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Bye Bye Google Optimize

AB testing
Lesezeit: 7 Minuten
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Alles rund um AB-Tests und ihre Alternativen

Umsatzsteigerungen und bessere Conversion Rates das wünscht sich doch jedes Unternehmen. Doch wie kommt man dahin? Und was hat die Zusammenarbeit der Abteilungen Performance Marketing, Webanalyse und Digital Analytics damit zu tun?

Die Zusammenarbeit eben dieser Abteilungen ermöglicht häufig Experimente und eine Vielzahl innovativer Strategien, um die Performance auf der eigenen Website oder der App zu optimieren. Neben der Optimierung wird der Bekanntheitsgrad erhöht, mehr Traffic erzielt und Marketingkampagnen erfolgreich umzusetzen.

Im kompletten Prozess spielt die genaue Definition der Zielgruppe die wichtigste Rolle. Durch die Analyse ihres Verhaltens kann herausgefunden werden, welche Erwartungen erfüllt werden müssen, um Besucher auf der Website oder in der App zu halten. Denn jede erfüllte Erwartung bringt potenzielle Leads bzw. definierte Conversions mit sich.

Neben der Erstellung von „Buyer Personas“ ist das sogenannte AB Testing ebenfalls ein Teil aus dem Usability Testing. Das AB Testing ist eine ausgezeichnete Methode die Webseiten Performance hinsichtlich der Nutzerwahrnehmung und -Interaktion zu analysieren. Durch entsprechende AB-Tests lassen sich relativ einfach und kostensparend Potentiale erkennen und Conversionpfade verbessern.

In einfachen Worten – AB-Testing hilft dabei die Conversion Rate zu optimieren!

Was ist ein AB-Test?

Websites sind wie Visitenkarte für Unternehmen und bieten Möglichkeiten für Marketing, Verkauf, Ankündigung von Neuigkeiten und die Umsetzung erfolgreicher Kampagnen. Über zahlreiche Kanäle oder die klassische Google-Suche gelangen Besucher auf die gewünschte Landing Page. Hier ist es wichtig, eine Vielzahl an Elementen auf der Webseite zu haben, welche Nutzer kennen, intuitiv verstehen und damit interagieren können. Die unterschiedlichen Elemente, sei es die Navigation, ein Warenkorb-Button oder ein Call to Action sollten analysiert werden. Denn hinsichtlich des Verhaltens der Nutzergruppe können dann die Webseitenziele geändert und verbessert werden. Vereinfacht wird das durch Testing-Tools, die eine nachhaltige Optimierung der User Experience ermöglichen.

Je leichter sich Besucher auf der Website oder in der App zurechtfinden, desto höher ist die Conversion Rate!

Bei der Verbesserung der Webseitenperformance helfen AB-Tests. Dabei handelt es sich um eine Testmethode des Performance Marketings und den Digital Analytics. AB-Tests vergleichen mehrerer Versionen einer Website. Die Versionen werden Benutzern als A- oder B-Version im Zufallsprinzip angezeigt, um herauszufinden, welche Version die höhere Leistung erzielt.

Eine bessere Leistung kann beispielsweise mehr Klicks auf ein Call to Action Button sein. Während der Button in Variante A links auf der Seite angezeigt wird, wird er bei Variante B rechts oder mittig angezeigt.

Dieses statistische Experiment lässt man eine Weile laufen. Nachdem eine gewisse Stichprobenmenge erfasst wurde, ermittelt man welche der beiden Versionen mehr Klicks erhalten hat. Am Ende geht es nämlich darum, eine Aussage treffen zu können, ob eine Variante besser performt hat. Auf der Grundlage des AB-Tests kann dann entschieden werden, ob die „bessere“ Version 100 % der Nutzer angezeigt werden soll.

Natürlich kann man auch KPIs wie die Conversion Rate, die Click Rate oder die Exit Rate betrachten und analysieren.


Was ist ein AB-Test? Varianten der AB-Tests

 

Das klassische AB-Testing

Hier geht es in der Regel darum sich auf eine Veränderung auf der Seite zu fokussieren. Die Veränderung kann ein Bild, ein Icon oder eine andere Darstellung von Links, Buttons oder Textbausteinen sein, die dem Nutzer angezeigt wird.

Banner, Textfarbe, Designs usw.

Der multivariater Test

Diese Testtechnik zeigt, wie sich mehrere veränderte Elemente auf die Website-Performance auswirken. Hierbei können Banner, Textfarbe, Designs usw. geändert werden. Nach Abschluss des Tests, wird analysiert, ob sich durch eine gelungene Kombination die Leistung hinsichtlich der Zielerreichung verbessert hat.

Wie geht man bei einem AB-Test vor?

Das AB Testing als Bestandteil des Digital Analytics und Performance Marketings lässt sich überall ausführen. Die Durchführung kann auf Internetseiten sowie auf APP-Screens stattfinden. Und ist unabhängig davon, ob es sich um eine Unternehmensseite, einen Onlineshop oder einen Nachrichtenblog handelt. Ziel eines AB-Tests ist, die Conversion Rate und/oder die Click Through Rate (CTR) hinsichtlich eines definierten Ziels zu steigern.

Dafür sind eine gute Vorbereitung und Expertise notwendig.

1/ Testziele definieren

Um geeignete Daten zu sammeln und zu analysieren, ist es notwendig, die Testziele genau festzulegen. Geht es um das Generieren von Neukunden, bezieht sich der Test auf den Prozess innerhalb der Anmeldung. Es muss definiert werden, welche Seiten und welche Elemente betrachtet und abgeändert werden sollen. Für das E-Commerce, bzw. spezifische E-Commerce Ziele richtet sich der Test auf die Vertriebseffizienz aus. Dabei können Produktseiten oder der allgemeine Bestellvorgang betrachtet und analysiert werden. Auch hierbei müssen einzelne Elemente, die man später abändern möchte, definiert und mindestens eine Variation erstellt werden.

2/ Testgruppen einrichten

Beim AB-Testing weiß die jeweilige Testgruppe nicht, dass sie Teil eines Tests ist. Die Nutzer werden zufällig gewählt und einer Version (A oder B-Version) zugeordnet.
Dabei ist in der Regel die Testgröße je Gruppe ungefähr gleich groß. Man hat jedoch bei den jeweiligen Software-Anbieter, die Möglichkeit die Verteilung zwischen Original und Testvariation eigenständig festzulegen.

So können spezifische Anforderungen definiert werden. Zum Beispiel 20 Prozent der Nutzer bekommen die Testvariation B angezeigt, die restlichen 80 Prozent die Originalversion A.

Neben der Wahl der Gruppengröße können auch weitere Feinheiten justiert werden. Beispielsweise kann definiert werden, dass nur Nutzer, die über Google oder Bing Ads auf die Landingpage gelangen, für diesen statischen Test ausgewählt werden dürfen.

Die Einstellungsmöglichkeiten sind unbegrenzt und können je nach Softwareanbieter in der Auswertung, Einstellung und Integration unterschieden werden.

3/ Variablen auswählen

Der ausschlaggebende Punkt hierbei ist, zu wissen, welcher Nutzer, welche Variable täglich sieht. Auf Grundlage dieses Wissens kann priorisiert werden, welche Änderung umgesetzt werden soll.

Hier spielen die zwei Varianten des AB-Testings ebenfalls eine Rolle.

4/ Daten sammeln

Nun gilt es für einen definierten Zeitraum Metriken und Dimensionen zu sammeln. Die Daten können dann in dem Tracking Tool oder in der AB-Testing Software analysiert werden.

Die Anzahl der im Analysetool benötigten Daten hängt von der Komplexität und Anzahl der Variablen, sowie der Anzahl der zu testenden Variationen ab. Manchmal genügt bereits eine kleine Anzahl an Datenpunkten. Um ein zuverlässiges Ergebnis zu erhalten, empfehlen wir jedoch ausreichend Datenpunkte zu sammeln.

5/ Ergebnisse analysieren

Die Ergebnisse der gesammelten Daten können im Analysetool kontrolliert und heruntergeladen werden.

Natürlich können zur Bestimmung einer statistischen Signifikanz auch Statistiktools wie R oder Microsoft Excel angewendet werden. Diese eignen sich besonders für Hypothesen-Tests, Regressionsanalysen oder die Bayes-Methodik.

In der Realität geht jedoch die Version mit der höchsten Conversion Rate oder CTR als Gewinner des Testings hervor. Und der AB-Test wird abgebrochen.

An dieser Stelle sollte nochmals erwähnt werden, dass bei der Auswahl eines AB-Testing-Tools stets die Anforderungen geklärt sein sollten. Denn nur mit den Anforderungen und der technischen Umgebung im Unternehmen, kann das richtige Tool ausgewählt und integriert werden.

Google stellt Optimize ein

Mit Google Optimize hatten die Webanalyse bisher ein vollwertiges und intuitives Tool. Google lieferte vor fünf Jahren ein erfolgreiches Test-Tool, um die Nutzerfreundlichkeit einer Webseite zu testen und zu optimieren. Für die Auswertung der Daten bediente sich das Tool an der Leistungsfähigkeit von Analytics. Es war leicht eingebaut und einfach in der Verwendung.

Doch nun stellt das Unternehmen am 30. September 2023 den Dienst ein. Jetzt müssen sich viele Unternehmen nach möglichen Alternativen umschauen. Oder sie entschließen sich mit Google Analytics 4, welches im Tracking Tool das AB-Feature beinhalten soll, zu arbeiten.

Die Alternativen zu Google Optimize

Es gibt zahlreiche nutzbare Alternativen zum AB-Testing-Tool Google Optimize. Bekannte Versionen wie Adobe Target ermöglichen den KI-gestützten Test und die Automatisierung bzw. Personalisierung der Usererfahrung.

Tools wie KISSmetrics dienen der Automation, der Kundengewinnung und Bindung, während sich für den Test dynamischer Websites Optimizely eignet. Mit Plattformen wie VWO Visual Website Optimizer ist der volle Testumfang von AB-Tests, Split Tests und Multivariate Tests möglich. Geboten werden eine einfache Benutzeroberfläche sowie eine agile Statistik.

Es gibt noch eine Vielzahl weiterer Tools. Vor der Anschaffung sollten sich jedoch folgenden Fragen gestellt werden:

Allgemein gilt, jedes Unternehmen sollte seine eigenen, passende Lösungen finden. Durch die ständige Veränderung von Angebot und Nachfrage sollten neue oder bereits genutzte Tools auf den Prüfstand gestellt werden.

In diesem Sinne – Happy Testing!

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BALD SIND ALLE GOOGLE UNIVERSAL ANALYTICS DATEN FÜR IMMER WEG!

Alle Daten, die Sie über die Jahre gesammelt haben, sind dann nicht mehr verfügbar. Wer also weiter Daten aus dem Google Universal Analytics Zeitalter verwenden möchte, muss die Daten selbst speichern. Aber wie geht das und welche Möglichkeiten bieten sich? Wir klären auf!