Wenn du es noch nicht mit A/B-Testing versucht hast, ist dies ein Zeichen, dass du nicht länger warten solltest. A/B-Testing hilft dir nicht nur, deinen Shop zu verbessern, sondern du kannst wirklich sehen, welche Elemente deines Shops für deine Kunden attraktiv sind, und sie zum Kaufen anregt, und welche nicht.
Mehr Informationen darüber findest du in der heutigen Podcast-Ausgabe mit dem Conversion-Hacker, Jörg Dennis Krüger.
TRANSKRIPTION DIESER FOLGE DES PODCASTS
In dieser Podcast-Folge erkunden wir die Welt der A/B-Tests für Online-Shops. Wir besprechen, wie du mit A/B-Tests deinen Shop optimieren kannst, um höhere Konversionsraten, ein besseres Kundenerlebnis und mehr Umsatz zu erzielen.
Zuerst wollen wir definieren, was A/B-Tests sind. Einfach ausgedrückt ist es eine Form der experimentellen Optimierung, die dir hilft, Entscheidungen für deinen digitalen Laden zu treffen, indem du zwei oder mehr Versionen einer Webseite oder eines Elements vergleichst. Die Daten aus diesen Tests geben Aufschluss darüber, welche Version im Hinblick auf die Konversionsrate oder andere gewünschte Ergebnisse besser abschneidet.
A/B-Tests sind besonders nützlich für Online-Shops, denn sie ermöglichen es dir, verschiedene Versionen von Seitenelementen oder Funktionen zu vergleichen, um zu sehen, welche Version bessere Ergebnisse liefert. Indem du Daten aus früheren Experimenten nutzt und das Nutzerverhalten in Echtzeit beobachtest, kannst du fundierte Entscheidungen darüber treffen, wie du deinen Shop am besten optimierst, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Konversionsraten zu erhöhen.
Es gibt verschiedene Arten von A/B-Tests, die bei E-Commerce-Websites und Apps eingesetzt werden: Split-Tests, multivariate Tests und Personalisierung. Bei Split-Tests (auch „A/B-Tests“ genannt) werden zwei Versionen derselben Seite, bei denen jeweils nur ein einziges Element geändert wurde, miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Bei multivariaten Tests werden mehrere Elemente auf derselben Seite gleichzeitig geändert, wobei die Auswirkungen auf das Nutzerverhalten für jede Änderung separat gemessen werden. Personalisierung bedeutet, dass die vorgenommenen Änderungen speziell auf einzelne Nutzer/innen zugeschnitten sind, basierend auf ihren Vorlieben oder ihrem bisherigen Verhalten auf der Website.
Bevor du einen A/B-Test für deinen Online-Shop durchführst, solltest du eine Hypothese aufstellen: Was denkst du, wird passieren, wenn du ein Element änderst? Die Formulierung einer solchen Hypothese vor Beginn des Tests hilft dir, deine Bemühungen zu fokussieren und Erfolgskriterien festzulegen, damit die Ergebnisse des Tests leichter zu interpretieren sind.
Es gibt verschiedene Elemente in einem Onlineshop, die mit A/B-Tests getestet werden können. Dazu gehören z. B. das Seitenlayout, Bilder, Farbschemata, Call-to-Action-Buttons, Preisstrukturen und vieles mehr – all das kann optimiert werden, um die Kundenbindung zu verbessern und die Konversionsrate zu erhöhen, wenn es richtig gemacht wird. Daher ist es wichtig, alle Aspekte eines digitalen Shops zu berücksichtigen, bevor man ein Experiment startet, damit alle Variablen berücksichtigt und am Ende des Prozesses zuverlässige Ergebnisse erzielt werden können.
Bei der Durchführung eines A/B-Tests für einen Onlineshop gibt es einige Best Practices, die befolgt werden sollten:
Erstens solltest du sicherstellen, dass vor dem Start eines Tests klare Erfolgskriterien festgelegt werden. So kannst du sicherstellen, dass die Ergebnisse am Ende eines jeden Experiments valide sind und sinnvolle Entscheidungen über weitere Optimierungen oder Änderungen getroffen werden können.
Zweitens sollten die Besucher/innen richtig segmentiert werden. So wird sichergestellt, dass bei jedem Test nur relevante Daten gesammelt werden, damit die Ergebnisse nicht verzerrt werden, weil irrelevante Variablen zwischen verschiedenen Versionen verglichen oder Seiten gleichzeitig ohne Kontrollgruppe getestet werden. Dies verhindert auch Fehlinterpretationen aufgrund von „Rauschen“ in den Daten, das durch externe Faktoren verursacht wird. Das wiederum passiert, wenn während der Analyse signifikante Veränderungen festgestellt werden (die möglicherweise nicht auf das Engagement, sondern auf externe Faktoren zurückzuführen sind, die außerhalb der Kontrolle liegen).
Die Analyse quantitativer Daten, die durch A/B-Tests gewonnen wurden, kann manchmal schwierig sein, da immer ein gewisses Maß an Unsicherheit besteht, insbesondere wenn es darum geht, die statistische Signifikanz von Experimenten zu interpretieren, die über verschiedene Zeiträume hinweg durchgeführt wurden. Dies gilt hauptsächlich für größere Websites, auf denen viele Kunden gleichzeitig interagieren, was Split-Tests zu einem immer leistungsfähigeren Instrument macht. Optische Aspekte wie die Auswahl von Bildern, Farben und Designs führen oft zu einer Verbesserung des Kundenerlebnisses und damit zu höheren Umsätzen und einem höheren ROI.
Sobald die Erkenntnisse aus den A/B-Tests auf der Website eines Online-Shops gewonnen wurden, können Marketer mit Tools wie Convert.com verschiedene Prozesse automatisieren und ihre Erkenntnisse in andere Bereiche der Marketingstrategie integrieren. So können unter anderem Anzeigen entsprechend dem Nutzerverhalten personalisiert und Produktseiten auf der Grundlage der Kundenpräferenzen optimiert werden.
Ein weiteres Beispiel ist die Implementierung von Omnichannel-Kampagnen, mit denen potenzielle Käufer über mehrere Plattformen hinweg erreicht werden.
Letztlich kann man die durch solche Experimente gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Ressourcen für die Beherrschung der Kunst der digitalen Optimierung einzusetzen, die heute ein wichtiger Bestandteil erfolgreicher Unternehmen ist. Durch die Nutzung der leistungsstarken Möglichkeiten, die mit der Durchführung effizienter und effektiver A/B-Tests verbunden sind, können kleine und große Unternehmen einen Vorteil ihren Konkurrenten gegenüber erlangen und ihre Gewinne steigern.
Danke fürs Zuhören. Ich hoffe, unsere Diskussion hat Ihnen gefallen Bleiben Sie bei der nächsten Folge zur gleichen Zeit am gleichen Ort Tschüss.
Dein Jörg Dennis Krüger.