06.07.2016 | Online

Warum sich A/B-Testing auch bei Websites mit wenig Traffic lohnt

A/B-Testing ermöglicht neue Einblicke.
Bild: Corbis

A/B-Tests müssen nicht sein. Das jedenfalls wird Unternehmen mit wenig Website-Traffic häufig eingeredet. Falsch, sagt Frank Piotraschke von Optimizely. Hier erklärt er, wie statistisch valide Daten generiert werden können, damit sich der Einsatz solcher Tests lohnt.

Die häufige Annahme, dass kleine Unternehmen auf Website-Testing verzichten können, ist nach Ansicht der Experten von Optimizely falsch. Wichtig sei, dass Elemente getestet werden, die große Auswirkungen auf die wichtigsten Kennzahlen des Unternehmens haben.

Tipps für das A/B-Testing

Testen Sie starke Kontraste. Häufig lesen Sie in Case Studies, dass in einem A/B-Test mit nur kleinen Veränderungen riesige Conversion-Sprünge erzielt werden. Bei Webseiten mit hohem Traffic sind solche Auswirkungen auch bei geringeren Unterschieden der Testvarianten gut messbar. Bei niedrigem Traffic sollten Sie statt kleiner Details große Kontraste testen. Je stärker die Gegensätze zwischen dem Original und der Testvariante sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie Auswirkungen auf die Conversion Rate feststellen können. Testen Sie also nicht fünf verschiedene Schattierungen bei der Farbe Ihres Call-to-Action Buttons, sondern beispielsweise statische Bilder gegen einen Slider und wie sich die unterschiedlichen Varianten auf die Performance auswirken.

Es kann zwar manchmal etwas beängstigend sein, große Kontraste auf der Seite zu testen, aber was auch passiert, denken Sie immer daran, auch ein negatives Ergebnis verschafft Ihnen mehr Einblicke in das Verhalten Ihrer Besucher. Die Analyse Ihrer Testergebnisse hilft Ihnen bei der Konzeption und Priorisierung der nächsten A/B-Tests.

Messen Sie Micro-Conversions. Ist es das Hauptziel Ihrer Webseite, Kaufabschlüsse oder Neuanmeldungen zu maximieren? Bei einer geringen Zahl an Websitebesuchern ist es wenig sinnvoll, sich auf das Messen dieser Macro-Conversions zu fokussieren. Es würde zu lange dauern, statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten. Setzen Sie sich stattdessen die Messung der Micro-Conversions (Engagement, Klick auf den Call-to-Action, Anzahl der Pageviews) als Ziel. So können Sie den unmittelbaren Effekt der Veränderungen sehen und schneller zu signifikanten Ergebnissen gelangen.

Testen Sie nicht erst am unteren Ende der Customer Journey. Anstatt Conversions zu messen, die erst mehrere Schritte weiter hinten in der Customer Journey passieren, sollten Sie Ihre Daten direkt auf der getesteten Seite ermitteln. Sie sollten beispielsweise vermeiden, einen Test auf einer Produkt-Listing-Seite aufzusetzen. Wenn Sie die Anzahl der Bestellungen zu Ihrem Ziel machen, arbeiten Sie mit weniger Conversions, da nicht jeder Besucher die Customer Journey erfolgreich abschließt. Außerdem liegen einige Schritte zwischen der Seite, auf der der Test läuft und der Seite, auf der die Conversion stattfindet. So lernen Sie nur wenig darüber, ob die Veränderungen im A/B-Test den Ausschlag für ein geändertes Verhalten geben oder nicht. Testen Sie stattdessen, welche der Varianten mehr Besucher zum nächsten Bestellschritt bringt.

A/B-Tests: Nicht zu viel auf einmal

Arbeiten Sie mit geringerer statistischer Signifikanz. A/B-Testing-Lösungen erlauben Ihnen, den Wert der statistischen Signifikanz für jedes Projekt anzupassen. Statistische Signifikanz ist die Wahrscheinlichkeit, mit der Veränderungen im Benutzerverhalten auf Veränderungen in der Benutzeroberfläche zurückzuführen und nicht dem Zufall geschuldet sind. Bei einem höheren Wert für die statistische Signifikanz reduzieren Sie die Wahrscheinlichkeit für sogenannte False Positives, es dauert allerdings auch länger, bis das Testing-Tool Ergebnisse anzeigt.

Finger weg von multivariaten Tests. Je mehr Varianten Sie testen, desto mehr Traffic benötigen Sie. Und je mehr Traffic Sie brauchen, desto länger dauert es, bis die Ergebnisse Ihres Tests statistische Validität erlangen. Konzentrieren Sie sich deshalb bei einer geringeren Zahl an Webseitenbesuchern auf A/B-Tests und lassen Sie multivariate Tests außen vor, bis sie genug Traffic auf Ihrer Website verbuchen können.

Machen Sie das Meiste aus Ihrem Traffic. Vermeiden Sie das Testen von Seiten, die nur sehr wenig Traffic erhalten. Nutzen Sie bei dem Aufsetzen des A/B-Tests möglichst breite Segmente, um so viele vorhandene Website-Besucher wie möglich in das Testing mit einzubeziehen. Wenn Sie beispielsweise nur 20 Prozent des Traffics von Facebook erhalten und darauf testen wollen, wird es länger dauern als bei einem Test großer Kontraste gegen Ihren gesamten Traffic. Testen Sie zum Beispiel Banner, die auf der gesamten Webseite ausgespielt werden, oder Ihre Landing-Page-Templates, die viel Traffic erhalten.

Fazit: Diese sechs Tipps zeigen, dass sich auch kleine Unternehmen mit geringem Traffic mit den Möglichkeiten von A/B-Testing auseinandersetzen sollten. Fokussieren Sie sich dabei einfach auf die Fraffic-stärksten Seiten und testen Sie so breitgefächert wie möglich. Dadurch erhalten Sie schnell statistisch valide Daten.

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Schlagworte zum Thema:  Online-Marketing, Mobile Marketing

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