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Maximierung des Marketingerfolgs mit A/B-Tests: Ein Leitfaden zur Nutzung von AB Tasty

Lesezeit: 5 Minuten

A/B-Tests sind eine essenzielle Technik im Marketing, mit der Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien verbessern können. Indem zwei verschiedene Versionen eines Elements auf einer Landingpage getestet werden, können Marketer herausfinden, welche Version bei ihrer Zielgruppe besser funktioniert.

In der heutigen schnelllebigen Marktwelt, in der sich Konsumentenpräferenzen rasch ändern, sind personalisierte und überzeugende Botschaften entscheidend, um hervorzustechen. Unternehmen, die regelmäßig mit iherer Digital Analytics– bzw. Webanalyse-Abteilung A/B-Tests einsetzen, können ihre Ansätze verfeinern, ihre Rendite optimieren und ihre Kundenbeziehungen stärken.

In diesem Artikel beleuchten wir die Anwendung von A/B-Tests anhand der Plattform AB Tasty.

Was ist AB Tasty?

AB Tasty ist ein Tool für A/B-Tests, multivariate Tests und Feature-Management, das Unternehmen dabei unterstützt, verschiedene Ideen auszuprobieren, bevor große Updates oder Launches durchgeführt werden.

Hauptfunktionen

A/B- und multivariate Tests: Testen Sie verschiedene Versionen Ihrer Website oder App, um herauszufinden, was bei Ihrer Zielgruppe am besten ankommt.
Personalisierung: Bieten Sie individuelle Inhalte und Erlebnisse basierend auf Nutzerverhalten, Standort oder Vorlieben.
Feature-Management: Führen Sie neue Funktionen schrittweise ein und verfolgen Sie deren Performance in Echtzeit.
Zielgruppensegmentierung: Fokussieren Sie sich auf spezifische Nutzergruppen, um Kampagnen und Tests relevanter und erfolgreicher zu gestalten.
Integration: Reibungslose Integration mit Tools wie Google Analytics, Hotjar und CRM-Systemen für ein einheitliches Analyseerlebnis.

Hauptphasen eines A/B-Tests

Hypothese erstellen: Entwickeln Sie eine Annahme, wie eine bestimmte Änderung das Nutzerverhalten beeinflussen könnte.
Ziele und Parameter definieren: Legen Sie Schlüsselmetriken und gewünschte Ergebnisse fest, wählen Sie die zu testenden Varianten, bestimmen Sie die Zielgruppe und den Prozentsatz der einbezogenen Besucher.
A/B-Test durchführen: Konfigurieren und überprüfen Sie den Test, bevor Sie ihn starten.
Daten sammeln und analysieren: Analysieren Sie die Ergebnisse mithilfe statistischer Methoden und stellen Sie sicher, dass die Daten repräsentativ und unbeeinflusst von externen Faktoren sind.
Änderungen umsetzen: Rollout der erfolgreicheren Variante oder Durchführung weiterer Tests bei unklaren Ergebnissen.
Prozess wiederholen: A/B-Tests sind ein iterativer Prozess, der kontinuierlich tiefere Einblicke in Nutzerpräferenzen liefert.

Wie erstellt man eine Hypothese?

Das Erstellen einer Hypothese ist ein zentraler Schritt bei der Einrichtung eines A/B-Tests. Eine gut definierte Hypothese klärt das erwartete Ergebnis. Tipps:

Änderung definieren: Legen Sie fest, welche Anpassung vorgenommen wird (z. B. Textänderung, Designanpassung).
Zielgruppe bestimmen: Definieren Sie, wer die Änderung sieht (z. B. Erstbesucher, mobile Nutzer).
Erwartete Auswirkungen: Überlegen Sie, wie sich die Änderung auf das Verhalten auswirkt (z. B. höhere Conversion-Rate).
Messbares Ziel festlegen: Definieren Sie ein konkretes Ziel (z. B. mehr Anmeldungen, Käufe).

AB Tasty empfiehlt, die Hypothese nach folgendem Muster zu formulieren:

Wie führt man einen Test in AB Tasty durch?

Um einen Test in AB Tasty zu erstellen, navigieren Sie zu Web Experimentation, klicken Sie auf „Create“ und wählen Sie „A/B Test“. Nachdem Sie den Testtyp ausgewählt haben, definieren Sie die Parameter Ihrer Kampagne, z. B. die zu testende Seite und die Variationen (verschiedene Überschriften, Bilder oder Buttons).

AB Tasty bietet zwei Optionen zur Inhaltserstellung:

Visual Editor: Einfache Änderungen wie Farb-, Text- oder Bildanpassungen.
Code Editor: Anpassungen mit benutzerdefiniertem Code (JavaScript, CSS).

Anschließend segmentieren Sie Ihre Zielgruppe basierend auf Verhalten, Standort oder Gerätetyp. Legen Sie Ziele wie z. B. höhere Conversions fest. Fügen Sie den Tracking-Code manuell oder per Drittanbieter-Integration zu Ihrer Website/App hinzu. Der Traffic wird standardmäßig gleichmäßig auf die Variationen verteilt (50/50).

Nach der Konfiguration starten Sie den Test und überwachen die Ergebnisse in Echtzeit. Nach Ablauf des Tests analysieren Sie die Performance jeder Variante mit den detaillierten Berichten von AB Tasty, um festzustellen, ob die neue Variante besser abschneidet.

Integration von AB Tasty und Google Analytics 4

Die Integration zwischen AB Tasty und dem Webanalyse-Tool Google Analytics 4 ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch zwischen den beiden Plattformen.

Sie erlaubt das Senden der AB Tasty-Variations-ID, des Variationsnamens und der Kampagnendaten an Ihre GA4-Property sowie den Import von Zielgruppen aus Google Analytics zur gezielten Ansprache in AB Tasty.

Wie es funktioniert

Die Integration sendet ein abasty-Event an Google Analytics 4 und erstellt automatisch Zielgruppen. Das Event enthält Parameter wie abtasty_variation, das die Variations-ID und den Variationsnamen enthält, und abtasty_campaign, das die Kampagnen-ID und den Kampagnennamen enthält.

AB Tasty erstellt für jede Variation in den Kampagnen eine einzigartige Zielgruppe. Diese Zielgruppen in GA4 ermöglichen es Ihnen, benutzerdefinierte Berichte zu erstellen, um die Kampagnenergebnisse zu analysieren und die Leistung jeder Variation zu vergleichen. Zusätzlich überträgt AB Tasty die abtasty_visitor_id-Eigenschaft mit dem AB Tasty-Event, und diese wird in der GA4-Oberfläche angezeigt und zur Zuordnung von Nutzern innerhalb der Zielgruppen verwendet.

Use cases

Hier sind Beispiele für Fälle, in denen A/B-Tests nützlich sein können:

Anpassung	Ziel
Textänderung auf einem CTA-Button.	Klicks erhöhen und Nutzer weiterleiten.
Hinzufügen eines Rabatt-Tags.	Käufe unter Zeitdruck fördern.
Platzierung der Suchleiste testen.	Suche und Navigation verbessern.
Checkout-Prozess ändern.	Warenkorbabbrüche reduzieren.
Kundenbewertungen hinzufügen.	Vertrauen aufbauen und Kaufabschlüsse fördern.

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