A/B-Testing: So steigerst du deine Conversion Rate!

Viele Besucher, wenig Kunden – es ist ein weit bekanntes Problem, dass Traffic nicht gleich Umsatz bedeutet. Schließlich wird schon eine Conversion Rate von rund 2 % als “gut” eingestuft. Die Ursachen für wenige Conversions sind dabei leider selten offensichtlich. Um nicht nur Probleme zu identifizieren, sondern auch funktionierende Lösungen zu ermitteln, gibt es jedoch ein Verfahren: A/B-Testing! Was das ist? Wie du es umsetzen kannst? Das erklären wir dir in diesem Artikel.

Definition: Was ist ein A/B-Test?

Die Idee hinter A/B-Testing ist schnell erklärt: Zwei Versionen einer Sache – beziehungsweise in unserem Fall einer Website – werden auf ihre Wirksamkeit geprüft. Dabei unterscheiden sich die A- und die B-Version in nureinem Aspekt. Wenn nun eine Version wirkungsvoller als die andere ist, kann man das auf diesen Aspekt zurückführen. Ziemlich simpel! Während dieses Testverfahren seine Ursprünge in der Biologie und der Medizin hat, findet es mittlerweile auch etwa im Marketing Verwendung. Möchte man zum Beispiel testen, ob gewisse Änderungen an einem Produkt oder an einer Website mehr Umsatz, Conversions o. ä. generieren, kann man hierzu A/B-Testing nutzen und Optimierungen daraus ableiten.

Arten von A/B-Tests

A/B ist nicht gleich A/B: Man unterscheidet zwischen drei Varianten von A/B-Tests, je nachdem, was getestet wird. Das grundlegende Verfahren bleibt dabei immer dasselbe. Unterschiede zeigen sich z.B. in der Anzahl der untersuchten Elemente.

Der klassische Split-Test

Spricht jemand von einem A/B-Test, meint er in der Regel diese Variante. Hier ist der Name Programm: Du zeigst deinen Besucher:innen zwei unterschiedliche Versionen einer Webseite; du “splittest” die Originalseite quasi in eine A- und eine B-Version. Dabei unterscheidet sich die B-Seite nur in einem Element von der A-Seite.

Der kombinierende Multivariat-Test

Möchtest du nicht die Effektivität eines einzelnen Elements betrachten, sondern die Wirksamkeit einer bestimmten Kombination von Elementen, dann ist der Multivariat-Test für dich das Richtige. Hier unterscheiden sich die Versionen der Seite gleich in mehreren Elementen. Wenn du zum Beispiel zwei Ideen für eine Überschrift, zwei Bilder und zwei CTA-Texte in die nähere Auswahl geschlossen hast, kannst du mit dieser Test-Methode das Zusammenspiel der Kombinationen erproben.

Der Weiterleitungs-Test

In dieser letzten Variante des A/B-Tests gibt es wieder einen “Split”, doch die zwei Seiten unterscheiden sich dieses Mal stark voneinander: vom Design über die Texte bis hin zur URL. Im Grunde werden zwei unterschiedliche Seiten mit gleichem Conversion-Ziel verglichen und der Test soll zeigen, welche besser performt. Beispielsweise wird eine Testgruppe auf eine Landingpage, die andere auf eine Produktpage weitergeleitet.

Was bringt ein A/B-Test bei niedriger Conversion Rate?

Jetzt weißt du im Groben, was A/B-Testing ist. Aber wie kannst du dieses Verfahren nutzen, um mehr Conversions zu erhalten? Die große Schwierigkeit der Conversion-Optimierung liegt darin, dass es keine eindeutige Baustelle gibt, die es zu bearbeiten gilt. Unzählige Problemquellen und Lösungsansätze kommen infrage und genau deswegen benötigst du A/B-Tests. Denn würdest du einfach wild drauflos raten und deine Website an allen Ecken und Enden anpassen, kannst du nicht wissen, welche Anpassungen wirklich wirksam waren. Liegt es an Element X oder Element Y? Oder vielleicht an der Kombination von beiden? Vielleicht war eine Änderung genau richtig, aber die Wirkung wurde von einer anderen Anpassung gedämpft? Und was ist eigentlich mit bloßem Zufall?

Damit du dir diese Fragen nicht stellen musst, führst du A/B-Tests durch. Erst identifizierst du ein Element, dass sich negativ auf deine Conversion Rate auswirken könnte. Dann testest du, ob eine Änderung dieses Elements die Rate steigert. Tut sie dies, behältst du die Änderung bei, ansonsten verwirfst du sie. Indem du dieses Verfahren stetig wiederholst, optimierst du deine Seite Stück für Stück hinsichtlich der Conversion Rate. Du wirst sehen, dass du auf diese Weise schnell messbare Ergebnisse erzielen kannst!

Häufige Problemquellen für eine niedrige Conversion Rate

Bevor du zur Optimierung deiner Conversion Rate einen A/B-Test durchführen kannst, musst du dir Gedanken über die Gründe für deine Situation machen. Wenn du noch ratlos bist, welche Elemente deiner Website sich negativ auf die Conversions auswirken, haben wir ein paar der häufigsten Ursachen zusammengetragen. Lass dich von der Liste inspirieren und vielleicht kommt dir auch noch die ein oder andere Idee!

Titel und Überschriften sind dafür da, den Besuchenden auf einen Blick das Thema einer Seite klar zu machen. Was passiert, wenn jemand auf deine Seite kommt, aber der Header ihm vermittelt, dass er nicht die Informationen oder Produkte finden wird, die er sucht? Er wird die Seite unvermittelt wieder verlassen. Zwei Fragen solltest du dir daher stellen:

1) Ist die Überschrift präzise und korrekt formuliert? Wenn sie Interpretationsspielraum lässt, grammatikalische oder Rechtschreibfehler aufweist, kann dich das bereits die Conversion kosten.

2) Hat die Überschrift die richtige Größe? “Richtig” heißt in diesem Fall, dass sie auffällig und gut lesbar ist. Zu kleinen oder großen Überschriften kann es an beidem mangeln.

CTA

Kaum ein Website-Element ist so eng mit der Conversion verknüpft wie der Call-to-Action-Button. Ob “Jetzt kaufen”, “Newsletter abonnieren” oder “Kontakt aufnehmen” – in vielen Fällen ist es der CTA, der Seitenbesuchende zum letzten Schritt, der Conversion, animieren möchte. Auch hier spielen Größe und Beschriftung des Buttons eine wichtige Rolle. Besonders interessant sind jedoch die Fragen nach dem wo und wann: Präsentierst du deinen User:innen den CTA am Ende eines Blog-Artikels oder im Textfluss? Ist der Kontakt-CTA immer präsent in der Menüleiste? Oder erscheint er nach gewisser Zeit in einem Popup? Positionierung und Sichtbarkeit sind zwei Aspekte, über die du dir definitiv Gedanken machen solltest.

Bilder

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte – wenn es gut gewählt wurde und richtig präsentiert wird! Für die Conversion Rate spielen zum Beispiel Produktbilder eine wichtige Rolle. Vermittelt das Bild einen authentischen Eindruck? Sollte ein Kleidungsstück lieber für sich allein oder von einem Model getragen abgebildet werden? Handelt es sich um eigene Fotos oder Stock-Material? Auch Team-Bilder können eine wichtige Rolle darin spielen, Vertrauen aufzubauen: Sind sie zu gestellt, gehen vielleicht Sympathiepunkte verloren. Sind sie hingegen zu locker, kann das schnell unseriös wirken.

Texte

Wie bei den Überschriften gilt auch hier: formuliere präzise! Bringe die Inhalte so schnell auf den Punkt, dass Besucher:innen gar nicht erst auf die Idee kommen, deine Seite ohne Conversion zu verlassen. Die gewählte Schriftart sollte gut lesbar sein und zu deinem Unternehmen passen. Zu verspielte Schriftarten machen vielleicht einen unseriösen Eindruck. In Zeiten abnehmender Aufmerksamkeitsspannen sind jenseits des Blogs kurze Texte zu bevorzugen. Ein Faktor, der gern übersehen wird: die Zeilenbreite. Wenn man beim Lesen deiner Texte den Kopf bewegen muss, um vom Zeilenanfang zum -ende zu kommen, wird den meisten schnell die Lust vergehen. Hier gibt es also diverse Stellschrauben, an denen gedreht werden kann.

Formulare

Einer der größten Conversion-Killer sind Formulare. Stell dir vor, ein User hat sich dafür entschieden, etwas bei dir zu kaufen. Die Conversion ist zum greifen nah! Doch als er das entsprechende Formular ausfüllen möchte, stellt sich Ernüchterung ein. Der Name ist angeblich zu kurz, das Geburtsdatum zu weit in der Vergangenheit und als Bezahloption wird nur eine Kreditkarte angeboten, die gerade nicht zur Hand ist. Auch Informationen und Daten wie Telefonnummern oder eine Adresse schrecken ab, wenn diese Informationen nicht unbedingt notwendig sind. Wenn deine Formulare nicht alle potentiellen User:innen abdecken und vielleicht etwas zu viele Infos abfragen, geht das schnell zu Lasten der Conversion Rate. Auch missverständliche Eingabefelder trüben schnell die Nutzungserfahrung. Schau unbedingt, ob hier Optimierungsbedarf herrscht!

Ablenkungen

Im besten Fall führt eine Webseite deine User:innen direkt auf die Conversion zu. Luftlinie, ohne Abzweigungen! Denn alles, was sie vom Weg abbringt, senkt die Chance, dass sie wieder zurückfinden. Weiterleitungen auf andere Seiten – egal ob extern oder intern – können dazu führen, dass deine Besucher:innen ihr Ziel aus den Augen verlieren. Das kann auch passieren, wenn du mit einer Seite mehrere Ziele auf einmal verfolgst. Bietest du drei Conversions gleichzeitig an, kannibalisieren sie sich womöglich gegenseitig.

A/B-Testing: Step-for-Step-Guide

Das Durchführen eines A/B-Testing erscheint anfangs komplizierter als es eigentlich ist. Im Grunde besteht ein Test nur aus drei To-Dos:

  1. Du stellst eine Hypothese auf.
  2. Du lässt das Testing laufen, bis du aussagekräftige Ergebnisse hast.
  3. Du wertest die Ergebnisse aus und nutzt deine Erkenntnisse für deine Website und weitere Tests.

Wir leiten dich in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung durch den gesamten Prozess.

Hypothese aufstellen

A/B-Testing ist im Kern ein Experiment, eine wissenschaftliche Arbeitsmethode. Was du also als allererstes brauchst, ist eine Hypothese! Du stellst eine Vermutung auf, die durch das Testing entweder bestätigt oder widerlegt wird (im Fachjargon: verifiziert oder falsifiziert). Dafür identifizierst du a) eine mögliche Problemquelle und b) eine eventuelle Lösung. Aus diesen beiden Komponenten erstellst du in einem nächsten Schritt dann die Hypothese für deinen Test.

Problem ausmachen

Der wohl schwierigste Schritt des A/B-Tests ist für viele der erste: herausfinden, wo das Problem liegen könnte. Da dies für jede Website eine ganz individuelle Hürde darstellt, können wir dir hier nur allgemeine Ratschläge und Tipps aus der Praxis geben.

Am wichtigsten ist es, analytisch an die Sache ranzugehen. Lasse dich von einer Liste wie aus dem vorigen Kapitel inspirieren, aber rate nicht einfach drauf los. Schaue dir deine Seite genau an und versetze dich in deine User:innen hinein. An welchen Stellen könnten sie von der Conversion abgebracht werden? Ziehe hierzu am besten so viele Daten wie möglich heran.

Google Analytics liefert dir zum Beispiel Werte wie die Klickrate oder die Verweildauer auf einer Seite. Verlassen Besuchende deine Seite schon kurz nachdem sie fertig geladen wurde? Dann liegt das wohl eher an der Überschrift, einem Bild oder einem anderen Element, das sofort ins Auge springt, als an dem Text am Seitenende. Dein “Jetzt kontaktieren”-Button wird häufig geklickt, aber die Conversions bleiben letztendlich aus? Dann prüfe das Kontaktformular genauer, auf das der Button weiterleitet. Stell dir diese und ähnliche Fragen und du wirst schon bald einige Elemente gefunden haben, die du in deinen A/B-Tests ändern kannst.

Wichtig: Halte dich nicht zu lange mit diesem Schritt auf, weil du fürchtest, das falsche Element zu wählen. Wenn sich deine Vermutung letztendlich als falsch herausstellt, ist auch das ein Erkenntnisgewinn. Eine widerlegte Hypothese bringt dich der optimierten Conversion Rate näher, da du nun ein weiteres Problem bzw. einen Lösungsansatz für die nächsten Tests ausschließen kannst.

Lösungsansatz aufstellen

Hast du das Problem gefunden, ist dieser Schritt nicht mehr allzu schwierig. Wenn z. B. dein CTA nicht sichtbar genug ist, dann machst du ihn größer, färbst ihn anders ein oder positionierst ihn anders. Klar, eine eindeutige Wahl gibt es auch hier nicht. Doch dadurch, dass du ein Problem gewählt hast, schränkt es die Lösungsansätze ungemein ein. Wichtig ist hier wie schon beim Identifizieren des Problems, dass du dich auf einen Ansatz festlegst. Wenn du auf deiner B-Website den CTA rot statt gelb, viel größer und nun per Popup einblendest, weißt du am Ende nicht, welcher Lösungsansatz die Conversion Rate beeinflusst hat. Konzentriere dich daher zuerst auf eine Lösung. Alle weiteren kannst du in zukünftigen Tests prüfen.

Hypothese ausformulieren

Ein Klacks, wenn Problem und Lösung gefunden wurden – du musst sie nur in ein Muster wie dieses einfügen und schon steht deine Hypothese:

Meine Conversion Rate wird durch X beeinträchtigt.
Y wird Z steigern/verbessern o.ä.

Z ist hierbei dein konkretes Ziel. Klar, letztendlich möchtest du deine Conversion Rate steigern. Doch anstatt etwa den Verkauf eines Produkts als Ziel zu definieren, kannst du auch ein Etappenziel nehmen, etwa das Hinzufügen zum Warenkorb. Dies nennt man auch eine “Micro-Conversion”. Wenn wir einen CTA als Übeltäter identifiziert haben, könnte die Hypothese also lauten:

Meine Conversion Rate wird durch einen ungenügend kontrastreichen CTA beeinträchtigt. Das Umfärben des Buttons in ein besser sichtbares Gelb wird zu mehr Produkten in Warenkörben führen.

Testing durchführen

Deine Hypothese steht, nun geht’s ans Testen! Mithilfe eines Tools setzt du die mögliche Lösung in Form einer B-Variante deiner Webseite um und startest das Testing. Dann heißt es: warten. Denn so lange nicht genügend Daten (Seitenbesuche und Conversions) gesammelt wurden, gibt es für dich nicht mehr viel zu tun.

Es ist jedoch extrem wichtig, dass du weißt, wann du den Testlauf zu beenden hast. Ein vorzeitig beendeter oder zu langer Test kann dir nämlich verfälschte Ergebnisse liefern oder dich unnötig Zeit kosten. Wie heißt es? Man sollte immer dann aufhören, wenn das Ergebnis am reliabelsten ist. Wann dieser Punkt erreicht ist, hängt von ein paar Faktoren ab.

Aussagekraft

Die Ergebnisse eines A/B-Tests sind erst ab einem bestimmten Punkt aussagekräftig. Vorher lässt sich nicht ausschließen, dass sie durch zufällige Einflüsse verfälscht wurden. Im Fachjargon spricht man hierbei von der Signifikanz der Ergebnisse. Je höher diese ausfällt, desto aussagekräftiger und vertrauenswürdiger ist das Ergebnis. Die meisten Tools berechnen dir diese Metrik automatisch in Form einer Prozentzahl. Sobald die 95 %-Marke überschritten wurde, ist die Signifikanz ausreichend.

Dauer

Auch bei ausreichender Signifikanz solltest du nicht gleich den Stecker ziehen. Mit hohem Traffic magst du zwar schnell einen ordentlichen Stichprobenumfang erreichen, aber es gibt noch einen weiteren wichtigen Faktor: Das Nutzungsverhalten deiner User:innen ist von verschiedenen Zeitpunkten abhängig. Das betrifft nicht nur Tageszeiten, sondern auch Wochentage. So kann es z.B. sein, dass deine berufstätige Zielgruppe arbeitsbedingt unter der Woche vor allem abends und am Wochenende aktiv wird. Führst du deinen A/B-Test nur von Montag bis Freitag durch, fehlt in deiner Statistik am Ende also ein wichtiger Datensatz. Die Faustregel lautet daher: Lasse deinen Test unabhängig von der bereits erreichten Signifikanz für mindestens ein bis zwei Wochen laufen.

Du siehst – wie erfolgreich dein A/B-Test ist, hängt von mehreren Faktoren ab. Für relevante Erkenntnisse, die die Performance deiner Website verbessern, ergibt es Sinn, eine spezialisierte Digitalagentur zu beauftragen. Gerade, wer noch unerfahren in dem Gebiet ist, kann von der Praxiserfahrung einer Agentur profitieren.

Stichprobenrechner von A/B-Tasty

Möchtest du ganz konkrete Werte für deine Stichprobengröße und deine Mindestlaufzeit haben, können wir dir den Stichprobenrechner von A/B-Tasty empfehlen. Hier gibst du einfach ein paar Prozentwerte ein (wie die gewünschte Signifikanz oder Conversion Rate) und das Tool errechnet dir die notwendige Stichprobengröße. Zwar können noch andere Faktoren von Projekt zu Projekt die benötigte Stichprobengröße beeinflussen. Doch als Richtwert eignen sich die Berechnungen des Tools sehr gut.

Ergebnisse auswerten

Sobald die Laufzeit vorbei ist und die Signifikanz sowie eine ausreichende Stichprobengröße erreicht wurden, ist der Test erfolgreich durchgeführt. Jetzt darfst du die Ergebnisse analysieren und deine neuen Erkenntnisse zur Optimierung nutzen.

Daten richtig deuten

Das Deuten der Ergebnisse ist dabei gar nicht so einfach. Wichtig ist, dass du dir die Messwerte im Detail anschaust. Viele Tools geben dir zunächst nur eine Art Zusammenfassung des Testings aus, bei der die verschiedenen Messungen zu einer wenig aussagekräftigen Auswertung zusammengemischt werden. Was du benötigst, sind “segmentierte” Ergebnisse, d. h. eine Ansicht der verschiedenen Messwerte im Detail. Ob du dies selbst in die Hand nehmen musst oder ob dir komfortabel aufbereitet wird, hängt vom verwendeten Testing-Tool ab.

Dein Primärziel, also jenes aus deiner Hypothese, ist der deutlichste Indikator dafür, ob deine Hypothese sich bestätigt hat oder nicht. Die anderen Werte – nennen wir sie Sekundär- oder Etappenziele – sind jedoch ebenso aufschlussreich. Besonders für die Verfeinerung deiner Lösung oder zukünftiger Tests kann die Steigerung von Klickrate, Verweildauer etc. wichtige Hinweise auf die Wirkung deiner Änderung geben.

Variante implementieren

Deine Hypothese hat sich bestätigt? Herzlichen Glückwunsch! In diesem Fall ist die B-Variante deiner Seite effizienter darin, dein Conversion-Ziel zu erreichen, und du verwendest sie von nun an als die Originalseite. Aufgrund dieses Schrittes ist es so wichtig, dass deine Ergebnisse signifikant bzw. aussagekräftig sind. Ansonsten kann es nämlich sein, dass deine B-Variante beim Testing nur zufällig besser performt hat – und sie letztendlich nicht die Wirkung auf die Conversion Rate hat, die du dir erhoffst. Im schlimmsten Fall würdest du sogar deine Originalseite durch eine Variante ersetzen, die noch weniger Conversions generiert.

Weitere Tests

Unabhängig davon, ob du deine Hypothese bestätigen konntest, solltest du es nicht bei einem einzigen A/B-Test belassen. Erst durch wiederholtes Testing neuer Hypothesen kannst du deine Website und Conversion Rate langfristig optimieren. Entweder schraubst du an der bereits geprüften Hypothese, um bessere Ergebnisse zu erhalten, oder du stellst eine neue auf. Für die Optimierung deiner Conversion Rate gibt es immer noch Luft nach oben!

Die besten A/B-Testing Tools

Um einen A/B-Test durchführen zu können, benötigst du einiges an technischem Know-how und lässt dich am besten von einer Digitalagentur betreuen. Es gibt auch Tools, die bei A/B-Tests helfen können. Letztere funktionieren in der Regel alle gleich: du fügst ein paar Zeilen JavaScript-Code, ein sogenanntes Snippet, in den Code deiner Website ein, und schon ist das Tool einsatzbereit.

Natürlich hast du hier wieder die Qual der Wahl: In den letzten Jahren sind dutzende Anbieter ins A/B-Testing-Business eingestiegen. Die Programme sind sich im Funktionsumfang meist sehr ähnlich und unterscheiden sich in Feinheiten oder im Preismodell. Auf die beiden beliebtesten Tools möchten wir an dieser Stelle genauer eingehen: Google Optimize und A/B-Tasty.

Google Optimize sticht dadurch aus der Masse heraus, dass es komplett kostenlos betrieben werden kann. Auf der technischen Seite ist es jedoch nicht sehr einsteigerfreundlich. Um alles aus dem Tool herauszuholen, braucht es einiges an Einarbeitung – oder Spezialist:innen, die damit vertraut sind.

A/B-Tasty auf der anderen Seite ist mit seinem Drag-and-Drop-Editor einfach zu bedienen und lässt ebenfalls keine Wünsche offen. Hier fällt jedoch in jedem Fall eine monatliche Gebühr an. Wie hoch diese ausfällt, hängt von deinem Traffic, der Testanzahl und anderen Faktoren ab. Bei Interesse muss diese direkt bei A/B-Tasty angefragt werden. Einen Online-Rechner gibt es leider nicht.

Fazit

Wenn du deine Conversion Rate steigern möchtest, sind A/B-Tests genau das Richtige für dich! Indem du die Varianten von Webseiten erstellst, die sich nur in einzelnen Elementen unterscheiden, kannst du Problemquellen identifizieren und gezielt Lösungsansätze entwickeln und überprüfen. Die drei Schritte “Hypothese aufstellen”, “Testdurchführung” und “Ergebnisanalyse” liefern dir hierfür einen klaren Rahmen. Sowohl richtige als auch falsche Hypothesen helfen dir letztendlich bei der Optimierung: Die Daten, die du durch den A/B-Test erhalten hast, bilden die perfekte Grundlage für weiteres Testing und eine stetig wachsende Conversion Rate.

Wenn du wissen möchtest, wie du konversionsstarke Landingpages gestaltest, empfehlen wir dir den Artikel „Die per­fek­te Lan­ding­pa­ge – mit die­sem Auf­bau stei­gert ihr eure Con­ver­si­on Rate“ unseres Partners inboundfriends.

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Autoren

  • Über Leo Lemke

    Leo Lemke Friendventure

    Leo liebt das Arbeiten mit Texten – ob als Autor von Artikeln und Websites oder als Lektor. Am liebsten befasst er sich mit den Themen Social Entrepreneurship, New Work und Internethistorie. Außerhalb des Büros tobt er sich gerne mal literarisch aus.

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