Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie sich eine neue Link-Platzierung oder die Umbenennung eines Buttons auf die Anzahl Ihrer Neukunden auswirken könnte? Versuchen Sie unaufhörlich, das Leistungsangebot Ihres Stellenportals – Klickzahlen, Bewerbungen und JBE Abonnements – zu verbessern? A/B Testing ist eine hervorragende Methode, diese Fragen zu beantworten und Ihrer Website zu einer besseren Performance zu verhelfen.

Was ist A/B Testing?

A/B Testing oder Split Testing ist eine erprobte Testmethode, geplante Änderungen oder Varianten auf Ihrer Website im aktuellen Layout zu prüfen, damit Sie sich für die beste Alternative entscheiden können. Es ist ein ausgezeichneter Weg, Design- Entscheidungen schnell und präzise zu treffen.

Die A-Version (oder in anderen Worten die Kontrolle) wird der B-Version im live Traffic entgegengesetzt, um herauszufinden, welche Auswirkungen die jeweilige Version auf die Anzahl der Neukunden hat.

Dabei wird der Traffic zwischen den Designs hälftig aufgeteilt. Der Testlauf wird erst beendet, wenn Sie die statistische Sicherheit haben, dass eine Variante durchgehend bessere Konversionsraten erzielt, als die andere. Sobald der Gewinner ausgemacht ist, kann dieses Design sofort verwendet werden – mit dem guten Wissen und Gewissen, dass es die beste Lösung ist.

Beispiel für A/B Testing, um herauszufinden, ob eine veränderte Position des Anmeldeprozesses sich auf die Konversionsrate auswirkt

Indem man sich nicht aufs Rätselraten verlässt, sondern unterschiedliche Versionen der Website oder Komponenten testet, kann man akkurat ermitteln, welches Layout sich am besten auf die Neukundenanzahl auswirkt. Durch den exakten Überblick, wie sich die Alternativen auf Bewerbungen, Stellenaufrufe und Klickraten auswirken, können Sie sicherstellen, dass die Veränderungen sich positiv in Ihren Geschäftszahlen niederschlagen werden.

Ein einfaches A/B Testbeispiel wäre der Text am Seitenende. Sie könnten die Buttonbeschreibung von „Bewerben“ zu „Jetzt bewerben“ verändern und Ihren Traffic zwischen den beiden Versionen genau aufteilen, um zu ermitteln, mit welchem Text Sie mehr Anmeldungen erreichen.

A/B Testing kann für unterschiedlichste Content und Design-Elemente angewendet werden, wie zum Beispiel:

  • Webseiten Layout
  • Überschriften
  • Email Content
  • Preise und Angebote
  • Bilder
  • Button-, & Link Beschreibungen und Stile

Warum und zu welchem Zeitpunkt sollten Sie dies tun?

Das Ziel von A/B Testing ist, sich einen besseren Überblick über das Verhalten Ihrer User zu verschaffen und danach fundierte Design-Entscheidungen zu treffen – anstelle zu raten, das Bauchgefühl oder persönliche Vorlieben einfließen zu lassen.

Jede Webseite ist unterschiedlich und hat ihr eigenes, einzigartiges Publikum mit individuellen Bedürfnissen und Ansprüchen an das Design. Das bedeutet natürlich, dass es keine allgemeingültige Lösung gibt, sondern A/B Testing hilft, die Ansprüche Ihrer Kunden mit deren Hilfe genau zu verstehen und zu analysieren. Durch dieses A/B Testing wird Rätselraten überflüssig – und es zeigt, dass persönliche Vorlieben sich nicht automatisch positiv in Kundenzahlen niederschlagen.

Zusätzlich dazu gilt, dass jede Website nicht nur ihr eigenes spezifisches Publikum hat, sondern auch unterschiedlich viel Traffic generiert und unterschiedlich genutzt wird – man denke hier nur kurz an den Vergleich zwischen Nischenanbietern und allgemeinen Stellenportalen. A/B Testing ist ein flexibles Tool, mit dem wir unterschiedlichste Seiten mit unterschiedlich vielen Usern testen können und gleichzeitig sicherstellen, dass das Ergebnis so profitabel wird wie es physisch möglich sein kann.

A/B Testing kann jederzeit durchgeführt werden. Es ist ein phantastisches Tool, um zu einem frühen Zeitpunkt zu überprüfen, ob das Layout und Design einer Website optimal ausgenutzt ist – genauso wie zu einem späteren Zeitpunkt, wenn überprüft wird, ob man die Konversionsraten mit einem anderen Layout erhöhen kann.

A/B Testing ist unglaublich dynamisch, es misst erhebliche Veränderungen, wie ganze Layouts genauso wie kleine Veränderungen, wie das Umbennen eines Buttons. Die kleinsten Veränderungen auf einer Website können sich statistisch erheblich auswirken und einen großen Einfluss auf die Konversionsrate haben.

Ein anderer Aspekt ist, dass es unglaublich wertvolle Daten durch die Testbedingungen liefert. User werden ohne ihr Wissen in ihrem natürlichen Umfeld getestet. Die Daten sind daher ein genaues Spiegelbild davon, wie Ihre Website benutzt wird; Das bedeutet, dass Sie das Userverhalten nicht mehr erraten müssen! So können wir widersprüchliche Grundregeln unserer Branche mit statistisch fundierten Daten widerlegen.

Was können wir lernen?

A/B Testing unterstützt uns nicht nur, Design- und Layout-Entscheidungen auf einer begründeten Wissensbasis zu treffen, es bietet uns auch nützliche Informationen über die Zahl der Neuanmeldungen und Gesamtnutzer innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Dank solch einer Datenmenge können wir nicht nur sehen, welche Variante profitabler ist, wir können auch ermitteln, welche Tage und Tageszeiten am wichtigsten sind. Dieses Wissen hilft wiederum bei der gezielten Einsetzung von Social Media und dem Hochladen von redaktionellem Content zur besten Tageszeit.

Einige A/B Testing Tools bieten sogenannte “Click Heat Maps”. Diese Karten zeigen genau, wo Ihre User am häufigsten hinklicken und geben Ihnen eine genaue Übersicht, wieviel Zeit die User auf der Website verbringen. Diese Daten können Sie zusätzlich statistisch für Ihre Designentscheidungen auswerten. Die Ergebnisse ermöglichen Ihnen, Ihre Website bis zur Perfektion zu optimieren und die Zahl der Neuanmeldungen auszureizen.

“Heat Maps” zeigen, wo die User auf der Website am häufigsten hinklicken

A/B Testing ist das perfekte Tool um herauszufinden, welche Designelemente für Neukunden am wichtigsten sind, aber es eignet sich nicht, um tiefgehende Analysen dieser Designelemente zu erlauben. Es ist phantastisch, um sich einen schnellen Überblick zu verschaffen und statistisch verwertbare Daten zu erhalten – es ist jedoch kein Ersatz für User Testing.

A/B Testing erlaubt uns, in kurzer Zeit eine größere Useranzahl zu erfassen, aber es liefert uns nur grundlegende Verhaltensweisen. User Testing umfasst wesentlich weniger Testpersonen, aber es basiert auf einer Konversationsbasis. Es gibt uns die Möglichkeit die Dinge zu testen, die nicht auf der Website sind und zeigt uns in einem fortlaufenden Dialog die Wünsche und Anforderungen der User auf.

Tipps für erfolgreiches A/B Testing

  • Seien Sie sich darüber im Klaren, was Sie genau erreichen wollen
  • Machen Sie es nicht kompliziert – es ist am besten, einen wichtigen Aspekt nach dem anderen zu überprüfen
  • Kalkulieren Sie, wie viel Zeit das Testen in Anspruch nehmen wird. Ihr Traffic ist unter Umständen nicht hoch genug, um verlässliche Daten zu produzieren. Zu viele Varianten wird den Traffic ausdünnen, wodurch sich die Testzeit verlängert
  • Testen Sie wochenlang auf mehreren Ebenen, um verlässliche Ergebnisse zu bekommen und bedenken Sie saisonale Schwankungen, Tageszeiten und andere Aspekte, die Einfluss auf das Ergebnis nehmen können
  • Planen Sie gut und nutzen Sie die Daten konsequent, um Ihre Unternehmensperformance zu verbessern

Fallstudie: Guardian Jobs

Wir haben uns entschlossen, unterschiedliche Layoutvarianten des Stellenportals zu testen, um zu sehen, ob sich eine Veränderung positiv auf die Neuanmeldungen auswirkt. Insgesamt wurden über einen bestimmten Zeitabschnitt vier Layouts getestet. Das Endergebnis zeigte, dass eines der Layouts 8% Zuwachs bei den Stellenbewerbungen für sich verbuchen konnte.

The Guardian entschied sich für unser A/B Testing, um die Wortwahl des Navigationsmenüs zu vergleichen. Insgesamt wurden fünf Varianten getestet, einschließlich der Worte „Sector Insight“, „Sector Advice“ und „Industry Analysis“. Die besten Ergebnisse zeigte die Variante mit der Wortwahl „Insight from your Sector“ (Neues aus Ihrer Branche) mit einem Anstieg von einer 224%igen Durchklick-Rate.

"Für The Guardian ist A/B Testing sowohl bei großen als auch bei kleinen Designentscheidungen wichtig. Wir haben bereits etliche Details unseres Stellenportals damit überprüft - vom Layout angefangen, ob Einzelheiten bei Stellenausschreibungen bis hin zu Benennungen von Buttons und Links - die Ergebnisse haben sich deutlich in der Anzahl der Neukunden niedergeschlagen. Kleine Änderungen machen oft einen großen Unterschied."

"A/B Testing misst das realistische Userverhalten und hilft uns, User-basierte Entscheidungen zu treffen. Natürlich untermauern wir diese Entscheidungsprozesse mit klaren Zielsetzungen und präziser Planung."

Nigel Bicknell, Director of Business and Product Development, The Guardian

Wie kann Madgex helfen?

Jetzt, wo Sie sich in die Vorteile von A/B Testing eingelesen haben, ist es vielleicht an der Zeit, aktiv zu werden und Ihr Stellenportal und Ihre Kampagnen zu optimieren. Vielleicht haben Sie ja bereits Fragen oder sogar ein Bauchgefühl, dem Sie gerne nachspüren möchten. A/B Testing kann dafür die perfekte Lösung sein.

Wenn Sie individuelle Webseiten haben, dann können Sie die Effektivität testen, indem Sie bestimmte Elemente verändern und testen, ob sich das auf die Kundenzahl auswirkt. Wir bei Madgex haben die Möglichkeit und die Erfahrung, A/B Testing schnell und kosteneffektiv für unsere Kunden anzubieten.

Falls Sie Fragen haben, oder sich gerne über A/B Testing unterhalten möchten, dann wenden Sie sich an die Experten: Bei Madgex erhalten Sie Tipps und werden mit unserem Erfahrungsschatz unterstützt.

Für weitere Informationen rufen Sie einfach an: +44 1273 775 100

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