A/B-Tests vergleichen zwei Versionen eines digitalen Erlebnisses, um zu bestimmen, welche im Hinblick auf ein definiertes Ziel besser abschneidet. A/B/n-Tests erweitern dies auf mehrere Varianten. Beide Ansätze liefern Ihnen die Belege, um Entscheidungen auf Grundlage des tatsächlichen Besucherverhaltens zu treffen und Annahmen durch Daten zu ersetzen.
Für Marketingteams in Unternehmen summieren sich selbst geringfügige Verbesserungen über vernetzte Websites und Kampagnen hinweg schnell.
Ein einzelnes Experiment kann sich einfach starten lassen. Tests in einem Unternehmen zu koordinieren, ist eine andere Sache. Teams teilen Komponenten, und regionale Websites bedienen unterschiedliche Zielgruppen, sodass eine Änderung, die eine Journey verbessert, an anderer Stelle Reibung verursachen kann. Ein nützlicher Testprozess macht diese Abhängigkeiten sichtbar, bevor sie die Ergebnisse beeinflussen.
Um die Conversions mit A/B-Tests zu verbessern, benötigen Unternehmen Experimente, Personalisierung und Analysen, die auf denselben Live-Daten basieren. SitecoreAI™ Conversion Optimization vereint A/B/n-Tests, Personalisierung in Echtzeit und Analysen auf Seitenebene auf dieser Datenbasis und gibt Marketingfachleuten die Belege, um zu verstehen, was funktioniert, und entsprechend zu handeln.
Wie man ein Experimentierprogramm über mehrere Märkte hinweg strukturiert
Die Skalierung von A/B-Tests über mehrere Märkte hinweg erfordert eine sorgfältige Koordination. Regionale Websites bedienen unterschiedliche Zielgruppen, Teams nutzen gemeinsame Komponenten, und eine Änderung, die eine Customer Journey verbessert, kann an anderer Stelle Reibung verursachen.
- Beginnen Sie mit einer klaren Frage und Hypothese
Definieren Sie, was das Experiment zeigen soll, wer die Zielgruppe ist und wie Sie die Leistung messen werden. - Berücksichtigen Sie die Anforderungen einzelner Märkte
Stellen Sie sicher, dass Umfang und Gestaltung des Experiments die Zielgruppe und den verfügbaren Traffic widerspiegeln. Eine globale Seite mit hohem Traffic und eine spezialisierte regionale Seite erfordern möglicherweise unterschiedliche Testansätze. - Koordinieren Sie Experimente teamübergreifend
Wenn Experimente gemeinsame Komponenten oder verbundene Customer Journeys betreffen, identifizieren Sie vor dem Start Abhängigkeiten zwischen den Teams. - Legen Sie fest, wie Sie den Erfolg messen
Entscheiden Sie, welche Kennzahlen bestimmen, ob das Experiment sein Ziel erreicht hat, und was die erfolgreiche Version nachweisen muss. - Nutzen Sie die Erkenntnisse, um die nächsten Schritte festzulegen
Verwenden Sie die Erkenntnisse als Grundlage für die nächste Entscheidung – ob Sie ausrollen, optimieren oder stoppen.
Wenn alle wissen, was ein Test zeigen soll und welche Erkenntnisse die nächste Entscheidung stützen, können Teams schneller vorankommen.
Wie man priorisiert, welche Seiten und Erlebnisse zuerst per A/B-Test getestet werden sollten
Wenn Sie entscheiden, womit Sie beim Experimentieren beginnen, nutzen Sie Zielgruppenanalysen und Erkenntnisse , um Tests mit hohem Wert zu priorisieren. Berücksichtigen Sie, ob Sie genügend Traffic haben, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
- Beginnen Sie mit dem potenziellen Einfluss
Konzentrieren Sie sich zuerst auf Elemente, die Geschäftsziele unterstützen, die Benutzererfahrung verbessern und Conversions fördern. Beispiele sind standortweite Banner, Überschriften, Bilder, Schaltflächen und Calls-to-Action (CTAs). - Entscheiden Sie, welche Frage Sie beantworten müssen
Wählen Sie einen Test, der eine klare geschäftliche Frage beantwortet. Um zu verstehen, ob ein klarerer CTA die Anzahl der Demoanfragen erhöht, reicht ein fokussierter Komponententest aus. Wenn Sie verschiedene Seitenlayouts bewerten, zeigt das Testen ganzer Seiten, welche Version besser abschneidet. - Berücksichtigen Sie, wie viel Traffic verfügbar ist
Stellen Sie sicher, dass Ihr Test genügend Traffic hat, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Der benötigte Traffic hängt von Faktoren wie Ihrer bestehenden Conversion-Rate und dem Vertrauensniveau ab, das Sie in den Ergebnissen benötigen. Tests mit mehr Varianten teilen Besucher auf mehr Gruppen auf, sodass Seiten mit geringem Traffic länger brauchen können, um einen aussagekräftigen Unterschied sichtbar zu machen.
Wählen Sie die richtige Art des A/B-Tests
Die Wahl des richtigen Testtyps erleichtert es, die Frage hinter Ihrem Experiment zu beantworten und nachzuvollziehen, was eine Veränderung der Performance verursacht hat.
A/B-Tests können seitenspezifisch oder site-weit sein – je nachdem, was Sie herausfinden möchten. Site-weite Tests konzentrieren sich auf Elemente, die die übergreifende User Experience beeinflussen, wie etwa Navigationsmenüs. Seitenspezifische Tests konzentrieren sich auf Elemente innerhalb einer einzelnen Seite, wie Buttons oder Überschriften.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Tests zu strukturieren:
- Komponententests
Vergleichen Sie verschiedene Varianten einer einzelnen Komponente auf einer Seite. Nutzen Sie diesen Ansatz, wenn Sie die Auswirkungen der Änderung eines bestimmten Elements verstehen möchten, z. B. einer CTA. - Versionstests
Vergleichen Sie verschiedene Versionen einer gesamten Seite, was bedeuten kann, einen A/B-Test mit einer KI-optimierten Variante durchzuführen. Nutzen Sie diesen Ansatz, um zu verstehen, welche Seitenversion oder welches Layout besser performt. - Page-Substitution-Tests
Vergleichen Sie separate Seiten, um zu sehen, welche besser performt. Ein Versionstest vergleicht alternative Versionen derselben Seite. Page Substitution geht noch weiter und ermöglicht es Ihnen, vollständig unterschiedliche Seiten gegeneinander zu testen. - Personalisierungstests
Auch personalisierte Erlebnisse benötigen Nachweise. Durch Tests können Sie personalisierte Inhalte mit einer Standarderfahrung für eine Kontrollgruppe vergleichen, sodass Sie die tatsächliche Wirkung der Personalisierung messen können. - Multivariate Tests
Vergleichen Sie Kombinationen von Änderungen über mehrere Komponenten hinweg. Das Testen von drei Hero-Varianten zusammen mit drei CTA-Varianten erzeugt neun mögliche Erlebnisse. Mit jeder zusätzlichen Variante wächst die Zahl der Kombinationen, daher benötigen multivariate Tests deutlich mehr Traffic als Tests mit einer einzelnen Variablen, um zuverlässig zu sein.
Für Teams, die ihre Experimentierpraxis weiterentwickeln, ist ein fokussierter A/B-Test in der Regel leichter zu interpretieren und umzusetzen. Weitere Informationen zu den Arten von A/B-Tests finden Sie in dieser Einführung in Experimente in SitecoreAI.
Verfassen Sie das Experiment-Briefing, bevor Sie Varianten erstellen
Eine klare Hypothese verbindet ein beobachtetes Problem mit einer vorgeschlagenen Änderung und einem erwarteten Ergebnis. Sie sollte immer erklären, warum die Änderung funktionieren könnte.
Es gibt keinen Grund, das unnötig zu verkomplizieren. Verwenden Sie ein einfaches Format: „Für diese Zielgruppe glauben wir, dass diese Änderung dieses Ergebnis verbessert, weil es dafür diese Belege gibt.“ Untermauern Sie diese Hypothese mit einem kurzen Experiment-Briefing. Halten Sie es für alle Beteiligten zugänglich, damit Fragen zu Verantwortlichkeit, Messung oder Zeitplan vor dem Start geklärt sind.
| Entscheidung | Was zu dokumentieren ist |
|---|---|
| Geschäftsfrage | Die Entscheidung, bei der dieses Experiment hilft, und die Belege dafür, dass ein Test sinnvoll ist. |
| Zielgruppe und Umfang | Berechtigte Besucher, Seiten, Märkte und Geräte, einschließlich aller Ausschlüsse. |
| Kontrolle und Varianten | Das Ausgangserlebnis und was sich in jeder Alternative ändern wird. |
| Primäres Ergebnis | Die wichtigste Kennzahl zur Bewertung des Ergebnisses, zum Beispiel abgeschlossene Demo-Anfragen. |
| Guardrail-Metriken | Ergebnisse, die akzeptabel bleiben müssen, zum Beispiel Seitenleistung, Formularfehler oder Lead-Qualität. |
| Messplan | Traffic-Aufteilung, die erforderliche Stichprobe zum Nachweis eines lohnenden Effekts und die geplante Analysemethode. |
| Zeitplan und Abhängigkeiten | Erwartete Dauer, relevante Geschäftszyklen, Kampagnen und andere Experimente, die die Zielgruppe betreffen. |
| Verantwortung und Maßnahmen | Wer den Test startet und überwacht, wer die Ergebnisse interpretiert und wer die Einführung oder Rücknahme genehmigt. |
Legen Sie die Entscheidungskriterien fest, bevor das Experiment beginnt. Wenn nach Sichtung der Ergebnisse eine andere Erfolgskennzahl gewählt wird, lässt sich eine bevorzugte Antwort leichter rechtfertigen.
Häufige Fallstricke beim A/B-Testing in großen Unternehmen und wie man sie vermeidet
A/B-Tests sind am nützlichsten, wenn Experimente ein klares Ziel haben und Ergebnisse liefern, auf deren Basis Sie sicher handeln können. Vermeiden Sie diese häufigen Fehler, um das Beste aus Ihren A/B-Tests herauszuholen.
- Testen ohne klares Ziel oder Hypothese
Definieren Sie vor dem Start Ihres Experiments ein konkretes Ziel, die Key Performance Indicators, mit denen Sie den Erfolg messen, und eine überprüfbare Hypothese. Dadurch wird der Zweck des Tests klar und Sie erhalten eine eindeutige Kennzahl, um die Auswirkung der Änderung zu messen. - Zu viele Dinge gleichzeitig ändern
Wenn Sie die Auswirkung einer bestimmten Änderung verstehen möchten, testen Sie jeweils nur eine Variable. Das gleichzeitige Testen mehrerer Komponenten erschwert es, festzustellen, welche Änderung die Leistung beeinflusst hat. Seien Sie besonders vorsichtig, wenn Sie mehrere Tests auf derselben Seite durchführen, da sich widersprechende Änderungen Besucher verwirren und die Ergebnisse verzerren können. - Verzerrungen in Ihre Ergebnisse einbringen
Weisen Sie Besuchern zufällig verschiedene Varianten zu, damit jede Gruppe eine repräsentative Stichprobe Ihrer Zielgruppe widerspiegelt. So bleiben die Ergebnisse zuverlässig. - Auf Ergebnisse reagieren, bevor Sie genügend Belege haben
Gehen Sie nicht davon aus, dass ein früher Unterschied zwischen Varianten bedeutet, dass Sie bereits einen Gewinner haben. Eine Variante sollte eine statistisch signifikante Verbesserung zeigen, bevor Sie sie zum Gewinner erklären. Ohne einen signifikanten Unterschied ist das Ergebnis nicht aussagekräftig. - Annehmen, dass ein Ergebnis überall gilt
Ein Experiment, das für eine Zielgruppe oder einen Markt erfolgreich ist, liefert andernorts möglicherweise nicht dasselbe Ergebnis. Betrachten Sie Ergebnisse als Hinweise, die Tests in anderen Märkten unterstützen können. Unterschiede im Verhalten der Zielgruppe, in der Sprache und in den Kundenbedürfnissen können alle beeinflussen, ob ein Ergebnis relevant ist. - Nicht aufeinander abgestimmte Experimente durchführen
Vermeiden Sie es, jedes Experiment als isolierte Aktivität zu behandeln. Führen Sie ein gemeinsames Protokoll über Hypothesen, Zielgruppen, Ergebnisse und Entscheidungen, damit Teams auf vorhandenen Erkenntnissen aufbauen und Wiederholungen vermeiden können. Ein gemeinsamer Experiment-Backlog und -Kalender kann Teams außerdem helfen zu verstehen, welche Zielgruppen und Komponenten getestet werden, wer für jeden Test verantwortlich ist und wann Ergebnisse erwartet werden. Dieselben Grundsätze gelten auch bei der Koordination von headless personalization and A/B testing über verschiedene Website-Architekturen hinweg.
Eine Kultur des kontinuierlichen Experimentierens aufbauen
Beim A/B-Testing sollte es nicht darum gehen, Experimente nur um ihrer selbst willen durchzuführen. Beginnen Sie mit einer klaren geschäftlichen Fragestellung, priorisieren Sie Chancen mit hohem Wert, legen Sie fest, wie Sie den Erfolg messen, und nutzen Sie Ihre Erkenntnisse, um die nächste Entscheidung zu treffen.
Diese Disziplin macht aus Experimenten messbare Geschäftsergebnisse. Das Mobile-Gaming-Unternehmen VGW setzte Sitecore ein als Teil seiner Multi-Brand-Strategie, skalierte auf 13 Live-Sites und gab seinen Teams die Flexibilität, digitale Erlebnisse zu testen und zu optimieren. Das Unternehmen erzielte durch schnellere Experimente und Optimierung ein Conversion-Wachstum von mehr als 30 %.
Erfahren Sie, wie SitecoreAI Conversion Optimization Enterprise-Marketingverantwortlichen hilft, Conversion-Raten zu verbessern – mit Testing, Personalisierung und Optimierung auf Basis derselben Live-Besucherdaten.