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A/B Testing

Diese A/B Testing Fehler sollten Sie unbedingt vermeiden

by Sonia Hofmann
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Zugegeben: Conversion-Experte wird man nicht über Nacht. Es erfordert viel Routine und die ein oder andere „schmerzhafte Erfahrung“, bis das Testing perfekt von der Hand geht. Um Ihnen den Einstieg in die Website Optimierung zu erleichtern oder auch eingerostetes Conversion-Wissen aufzufrischen, fassen wir die häufigsten Fehler beim Testing noch einmal zusammen und erklären, wie Sie bekannte „Fettnäpfchen“ umgehen.

Fehler 1: Die Variante während des Tests bearbeiten

Merken Sie sich: Finger weg von der Variante, nachdem Sie den Test gestartet haben! Sie sollten es auf jeden Fall vermeiden, Modifikationen vorzunehmen, während der Test läuft. Dies gilt vor allem für die Modifikation der Elemente, die getestet werden. Jegliche Änderung würde zur Verfälschung des direkten Vergleichs Ihrer Varianten führen und zuverlässige Rückschlüsse aus den Testergebnissen wären nicht mehr gewährleistet.

Fehler 2: Varianten in unterschiedlichen Zeiträumen testen

In einem A/B Test teilen Sie das Besucheraufkommen in der Regel gleichmäßig auf die Varianten auf. Der klassische Test besteht dabei aus Variante A und Variante B. Wenn diese zu unterschiedlichen Zeitpunkten getestet werden, verfälscht das Ihre Ergebnisse. Der Grund: Die Bedingungen des Tests können sich ändern. Wenn Version A zum Beispiel kurz vor den Weihnachtsfeiertagen läuft, wenn viele Menschen auf der Suche nach Last-Minute-Geschenken sind und ihr Weihnachtsgeld gerne ausgeben, kann es bei Variante B, die erst dann läuft, wenn die kostspieligen Feiertage bereits hinter uns liegen, ganz anders aussehen. Das hätte zum Ergebnis, dass Variante A zwar mehr Conversions erziehlt, zu einem anderen Zeitpunkt im Jahr aber schlechter abschneiden würde. Sie implementieren aufgrund Ihres Tests also Variante A und machen – ganz ohne es zu wissen – das ganze Jahr über weniger Umsatz, als es mit den Änderungen der Variation B möglich gewesen wäre. Ärgerlich, oder? Dazu investieren Sie schließlich nicht in ein Testing-Tool.

Fehler 3: Mehrere Variablen gleichzeitig testen

Merke: Beim A/B Testing wird auf jeder Variation eine Variable geändert. Nur so lässt sich nachvollziehen, welches Element den ausschlaggebenden Effekt hat. Viele Anwender machen den Fehler, in einem A/B Test zu viele Elemente zu ändern. Sie erzielen dann zwar ein gutes Ergebnis – wissen aber nachträglich gar nicht, was genau zum Erfolg führte. Positive Ergebnisse sind natürlich erfreulich. Weniger erfreulich ist aber, das Erfolgsrezept nicht auf andere Seiten Ihrer Homepage duplizieren zu können. Wer mehrere Kombinationen gegeneinander testen möchte, sollte einen multivariaten Test aufsetzen.

Fehler 4: Rückschlüsse zu früh ziehen

A/B Tests sind spannend und man möchte zu gerne vor dem Ende des Testraums in das Reporting blicken und schon vorab wissen, welche Variante der Gewinner ist. „Hatte ich Recht, dass meine Änderung zu mehr Klicks führt?“ „Hatte mein Kollege Unrecht, dass die Originalversion bereits ideal performt?“ „Ein Vorab-Blick in die Testdaten wird es mir zeigen!“ Das können Sie tun, doch warten Sie mit finalen Rückschlüssen und einer datenbasierten, wichtigen Entscheidung unbedingt, bis Ihre Testergebnisse eine Zuverlässigkeitsrate von 95 % erzielt haben, der Test zwei Business-Zyklen durchlaufen hat oder mind. 1000 User getestet wurden. Ein Conversion-Consultant Ihres Testing-Tools kann Ihnen hier einen angemessenen, indivuellen Ratschlag geben, der zu Ihren Bedürfnissen passt.

Fehler 5: Einen Test zu lange laufen lassen

Nachdem wir gelernt haben, dass von einem frühzeitigen Beenden eines Tests abzusehen ist, sei im Gegenzug vermerkt, dass ein Test auch nicht zu lange laufen sollte. Wenn Ihr Test eine Zuverlässigkeitsrate von 95% erreicht hat und Sie genug Informationen gesammelt haben, sollten Sie den Test stoppen. So vermeiden Sie, dass zu viel Zeit investiert wird und Besucher an die Verlierer-Variante, die bereits bekannt ist, „verschwendet“ und weniger Conversions als möglich generiert werden.

Fehler 6: Unehrliche Ergebnisinterpretation

A/B Tests sind nur effizient, wenn Sie ehrlich mit den Ergebnissen umgehen. Oft geht man mit einer bestimmten Vorstellung an ein Optimierungsvorhaben heran („Mein Verbesserungsvorschlag für die Seite MUSS einfach erfolgreich sein und die Kollegen beeindrucken“), sodass die Enttäuschung groß ist, wenn sich erhoffte Ergebnisse nicht einstellen. Gehen Sie – im Sinne Ihres wirtschaftlichen Erfolgs – ehrlich mit den Resultaten um und ziehen sie auch Rückschlüsse, die Ihnen nicht gefallen oder Sie überraschen. Natürlich können Testergebnisse zu jeder Zeit dazu genutzt werden, erneut eine Testhypothese zu bilden und auf Nummer sicher zu gehen. Vergessen Sie jedoch nie: Der Zweck Ihrer Tests ist es, Ihnen ohne Rücksicht zu zeigen, was funktioniert und was nicht.

Fehler 7: Bestandskunden abschrecken

Veränderungen tuen gut, das gilt auch für Webseiten. Falls Sie jedoch über eine große Stammkundschaft auf Ihrer Webseite verfügen, sollten Sie nicht vergessen, dass diese sich an eine gewisse Optik und Navigation auf Ihrer Seite gewöhnt hat. Schließlich hat es einen Grund, dass die Kunden wiederkehren. Daher sollten Sie es vermeiden, starke Änderungen zu implementieren, wenn diese nicht zwingend notwendig sind. Sie haben jedoch die Möglichkeit, in Ihrer Testkampagne wiederkehrende Besucher auszuschließen und ihre Ideen zunächst an neuen Besuchern auszuprobieren. Fortschrittliche Testing-Tools wie AB Tasty bieten dazu umfangreiche Targetingoptionen an.

Fehler 8: Schlechte KPIs

Unser letztes „DON’T“ lautet: Wählen Sie für Ihr Optimierungsvorhaben die richtigen KPIs. Diese sollten nah an Ihrem Ziel liegen und dieses entsprechend darstellen. Ein Fehler, der häufig vorkommt, ist das Festlegen zu vieler KPIs auf einmal. Wenn Sie zum Beispiel möglichst viele Transaktionen in Ihrem Online-Shop verzeichnen möchten, sollten Sie davon absehen, einen möglichst hohen Warenkorbwert pro Transaktion erzielen zu wollen. Beide Phänomene stellen durchaus realistische Ziele da, für eine erste Testkampagne sind sie jedoch zu widersprüchlich. Vermeiden Sie, dass KPIs sich gegenseitig ausschließen oder die Anzahl zu erreichender Ziele Sie bzw. Ihr Optimierungsteam überfordert.

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