„If you double the number of experiments you do per year, you’re going to double your inventiveness“. (Jeff Bezos, 2004)
„Wenn Sie die Anzahl der Experimente pro Jahr verdoppeln, verdoppeln Sie Ihren Erfindungsreichtum“ – dieses Zitat von Amazon-Chef Jeff Bezos unterstreicht die Wichtigkeit, sich niemals auf dem Erreichten auszuruhen, sondern durch permanentes Experimentieren und Ausprobieren neue Kunden zu gewinnen und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Ein Schritt auf diesem Weg ist das A/B-Testing, das beim Versandhaus-Riesen Amazon permanent durchgeführt wird.
Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei verschiedene Versionen einer Webseite oder App miteinander verglichen werden. Die Bewertung erfolgt durch Nutzer, denen die Webseiten nach dem Zufallsprinzip gezeigt werden. Ein Teil der User sieht Version A, während der andere Teil mit Version B konfrontiert wird. Mithilfe von Analysetools wird die Effizienz beider Versionen bezüglich verschiedener Indikatoren getestet. Die Conversion Rate steht dabei im Mittelpunkt. Erklärtes Ziel des A/B-Testings ist es, mehr Umsatz bei gleichbleibendem Traffic zu generieren. Aus diesem Grund wird getestet, welche Version zu mehr Klicks, mehr Interaktion, mehr Leads, mehr Registrierungen und letztendlich mehr Käufen führt.
Welche Elemente können getestet werden?
Beim A/B-Testing können grundsätzlich sämtliche Elemente einer Webseite einer Überprüfung unterzogen werden, um herauszufinden, wo Optimierungsbedarf besteht. Folgende Aufzählung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, aber sie enthält Hinweise darauf, wo der Hebel beim Testing angesetzt werden kann.
- Überschriften
- Bilder
- Call-to-Action Button
- Text (Produktbeschreibungen)
- Navigationsstruktur
- Bedienfreundlichkeit
- Buttons
- Links
- Kundenbewertungen
- offizielle Gütesiegel (z.B. Trusted Shops)
- Formulare
Jeder Online-Shop setzt bezüglich seines Internetauftritts bestimmte Prioritäten. Wichtig ist, dass Elemente, die sich beim Testing als nachteilig erwiesen haben, konsequent ausgetauscht werden.
Tools für ein effizientes A/B-Testing
Für ein effizientes A/B-Testing können verschiedene Tools genutzt werden. Ein Grundpfeiler sind Web-Analyse-Tools wie Google Analytics oder Piwik. Mithilfe von Web Analytics kann das Nutzerverhalten auf einer Webseite detailliert untersucht werden. Die Tools liefern umfangreiche Daten, die wiederum die Grundlage für ein besseres Verständnis des Nutzerverhaltens bilden.
Ein weiteres Tool, mit dem sich die Performance einer Webseite verbessern und das Nutzerverhalten analysieren lässt, ist Heatmaps und Recordings. Damit kommt man Content-Elementen auf die Spur, die zu einem Abbruch des Bestellprozesses führen. Geschieht dies an der gleichen Stelle häufiger, ist das Optimierungspotenzial aufgedeckt.
Wichtige Hinweise auf Verbesserungspotenzial liefert auch das Kunden-Feedback. Im Rahmen von Umfragen oder Life-Chats können Seitenbesucher gezielt nach positiven und negativen Erfahrungen befragt werden. Schwachstellen werden auf diese Weise direkt vom Endverbraucher benannt. In der Praxis wird für die Teilnahme an einer Umfrage oft an eine Belohnung gekoppelt.
Die Durchführung eines A/B-Testings
Die Durchführung eines A/B-Testings erfolgt in mehreren Schritten. Am Anfang steht die Problemanalyse. Zu diesem Zweck werden Daten gemessen, ausgewertet und analysiert. Ist das Problem gefunden – beispielsweise eine hohe Bounce Rate – geht es darum, eine belastbare Hypothese zu formulieren. Diese könnte beispielsweise folgendermaßen lauten: „Durch das Integrieren eines gut sichtbaren Call-to-Action-Buttons auf einer definierten Unterseite, steigt die Anzahl der Verkäufe.“
Anschließend werden die Tests nach Priorität geordnet. In diesem Zusammenhang werden der Nutzen eingeschätzt und das Traffic-Volumen analysiert. Es folgt die Durchführung der Tests auf der Basis der Hypothesen mit höchster Priorität, wobei Seitenversion A mit Seitenversion B verglichen wird. Für die Analyse der Ergebnisse bieten sich A/B-Testing-Tools wie Google Optimize oder AB Tasty an. Im letzten Schritt werden die Testergebnisse umgesetzt. Bezug nehmend auf das vorangestellte Beispiel wird der Call-to-Action-Button an einer ganz bestimmten Position auf der definierten Unterseite eingefügt.
