Designtipps für A/B-Tests zur Formulierung gültiger Marketingexperimente

Das Design von A/B-Tests ist ein entscheidender Teil des Erfolgs eines jeden digitalen Vermarkters.

Unabhängig davon, ob Sie es für Pay-per-Click-Werbung (PPC), User-Experience-Design (UX) oder eine andere digitale Umsetzung verwenden, hilft Ihnen diese Säule des Marketingexperiments dabei, Bereiche mit schlechter Leistung zu identifizieren, Strategien zur Verbesserung zu entwickeln und Ergebnisse zu optimieren für jede Ihrer Kampagnen.

Um effektive A/B-Tests für UX-Design, Content-Erstellung und andere Formen des digitalen Marketings zu erstellen, müssen Sie wissen, wie Sie Testvarianten erstellen, die nicht nur gültig, sondern auch zuverlässig sind. Mit Hilfe dieses datengesteuerten Leitfadens von Propelrr können Sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, die Ihnen dabei helfen, digitale Marketinggewinne zum Nutzen Ihrer Marke zu erzielen.

Sind Sie bereit, sich intensiv mit Split-Tests und Variantendesign zu befassen? Dann schauen Sie sich jetzt diesen Leitfaden an, um mehr zu erfahren.

Verständnis des A/B-Test-Experimentdesigns

Wie können Sie feststellen, ob eine PPC-Anzeige funktioniert oder nicht? Gibt es für Sie Möglichkeiten, eines für Ihre zukünftigen Kampagnen zu optimieren? Die Antworten auf diese Fragen sind einfach: Mithilfe datengesteuerter A/B-Tests können Sie feststellen, ob Ihre Anzeige funktioniert oder nicht, und sie für zukünftige Kampagnen optimieren.

Diese Form des Experimentierens, auch Split-Testing genannt, wird durchgeführt, um zwei oder mehr Variationen einer Social-Media-Anzeige, einer Zielseite, eines Textes oder eines anderen Aspekts der Online-Werbung zu testen. Es hilft Vermarktern zu erkennen, welche Ausführungsvariante für die Ziele eines Unternehmens am besten geeignet ist, und ermöglicht Ihnen so, langfristig mehr Kampagnen zu optimieren.

Bei einem einfachen Split-Test wird eine Originalversion „A“ mit einer Variantenversion „B“ verglichen, daher der Name „A/B“. Ein multivariater Test hingegen vergleicht eine größere Anzahl von Variablen miteinander. Ein mehrseitiges Experiment testet konsistente Variationen über mehrere Seiten hinweg und ermöglicht so eine noch stärkere Optimierung über eine größere Anzahl von Zielseiten hinweg.

Tests helfen Marketingfachleuten auf vielfältige Weise. Sie können damit wichtige Kampagnenentscheidungen treffen, Verluste durch Anzeigen mit geringer Leistung reduzieren und sogar die Leistung der Zielseite verbessern. Sie können diese Form des Experimentierens auch nutzen, um nahezu jede Ausführung zu optimieren. Von Social-Media-Formaten bis hin zur Optimierung von Werbewörtern können Split-Tests heute unzählige Möglichkeiten zur Verbesserung bezahlter Marketingbemühungen aufdecken.

So gestalten Sie A/B-Tests , die valide und zuverlässig sind

Angesichts der Bedeutung von Tests für Ihre digitalen Marketingkampagnen ist es nur natürlich, dass Sie genaue A/B-Analysen durchführen möchten, die hilfreiche Ergebnisse liefern. Dazu müssen Sie gültige und zuverlässige Testvarianten formulieren, die auf Daten basieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Leistung Ihrer Ausführungen steigern, anstatt sie zu beeinträchtigen.

Um einen Test zu erstellen, der datengesteuerte Ergebnisse für Ihre Marke liefert, müssen Sie lediglich diese fünf Schritte befolgen:

1. Erforschen Sie Ihr „Warum“.

Bevor Sie einen A/B-Testlauf starten, müssen Sie recherchieren, um zu verstehen, warum Sie überhaupt experimentieren. Welche Kampagne oder welchen Aspekt Ihres Marketings analysieren Sie und warum möchten Sie diesen für Ihr Unternehmen verbessern?

Ohne diese Recherche vor dem Experiment haben Sie keine klare Vorstellung davon, welche digitalen Marketingziele Sie insgesamt erreichen möchten. Versuchen Sie, einen Call-to-Action (CTA) zu finden, der am besten zu Conversions für Ihre Verkaufs-Landingpage führt? Vergleichen Sie die Wirksamkeit Ihrer Marketing-E-Mail-Schlagzeilen?

Studieren Sie zunächst die von Ihnen gewählte Ausführung und recherchieren Sie, ob es Dinge gibt, die Sie verbessern können, bevor Sie Tests durchführen. Finden Sie heraus, welche Kennzahlen Sie benötigen, um die deutliche Verbesserung Ihrer Kampagne zu messen, z. B. Klickrate, Conversions, Engagement und mehr.

2. Formulieren Sie eine klare Hypothese.

Als Nächstes sollten Sie eine klare und spezifische Hypothese für Ihre Analyse formulieren. Diese Hypothese sollte das Problem angeben, das Sie lösen möchten, die Kennzahl, die Sie verbessern möchten, und die Änderung, die Sie in Ihrer Kampagne sehen möchten. Ein einfaches Beispiel für eine Hypothese könnte so aussehen:

Wenn Sie die Farbe einer CTA-Schaltfläche von Blau auf Rot ändern, erhöht sich die Anzahl der Klicks in zwei Wochen um 10 %.

Diese Hypothese wird Ihnen natürlich nur dann von Nutzen sein, wenn Sie sie auf der im vorherigen Schritt durchgeführten Recherche verankern. Machen Sie nicht den Fehler, aus dem Nichts eine Hypothese aufzustellen; Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre bisherigen Daten, Kampagnenziele und Kennzahlen recherchieren und studieren, um eine wirksame Hypothese für Ihr Experiment zu formulieren.

3. Erstellen Sie Variationen.

Dieser Schritt ist der wichtigste in dieser Anleitung. Um gültige und zuverlässige Varianten für diesen Vergleich zu erstellen, müssen Sie Ihre „Kontrolle“ oder Variable A und Ihren „Herausforderer“ oder Variable B basierend auf der gut recherchierten Hypothese definieren, die Sie im vorherigen Schritt aufgestellt haben.

Einige Beispiele für hochspezifische Variablen, für die Varianten erstellt werden können, sind:

• Schlagzeilen
• Kopieren
• CTAs
• Bilder
• Hintergründe
• Farben
• Größen
• Platzierung
• Publikum
• Demografie

Dies sind nur einige der unzähligen Variablen, für die Sie heute Testvarianten erstellen können.

Wenn Sie zum ersten Mal ein solches Marketingexperiment durchführen, sollten Sie jeweils nur eine Variable vergleichen. Wenn Sie sehr unterschiedliche Variablen miteinander vergleichen oder Varianten mit zu vielen unterschiedlichen Variablen erstellen, wird es für Sie schwieriger, Daten zu überwachen und genaue Ergebnisse für Ihre Kampagne zu ermitteln.

Indem Sie in Ihren Varianten nur eine Variable mit einer anderen vergleichen, erhalten Sie die genauesten Ergebnisse für Ihr Experiment – ​​und stellen so langfristig zuverlässige Verbesserungen für Ihre Landingpage, Ihr UX-Design, Ihre Social-Media-Anzeige oder Ihren E-Mail-Text sicher.

4. Führen Sie den Test durch.

Sobald Sie Ihre Recherchen, Hypothesen und Varianten erstellt haben, können Sie endlich die Testkampagne für die Umsetzung Ihres digitalen Marketings durchführen. Denken Sie auch hier daran, alle anderen Variablen Ihrer Varianten unberührt zu lassen, damit Sie tatsächlich genaue Ergebnisse aus Ihrem Experiment erhalten. Andernfalls erhalten Sie vage und wenig hilfreiche Ergebnisse und verschwenden so Ihre wertvolle Zeit und Ressourcen für die Kampagne.

5. Analysieren Sie die Ergebnisse und implementieren Sie Änderungen.

Das Letzte, was Sie bei der Durchführung Ihres A/B-Experiments tun müssen, ist, Ihre Ergebnisse zu analysieren und die entsprechende Änderung umzusetzen. Wie haben sich die Kontroll- und Challenger-Varianten bei der Erreichung Ihrer festgelegten Kennzahl geschlagen? Sind Ihnen während der Dauer Ihres Experiments signifikante Unterschiede oder Anomalien aufgefallen? Wie sicher sind Sie von der Genauigkeit Ihrer Ergebnisse?

Mit den richtigen Varianten für Ihre Analyse sollten Sie in der Lage sein, einen neuen und verbesserten Weg zu finden, um die von Ihnen gewählte Ausführung effektiver zu gestalten. Natürlich gibt es immer mehr Raum für Optimierungen – Sie können andere Elemente auf Ihrer Landingpage optimieren, einen anderen Aspekt Ihrer UX untersuchen und sogar einen weiteren Variantenvergleich basierend auf den Ergebnissen Ihres ersten Tests durchführen.

Mit dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung zum A/B-Testen und Experimentieren im Hinterkopf können Sie jetzt noch raffiniertere Möglichkeiten entdecken, effektive Varianten für Ihre Optimierungsreise zu erstellen. Lesen Sie weiter, um Expertentipps zur Verbesserung Ihrer eigenen Testvarianten für einen zukünftigen Split-Test zu erhalten.

Dinge, die Sie für den Entwurf eines A/B-Testsystems vorbereiten sollten

Zusätzlich zu den Recherchen für Ihren bevorstehenden Vergleich müssen Sie im Vorfeld noch einige andere Dinge vorbereiten. Um ein A/B-Testsystemdesign zu erstellen, das gültige und zuverlässige Ergebnisse aus Ihren Varianten liefert, müssen Sie:

• Definieren Sie Ihre Erfolgskennzahlen. Erfolgsmetriken sind quantitative Indikatoren, mit denen Sie die Leistung Ihrer Varianten bewerten, um die Gewinnervariante zu ermitteln. Diese Kennzahlen sollten Ihre allgemeinen Geschäftsziele widerspiegeln und können Beispiele wie Klickrate, Conversions und mehr umfassen.
• Segmentieren Sie Ihre Zielgruppen. Um Variantenvergleiche effektiv durchführen zu können, sollten Sie zunächst die Zielgruppen Ihres Tests segmentieren. Unter Segmentierung versteht man die Art und Weise, wie Sie Zielgruppen anhand der für Ihr Experiment relevanten Merkmale oder Verhaltensweisen in sinnvolle Untergruppen einteilen. Dazu können Segmente gehören, die auf Alter, Geschlecht, Standort usw. basieren.
• Führen Sie eine Randomisierung durch, um Verzerrungen zu reduzieren. Bevor Sie Ihre Analyse auf Zielgruppen loslassen, führen Sie im Voraus eine Randomisierung durch, um Verzerrungen in Ihren Gesamtergebnissen zu reduzieren. Bei der Randomisierung weisen Sie jeder Variante Zielgruppen nach dem Zufallsprinzip und gleichmäßig zu. Dies verringert die Auswahlverzerrung und gewährleistet eine faire Vergleichbarkeit zwischen den Gruppen.

Angesichts all dieser Systemdesign-Vorbereitungen, die Sie im Vorfeld treffen müssen, müssen Sie die Hilfe eines A/B-Testtools oder einer A/B-Testplattform nutzen, um den Prozess zu automatisieren, Geld und Aufwand zu sparen und Ihr Experimentdesign noch heute effizient zu optimieren.

Tipps zum Erstellen wirkungsvoller Varianten

Sobald Sie ein faires und zuverlässiges Systemdesign vorbereitet haben, können Sie Varianten erstellen, mit denen Sie eine effiziente A/B-Testmethodik ausführen können. Stellen Sie dazu Folgendes sicher:

• Designvarianten, die zu Ihrer Hypothese passen. Indem Sie Ihre Variante auf den durchgeführten Untersuchungen und den für Ihre Analyse aufgestellten Hypothesen verankern, können Sie Ihre Problemfrage leichter beantworten und Testergebnisse sicherstellen, die auch Änderungen in Ihrer Kampagne deutlicher widerspiegeln.
• Implementieren Sie signifikante und messbare Änderungen an Ihrer Variante. Sobald Sie den Test durchgeführt und die bessere Variante ausgewählt haben, implementieren Sie die Änderungen dieser Variante, um zu sehen, ob sie Ihre Kampagne, UX oder Marketingausführung wirklich verbessert. Stellen Sie dann sicher, dass Sie diese Änderungen für zukünftige Optimierungen und Experimente messen.
• Vermeiden Sie mögliche Fallstricke bei der Variantenerstellung. Testen Sie nicht mehrere Variablen gleichzeitig, sonst verunreinigen Sie den Testpool und erhalten vage Ergebnisse. Denken Sie daran, Ihre Zielgruppe im Voraus zu bestimmen, damit Sie Ihr Experiment im entsprechenden Benutzersegment durchführen können. Ermitteln Sie abschließend, wie lange Sie die Analyse durchführen möchten, um eine statistische Testsignifikanz zu erreichen.

Wenn Sie diese Tipps zur Erstellung Ihrer Varianten befolgen, erhalten Sie klarere Ergebnisse, die genau die Änderungen vermitteln, die Sie vornehmen müssen, um die Umsetzung Ihres digitalen Marketings für den langfristigen Erfolg Ihres Unternehmens zu optimieren.

Testzuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit

Möchten Sie die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit Ihres Forschungsdesigns und Ihrer Testmethodik über alle Kampagnen hinweg sicherstellen? Hier sind einige Tipps, die Sie heute berücksichtigen sollten:

• Verstehen Sie die Arten der Testvalidität. Interne Validität bezieht sich darauf, wie Ihre Methodik in der Lage ist, Änderungen einer Variante (im Vergleich zu Änderungen anderer Faktoren) zu isolieren und so Ihre Ergebnisse valider zu machen. Externe Validität bezieht sich darauf, wie Ihr Forschungsdesign allgemein genug gestaltet werden kann, um es auf externe Erkenntnisse aus anderen Situationen anzuwenden, z. B. auf verschiedenen Geräten, Browsern oder Zielgruppensegmenten. Wenn Sie diese Typen verstehen, können Sie die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse verfolgen und Ihr Design zuverlässig mit anderen Variablen und Varianten reproduzieren.
• Identifizieren Sie Bedrohungen für die Gültigkeit Ihres Tests. Identifizieren Sie alle potenziellen Bedrohungen für die Gültigkeit Ihres Forschungsdesigns, wie z. B. falsche Zielgruppensegmentierung, Testdauer oder Stichprobengröße. Stellen Sie dann sicher, dass diese Bedrohungen aus Ihrer Methodik entfernt werden, um deren Gesamtzuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit zu verbessern.
• Minimieren Sie Störvariablen. Störende Variablen sind Variablen, die mitten in einem A/B-Testlauf auftauchen und somit die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse gefährden. Beispiele hierfür sind Aktualisierungen von Suchmaschinenalgorithmen, Website- oder Serverausfälle und andere plötzliche Änderungen. Um das Risiko verwirrender Variablen zu minimieren, stellen Sie sicher, dass Sie alle potenziellen Bedrohungen im Auge behalten und Ihren Lauf mit Bedacht planen, um unerwartete Änderungen an Ihrem Test zu vermeiden.

Konsistenz ist der Schlüssel bei der A/B-Analyse. Machen Sie Ihr Forschungsdesign zuverlässig und reproduzierbar, indem Sie die Konsistenz während der gesamten Dauer Ihres ersten Split-Analyselaufs sicherstellen.

So analysieren Sie A/B-Ergebnisse genau

Um die Ergebnisse Ihres A/B-Experiments genau zu analysieren, kehren Sie immer zu Ihrer ursprünglichen Hypothese zurück. Entsprach das Endergebnis den Erwartungen Ihrer Problemstellung oder zeigte es das Gegenteil? Was bedeutet es, wenn Sie Ergebnisse geliefert haben, die Ihren Erwartungen widersprachen?

Wenn Sie zu Ihrer ursprünglichen Hypothese zurückkehren, stellen Sie sicher, dass Sie die Daten visualisieren, die Sie im Rahmen des Experiments gesammelt haben. Dies wird Ihnen helfen, Ihre Ergebnisse klarer zu analysieren und so mehr Erkenntnisse aus anderen Faktoren wie Ihren Zielgruppensegmenten, der Dauer oder der Stichprobengröße zu gewinnen.

Sollten Sie Schwierigkeiten haben, diesen Teil der A/B-Analyse durchzuführen, wenden Sie sich noch heute an Experten auf Ihrem Gebiet, um genaue Analysen für die Anforderungen Ihres Unternehmens zu erhalten.

Die zentralen Thesen

Gestalten Sie Ihre Split-Tests wie ein Profi, wenn Sie wissen, wie Sie noch heute effektive Vergleichsvarianten erstellen. Hier sind einige letzte Hinweise, die Sie mitnehmen sollten, wenn Sie mit der Recherche zur A/B-Analyse für den Erfolg im digitalen Marketing beginnen:

• Verankern Sie Ihre Strategien in Daten. Unabhängig davon, ob Sie eine Hypothese formulieren oder eine Vergleichsvariante erstellen, stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Entscheidungen auf Daten aus früheren Marketingkampagnen basieren, um die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse sicherzustellen, die Sie erzielen.
• Nehmen Sie sich Zeit für die Ausarbeitung des Experiments. Sie können nicht überstürzt einen Split-Test durchführen und erwarten, dass Sie auf Anhieb zuverlässige Ergebnisse erhalten. Nehmen Sie sich bei der Ausarbeitung der Analyse Zeit, um die Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse und die Reproduzierbarkeit Ihres Forschungsdesigns sicherzustellen.
• Wenn Sie Zweifel haben, wenden Sie sich an uns. Sie sind noch nicht so sicher in Ihren A/B-Testing-Fähigkeiten? Scheuen Sie sich nicht, noch heute die Expertendienste für digitales Marketing von Propelrr für kompetente Analysen und Marketingexperimente in Anspruch zu nehmen.

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