Jede Erkenntnis beginnt mit einer Geschichte, und jede Geschichte verdient es, gehört zu werden. Aber wenn Ihre NPS®- oder CSAT-Kampagnen Tausende von Antworten generieren, wie können Sie all dieses Feedback schnell in echte Maßnahmen umwandeln?
Deshalb haben wir Feedback Copilot entwickelt, den KI-gesteuerten Assistenten, der Ihre NPS®- oder CSAT-Kampagnen in umsetzbare Informationen umwandelt – und zwar sofort.
Das Problem beim Sammeln von Feedback: Zu viele Stimmen, zu wenig Zeit
Seien wir ehrlich: Die Analyse von Feedback ist ein Alptraum. Selbst wenn Nutzer in NPS-Kampagnen wertvolle Erkenntnisse hinterlassen, kann die manuelle Arbeit, die für die Analyse von Hunderten (oder Tausenden) von wörtlichen Antworten erforderlich ist, Teams lähmen. Ein Kunde berichtete uns:
„Wir haben 5.000 wortwörtliche Antworten erhalten. Das sind zwei Wochen manuelle Arbeit.“
Und weil das so zeitaufwändig ist, handeln die Teams entweder,
indem sie Feedback-Tools wie NPS/CSAT kaum nutzen,
oder indem sie die gewonnenen Erkenntnisse gar nicht berücksichtigen.
Die Lösung für überwältigendes Feedback? Feedback Copilot
Feedback Copilot wurde aus diesem Problempunkt heraus geboren und kombiniert das Beste aus der KI mit unserer All-in-One-Experimentierplattform. Er ist kostenlos in AB Tasty verfügbar und wird automatisch für NPS/CSAT-Kampagnen mit mehr als 100 Antworten aktiviert.
Was unser Feedback Copilot macht:
Segmentiert das Feedback nach Stimmungslage: Trennt sofort positive und negative Kommentare auf der Grundlage von Kampagnenbewertungen.
Gruppiert ähnliche Kommentare in Schlüsselthemen: Gruppiert Feedback in Themen wie „Preis“, ‚Lieferung‘ oder „UX“.
Fasst jedes Thema zusammen: Enthält eine kurze Beschreibung, eine Vertrauensbewertung und Beispielkommentare für jedes Thema.
Hebt hervor, was am wichtigsten ist: Zeigt die 3 wichtigsten positiven und 3 wichtigsten negativen Faktoren für die Zufriedenheit auf.
Exportiert beschriftetes Feedback: Laden Sie die Ergebnisse zur Verwendung in Excel, PowerPoint und anderen Programmen herunter.
Und das alles unter Wahrung des Datenschutzes, indem ein selbstgehostetes Modell (Hugging Face) verwendet wird, anstatt sensible Inhalte an LLMs von Drittanbietern zu senden.
Quantifizierung des qualitativen Inputs – endlich haben Ihre wortwörtlichen Antworten Zahlen, die sie unterstützen
Integrierter NPS/CSAT in Ihren Test-Workflows – messen Sie, warum etwas funktioniert, nicht nur, ob es funktioniert
Datenschutz auf Unternehmensniveau: Kommentare bleiben in der Infrastruktur von AB Tasty
Wer profitiert von Feedback Copilot?
CROs und Produkt-Manager: Priorisieren Sie Optimierungen auf der Grundlage echter Schmerzpunkte der Benutzer.
UX- und Forschungsteams: Erkennen Sie Trends und gehen Sie über grundlegende Umfragestatistiken hinaus.
Marketing & Kundenerfolg: Verstehen Sie Reibungspunkte vor und nach der Markteinführung.
Was kommt als Nächstes?
Die ersten Anwender berichten bereits von erheblichen Produktivitätssteigerungen – und sie wollen mehr:
Direkte A/B-Testideen aus negativen Themen
Verbatim-basierte Segmentierung für die Kampagnenausrichtung
Verbesserte Themengranularität für Kampagnen im Unternehmensmaßstab
Wir haben gerade erst angefangen. Feedback Copilot ist nicht nur eine Funktion – es ist Ihr Co-Pilot für bessere, schnellere und menschenzentrierte Produktentscheidungen.
Hallo! Ich bin Léo, Produktmanager bei AB Tasty. Ich bin verantwortlich für das JavaScript-Tag von AB Tasty, das derzeit auf Tausenden von Websites weltweit läuft. Wie du dir denken kannst, ist meine Roadmap voll mit Themen rund um Datenerfassung, Datenschutz und… Performance.
Deshalb freue ich mich, ein Update zu unserer Leistung zu geben und zu zeigen, wie hart wir daran gearbeitet haben, die Besten zu sein. Wir bieten jetzt Ladezeiten, die bis zu 4-mal schneller sind als andere Lösungen auf dem Markt.
In einer Welt, in der jede Sekunde zählt, führen langsam ladende Seiten schnell zu Umsatzeinbußen. Bei AB Tasty wissen wir, dass Geschwindigkeit nicht nur eine Frage des Komforts ist, sondern entscheidend für ein reibungsloses, verlässliches Erlebnis, das heutige Verbraucher erwarten.
Deshalb sind wir stolz darauf, von ThirdPartyWeb.today als eine der Plattformen mit den geringsten Auswirkungen auf die Web-Performance unter den führenden Experimentation- und Personalisierungsplattformen anerkannt zu werden. Diese Auszeichnung bestätigt unser Engagement für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kundenzufriedenheit.
Aber was bedeutet das eigentlich für Marken, die AB Tasty nutzen?
Werfen wir einen Blick darauf, wie die Priorisierung der Performance deine SERP-Rankings, die Customer Experience (CX) und die Effektivität deiner Kampagnen insgesamt verbessern kann.
Stell dir vor, du klickst auf eine Seite, die ewig lädt. Wahrscheinlich wärst du schneller wieder weg, als du „Conversion Rate“ sagen kannst. Und du wärst nicht allein: Langsame Ladezeiten führen oft zu höheren Absprungraten, verpassten Chancen und letztlich frustrierten Besuchern.
Gute Performance bedeutet eine reibungslose Customer Journey, was zu besserem Engagement und höheren Conversion Rates führt.
ThirdPartyWeb.today: Der Performance-Benchmark
ThirdPartyWeb.today ist eine unabhängige Plattform zur Visualisierung von Performance-Daten, die den Einfluss verschiedener Tools auf die Seitenladezeit analysiert. Sie stuft Tools nach ihrem Performance-Kostenfaktor ein, basierend auf Daten von fast 4 Millionen Websites, und schafft so einen objektiven Performance Benchmark. Für Marken, die eine nahtlose Benutzererfahrung ohne Geschwindigkeitseinbußen bieten wollen, ist ThirdPartyWeb.today eine zuverlässige Quelle zur Bewertung der Performance-Auswertungen ihrer Tools.
Dass wir von ThirdPartyWeb.today als eine der performancefreundlichsten Experience-Optimierungsplattformen anerkannt wurden, zeigt, dass unsere Kunden auf eine Technologie setzen, die Geschwindigkeit in den Vordergrund stellt.
Warum ist AB Tasty so schnell?
Unsere Entwicklerteams haben hart daran gearbeitet, AB Tasty nicht nur zu einer intuitiven Plattform für Experimentation und Personalisierung zu machen, sondern auch eine, die hohe Performance in den Vordergrund stellt. Hier ein kurzer Überblick über die Innovationen, die AB Tasty so schnell und zuverlässig machen:
Modulare Architektur mit innovativem Dynamic Importing und Smart-Caching-Technologie
Unsere Plattform basiert auf einer modularen Architektur, bei der nur der essentielle Code für jede Kampagne geladen wird. So bleiben die Dateigrößen schlank, was Ladezeit und Ressourcenverbrauch reduziert. Unsere firmeneigene Smart-Caching-Technologie stellt sicher, dass Besucher nur die Daten laden, die sie noch nicht abgerufen haben. Durch die Minimierung redundanter Datenabrufe verkürzen wir die Ladezeiten auf allen Geräten erheblich. Zusätzlich bieten wir weltweite API-Endpunkte und verfügen über eine globale CDN-Präsenz mit mehreren Edge-Standorten und regionalen Edge-Caches, die schnelle Antwortzeiten gewährleisten – egal, wo du und deine Website-Besucher sich befinden.
Performance Center
Das spezielle Performance Center von AB Tasty ermöglicht es dir, die Performance deiner Kampagnen in Echtzeit zu überwachen. Dieses Tool bietet dir volle Transparenz darüber, was hinter den Kulissen passiert, sodass du bei Bedarf Anpassungen vornehmen kannst, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Es gibt Empfehlungen, um die Tag-Größe zu überwachen und zu optimieren.
Die Plattform von AB Tasty ist ohne benutzerdefinierten Code SPA-kompatibel, was es Entwicklern erleichtert, AB Tasty in ihre Technologie-Umgebung zu integrieren. AB Tasty basiert auf einem nativen Vanilla-TypeScript-Framework. Unser Tag ist kompatibel mit modernen JS-Frameworks wie React, Angular, Vue, Meteor und Ember. Das Tag ist für alle Umgebungen einzigartig und erfordert keine zusätzliche Implementierung. Viele unserer Kunden sind von ihrem vorherigen Anbieter zu uns gewechselt, da es bei anderen Tools Herausforderungen mit SPA-Seiten gab. In diesen Tools sind Änderungen bei dynamischem Content oft nicht „persistent“ oder flackern. Zudem benötigen SPA-Tests in solchen Umgebungen häufig benutzerdefinierten Code für jeden Test, was das Testen komplizierter und weniger benutzerfreundlich macht.
Flicker-freie Erlebnisse
Das Tag von AB Tasty verwendet eine kombinierte Methode aus synchronen und asynchronen Skripten, um Flackern zu vermeiden und gleichzeitig eine optimierte Performance aufrechtzuerhalten. Andere Lösungen empfehlen „Anti-Flicker“-Snippets, um das Flackern zu verhindern – was jedoch nicht als bestes Verfahren gilt. Dabei wird der Seiteninhalt ausgeblendet, während das Tag lädt, was letztlich die Seitenanzeige verzögert. Dies verschlechtert das Benutzererlebnis, erhöht den Largest Contentful Paint (LCP)-Wert und kann letztlich zu höheren Absprungraten und geringeren Conversions führen. Im Gegensatz dazu verwendet das synchrone Tag von AB Tasty nur 3 KB render-blockierende Daten, um eine schnelle Ausführung des Tags vor dem Laden der Seite zu ermöglichen, anstatt die gesamte Seitensichtbarkeit für die volle Paketgröße zu blockieren.
Und das bedeutet…
Erste Ladezeit < 100 ms Cache-Ladezeit < 10 ms Ausführungszeit < 500 ms Minimale Auswirkungen auf die Core Web Vitals von Lighthouse
Ein Dank an unsere Produkt- und Tech-Teams
Das wäre ohne das Engagement unserer Produkt- und Tech-Teams nicht möglich (danke, Team!). Wir haben es gewagt, innovativ zu sein und die Grenzen dessen, was im Bereich Web-Performance für Experimentation und Personalisierung möglich ist, neu zu definieren.
Fazit
Wenn Marken sich für AB Tasty entscheiden, wählen sie eine Plattform, die sowohl Innovation als auch Performance priorisiert. Indem wir die Auswirkungen auf die Web-Performance minimieren, helfen wir Marken, schnellere und bessere Erlebnisse zu schaffen, die Kunden begeistern und Ergebnisse liefern.
Neugierig, mehr zu erfahren? Kontaktiere uns noch heute, um herauszufinden, was uns sonst noch auszeichnet.
In der schnelllebigen Welt des digitalen Marketings ist es einfach keine Option, sich mit weniger als der besten Benutzererfahrung zufrieden zu geben.
Jede Marketingstrategie ist verbesserungsfähig, und das Erkennen versteckter Möglichkeiten ist die Voraussetzung dafür, mehr zu erreichen.
Mit Analysedaten und ein wenig Kreativität kannst du wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie du deine Conversion Rate auf deiner Website oder den Landing Pages deiner Kampagne optimieren kannst. Um jedoch strukturierte und optimierte Daten aus deinen Annahmen zu erhalten, musst du sorgfältig testen.
Marketingfachleute haben immer wieder verschiedene Testmethoden wie A/B-Tests, Split-Tests, multivariates Testing (MVT) und Multipage-Tests eingesetzt, um die Conversion Rate zu erhöhen und die digitale Performance zu verbessern.
Experimente und Tests sind unerlässlich, da sie Meinungen und Voreingenommenheit aus dem Entscheidungsprozess ausschließen und datengestützte Entscheidungen gewährleisten.
Angesichts der vielen verschiedenen Testmöglichkeiten kann es schwierig sein, den richtigen Ausgangspunkt zu finden. In diesem Artikel gehen wir auf die Besonderheiten der verschiedenen Testformen ein, um dir die Navigation in dieser Testing-Landschaft zu erleichtern.
Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing ist eine Methode der Website-Optimierung, bei der zwei Versionen derselben Seite miteinander verglichen werden: Variante A und Variante B. Für den Vergleich werden üblicherweise die Conversion Rate und die für dein Unternehmen wichtigen Metriken (Klicks, Seitenaufrufe, Käufe usw.) unter Verwendung von Live Traffic betrachtet.
Es ist auch möglich, einen A/B/C/D-Test durchzuführen, wenn du mehr als zwei Inhaltsvarianten testen musst. Mit der A/B/C/D-Methode kannst du drei oder mehr Varianten einer Seite auf einmal testen, anstatt nur eine Variante gegen die Kontrollversion der Seite zu testen.
A/B-Testing ist die richtige Methode für dich, wenn du keine großen Besucherzahlen auf deiner Website hast. Warum ist das so? A/B-Tests können sehr schnell verlässliche Daten liefern, ohne dass eine große Anzahl von Besuchern erforderlich ist. Dies ist ein großartiger Ansatz zum Experimentieren, um die Testzeit zu maximieren und schnelle Ergebnisse zu erzielen.
Wenn du eine stark frequentierte Website hast, kannst du die Performance einer viel breiteren Palette von Varianten bewerten. Es ist jedoch nicht notwendig, 20 verschiedene Varianten desselben Elements zu testen, selbst wenn du genügend Besucher hast. Es ist wichtig, mit einer Strategie an das Experimentieren heranzugehen.
Möchtest du mit dem Testen beginnen?AB Tasty ist die best-in-class Plattform zur Optimierung von Erlebnissen, mit der du schnell eine reichhaltigere digitale Experience schaffen kannst. Von Experimentation bis hin zur Personalisierung kann dir diese Lösung helfen, deine Zielgruppe zu aktivieren und zu binden, um deine Conversions zu steigern.
Split Testing vs. A/B-Testing
A/B-Tests und Split-Tests entsprechen im Wesentlichen demselben Konzept.
„A/B“ bezieht sich auf zwei Varianten derselben URL, wobei die Änderungen „live“ mithilfe von JavaScript auf der Originalseite vorgenommen werden. SaaS-Tools, die dir einen visuellen Editor zur Verfügung stellen, wie AB Tasty, ermöglichen es dir, diese Änderungen schnell und ohne technische Kenntnisse zu erstellen.
Der Begriff „Split“ bezieht sich auf die Umleitung des Traffics auf die eine oder andere Variante, die jeweils unter einer eigenen URL gehostet und im Code völlig neu gestaltet wird.
A/B-Tests funktionieren auf die gleiche Weise wie Split-Tests.
Die Variantenseite kann sich in vielen Aspekten unterscheiden, je nach der von dir aufgestellten Testhypothese und deinen Branchenzielen (Layout, Design, Bilder, Überschriften, Unterüberschriften, Call-to-Actions, Angebote, Button-Farben usw.).
In jedem Fall wird die Anzahl der Conversions auf jeder Seitenvariante verglichen, sobald jede Variante genügend Besucher erhält.
Bei A/B-Tests wird die Auswirkung des Designs als Ganzes verfolgt, nicht einzelne Elemente – auch wenn viele Designelemente bei den Varianten gleichzeitig geändert werden können.
TIPP: Denk daran, dass es beim Testen vor allem darum geht, die Leistung der Varianten zu vergleichen. Es wird empfohlen, nicht zu viele Änderungen zwischen der Kontroll- und der Variationsversion der Seite gleichzeitig vorzunehmen. Du solltest die Anzahl der Änderungen begrenzen, um die Auswirkungen der Ergebnisse besser zu verstehen. Langfristig wird ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess zu einer besseren und dauerhaften Leistung führen.
Was ist Multivariate Testing (MVT)?
Multivariate Testing (MVT) oder Multivariantentests sind in ihrem Kernmechanismus und ihrer Philosophie mit A/B-Tests identisch. Der Unterschied besteht darin, dass du mit multivariaten Tests eine größere Anzahl von Variablen und die Wechselwirkungen zwischen ihnen vergleichen kannst. Mit anderen Worten: Du kannst Änderungen an mehreren Abschnitten auf einer einzigen Seite testen und verfolgen.
Für multivariate Tests musst du einige wichtige Seitenabschnitte identifizieren und dann Varianten speziell für diese Abschnitte erstellen. Du erstellst keine Variationen für eine ganze Seite, wie du es bei A/B-Tests tust.
TIPP: Verwende Multivariate Testing (MVT), wenn mehrere Elementkombinationen auf deiner Website oder Landing Page in Frage gestellt werden sollen.
Multivariate Testing (MVT) liefert mehr Informationen darüber, wie diese Änderungen an mehreren Abschnitten miteinander interagieren. Bei multivariaten Tests wird der Website-Traffic auf jede mögliche Kombination einer Seite aufgeteilt, wobei die Wirksamkeit der Änderungen gemessen wird.
Es ist sehr üblich, multivariate Tests zu verwenden, um eine bestehende Website oder Landing Page zu optimieren, ohne eine bedeutende Investition in ein Redesign zu tätigen.
Obwohl diese Art des Testens als eine einfachere Art des Experimentierens wahrgenommen werden kann, sollte man nicht vergessen, dass multivariate Tests komplizierter sind als traditionelle A/B-Tests.
Multivariate Tests sind am besten für fortgeschrittene Tester geeignet, da sie den Besuchern deiner Website viel mehr Kombinationsmöglichkeiten bieten. Zu viele Änderungen auf einer Seite auf einmal können sich schnell summieren. Du möchtest nicht mit einer sehr großen Anzahl von Kombinationen konfrontiert werden, die getestet werden muss.
Beispiel für einen multivariaten Test
Angenommen, du hast beschlossen, einen multivariaten Test auf einer deiner Landing Pages durchzuführen. Du entscheidest dich, zwei Elemente auf deiner Landing Page zu ändern. Bei der ersten Variante tauschst du ein Bild gegen ein Video aus, und bei der zweiten Variante tauschst du das Bild gegen einen Slider aus.
Für jede Seitenvariante fügst du eine weitere Version der Überschrift hinzu. Dies bedeutet, dass du nun drei Versionen des Hauptinhalts und zwei Versionen der Überschrift hast. Dies entspricht sechs verschiedenen Kombinationen der Landing Page.
Image
Video
Slider
Headline 1
Combination 1
Combination 2
Combination 3
Headline 2
Combination 4
Combination 5
Combination 6
Wenn du nur zwei Abschnitte änderst, hast du schnell sechs Varianten. An dieser Stelle kann das Multivariate Testing (MVT) knifflig werden.
Wann ist Multivariate Testing (MVT) sinnvoll?
Multivariate Tests werden für Websites mit einem hohen täglichen Besucheraufkommen empfohlen. Du benötigst eine Website mit einem hohen Traffic-Volumen, um mehrere Kombinationen zu testen, und es dauert länger, bis du aussagekräftige Daten aus dem Test erhältst.
Mit dem Reporting von AB Tasty kannst du die Auswirkungen der einzelnen Elemente auf die Conversion Rate abwägen
Die multivariate Testmethode ermöglicht es dir, ein bestehendes Design schrittweise zu verbessern, während die Testergebnisse für die Neugestaltung einer größeren Website oder Landing Page verwendet werden können.
Was ist Multipage Testing?
Multipage Testing ist eine Testmethode, die dem Standard-A/B-Testing ähnelt. Wie wir bereits besprochen haben, können bei A/B-Tests Änderungen an einer bestimmten Seite oder an einer Gruppe von Seiten vorgenommen werden.
Wenn das geänderte Element auf mehreren Seiten erscheint, kannst du wählen, ob es auf jeder Seite geändert werden soll oder nicht. Wenn das Element jedoch auf mehreren Seiten vorkommt, aber nicht identisch ist, an einer anderen Stelle erscheint oder einen anderen Namen hat, musst du einen Multipage-Test einrichten.
Mehrseitige Tests ermöglichen es dir, Änderungen konsistent über mehrere Seiten hinweg zu implementieren.
Das bedeutet, dass Multipage-Tests es ermöglichen, Varianten verschiedener Seiten miteinander zu verknüpfen, was besonders bei Funnel-Tests nützlich ist.
Bei Multipage-Tests werden die Website-Besucher in die eine oder andere Funnel-Version geleitet. Du musst verfolgen, wie die Besucher mit den verschiedenen Seiten interagieren, die ihnen angezeigt werden, damit du feststellen kannst, welche Funnel-Variante am effektivsten ist.
Du musst sicherstellen, dass die Benutzer eine konsistente Variation von Änderungen auf einer Reihe von Seiten sehen. Dies ist der Schlüssel zur Gewinnung verwertbarer Daten und ermöglicht einen fairen Vergleich zwischen den verschiedenen Varianten.
Beispiel für einen Multipage-Test
Angenommen, du möchtest einen mehrseitigen Test mit einem Gutschein für kostenlosen Versand durchführen, der an verschiedenen Stellen im Funnel angezeigt wird. Du möchtest die Ergebnisse dieses Tests mit dem ursprünglichen Purchase Funnel ohne Coupon vergleichen.
Zum Beispiel könntest du Besuchern auf einer Produktkategorieseite einen Gutschein für den kostenlosen Versand anbieten – wo sie „Kostenloser Versand über 50 €“ als statisches Banner auf der Seite sehen können. Sobald der Besucher ein Produkt in den Einkaufswagen legt, kannst du ihm eine neue dynamische Nachricht je nach dem Stand des Warenkorbs anzeigen – „Füge deinem Warenkorb X € für kostenlosen Versand hinzu“.
In diesem Fall kannst du mit der Position der Nachricht (in der Nähe des Buttons „Zur Kasse gehen“, in der Nähe des Buttons „Einkauf fortsetzen“, in der Nähe der Versandkosten für seine Bestellung oder an anderer Stelle) und mit den Call-to-Action-Varianten der Nachricht experimentieren.
Diese Art von Test hilft dir, das Kaufverhalten der Besucher besser zu verstehen – z. B. wie reduziert die Platzierung eines Gutscheins für kostenlosen Versand den Abbruch des Warenkorbs und erhöht den Umsatz? Nachdem genügend Besucher durch die verschiedenen Designs zum Ende des Purchase Funnels gelangt sind, kannst du die Wirkung der Designstile einfach und effektiv vergleichen.
Wie testet man erfolgreich?
Denk daran, dass die getesteten Seiten einen hohen Traffic aufweisen müssen, damit die Tests relevante Daten zur Analyse liefern.
Unabhängig davon, ob du A/B-Tests, Split-Tests, multivariate Tests oder Multipage-Tests verwendest, um deine Conversion Rate oder Performance zu steigern, solltest du diese mit Bedacht einsetzen.
Jede Art von Test hat ihre eigenen Anforderungen und ist für bestimmte Situationen besonders geeignet, mit Vor- und Nachteilen.
Die Verwendung des richtigen Tests für die richtige Situation hilft dir, das Beste aus deiner Website herauszuholen und den besten Return on Investment für deine Testkampagne zu erzielen. Auch wenn das Testen einer wissenschaftlichen Methode folgt, ist für die Arbeit mit AB Tasty kein Abschluss in Statistik erforderlich.
