„Misserfolg“ kann im Bereich Experimentieren fast wie ein Schimpfwort klingen. Ihr Team verbringt viel Zeit damit, über eine Hypothese nachzudenken, einen Test zu entwickeln, und wenn er schließlich durchgeführt wird … funktioniert er nicht. Bei negativen Ergebnissen aus A/B-Tests kann man zwar schon Mal den Mut verlieren, aber Sie haben auch wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die Ihnen helfen können, datengestützte, strategische Entscheidungen für Ihr nächstes Experiment zu treffen. Ihr „Misserfolg“ wird zu einer Lernchance.
Das Risiko negativer Ergebnisse in Kauf zu nehmen, ist notwendig, wenn eine Experimentierkultur aufgebaut werden soll. In der ersten Folge des Podcasts des 1.000 Experiments Club erklärte Ronny Kohavi (früher bei Airbnb, Microsoft und Amazon), dass Experimente einem Zeitpunkt entsprechen, in dem Sie „schnell scheitern und schnell umschwenken werden“. Wie er bei der Leitung von Experimentierteams für die größten Tech-Unternehmen gelernt hat, kann Ihre Idee scheitern. Aber Ihre nächste Idee könnte genau die Lösung sein, nach der Sie gesucht haben.
„Aus diesen Experimenten kann man eine Menge lernen: Hat es beim Segment, das Sie ansprechen wollen, sehr gut funktioniert, aber überhaupt nicht bei einem anderen? Wenn Sie wissen, was passiert ist und warum, können Sie zukünftige Strategien entwickeln und erfolgreich sein“, erklärt Ronny.
Um eine Experimentierkultur aufzubauen, müssen Sie die damit einhergehenden Misserfolge in Kauf nehmen. Wenn Sie negative Ergebnisse als Lernchancen betrachten, sorgen Sie in Ihrem Team für Vertrauen und regen das Team an, kreative Lösungen zu suchen, statt auf Nummer sicher zu gehen. Hier nur einige der Vorteile, die sich aus der Akzeptanz von „Misserfolgen“ beim Experimentieren ergeben:
- Regen Sie zur Neugierde an: Mit AB Tasty können Sie Ihre Ideen schnell und einfach testen. Sie können langwierige Implementierungen und komplexe Kodierungen umgehen. Jede Idee kann sofort erprobt werden. Und bei einem Misserfolg können Sie ohne Verzögerung die nächste Idee in Angriff nehmen , wodurch Sie wertvolle Zeit und Geld sparen.
- Beseitigen Sie Ihre Risiken ohne eine „blinde Einführung“: Wenn Sie auf einigen wenigen Seiten oder mit einer kleinen Zielgruppe Änderungen testen, können Sie Erkenntnisse in einer Umgebung gewinnen, in der Sie eine größere Kontrolle haben, bevor Sie größere Einführungen planen.
- Festigen Sie Ihre Hypothesen: Wenn Sie Angst vor Misserfolgen haben, können Sie leicht Opfer von Bestätigungsfehlern werden. Wenn Sie eine Hypothese A/B-testen und negative Ergebnisse erhalten, bestätigt das, dass Ihre Kontrolle immer noch der bestfunktionierende Performer ist. Und Sie haben Daten, die belegen, dass Sie sich in die richtige Richtung bewegen.
- Bestätigen Sie bestehende positive Ergebnisse: Mit Hilfe von Experimenten können Sie herausfinden, welche kleinen Änderungen eine große Wirkung bei Ihre Zielgruppe haben können. Durch den Vergleich negativer A/B-Test-Ergebnisse mit positiven Ergebnissen ähnlicher Experimente können Sie herausfinden, ob die positiven Kennzahlen dauerhaft Bestand haben oder ob ein isoliertes Ereignis die Ergebnisse verzerrt hat.
In einer kontrollierten, zeitlich begrenzten Umgebung können Sie mit Hilfe Ihres Experiments sehr schnell herausfinden, ob die von Ihnen vorgenommenen Änderungen Ihre Hypothese bekräftigen werden. Unabhängig davon, ob Ihr Experiment positiv oder negativ ausfällt, Sie werden wertvolle Erkenntnisse über Ihre Zielgruppe gewinnen. Solange Sie diese neuen Erkenntnisse nutzen, um neue Hypothesen aufzustellen, sind Ihre negativen Ergebnisse niemals ein „Misserfolg“. Das größte Risiko besteht vielmehr darin, einen Status Quo weiterhin nicht in Frage zu stellen.
„Ihre Fähigkeit, schnell zu iterieren, ist ein Unterscheidungsmerkmal“, erklärt Ronny. „Wenn Sie in der Lage sind, mehr Experimente durchzuführen und ein gewisser Prozentsatz davon erfolgreich ist, dann ist diese Fähigkeit, Ideen auszuprobieren, die Lösung“.
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für A/B-Tests aus der Praxis und die wichtigsten Erkenntnisse, die sich aus jedem Experiment ergeben haben:
Gelernte Lektion: Durch Entfernen von CTAs „Zum Warenkorb hinzufügen“ wurde die Conversion Rate reduziert
In diesem Experiment testete unser Kunde aus der Kosmetikbranche die Entfernung der CTAs „Zum Warenkorb hinzufügen“ von seinen Produktseiten. Dahinter steckte die Idee, zu testen, ob die Nutzer mehr Interesse daran haben würden, sich zu den einzelnen Seiten durchzuklicken, was zu einer höheren Conversion Rate führen würde. Das Ergebnis? Obwohl 0,4 % mehr BesucherInnen auf „Zum Warenkorb hinzufügen“ klickten, ging die Conversion Rate um 2 % zurück. Für das Team lag daher der Beweis vor, dass die ursprüngliche Version der Website richtig funktionierte, sodass es seine Zeit und Mühe in andere Projekte investieren konnte.
Gelernte Lektion: Unübersichtliche Formularfelder führten zu weniger Leads
Ein Bankkunde wollte testen, ob eine Anpassung seines Standard-Antragsformulars den Übergang zu Schritt 2 beschleunigen und letztlich die Anzahl der Leads aus den eingereichten Formularen erhöhen würde. Der Test setzte den Fokus auf das obligatorische Feld für die Identifikationsnummer des Unternehmens. Es wurde ein Popup-Fenster hinzugefügt, das die Bedeutung des Feldes erklärte, in der Hoffnung, den Abbruch des Formulars zu verringern. Das Ergebnis? Die Zahl der Leads ging um 22 % zurück, und die Zahl der BesucherInnen, die mit Schritt 2 des Formulars fortfuhren, sank um 16 %. Das Team zog aus diesem Experiment die Schlussfolgerung, dass die BesucherInnen bei dem Versuch, zu helfen und dieses Feld zu erklären, mit Informationen überhäuft wurden. Gewinner dieses Experiments war die Original-Version. Und das Team konnte sich durch die Hardcodierung des neuen Formularfeldes enorme potenzielle Verluste ersparen.
Gelernte Lektion: Die Produktverfügbarkeit konnte Transaktionen nicht vorantreiben
Das Team dieses Kosmetikunternehmens entwickelte ein Experiment, um zu testen, ob die Anzeige einer Nachricht über die Produktverfügbarkeit auf der Warenkorbseite an das FOMO-Gefühl der Kunden appelliert und zu einem Anstieg der Konversionen führen würde. Die Ergebnisse waren jedoch nicht schlüssig. Die Conversion Rate stieg um 1 %, aber der Zugang zur Zahlung und der durchschnittliche Bestellwert sanken um 2 % bzw. 0,7 %. Das Team kam zu dem Schluss, dass es sich nicht lohnte, Zeit und Ressourcen zu investieren, um die Änderung auf der Website umzusetzen, wenn sich nicht der gewünschte Anstieg der wichtigsten Kennzahlen einstellte. Stattdessen nutzte das Team die Daten aus dem Experiment, um seine Roadmap für die Optimierung der Website voranzutreiben und andere Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
Trotz der negativen Ergebnisse nutzten die Teams in allen drei Experimenten diese wertvollen Erkenntnisse, um ihre Strategie schnell neu anzupassen und andere Verbesserungsmöglichkeiten für ihre Website zu identifizieren. Indem das Team die negativen Ergebnisse der fehlgeschlagenen A/B-Tests in Lernmöglichkeiten umwandelte, wurde das Kundenerlebnis zum Motor für Innovationen und nicht zu ungetesteten Ideen eines Echoraums.
Jeff Copetas, VP of E-Commerce & Digital bei Avid, betont, wie wichtig es ist, zu verstehen, auf wen man hört, wenn man eine Roadmap für Experimente aufstellt. „[Bei Avid] mussten wir uns vom Mindset ‚Ich denke …‘ verabschieden und zu ‚Lasst uns testen und lernen‘ übergehen, indem wir die Krux mit den Meinungen aus unserem Entscheidungsprozess verbannten“, erinnert sich Jeff. „Sie können eine hübsche Website erstellen, aber wenn sie nicht gut funktioniert und Sie nicht lernen, was Konversionen antreibt, dann haben Sie eben nur eine hübsche Website, die nicht funktioniert.“
Durch Testen sammeln Sie Daten darüber, wie Ihre Kunden Ihre Website erleben, was immer wertvoller sein wird als den Status Quo nie zu testen. Sind Sie auf der Suche nach Inspiration für Ihr nächstes Experiment? Wir haben Einblicke von 50 vertrauenswürdigen Marken auf der ganzen Welt gesammelt, um zu verstehen, welche Tests sie durchgeführt, welche Lehren sie daraus gezogen haben und welche Erfolge sie hatten.
