Ob kreatives Hand-Made-Unternehmen, Freelancer, KMU oder grosser Online-Shop – letztendlich möchten alle mit ihren Services und Produkten maximalen Erfolg einfahren. Bei manchen klappt die perfekte Inszenierung mit Text und Bild auf den ersten Anlauf, aber häufig stecken unzählige Stunden in Änderungen und Optimierungen, bis der passende Aussenauftritt steht.
Selbst kleine Optimierungen können über Erfolg oder Misserfolg einer Kampagne entscheiden. Manche Marketingstrategien treffen sofort ins Schwarze, die meisten erfordern jedoch eine kontinuierliche Weiterentwicklung. Hier kommt A/B-Testing ins Spiel – nicht als einfaches Vergleichstool, sondern als bedeutender Entscheidungsrahmen für die Optimierung der Leistung im grossen Massstab.
Für erfahrene Vermarkter geht es beim A/B-Testen nicht nur um die Durchführung von Experimenten; es geht darum, das Nutzerverhalten zu verstehen, Risiken zu minimieren und messbares Wachstum voranzutreiben. Die eigentliche Herausforderung besteht nicht nur darin, Variationen zu testen, sondern auch zu wissen, was getestet werden soll, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind und wann ein Pivot durchzuführen ist. In diesem Leitfaden gehen wir über die Grundlagen hinaus und konzentrieren uns auf fortgeschrittene Strategien, statistische Best Practices und reale Anwendungen, die Ihnen dabei helfen, Erkenntnisse in die Tat umzusetzen.
Einführung in A/B-Tests:
Quelle: HubSpot
A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei Versionen einer Webseite, App oder eines Marketing-Assets verglichen werden, um festzustellen, welche Version besser für ein bestimmtes Ziel geeignet ist, z. B. Conversions oder Klicks. Es hilft Ihnen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem es zeigt, was bei Ihrem Publikum besser ankommt.
Wie A/B-Tests funktionieren: ein DATENBASIERTER Schritt-für-Schritt-Prozess
Bei effektiven A/B-Tests geht es nicht nur um die Durchführung von Experimenten – es geht darum, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die messbares Wachstum vorantreiben. Als Hubspot Platinum-Partneragentur nutzen wir die integrierten A/B-Testtools von HubSpot, um Variablen systematisch zu testen, die Leistung zu optimieren und unsere Strategien im grossen Massstabe zu verfeinern.
So strukturieren Sie einen wirkungsvollen A/B-Test:
1. Definiere das Ziel mit Blick auf die geschäftlichen Auswirkungen
Jeder A/B-Test sollte mit einem klaren Geschäftsziel verbunden sein. Optimierst du für höhere Klickraten, niedrigere Absprungraten, mehr Formulareinsendungen oder mehr Verkäufe? Ohne eine definierte Erfolgsmetrik haben die Testergebnisse keinen verwertbaren Wert.
📌 Beispiel:
"Wir wollen die E-Mail-Klickrate (CTR) um 15 % steigern, indem wir unsere CTA-Platzierung und -Formulierung optimieren."
2. Identifiziere eine einzelne Variable zum Testen
Das Testen zu vieler Änderungen auf einmal führt zu uneindeutigen Ergebnissen. Konzentriere dich auf ein einzelnes Element pro Test, um dessen Auswirkung zu isolieren. Häufige Testvariablen sind:
- Überschriften und Text: Übertrifft eine nutzenorientierte Überschrift eine funktionsorientierte?
- CTAs (Handlungsaufforderungen): Schaltflächentext ("Jetzt loslegen" vs. "Kostenlos testen") und Farbe (rot vs. grün).
- Bilder und visuelle Elemente: Konvertiert ein Produktbild besser als eine abstrakte Illustration?
- Formularlänge: Führen weniger Formularfelder zu mehr Abschlüssen?
📌 Beispiel:
"Wir werden die Wirkung der CTA-Schaltflächenfarbe (rot vs. grün) auf die Konversionen testen."
3. Formuliere eine datengestützte Hypothese
Eine Hypothese sollte die Nutzerpsychologie mit den erwarteten Verhaltensänderungen verbinden.
📌 Beispielhypothese:
"Das Ändern der CTA-Schaltflächenfarbe von rot zu grün wird die Konversionen um 10 % erhöhen, da Grün psychologisch mit Positivität und Handlung assoziiert wird."
4. Erstelle zwei Varianten
- A = Kontrolle (aktuelle Version).
- B = Variation (mit dem einzelnen geänderten Element).
📌 Beispiel in HubSpot:
Das A/B-Testtool von HubSpot ermöglicht es dir, E-Mail-Variationen, Landingpages oder CTA-Experimente innerhalb der Plattform zu erstellen. Dupliziere einfach das Original und passe die Testvariable an.
5. Teile die Zielgruppe zufällig und gleichmässig auf
Für unverfälschte Ergebnisse teile den Traffic oder die E-Mail-Empfänger so auf, dass jede Version an einer statistisch relevanten und randomisierten Stichprobe getestet wird.
📌 Profi-Tipp: Stelle sicher, dass du mit einer ausreichend grossen Zielgruppe testest, um statistische Signifikanz zu erreichen – typischerweise einige tausend Besucher oder ein Konfidenzniveau von 95 %.
6. Führe den Test durch und sammle Daten
Lege eine Testdauer fest, die das Traffic-Volumen und die Variabilität berücksichtigt. Verfolge und analysiere wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) in Echtzeit, darunter:
- Klickrate (CTR)
- Konversionsrate
- Engagement-Metriken (Verweildauer auf der Seite, Absprungrate)
7. Analysiere die Ergebnisse und implementiere die Gewinner-Variation
Vergleiche die Leistung der beiden Versionen, um den Gewinner zu ermitteln, und implementiere die erfolgreichere Version auf deiner Website oder in deiner Marketingkampagne.
📌 Beispiel:
"Die grüne CTA-Schaltfläche übertraf die rote mit einer Steigerung der Konversionen um 12,5 %. Diese Version wird nun seitenweit implementiert."
Nächster Schritt: Nutze die Erkenntnisse aus einem Test, um andere Elemente iterativ zu optimieren und so eine kontinuierliche Leistungsverbesserung sicherzustellen.
Arten von A/B-Tests: Wählen sie die zu ihrer strategie passende
Nicht alle A/B-Tests sind gleich. Abhängig von Ihren Zielen, Ihrem Traffic-Volumen und Ihrer Testkonfiguration können verschiedene Methoden aussagekräftigere Erkenntnisse liefern. Während klassische A/B-Tests gut für gezielte Optimierungen funktionieren, können multivariate Tests oder Funnel-Tests helfen, tiefere Verhaltensmuster aufzudecken.
Hier ist eine Aufschlüsselung der effektivsten A/B-Testmethoden und wann sie eingesetzt werden sollten.
1. Klassischer A/B-Test: Der Standard für gezielte Optimierungen
Der klassische A/B-Test vergleicht zwei Versionen eines einzelnen Elements (z. B. CTA, Überschrift, Bild), um dessen Auswirkung auf die Leistung zu messen. Dies ist ideal, um spezifische Variablen zu isolieren und inkrementelle Verbesserungen vorzunehmen.
📌 Am besten geeignet für:
-
- Optimierung von E-Mail-Betreffzeilen, CTA-Buttons oder Anzeigentexten
- Kleine, aber wirkungsvolle Änderungen, die sich auf das Engagement oder die Konversionsraten auswirken
- Testen einer Hypothese nach der anderen
2. Redirect-Tests: Testen einer alternativen Seitenerfahrung
Redirect-Tests sind eine Art von Split-URL-Tests, bei denen Benutzer zu einer völlig anderen Erfahrung geleitet werden, z. B. zu einem neuen Checkout-Ablauf oder einer neu gestalteten Navigationsstruktur. Im Gegensatz zu einfachen A/B-Tests messen diese Experimente die Leistung völlig unterschiedlicher User Journeys.
📌 Am besten geeignet für:
-
- Testen alternativer Website-Architekturen oder Navigationsänderungen
- Vergleich von zwei verschiedenen Konversionstrichter-Strukturen
- Bewertung der Auswirkungen neuer Feature-Rollouts
3. Multi-Page- und Funnel-Tests: Optimierung der gesamten User Journey
Multi-Page- (oder Funnel-) Tests bewerten die Auswirkungen von Änderungen über mehrere Seiten innerhalb einer einzigen User Journey, wie z. B. eines Checkout-Prozesses, eines Lead-Generierungs-Funnels oder eines Onboarding-Ablaufs. Anstatt nur eine Seite zu optimieren, hilft dieser Ansatz, den gesamten Konversionspfad zu verfeinern.
📌 Am besten geeignet für:
-
- Testen mehrerer Schritte in einem Konversionstrichter (z. B. Anmeldung → Checkout → Dankeseite)
- Optimierung langer Content-Erfahrungen
- Reduzierung von Abbruchraten über mehrere Touchpoints hinweg
4. Personalisierungstests: Segmentbasierte Optimierung
Personalisierungstests gehen über traditionelle A/B-Tests hinaus, indem sie basierend auf Benutzerverhalten, Demografie oder Segmentierung unterschiedliche Content-Varianten bereitstellen. Anstatt den gesamten Traffic an zwei Varianten zu senden, liefern Personalisierungstests massgeschneiderte Erfahrungen basierend auf Zielgruppendaten.
📌 Am besten geeignet für:
-
- Optimierung von Erfahrungen für verschiedene Zielgruppensegmente (z. B. neue vs. wiederkehrende Besucher)
- Testen personalisierter Produktempfehlungen
- Bereitstellung dynamischer CTAs oder standortbezogener Angebot
5. Split-URL-Tests: Vergleich von zwei völlig unterschiedlichen Seiten
Split-URL-Tests vergleichen zwei völlig unterschiedliche Seitendesigns, indem sie den Traffic auf separate URLs leiten. Dies ist nützlich, wenn größere Design-Überarbeitungen oder völlig neue Layouts getestet werden.
📌 Am besten geeignet für:
- Testen einer vollständigen Seitenumgestaltung oder einer neuen Landingpage-Struktur
- Vergleich einer langen Verkaufsseite mit einer kurzen Verkaufsseite
- Bewertung verschiedener Messaging-Strategien
6. Multivariate Tests (MVT): Testen mehrerer Variablen gleichzeitig
Multivariate Tests gehen über A/B-Tests hinaus, indem sie mehrere Elemente gleichzeitig bewerten. Anstatt nur eine Änderung vorzunehmen, testen Sie verschiedene Kombinationen von Überschriften, Bildern und CTAs, um festzustellen, welche Kombination die besten Ergebnisse liefert.
📌 Am besten geeignet für:
- Websites mit hohem Traffic, die mehrere Testvarianten bewältigen können
- Verständnis, wie verschiedene Seitenelemente interagieren
- Finden der leistungsstärksten Kombination mehrerer Faktoren
Vorteile von A/B-Tests: Warum sie für datengetriebene marketing manager essenziell sind
A/B-Tests dienen nicht nur der Durchführung kleiner Optimierungen – sie sind ein strategischer Ansatz, um messbares Wachstum voranzutreiben. Jede Entscheidung, die Sie im Marketing treffen, vom Design der Landingpage bis zu E-Mail-Betreffzeilen, beeinflusst das Nutzerengagement und die Konversionen. Anstatt sich auf Intuition zu verlassen, liefern A/B-Tests harte Daten, um zu validieren, was funktioniert und was nicht, sodass Sie Ihre Strategie mit Zuversicht verfeinern können.
1. Verbesserte Conversions und ROI:
A/B-Tests sind eine wertvolle Methode zur Optimierung von Konversionen und zur Verbesserung des ROI. Sie ermöglichen es Marketern, die Auswirkungen spezifischer Änderungen zu messen, bevor grössere Investitionen getätigt werden. Selbst kleine Anpassungen, wie die Verfeinerung eines Handlungsaufrufs (CTA) oder die Optimierung des Layouts einer Landingpage, können zu messbaren Verbesserungen der Nutzerinteraktion und der Konversionsraten führen. Theoretisch könnte eine einfache CTA-Änderung oder Layoutanpassung zu einer Steigerung der Konversionsraten um 40 % führen. Anstatt Änderungen auf der Grundlage von Annahmen vorzunehmen, liefern A/B-Tests klare, datengestützte Erkenntnisse, die Marketern helfen, das Budget effektiver zu verteilen und auf nachhaltiges Wachstum zu optimieren.
2. Datengestützte Erkenntnisse:
A/B-Tests liefern wertvolle Daten, die Marketingfachleuten helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf Intuition zu verlassen. Indem verschiedene Varianten getestet und das tatsächliche Nutzerverhalten analysiert werden, können Unternehmen herausfinden, was ihre Zielgruppe wirklich anspricht. Dieser Ansatz reduziert das Rätselraten, minimiert Risiken und stellt sicher, dass Optimierungen durch messbare Ergebnisse untermauert werden, was im Laufe der Zeit zu effektiveren Marketingstrategien führt.
3. Testen von Annahmen:
Marketing wurde schon immer von Kreativität, Instinkt und Storytelling angetrieben, wobei sich Marketer auf Erfahrung und Intuition verließen, um überzeugende Kampagnen zu entwickeln. Kreativität allein garantiert jedoch keinen Erfolg – A/B-Tests fügen eine entscheidende datengesteuerte Ebene hinzu, die Ideen validiert und Strategien verfeinert. Durch das Testen verschiedener Variationen können Marketer erkennen, welche kreativen Entscheidungen wirklich bei ihrem Publikum Anklang finden, und so sicherstellen, dass Entscheidungen nicht nur inspiriert, sondern auch durch messbare Ergebnisse untermauert werden.
4. Massgeschneiderte Benutzererlebnisse:
Letztendlich ermöglicht A/B-Testing die Schaffung massgeschneiderter Erlebnisse, die den Bedürfnissen verschiedener Zielgruppensegmente besser entsprechen. Durch das Testen von Variationen in Botschaften, Design oder Angeboten können Unternehmen ermitteln, was für bestimmte Nutzergruppen am besten funktioniert. Dieser datengesteuerte Ansatz zur Personalisierung führt zu höherem Engagement, verbesserter Kundenzufriedenheit und letztendlich zu stärkeren Konversionsraten.
Best Practices für A/B-Tests
Um zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse aus A/B-Tests zu gewinnen, ist es unerlässlich, einen strukturierten Ansatz zu verfolgen. Schlecht konzipierte Tests können zu irreführenden Schlussfolgerungen führen und Zeit und Ressourcen verschwenden. Hier sind die wichtigsten Best Practices, um sicherzustellen, dass Ihre Tests genaue und aussagekräftige Ergebnisse liefern:
1. Testen Sie jeweils nur eine Variable
Damit ein A/B-Test klare Erkenntnisse liefert, müssen Sie eine einzelne Variable isolieren. Ob es sich um eine Überschrift, eine CTA-Farbe oder eine E-Mail-Betreffzeile handelt, das gleichzeitige Ändern mehrerer Elemente macht es unmöglich, festzustellen, welcher Faktor die Ergebnisse beeinflusst hat. Wenn Sie mehrere Elemente testen möchten, sollten Sie stattdessen multivariate Tests in Betracht ziehen.
2. Formulieren Sie eine klare Hypothese
Jeder A/B-Test sollte auf einer klar definierten Hypothese basieren, die eine Änderung mit einem vorhergesagten Ergebnis verbindet. Anstatt zufällig zu testen, beginnen Sie mit einer starken Annahme, die auf Benutzerverhalten, Daten oder Branchenerkenntnissen basiert.
3. Stellen Sie eine statistisch signifikante Stichprobengrösse sicher
Ergebnisse aus einem Test mit zu wenigen Nutzern können unzuverlässig sein. Statistische Signifikanz stellt sicher, dass Ihre Ergebnisse nicht auf Zufall beruhen. Die erforderliche Stichprobengrösse hängt von Faktoren wie Verkehrsvolumen und erwarteter Wirkung ab, aber eine allgemeine Regel ist, vor Entscheidungen ein Konfidenzniveau von 95 % anzustreben.
4. Führen Sie den Test für eine angemessene Dauer durch
Ein zu frühes Beenden eines Tests kann zu ungenauen Schlussfolgerungen führen. Der Test sollte lange genug laufen, um natürliche Schwankungen im Benutzerverhalten zu berücksichtigen, wie z. B. Verkehrsmuster an Wochentagen im Vergleich zu Wochenenden. Eine gängige Empfehlung ist, Tests mindestens einen vollständigen Geschäftszyklus lang (z. B. eine oder zwei Wochen) durchzuführen, um sicherzustellen, dass Sie eine repräsentative Stichprobe von Nutzern erfassen.
5. Vermeiden Sie Zielgruppenverzerrungen und Stichprobenfehler
Um zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Ihre Testgruppen zufällig und gleichmässig aufgeteilt werden. Wenn bestimmte Benutzersegmente (z. B. nur mobile Nutzer oder wiederkehrende Besucher) in einer Variante überrepräsentiert sind, werden die Ergebnisse verzerrt.
Verbessern Sie Ihr Marketing mit A/B-Tests in HubSpot
A/B-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil jeder erfolgreichen Marketingstrategie. Sie helfen Ihnen, die Benutzererfahrung zu verbessern und Ihre Marketingergebnisse zu optimieren. Beginnen Sie mit kleinen Tests und skalieren Sie Ihre Bemühungen, wenn Sie sicherer werden.
Hinweis: Es gibt zahlreiche Tools auf dem Markt für A/B-Tests. Als HubSpot Platinum Partner ist HubSpot jedoch unsere erste Wahl, wenn es um A/B-Tests geht. HubSpot bietet eine Vielzahl von Funktionen für A/B-Tests im Marketing, darunter die Möglichkeit, E-Mail-Betreffzeilen, Landing Pages, CTAs und vieles mehr zu testen.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über A/B-Tests mit HubSpot zu erfahren und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Marketingziele zu erreichen!
