A/B-Tests.

Bei A/B-Tests werden zwei oder mehr Versionen einer Web-Seite, Mobile App, Oberfläche oder eines Screens bzw. eines anderen digitalen Erlebnisses miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser performt. Mithilfe von Conversion Rates und Details zur Kundeninteraktion könnt ihr feststellen, ob eine bestimmte Version einen neutralen, positiven oder negativen Effekt hatte. Die Ergebnisse helfen euch bei der Verbesserung von Kampagnen, Kundenerlebnissen und Conversions sowie bei der Aussteuerung der Zielgruppenansprache.

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Meistert die Herausforderungen von A/B-Tests.

Für erfolgreiche A/B-Tests müsst ihr gewisse Herausforderungen bezüglich System und Governance berücksichtigen, die die Ergebnisse und Kampagnenentscheidungen beeinflussen können.

Unzureichendes Traffic-Volumen.

Mangel an definierten Testregeln.

Nicht definierte Website-Ziele.

Keine zielgerichteten Metriken.

Profitiert von den Vorteilen von A/B-Tests.

Mit A/B-Tests stehen messbare Ergebnisse zur Verfügung, die miteinander verglichen werden können, um Präferenzen, Interessen, Risiken und mehr aufzudecken. So könnt ihr Kampagnen optimieren.

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Ergebnisse vergleichen und die richtigen Maßnahmen ableiten.

Durch Tests, die vergleichbares Zielgruppenverhalten aufdecken, erhaltet ihr verwertbare Daten zur Verbesserung von Kampagnen, Zielgruppensegmentierung und Targeting.

Datengestützte Entscheidungen.

Durch Tests erhaltet ihr belastbare Zahlen zum Anpassen von Targeting und Messaging und müsst euch nicht auf euer Bauchgefühl verlassen.

Höhere Conversion Rates.

Indem ihr die Interaktion durch iteratives Testen mehrerer Content-Elemente, Angebote und Produkte verbessert, könnt ihr Kampagnen optimieren und bessere Ergebnisse erzielen.

Reduzierung von Kampagnenrisiken.

A/B-Tests können verhindern, dass schlecht vorbereitete Kampagnen gestartet werden, da eine Testkultur geschaffen wird, die sich auf Daten stützt.

Adobe hat die passende Lösung.

Mit den automatisierten Test- und Optimierungsfunktionen von Adobe Target könnt ihr ohne Programmier- und Implementierungsaufwand ermitteln, welche Erlebnisse, Botschaften und Angebote Besucher am meisten ansprechen und zu Konversionen führen.

Weitere Informationen

A/B-Tests sind nur ein Teil des Analyse-Puzzles.

Erfahrt, wie sich Marken mit Unterstützung von Adobe ein umfassendes Bild ihrer Analysen machen können, um personalisierte Erlebnisse bereitzustellen.

„Wir verwenden Target, um Hypothesen zu belegen oder zu widerlegen. So erhalten wir eine bessere Grundlage und haben etwas mehr Spielraum.“

– LJ Jones, Director, Optimization, Progrexion

„Wir führten früher selten A/B-Tests durch. Inzwischen gehören diese aber für uns zum Standard.“

- Ellen Lee,
Senior Vice President of Global Digital, Hyatt

A/B-Tests – häufig gestellte Fragen.

Sind A/B-Tests leicht?
Nein. Für effektive Tests sind eine starke Hypothese und die Einhaltung von Best Practices in Bezug auf Design- und Traffic-Anforderungen erforderlich.

Wirken sich A/B-Tests negativ auf SEO aus?
Nein. Es wird immer wieder behauptet, dass Tests negative Auswirkungen infolge doppelter Inhalte haben. Tatsächlich verbessern sie aber die Funktionalität von Websites und wirken sich positiv auf SEO aus.

Wie viele Varianten sollten wir testen?
Testet so viele Varianten, wie ihr benötigt, aber denkt an die Anforderungen an den Traffic, wenn ihr wollt, dass die Ergebnisse für jede Variable statistisch signifikant sind. Ihr könnt Varianten auch mithilfe unterschiedlicher Zielgruppensegmente vergleichen.

Welche Design-Elemente sollten getestet werden?
Alle Seitenelemente können getestet werden, z. B. Formen, Farben, Größen und Messaging. Ihr könnt das gesamte digitale Erlebnis, einzelne Seiten oder komplette Customer Journeys testen, um deren Auswirkungen auf Metriken und Konversionsziele zu sehen.

Wie unterscheiden sich A/B-Tests von multivariaten Tests?
Multivariate Tests untersuchen jeweils mehrere Kombinationen von Elementen. Dadurch kann der relative Beitrag von Elementen ermittelt werden, wenn diese bei der Auslösung einer Interaktion miteinander interagieren.

Was ist eine Null-Hypothese?
Eine Null-Hypothese liegt vor, wenn Ergebnisse keinen signifikanten Unterschied bei den Interaktions- oder Konversionsraten zwischen zwei oder mehr Versionen zeigen und beobachtete Unterschiede wahrscheinlich auf Stichproben- oder Versuchsfehler zurückzuführen sind.

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