Daten schlagen jedes Mal Meinungen.
Beim A/B-Testing (auch Split-Testing genannt) werden zwei Versionen einer Webseite, E-Mail oder Anzeige verglichen, um festzustellen, welche die bessere Leistung erbringt. Laut einem Bericht von Optimizely aus dem Jahr 2025 erzielen Unternehmen, die mindestens 50 A/B-Tests pro Jahr durchführen, ein 2,5-mal höheres Umsatzwachstum als Unternehmen, die weniger als 10 durchführen. Doch die Durchführung falscher Tests führt zu irreführenden Ergebnissen, die mehr kosten können, als wenn man überhaupt keine Tests durchführt.
Bei x13apps führen wir jährlich Hunderte von Tests für unsere Kunden durch. Hier ist unsere Methodik für Experimente, denen Sie vertrauen können.
Formulieren Sie eine klare Hypothese
Jeder Test beginnt mit einer Hypothese, nicht mit einer zufälligen Vermutung. Eine gute Hypothese besteht aus drei Teilen: der Änderung, der erwarteten Wirkung und der Begründung. Beispiel: „Das Ändern der CTA-Schaltfläche von Grün auf Rot erhöht die Klickrate um 15 %, da Rot Dringlichkeit erzeugt und einen besseren Kontrast zu unserem weißen Hintergrund bildet.“ Die Begründung verknüpft die Änderung mit einem psychologischen Prinzip oder einer Einsicht in das Benutzerverhalten.
Basieren Sie Hypothesen auf Daten: Heatmaps, die zeigen, dass Benutzer die Schaltfläche verpassen, Analysen, die den Abbruch auf einer bestimmten Seite zeigen, oder Kundenfeedback, das auf Verwirrung hinweist. Tests ohne Hypothesen führen zu Ergebnissen, auf die Sie nicht reagieren können. Selbst wenn man etwas lernt, weiß man nicht, warum es funktioniert hat oder wie man es anderswo anwenden kann.
Design für statistische Signifikanz
Statistische Signifikanz bedeutet, dass das Ergebnis wahrscheinlich nicht zufällig zustande gekommen ist. Der Standardschwellenwert liegt bei 95 % Konfidenz. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis zufällig ist, nur bei 5 % liegt. Verwenden Sie vor Beginn Ihres Tests einen Stichprobenrechner, um zu ermitteln, wie viele Besucher Sie benötigen. Die Durchführung von Tests mit einer zu kleinen Stichprobe ist der häufigste Fehler bei A/B-Tests.
Berücksichtigen Sie Ihre Basis-Conversion-Rate und den minimal erkennbaren Effekt, der Ihnen am Herzen liegt. Eine Website mit einer Conversion-Rate von 1 % benötigt mehr Traffic, um Bedeutung zu erreichen, als eine Website mit 5 %. Werfen Sie keinen Blick auf die Ergebnisse und hören Sie frühzeitig auf – ein frühes Abbrechen macht die statistische Gültigkeit ungültig. Lassen Sie die Tests vollständig ablaufen, auch wenn die Ergebnisse nach zwei Tagen eindeutig sind.
Testen Sie jeweils eine Variable
Multivariate Tests (gleichzeitiges Testen mehrerer Änderungen) erfordern exponentiell mehr Datenverkehr und Zeit. Für die meisten Unternehmen ist das A/B-Testen einer Variablen pro Experiment praktischer und führt zu klareren Ergebnissen. Ändern Sie ein Element: Überschrift, Bild, Schaltflächenfarbe, Formularlänge oder Layout. Isolieren Sie die Variable, damit Sie genau wissen, was den Unterschied verursacht hat.
Wenn Sie ein völlig neues Seitendesign testen möchten, führen Sie einen A/B-Test durch, bei dem die aktuelle Version mit der neuen Version als Ganzes verglichen wird. Führen Sie anschließend einzelne Elementtests durch, um zu verstehen, welche spezifischen Änderungen die Verbesserung bewirkt haben. Dieser mehrschichtige Ansatz baut Wissen auf, das sich im Laufe der Zeit verdichtet.
Dokumentieren und wenden Sie Ihre Erkenntnisse an
Ein Testergebnis – ob Gewinner oder Verlierer – erweitert Ihre Wissensbasis. Dokumentieren Sie die Hypothese, die Ergebnisse, das Signifikanzniveau und die Interpretation. Teilen Sie Ihre Erkenntnisse im gesamten Team. Wenden Sie erfolgreiche Änderungen dauerhaft an. Nutzen Sie Erkenntnisse aus einem Test, um die nächste Hypothese zu untermauern. Unternehmen, die eine Testkultur aufbauen, stellen fest, dass sich die Ergebnisse im Laufe der Jahre dramatisch steigern. Bei x13apps integrieren wir A/B-Tests in jedes Kundenengagement, um datengesteuerte Entscheidungen sicherzustellen. Weitere Informationen zum evidenzbasierten Marketing finden Sie in unseremLeitfaden für datengesteuertes Marketing.