5 Tipps für erfolgreiche A/B-Splittests

A/B-Splittests sind überaus hilfreich, wenn man im Online-Marketing Erfolg haben möchte. Innerhalb kürzester Zeit und ohne großen Aufwand lässt sich mit ihnen  feststellen, welche E-Mail-Betreffzeile oder Landingpages am besten performt. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass man den Test 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 erfolgsversprechendsten ist. 

a/b-splittest

Quelle: vwo.com

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 Testergenis 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.

Fazit


Data-Driven Marketing ist in aller Munde. Einen gelungenen Einstieg ermöglichen A/B Splittests, denn sie sind einfach und kostengünstig. Voraussetzung für echte Erkenntnissgewinne sind jedoch eine ausreichende Datenmenge sowie ein korrektes Test-Design.

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