Unvollständige, bedeutungslose oder unpräzise formulierte A/B-Test-Hypothesen sind eine der häufigsten Ursachen für Tests mit neutralem oder negativem Ergebnis.
Oft stellen wir uns das A/B Testing einer E-Commerce-Website zur Verbesserung der Performance sehr einfach vor: Man ändert schnell die Farbe des Buttons „In den Warenkorb legen“ und schon steigt die Konversionsrate deutlich. In der Praxis ist A/B Testing jedoch selten so simpel.
Zufällige Änderungen auf deiner Website führen nicht automatisch zu besseren Ergebnissen. Hinter jedem Web-Experiment sollte eine klare Begründung stehen.
Damit stellt sich die zentrale Frage: Woher weißt du, welche Elemente du testen solltest, und wie entwickelst du eine wirksame A/B-Test-Hypothese?
Problem und Hypothese klar definieren
Viel zu wenige Teams fragen sich, warum eine Änderung die Konversionsrate tatsächlich verbessert hat oder warum sie nicht funktioniert hat.
Dabei ist es entscheidend, sowohl das eigentliche Problem als auch die dazugehörige Hypothese sauber zu definieren. Nur so schaffst du die Grundlage für aussagekräftige Testergebnisse.
Statt nach einer schnellen „Do-it-yourself“-Lösung zu suchen, lohnt es sich langfristig, einen Schritt zurückzugehen und zwei Dinge zu klären:
- Das eigentliche Problem identifizieren: Wo liegt die Ursache für die schwache Performance? Ist es eine hohe Absprungrate auf der Bestellbestätigungsseite, zu viele Sitzungen mit nur einer Seitenansicht, ein schwacher Checkout-CTA oder ein komplexeres Problem?
- Eine Hypothese formulieren: Sie beschreibt eine plausible Ursache für das Problem. Eine gute A/B-Test-Hypothese könnte zum Beispiel lauten: „Unsere Kunden erfassen die wichtigsten Produktmerkmale auf unseren E-Commerce-Seiten nicht sofort. Wenn wir diese Informationen sichtbarer machen, klicken mehr Websitebesucher auf den Button ‚In den Warenkorb legen‘.“
Der zweite Schritt kann anspruchsvoll sein, weil er Selbstreflexion und einen kritischen Blick auf die bestehende Website erfordert. Genau deshalb ist er so wichtig für alle, die ihre KPIs spürbar verbessern möchten.
Fällt es dir schwer, eine wirksame Hypothese zu entwickeln? Dann bist du hier richtig: Im Folgenden zeigen wir dir, wie du strukturiert vorgehst.
Was ist eine A/B-Test-Hypothese?
Rein fachlich lässt sich eine Hypothese einfach definieren:
„Eine Hypothese ist eine Annahme, die eine plausible Erklärung für eine Reihe von Fakten liefert und anschließend anhand von Erfahrungen oder Ergebnissen überprüft wird.“
Der wichtigste Punkt in dieser Definition ist die „Reihe von Fakten, die erklärt werden müssen“. Im A/B Testing beginnt eine Hypothese immer mit einem klar identifizierten Problem.
A/B-Tests sollten nicht willkürlich durchgeführt werden. Andernfalls riskierst du, Zeit und Ressourcen in Experimente zu investieren, die keine belastbaren Erkenntnisse liefern.
So kannst du das Problem systematisch identifizieren:
- Webanalyse-Daten: Sie erklären das Verhalten digitaler Verbraucher zwar nicht vollständig, können aber Konversionsprobleme sichtbar machen, zum Beispiel Warenkorbabbrüche. Außerdem helfen sie dabei, eine Reihenfolge für die zu testenden Seiten festzulegen.
- Heuristische Evaluation und UX-Audit: Mit diesen Analysen lässt sich die User Experience einer Website mithilfe eines strukturierten Bewertungsrasters kosteneffizient einschätzen.
- User Tests: Diese qualitativen Daten sind zwar durch die Stichprobengröße begrenzt, liefern aber häufig wertvolle Erkenntnisse, die quantitative Methoden nicht aufdecken. Sie zeigen zum Beispiel, wo Nutzer die Struktur oder Bedienung einer Website nicht verstehen. Auch wenn negatives Feedback unangenehm sein kann, liefert es qualifizierte Daten mit konkreten Erkenntnissen.
- Eye Tracking oder Heatmaps: Diese Methoden zeigen, wie Nutzer mit einzelnen Elementen innerhalb einer Seite interagieren. Sie erklären jedoch nicht das Verhalten zwischen verschiedenen Seiten.
- Kundenfeedback: Zusätzlich zur Analyse vorhandenen Feedbacks kannst du Tools wie Kundenumfragen oder Live Chats einsetzen, um weitere Informationen zu sammeln.
Diese Maßnahmen helfen dir, die Probleme hinter schwacher Website-Performance aufzudecken. So sparst du langfristig Zeit und Geld.
Formel für eine A/B-Test-Hypothese
Auf den ersten Blick wirkt die Formulierung einer A/B-Test-Hypothese sehr einfach. Im Kern geht es zunächst um eine konkrete Änderung und den Effekt, den diese Änderung auslösen soll. Orientiere dich an diesem Grundmuster: Wenn ich X verändere, wird sich das auf Y auswirken.
Etwas konkreter formuliert:
Die Änderung des getesteten Elements von ______ zu ______ wird (die definierte Kennzahl) erhöhen oder verringern.
In dieser Phase ist die Hypothese lediglich eine theoretische Annahme. Sie muss erst durch den Test bestätigt oder widerlegt werden. Gleichzeitig dient sie als Rahmen, um das ursprüngliche Problem gezielt zu lösen.
Wichtig ist: Die erwartete Wirkung deiner Änderung muss messbar sein, etwa über Konversionsrate, Absprungrate, Bounce Rate, Klickrate oder Umsatz.
Zwei Beispiele für A/B-Test-Hypothesen im E-Commerce:
- Wenn wir unseren CTA von „JETZT TICKETS KAUFEN“ zu „TICKETS SIND SCHNELL AUSVERKAUFT – NUR NOCH 50 VERFÜGBAR!“ ändern, steigt der Umsatz auf unserer E-Commerce-Website.
- Wenn wir das Anmeldeformular verkürzen und optionale Felder wie Telefonnummer und Postanschrift entfernen, steigt die Anzahl der generierten Kontakte.
Beziehe bei der Entwicklung der Lösung außerdem die Psychologie deiner potenziellen Kunden ein. Frag dich:
Welche psychologische Wirkung könnte das Problem bei digitalen Verbrauchern auslösen?
Wenn das Problem beispielsweise in einem unklaren Registrierungsprozess liegt und dadurch Käufe abgebrochen werden, könnte die psychologische Wirkung Verunsicherung oder Verwirrung sein.
Mit diesem Wissen kannst du gezielt über eine Lösung nachdenken. In diesem Fall könnte ein Fortschrittsbalken helfen, der die einzelnen Schritte der Registrierung sichtbar macht.
Wichtig: Der psychologische Aspekt sollte nicht Teil der eigentlichen Testhypothese sein.
Nach Abschluss des Tests musst du klar sagen können, ob die Hypothese bestätigt oder widerlegt wurde. Deshalb sollte sie sich auf konkrete, überprüfbare Annahmen stützen.
Best Practices für die E-Commerce-Optimierung mit A/B-Test-Hypothesen
Auf deiner Website gibt es viele Elemente, die sich testen lassen. Wenn du diese Elemente und ihre Kennzahlen genauer analysierst, kannst du daraus konkrete Testhypothesen ableiten.
Die folgenden Beispiele zeigen häufig getestete Bereiche und können eine Inspiration für deine Website-Optimierung sein:
Startseite
- Ein Header oder Hauptbanner, das die Produkte oder Services deiner Website klar erklärt, kann die Website-Besucher neugierig machen und ihre Verweildauer erhöhen.
- Ein gut sichtbarer Call-to-Action direkt beim Aufruf der Seite erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Besucher klicken.
- Ein prominenter „Über uns“-Bereich stärkt das Vertrauen potenzieller Kunden in die Marke, sobald sie auf der Website ankommen.
Produktkategorien
- Filter sparen Kunden Zeit, weil sie schneller finden, wonach sie suchen.
- Eine hervorgehobene Auswahl der beliebtesten Produkte am Anfang einer Kategorie ist ein guter Ausgangspunkt, um Umsatz zu generieren.
- Ein „Mehr erfahren“-Button oder -Link unter jedem Produkt motiviert Nutzer, sich intensiver mit dem Angebot zu beschäftigen.
Produktseiten
- Produktempfehlungen schaffen ein persönliches Nutzererlebnis und können dazu beitragen, den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
- Ein gut sichtbarer Button „In den Warenkorb legen“ lenkt die Aufmerksamkeit der Interessenten und steigert die Klickrate.
- Ein Button wie „In den Warenkorb legen und zur Kasse gehen“ spart Zeit, vor allem da viele Kunden im Durchschnitt nur eine Transaktion abschließen.
- Buttons zum Teilen in sozialen Netzwerken können dazu beitragen, Produktlistings in teilbare Inhalte zu verwandeln.
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Warenkorb
- Vertrauenssignale wie „Visa Secure“ können das Sicherheitsgefühl der Kunden stärken.
- Ein gut sichtbarer Button oder Link zu „Weiter zur Zahlung“ motiviert Nutzer deutlich stärker zum nächsten Schritt.
Zahlung
- Eine einseitige Zahlungsabwicklung kann die Abbruchrate reduzieren.
- Die Möglichkeit, eine Bestellung ohne Registrierung abzuschließen, wird besonders von neuen Interessenten geschätzt, die beim ersten Besuch nicht sofort persönliche Daten teilen möchten.
- Ein transparenter Überblick über den gesamten Zahlungsprozess gibt Sicherheit und motiviert Kunden, den Kauf abzuschließen.
Diese Best Practices helfen dir, A/B-Test-Hypothesen zu entwickeln: Vergleiche deine aktuelle Website mit den genannten Ansätzen und prüfe, welche Änderungen sich direkt auf deine Conversion-Performance auswirken könnten.
Das Ziel einer A/B-Test-Hypothese
Die Definition deiner Hypothesen kann zunächst komplex und methodisch wirken. Gleichzeitig ist sie eine der wichtigsten Grundlagen, um die Performance deiner Seiten zu verstehen und die potenziellen Vorteile von Änderungen fundiert zu bewerten.
