richtig einsetzen können.

Der Hauptzweck von A/B-Tests besteht darin, die Conversions zu steigern. Sie können dies tun, indem Sie eine Vielzahl von Elementen ändern, z. B. die Schriftgröße, den Text und die Verwendung von Bildern. Sie können es auch verwenden, um Website-Designelemente und andere solche Funktionen zu testen.

Adoric konzentriert sich hauptsächlich auf Pop-ups, ein Marketing-Tool, das bei richtiger Anwendung eine Conversion-Rate von 11% bieten kann. Unsere Software kann Ihnen helfen, verschiedene Pop-up-Designs und Optionen zu vergleichen, um das richtige auszuwählen.

Adoric wird von Namen wie P&G, PMI und Toyota verwendet. Vertrauen Sie einem Namen, dem Sie vertrauen.

Sie müssen nach Software suchen, die nicht nur Zahlen bereitstellt, sondern auch deren Bedeutung erklärt. Andernfalls müssen Sie einen A/B-Tester oder Statistiker beauftragen, um die Ergebnisse zu interpretieren.

Es gibt sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Split-Testing-Software; Wir empfehlen Ihnen jedoch, sich für eine kostenpflichtige Version zu entscheiden, da diese detaillierter und einfacher zu verwenden ist. Solche Software zeigt normalerweise Konversionsraten oder Berichte an:

Eine für Benutzer, die Ihre typische Seite gesehen haben

Das andere für Benutzer, die die Testseite gesehen haben

Der Bericht hebt normalerweise mehrere Faktoren hervor. Suchen Sie nach Unterschieden zwischen wichtigen Zahlen wie der Anzahl der Klicks.

Sie können auch die folgenden Informationen sehen:

• Kontrolle: 15 Prozent (+/- 2,2 Prozent)
• Abweichung 18 Prozent (+/- 1,9 Prozent)

Das bedeutet, dass etwa 18 Prozent Ihrer Besucher oder Leser die E-Mail mit Ihrem neuen Betreff geöffnet haben. Die Zahl hat eine Fehlerquote von 2,3 Prozent.

Dies bedeutet nicht, dass die tatsächliche Rate zwischen 16,1 Prozent und 19,9 Prozent liegt.

„Die wahre Interpretation ist, dass 95 Prozent der Bereiche die wahre Conversion-Rate erfassen, wenn Sie Ihren A/B-Test mehrmals durchführen – mit anderen Worten, die Conversion-Rate liegt in 5 Prozent der Fälle außerhalb der Fehlerspanne (oder was auch immer). von Ihnen eingestellte statistische Signifikanz)“, erklärt Fung.

Wenn dies zu schwer zu verstehen ist, dann wissen Sie, dass Sie nicht der einzige sind. Wenden Sie sich an eine Software, die diese Informationen übersichtlich darstellen kann, sodass Sie sie leicht verstehen und verwenden können.

Basierend auf diesem Ergebnis können wir sagen, dass die neue Methode effektiver ist, da mehr Leute eine E-Mail öffnen. Aufgrund der Fehlerquote können wir jedoch nicht genau garantieren, wie viele Personen eine E-Mail öffnen, aber basierend auf der Anzahl wird sie höher sein als die aktuelle Öffnungsrate.

A/B-Tests: Fehler, die Sie vermeiden sollten

Hier sind einige der häufigsten Fehler bei A/B-Tests. Vermeiden Sie diese unbedingt:

Tests zu früh beenden

Es wird angenommen, dass etwa 57 Prozent der Experimentatoren A/B-Tests beenden, sobald es so aussieht, als ob ihre ursprüngliche Hypothese bewiesen wurde. Bekannt als P-Hacking, handelt es sich um eine Form der Inflationsverzerrung, die als „selektive Berichterstattung“ gilt und zu schlechten Ergebnissen führen kann.
Es ist wichtig, jeden Test seinen Lauf zu lassen, auch wenn Sie die Ergebnisse in Echtzeit sehen können.

Keine anständige Probe haben

Laut diesem VentureBeat-Artikel sind für A/B-Tests etwa 25.000 Besucher erforderlich, um eine signifikante Stichprobe zu erreichen.

Leider verwenden die meisten Vermarkter eine kleinere Stichprobengröße, die keine wahre Darstellung der Gesamtbevölkerung darstellt, daher ist das Ergebnis am Ende „unzuverlässig“.

Kleine Wiederholungsprüfung

Nur sehr wenige Unternehmen entscheiden sich für eine erneute Prüfung. Die meisten testen einmal und glauben es. Untersuchungen haben bewiesen, dass einmal aufgrund des Risikos von Fehlalarmen möglicherweise nicht ausreicht.

Darüber hinaus sollten Sie es alle paar Monate versuchen, da sich die Dinge ändern können. Sie können beispielsweise neue Besucher gewinnen, die eine andere Farbe oder Größe der Schaltfläche mögen.

Sie werden nie in der Lage sein, die richtige Option zu finden, ohne es erneut zu testen.

Zu viele Metriken zählen

Komplexe Tests sind zwar nützlich, aber möglicherweise nicht immer effizient. Wenn man sich zu viele Metriken gleichzeitig ansieht, kann dies zu „falschen Korrelationen“ führen.

Auch wenn Ihre Software zu viele Metriken bietet, müssen Sie wissen, auf welche Sie sich konzentrieren müssen. So vermeiden Sie zufällige Schwankungen und können sich auf wichtige Zahlen konzentrieren.

A/B-Tests: Häufig gestellte Fragen

Verwenden große Unternehmen A/B-Tests?
Ja, das tun sie. Google führte seinen ersten Test im Jahr 2000 durch, um die richtige Anzahl von Ergebnissen pro Seite zu ermitteln. Das Unternehmen setzt A/B-Tests immer noch aktiv ein und führte 2011 über 7.000 Tests durch.

Auch andere große Namen wie Booking.com, Facebook und Amazon führen regelmäßig kontrollierte Experimente durch. Darüber hinaus wird es auch in der Politik verwendet.

Die Obama-Kampagne brachte zusätzliche 75 Millionen US-Dollar aufgrund verbesserter Entscheidungsfindungen ein, die dem A/B-Marketing zugeschrieben wurden. Außerdem konnte die Spendenkonversion um rund 79 Prozent gesteigert werden.

Wie lange dauern A/B-Tests?
Sie können von einer Stunde bis zu einer Woche dauern, je nachdem, was Sie testen möchten.

Beispielsweise sollte ein Unternehmen, das ein Abonnementmodell testet, es mindestens einen Monat lang ausprobieren.

Auf der anderen Seite liefert Ihnen ein E-Mail-Marketing-Test innerhalb von 24-48 Stunden Ergebnisse, da mehr als 50 Prozent der Menschen arbeitsbezogene E-Mails in nur etwa 24 Stunden lesen.

Wer braucht A/B-Tests?
Jeder Online-Marketer oder jedes Online-Geschäft benötigt A/B-Tests, um die richtige Marketing-Technik zu identifizieren.

Es wird verwendet, um alle Elemente zu vergleichen, die die Entscheidung Ihres Endkäufers beeinflussen können. Sie werden sehen, dass es in SEO, E-Mail-Marketing, Webentwicklung usw. verwendet wird.

A/B-Tests: Fazit

In einfachen Worten, A/B-Tests werden verwendet, um zwei Optionen zu vergleichen und diejenige zu finden, die bessere Ergebnisse liefert. Lassen Sie sich von nichts verwirren, probieren Sie Adoric aus, wenn Sie nach einer freundlichen A/B-Testsoftware suchen und beobachten Sie, wie Ihre Gewinne wachsen.

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