{"id":170,"date":"2016-12-24T18:33:00","date_gmt":"2023-06-06T18:33:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=170"},"modified":"2023-07-03T15:46:26","modified_gmt":"2023-07-03T15:46:26","slug":"a-b-tests-umsetzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/a-b-tests-umsetzen\/","title":{"rendered":"A\/B-Tests richtig umsetzen: Der komplette Guide"},"content":{"rendered":"\n<p>Mit A\/B-Tests finden Sie im digitalen Marketing heraus, wie Sie f\u00fcr Ihr Unternehmen mehr Leads erhalten \u2013 und zwar mit statistischer Signifikanz. Testen Sie Landing Pages, Newsletter, E-Mails oder Ads \u00fcber den gesamten <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/vertrieb\/sales-funnel.html\">Sales Funnel<\/a> hinweg. Dieser Guide liefert Ihnen das notwendige R\u00fcstzeug zum Einsatz von A\/B-Tests in der Conversion-Optimierung. Sie erhalten einen \u00dcberblick \u00fcber wichtige statistische Kennzahlen, Fallstricke und Website-Komponenten, um sie w\u00e4hrend Ihrer Testings im Blick zu halten. Entscheidend f\u00fcr ihren Erfolg ist die richtige Durchf\u00fchrung, vor der stets eine schl\u00fcssige Hypothese angef\u00fchrt wird. Wie Sie A\/B-Tests richtig umsetzen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-b-tests-als-integraler-bestandteil-ihrer-zyklischen-conversion-optimierung\">A\/B-Tests als integraler Bestandteil Ihrer zyklischen Conversion-Optimierung<\/h2>\n\n\n\n<p>In der Conversion-Optimierung geht es darum, die Komponenten von Websites, Landing Pages oder E-Mails so zusammenzusetzen, dass eben jene Elemente die Aufmerksamkeit Ihrer Nutzer erregen, die Sie f\u00fcr eine m\u00f6glichst erfolgreiche Konversion ben\u00f6tigen. Erheben Sie deshalb den Status quo auf allen relevanten Zielseiten, indem Sie Zusammenh\u00e4nge \u00fcber das Nutzerverhalten ermitteln. Entwickeln Sie anschlie\u00dfend begr\u00fcndete Hypothesen \u00fcber Verbesserungsm\u00f6glichkeiten. Nehmen Sie diese Verbesserungen schlie\u00dflich vor und testen Sie sie gegen die urspr\u00fcngliche Variante. Setzen Sie die explorative Analyse, die Hypothesenbildung, weitere A\/B-Tests inklusive Ihrer Auswertung fort, bis Sie Ihre Conversions nachhaltig optimiert haben. Vermutlich stellen Sie fest, dass es immer wieder neue Ankn\u00fcpfungspunkte gibt, die Sie f\u00fcr weitere Testings nutzen k\u00f6nnen. Nicht nur, weil sich immer wieder neue Erkenntnisse ergeben, sondern auch aufgrund ver\u00e4nderter Angebote sowie eines sich wandelnden Nutzerverhaltens.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ohne-conversion-ziele-keine-conversion-optimierung\">Ohne Conversion-Ziele keine Conversion-Optimierung<\/h2>\n\n\n\n<p>Um \u00fcberhaupt herausfinden zu k\u00f6nnen, welche Komponenten es zu optimieren gilt, ermitteln Sie zun\u00e4chst ein Conversion-Ziel. Handelt es sich um eine sogenannte Macro-Conversion, also um ein abschlie\u00dfendes Conversion-Ziel (z. B. Bestellung eines Produkts), k\u00f6nnen Sie es in Teilschritte bzw. kurzfristige Ziele, in sog. Micro-Conversions, einteilen. In der Regel f\u00fchrt dieses Vorgehen auch dazu, dass Sie in Ihrem Sales Funnel weiter oben ansetzen, um die einzelnen Schritte bis zum Lead \u00fcber die Conversion-Optimierung abzubilden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-hypothesenbildung-in-a-b-tests\">Hypothesenbildung in A\/B-Tests<\/h2>\n\n\n\n<p>Um A\/B-Tests richtig umsetzen zu k\u00f6nnen, formulieren Sie zun\u00e4chst eine Hypothese. Unternehmen, die Ihre Zielgruppe gut kennen, sind hierbei im Vorteil! Denn eine Hypothese f\u00fcr ein solches Testing ist im Grunde nichts anderes als eine Annahme \u00fcber Ihre Zielgruppe, bezogen auf eine Komponente in Ihrer Landing Page, E-Mail-Vorlage oder Anzeige. Zielgruppen-Annahmen sind oft bereits in <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/2016\/05\/buyer-personas-_-so-knackt-man-zielgruppen.html\">Personas<\/a> formuliert, und dort als Herausforderungen oder Challenges gekennzeichnet. Wenn darin beispielsweise steht, dass Zeitdruck ein wesentlicher Faktor ist, k\u00f6nnte Ihre Ma\u00dfnahme an genau diesem Punkt ansetzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Durch vorausgegangenes Tracking (Eye-Tracking, Heatmaps oder Neuronale Netze) erhalten Sie zus\u00e4tzliche Informationen, welche Komponenten es wert sind, getestet zu werden. Zusammen mit der Annahme \u00fcber Ihre Nutzer und diesen Ergebnissen k\u00f6nnen Sie nun eine konkrete Hypothese formulieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-formel-einer-hypothese-fur-a-b-tests\">Formel einer Hypothese f\u00fcr A\/B-Tests<\/h3>\n\n\n\n<p><i>\u201cWenn ich dank Beobachtung T Komponente A aufgrund der Zielgruppenannahme Z durch Ma\u00dfnahme B optimiere, kann ich Conversion-Ziel C verbessern.\u201d<\/i><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p>Sie ben\u00f6tigen<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ein Conversion-Ziel (C)<\/li>\n\n\n\n<li>eine Zielgruppen-Annahme (Z)<\/li>\n\n\n\n<li>eine Beobachtung (T), datengest\u00fctzt (Analytics, Eye-Tracking oder Heatmaps)<\/li>\n\n\n\n<li>eine Ma\u00dfnahme (B), basierend auf Annahme \u00fcber Ihre Zielgruppe<\/li>\n\n\n\n<li>eine ermittelte Test-Komponente (A)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<p>A ist die urspr\u00fcngliche Version, B die neue, die im Falles eines erfolgreichen A\/B-Tests in Zukunft verwendet werden soll. Je konkreter die Hypothese ist, desto weniger Spielraum existiert w\u00e4hrend der Entwicklung des Testelements.<\/p>\n\n\n\n<p>A\/B-Tests geh\u00f6ren zu den wichtigsten Methoden innerhalb der Conversion-Optimierung. Explorative Verfahren wie etwa das Eye-Tracking oder Heatmaps werden meist im Vorfeld eingesetzt, um Muster in der Anwendung von Websites zu entdecken. Das k\u00f6nnen Blickbewegungen sein, Maus- bzw. Touch-Bewegungen und nat\u00fcrlich das Klick-Verhalten der Nutzer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-b-test-tipps-fur-bessere-conversions\">A\/B-Test-Tipps f\u00fcr bessere Conversions<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p>A\/B-Tests sind unabdingbar, um die Potenziale f\u00fcr die Conversion-Optimierung voll auszusch\u00f6pfen. Die folgenden Tipps k\u00f6nnen hilfreich sein, um die richtigen Ma\u00dfnahmen f\u00fcr ihre A\/B-Tests zu entwickeln:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>K\u00fcrzen Sie Formulare soweit wie m\u00f6glich.<\/li>\n\n\n\n<li>Verwenden Sie Trust-Elemente, um das Vertrauen Ihrer Nutzer zu gewinnen.<\/li>\n\n\n\n<li>Reduzieren Sie den Zeitdruck Ihrer Nutzer.<\/li>\n\n\n\n<li>Personalisieren Sie Ihre Web-Inhalte.<\/li>\n\n\n\n<li>Bieten Sie Interaktions- und Support-M\u00f6glichkeiten an.<\/li>\n\n\n\n<li>Testen Sie verschiedene Bild-Varianten.<\/li>\n\n\n\n<li>Heben Sie wichtige Call-to-Actions\u00a0visuell hervor.<\/li>\n\n\n\n<li>Reduzieren Sie Ablenkungen und Auswahlm\u00f6glichkeiten durch ein klares, zielf\u00fchrendes Design.<\/li>\n\n\n\n<li>Machen Sie Ihrem Nutzer sofort verst\u00e4ndlich, worum es geht.<\/li>\n\n\n\n<li>Signalisieren Sie die sofortige Verf\u00fcgbarkeit Ihrer Angebote (z. B. sofort lieferbar).<\/li>\n\n\n\n<li>Locken Sie mit knappen Ressourcen (z. B. nur noch wenige Produkte verf\u00fcgbar).<\/li>\n\n\n\n<li>Nutzen Sie A\/B-Tests, um Ihre <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/blog\/2014\/10\/10-ways-marketing-automation-can-help-achieve-your-b2b-marketing-goals.html\">Marketing-Automatisierung<\/a> zu optimieren.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-einflussfaktoren-in-a-b-tests-konstant-halten\">Einflussfaktoren in A\/B-Tests konstant halten<\/h2>\n\n\n\n<p>Wichtig ist, dass beide Test-Varianten stets zum gleichen Zeitpunkt gepr\u00fcft werden. Es w\u00fcrde das Test-Ergebnis verf\u00e4lschen, wenn Sie erst Variante A testen, und danach Variante B. Menschen neigen dazu, sich zu verschiedenen Zeitpunkten h\u00f6chst unterschiedlich zu verhalten. Bereits die Uhrzeit kann einen erheblichen Einfluss auf unsere Bereitschaft haben, Handlungen beispielsweise auf Landing Pages zu vollziehen. Ebenfalls deutlich sind die Unterschiede unseres Nutzungsverhaltens am Wochenende, im Vergleich zu unserem Verhalten innerhalb der Woche. Selbstverst\u00e4ndlich kann auch das Wetter unsere Bereitschaft beeinflussen, wie wir Web-Angebote nutzen. Diese Faktoren sind in der Regel weder vermeidbar, noch kalkulierbar, und sollten daher in beiden Varianten konstant gehalten werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-testlaufzeit-uber-konversionszyklen-hinweg\">Testlaufzeit \u00fcber Konversionszyklen hinweg<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Hypothese ist aufgestellt, das Test-Element ist entwickelt worden und steht f\u00fcr den Test zur Verf\u00fcgung. Selbstverst\u00e4ndlich m\u00fcssen die technischen Voraussetzungen gekl\u00e4rt, und ein Testing-Tool ausgew\u00e4hlt worden sein. Anschlie\u00dfend kann der A\/B-Test gestartet werden. Seine Laufzeit ist von unterschiedlichen Faktoren abh\u00e4ngig; etwa davon, ob das Ergebnis positiv oder negativ ist, aber auch von der Signifikanz der Resultate.<\/p>\n\n\n\n<p>Damit Sie Ihren A\/B-Test richtig umsetzen, ist es zus\u00e4tzlich von Bedeutung, dass die Konversionszyklen Ihrer Nutzer ber\u00fccksichtigt werden. In vielen F\u00e4llen kehrt der Nutzer nach seinem ersten Besuch mehrere Male zur\u00fcck bevor er eine Macro-Conversion ausl\u00f6st. Es ist daher wichtig, dass der A\/B-Test ausreichend lange l\u00e4uft, um den gesamten Konversionszyklus abzubilden, insbesondere, wenn langfristige Ziele getestet werden.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fallstricke-im-a-b-testing\">Fallstricke im A\/B-Testing<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Verwirrung bei Stammkunden vermeiden: Stammkunden finden sich in aller Regel hervorragend in Ihrem Web-Angebot zurecht, und kennen jeden Button. Eine pl\u00f6tzliche \u00c4nderung k\u00f6nnte dazu f\u00fchren, dass die Conversion gerade im Stammkundengesch\u00e4ft einbricht. Ber\u00fccksichtigen Sie diesen Aspekt bei der Durchf\u00fchrung ihrer A\/B-Tests.<\/li>\n\n\n\n<li>Duplicate Content: Falls in A\/B-Tests zwei nahezu identische Seiten existieren, wertet Google diese als doppelten Inhalt. Dies kann einen Verlust Ihres Suchmaschinen-Rankings zur Folge haben. Es gibt aber diverse M\u00f6glichkeiten, Duplicate Content zu vermeiden. Eine davon ist die sog. <a href=\"http:\/\/conversionboosting.com\/article\/ab-tests-redirect-oder-dom-manipulation_919\/\" target=\"_blank\" adhocenable=\"false\" rel=\"noopener\">DOM-Manipulation<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>Umsatzeinbu\u00dfen vermeiden: A\/B-Tests sollten nur so lange laufen wie n\u00f6tig. Denn wenn der A\/B-Test eine signifikant bessere Variante ermittelt hat, sollte diese Version auch verwendet werden, da sie h\u00f6here Ums\u00e4tze verspricht.<\/li>\n\n\n\n<li>Fehlendes statistisches Basiswissen: Statistisches Basiswissen ist nicht nur hilfreich, sondern unabdingbar, um A\/B-Tests erfolgreich durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-multivariate-tests\">Multivariate Tests<\/h2>\n\n\n\n<p>Speziell bei Multivariaten-Tests, bei denen Kombinationen (z. B. Bild und Text) getestet werden, steigen die Anforderungen an das Team, das f\u00fcr die Durchf\u00fchrung und Auswertung zust\u00e4ndig ist. Zudem erh\u00f6ht sich die auch die Zahl der ben\u00f6tigten Nutzer, um das gew\u00fcnschte Signifikanzniveauvon z.B. 95% zu erreichen. W\u00e4hrend Sie in einem einfachen A\/B-Test lediglich eine neue Variante testen (Variante B), ergeben sich bereits bei nur einer Bild-Text-Kombination gleich drei neue Variationen (n\u00e4mlich B\/A, A\/B, B\/B).<\/p>\n\n\n\n<p>A\/B-Tests spielen in der Conversion-Optimierung von Landing Pages eine wichtige Rolle, aber auch E-Mails oder Newsletter werden h\u00e4ufig getestet. Im Rahmen einer Multi-Channel-Strategie ist es von Bedeutung, Kommunikation \u00fcber mehrere Kan\u00e4le abzubilden und auf Basis von Daten weitere Entscheidungen zu treffen. Ein Tool, das das A\/B-Testing von Landing Pages und E-Mails erm\u00f6glicht und in eine umfassende Marketing Automatization integriert, ist beispielsweise <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/products\/marketing-cloud\/marketing-automation\/\">Salesforce Pardot<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-b-tests-richtig-auswerten-das-signifikanzniveau\">A\/B-Tests richtig auswerten: Das Signifikanzniveau<\/h2>\n\n\n\n<p>Wenn das Testergebnis eine h\u00f6here Konversion zeigt, ist das f\u00fcr sich gesehen noch kein Grund zur Freude. Jubeln d\u00fcrfen Sie erst, wenn es statistisch signifikant ist. Das Signifikanzniveau sollte grunds\u00e4tzlich bei mindestens 95% liegen, was so viel bedeutet, dass die Irrtumswahrscheinlichkeit Ihres Tests, also die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Testergebnis blo\u00dfer Zufalls ist, bei 5% liegt. Bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% sind tats\u00e4chlich 5% der Testergebnisse wirklich falsch. Oftmals ist es daher hilfreich, A\/B-Tests l\u00e4nger laufen zu lassen, um eine h\u00f6here statistische Signifikanz zu erhalten. Sie k\u00f6nnen aber selbst entscheiden, wie viel Risiko sie bereit sind zu akzeptieren. Denn letztlich werden Signifikanzniveaus willk\u00fcrlich festgelegt, auch wenn sich die 95%-Marke in der Statistik etabliert haben mag. Und letztlich ist es nat\u00fcrlich auch eine Frage der Wirtschaftlichkeit, wie lange Sie einen A\/B-Test laufen lassen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-machen-sie-einen-a-a-test\">Machen Sie einen A\/A-Test<\/h2>\n\n\n\n<p>Ein <a href=\"http:\/\/kadavy.net\/blog\/posts\/aa-testing\/\" target=\"_blank\" adhocenable=\"false\" rel=\"noopener\">A\/A-Test<\/a> testet zwei identische Versionen in einem A\/B-Setting. Sie k\u00f6nnen auf diese Weise \u00fcberpr\u00fcfen, wie gut Ihre A\/B-Software funktioniert. Aber auch bei zu gro\u00dfer Varianz Ihrer Daten kann es passieren, dass die Ergebnisse nicht ausreichend pr\u00e4zise sind bzw. nicht besonders gut durch den ermittelten Durchschnittswert repr\u00e4sentiert werden. Achten Sie also zus\u00e4tzlich auch auf die statistische Varianz!<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-b-testverfahren\">A\/B-Testverfahren<\/h3>\n\n\n\n<p>Im Falle von A\/B-Tests haben wir es mit statistischen Tests zu tun, hinter denen sich unterschiedlich Test-Methoden verbergen k\u00f6nnen. Mitunter basieren sie auf dem Bayesian-Ansatz, oder auf klassischen Hypothesentests. Auch die Wahl des statistischen Tests und die damit verbundenen Modellannahmen k\u00f6nnen einen Einfluss auf die Qualit\u00e4t des resultierenden Ergebnisses haben.<\/p>\n\n\n\n<p>Zur Durchf\u00fchrung und Auswertung von A\/B-Tests ist statistisches Basiswissen hilfreich. Tools unterst\u00fctzen Sie insbesondere in der Durchf\u00fchrung, indem Sie den Tracking-Code in Ihre Website einbinden, die Testvarianten erstellen und die Tests schlie\u00dflich automatisiert durchf\u00fchren. In komplexen Situationen, d.h. wenn viele Tests parallel laufen oder Sie Multivariate Tests durchf\u00fchren, spielt das Monitoring \u00fcber mehrere Zyklen bzw. Iterationen eine wichtige Rolle. Kennzahlen \u00fcber Ergebnisse und Zwischenst\u00e4nde helfen Ihnen bei der Entscheidung, welche A\/B-Tests Sie z. B. stoppen k\u00f6nnen, und bei welchen Sie die Laufzeit verl\u00e4ngern sollten.<\/p>\n\n\n\n<p>Sie m\u00f6chten mehr dar\u00fcber erfahren, wie Sie A\/B-Tests erfolgreich in Ihr Cross-Channel-Marketing integrieren? Wir empfehlen die virtuelle Tour <a adhocenable=\"false\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/form\/pardot\/testdrive\/?d=70130000000m07ZAAQ\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sind Sie bereit f\u00fcr den Einstieg in die Marketingautomatisierung?<\/a>&#8220; mit Tipps zu Pardot Online-Marketingkampagnen zur Umsatz- und Effizienzsteigerung.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/form\/pardot\/testdrive\/?d=70130000000m07ZAAQ\">Pardot-Testtour: Jetzt anmelden<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p> <span id=\"authorRoot\" path=\"\/content\/blogs\/de\/de\/authors\/\"><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A\/B-Tests im Marketing? 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