Wie man mit A/B Testing lernt & wächst

Die zwei Arten und Ziele von A/B Testing

A/B Testing im Online-Marketing ist ein Prozess, bei dem zwei Versionen eines Marketing-Elements erstellt und getestet werden, um die Wirkung auf die Zielgruppe zu messen. Dies ermöglicht es Unternehmen, zu sehen, welche Version besser funktioniert und ihre Marketingstrategien oder ihre Ergebnisse entsprechend zu optimieren. Ebenso wie die AAARRR Pirate Metrics ist auch A/B Testing eines der zentralen Werkzeuge im Growth Marketing.

A/B Testing kann grundsätzlich für zwei Ziele im Marketing verwendet werden. A/B Testing wird zwar zum Teil synonym für Conversion Rate genutzt, ist allerdings nicht das gleiche. Die entscheidende Differenzierung: A/B Testing kann für die Conversion Rate Optimierung genutzt werden – kann aber noch viel mehr. 

Neben dem Optimieren von Conversion Rates kann man durch Split Tests nämlich auch inhaltliche Hypothesen durch Tests mit Daten beantworten. In dem Falle dient das A/B-Testen eher einem inhaltlichen Lernen als dem Wachstum durch höhere Conversion Rates. Beides hat seine Daseinsberechtigung und seinen Use Case. Als Marketer sollte einem bewusst sein, wann welche Zielsetzung hinter dem A/B Test steckt um diese Growth Hacking Methode wirklich wirksam einzusetzen.

Je nachdem, wo dein Unternehmen steht, ist der eine oder der andere Use Case sinnvoller bzw. hat einen größeren Hebel. Ein Beispiel für einen klassischen A/B Test, der der Conversion Rate Optimization dient, wäre das Split Testing einer Headline auf einer Landing Page, die durch Social Ads oder SEA Traffic befeuert wird.

Während des Tests bleibt jedes Element der Landing Page und des ganzen Funnels gleich. So kannst du valide Daten darüber sammeln, welche Landing Page zu einer höheren Conversion Rate führt.

Dieser Test ergibt enorm Sinn, wenn ein paar Grundannahmen bzw. Hypothesen bestätigt sind: a) der grundsätzliche Pitch mit der verwendeten Botschaft ist für meine Zielgruppe (ICP) der richtige, b) der Werbekanal für diesen Funnel ist der richtige und c) die Conversion Art (also z.B. Webinar vs. Email Newsletter vs. Freemium Zugang) ist der richtige. Wenn das Was (= A/B Tests für inhaltliches Lernen) geklärt ist, ergibt es Sinn in das Wie (= A/B Tests für das stetige Optimieren von Conversion Rates) zu gehen und durch Headlines und Copywriting die Conversion Rate Stück für Stück zu erhöhen.

Doch was ist, wenn du dir nicht wirklich sicher bist, was der beste Pitch für dein ICP ist? Oder welcher Werbekanal grundsätzlich der beste Fit ist? Oder welche Art der Conversion am besten in den Modus deiner Zielgruppe passt? Dann dient dir das A/B Testing auf eine andere Weise: zum inhaltlichen Lernen.

Conversion Raten optimieren kannst du später. Erstmal gilt es, herauszufinden, welcher inhaltlicher Kontext mit deiner Buyer Persona der fruchtbarste Boden ist. Wenn du diese Erkenntnisse durch inhaltliche A/B Tests (grob) skizziert hast, kannst du wieder an den Detail-Wies arbeiten und Conversion Rates optimieren.

Überspitzt gesagt: Wenn du zum Beispiel die ganze Zeit versucht die Conversion Rate einer Landing Page mit dem Pitch in ein Webinar Stück für Stück zu optimieren, während deine Zielgruppe allerdings überhaupt keine Lust auf Webinare hat aber super gerne einfach Infomaterial oder ein Whitepaper herunterladen würde, ist es ein viel größerer Hebel dieses inhaltliche Lernen zuerst zu erlangen.

5 beispielhafte A/B Tests für die Conversion Rate Optimierung zum Nachmachen

1. Testen der Farbe des “Kaufen”-Buttons auf einer E-Commerce-Website: Ein Unternehmen könnte zwei verschiedene Versionen einer Produktseite erstellen, eine mit einem grünen “Kaufen”-Button und eine mit einem roten “Kaufen”-Button. Das Unternehmen könnte dann das Split Testing durchführen, um zu sehen, welche Farbe des Buttons eine höhere Conversion Rate erzielt.
2. Testen von Überschriften auf einer Landing Page: Ein Unternehmen könnte zwei verschiedene Versionen einer Landing Page erstellen, eine mit einer sehr spezifischen Überschrift und eine mit einer allgemeineren Überschrift. Das Unternehmen könnte dann Split Testing durchführen, um zu sehen, welche Version eine höhere Conversion Rate aufweist.
3. Testen von Produktbildern in einer E-Mail-Kampagne: Ein Unternehmen könnte zwei verschiedene Versionen einer E-Mail-Kampagne erstellen, eine mit einem Produktbild und eine ohne. Das Unternehmen könnte dann das Split Testing durchführen, um zu sehen, ob das Hinzufügen eines Produktbildes die Conversion Rate verbessert.
4. Testen von Angeboten in einer Anzeige: Ein Unternehmen könnte zwei verschiedene Versionen einer Anzeige erstellen, eine mit einem Rabattangebot und eine ohne. Das Unternehmen könnte dann Split Testing durchführen, um zu sehen, ob das Angebot die Conversion Rate verbessert.
5. Testen von Formularfeldern auf einer Website: Ein Unternehmen könnte zwei verschiedene Versionen eines Kontaktformulars erstellen, eine mit wenigen Formularfeldern und eine mit mehreren Feldern. Das Unternehmen könnte dann Split Testing durchführen, um zu sehen, welche Version eine höhere Conversion Rate aufweist.

3 beispielhafte A/B Tests für inhaltlich strategisches Lernen zum Nachmachen

1. Testen verschiedener Conversion Arten: Wie möchte deine Zielgruppe am liebsten bei dir konvertieren? Finde den besten Weg, bevor du in das Detail testest. Dann ist das weitere Optimieren wie das Hinterherlaufen bei einem Stein, der Berg ab rollt.
2. Frame dein Produkt mit zwei sich deutlich unterscheidenden Pains bzw. Benefits um herauszufinden, welcher Pain bzw. welche versprochene Leistung deine Buyer Persona am effektivsten bewegt.
3. Teste auf einem neuen PPC Marketing Kanal (von dem du noch keine Daten hast) zu welchem Cost per Lead oder Cost per Acquisition oder Cost per Order du auf diesem Kanal Ergebnisse erzeugen kannst. Teste den gleichen Pitch und die gleiche Conversion Art und Landing Pages wie in deinen bisherigen. Vielleicht werfen die neuen Daten deine bisherige Priorisierung deiner paid channels über den Haufen.

Gründe, warum sich A/B Testing in jedem Fall rentiert

A/B-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil des Online-Marketings im allgemeinen und des Growth Hackings im speziellen. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, die Wirkung ihrer Marketingstrategien zu messen, indem sie zwei Versionen eines Marketing-Elements miteinander vergleichen. Obwohl es ein einfaches Konzept ist, kann es enormen Einfluss auf den Erfolg einer Kampagne haben.

Der Hauptgrund, warum A/B-Tests im Online-Marketing wichtig sind, ist, dass sie Unternehmen dabei helfen, ihre Strategien zu optimieren. Indem man zwei Versionen einer Anzeige, einer Landing Page oder eines E-Mail-Newsletters testet, kann man sehen, welche besser funktioniert. Das bedeutet, dass man bessere Entscheidungen treffen und seine Ressourcen auf das effektivste Marketing-Element konzentrieren kann. Zum Beispiel könnte man eine Anzeige für ein Produkt testen, indem man eine Version mit einem Rabatt und eine ohne Rabatt verwendet. Wenn man herausfindet, dass die Version mit Rabatt besser funktioniert, kann man zukünftige Anzeigen entsprechend optimieren.

A/B-Tests sind auch wichtig, um den ROI (Return on Investment) zu maximieren. Indem man die Leistung verschiedener Marketingelemente testet, kann man die Effektivität des Marketings steigern und somit die Ausgaben senken. Eine schlechte Leistung eines Elements kann verhindern, dass die Kampagne die gewünschten Ergebnisse liefert. Wenn man jedoch regelmäßig A/B-Tests durchführt, kann man die Marketingelemente optimieren und somit den ROI steigern.

Ein weiterer Vorteil von A/B-Tests ist, dass sie Unternehmen dabei helfen, ihre Zielgruppen besser zu verstehen. Indem man verschiedene Versionen von Marketingelementen testet, kann man herausfinden, was die Zielgruppe anspricht und was nicht. Das kann dazu beitragen, die Kommunikation und Interaktion mit der Zielgruppe zu verbessern. Zum Beispiel könnte man eine Landing Page für ein bestimmtes Produkt testen, um zu sehen, ob Bilder oder Texte besser funktionieren. Wenn man weiß, was die Zielgruppe anspricht, kann man zukünftige Marketingkampagnen besser ausrichten.

A/B-Tests sind auch wichtig, um den Einfluss von Änderungen an einer Website zu messen. Zum Beispiel könnte man die Farbe eines Call-to-Action-Buttons ändern, um zu sehen, ob das die Konversionsrate beeinflusst. Wenn man eine signifikante Verbesserung der Konversionsrate feststellt, kann man die Änderung dauerhaft implementieren.

Ein weiterer Vorteil von A/B-Tests ist, dass sie Unternehmen dabei helfen, Risiken zu minimieren. Statt auf Vermutungen oder Annahmen basierend Entscheidungen zu treffen, kann man auf Daten basieren. Dies kann verhindern, dass Unternehmen Ressourcen für unrentable Marketingkampagnen verschwenden. Wenn man die Leistung von Marketingelementen kontinuierlich testet, kann man sicherstellen, dass man immer auf dem richtigen Weg ist.

Insgesamt ist das A/B-Testen ein wichtiger Bestandteil des Online-Marketings. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Strategien zu optimieren, den ROI zu maximieren und ihre Zielgruppen besser zu verstehen.

10 Tools, die das A/B Testing ermöglichen und erleichtern

1. Google Optimize bzw. Google Analytics 4: Google Optimize ist ein kostenloses Tool von Google, mit dem Nutzer A/B-Tests auf Websites durchführen und messen können. Es ermöglicht die Erstellung von verschiedenen Testvarianten und bietet eine Integration mit Google Analytics. Im Sommer 2023 wird Google Optimize eingestellt und durch A/B Testing in GA4 ersetzt.
2. Optimizely: Optimizely ist ein bekanntes Tool zur Durchführung von A/B-Tests. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, um Tests zu erstellen und zu verwalten. Es ermöglicht auch personalisierte Tests und verfügt über eine Integration mit Google Analytics.
3. Hotjar: Hotjar ist ein Tool zur Verbesserung der Nutzererfahrung, das verschiedene Funktionen wie Heatmaps, Aufzeichnungen von Besuchern und Feedback-Umfragen bietet.
4. Fullstory: ullStory ist ein Tool zur Verhaltensanalyse, das es Nutzern ermöglicht, Sitzungen von Besuchern auf der Website aufzuzeichnen und zu analysieren, um Erkenntnisse zur Verbesserung der Nutzererfahrung zu gewinnen.
5. VWO: VWO (Visual Website Optimizer) ist ein leistungsfähiges Tool zur Durchführung von A/B-Tests und Personalisierungen auf Websites. Es bietet eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche und eine Integration mit Google Analytics.
6. Crazy Egg: Crazy Egg ist ein Tool, das speziell für die Analyse von Website-Verhalten und die Durchführung von A/B-Tests entwickelt wurde. Es bietet verschiedene Funktionen wie Heatmaps, Scrollmaps und Clickmaps, um das Nutzerverhalten zu visualisieren.
7. Unbounce: Unbounce ist ein Tool zur Erstellung von Landing Pages und zum Durchführen von A/B-Tests. Es bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen von Landing Pages und eine Integration mit Google Analytics.
8. Convert.com: Convert.com ist ein umfassendes Tool für Conversion Rate Optimierung, das A/B-Tests, Personalisierungen und Multivariate Tests bietet. Es bietet eine einfache Oberfläche und eine Integration mit verschiedenen Marketing-Tools.
9. Adobe Target: Adobe Target ist ein leistungsfähiges Tool zur Personalisierung und Optimierung von Websites und mobilen Apps. Es bietet eine breite Palette an Funktionen wie A/B-Tests, Personalisierung, Automatisierung und Machine Learning. Es ist Teil der Adobe Experience Cloud und bietet eine umfassende Integration mit anderen Adobe-Produkten.
10. E-Mail Marketing Tools (wie das von HubSpot zum Beispiel) bieten A/B Testing in der Regel ebenfalls out of the box.

Fragen, die du für dein A/B Testing mitnehmen kannst

1. Welche Eigenschaften über meinen Wunschkunden kenne ich nicht gut genug?
2. Welcher A/B Test bringt mir das meiste über meine Zielgruppe bei?
3. Welcher A/B Test kann mir für diese Erkenntnis über meinen Wunschkunden (ICP) Daten liefern?
4. Welche Hypothesen in meinem Unternehmen brauchen eher A/B Test, die mir Aufklärung liefern?
5. Welche Hypothesen in meinem Unternehmen sind mittlerweile sehr sicher, so dass ich dort A/B Test für die Conversion Rate Optimierung einsetzen kann?
6. Welche Conversion Rate hat in meinem Unternehmen den mathematisch größten Hebel und wie kann ich dort einen A/B Test für das Optimieren der Conversion durchführen?