5 Tipps für erfolgreiche A/B-Splittests

A/B-Splittests haben sich längst bewährt: Innerhalb kürzester Zeit lässt sich mit ihner Hilfe feststellen, welcher CTA oder welche Headline am besten performt. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass man derartige Tests korrekt durchführt. Deshalb hier ein paar wertvolle Tipps.

Begriffserklärung

Der A/B-Test (auch bekannt unter AB Testing und Split Testing) ist ein Verfahren zur Performancesteigerung durch Leistungsvergleiche. Anwendung findet diese Methode hauptsächlich im Online-Marketing. Hier werden die verschiedenen Varianten normalerweise zeitgleich und automatisiert getestet. Beim „Gewinner“ geht man davon aus, dass dieser am erfolgversprechendsten ist. 

A/B Split Test
Quelle: vwo.com

Chancen und Risiken

Ein A/B Test benötigt relativ einfach umsetzbar und b eansprucht wenig Zeit. Daraus resultiert jedoch auch ein großes Risiko: Falsch umgesetzte A/B Tests können ein Marketing Team mit einer Vielzahl irreführender „Erkenntnisse“ fluten, die in der Folge zu falschen Entscheidungen führen. 

Tipps für A/B-Splittest

1) Treffe keine wichtigen Entscheidungen auf Basis eines nicht aussagekräftigen Tests!

Ohne Signifikanz keine sinnvollen Testergebnisse. Nur wenn Deine Stichprobe n groß genug ist, repräsentiert sie die Grundgesamtheit N. Verlängere also ggf. den Testzeitraum oder aber ignoriere das Ergebnis! Vor allem dann, wenn es um viel Geld geht. 

2) Besser als jeder falsch durchgeführter Test ist gar kein Test!

Konzentriere Dich besser auf weniger Tests, die dafür jedoch aussagekräftig sind! Bei einem A/B-Splittest sollte der Unterschied der Klicks / Öffnungen schon mehr als das Doppelte der Quadratwurzel der Gesamtmenge betragen. Beispiel:

A bringt 50.000 Klicks
B bringt 40.000 Klicks
Summe = 90.000
Differenz= 10.000

Die doppelte Quadratwurzel der Summe beträgt 600.
Die doppelte Quadratwurzel der Differenz beträgt 200.
600 > 200

Bedeutet: Das Ergebnis ist signifikant, d.h. der Test ist aussagefähig – und A ist der Gewinner.

3) Mache keine Tests, wenn Du nur anderen beweisen willst, dass Du im Recht bist!

Persönlicher Ego und Stolz haben mit Data-Driven Marketing nichts zu tun.

4) Teste Deine Varianten zeitgleich – und nicht nacheinander!

Nur ein parallel laufender Test stellt sicher, dass zeitliche Einflussfaktoren außen vor bleiben und das Testergebnis aussagekräftig ist.

5) Verändere eine Variation möglichst nur an einer Stelle!

Veränderst Du zum Beispiel den Betreff einer E-Mail als auch den Preheader-Text, kannst Du im Nachhinein nicht mehr ermitteln, was davon sich wie auf die Performance-Veränderung ausgewirkt hat. Zumal sich verschiedene Änderungen auch untereinander beeinflussen können.

Tools für A/B-Splittest

Während Splittests im E-Mail-Marketing in den entsprechenden Versandplattformen bereits integriert sind, ist der Test von Webseiten und Webapps meistens nur mit separaten Tools möglich. Die Bekanntesten sind:

 

Fazit

Data-Driven Marketing ist in aller Munde. Einen kostengünstigen und bequemen Einstieg ermöglichen A/B Splittests. Voraussetzung für echte "Erkenntnisgewinne" sind jedoch eine ausreichende Datenmenge sowie ein korrektes Test-Design.

Über den Autor

Über den Autor

Frank Rix beschäftigt sich seit über 20 Jahren intensiv mit Data-Driven Marketing. Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik in Flensburg beriet er u. a. Unternehmen wie Montblanc, Euler Hermes, PwC und DHL.

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